1. Облачные вычисления
1.1. Говоря простым языком, облачные вычисления – это предоставление различных услуг через Интернет. Сюда входит хранение данных, различные программы и приложения для совместного пользования, серверы, базы данных и т.д. Облачные вычисления сейчас получают новый виток развития. В облаке хранятся уже не только файлы, а большие ресурсоемкие программы и целые операционные системы, что позволяет работать с абсолютно любого устройства. Так, совсем недавно в июле 2021г. компания Microsoft, которая давно развивает свою облачную платформу Azure, представила Windows 365 – виртуальные ПК в облаке на Windows 10/11. Вся информация хранится в облаке, а не на устройстве. Это говорит о новом тренде и о возможном дальнейшем его развитии со стороны других компаний: как уже активно работающих с облачными вычислениями, так и новых игроков.
1.1.1. SaaS
1.1.1.1. Модель SaaS (программное обеспечение как сервис) предполагает, что пользователь получает готовый продукт, который запускается и управляется поставщиком облачных услуг. Доступ к приложению осуществляется через браузер, API или программу‑клиент на устройстве пользователя. По этой модели предоставляется бо́льшая доля платного ПО. Например, корпоративные базы данных, CRM, корпоративная почта, анти-DDoS, Kubernetes. К преимуществам этой модели услуг относятся автоматическое обновление приложений и защита от потери данных.
1.1.2. Paas
1.1.2.1. Модель PaaS (платформа как сервис) предполагает, что пользователь не занимается серверами, хранилищами и приложениями. Он просто выбирает из доступного списка серверы и среды, которые необходимы для запуска, тестирования, развёртывания, поддержки, обновления и масштабирования его приложений. Это повышает производительность работы, так как позволяет сосредоточиться на развёртывании приложений и управлении ими. Решения PaaS обычно создаются на основе технологии контейнеризации.
1.1.3. IaaS
1.1.3.1. Модель IaaS (инфраструктура как сервис) предполагает, что пользователь получает доступ к виртуальным серверам, сетям, хранилищам и другим облачным вычислительным ресурсам на базовом уровне. Это похоже на традиционный способ работы с инфраструктурой, привычный большинству отделов IT. Единственное отличие в том, что оборудование находится в дата‑центре провайдера облачных услуг. Возможность быстро регулировать производительность ресурсов в зависимости от текущих потребностей делает модель IaaS наиболее гибкой с точки зрения эксплуатации.
2. BIG DATA
2.1. Большие данные — это наборы данных, которые быстро генерируются и поступают из разных источников. Потом эту информацию можно использовать, чтобы составлять прогнозы, статистику, принимать бизнес-решения. - Есть шесть основных характеристик больших данных: скорость накопления данных, объем, разнообразие, достоверность, изменчивость и ценность. = Данные в основном поступают из трех источников: социальных (соцсети, приложения, онлайн-сервисы), машинных (оборудование, элементы «умного» дома), транзакционных (финансовые транзакции). = Данные хранятся в data-центрах с мощными серверами. -Обрабатывают данные в распределенных системах хранения данных.
2.1.1. Актуальность и перспективность данной тенденции можно обосновать тем, что только в сфере финансовых услуг объем данных, генерируемых каждую секунду, вырастет более чем на 700% (статистика 2021г.). Глобальный объем рынка Big data в 2020г. составил $138,9 млрд, в дальнейшем с ежегодным ростом 10,6% к 2025г. он может составить $229,4 млрд. Такой рост будет подкрепляться и тем, что большие данные неразрывно связаны с другими технологическими трендами, описанными выше, и рост одних неминуемо повлечет за собой рост других. Лидером данной отрасли традиционно остается США с долей рынка 53%, а на втором месте расположилась Япония – 5,1%. Китай на третьем – 5%. Основными отраслями, выступающими драйверами роста Big data, являются: банковская сфера, промышленность и производство, государственное управление, медицина и IT.
3. Интернет вещей
3.1. Это вещи, которые конструируются с возможностью подключения к Wi-Fi, что означает возможность их подключения к Интернету. Подобная технология уже встроена во многие устройства - от бытовой техники до автомобилей, и скоро не останется нового продукта без возможности подключить его к сети для, например, удаленного пользования или обмена данными. И мы только находимся на начальной стадии этой новой технологической тенденции: прогнозы предполагают, что к 2030г. около 50 млрд этих устройств IoT будут использоваться по всему миру, создавая огромную сеть взаимосвязанных устройств, охватывающих все, от смартфонов до кухонной техники. Согласно прогнозам, в 2022г. глобальные расходы на Интернет вещей достигнут $1,1 трлн.
3.1.1. Промышленный интернет вещей (IIoT, Industrial Internet of Things
3.1.2. Бытовой интернет вещей (IoT)
4. искусственный интеллект (ИИ)
4.1. Многие страны строят национальные центры ИИ и содействуют индустриализации ИИ, чтобы стать одним из центров интеллектуальной модернизации отраслей. Как новая технология общего назначения (GPT), ИИ будет способствовать быстрому росту ВВП, а также станет технологическим достижением, за которое страны с каждым годом сильнее конкурируют.
4.1.1. Рынок ИИ составит 7,44 трлн долларов США к 2025 году, а его ежегодный темп роста в течение следующих пяти лет составит более 30%. Прогнозируется, что к 2030 году искусственный интеллект приведет к ежегодному увеличению мирового ВВП на 1,2% и ежегодному увеличению ВВП Китая на 1,6%. В этом отношении он намного превосходит другие технологии общего назначения. Более 50 стран выпустили национальные стратегии ИИ изучив данный потенциал
5. Когнитивные технологии
5.1. Когнитивные технологии работают с нашим познанием: оценивают и анализируют внимание, работу мозга, состояние, то есть стремятся «понять» человека. Перспективные направления развития этих технологий таковы: 1)разработка когнотропных препаратов, увеличивающих возможности человека, например, стимулирующих память и интеллект; 2)создание когнитивных ассистентов — систем адаптивной помощи в различных ситуациях (например, контроль доступа, автопилот); 3)виртуальные интерфейсы вида «мозг-компьютер» — создание доступных на уровне интуиции способов управления компьютерными системами.
5.1.1. По мнению аналитической компании IDC, рост мирового рынка когнитивных технологий будет составлять в среднем 55 % в год. Более 40 % рынка займут программные средства, такие как приложения, осуществляющие анализ материалов, машинное обучение, генерацию гипотез, навигацию и т.д., а также когнитивные платформы, которые будут разрабатывать интеллектуальные программы. Около 20 % мирового объёма закупок когнитивных систем составит доля банковской отрасли. В этой сфере они используются для выявления мошеннических схем, ликвидации угроз, автоматического анализа и разработки рекомендаций. Следующие отрасли –торговля, где с помощью когнитивных систем работают агенты автоматизированного обслуживания клиентов и мерчандайзинг, а также здравоохранение, в котором эти системы применяются для диагностики и лечения.