Google Cloud预测2023至2025年十大云端应用开发趋势
过去三年来，企业试图解决前所未有的挑战，因此加快了数字化转型的脚步。Google Cloud 预期，未来两到三年间将出现更多突破性革新，这些改变的推力来自包容神经多样性的设计（neuro-inclusive design）、开放原码管理，以及有助实现「周休三日」的AI 扩展趋势。以下列出Google Cloud 预测2023 至2025 年十大云端应用开发趋势：
趋势一、AI 解决方案有助于推动「周休三日」制
在过去几年来，AI技术与相关产品已被证实可提升员工效率。以整合式机器学习平台Vertex AI为例，该平台通过自动处理例行工作，像是模型管理、监控与版本控制，协助数据科学家更快将机器学习模型导入实际工作环境中。现在Vertex AI 能以快5 倍的速度，协助建立及训练机器学习模型，可让数据科学家省下时间来进行实验、将更多机器学习模型导入实际工作环境。
而Vertex AI Vision现提供适用于打造计算机视觉应用程序的全代管开发环境，可大幅降低建构及部署相关应用程序所需的时间，过去要耗费数周的作业时间，现在只要几小时就能完成。其他Google Cloud 的AI 工具也提供多样的协助，例如使用Contact Center AI，客服中心团队可同时处理的案件量增加了28%。同样地，采用Recommendations AI，销售和电子商务团队的客户转换率提高40% 。
越来越多企业选择以更聪明的方式完成工作，而采用AI 技术带来的效率提升，便意味着「周休三日」的愿景很有可能成真。
趋势二、通过机器学习获得可作为行动依据的即时资料
相较于单纯取得资料，如何即时「以数据驱动决策」更是关键。首先，企业必须要先能看见并信任资料；Google Cloud 的Dataplex现在可以将企业所有的Google Cloud Platform (GCP) 资料自动分类，并整合第三方来源的资料。此外，为了提供更可靠的资讯，Dataplex 的资料品质和资料历程（data lineage）功能均采用智能技术和自动化作业，确保资料能产出可做为行动依据的准确洞察。
此外，Google 服务采用的串流分析服务Dataflow可让企业在使用这项服务时，能先从小处着手，再向上扩充处理即时事件，例如在应用程序需要时，提供某地的路况资讯。Google Cloud 会在未来几个月推出其他功能，让更多企业能充分运用现有的资料，持续创造业务佳绩。预计2025 年前，将有90% 的资料能通过机器学习技术，即时转化为可做为行动依据的资讯。
趋势三、将有过半企业的应用程序是由非IT 开发人员打造
随着技术民主化的发展，让「低代码」或是「无码」技术被更多企业所熟识，预期未来将有越来越多的开发工作是由非IT 部门的团队或人员负责。根据市调机构Gartner 指出，至2025 年，由企业所开发的新兴应用程序当中，将会有高达70% 是采用「低代码」或者是「无码」技术所打造。远高于2020 年，仅有近25% 应用程序采用该技术所开发。
这代表非IT 技术背景的人员也可以建立符合需求的企业级应用程序，并不必具备程序设计能力，就能自行打造应用程序和自动化工作流程。
开发人员仍须打造这些无需代码的工具，并提供防护机制保护企业安全，但企业使用者可在没有开发人员的协助下完成更多事情。这一转变让企业的运营不再仅仰赖于特定IT 专业人员，也让不同层级的人员都有参与开发的机会。
趋势四、持续发展将成为重要开发理念
为呼应全球净零趋势，世界各国在持续推动「2050 净零排放」落实。未来开发人员除了专注于如何以最符合成本效益的方式，打造出简单、快速且安全的服务外，持续发展也将成为一大考量。预期在2025 年前，有75% 的开发人员将会以持续发展视为主要开发原则。
如今许多IT 部门主管均表示，希望能在持续发展方面多尽心力，但不知道该如何着手，也没有可以评估效益的方式。但该情况正逐步转变，Google Cloud Carbon Footprint?可协助企业评估相关情形、制作报表，并减少云端服务的碳排放量；企业也可以直接从Cloud 控制台存取Carbon Footprint 资讯主页，不须额外设定。
此外，持续发展团队可通过深入分析取得所需资料，汇报公司的碳排放量信息。企业现在可以使用Google 工具打造应用程序，并在对环境影响较小的云端区域中执行。上述工具目前免费开放使用，让众多开发人员能在企业中为持续发展做出贡献。
趋势五、通过开放原码管理提高可靠度
开放原码具备的速度、灵活性，以及可扩充性，让开发人员高度仰赖开放原码的使用。根据市调机构Gartner 的软件结构分析市场指南（Market Guide for Software Composition Analysis）指出，几乎所有企业都会用到开放原码软件，但这也成为企业受到黑客攻击的痛点之一。
这让企业开始重视开放原码管理的重要性，除了可以维持原码的公开性质外，更能提升软件可靠度。此外，开放原码的「管理者」不仅能找出安全漏洞，并会协助修正。管理者会更新旧版依附元件，并追踪新版依附元件。就开放原码管理而言，依附元件会内建自动测试机制，且可能会提供回应型服务水准协议。这点在现今特别重要，因为目前有许多仰赖开放原码运作的数字化基础架构，而这些原码是由社群以「保持原样」的方式维护。
