多云和低代码数据科学
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-06
在高级分析和人工智能方面，2020年将带来分析堆栈的
通过将数据从远程数据孤岛移到K8s集群中以实现更严格的数据局部性，分析堆栈的解决了数据共享和弹性挑战，尽管容器对于Web服务器和独立数据库等无状态应用程序运行良好，但在高级分析和AI方面，仍有增长的空间，到2020年将成为推动运营AI工作负载的关键部分。
随着分析堆栈从SQL转移到紧密耦合的关系数据库
再到Hadoop到云，它变得更加分散，原始数据库的核心元素可以是它们自己的独立系统或层，技术允许将这些不同的部分组合在一起，从而简化在任何环境中运行的应用程序，并改变与环境无关的软件和应用程序的部署和扩展方式，现在，当我们查看当今的数据趋势已将我们带到何处时（尤其是高级分析和AI）时，我们看到了对分发模型训练和处理的更大需求，这需要部署中编排数据这是一个很难解决的问题，因为当今的现代分析堆栈是如何分开的。
随着驱动更多可操作的AI，数据编排技术将成为这一趋势的关键部分
简化了将多个分布式系统一起部署的复杂性，但是随着分解变得越来越普遍，我们将看到在集群上运行的更先进的可操作AI，下一组要解决的挑战将是数据访问，数据局部性和数据弹性，为了可操作的AI做准备，请查看能够为远程数据访问数据的技术，对于未来的AI工作负载需求而言，将数据本地化重新带入环境至关重要。
无代码/低代码技术将简化数据科学
到2020年，借助无代码/低代码技术，简化的数据科学将得到发展，我们看到企业中比以往任何时候都更高级的分析和AI使用，公司将自己的业务押注于源自AI和ML的数据驱动的见解，如今要对大量数据进行如此深入的分析和洞察，您需要一名数据科学家或工程师-具有广泛的编程技能和非常深的数学知识的人，可以想象，这些类型的人的需求量很大，供不应求。
数分钟而不是数周的AI
这是公司想要实现的目标，尽管可以提供这些信息的专业人员数量有限。结果，我们将看到更多使终用户（在大多数情况下，业务或数据分析师）能够从自己的数据中收集深刻见解的技术。这些无代码或低代码技术将把机器学习带到前沿，并使服务变得更智能，因此业务不会依赖具有特定专业知识的个人，例如除了构建和部署模型之外，我们还将看到“创建您自己的模型，我们将为您运行训练”自主技术。
我们近看到的项目
无需编码的AI培训师面向新的ML实践者的入门产品之类的技术，这样的技术将使非技术的终用户能够实现和运行模型，同时避免出现错误在构建AI模型时经常发生错误，今年，我们看到了C3.ai，在低代码AI领域中涌现的几项新技术，所有这些新技术都吹捧着低代码平台，这些平台几乎不需要编码经验，甚至可以提高开发人员的工作效率，如果此方法适合您请确保您的无代码/低代码技术具有内置的应用程序逻辑，位于其上方的托管或声明层以及位于其下方的可与数据集和模块配合使用的框架。
云计算巨头将专注于多云
在过去三年中，我们一直在听到人们谈论混合云，而在过去的一年中，多云的趋势越来越多，在大多数情况下，只是讨论而已但在2020年情况将会改变，在部署和利用多云环境方面，我们将看到显着增长。
我们正处在主要云提供商
这些技术将推动和推动多云部署的技术推向市场，他们不仅鼓励甚至在竞争对手的情况下使用多云部署，而且他们已经建立了启用它们的工具，云提供商意识到不同的用例需要不同的环境，并且正在构建产品，允许其用户从一个数据中心（云）灵活地迁移到另一个数据中心。这与为一切提供全合一云服务相去甚远。
通过将数据从远程数据孤岛移到K8s集群中以实现更严格的数据局部性，分析堆栈的解决了数据共享和弹性挑战，尽管容器对于Web服务器和独立数据库等无状态应用程序运行良好，但在高级分析和AI方面，仍有增长的空间，到2020年将成为推动运营AI工作负载的关键部分。
