2019年，越来越多的公司将人工智能纳入其数字战略。最大的好处是使用云计算的人工智能来取代人类执行更多琐碎的任务，并将智能水平应用于基本业务流程。
随着技术的发展，云计算技术不断发展，其目的正在发生变化。在今天的新常态，有对于希望保持竞争力和相关组织的关键云计算的五个要素：原生云应用，实现混浊策略，结合移动应用程序在云和创造可行的数据湖泊。以及数据使用的民主化。这些分析工具是帮助工业部门成为基于人工智能的公司的基础。人工智能不仅是一种技术，也是一种不容忽视的商业模式。
原生云成为新常态，人工智能准备好了吗？
据研究公司Gartner称，80％的本地开发软件现在与云或本地云计算兼容，不断发展的云计算生态系统使公司能够更快地运营，灵活，实时，创造竞争压力。云和接受为一个新的标准本地方法浑浊，这意味着企业可以避免云提供商锁计算可提供超过9月5日的响应率（99.999％），以避免丢失每一美元即平均数百万不活动。
鉴于68％的组织已经制定了数字化转型战略或正在实施数字化转型战略，大多数组织将云计算视为其转型战略的重要组成部分，因此关于术语“数字化转型”仍在继续因为公司应该做的事情总是在云端。总之，公司必须接受云计算的这五个主要元素，以便在所有行业的激烈数字环境中保持相关性。
此外，2019年对公司至关重要的三种人工智能技术是：愿景，语言和对话。行业领导者需要在自己的环境中利用这些服务，将云计算中的人工智能引入现有应用程序，并允许组织使用稀缺的数据科学。因此，拥有一个可行的数据湖并以正确的方式标记和接收数据比仅仅投资分析服务更有效。
阴天驾驶的数字化改造
云计算行业论坛（CIF）最近进行的一项研究发现，组织对云环境更加开放，四分之三的组织使用多种云计算服务来推动其数字化转型过程。业务经理终于意识到，阻止云计算提供商可能会妨碍云端方法的创造性，可用性和流动性。
还有越来越多的公司使用来自AWS，Google和Microsoft Azure等大型供应商的混合云和云环境。云计算提供商还为某些功能创建了开源堆栈（如Apache Kafka）的托管版本，从而推动了这一趋势。这使得从云中的一个平台迁移到另一个平台变得更加容易，这是避免阻止提供商并同时允许公司专注于数字转换的关键。云计算的标准化意味着多云为公司提供了更具成本效益的服务来执行工作负载，而云服务提供商的云服务价格经常会发生变化。对于在云中具有关键工作负载和经验的公司，云量可以增加正常运行时间和竞争力。
通过采用模糊策略，公司可以最大化IT支出，因为原生云技术的标准化允许公司使用正确的云计算提供商来获得正确的产品。例如，微服务实现通过集装箱（如泊坞窗）和业务流程（如Kubernetes）驱动（黑色星期五）扩展事件。设置通过基础设施云计算大规模比如瘦客户端（Web应用程序，本地移动应用，技能Alexa的），使用多个微服务提供极大的弹性和柔韧性，以及功能和设计自动恢复容器组织与云提供商的架构和区域功能相结合，有助于防止云中的某些中断。
本机应用程序会死吗？
原生移动应用程序到云的迁移也是必不可少的实现物联网（IOT），人工智能与虚拟现实，这意味着本机应用程序必须是同步的互联网。如果它不是云计算产品组合的一部分，迁移应用程序的成本可能很高。最后，有必要建立一个可行的湖边数据管理以务实的态度的信息，避免把它变成一个沼泽，当人工智能和机器学习引入的组合，是保持竞争优势的关键数据科学工具。因此，对于公司保持相关性，他们必须接受人工智能，因为它不仅仅是一种技术，它是一种不可忽视的商业模式。
这些趋势云计算将继续在该公司的数字化转型战略中发挥作用，并帮助你成为一个推动人工智能业务，包括如何应用，数据，分析和身份管理信息将帮助公司提高效率和合规性。性别
创建可行的数据湖泊
在过去的五年中，互联网用户增长了82％以上，研究公司Gartner预计到2022年数据量将增加800％，其中80％是非结构化数据。
随着公司继续在云中部署服务，2019年对于公司在其组织中创建数据湖泊至关重要。企业可以添加可智能地在所有的系统，设备和服务进行检测的数据集元数据标记，从每天产生结构化和非结构化数据的大量提取价值，让他们执行分析，商业智能和机器。学习和人工智能，获取有关新效率的重要信息，以获得竞争优势。
不同于数据存储的传统方法，建筑湖数据的一个关键原理是提供其中所有的原始数据被放置无需转换或丧失，从而使任何数据转换可以自由发挥的地方。在公司这种做法的挑战是要保持对登陆数据控制，这样的数量和精确度都没有太大或成为数据的沼泽。通过利用Lambda架构，组织几乎可以实时获得使用流数据的好处，并可立即查看重要事件。与传统的数据存储方法相比，这是一个很大的进步，它必须等待24小时。接下来，公司需要实用的方法来理解数据，例如存储分类，通过分类管理数据工作负载（例如，数据安全性和谁有权访问），以及数据科学工具帮助科学家创建和应用数据。数据集的方程式，以改善未来的分析。
实现数据科学的民主化。
人工智能是一种不容忽视的商业模式。在2018年，人工智能和机器学习开始变得更具吸引力，特别是在处理结构化和非结构化数据时，帮助公司做出明智的决策并发现趋势。如今，云计算中的人工智能可以提供大规模的智能来扫描大量的图像，音频，视频或文本文件，以跟踪模式和异常。即使在两年前，某些人工智能的运作水平也是不可能的，并将产生无与伦比的商业价值。今天，人们越来越认识到云计算中的人工智能将如何彻底改变云原生态系统中的商业模式。
2019年，越来越多的公司将人工智能纳入其数字战略。最大的好处是使用云计算的人工智能来取代人类执行更多琐碎的任务，并将智能水平应用于基本业务流程。例如，人工智能聊天机器人可以回答联络中心80％的重复问题，使员工能够处理更复杂和重要的问题。这些智能工具消除了管理负担，同时提供更高水平的客户体验。
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