HDS近日发布了《2015年亚太地区业务与技术预测》。HDS亚太区首席技术官Adrian De Luca表示，业务与IT技术之间的融合变得比以往任何时候都更加重要。

“业务定义IT的时代已经来临，现在正是IT拥抱移动设备、云服务、社交网络和大数据技术，构建第三平台的好时机。CIO必须响应这些需求，成为把控业务的‘架构师’和‘经纪人’，而非就只专注于数据中心基础架构的技术建设者。”De Luca说。

他将智慧城市，竞争性行业的大数据应用，混合云，数据驱动型移动应用，以及监管要求列为五大主要趋势，它们与各地的业务驱动因素相结合，将塑造2015 年亚太地区的IT格局。

“随着的新兴市场的不断涌现，以及消费者服务期望的变化，部分老牌公司将逐渐退出历史舞台。能够在当前实现成功转型的公司将成为未来经济社会的赢家。”De Luca说。

一、智慧城市计划将推动针对物联网的更大一轮投资

亚太地区的各国政府（包括日本、印度、中国、斯里兰卡和韩国）正在着手开展智慧城市计划，目的在于应对城市发展的挑战，并更合理地管理能源和资源的消耗，为进一步增长做好准备。上述计划将推动智能社会基础架构解决方案的开发，这些解决方案集先进的物联网（IoT）和机器对机器（M2M）交互等技术于一身。

“智慧城市所需要的计算、网络、存储基础架构和新的软件架构将达到前所未有的规模，它们经过优化，可处理数量、速度和种类不断增长的数据。”De Luca说。

二、各行各业都将增加大数据方案，以获得竞争优势

对于身处高度竞争环境中的企业而言，大数据已经成为一项关键的业务需要。例如，银行和其他金融服务公司正在对内部数据进行深度分析，以期评估借贷方风险、检测干扰因素，并根据支出行为识别交叉销售和追加销售的机会。

最近，由 HDS赞助的《经济学人》杂志智库调查报告《CIO的蜕变与逆袭》显示，亚太地区 10% 的公司已经在 12 个月内进行了数据分析方面的投资，该投资将在未来一年增加 12％。

下一代的大数据解决方案不仅需要新的基础架构平台来存储和管理大量的数据池，也需要能够实时分析数据。要做到这一点，需要紧密集成横向扩展基础架构、机器学习和业务环境软件，进而实现快速、可预测的部署和最优的运行效率。

三、混合云将成为部署企业应用的首选方法

随着云平台变得更加成熟，这个阶段可以让企业实现核心应用的转型，从而充分发挥私有云和公共云的组合优势。如果解决方案可以集成这两种平台来提供无缝的混合云体验，将帮助企业实现更出色的成本目标，同时满足隐私和合规性要求。

精明的 CIO 们已经主动将企业和任务关键型应用程序迁移到私有云中，同时尝试在公有云中运行临时内部工作负载，甚至是面向客户的网络应用。然而，在使用公有云时，启动和购买操作的简易性也造成了“云环境蔓延”的现象。

“这引发了对于企业是否能够有效跟踪资源和支出的担忧。混合云可以简化公有云与私有云之间的交互，实现更好的管理和控制，从而帮助解决这些问题”De Luca 说。

调查报告《CIO的蜕变与逆袭》显示：亚太地区 10% 的公司已经进行了云计算投资，但整个亚太地区的投资分布并不均匀：过去一年在云计算方面进行了投资的被调查企业中，位于新加坡的企业最多（20％），而位于印尼和泰国的被调查企业则完全没有在这方面进行投资。亚太地区 13％ 的公司将在接下来的 2015 年进行云计算投资。

四、移动应用的爆发将要求技术基础架构更具备数据驱动的性质

在过去的5年，IT部门和云服务供应商已经大举投资了对象存储技术，旨在长期保护并且保存数据。这其中关键基础便是数据驱动的存储。这种存储可以帮助企业管理多租户，并且扩展元数据，支持与其它数据资产的链接。它可以帮助企业实施数据重复删除技术，抵制不断增长的成本。

由于数据如今在各种不同的云模型之间移动，因此也必须在数据中心之外提供这些功能。企业必须想方设法对应用程序和数据实现智能且高效的远程访问，并允许通过智能设备便捷地共享信息，同时确保敏感数据受到保护。 

五、利用监管数据隐私和保护的新法规，企业将会增加合规性方面的投资

亚太地区的各国政府正在推出新的隐私法规或更新现有法规。对于企业来说，这是一个越来越大的挑战，因为来自多个平台和渠道的信息在快速激增。

“今天的企业在努力应付组织内结构化和非结构化数据激增的挑战时，必须格外注意保护客户的重要信息。”De Luca 评论道。

除了 De Luca 对亚太区的预测之外，HDS首席技术官 Hu Yoshida 也在他的 博客 上透露了他对 2015 年全球 10 大 IT 趋势的预测,包括：

1. 业务定义IT
2. 对融合和超融合架构新的功能的实用进程正在加速
3. 管理自动化
4. 软件定义
5. 全局虚拟化为存储虚拟化增加了全新维度
6. 重点关注数据恢复以及数据保护副本管理
7. 提高企业闪存模块的智能
8. 大数据和物联网
9. 面向大数据分析的数据湖
10. 第4层存储向混合云转移