שלושה טרנדים שישפיעו על עולם הטכנולוגיה בעשור הקרוב

כדי לשמור על יתרון תחרותי, חברות מקדישות משאבים רבים למחקר ואימוץ טכנולוגיות חדשות. הנה שלוש טכנולוגיות שכבר מייצרות באזז ומסמנות את העתיד של עולם ההייטק

התחרות עזה וקצב החידושים מסחרר (צילום: Dreamstime)

מאת עידו ופנר, סמנכ"ל טכנולוגיות וארכיטקט ראשי ב-Kyndryl

כל מנכ"לית ו-CTO בארגון יודעים שכדי לשמור על יתרון תחרותי, עליהם לאמץ טכנולוגיות חדשות. במציאות שבה הטכנולוגיה לא עוצרת לעולם, זו לא המלצה – אלא ממש בגדר חובה. התחרות עזה וקצב החידושים מסחרר, ומי ששומרים את האצבע על הדופק יודעים שהלימוד המתמיד הכרחי כדי להישאר במשחק.

אספנו את שלוש המגמות הכי בולטות שילוו את עולם הטכנולוגיה בעשור הקרוב – אלה שיעזרו לנו להיות יותר אפקטיביים ותחרותיים, יסייעו לנו להפיק תובנות חדשות ולפתח פתרונות מתקדמים ומהירים יותר. בואו נציץ מקרוב בטכנולוגיות שעשויות לשנות את הדרך שבה אנחנו מפתחים אפליקציות, מבצעים תחזיות ומנהלים אפליקציות במחשוב קצה.

1. Predictive Analytics

חברות Enterprise, מוסדות פיננסים וארגונים ממשלתיים מוציאים עשרות מיליוני דולרים כדי לסנן ולנתח מידע רב במטרה לגלות מקרים של קשר סיבתי. לדוגמה, אם המלחמה באוקראינה תסלים – כיצד זה ישפיע על מחירי הגז והנפט? אם חברת סייבר תעלה את מחיר המוצר שלה, האם הרווח שלה יקטן או יגדל? אם מחירי הנדל"ן יעלו, כיצד זה ישפיע על שוכרי הדירות?

אלו רק כמה דוגמאות של קשר סיבתי שנוכל לבדוק בעזרת כלים מתקדמים כגון Predictive Analytics (או בעברית, "ניתוח מידע לחיזוי"). כלים אלו יסייעו לנו לנתח את המידע שנמצא ברשותנו: רוב החברות מנסות לחזות את העתיד כדי לתכנן צעדים קדימה – אילו פעולות כדאי לבצע ואילו פעולות עלולות להביא את החברה לפשיטת רגל.

Predictive Analytics עושה שימוש בכמה טכנולוגיות, בהן למידת למידת מכונה, Data Mining, סטטיסטיקה, בינה מלאכותית ומידע היסטורי – והכל במטרה לחזות את העתיד. כדי לעשות זאת נזדקק לכלים ופתרונות מתקדמים, על מנת לזהות דפוסי מידע חיוניים מתוך ה-Big Data שנמצא ברשותנו. כיום רוב המידע עובר לספקי הענן הגדולים, ובעזרת שירותים מתקדמים מסוג Cloud Native נוכל לבצע ניתוחים ולהציג את המידע באופן ברור, כדי שהקברניטים יוכלו לקבל החלטות על בסיס אותו מידע.

בעזרת שימוש בשירותי ענן מתקדמים כגון Machine Learning – שירותי ויזואלי המאפשר לנו לבנות גם מודלים ללמידה של המידע – נוכל לשלוף נתונים מ-Data Warehouse ,Relational Database ו-Object Storage, וכך לנתח את המידע ולהפיק תובנות ב-Batch או ב-Real Time.

 

2. Edge Computing

מחשוב קצה (Edge Computing) הוא טכנולוגיה שמסייעת לקרב את המידע, כוח המחשוב ואחסון הנתונים למקום שבו המידע נוצר. כולנו מייצרים המון Data כל הזמן, והמידע נשלח לרוב לענן הציבורי או הפרטי. העברת רוב המידע לענן הציבורי יוצרת תלות בתקשורת, ולא מאפשרת אוטונומיות מלאה – ובטח שלא מאובטחת.

בעזרת טכנולוגיה זו, חלק מהמידע נשלח לענן ומנותח שם, בעוד היתר מחושב, מעובד ומנותח בצורה מקומית. בעזרת שירותי Cloud Native וכלים מתקדמים נוכל לבצע פעולות מהירות ואוטונומיות יותר מבלי לשלוח את המידע לענן ולהמתין לניתוח נתונים ותחזיות שאורכות זמן רב.

דוגמה טובה לשימוש ב-Edge Computing היא כלי רכב אוטונומיים. אלה מייצרים המון מידע מחיישני מרחק, מהירות, מצלמות היקפיות, תנועה של רכבים בכביש ומידע נוסף שנוצר ב-Real Time. המערכות ברכב צריכות לקבל החלטות במהירות – מתי לעצור, לנסוע, לסטות וכדומה. מכיוון שההחלטות חייבות להתבצע בזמן אמת ובצורה אוטונומית ללא שירותי ענן ובתלות בתקשורת, ברכבים אוטונומיים נעשה שימוש ב-Edge Computing.

