資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：隨著機器學習等技術不斷沖擊就業市場，整個行業的技能差距將會越來越大。機器學習和機器學習人工智能和大數據正在逐漸成為項目的核心，預測機器學習和的將會出現爆炸性增長，未來三年的支出將增長。
2018年，隨著各種規模的企業開始推進云計算項目，預計公有云采用量將會增加，IDC預測在三年內公有云支出將達到1970億美元，因此對云計算相關技能的需求越來越高。
隨著機器學習等技術不斷沖擊就業市場，整個行業的技能差距將會越來越大。需要超過35萬名專家來幫助填補云計算從業者的相關職位，顯然對專業人士來說這是一個證明技能價值的機遇。
不管企業是處在邁向云計算的第一步，還是致力于提高市場推廣能力，都需要提高云計算的相關技能。
云安全
企業很愿意將數據存儲到公有云提供商處，公司的數據在云端不安全的想法已經不再是影響企業數據存儲的因素。大多數公司根本無法提供與領先的云服務提供商水平一致的安全專業知識，例如，微軟計劃每年投資超過10億美元用于網絡安全。
但企業仍必須密切關注云安全。云服務提供商在共享責任的模式下運行，云服務提供商與廠商和業務共享安全責任。簡而言之，企業不能依賴廠商來確保數據和服務的安全，他們的員工必須了解并努力實現安全。
這意味著即便大多數工作都由云服務提供商承擔了，IT從業者還是需要理解云安全。為確保他們的數據受到保護，專業人士必須學習如果利用AWS和Microsoft Azure等提供的安全工具。
對致力于云安全技能的從業人員來說，也有一些業界的相關認證，最有名的是(ISC)2的CCSP(認證云安全專家)，對CISSP進行相關的專業技能認證。
機器學習和AI
機器學習、人工智能和大數據正在逐漸成為IT項目的核心，IDC預測機器學習和AI的將會出現爆炸性增長，未來三年的支出將增長50%。因此，每個主要的云服務提供商都在開發或擴展允許組織在其應用程序中利用這些技術的服務。
AWS和Microsoft Azure現在都開始提供機器學習工具，微軟正在推進面向專業人士的數據科學培訓競賽，創建數據科學專業計劃以及新的認證，與MCSE專家級數據管理和分析認證相一致的MCSA機器學習認證。
無服務架構
無服務架構消除了開發人員在需要運行或構建應用程序時管理底層基礎設施的要求。通過采用無服務架構，開發人員可以構建可擴展且易于修補或升級的服務，比基于服務器的設計更加便宜。
在采用無服務架構時，企業之前擔心的是廠商鎖定。例如，如果用戶使用一家云服務提供商托管無服務組件，并且他們提高了價格，那么用戶可能會被鎖定到服務中，并被迫支付更高的費用。
今天，主要的云平臺都是使用的行業標準技術和編程語言，這意味著將服務應用程序從一個廠商遷移到另一個廠商不再是障礙。
云遷移和多云部署
IDC的報告顯示，企業向公有云的遷移正在加速，企業需要專業知識豐富的云來遷移他們的應用和服務。
在諸如數據庫備份或維護等瑣碎任務上的企業將從向云端遷移受益，企業為了滿足需求而努力擴展資源將能夠節省時間。向云端遷移并不是快速的過程，而且也面臨風險。沒有熟練的專業人員，企業面臨關鍵應用程序宕機的風險，實施過程的錯誤將導致安全漏洞。
在企業中，多云部署越來越普遍，企業希望根據性能和成本靈活選擇不同的環境。因此，專業人士會考慮在多個平臺上擴展自己的技能，特別是Azure，AWS和Google云平臺。
自動化
企業不斷尋求發展壯大，轉變為敏捷性和安全性兼具的數字化企業，這推動了我們前所未有的自動化的需求。自IT場景自動化以來，它幫助整合行業保持業務，為他們提供完全控制并提高生產力。自動化現在是大多數企業在技術高速發展時期保持領先于競爭對手的關鍵手段。
今天的企業正在從手動向數字化邁進，隨著IT行業的指數級增長和云技術的出現，手動管理已經成為一項責任。企業正在尋求自動化，為創新敞開大門。當一個組織采用自動化時，它可以騰出相當多的時間和人力來提高整體效率，從而讓創新得以實現。
企業需要實現自動化的原因很多，雖然自動化不是一個新概念，但很多企業只能自動化其基礎設施的一小部分。如果企業想要以有競爭力的速度增長，他們必須實現更大規模的自動化。
隨著越來越多的組織采用DevOps的方式，越來越多的企業正在使用自動化工具來處理云端和內部數據中心基礎設施的日常配置和管理任務。了解如何使用這些工具的員工，尤其是將這些工具與云服務結合使用的員工，越來越受到企業的重視。
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