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2018年開放原始碼軟體的技術成熟曲線
蔡玉琬 .2018/11/09
摘要 現今開放原始碼軟體(open-source software, OSS)的影響相當廣泛的,約95%的IT機構在重要IT軟體應用組合中利用開放原始碼軟體。開放原始碼軟體技術成熟曲線顯示,各技術在市場與檔案(profile)被應用的成熟度與飽和度有所差異,雖然使用開放原始碼軟體在許多軟體基礎設施領域(如資料庫與應用程式伺服器)中相當常見,但尚未見到開放原始碼軟體模型在跨市場中有一致性的滲透率與影響力,部分市場受到開放原始碼軟體的影響仍相當輕微,如企業應用程式與客戶辦公解決方案。有些終端使用者(IT機構)提出與開放原始碼軟體有關的新方案,例如:越來越多終端使用者(IT團體)提供開放原始碼的趨勢,此發展可能影響到未來開放原始碼軟體的趨勢與新興領域,導致其成熟速度將更為迅速。

在部分領域中,開放原始碼軟體解決方案被視為是領先產業的產品,如許多開放原始碼軟體開發工具與架構的市場滲透率遠超過50%,並已進入實質生產穩定期(Plateau of Productivity),如Linux、開放原始碼關聯式資料庫管理系統(RDBMS)。然而當市場從傳統開放原始碼軟體系統層級的大本營、後勤(back-office)資料中心服務到更以終端使用者為中心之解決方案的轉變,將更難證明開放原始碼的成熟度與市場滲透度。Gartner認為開放原始碼商業應用程式具備成為下一個主要開放原始碼模型的潛力,IT領導者必須了解、管理與指導開放原始碼在策略IT路徑中所扮演的角色。

具顛覆性效益的技術包含:2-5年內可被產業廣泛應用的技術為事件串流處理(Event Stream Processing)、機器學習(Machine Learning)、開放銀行系統(Open Bank System)、無伺服器的基礎設施(Serverless Infrastructure)、開放銀行(Open Banking)與記憶體內運算(In Memory Computing;IMC);5-10年可被產業廣泛應用的技術為區塊鏈(Blockchain)與DevOps開發工具(DevOps Toolchain)。以下將介紹處於泡沫化底谷期(Sliding Into the Trough)的開放銀行,與穩定攀升光明期(Climbing the Slope)的記憶體內運算(In Memory Computing, IMC),兩者市場滲透率皆為5-20%。

一、開放銀行(Open Banking)
(一)定義:開放銀行涉及商業服務共享,如資料、演算法,以及與商業生態系統中的員工、顧客、夥伴、科技金融(fintech)間的交易。開放銀行讓商業生態系統能建立新app、產品與服務;媒合買家與賣家;建立新的商業模式。
(二)現況:驅動開放銀行成長的主要動力為收益、成本降低、顧客體驗、競爭壓力,在部分市場為規範改變,如歐盟案第二號支付服務指令(PSD2)、日本的Society 5.0與澳洲的Consumer Data Right。目前開放銀行的困境包含文化、安全性、貨幣化、智慧財產權、合於規範與聲譽風險(Reputation Risk)的考量。許多執行長雖然認同開放銀行的商業價值,但實際實踐卻相當緩慢的。
(三)商業影響:開放銀行是具顛覆性的,因素如下
1.改變IT的角色,從建立者變成賦能者(enabler)。
2.透過社群媒體、網路商店與其他數位媒體提供商品、定價與其他資料的比較與消費,以擴展潛在市占率。
3.資訊長可透過加速商品進入市場的時間、降低配送成本與更輕易整合夥伴以降低成本。
4.能透過提供行動性、建立新的生態系統、群眾外包(crowdsourcing)新想法與吸引現代數位開發人才,改善內部與外部使用者體驗。

二、記憶體內運算(In Memory Computing, IMC)
(一)定義:記憶體內運算是一種應用程式架構的型態,其假設所有應用程式需要用來運算的資料是位在主要運算環境的記憶體,記憶體內運算的應用程式是持久且非揮發性(nonvolatile)的資料儲存,可被用於復原用的永久儲存記憶體資料,能管理流量、資料生命週期與將資料傳輸至其他地點。
(二)現況:記憶體內運算在表現、規模與分析精細度方面,大幅超越傳統架構,其能快速融合許多軟體技術與硬體架構。過去3年,因供應商的行銷經費流向數位商務、分析、物聯網(IoT)、機器學習與AI,使媒體對記憶體內運算的討論度大幅降低,然而同時市場對記憶體內運算的採用程度卻大幅增加,主因為(1)數以萬計的SAP客戶已使用SAP HANA(SAP High-Performance Analytic Appliance)記憶體內資料庫管理系統(DBMS);(2)許多套裝應用程式提供者供應的產品可支援記憶體內運算;(3)幾乎所有供應商的傳統DBMS平台都將記憶體內運算列為標準特徵;(4)開放原始碼的記憶體內運算技術可使用度持續增加,使中小企業更能負擔等因素。
記憶體內運算在垂直鏈、跨區域與商業規模的接受度將持續增加,主要因受到更多數位商務措施、對即時分析需求的增加與新興使用方式,如物聯網、全通路(Omnichannel)、事件驅動(event-driven)決策、超規模架構(hyper-scale architectures)與混合交易分析處理(Hybrid Transactional/Analytical Processing, HTAP),不過將因下列要素影響市場滲透率:(1)市場與科技的脆弱度;(2)雲端服務促使在低成本與風險的情況下採用記憶體內運算;(3)安全性與IT運作的挑戰;(4)當僅將傳統應用程式移轉至支援記憶體內運算技術時,令人不滿意的結果。
(三)商業影響:記憶體內運算將透過改變使用者預期、應用程式設計原則、產品架構與供應商策略造成長期的顛覆性影響,記憶體內運算能開創出數位創新,如超規模應用程式、HTAP、全通路顧客體驗、應用程式介面經濟、事件驅動IT,以及自我服務與即時分析,並透過下列方式驅動具顛覆性的商業效益:
1.提供更快速的分析、交易處理與HTAP應用程式。
2.支援超規模的商業模式。
3.透過事件串流處理(ESP)提供深入且即時的商業洞悉與狀態意識(Situation awareness, SA)。
4.透過近互動(near-interactive)開發流程大幅減少應用程式實現價值的時間。
5.改善複雜系統的表現與價格。
資料來源 Hype Cycle for Open-Source Software, 2018