10 Technologietrends, die Unternehmensentscheider kennen sollten

Damit Sie bei dem rasanten Entwicklungstempo nicht den Überblick verlieren oder abgehängt werden.

 Verschwommene Lichter - Technologietrend

Die heutige Technologie entwickelt sich rasant weiter und ermöglicht immer schnellere Veränderungen und Fortschritte. Das bedeutet, dass Unternehmen hinsichtlich der neuen Technologietrends auf dem Laufenden bleiben und die Zukunft im Auge behalten müssen, um zu wissen, welche Technologien auch morgen noch die Wettbewerbsfähigkeit sichern. Denn nur wer die richtungsweisenden Technologietrends kennt, kann die richtigen Technologien für seine Unternehmensziele einführen, die die übergreifende Geschäftsstrategie optimal ergänzen und ermöglichen. Deshalb sollte man die nachfolgenden 10 Technologietrends kennen.

Zero-Trust-Architekturen

Die zunehmende Verbreitung von Cloud Computing, der Nutzung mobiler Geräte und des Internets der Dinge hat die traditionellen Netzwerkgrenzen aufgelöst. Gehärtete Netzwerkperimeter allein sind nicht mehr effektiv für die Gewährleistung der Unternehmenssicherheit in einer Welt immer ausgefeilterer Bedrohungen. Zero Trust ist ein Ansatz für die Architektur einer IT-Umgebung, mit der das Risiko eines Unternehmens in einer Welt ohne Perimeter verringert werden kann.

Ein traditioneller Perimeter-Netzwerksicherheitsansatz konzentriert sich darauf, Angreifer vom Netzwerk fernzuhalten, ist jedoch für Benutzer und Geräte im Netzwerk anfällig. Eine Zero-Trust-Architektur behandelt alle Benutzer als potenzielle Bedrohungen und verhindert den Zugriff auf Daten und Ressourcen, bis der Benutzer ordnungsgemäß authentifiziert und der Zugriff autorisiert werden kann. Im Wesentlichen ermöglicht eine Zero-Trust-Architektur einem Benutzer vollen Zugriff, jedoch nur auf das Nötigste, das er zur Ausführung seiner Arbeit benötigt. Wenn ein Gerät kompromittiert wird, kann Zero-Trust sicherstellen, dass der Schaden eingedämmt wird.

Das Konzept des Zero-Trusts gibt es schon seit mehr als einem Jahrzehnt, aber die Technologie, die es unterstützt, rückt jetzt in den Fokus der Unternehmen. Eine Zero-Trust-Architektur stützt sich stark auf Komponenten und Funktionen für Identitätsmanagement, Asset-Management, Anwendungsauthentifizierung, Netzwerksegmentierung und Bedrohungsanalyse. Die Zero-Trust-Architektur verbessert die Cybersicherheit, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen.

Blockchain

Obwohl es die Blockchain-Technologie seit einigen Jahren gibt, waren Entwicklungen mit dieser Technologie weitgehend auf den Anwendungsfall der Kryptowährung beschränkt. Während Blockchain zweifellos die Grundlage der Kryptowährung ist, ermöglicht diese Technologie eine Vielzahl neuer Anwendungsfällen in den unterschiedlichsten Bereichen. Überall dort, wo Sicherheit und Unveränderlichkeit von Daten unabdingbar sind, wo ein sicherer Datenaustausch erforderlich ist, ist Blockchain eine ideale Technologie. Die Vorteile der Blockchain-Technologie liegen unbestritten im Fehlen eines Vermittlers, in Daten, die ohne Passkey nicht geändert werden können, in der Transparenz für alle Parteien und in reibungslosen Transaktionen nahezu in Echtzeit.

Die Blockchain-Technologie hat das Potenzial, ein sicheres und skalierbares Framework für die Kommunikation zwischen IoT-Geräten (Internet of Things) bereitzustellen. Blockchain ist widerstandsfähiger gegen Cyber Angriffe als bestehende IoT-Sicherheitslösungen und ermöglicht es intelligenten Geräten, schnell und kostengünstig automatisierte Mikrotransaktionen durchzuführen. Mit Hilfe intelligenter Vertragsmechanismen werden IoT-Geräte künftig den Geld- und Datentransfer erleichtern.

Im Blockchain-Ökosystem sind Smart Contracts Computerprogramme, die alle Aspekte einer Vereinbarung überwachen können. Damit werden sie zu einer sicheren und stärker automatisierten Alternative zu traditionellen Verträgen. Weil ein wachsendes Ökosystem von rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen höhere Anforderungen an Organisationen stellt, um eine verbesserte Governance zu bieten, gibt es einen wachsenden Bedarf an robusten Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre und der Daten. Blockchain Lösungen werden als Validierungstools verwendet, um Mechanismen zu schaffen, die digitale Assets mit der physischen Welt verbinden, indem sie automatisch externe Daten in Netzwerke einspeisen. Dieser Ansatz reduziert oder eliminiert sogar die Abhängigkeit von menschlicher Dateneingabe, die oft anfällig für Fehler und Betrug ist.

