向数字业务平台的迁移促使基础设施和运营(I&O)领导者必须重新去思考他们的数据中心策略。像人工智能这样的数字业务平台，包括机器学习(ML)、深度神经网络(DNN)和物联网，对IT基础设施有敏捷和可伸缩性等方面的计算需求。

　　在2018年，I&O领导者应该致力于通过部署无服务器架构、容器生态系统和三层环境来为新兴的数字业务项目提供更敏捷和有效的生态系统。

　　这三个预测，代表了到2020年将影响数据中心基础设施的根本性变化。

　　到2020年，剩余的那30%无法有效应用人工智能支持企业业务的数据中心，在运营和经济上都会是不可行的。

　　随着AI和ML的出现，I&O领导者有机会平衡和减少系统的复杂性，并创建一个新的“自组织系统”范例。在这种模式下，I&O领导者可以对一个更广泛、更强大的AI角色保持期待，无论是作为一个平台还是作为一个服务。

　　I&O领导者未能投资于生态系统和平台智能，如人工智能等IT运营平台，企业可能会在行业内变得无关紧要，失去竞争力。尤其是当他们的技能和工具落后于日益增长的操作复杂性和日益增长的对主动性、个性化和动态服务的需求时。

　　到2020年，当支持通用模式时，90%的无服务器部署将在I&O组织的权限范围之外进行。

　　从AWS Lambda——可以说是第一个无服务器计算服务——开始，利用无服务器技术的兴趣在领先的IT组织的开发者社区中爆发了。无服务器计算为开发人员提供了三个主要好处：

　　它支持运行代码而不需要操作基础设施。这提高了开发人员的生产力，并使他们能够专注于代码开发，而不必担心底层的基础设施。

　　由于后端资源的自动伸缩特性，它可以使横向扩展更容易。可伸缩性现在变成了软件设计方面的问题。

　　公有云托管的基础设施即服务(IaaS)无服务器框架会带来真正的按需消费，因为没有闲置的资源或孤立的VM或容器。

　　由于一般用途的企业工作负载技术的不成熟，以及今天大多数工作负载是“请求驱动”而不是“事件驱动”的事实，企业采用无服务器计算仍然处于萌芽状态。然而，随着新技术驱动下一代前端的发展，事件驱动的工作负载将变得越来越重要。

　　到2020年，超过50%的企业将在生产中运行关键业务容器化的原生云应用程序，目前这一比例还不到5%.

　　容器的采用在软件开发和测试用例上一直以病毒般的速度在增长，这是由于容器能够使环境与软件开发生命周期保持一致，并使应用软件不断地开发和部署。可以理解的是，组织希望将这些好处扩展到生产环境中，以充分利用它们在开发和测试阶段所获得的敏捷性和效率价值。虽然开发人员主要是在容器周围推动工具的使用，但是I&O领导者需要准备好在生产中支持这些容器化的应用程序。至关重要的是，它们还必须确保在安全性、性能、数据持久性和恢复能力方面实现业务SLA(服务水平协议)。

　　除了提高开发人员的生产力外，I&O领导者还可以期望从这项技术中获得更多的好处。由于可以在裸机基础设施上运行，因此可以在单租户服务器基础设施上比VM更高效地操作容器。由于它们的资源占用较小，容器还可以在主机上启用更高的租户密度。容器化的应用程序可以更有效地管理，减少配置漂移，因为可以更容易地重新部署服务并自动化它们的生命周期管理。