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俗话说：“做预测难，关于未来的预测更难。”但是当博科的网络虚拟化专家Benson Schliesser在此时发表这番言论时，无疑表明我们IT行业中的一些人正在千方百计地尝试进行“预测”。
随着2016年渐进尾声，我们特别回顾了自从年初以来发生的所有重要事件，并试图使它们入选都有意义。然后，我们当中的一些人开始借助这些事件对来年的行业趋势进行自以为是的“预测”。
犯错在所难免，争议和辩论更是屡见不鲜——但这样才更有趣。而笔者正是本着这种精神写下了本文。这也验证了那句俗语“不入虎穴，焉得虎子”。
网络无所不在
2016年，互联网已经成为我们大多数人生活中一个无处不在的部分。而笔者没有能力预测这种趋势将如何继续。然而，我们可以看到一些有趣的细节。例如，2017年，硬件和软件将继续解聚，从而产生更具成本效益的网络——容量提高，并在不断扩大的业务范围内提供更为灵活的服务模式。
我们将看到无线网络技术的进步，以及企业终端安全立场的微妙转变。用户将更加频繁地连接到能够让他们最大限度地提高效率的网络资源。
软件定义网络和网络功能虚拟化日臻成熟
近年来，人们对于“软件定义网络”（SDN）和“网络功能虚拟化”（NFV）技术兴奋不已，期望不断提高。进入2016年，业界对于提供网络连接和服务的软件定义基础设施在入网、编排和控制方面遇到的重大挑战有了实质性了解。现在，在即将步入2017年之际，我们发现，对于这两项技术持怀疑和乐观态度的观点开始趋于平衡，表明我们正在接近找到真正解决方案所需的成熟水平。
2017年，预计完整的、多供应商软件定义网络基础设施解决方案有望实现商业化推出，这些解决方案立足于一个由软件定义网络和网络功能虚拟化组件构成的生态系统。用户对专有平台的有限服务的不舒适感不断增强。随着企业和私有数据中心找到一条可管理的、能够实现灵活基础设施价值的途径，采用率将会超越早期采用者服务提供商。
无线技术统一
随着近年来智能手机的快速采用，以及移动操作系统平台的整合，无线用户行为已得到了更好的理解。同时，用户也与时俱进，他们对网络的期望也相应地提高。2017年，我们将开始看到统一本地Wi-Fi和蜂窝移动数据网络的各种努力结出硕果。
设备将在不同网络技术间实现无缝漫游，这些技术将由各种网络运营商部署。此外，设备将开始同时使用多个网络，随着网络连接改变（由于容量、资源连接和移动性所导致）无缝地移动数据流量。
同时，新一代无线网络将开始通过将容量转移到所需的位置来适应用户需求。无线连接的新现状（将在2017年开始出现）将是一个不同无线网络间近乎无形的统一，而在这种统一的背后，则是永远在线、高容量的无线用户体验。
车载网络
随着越来越多的事物连接到网络，2017年将出现的一个新常态将是联网汽车。汽车制造商正在探索改进汽车维修和驾驶员便利性的机会，但真正的机会才刚刚开始斩落头角。
预计在2017年，用户将开始了解互联汽车的承诺，包括为他们提供连接其汽车和住宅、与附近的车辆共享遥测和驾驶条件，以及更充分地将驾驶员的IT经验（如安全地集成个人日历、消息应用程序等）融入驾驶体验等。
万物标准化
2016年，“物联网”（IoT）成为人们关注的一个重点，许多人现在已经对互联家庭的承诺有所了解。由于创业企业和成熟供应商的高效融合，我们现在可以对自己的住宅可以进行监控、气候控制，并借助联网的设备实施保护。现在，我们的智能电视可以和照明协作。我们的智能手机可以告诉房子把我们唤醒并开始煮咖啡，以便我们不会错过一场重要的在线会议——专为方便更早时区的与会者而安排……
但不幸的是，2016年的一些早期采用者也在标准化和开放平台需求方面经历了惨痛的教训。由于一些运行专有云平台的供应商倒闭或改变商业模式，他们的用户被丢在一旁，无人理会。
我们预计，物联网市场将从2017年开始制定标准，使他们的平台更加安全、更为开放和可持续。除了缓解消费者的担忧心理，这些标准还将启动一个对企业更具吸引力的物联网生态系统，允许服务提供商开发创新性服务，并支持今天只存在于我们想象中的高级用例。
终端、网络和云界线的模糊
随着网络变得更加灵活和经由软件定义，以及添加了更多类型的终端（例如，各种“物品”），云计算架构将急剧演变，超越我们在2016年所看到的程度。当然，移动设备上的应用程序将继续与集中式云服务协作。
但是如移动边缘计算（MEC）之类的新兴技术将开辟一个充满许多新可能性的世界，例如利用网络中的本地计算资源来保存电量的低功耗设备，或者低延迟网络服务自组织迁移用例使用的移动设备。2017年，这种超分布式架构的基础将出现，它将对网络和应用程序架构的未来产生巨大影响。
机器学习无处不在
机器学习（ML）算法的研究已经持续了多年，但是在2016年，它异军突起，登上主流舞台。现在可以针对所有类型的数据进行机器学习算法训练，这要归功于高功率处理器的使用、“大数据”集合架构和开源软件的实现。
2017年，预计机器学习作为一种推动各行业创新的基础技术的重要性将继续提高。在网络技术环境中，机器学习技术将用于解决先前被认为无法解决的问题。我们在2016年看到的技术人才短缺的情况将在2017年继续恶化，因为业界对最富才华的机器学习科学家和工程师的需求急剧上升。
结合软件定义网络和网络功能虚拟化，机器学习将成为任何试图为车载网络、物联网、移动边缘计算、云和安全构建下一代平台的供应商的核心竞争力。
影子IT与网络安全
随着消费技术变得越来越人性化和更为强大，企业面临越来越多的“影子IT”（ Shadow IT），即他们的用户使用自己的设备、管理自己的应用程序和数据，并使用自己的个人协作工具来执行他们的工作。
尽管存在各种潜在的危险，影子IT仍然在不断增长，这是因为企业IT无法与消费者服务的功能、易用性和可靠性竞争。影子IT已经变得很常见，甚至成为2016年主流新闻故事，正如人们最近在关于美国大选候选人电子邮件使用习惯的讨论中所提到的。
当然，面对影子IT行为，企业信息安全团队将继续与之奋斗。虽然一些组织将尝试通过立法形式保障公司安全政策，不过2017年，那些最开明的公司将认识到质量欠佳的IT服务的隐性威胁。
最成功的IT和信息安全团队将通过各种方式，包括软件定义网络、精心制作的网络功能虚拟化安全服务、高级加密和身份管理、云服务集成和本地应用程序的区分等，就同步实现基础设施现代化和安全的问题开展合作。
网络的虚拟现实和增强现实
几十年来，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）一直在努力克服技术上的限制，但2016年显然是其实现突破的一年——适合于视频游戏系统的消费者虚拟现实耳机在2016年假日季上市，几大知名智能手机品牌现在均提供虚拟现实功能，并且即将发布新的增强现实系统。
2017年，预计这些虚拟现实和增强现实系统将主要专注于娱乐和教育方面。但随着这类平台的日渐成熟——2017年中期到2017年末，这些技术有望在通信、数据可视化和企业情境感知方面进行实验性应用。
