預測未來已成為IT產業各界的年度盛事。藉由回顧過去一年如旋風般發生得迅雷不及掩耳的事件，並且試圖為所有事件提出合理解釋。雖然預測不可避免的會出錯，但這正是有趣的地方，畢竟，不入虎穴焉得虎子。
每當接近年終，我們總是習慣回顧過去一年如旋風般發生得迅雷不及掩耳的事件，並且試圖為所有事件提出合理解釋。過去一年，確實看到許多曾被視為超未來的技術出現，而一些成熟的技術隨著日漸普及而走向幕後。面對充滿新挑戰與機會的2017，Brocade認為有9大領域值得關注。
網路無所不在
2016年，Internet已成為大多數人生活中隨處可見的一部分。因此，不費吹灰之力就可想像這個趨勢將會延續下去。然而，某些細節將值得觀察。例如， 2017硬體與軟體的解構趨勢將繼續，並且促成更具成本效益的網路，以更大容量在更廣大的領域提供更彈性的服務模式。同時，無線網路技術也將持續進步，企業端點安全性會有微妙轉移。使用者將更頻繁且充分的連接到所需的網路資源，建立最有效率的工作與生活。
SDN與NFV邁入成熟階段
最近幾年，軟體定義網路（Software Defined Networking，SDN）和網路功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）受到高度的期待。去年，我們看到業界對於軟體定義「網路連接性與服務」基礎設施在架構、協調與管控上的重大挑戰有了實質了解。隨著2017腳步的接近，懷疑與樂觀論二者將更出現平衡現象，這顯示成熟度正在提升，接近找出真實方案所需的水準。
預期在2017年可以看到出現商業化的完整軟體定義網路基礎設施方案，並且將奠基於多家廠牌SDN與NFV元件生態系統。隨著使用者體認到被特定廠商套牢的事實，專屬性平台將開始感到不安。再者，採用率也將提升，除了初期的採用者（服務供應商）之外，企業和私有資料中心也將開始尋找可行之道，以實現彈性基礎設施的價值。
無線統合
這幾年智慧型手機使用率快速攀升，加上行動作業系統平台的統合，無線使用者的行為已變得更容易理解。同時，使用者變得更進步，對於網路的期望也隨之提高。2017年將可看到Wi-Fi與行動資料網路統合後的努力成果。
裝置將能在不同網路技術之間無縫漫遊，而那些技術將獲得廣大網路運營商的採用與部署。再者，裝置將開始同時使用多重網路，隨著容量、資源與行動網路連接性的改變而無縫接軌轉移資料流量。同時，新世代的無線網路將開始配合使用者需求，將容量轉移到需要的地方。新的無線連接典範將在2017開始出現，以近乎隱形的方式統合不同無線網路，維持一個永遠在線（always-on）、高容量的無線使用體驗。
車用網路
隨著更多事物連接到網路，2017將出現一種新形式的聯網車輛。汽車製造商在此之前即已積極尋找改善汽車維修和提升駕駛便利性的機會，但真正的機會現在才開始顯現。未來一年，使用者將開始能夠連接他們的汽車和住家，與鄰近的汽車分享遙測技術和駕駛狀況，並且更充分的整合駕駛的IT經驗—安全的將個人行事曆、傳訊App等整合到駕駛經驗。
物聯網常態化
物聯網（Internet of Things，IoT）在去年引起眾多共鳴，很多人關注「聯網家庭」所蘊含的效益。感謝一些新興和老牌廠商的努力，住家現在可透過物聯網執行監視、調節溫度和保全的功能；智慧型電視可以和燈光互動，智慧型電話可以啟動住家的喚醒功能叫我們起床並開始煮咖啡，不至於錯失一大早的跨時區重要線上會議。
然而不幸的是，2016的一些初期採用者在標準化和開放平台需求方面已經歷了一段痛苦的經驗。一些專屬性雲端平台廠商一旦停業或者改變商務模式，使用者就頓時動彈不得。我們預期IoT市場開始發展標準，讓平台更加安全、開放和永續。除了消除消費者的顧慮之外，這些標準將促成一個吸引企業的IoT生態系統，讓服務供應商可以建立創新服務，實現我們現在僅止步於想像的進階使用案例。
模糊的端點、網路與雲端
隨著網路變得更彈性和朝軟體定義發展，加上更多各種端點的連接（例如物聯網的「物件」），雲端運算架構將進化到超越我們在2016的見解。當然，行動裝置應用將繼續在集中化雲端服務之下協同運作。不過，新興技術例如行動邊界運算（mobile edge computing，MEC）將開啟新的機會，例如利用本地網路運算資源以節省電力的低耗電裝置，或者具有自動遷移至低延遲網路服務的行動裝置等。我們將開始見到這種超分散式架構基礎的興起，蘊含著網路與應用架構的未來方向。
隨處可見的機器學習
機器學習演算法的研究已歷經多年努力，這項技術將跨進主流舞台。由於高功能處理器、巨量資料收集架構以及開源（Open Source）軟體的發展，現在的機器學習演算法已可以接受各種資料的訓練。機器學習技術的重要性將繼續提升，成為推動各種產業創新的一項基本技術。在網路技術領域，機器學習技術將被運用於解決一些以往從實用性而言無法排除的問題。2016年的技術人才短缺問題，在2017將因為機器學習科學家與工程人才需求問題而變得更加嚴重。隨著SDN與NFV技術的日趨成熟，機器學習將成為廠商建構下一代車用網路、IoT、MEC、雲端與安全平台的一項核心競爭力。
影子IT與安全問題
消費者技術變得越來越好操作（user-friendly）而且功能強大，企業也因此必須面對日益嚴重的「影子IT」問題，亦即使用者攜帶自有裝置、管理自有的應用程式與資料、使用個人協同運算工具以執行工作等。儘管存在潛在風險，但影子IT仍繼續成長，因為企業IT無法提供比擬消費性裝置的功能、簡易使用和可靠性。影子IT越來越普遍，甚至在2016登上主流新聞，例如美國大選期間競選人對於電子郵件使用習慣的討論。
當然，公司資安團隊將繼續與影子IT行為奮戰。雖然有些企業將透過公司政策來規範安全性，但大多數公司在2017將體認到這些次級IT服務所隱含的威脅。成功的IT與資安團隊將協同合作，利用SDN、NFV安全服務、進階加密與身分識別管理、雲端服務整合以及本地應用分流等技術，構築現代化且安全的基礎設施。
連網虛擬實境與擴增實境
虛擬實境（Virtual Reality，VR）與擴增實境（Augmented Reality，AR）為了克服技術限制已努力數十年，2016顯然是突破的一年，消費性VR頭盔趕在2016聖誕假期推出支援視訊遊戲系統的產品，數種智慧型電話品牌現在已具備VR功能，而新的AR系統也指日可待。2017年可以預期見到這些以娛樂和教育為主的VR與AR系統問市。隨著平台日趨成熟，到了2017中後期，將可望見到這些系統在通訊、資料虛擬化與企業領域的實驗性應用。
（本文作者蔡穎碩為Brocade台灣區總經理）