2024塑造未来数字化转型的五大趋势报告

塑造未来数字化转型的五大趋势 引言 内容介绍 数字化转型仍在加速，但却面临新的挑战 趋势一复合型AI方法 通过整合商业和技术，数字化转型已引导组织朝着更加敏捷、高效和以客户为中心的未来迈进。将数字技术和基于云的服务集成到组织的各个领域，可提高运营效率、灵活性、创新性，并促进增长。 为了解决这些复杂问题，各大组织正在寻找新的方法来提高其数字化转型计划的效率和有效性。本电子书探讨了重新定义数字时代的五大新兴趋势： 趋势二云原生架构 •复合型AI方法•云原生架构•安全的可观测性方法•实时了解客户体验•答案驱动型自动化 根据一项针对全球首席信息官(CIOs)的调查，令人印象深刻的是，90%的组织在过去一年中见证了数字化转型的加速。这种快速发展趋势凸显了采用数字化战略对于在当今动态发展的商业环境中保持竞争力和蓬勃发展的重要性。 趋势三安全的可观测性方法 趋势四实时了解客户体验 但数字化转型不仅仅是将工作负载转移到云端。这是一个复杂的过程，涉及将新技术整合到组织的运营中，还要求组织从整体上转变工作和沟通方式。随着各大组织竞相采用生成式AI并将大型语言模型(LLM)引入其运营中，这些挑战也愈发严峻。 结束语统一平台和可观测性至关重要 例如，咨询集团麦肯锡公司估计，80%的运营活动可以通过生成式AI从一定程度的自动化中受益，但只有3%的受访者在运营规模上实施了一个或多个AI用例。 AI类型 趋势一 复合型AI方法 生成式AI可用于生成文本、音频和视觉内容形式的新内容。生成式AI使用在大型数据集上培训的大型语言模型构建，并使用神经网络来处理数据。OpenAI的ChatGPT、Microsoft CoPilot和Google Gemini都是生成式AI的示例。 过去一年来，生成式AI和LLM的受欢迎程度显著提高。事实上，组织认识到采用AI的必要性，否则就有可能落后于竞争对手。 人工智能有多种形式，包括生成式AI、因果关系AI和预测性AI。复合型AI是这些不同方法的组合。将这些形式结合在一起应用可以增强每种形式的能力。 因果关系AI使用故障树方法来推断系统中的确定性因果关系和相互依赖关系。基于相关性的机器学习根据统计数据计算概率，因果关系AI则根据组件级故障确定系统级故障。因果关系AI可用于自动问题根源分析、根据上下文信息确定警报优先级、优化资源、自动补救等用例。 由于AI具有提升商业价值的潜力，各大组织都在竞相采用AI。事实上，根据2024年Dynatrace AI现状报告，62%的组织已因AI而调整所招聘的职位和技能。 预测性AI使用统计算法和其他先进的机器学习技术来预测系统中接下来可能发生的情况。通过分析模式和趋势，预测分析有助于发现潜在问题或机会，从而采取积极行动来预防问题或利用有利形势。 最佳实践 优势 挑战 为了确保将AI集成到IT运营中以获得准确的结果，必须使用从因果关系AI（而不是仅有统计数据的相关性）中得到的高质量、准确的数据。 然而，采用生成式AI也面临一系列独特的挑战，其中包括： 以下是复合型AI如何推动数字化转型的一些示例： •实现自动化的机会•了解并提升用户体验•提高数据驱动型决策的速度和准确性•发现新的成长和进步机会 •缺乏AI算法透明度•输出的好坏取决于输入•基于劣质数据的自动化正在扩大劣质数据的范围•AI成本高昂•结果不准确•存在安全风险 AI也应该可解释，深入了解模型如何从给定的输入中得出答案。由此产生的AI透明度更高，让人们更加信任用它来制定决策。 同样，AI也应该肩负起责任，确保AI本身没有偏见并使用授权数据。最后，组织需要能够使用FinOps驱动型方法来跟踪实施AI的成本，通过这种方法，公司可以衡量其使用可能成本高昂的AI服务的情况。 趋势二 云原生架构 新冠疫情凸显了高效数字服务的重要性，以及消费者对数字服务的依赖。 