随着分析堆栈从SQL转移到紧密耦合的关系数据库
再到Hadoop到云，它变得更加分散，原始数据库的核心元素可以是它们自己的独立系统或层，技术允许将这些不同的部分组合在一起，从而简化在任何环境中运行的应用程序，并改变与环境无关的软件和应用程序的部署和扩展方式，现在，当我们查看当今的数据趋势已将我们带到何处时（尤其是高级分析和AI）时，我们看到了对分发模型训练和处理的更大需求，这需要部署中编排数据这是一个很难解决的问题，因为当今的现代分析堆栈是如何分开的。
随着驱动更多可操作的AI，数据编排技术将成为这一趋势的关键部分
简化了将多个分布式系统一起部署的复杂性，但是随着分解变得越来越普遍，我们将看到在集群上运行的更先进的可操作AI，下一组要解决的挑战将是数据访问，数据局部性和数据弹性，为了可操作的AI做准备，请查看能够为远程数据访问数据的技术，对于未来的AI工作负载需求而言，将数据本地化重新带入环境至关重要。
无代码/低代码技术将简化数据科学
到2020年，借助无代码/低代码技术，简化的数据科学将得到发展，我们看到企业中比以往任何时候都更高级的分析和AI使用，公司将自己的业务押注于源自AI和ML的数据驱动的见解，如今要对大量数据进行如此深入的分析和洞察，您需要一名数据科学家或工程师-具有广泛的编程技能和非常深的数学知识的人，可以想象，这些类型的人的需求量很大，供不应求。
数分钟而不是数周的AI
这是公司想要实现的目标，尽管可以提供这些信息的专业人员数量有限。结果，我们将看到更多使终用户（在大多数情况下，业务或数据分析师）能够从自己的数据中收集深刻见解的技术。这些无代码或低代码技术将把机器学习带到前沿，并使服务变得更智能，因此业务不会依赖具有特定专业知识的个人，例如除了构建和部署模型之外，我们还将看到“创建您自己的模型，我们将为您运行训练”自主技术。
我们近看到的项目
无需编码的AI培训师面向新的ML实践者的入门产品之类的技术，这样的技术将使非技术的终用户能够实现和运行模型，同时避免出现错误在构建AI模型时经常发生错误，今年，我们看到了C3.ai，在低代码AI领域中涌现的几项新技术，所有这些新技术都吹捧着低代码平台，这些平台几乎不需要编码经验，甚至可以提高开发人员的工作效率，如果此方法适合您请确保您的无代码/低代码技术具有内置的应用程序逻辑，位于其上方的托管或声明层以及位于其下方的可与数据集和模块配合使用的框架。
云计算巨头将专注于多云
在过去三年中，我们一直在听到人们谈论混合云，而在过去的一年中，多云的趋势越来越多，在大多数情况下，只是讨论而已但在2020年情况将会改变，在部署和利用多云环境方面，我们将看到显着增长。
我们正处在主要云提供商
这些技术将推动和推动多云部署的技术推向市场，他们不仅鼓励甚至在竞争对手的情况下使用多云部署，而且他们已经建立了启用它们的工具，云提供商意识到不同的用例需要不同的环境，并且正在构建产品，允许其用户从一个数据中心（云）灵活地迁移到另一个数据中心。这与为一切提供全合一云服务相去甚远。
此类技术的好处是巨大的，在满足业务和技术要求的同时，用户可以自由地随意部署，运行和管理他们的应用程序，必须学习不同的环境和不同的API的日子已经一去不复返了，这些技术使企业可以避免供应商锁定，通过使用更靠近客户的数据中心来获得更好的性能（更少的延迟），帮助遵守数据治理要求（例如GDPR），并在发生中断时提供弹性，在2020年，我们将看到企业在多云环境下的数量翻倍。随着这些类型的服务变得越来越主流，入门非常容易。
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