sylabs是一家提供性能密集型容器技术工具和服务的公司，他们对2024年行业前景进行了预测。根据他们的预测，未来几年中，我们将看到性能可移植性、人工智能(ai)和aiops(人工智能运营)工作负载管理、fair原则的遵守、机密计算和容器安全等关键领域取得重大进展。这些进展将推动科学数据的可发现、可访问、可互操作和可重用的管理原则的发展。sylabs致力于在这些领域提供创新的解决方案，以满足不断增长的行业需求。他们的预测显示，这些领域的发展将为企业带来更高的效率和更好的安全性。
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使DevOps适应AI革命：性能可移植性范式
随着人工智能(AI)和机器学习(ML)的快速发展，性能可移植性对于DevOps(开发运营)团队来说变得越来越重要。这是因为在不同硬件之间保持应用程序效率变得至关重要，尤其是当工作负载从云扩展到边缘和高性能计算(HPC)环境时。DevOps团队需要应对来自行业领导者和初创公司的专业人工智能硬件的兴起，因此这一战略要求变得至关重要，进一步使得DevOps经理的工作变得更加复杂。 性能可移植性是指将应用程序在不同硬件平台上运行时能够保持相对较高的效率。这对于DevOps团队来说是一个挑战，因为不同的硬件平台有不同的架构和特性。为了解决这个问题，DevOps团队需要深入了解不同硬件平台的特点，针对性地进行优化和调整，以确保应用程序在不同平台上能够发挥出最佳性能。 此外，随着人工智能硬件的兴起，DevOps团队需要与供应商和厂商保持紧密合作。他们需要了解最新的人工智能硬件技
Sylabs战略副总裁Keith Cunningham指出，性能可移植性在人工智能和机器学习领域越来越成为一种战略需求。面对不同种类的硬件，开发者必须确保跨平台的应用效率。兼容开放容器计划(OCI)的计算容器技术，例如singularityce，有助于弥合高性能计算(HPC)和IT DevOps之间的差距。这种整合是充分发挥人工智能潜力的关键。通过将高性能计算的强大和精确性与DevOps实践的敏捷性和自动化相结合，开发人员可以促进更无缝、高效和创新的开发过程，这对于适应快速发展的技术环境至关重要。据Sylabs战略副总裁Keith Cunningham介绍，他们的目标是为开发者提供一种能够在不同硬件平台上高效运行的容器解决方案。他强调，随着人工智能和机器学习的不断发展，开发者需要一种能够在多样化硬件环境下提供一致性性能的技术。这也是为什么他们将兼容开放容器计划(OCI)的计算容器技术视为关键。通过使用这种技术，开发者可以利用高性能计算的强大功能，同时享受DevOps实践的敏捷性和自动化，从而促进更加无缝、高效和创新的开发过程。根据他的说法，这对于适应快速发展的技术环境至关重要。
描绘AIOps的演变：向先进容器化飞跃
AIOps（人工智能运营）领域预计将以稳定的25%复合年增长率（CAGR）发展。它正在经历由多种因素推动的转型，特别是通过容器化软件来实现应用程序的现代化，以及更先进和复杂的人工智能技术的集成。在这种情况下，容器化扮演的关键角色变得显而易见。AIOps实践者努力提高系统的可伸缩性、可靠性和效率，而先进的容器解决方案擅长在具有重要访问和安全要求的各种环境中运行。对于确保隔离和一致性至关重要，这些方面对于有效扩展人工智能操作和确保强大的故障恢复机制至关重要。因此，容器化为AIOps的成功实施提供了重要的基础。 总之，AIOps领域正在快速发展，并受到容器化软件和先进的人工智能技术的推动。通过提高系统的可伸缩性、可靠性和效率，并确保隔离和一致性，容器化解决方案为AIOps操作的扩展和故障恢复机制的强大提供了关键支持。预计AIOps将继续以稳定的增长率发展，并在未来为企业提供更强大的运营能力。
