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應用程式基礎架構技術成熟曲線
.2018/01/02
摘要 為推動數位企業之策略,應用程式領導者必須提供穩健、可擴充且符合直覺的應用程式,以利與其他產品組合進行整合。而這需要現代化的應用程式及整合基礎建設的配合,多數都部署在雲端與公司軟體(On-Premises)的混合模型中。此外,應用程式的高維護成本使得公司必須重新審視現有系統,並與軟體即服務(Software as a Service, SaaS)的解決方案進行比較,或是重新開發成本較低的基礎架構。
在2017年Gartner的應用程式基礎架構研究報告中,具顛覆性效益的技術共有五項,分別為事件串流處理(Event Stream Processing, ESP)、數位積分器技術(Digital Integrator Technologies)、IoT平台(IoT Platform)、平台即服務(Platform as a Service, PaaS),以及自我整合應用程式(Self-Integrating Applications)。前者位於過度期望的高峰期(Peak of Inflated Expectations),後者則處於創新始動期(Innovation Trigger),前者將在2-5年內為產業界帶來實質的影響,後者則在5-10年內帶來影響,以下將針對這兩項技術的發展與商業影響進行說明。

一、 事件串流處理(Event Stream Processing, ESP)
(一) 定義:事件串流是將一系列的事件依某種順序進行排列,通常是以時間進行排序。事件串流處理是在事件流上執行運算,串流分析可在三個階段中應用:(1)當獲取到新資料時,使用推式連續智慧系統(Push-Based Continuous Intelligence Systems);(2)資料到達後,使用即時的需求查詢;(3)資料儲存之後,依需求對歷史資料進行查詢。有些ESP系統的目的是獲取、處理和儲存事件串流後以供未來使用。

(二) ESP軟體的商業影響:
(1)透過提供其他的可用資訊,可提高決策(Decision Making)的品質。
(2)實踐更智慧的異常檢測(Anomaly Detection),並能更快地回應所偵測到威脅與機會。
(3)透過消除不相關的資訊,僅提供最重要的資訊,可幫助企業人員免受於資料量過多的影響。
ESP是推動數位企業、運算商業(Algorithmic Business)與智慧商業 (Intelligent Business)營運的關鍵驅動力之一。Gartner預測未來10年ESP的大部分的使用量將來自IoT、顧客體驗管理(Customer Experience Management)與偵測詐欺應用。

二、 數位積分器科技(Digital Integrator Technologies)
(一) 定義:數位積分器技術應用機器學習與人工智慧的技術,以解決複雜的整合問題及傳統方法無法解決的規模問題。這些技術包括整合聊天機器人的開發流程,用於對話式使用者體驗、輔助資料對應(Data Mapping)與整合最適化流程。

(二) 商業影響:人工智慧在商業解決方案與資料結構的應用將越來越多,可加速企業數位化的轉型,但同時也為企業帶來整合的複雜性。未來多數企業都將運用人工智慧相關的科技,因此必須對人工智慧的功能進行整合。隨著整合工作發展成為一項普遍的任務,數位積分器技術能實踐普及與整合「智慧」,改善商業流程與資料分享。以對話式使用者體驗形式的數位積分器技術,可協助建立整合流程或查詢整合平台的運作狀態(Operational State),因此企業內軟體應用(Line-Of-Business, LOB)領導者能透過連結軟體、設計獨立應用程式,以及資料結構作為綜合解決方案。
資料來源 Gartner