2016機器數據分析五大趨勢預測

2015即將過去，回顧這一年的技術熱點，我們發現在炒糊了的大數據、物聯網、雲計算、DevOps開發運維之外，機器數據分析已經異軍突起，有望成為2016年大數據市場商業價值最大，增長最快的熱點。

據市場分析數據，2019年大數據市場規模將高達500億美元，而機器數據分析（Machine Data Analytics將是增長最快的大數據技術），年符合增長率高達1000%。

在大數據時代，軟體不僅僅改變並驅動企業業務流程，同時還是企業整個業務模型的基礎，而實時管理、監控和維護這些不斷增長的應用是企業面臨的最嚴峻的挑戰，這也是機器數據分析市場如此火爆的原因所在。

2016年，機器數據分析市場將呈現以下五大趨勢：

一、DevOps工具將日趨成熟

沒有人再懷疑雲計算在企業市場將風捲殘雲般成為主流平台，大幅提高企業業務靈活性和競爭力。雲計算的普及意味著越來越多的企業需要新的工具來打破開發團隊和運維團隊之間隔膜，讓企業技術部門持續規模創新的速度能夠跟上企業業務發展速度。越來越多的企業需要藉助DevOps完成應用開發工作，而傳統的監控工具顯然無法勝任。

2016年，DevOps領域將出現新一代基於雲計算的日誌和機器數據分析服務，並進一步整合預測演算法。DevOps工具（例如伺服器容器和基礎設施數據）之間也將能無縫集成，大幅改進持續集成和持續部署流程。

二、CISO首席信息安全官和安全運營團隊將在系統智能上投入更多預算

過去幾年，企業已經認識到大數據在業務決策上的商業價值，如今隨著機器學習等技術的成熟，在系統基礎設施層面部署大數據分析對企業來說同樣意義重大。

對於安全團隊來說，機器數據分析將大大提高對系統和用戶異常行為、威脅偵測的響應速度，不僅僅能大大縮短MTTI(平均介入時間)和MTTR(平均恢復時間)，而且將促使信息安全主管們重新思考企業的信息安全架構。

企業的信息安全主管們將加強與DevOps團隊的協作，通過整合機器分析，在新的企業應用基礎架構中嵌入安全功能。

三、日誌管理將是IT運維和客戶支持團隊的重大機遇

通過日誌分析來監測、管理採集用戶和應用信息以及基礎架構日誌將是應對雲計算基礎架構複雜性的完美方案。這個領域的供應商已經開始整合，新的廠商也不斷湧入日誌分析市場。越來越多的企業將重視日誌分析在應用開發、信息安全和IT運維方面的重要價值，而日誌分析也將成為「分析民主化」的排頭兵。

四、「超級架構」的崛起

今天的雲計算架構可以通過虛擬伺服器軟體編織起數以千計的微處理器，這讓摩爾定律失去了意義。因此，今天的創新型CTO們已經開始拜託傳統數據中心的局限，大膽推動新的基於軟體的「超級架構」，駕馭私有雲和公有雲中的龐大計算資源。

五、BI/' target='_blank'>商業智能的價值從後知後覺轉向實時分析

從慢數據向實時的快數據的轉型是機器分析引發的商業智能變革。通過實施日誌數據分析，企業能更快地了解運營和顧客數據，從而實現24/7的持續創新和競爭力提升。