5G

5G, die fünfte Generation der Mobilfunktechnologie, wurde entwickelt, um die Konnektivitätsgeschwindigkeit zu erhöhen, die Latenz zu verringern, eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen und eine enorme Netzwerkkapazität zu bieten. 5G verbindet Menschen, Geräte und Maschinen miteinander. 5G bringt die zellulare Konnektivität auf die nächste Ebene, indem virtualisierte und softwaregesteuerte Netzwerke verwendet werden, die Cloud-Technologie verwenden. Das Versprechen von 5G, die Latenz zu verringern, kann die Leistung digitaler Prozesse verbessern, angefangen von Online-Spielen über Videokonferenzen bis zu selbstfahrenden Autos.

Durch die Kombination von 5G mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) werden die Reaktionszeiten auf den Bruchteil einer Sekunde reduziert, was bei selbstfahrenden Autos den Unterschied zwischen Leben und Tod bedeuten kann. In der Gesundheitsbranche ermöglicht 5G die Überwachung von Patienten über Wearables, die ständig Daten zu wichtigen Gesundheitsindikatoren wie Herzfrequenz und Blutdruck liefern. Mit dem Versprechen einer geringen Latenz ist es möglich, dass Chirurgen ihre Instrumente steuern und Operationen aus der Ferne durchführen können. Die Fertigung wird mit 5G aufgrund der schnellen Konnektivität, die für an das IoT angeschlossene Geräte erforderlich ist, immens profitieren. Die 5G-Netzwerkinfrastruktur kann die enormen Datenmengen transportieren, die von diesen Geräten generiert werden.

AIoT

Artificial Intelligence (AI) und IoT sind Technologien, die das Ziel verfolgen, Maschinen intelligenter zu machen. IoT generiert große Datenmengen und AI verarbeitet und analysiert diese Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen treffen zu können. KI kann man sich in diesem Zusammenhang als das Gehirn vorstellen, während IoT das große, expansive Nervensystem ist, das Informationen produziert.

Durch die Implementierung von AIoT können aggregierte Informationen von Sensoren überwacht und Korrelationen gefunden werden, die auf mögliche Systemfehler hinweisen könnten. AIoT-Systeme können Ereignisse in Echtzeit analysieren, Anomalien erkennen und sogar Cyber-Angriffe vorhersagen und automatisch beheben. Das ermöglicht dem System, autonome Entscheidungen zu treffen, die die Produktivität und Effizienz steigern, z. B. das Herunterfahren des Betriebs im Notfall. Die Transaktionskosten werden durch die Optimierung der Prozesse reduziert. Mit fokussierten Erkenntnissen und einer schnelleren und genaueren Entscheidungsfindung können Unternehmen ein schnelleres Wachstum ihrer Geschäftstätigkeit realisieren.

Progressiv Delivery

Progressive Delivery baut auf den Prinzipien von DevOps und CI / CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) auf. Dies ist die logische Weiterentwicklung des Softwarebereitstellungsprozesses für Unternehmen, die bereits agile Entwicklungsprozesse implementiert haben und über eine umfassende DevOps-Kultur verfügen. Dank der progressiven Bereitstellung können Unternehmen kontinuierlich neue Funktionen einführen und gleichzeitig die potenziellen negativen Auswirkungen von Fehlern, die durch den neuen Code verursacht werden, begrenzen.

Ein zentraler Grundsatz von Progressive Delivery sind kontrollierte Release-Progressionen. Dies bedeutet, dass eine Funktion für eine kleine Teilmenge von Benutzern freigegeben und mithilfe von Funktionsflags ein- oder ausgeschaltet wird. Die Auswirkungen dieser Code-Version werden anhand der wichtigsten Metriken bewertet und das Feedback der Benutzer wird gesammelt. Bei Problemen können Entwickler die Funktion per Knopfdruck zurücksetzen. Wenn alles in Ordnung zu sein scheint, kann das Feature einem breiteren Publikum zugänglich gemacht werden. Die kanarischen Freisetzungen, gezielten Rollouts und Ringbereitstellungen sorgen für eine Pipeline mit hoher Geschwindigkeit und geringem Risiko. Auf diese Weise können Entwickler und Produktmanager steuern, welche Benutzer welche Funktionen zu welchen Zeiten verwenden.

Progressive Delivery ist auch nützlich für A/B-Tests, bei denen eine bestimmte Funktion in zwei Versionen bereitgestellt werden kann. Nach dem Sammeln von Statistiken und Feedback darüber, wie die Funktion von Endbenutzern empfangen wurde, können Entwickler oder Produktmanager entscheiden, welche Version der Funktion veröffentlicht werden soll.

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Die Hybrid Cloud Zukunft

Cloud Computing bietet Unternehmen die Flexibilität und Effizienz, die sie benötigen, um zu wachsen und die Anforderungen aller Stakeholder zu erfüllen. Es bietet die notwendige Infrastruktur, Software und Plattformen, um die Anforderungen aller Arten von Organisationen zu erfüllen. Es bleibt jedoch die Frage, welches Modell am besten geeignet ist - öffentliche oder private Clouds?

