2023年五大趨勢預測 | 大資料分析、人工智慧和雲產業展望

隨著我們邁入2023年，大資料分析、人工智慧和雲產業將迎來蓬勃的創新和發展階段

以下是我們預測的，將對行業格局產生重大影響的五大趨勢：

世界在劇變，我們需要儘快尋找行業中的方向，迅速重回軌道

2023年，全球經濟層面的不確定性將持續存在。

在雲上部署資料密集型負載的企業需重新評估其雲戰略，更加關注成本優化，根據現有或新專案的ROI（投資回報率）和TCO（總擁有成本）來進一步審視企業的雲開銷。

在新的一年裡，實現成本優化的一個重要途徑就是降低企業雲成本中佔比較大的資料出口成本（egress cost）。

越來越多的企業會優化其架構，以避免遭到超出預期的資料出口成本的衝擊。例如，企業可以考慮通過Alluxio快取來降低經網路傳輸的資料流量。

此外，越來越多的企業在尋求實現“多雲部署自由”， 從而能夠不受限制地使用任何雲廠商的服務。確保應用的可移植性將是實現這一“自由”的前提條件，這讓企業能夠根據自己的具體要求和預算選擇最佳的方案。

包括OpenAI 的對話模型ChatGPT 、DALL-E 2的影象生成模型以及谷歌LaMDA聊天機器人等大模型在2022年都已展現出巨大的潛力。

預計這類模型將在 2023 年解鎖更多用例和應用程式。

同時，這些模型的普及將有望推動人工智慧專業化基礎設施和解決方案的發展。

訓練具有數十億個引數的大模型需要特殊的基礎設施和解決方案來處理計算需求。因此，能夠支援這種規模和複雜性模型的人工智慧基礎設施將會不斷髮展。

此外，隨著大模型不斷升級優化，研發人員將需要找到更多新的方法，用來把更多的大模型和實際的應用場景結合起來。因此，我們預計隨著人工智慧基礎設施的發展，新的工具和平臺將出現，使研發人員能夠更容易地開發和應用大模型。

資料共享既包括企業內部的資料共享，也包括企業間的資料共享。

儘管資料共享目前尚未普及，處於早期階段，但是，以資料共享為核心的生態體系，包括為資料消費者和資料提供者的基礎設施、交易能力和服務，都將在 2023 年得到長足的發展。

跨區域的資料價值實現將驅動企業內部資料的共享，進一步消除資料孤島。隨著越來越多的企業尋求將資料資產貨幣化，外部資料共享的應用場景和成功案例也在顯著增多。例如，面向學術界和研究領域，企業正在探索利用資料共享平臺來共享研究資料，從而加速科研進度。

這一趨勢將對資料基礎設施產生重大影響，企業需要通過調整和升級系統來支援跨地區、企業、雲以及平臺的資料共享。由於企業需確保以合規和安全的方式管理和訪問其資料，因此也將更加關注資料治理和資料安全。

在現代資料技術棧中，資料倉庫和資料湖的融合趨勢越發明顯。

其背後的驅動力在於資料日趨複雜化和多樣化，企業需要靈活和可擴充套件的系統來支援大範圍的資料科學和分析用例。因此，資料倉庫和資料湖的融合度也越來越高。

Apache Iceberg、Hudi 和 Delta Lake 等開放表格格式的興起在這一趨勢中發揮了重要作用。通過使用表格式定義層，可以在單個系統中有效地儲存和管理大量結構化和非結構化資料，使得企業能夠以更低的成本更快地提取資料價值。

到 2023 年，隨著這些解決方案的迅速採用，更多的企業將使用開放表格格式儲存資料。

長期以來，Kubernetes 中的存算分離對資料本地性造成了挑戰。儘管在Kubernetes 中進行資料密集型應用的部署和彈性擴充套件已經十分容易，但在訪問雲原生資料來源中的資料（例如 AWS S3 或遠端資料倉庫）時卻更加困難。

我們預測，在2023 年，資料本地性的難題將得到解決。

對於Kubernetes排程器來說，能夠獨立於資料位置進行決策的能力變得越來越重要。這種能力對於Kubernetes介面來說將愈發關鍵，它將幫助應用程式和排程器更加高效，諸如Alluxio等元件目前正在計劃提供相關支援。

因此，新的一年將會出現更多彌合計算和儲存的解決方案，幫助企業更好地管理和優化其在 Kubernetes 中的資料儲存和處理。

2023年對於大資料、人工智慧和雲產業而言將是激動人心的一年。

大量的突破和創新將主導這些領域的未來走向，許多技術正規化將不斷融合，形成一個以資料為中心的生態系統。

至於各項技術將如何演進並影響我們的生活，讓我們拭目以待。

範斌 Alluxio創始成員兼開源社群副總裁
加入Alluxio前, 在Google從事下一代大規模分散式儲存系統的研究與開發. 範斌博士畢業於卡內基梅隆大學計算機系, 博士期間在分散式系統演算法和系統實現等方向發表多篇包括SIGCOMM, SOSP, NSDI等頂級國際會議論文以及多篇專利。

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