在这个不断发展的环境中，AIOps从业者通过应用机器学习(ML)算法将事件与业务关联起来，以提高预测分析的准确性。这种策略方法有助于更快、更有效地做出IT决策，从而提高复杂系统的管理和自动化效率。
展望2024年，AIOps软件供应商将整合生成式人工智能(GenAI)，这将成为一个重要的里程碑。这种技术进步将加速AIOps的采用，并引入更复杂和响应性更强的操作能力，从而提高服务水平协议(SLA)的依从性。软件开发人员对AIOps应用程序中容器化的偏好反映了一个更广泛的行业趋势，即安全、可扩展和高效地部署人工智能驱动的操作。这将为企业带来更高的效率和灵活性，同时也提高了数据安全和系统可靠性的保障。随着AIOps技术的不断发展，我们可以期待在2024年看到更多创新和突破。
Cunningham认为，先进的容器化和人工智能技术将对AIOps产生革命性的影响。这种集成方式将改变IT运营的方式，提升可扩展性和安全性，并显著提高运营效率。容器化技术将成为新时代AIOps的基石，使其能够更加敏捷和精确地处理日益复杂的现代IT系统。
协作与创新：FAIR原则满足现代人工智能研究
人工智能研究人员准备将人工智能领域与可查找性、可访问性、互操作性和可重用性的原则更紧密地结合起来，从科学计算中汲取灵感。他们认为，计算容器技术的进步将推动人工智能工作流和相关数据集的分布和同行评审变得更加一致。通过采用这些原则，人工智能研究的效率、整合和透明度将得到显著提高，集体改进也将得以促进。此外，这种结合还将为人工智能应用的开发提供更大的灵活性。预计这种由计算容器技术驱动的协作将在小组和组织中得到培养，从而带来更好的容器化人工智能工作流和相关数据集的分布和同行评审。
通过容器化实现人工智能工作流程的标准化，可以解决“在我的机器上工作”问题，使得在不同的计算环境中建立更一致的体验。这个举措旨在加强人工智能模型的可重复性和可靠性，体现了FAIR科学计算工作流程的进步。这种做法有望提高人工智能操作的可扩展性和效率，尤其是在那些使用为性能密集型环境量身定制的容器平台进行操作的情况下。
机密计算：容器安全的下一个迈进
Sylabs预计，在容器化环境中，对高级安全措施的需求将不断增长，重点是在容器内使用期间保护敏感数据。机密计算成为了这一领域的关键参与者，它通过将数据隔离在处理器架构的安全区域内，从而独特地保护使用中的数据，该架构专为增强数据保护而设计。这种方法补充了针对静态和传输数据的传统安全措施，并降低了与内存访问和容器内执行环境相关的风险。
Cunningham说:“我们预计将转向更安全和高效的容器技术，特别是通过将机密计算解决方案集成到现有的工作流程中。这些集成将在保持系统可访问性和功能的同时增强安全性。机密计算将成为现代容器安全战略中至关重要的前瞻性组成部分。”
向数据密集型计算的下一代容器解决方案转变
到2024年，该行业将面临一个关键挑战——传统的企业容器解决方案往往不足以满足高级、性能密集型计算环境(如人工智能应用程序)的需求。这种需求在共享环境中尤其真实，在共享环境中，安全性和访问变得至关重要，这促使人们向容器工作流转变，这种容器工作流集成了为大规模、数据丰富的环境量身定制的容器。这些复杂的环境以高计算需求和复杂的数据处理为特征，需要混合容器技术来克服传统产品中的一些技术差距。
Cunningham表示:“面对人工智能和数据密集型计算的复杂需求，企业对Singularity容器的兴趣明显激增。Singularity是专门为解决现代横向扩展计算中固有的可扩展性和复杂性挑战而设计的。在社区主导的改进下，它经历了重大的发展，现在与已建立的OCI工作流无缝集成，为要求苛刻的应用程序提供可扩展性、健壮的安全性和更高的效率。此外，其增强的互操作性提高了跨各种计算环境的性能，并扩展了其对各种工作负载的适应性，与各种高级编排和管理系统无缝结合。随着越来越多的公司选择Sylabs的解决方案来提升其系统的性能和安全性，我们预计Sylabs将进一步发展，而无需对工作流程进行颠覆性的改革。”
