Ein Blick auf das IT-Jahr 2018

Illustration: Absmeier, vpx

Wir befinden uns gerade mitten in der digitalen Revolution. Begriffe wie IoT und Machine Learning sind schon Teil des allgemeinen Sprachgebrauchs geworden. Auch im neuen Jahr werden die Räder des Fortschritts nicht stillstehen. Im Gegenteil: Viele spannende Entwicklungen erwarten uns. Die fünf Business-IT-Spezialisten von Micro Focus haben fünf Trends ausgemacht, an denen 2018 niemand vorbeikommen wird:

 

1. IoT-Standards für mehr Sicherheit

Geoff Webb, Vice President of Strategy: Das Internet der Dinge wird immer mehr Teil des Alltags und auch Smart Homes sind längst keine Zukunftsmusik mehr. Kunden, Unternehmen und der Gesetzgeber müssen sich nun an einen Tisch setzen, um grundlegende Sicherheitsstandards zu definieren, an denen sich neue Geräte orientieren. Allenthalben ist mittlerweile von gehackten IoT-Geräten zu lesen und das Vertrauen der Nutzer in die neue Technologie wird ernsthaft gefährdet, wenn es nicht bald gelingt, Sicherheitsstandards zu etablieren, denen jeder vertrauen kann. Das latente Risiko durch unsichere IoT-Geräte wächst, doch 2018 werden wir diese Gefahr endlich bekämpfen. Auch im Hinblick auf die, nächstes Jahr in Kraft tretende, EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sollte IT-Sicherheit eine Priorität sein – nicht nur, wenn es um IoT geht.

 

2. DevOps macht dem Mainframe Beine

Mark Levy, Director of Strategy: Die Prinzipien von DevOps werden sich im neuen Jahr auch unter Mainframe-Teams verbreiten, denn die allgemeine Beschleunigung macht auch vor Althergebrachtem nicht Halt. Mancher denkt, der Mainframe sei ein Auslaufmodell, eine alte Kiste, die irgendwo im Keller steht, doch die Großrechner bilden noch immer das technologische Rückgrat für 92 der Top 100 Banken und die zehn größten Versicherer der Welt.

IT-Verantwortliche sehen sich mit mehreren Herausforderungen konfrontiert, was die Unterstützung für die Mainframe-Plattform angeht. Für viele große IT-Unternehmen ist der Mainframe ihr System of Record und wird zum Hindernis bei der Beschleunigung von Business-Vorgängen. IT-Entscheider werden sich an DevOps-Praktiken wie Continous Delivery orientieren, um der Forderung nach höherer Geschwindigkeit gerecht zu werden und um die Abhängigkeit von menschlicher Arbeitskraft zu reduzieren.

 

3. Mehr Ops, weniger Dev

Mark Levy, Director of Strategy: Bisher haben sich die meisten der DevOps-Praktiken drauf konzentriert, die Geschwindigkeit und die Qualität der Softwareauslieferung zu erhöhen. 2018 wird der Fokus vermehrt auf dem Betrieb statt der Entwicklung liegen. Das liegt daran, dass Deployments immer häufiger werden. Die Frage, inwiefern der IT-Betrieb die steigende Nachfrage für Delivery-Kapazitäten befriedigen kann, wird 2018 von zentraler Bedeutung sein.

 

4. Hybride IT ohne Grenzen

Travis Greene, Identity Solutions Strategist: In IT-Organisationen ist es schon heute verbreitet, eine Kombination aus Clouds, virtueller und physischer Infrastruktur zu nutzen. Trotzdem sind die Deployment-Pipelines stark nach Plattformen getrennt. Das hat eine Weile gut funktioniert, als DevOps ein kleines experimentelles Projekt im Unternehmen war. Aber jetzt, wo DevOps immer bedeutender wird, entsteht Bedarf für eine integrierte Toolchain, die Deployment in hybriden Umgebungen unterstützt. Während beispielsweise User-Interface-Apps oder Datenanalyseanwendungen von der öffentlichen Cloud bedient werden können, befinden sich Kundendaten oft noch in Datenbanken, die auf physischer Infrastruktur, wie dem Mainframe, gespeichert sind. Die durch fehlende Integration entstehende Engstelle für das App-Release gilt es 2018 zu beseitigen.

 

5. Machine Learning führt zu besseren Entscheidungen

Geoff Webb, Vice President of Strategy: Noch nie verfügten Unternehmen über so viele Daten wie heute. Und auf dem Weg in die völlig digitalisierte Welt werden es noch mehr werden. Die Fähigkeit, Informationen gewinnbringend zu nutzen, wird in Zukunft für geschäftlichen Erfolg entscheidend sein. Doch die schiere Menge an gesammelten Rohdaten stellt eine Herausforderung für konventionelle Verarbeitungssysteme dar. Mit Machine-Learning-Lösungen wird es in Zukunft möglich sein, aus großen unstrukturierten Datenmengen zielführende Informationen zu gewinnen. Zusammen mit Predictive Annalytics ermöglicht das besser fundierte sowie schnellere Entscheidungen und somit einen Wettbewerbsvorteil. Besonders die Bereitstellung von Machine-Learning- und KI-Anwendungen via Cloud-Services wird sich im nächsten Jahr stark ausbreiten.

 


 

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