虽然基于云的计算在云中托管应用程序基础设施，但云原生计算能够充分利用这种架构提供的优势。构成云原生架构的一些方法和技术包括将应用程序设计为小型、独立的微服务，这些微服务可以使用容器和编排技术（例如Kubernetes和服务网格）独立部署和扩展。云原生方法还利用实施自动化和DevOps实践的优势来简化软件交付流程。 数字服务需求的突然增长加快了许多组织决定迁移到云端的步伐。然而，简单地将整个应用程序迁移到云端并不能充分发挥云原生计算的优势。当组织重构其应用程序以实现云原生计算时，真正的优势才会显现出来。 优势 挑战 云原生架构通过以下方式促进数字化转型： 采用云原生架构面临一系列独特的挑战： •可扩展性。系统可以处理不断增加的工作量或流量，而不会影响性能或可用性。•复原力。系统可以处理故障并继续正常运行。•节约成本。根据最近的一项CNCF调查，迁移到Kubernetes后，云支出节省了24%。•自动化潜力。具有自动检查点的CI/CD管道等工具可以加快软件创新的步伐。•提高团队协作。云原生架构倡导DevOps文化。 •复杂性。微服务与无服务器工具相结合的混合多云环境加剧了系统复杂性。•耗时较长的迁移。迁移到云端需要时间、资源和专业知识，尤其是在重构应用程序代码时。•孤立的监控数据。服务和工具越多，就越难以对所有组件及其依赖关系进行观测，以确保其顺利运行。•安全风险增加。其他工具和技术可能会带来新的安全漏洞，包括容器漏洞和云配置错误。 采用云原生架构的最佳实践 在云原生架构中运行应用程序和基础设施为充分发挥数字化转型的优势奠定了基础。为了成功迁移到云原生架构，许多组织将以下最佳实践纳入其数字化转型规划中。 采用渐进式方法进行重构 了解整体式架构 优先考虑服务之间的松散耦合 检测微服务以实现全面的可观测性 在迁移到云端之前，彻底了解整个现有应用程序的依赖关系和业务功能至关重要。这一了解将在整个过渡过程中提供指导并最大限度地减少迁移过程中的意外中断。 对整个系统进行监控和跟踪对于发现瓶颈、诊断问题和确保最佳性能至关重要。从一开始就实施可观测性实践，以促进故障排除和维护。 去耦可确保对一种服务的更改不会对其他服务产生不利影响，从而实现快速发布和可扩展性。 将整个应用程序重构到容器化的Kubernetes环境时，需要逐步分解应用程序，逐步重构和重建。 同样重要的是，要了解组织正在迁移应用程序的云环境。考虑相对于组织的特定需求，三大云提供商（Amazon Web Services、Google Cloud Platform和Microsoft Azure）具有各自的特点、优势和劣势。考虑哪个提供商可能在全球影响力和可扩展性、安全性和集成以及数据管理和机器学习等领域表现更为出色。许多组织选择采用多云策略，充分发挥每个提供商的优势。 客户案例 TELUS利用可观测性加快数字化转型并改善客户体验 通过采用统一平台方法实现可观测性，TELUS能够加快向云端的过渡，同时在其混合技术堆栈中保持端到端的可追溯性。凭借可观测性洞察，TELUS团队在交付的早期阶段便提高了其代码、工作流程和流程的性能和功能。最终，TELUS将平均解决时间缩短了45%，新用户引导流程时间缩短了30%，并将部署端到端可观测性解决方案所需的时间从600分钟缩短到仅20分钟。这种监控即代码方法有助于公司提供出色的客户体验。 加拿大电信公司TELUS通过企业范围的云和DevOps战略巩固了其在卓越客户服务领域的领先地位。公司的数字化转型历程导致混合技术堆栈日益复杂。TELUS团队依靠多种工具来监控应用程序性能和基础设施，这使得发现影响客户的问题非常耗时。 Dynatrace帮助我们了解整体过程、改进代码并确保客户满意。从根本上来说，这正是我们业务的核心。 Kulvir Gahunia，网站可靠性办公室主任 趋势三 安全的可观测性方法 随着数字时代的发展，组织需要重新考虑其当前采用的安全方法。 