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2022年の予測:データベース、AI、カオスエンジニアリングなど

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2022年から始めて、組織はデータから得られる価値を最大化するために新しい戦略とテクノロジーを活用し続けています。 これらの新たなトレンドは、企業が今年以降にデータをどのように使用および活用するかを形作る上で主要な役割を果たします。 データベース、AI、カオスエンジニアリングなどに関する予測を読んでください。

PingCAP、チーフアーキテクト、Siddon Tang

Chaos-as-a-serviceは、カオスエンジニアリングを大衆にもたらします。 2010年代初頭、Netflixはカオスエンジニアリングの実践を開拓しました。これは、ランダムな混乱に耐え、最終的にその信頼性と回復力を向上させる高度に分散されたコンピューティングプラットフォームの能力をテストするプロセスです。 それ以来、カオスエンジニアリングは他の主要なWeb企業に採用されていますが、それを活用するためのリソースが不足しているサブハイパースケール展開を実行している組織には追いついていないのです。 ただし、2022年には、あらゆる規模の組織にカオスエンジニアリングをもたらすのに役立つ新しい概念が勢いを増し始めます。それはサービスとしてのカオス(CaaS)です。 CaaSは、最終的に、NetflixやFacebookの規模で実行されていない組織が、カオスエンジニアリングを活用し、インフラストラクチャの復元力を強化できるようにします。 

PingCAP、グローバルビジネス責任者、Shen Li

クラウドネイティブデータベースの台頭: パンデミックによりオンラインサービスの使用が増加するにつれて、従来のデータベースシステムは、殺到したすべての要求と新しいデータに追いつくのに苦労しました。2022年には、より多くの組織が クラウドネイティブ データベース。 クラウドネイティブデータベースは、従来のデータベースと比較して、俊敏性、スケーラビリティ、信頼性、および可用性が向上しています。 クラウドネイティブデータベースの採用は、特にeコマースおよび金融セクターの企業で採用されるでしょう。これらの企業は、新しいサービスを提供するために新しいアプリを作成する必要がある一方で、膨大な数の顧客トランザクションと急速に拡大するデータ量をサポートする必要があります。 

よりスマートでスケーラブルなデータ抽出: 加速しながら デジタル変換 引き続き頭に浮かぶ多くの組織は、リアルタイムで関連性のあるデータを大規模かつ高速に抽出する必要性など、依然として広範なビッグデータの課題に直面しています。 2022年には、クラウドネイティブデータベースに賭けて、データ統合を自ら実施するか、サードパーティのデータ管理ツールを使用して、環境に導入される複雑さを軽減するリーダーが増えるでしょう。 デジタルトランスフォーメーションの目標とビジネスの成長イニシアチブに向けてさらに一歩を踏み出しつつ、データをより迅速に抽出し、運用コストを削減できるため、ビジネスの成果は輝かしいものになります。

組織はセルフサービスインテリジェンスに飛び込みます。 2022年に、組織は基幹業務ユーザーとCMOにセルフサービスインテリジェンスを装備する予定です。 このインテリジェンスは、これらのユーザーにデータの単一のリアルタイムビューを提供し、新しいサービスに関する即時の意思決定を促進すると同時に、これらの新しいサービスに対する微調整の影響と、ROIの収益にどのように影響するかを確認できるようにします。 これを実現するために、組織は「whatif」シナリオにその場で対応できる機敏なデータオンデマンドモデルを採用します。 このモデルは、迅速に拡張でき、ネイティブの履歴/トランザクションデータをリアルタイム分析と簡単に統合でき、オンラインビジネスの常時稼働のニーズに対応するために可用性が高いデータベースによって支えられている必要があります。

出典:https://www.dataversity.net/2022-predictions-databases-ai-chaos-engineering-and-more/

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