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2018年IT团队的优先事项：网络升级、自动化、云计算--根据国外行业媒体进行的“IT 优先事项2018”的调查，网络升级、自动化、云计划将是IT专业人员最为关注的三个IT相关技术。物联网和人工智能虽然有些滞后，但这并不意味着它们并不...---傻大方资讯防抓取设置

根据国外行业媒体进行的“IT 优先事项2018”的调查，网络升级、自动化、云计划将是IT专业人员最为关注的三个IT相关技术。物联网和人工智能虽然有些滞后，但这并不意味着它们并不...

根据国外行业媒体进行的“IT 优先事项2018”的调查，网络升级、自动化、云计划将是IT专业人员最为关注的三个IT相关技术。物联网和人工智能虽然有些滞后，但这并不意味着它们并不重要。

近300名IT专业人士参与了在2017年9月至11月的年度调查，这些IT专业人士将自己的职责定义为“主要关注一般IT管理”。

为了回答IT部门将在2018实施哪些广泛的IT项目这一问题，21.4%的IT专业人员认为网络技术是首要的IT项目，IT自动化(20.5%)和混合IT /云(20%)分别名列第二和第三。

值得注意的是，物联网和人工智能这两种技术一致被称为企业IT流行的技术趋势，而在IT 优先事项并列排名垫底，为9.5%。但参与调查的专家表示，物联网和人工智能的优先级排名较低并不能代表对企业的吸引力，因为这些领域的项目通常开始于IT组织之外。

网络

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IT专业人士提出的三大优先事项中，技术研究和执行咨询机构Sepharim Research Group公司的首席研究员兼创始人Bob Egan对此感到惊喜，尤其是IT人员对网络的重视。

Bob Eganchief表示，“对速度、容量和低延迟的无尽需求正在推动企业对网络技术升级的投资。我的感觉是2018年对网络设备供应商来说将是收获巨大的一年。”

他说：“对速度、容量和低延迟的永不满足的需求正在推动企业对网络技术升级的投资，特别是由于视频的爆炸式增长。我的感觉是2018年对网络设备供应商来说将是收获巨大的一年。”

IT专业人士将网络管理和监控项目(23.4%)、VPN / NAC项目(19.2%)，以及DNS / DHCP管理和监控项目(17.8%)列为2018年实施的顶级网络项目。

其他与网络有关的结果也值得一提：包括NSX、SDN和其他技术的网络虚拟化被列为2018年部署的顶级数据中心基础设施技术。而有点令人不安的是：尽管网络是2018年的重中之重，但根据调查显示，网络安全并不是最受重视的问题，在IT专业人士的首要任务中排名第11位。

云计算和IT自动化

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在云计算方面，将内部部署系统与云计算服务相结合的混合IT仍然是许多企业正在投资的首选方案。近一半(44.6%)的受访者表示在2018年计划使用混合云部署的模式。基于云计算的企业应用程序(如CRM，ERP)等也继续列入受访者的软件计划名单中，其中22%的IT专业人士表示计划在2018年部署这些应用程序。

Egan说，混合云是企业中不断发展和变革的力量。他说：“混合云让我想起了金发姑娘和三只熊的故事，私有云太凉(价格昂贵)，公共云太热(具有一定的风险)，而混合云恰到好处。而企业对混合云已有了一定的认识，正在成为数字化转型的核心。”

根据“IT优先级2018年调查”，IT自动化与去年同期相比略有下降，这是受访者的首要任务。但是Egan表示，对于大多数IT专业人员来说，IT自动化仍然是一项非常受欢迎的工作。

他说：“IT自动化延续了从2017年的发展趋势，企业必须自动执行那些不能提供业务增长的平凡任务。”

调研机构Forrester Research公司高级分析师Paul Miller也强调了IT自动化在数字化转型方面的重要性，并表示IT团队可以高效地管理现有资源，并以一致、安全、可靠、经济高效的方式发布新的应用程序和工作负载自助服务的方式。”

物联网和人工智能

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在这些受访者的优先级排名最低的是物联网。为什么会这样?Egan分享了他的想法。

Egan说：“除了少数特定行业的早期采用者之外，物联网仍然是一项正在进行的工作，并且非常有利。物联网在进入企业市场之前将成为消费者市场的主流，后者将有更大的数字化转型计划推动业务增长。”

Miller表示，现在大部分企业物联网的主要驱动力是运营。运营小型物联网项目的工厂经理和物流经理几乎总是在现场进行设计、实施和使用，几乎没有IT部门的可视性或控制权。考虑到项目的起源，这是可以理解的，但这种情况不能继续下去。

“如果要将这些解决方案结合在一起，以配合董事会或管理层的更大雄心，那么他们需要包括IT组织和系统(ERP，销售，供应链，分析等)，而IT部门对此已经知道，理解和管理。”他说，“IT组织需要很快涉足，但是它需要作为一个愿意合作的合作伙伴来这样做。”

对于在IT优先级2018年排行榜上排名较低的人工智能，Egan说人工智能技术似乎有三个方面的问题：

?技术还没有真正成熟。

?数据科学家供不应求。

?大部分努力都是错误的工作，而不是企业业务运营中其他地方的预测分析措施。

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（来源：企业网D1Net）

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