采用云架构、开源技术和生成式AI意味着攻击面在不断扩大，组织需要确保防范潜在威胁。网络安全攻击会影响企业运营、损害企业声誉并泄露敏感数据和信息，例如客户记录和商业机密。 攻击的持续增加以及对组织产生影响的严重性说明，统一的安全性和可观测性方法至关重要。该策略提供了对组织数字环境的整体了解，并附有详细的上下文信息。 此类攻击在不断增加。一份报告表明，2022年至2023年期间，数据泄露事件增加了20%。事实上，由于零日攻击和供应链攻击增加，2023年向身份盗窃资源中心报告的数据泄露数量创下了新纪录，ITRC首席运营官预计2024年数据泄露数量将继续增长。 由于零日攻击和供应链攻击增加，2023年向身份盗窃资源中心报告的数据泄露数量创下了新纪录。 此外，组织还特别关注与AI或开源存储库生成的第三方代码相关的风险。 最佳实践 优势 要实现全面、实时的攻击检测和防护，必须采用可观测性安全方法。 有了统一的数据集，组织可以为其数字化转型计划带来以下好处： 培养DevSecOps文化是可观测性和安全性兼具的数字化转型战略的第一步。此外，组织还必须从设计安全的角度出发，将安全原则融入整个软件开发生命周期，从一开始就将漏洞和安全风险降至最低。 •提供更安全的软件。统一的可观测性带来统一的安全性。•防止漏洞被利用。•实时检测并应对威胁。 及早纳入安全原则能让开发团队在发布代码时采取积极主动的措施。智能威胁分析使用AI分析当前或可疑的安全事件，因此团队可以随时了解事件的影响。 这种安全设计方法还适用于事件发生后的安全取证和响应。取证提供攻击细节分析，以便能够快速响应并防止未来的攻击。 挑战 面临的一些挑战包括： •云复杂性。评估安全影响需要了解应用程序依赖关系，但由于软件实例的短暂性，这可能具有挑战性。•围绕应用程序漏洞的上下文信息。拥有适当的可观测性上下文信息对于有效的安全事件调查至关重要。•数据陈旧。实时数据对于快速应对漏洞至关重要。基于扫描的安全解决方案可能会错过关键漏洞。 趋势四 实时了解客户体验 事实上，用户或客户是进行数字化转型的一个关键原因。出色的用户体验可以增加收入并推动增长。 第四个数字化转型趋势以最终用户为中心。在当今市场上，客户的期望、需求和优先事项在不断发生变化。用户期望公司能够预测他们的需求并快速做出调整。实际上，Accenture最近的数据表明，64%的消费者希望公司能够更快做出响应，满足他们不断变化的需求。 因此，市场面临的挑战是如何快速发展，以满足这些动态需求。根据Salesforce的《服务现状》报告，客户平均使用9个接触点与公司互动，其中60%的互动发生在线上。这表明，客户在做出购买决策时，每次的数字互动都非常重要。 { CSS }64%的消费者希望公司能够更快地做出响应，满足他们不断变化的需求 “客户至上”部分体现在真正了解客户体验（在整个客户体验历程中），然后根据可用数据做出决策。 实时了解客户体验包括以下类型的数据： 真实用户行为 综合事务 应用程序性能 捕获并分析每个实时活动以确定用户的需求并识别用户与应用程序交互的模式。 针对不同场景、地理位置、设备类型和其他变量的脚本生成的模拟用户行为。 平均响应时间、错误率、加载时间、可用性以及其他影响用户体验的数据。 用户体验评分 数字体验洞察 AI驱动识别确定用户是满意还是失望。 会话回放定性用户数据，例如鼠标移动、点击、轻触、滚动和页面访问，以对用户行为和意图进行无偏见评估。 优势 挑战 对于组织来说，要想始终提前掌握客户需求，动态了解不断变化的用户体验至关重要。在数字化转型过程中，组织在将实时洞察融入客户体验时面临的一些挑战包括： 以下是实时了解客户体验如何推动数字化转型的一些示例： •加强质量控制（软件发布和网页更新）•提高客户满意度和保留率•增加应用程序的使用率和采用率•做出更好的决策•降低成本•提高品牌声誉•增加收入 •孤立的IT和业务数据：IT和业务数据通常是分开