2023年的事件已使大多數對2023年的**浮出水面。人工智慧（ai）和物聯網（iot）等熱門趨勢仍將定義明年技術重塑我們生活的方式。但是，最重要的用例現在涉及幫助我們適應不斷變化的時代並在其中生存。
沒有什麼趨勢比雲計算更重要。雲是基於數據的，基於應用程式的技術生態系統的骨幹，對幫助我們管理這一變化至關重要。雲服務徹底改變了從聯絡人追蹤到家庭交付服務，遠端醫療以及在家工作（和娛樂）的一切。
整個2023年，隨著越來越多的企業開始採用雲模型，而且從雲到我們的裝置的資料傳輸已成為我們日常生活中不可或缺的一部分，我們可以預期這種變化的速度將會加快。以下是一些我可以在2023年期間看到的情況：
當前，大型公共雲提供商-亞馬遜，微軟，谷歌等-對它們提供的服務採取了圍牆式的方法。那麼為何不？他們的業務模型涉及將其平台公升級為一站式服務，涵蓋組織的所有雲，資料和計算需求。但是，實際上，行業越來越傾向於混合或多雲環境，要求跨多種模型部署基礎架構。
這意味著越來越多的要求大型提供商在其平台之間建立橋梁。這與他們的業務模型背道而馳，後者依賴於隨著客戶規模的增長而增加銷售更大的雲容量以及附加服務的能力。但是，採用更具協作性的方法不僅使客戶能夠更好地利用快速增長的多雲趨勢。它還將使需要與**鏈中的合作夥伴共享資料和訪問許可權的組織受益，這些組織可能都在跨不同的應用程式和資料標準開展工作。在這個空間中，我們很可能會看到初創公司的創新水平不斷提高，它們建立的服務可簡化不同公共雲平台之間的操作流程。
就雲計算而言，人工智慧是我們可以期望技術在2023年全年適應我們需求的幾種方式的關鍵推動力。基於雲的即服務平台使使用者幾乎可以用任何預算和任何水平的技能訪問機器學習功能，例如影象識別工具，語言處理和推薦引擎。雲將繼續允許這些革命性的工具集被各種規模和所有領域的企業更廣泛地部署，從而提高生產力和效率。
無人駕駛汽車，智慧型城市基礎設施和流行病應對計畫都是研究領域，將感受到通過雲服務交付的更智慧型演算法的效果。機器學習在確保雲資料中心正常執行的物流流程中也發揮著重要作用。這些微妙而昂貴的環境中的冷卻系統，硬體網路和電源使用情況都可以通過ai演算法進行監視和管理，以優化執行效率並最大程度地降低其對環境的影響。該領域的研究和開發可能會繼續導致資料中心速度和效率方面的新突破。
對於某些組織來說，在公共，私有或混合雲環境之間進行選擇已被證明具有挑戰性。當涉及到靈活性，效能，安全性和合規性時，每種途徑都有優點和缺點。但是隨著雲生態系統的成熟，許多人發現貨架上沒有神奇的「一刀切」的解決方案。混合或多雲環境（使用者選擇並選擇適合其需求的服務提供商的產品的各個組成部分）日益流行，導致這些提供商開始重新評估其交付模式。
例如，亞馬遜和谷歌歷來是市場領導者，它們依靠在其公共雲平台上向客戶**空間，而微軟和ibm則更加靈活，使使用者能夠在其現有的本地部署雲工具和技術。網路。現在看來，這些提供商已經意識到組織內部對不同平台和方法的需求-也許利用公共雲來提供內容交付，同時通過私有或本地解決方案儲存和處理客戶資料和其他受控資訊。對「裸機」雲空間的需求也將不斷增長–原始儲存和計算能力，使企業可以簡單地將其現有系統「提公升並轉移」到雲中，而無需使其適應在預安裝的軟體或服務上執行。
基本上，這是工作站的整個環境作為託管雲服務交付到工作所在的膝上型電腦或台式電腦螢幕的位置。這意味著組織可以利用按小時訂閱的方式來花費員工在計算機上工作的時間，從而消除了硬體更新的成本以及處理冗餘技術的需要。
這種計算模型有時被稱為桌面即服務，由amazon通過workspaces平台和microsoft與windows virtual desktop一起提供。google還通過其chromebook裝置提供了該功能。在實踐中，這可以通過確保每個人都使用最新的同步技術來提高整個員工的效率。由於所有裝置都可以集中管理，因此不必確保網路上的每個人都遵循最佳做法，因此它還有益於安全性。當人們加入或離開公司時，成本隨著使用該平台花費的小時數增加或減少而簡單地增加。這種靈活的功能意味著虛擬桌面服務在未來幾年中可能會變得越來越流行。
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