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2025年技術(shù)趨勢預(yù)測:采用AI技術(shù)的公司面臨眾多安全挑戰(zhàn)

人工智能
據(jù)SUSE發(fā)布的2025年技術(shù)趨勢預(yù)測,到2025年,企業(yè)將面臨新興威脅和機遇并存的復(fù)雜環(huán)境。要在這個充滿變化的環(huán)境中保持領(lǐng)先,企業(yè)必須把數(shù)字韌性、安全和創(chuàng)新放在首位。

12月23日,據(jù)SUSE發(fā)布的2025年技術(shù)趨勢預(yù)測,到2025年,企業(yè)將面臨新興威脅和機遇并存的復(fù)雜環(huán)境。要在這個充滿變化的環(huán)境中保持領(lǐng)先,企業(yè)必須把數(shù)字韌性、安全和創(chuàng)新放在首位。

第一,云原生可觀測性:數(shù)字韌性的基石。目前,云原生環(huán)境用戶往往因為缺乏對基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序堆棧的端到端可見性,難以快速發(fā)現(xiàn)和解決問題,進而影響了服務(wù)的可靠性和可用性。預(yù)計到2025年,用戶會更加重視云原生可觀測性,以便在混合云和多云環(huán)境中實時查看和關(guān)聯(lián)從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用的各類事件和指標。這將幫助他們分析整個IT環(huán)境的數(shù)據(jù),在問題升級為事故前及時發(fā)現(xiàn)異常和潛在問題。

第二,提升應(yīng)對系統(tǒng)中斷的數(shù)字韌性。2024年,發(fā)生了多起區(qū)域性和全球性的重大技術(shù)中斷事件,比如Crowdstrike的全球服務(wù)中斷。這種中斷趨勢還將持續(xù),繼而促使企業(yè)制定IT策略來應(yīng)對、適應(yīng)以及從類似中斷中恢復(fù),具體策略包括:通過多樣化IT架構(gòu)來降低軟件集中度和供應(yīng)商鎖定風(fēng)險,建立備用技術(shù)棧以應(yīng)對故障轉(zhuǎn)移,采用多供應(yīng)商方案,為操作系統(tǒng)和Kubernetes等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施軟件提供更多選擇等。

第三,零信任安全:抵御勒索軟件的防護盾。2024年,勒索軟件攻擊急劇增加,隨著不法分子使用AI進行更復(fù)雜的攻擊,這一趨勢預(yù)計還將持續(xù)。勒索軟件即服務(wù)(RaaS)的存在加劇了這一情況。到2025年,預(yù)計將有更多公司投資零信任安全解決方案,以檢測和防止勒索軟件及其他零日漏洞攻擊。

第四,安全和私密的生成式AI:負責(zé)任地推動創(chuàng)新。采用AI技術(shù)的公司面臨眾多安全挑戰(zhàn),包括生成式AI的隱私和數(shù)據(jù)保護問題,以及AI供應(yīng)鏈中的漏洞。為應(yīng)對這些風(fēng)險,私有AI平臺的采用將會增加。這些平臺使企業(yè)能夠完全掌控其數(shù)據(jù),保護其運營免受未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)共享、合規(guī)性風(fēng)險以及“影子AI”濫用等日益增多的威脅。

第五,AI可觀測性:優(yōu)化性能并減少碳足跡。AI,尤其是大型語言模型,運行所需的大量能耗會對碳排放產(chǎn)生顯著影響。為了優(yōu)化AI工作負載的能耗并減少碳排放,企業(yè)將在未來幾年采用多種策略,包括:微調(diào)和優(yōu)化大型語言模型,消除其性能瓶頸,選擇高能效云服務(wù)供應(yīng)商,負責(zé)任地擴展AI資源。可觀測性工具將有助于推動并指導(dǎo)這些工作。

第六,人工智能的標準操作環(huán)境:推動效率與創(chuàng)新。如今,有多種選項可運行生成式AI和其他類型的AI工作負載。隨著時間的推移,預(yù)計大多數(shù)企業(yè)會為AI用例創(chuàng)建一個標準操作環(huán)境。環(huán)境將包含一個高度可擴展的通用AI平臺,并提供AI工作負載所需的通用模塊和服務(wù),如:精心挑選的大型語言模型(LLM)、數(shù)據(jù)隱私與安全、可觀測性等。標準操作環(huán)境還確保了一致的治理、有效的工作流程和優(yōu)化的資源使用,從而有助于減少碳排放。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 比特網(wǎng)
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