这种情况会因开放原码管理的普及而改变，例如Google Cloud Software Delivery Shield便是管理开放原码的工具。这套全代管安全解决方案可从采用原码到部署期间，全程保护企业软件供应链。Google 会扫描、分析及模糊测试超过250 个Java 和Python 套件，替企业找出安全漏洞并视需要更新。由于开放原码管理可大幅提升安全性，Google Clou 预期在2025 年前，所有企业开发人员都会采用这套做法。
趋势六、防护措施将走向自动化，并以程序的形式管理
层出不穷的网络攻击，让现今的安全营运团队难以阻绝危害。根据全球信息安全业者Mandiant 调查，亚太区涉及勒索软件的侵入行为，从2020 年的12.5％ 增加到2021 年的38％，显示亚太区企业面临越来越频繁的网络信息安全威胁。
为了在云端环境中大规模实施防护措施，Google Cloud 运用程序提升安全机制的敏捷性和应用规模。过程中将采用API 优先的做法、Chronicle?和其他工具，包括Google Cloud 最新的Mandiant 网络安全产品组合。保密信息的存取规则可依管理员活动记录等资料自动建立，因此不必手动设定并复制到不同的环境中。
同样地，使用者也可以建立应对手册，以自动化撷取、分析与回应等工作流程，让安全性分析师能以更接近开发人员的方式工作，省下时间以专注处理企业面临的重大威胁。预计2025 年前，有90% 的安全措施将采用自动化作业，并以代码的形式管理。
趋势七、包容神经多样性的设计可增加使用者采用率
无论是求学、工作或经营一段关系，各式各样的人皆以不同方式经历、解读及处理周遭世界的人事物，而包容神经多样性的设计（Neuro-inclusive design）兼顾不同人士的独特需求，因此能提升使用者采用率。设计互动式和视觉化功能时，应考量音效、震动或弹出式窗口呈现方式，这些项目都会刺激感官并令人分心。
Google Meet 的隐藏式辅助字幕便是包容神经多样性设计的良好范例，这项功能可让使用者通过视觉更准确地理解资讯，也能让说不同语言的与会者有效沟通。开发人员已在Google 产品中融入包容神经多样性的设计，预期未来2 年内可将使用者采用率提升至5 倍。
趋势八、交易和分析工作负载的效率提升
就过去的资料架构而言，由于交易和分析工作负载所用的资料库不同，因此会从混合的工作负载中将两者区隔开来。交易资料库的最佳化重点在于加快读写速度，而分析资料库则是汇总大型资料集。以电子购物网站的个人化推荐内容来说，应用程式必须通过同一个资料集支援这两种工作负载，并避免效能降低。
Google Cloud 现在提供这两种工作负载均适用的整合式平台，方便开发人员打造出资料导向的智能应用程序，BigQuery 适用的Datastream就是其中一例，这项服务可让开发人员轻松将资料从交易资料库即时复制到BigQuery，如果再搭配其他类似工具，企业便能即时依据资料采取行动，而且不必建构基础架构或处理相关作业。随着这些工具的不断改善，企业在2025 年结束前，就不需再分别处理交易和分析工作负载。
趋势九、自动处理云端基础架构的相关决策
Google 与Intel 携手合作，共同设计及打造Infrastructure Processing Unit (IPU) 等定制化芯片，为资料密集型应用程序提供高效能和可扩充性。此外，在机器学习领域中，Tensor Processing Unit (TPU) 目前用于驱动全球最大、最快且最有效率的超级计算机。TPU 可让大规模训练工作负载的速度提升最高80%，价格也比其他同类产品便宜至多50%。
用于提供现今云端服务的这些IPU 和TPU，可让Google 在未来数年内自动处理超过半数的云端基础架构决策。这些处理器支持遥感资料（telemetry data）和采用机器学习的分析功能，可依据个别工作负载的效能和可靠性，主动推荐最适合的基础架构。
Google Cloud 可在企业指明工作负载后，立即根据使用者的价格、效能和规模需求，迅速推荐、设定及提供最佳选项，成果优于任何手动配置的解决方案。2025 年底前，有超过半数的云端基础架构决策会根据企业的使用模式自动进行，考量硬件规格的云端思维即将成为过去。
趋势十、企业将可自由切换公有云服务供应商
企业将在近几年采用多云策略分散风险，并提前为云端迁移作业做好准备。
我们提供Anthos和相关工具，可让企业采用一致的设定在不同云端环境间轻松迁移，举例来说，企业可通过多云端管理层使用其他云端环境的运算和资料资源。不论是从数据库到应用程序，企业都能可在不同的公有云上执行工作负载，但通过类似的界面管理和相似的方式执行。
例如，Anthos 可协助企业管理跨数十个Google Cloud 区域的Google Kubernetes Engine（GKE） ?丛集机群，同时也可管理其他云端环境、地端部署或位于边缘的丛集。这表示企业可享有Google Cloud 工具带来的助益，像是可随时提供数据分析的BigQuery、适用于分散资料的Spanner、产生优质洞察的人工智能与机器学习服务，以及专属的开发人员工具等。随着越来越多的多云工具上线，2025 年结束前，使用公有云的机构中，将有超过半数能自由切换主要的云端服务供应商。
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