האתגר בתחום זה הוא להתאים את השירותים והטכנולוגיות כך שיעבדו ביחד עם מחשוב קצה, כדי לבנות מודלים שונים ולהריץ פתרונות מסוג Machine Learning ובינה מלאכותית שיבצעו תחזיות וניתוחים ללא צריכה גבוהה של משאבים. יש לזכור כי לכל Edge Device יש משאבים מאוד מצומצמים, ולכן צריך להתאים את הרצת המודלים והשירותים המתקדמים למחשוב הקצה.

השילוב בין AI ל-Edge נקרא Edge AI, ובעזרתו נוכל להשיג חסכון ב-Data Transfer והורדת ה-Network Bandwidth, שיפור ביצועים והחלטות ב-Real Time. כך גם נוכל להשיג שיפור ברמת אבטחת המידע, מכיוון שהוא נמצא ב-Edge ולא עובר לשירותי הענן הציבוריים. מאותה סיבה גם העלויות יהיו נמוכות יותר.

אחת המגמות האחרונות בתחום זה היא שחברות מתחילות לקחת את Kubernetes ל-Edge. כמו שאתם ודאי יודעים, זאת הפלטפורמה השכיחה ביותר לניהול קונטיינרים – לפי מחקר שביצעה חברת Statista, בשנת 2021 יותר מ-50 אחוז מהחברות עבדו עם Kubernetes.

חברות מובילות בתחום הקוד הפתוח הבינו שיש צורך נוסף שהן יכולות לפתור בעזרת Kubernetes בעולם מחשוב הקצה: הן לקחו את Kubernetes Upstream והפכו אותו לפלטפורמה קלה יותר בעזרת הסרה של כ-3 מיליון שורות קוד. חלקן הורידו גם את ה-Storage Providers וה-Cloud Providers ושינו את הארכיטקטורה שלו, כולל ה-Database שהוחלף מ-Etcd ל-Sqlite.

הנה דוגמה לארכיטקטורה כזו:

חברת Canonical, שאחראית על ההפצה של Ubuntu, לא הסתפקה בהסרה של מיליוני שורות קוד, והוסיפה Plugins לשירותים קריטיים לביצוע אינטגרציה שניתן להתקין באופן מיידי בתוך דקות – והכל ומותאם ל-Edge. השינויים בארכיטקטורה אפשרו לה לעבוד גם ב-Single Node וגם ב-Multi Node.

 

3. Nanoservices

Nanoservices היא ארכיטקטורה מתקדמת לפיתוח אפליקציות מבוזרות. תחשבו על Microservices, רק הרבה יותר קטן: מטרתה לבצע פעולה אחת בלבד כ-Single API Endpoint, לעומת Microservice שלרוב מבצע כמה משימות במקביל ולכן הוא כבד יותר, פחות Isolated ופחות מאובטח.

העתיד של הארכיטקטורה הזאת נשמע מאוד מבטיח, במיוחד בתחום ה-Serverless. שירותי ה-Nanoservices הם מאוד קטנים, ניתן לבצע בהם שימוש חוזר בקלות והם כמובן ניתנים לפריסה בקלות. ישנם מפתחים וארכיטקטים שמשלבים בין שתי הארכיטקטורות במה שנקרא Hybrid Architecture.

כדי לסבר את האוזן: בארכיטקטורה מסוג Microservices שירותים ממופים על ידי כמה HTTP Methods לאותו ה-Function, ולעומת זאת בארכיטקטורה מסוג Nanoservices היחס יהיה תמיד 1:1 בין HTTP Methods ל-Function. לכן Nanoservice הוא קטן By Design.

אתרי החדשות הגדולים בעולם כבר מיישמים ארכיטקטורה מסוג Nanoservices Architecture – לכל שירות או פונקציונליות שהם פיתחו יש API ייחודי וקובץ פונקציונליות נפרד. חלקם מריצים בימים אלו יותר מאלף שירותי Nanoservices באתרים, שהם כמובן דינמיים ומשתנים לעתים קרובות.

הנה דוגמה לארכיטקטורה של אתר חדשות דינמי, המבוססת על Nanoservices שמשרתת אותו להצגת תכנים משתנים:

מפתחים וארכיטקטים רבים משנים כבר בימים אלו את הארכיטקטורה שלהם במקום לפרק את ה-Monolith שהם פיתחו במשך עשור ל-Microservice. הם עוברים לארכיטקטורה היברידית שמשלבת גם Nanoservices בשל יתרונותיה הרבים: השיטה הזאת יותר מאובטחת בזכות גודלו הקטן של ה-Surface attack; ה-Isolation (בידוד); וכמובן – היא נוחה הרבה יותר לשחרור גרסאות מהיר יותר ומותאם לייצור. בשנים הקרובות נשמע הרבה יותר את המונח Nanoservices, במיוחד כשנתחיל לבנות שירותים ואפליקציות שמשלבות פתרונות Serverless.

הכתבה בחסות Kyndryl

חברת Kyndryl הינה חברת הSolution Provider הגדולה בעולם עם מעל ל 90 אלף עובדים ובעלת צוות מומחים בתחום הפיתוח בארכיטקטורת Microservices ו Nanoservices וכיום היא נחשבת לחברה המובילה בפתרונות בינה מלאכותית בענן הפרטי והציבורי.

כתב אורח

אנחנו מארחים מפעם לפעם כותבים טכנולוגים אורחים, המפרסמים כתבות בתחומי התמחות שלהם. במידה ואתם מעוניינים לפרסם פוסט בשמכם, פנו אלינו באמצעות טופס יצירת קשר באתר.

אין תגובות

התגובות לפוסט סגורות.

תגיות לכתבה: