基礎設施不僅保存數據，還生成數據，這些數據可通過自動化來優(yōu)化基礎設施性能。

　　在公共云繼續(xù)增長的同時，由于諸如數據安全性和主權，本地數據訪問，成本優(yōu)化和低延遲要求之類的原因，企業(yè)數據中心仍在大多數組織中發(fā)揮關鍵作用。

　　在這種混合云環(huán)境現狀下，數據中心是數據的關鍵；獲得混合資產的可見性并了解每種工作負載的理想部署模型的特性至關重要。

　　而且，基礎設施所做的不只是簡單地將數據提供給應用程序而已，它還產生了需要捕獲和分析的數據，以提高性能和業(yè)務成果。在這種環(huán)境下，人工智能和機器學習能夠滿足運營，可以使基礎設施通過基于生成的數據的自動化來進行自我修復和改善。

　　隨著組織逐漸不再使用單一的電信提供商并轉向公共互聯網，電信的角色正在被重新定義。SD-WAN技術的加速發(fā)展，使其在短短幾年內已成為價值十億美元的產業(yè)。

　　在連接和改善網絡性能以及如何連接到混合云環(huán)境方面有眾多選擇，建議探索所有選擇性，對新WAN投入恰當的設計、安裝和管理的技能，以實現最佳性能。您還將需要了解應用程序和云環(huán)境以及能夠滿足這些要求的人員。

　　物聯網（IoT）的興起帶來了對邊緣處理和存儲的更大需求，這反過來又推動了對諸如WiFi6和5G之類的下一代連接的需求。

　　隨著企業(yè)開始使用諸如IoT之類的技術，邊緣和移動網絡的使用將更加頻繁。盡管2020年將看到早期采用者希望利用5G和WiFi 6的優(yōu)勢，但必須指出的是，現有的移動網絡（例如LTE / 4G和LTEM / NB-IoT）已足以滿足大多數物聯網應用的需求，在可預見的將來也是如此。5G不會取代其他移動技術，而是會增強它們。

　　為了充分利用新連接選項的優(yōu)勢，需要恰當的基礎管理平臺和流程來處理多種連接技術。當5G和WiFi 6等技術成為主流時，專注于SD-WAN戰(zhàn)略、基于軟件定義的訪問和基于意圖的網絡，將有助于提高基礎設施升級的敏捷性。

　　所有這些演進將推動從基礎設施獲得更多敏捷性的需求，并引發(fā)對自動化和分析技能的需求。

　　2020年，人工智能和機器學習將在提高性能和優(yōu)化網絡環(huán)境方面發(fā)揮越來越重要的作用�；�于意圖的網絡使用分析交付網絡性能和可見性，自動編排可增強整個基礎設施的靈活性，從園區(qū)到WAN，再到數據中心或云。

　　網絡管理運營需要將基于意圖的網絡技術整合到其托管服務平臺中，以消除運營復雜性并突破傳統(tǒng)的網絡孤島（園區(qū)，WAN和數據中心），這些傳統(tǒng)的孤島曾被單獨管理。通用元素將被抽象為單一管理方法，來提供更高級別的一致性以及更全面的網絡運營方法。

　　除了確�；�礎設施可以支持新技術之外，企業(yè)還需要適當的自動化，操作流程和平臺來管理大規(guī)模的基礎設施部署，基于身份的安全性至關重要。

　　安全不再僅僅是安全專家的領域。當前威脅的絕對規(guī)模將安全性從基礎設施設計中的“事后”轉移到“構建前”。

　　盡管對網絡安全技術進行了持續(xù)的投資，但對IT基礎設施的安全威脅仍在繼續(xù)增長，并且那些成功的攻擊有很大一部分來自于已知的漏洞和影子IT。

　　組織需要確保管理其基礎設施時的運營管理規(guī)則，以最大程度地降低風險，在設計任何基礎設施時，都必須將安全放在首位。

　　以前，那些構建基礎結構的人傾向于在事后關注安全性，因為它增加了復雜性和延遲。但是，當前的安全威脅規(guī)模太大，此前的做法無法繼續(xù)進行，因為這會給組織帶來重大風險。

　　企業(yè)需要意識到其基礎設施固有的安全風險，以便從一開始就可以建立恰當的控制措施。

　　自適應計算是我們目前正在研究的很酷的領域之一。它可用于復雜環(huán)境中的應用程序，例如智能體育場和安全醫(yī)院，這些環(huán)境中的信息來源廣泛-大量的視頻源，傳感器等，而快速、實時的響應是關鍵。

　　我們正在為NTT數據中心創(chuàng)建新一代功能，以解決這些復雜的情況并以5G為目標。自適應計算使用現場可編程門陣列（FPGA），這是配置用于管理和處理大量信息的新一代半導體設備。我們旨在創(chuàng)建第一個全棧解決方案，例如，可以實時處理來自相機，傳感器和其他設備以及社交媒體的數千種提要中的信息，以協(xié)助快速決策和質量響應。

　　在開發(fā)這些解決方案時，我們知道所有這些基礎設施和處理都需要巨大的計算能力，而這反過來又需要大量的電力供應。因此，將這些解決方案組合在一起時，我們還將重點放在可以減少多達80％的能源消耗和能源成本的技術上。達到這一目標將對幫助我們自己的企業(yè)和客戶實現可持續(xù)發(fā)展產生重大影響。