Gartner釋出2017年資料管理技術成熟度曲線

随着資料在多個系統間更加離散存儲，各企業機構不得不應對日益複雜的生态系統與數字化業務需求。資訊技術研究和顧問公司Gartner釋出的資料管理技術成熟度曲線（Hype Cycle for Data Management）将幫助首席資訊官（CIO）、首席資料官（CDO）及其它資料與分析進階管理人員了解他們正在評估的資料管理技術的成熟度，以便在企業機構的内部建構内聚性資料管理生态系統。

Gartner副總裁兼傑出分析師Donald Feinberg表示：“在邁向數字化業務的過程中，資料管理仍會處在核心地位。随着組織架構的要求發生變化以及對相關技術的需求逐漸加大，技術成熟度曲線中所強調的多項技術的成熟度與功能将迅猛發展。近些年來，許多新技術不斷被納入技術成熟度曲線（參見圖一），其中包括：記憶體（In-memory）、雲計算（Cloud）、資料虛拟化（Data Virtualization）、進階資料分析（Advanced Analytics）、資料即服務（Data as a Service）、機器學習（Machine Learning）、圖形（Graph）、非關系型資料庫（Non-relational）和Hadoop。”

圖一 2017年資料管理技術成熟度曲線

其中兩項技術特别引人關注，它們揭示了雲計算（Cloud Computing）對于資料管理領域所帶來的影響力。由于整個Hadoop堆棧的複雜性與可用性導緻許多企業重新考慮是否将其納入基礎架構規劃中，是以，Hadoop被認為在到達“生産成熟期”之前已經過時。相反，各企業機構正在着眼于日漸具有競争力且便捷、按需定價的雲端選項以及量身定制的資料處理選項。

作為雲主導趨勢的一部分，面向雲的對象存儲SQL接口已處于“技術萌芽期”。Feinberg認為：“我們預計這些接口代表着雲資料庫平台即服務（PaaS）的未來，并将在2至5年内達到‘成熟期’，這是因為它們是該領域内大部分雲提供商及産品的重心。此類接口可以讓各企業機構運用熟悉的SQL文法與雲端存儲的資料進行互動。對象存儲非常适用于存儲大量多結構資料，而這正是資料湖（Data Lake）的典型特征。”

在“2017年資料管理技術成熟度曲線”所列的其它35項技術中，有4項被認為具有變革性。2項技術——事件流處理（ESP）與記憶體計算資料庫管理系統（IMDBMS）預計将在2至5年内達到“生産成熟期”，而區塊鍊（Blockchain）與分布式賬本（Distributed Ledgers）達到“生産成熟期”預計仍需要5至10年。

事件流處理（Event Stream Processing）

事件流處理是數字化業務、算法業務（algorithmic business）與智能商業運作（intelligent business operation）的主要支援性技術之一。包括分布式流計算平台（DSCP）與事件處理平台（EPP）在内的事件流處理技術正在快速成熟。通過提供可能被忽略的雲資訊，事件流處理軟體的流分析功能提高了決策品質。

營運性記憶體計算資料庫管理系統（Operational In-Memory DBMS）

雖然支援營運性記憶體計算資料庫管理系統（IMDBMS）技術的基礎架構仍然比較昂貴，但該項技術正在變得愈加成熟和普及。限制該技術增長的另一個因素是如何滿足聯機交易SLA所需要的高可用性。盡管如此，通過将資料交易速度從100倍提升至1000倍，面向交易的營運性記憶體計算資料庫管理系統仍有望對商業價值産生重大影響。

區塊鍊（Blockchain）

雖然各企業機構因為可擴充性、風險及治理問題而對公共（低權限）分布式賬本概念的發展前景依然持謹慎态度，但包括區塊鍊在内的公共分布式賬本将保持高熱度。大部分商業使用案例尚未得到驗證，且比特币仍處于極大的價格波動中。有關分布式賬本的預想技術與商業挑戰将得到克服；短期内，各企業機構極可能通過共享資訊及基礎架構而利用分布式賬本提高營運效率。長期來看，Gartner預計随着可程式設計經濟的發展和賬本促進新生态系統的貨币化，整個行業與商業活動将發生徹底變革。

分布式賬本（Distributed Ledgers）

雖然針對更多标準與企業級功能的需求正經曆緩慢演化，但分布式賬本仍無法應用于大規模的關鍵任務情景。相比現有成熟技術，其應用價值也尚不清晰，這對該技術的廣泛普及造成了一定影響。由于有望改變行業營運模式并克服困擾公共賬本的某些可擴充性、風險管理及治理問題，私有分布式賬本概念正得到推動。但是，與區塊鍊一樣，許多商業使用案例目前仍未得到驗證。