Die Hybrid-Cloud-Umgebung ist eine Kombination aus lokaler Infrastruktur und Cloud, im Gegensatz zu Multi-Clouds, bei denen mehrere Clouds verwendet werden und keine lokale Infrastruktur verwendet wird. Eine Hybrid-Cloud kann auf viele Arten eingesetzt werden. Es ist eine gute Plattform, um Vertrauen in die Cloud aufzubauen, ein Transformationsprogramm zu entwickeln und durchzuführen. Ebenso kann es sich um ein Bereitstellungsmodell handeln, das für Compliance-, Regulierungs-, Risiko-, Latenz- oder Datenhoheitsprobleme benutzt wird. Ein Hybrid-Cloud-Modell verbindet das Beste aus beiden Welten: die Flexibilität und den Komfort der Cloud und die Sicherheit der Privatsphäre einer lokalen Infrastruktur. Die Bereitstellung von Inhalten kann beispielsweise über eine öffentliche Cloud erfolgen, während die Daten lokal gespeichert werden.

Da Anbieter ihre Dienste weiterentwickeln und Barrieren überwinden, wird die Akzeptanz von Hybrid-Clouds noch weiter zunehmen. Die Technologie wird auch weiterhin eine führende Rolle bei der Entwicklung der Hybrid-Cloud spielen. Die Integration von Automatisierung, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz in Cloud-Plattformen wird nicht nur den Einsatz neuer Technologien und Dienste beeinflussen, sondern auch die Art und Weise, wie die Umgebung verwaltet und gewartet wird.

Von MLOps über DataOps und DecSecOps bis NoOps

DevOps ist keine monolithische Methode. Vielmehr gibt es Ansätze, bewährte agile Tools und Methoden zum Extrahieren von Daten, Erstellen von Modellen und Ausführen von Bereitstellungszyklen wie Maschinelles Lernen, Data Science und Data Engineering zu integrieren.

DevSecOps

DevSecOps ist die Philosophie der Integration von Sicherheitspraktiken in den DevOps-Prozess. DevSecOps beinhaltet die Schaffung einer "Security as Code"-Kultur mit kontinuierlicher, flexibler Zusammenarbeit zwischen Release-Ingenieuren und Sicherheitsteams. Ziel von DevSecOps ist es, traditionelle Lücken zwischen IT und Sicherheit zu schließen und gleichzeitig eine schnelle und sichere Bereitstellung von Code zu gewährleisten. DevSecOps ist bestrebt, schnell konstruktives Feedback zu geben, um Angreifern immer einen Schritt voraus zu sein. Kritische Sicherheitsprobleme werden behandelt, sobald sie offensichtlich werden und nicht erst, nachdem eine Bedrohung oder ein Kompromiss aufgetreten ist. Sicherheitsprotokolle, die in den Entwicklungsprozess integriert werden und nicht als „Layer on Top“ hinzugefügt werden, ermöglichen es DevOps und Sicherheitsexperten, die Leistungsfähigkeit agiler Methoden gemeinsam als Team zu nutzen, ohne das Ziel der Erstellung von sicherem Code auszuschließen.

MLOps

MLOps ist eine relativ neue Disziplin, die auf den Wunsch der Unternehmen zurückzuführen ist, ML-Systeme in ihre Produkte und Plattformen zu integrieren. MLOps ist eine technische Disziplin, die darauf abzielt, die Entwicklung von ML-Systemen (dev) und die Bereitstellung von ML-Systemen (ops) zu vereinheitlichen, um die kontinuierliche Bereitstellung leistungsstarker Modelle in der Produktion zu standardisieren und zu rationalisieren. MLOps umfasst eine Reihe von Methoden für die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Entwicklung und Betrieb. Die Anwendung dieser Methoden erhöht die Qualität, vereinfacht den Verwaltungsprozess und automatisiert die Bereitstellung von Modellen für Machine Learning und Deep Learning. Die Automatisierung der Modellentwicklung und -bereitstellung mit MLOps bedeutet schnellere Markteinführungszeiten und niedrigere Betriebskosten. Sie helfen Managern und Entwicklern, agilere und strategischere Entscheidungen zu treffen. MLOps entwickelt sich langsam zu einem unabhängigen Ansatz für das ML-Lebenszyklusmanagement.

DataOps

DataOps (Data Operations) ist eine agile, prozessorientierte Methodik für die Entwicklung und Bereitstellung von Analysen. Sie bringen DevOps-Teams mit Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern zusammen, um die Tools, Prozesse und Organisationsstrukturen zur Unterstützung des datenfokussierten Unternehmens bereitzustellen. DataOps besitzen die Fähigkeit, Lösungen zu ermöglichen, Datenprodukte zu entwickeln und Daten für den Geschäftswert zu aktivieren, und zwar über alle Technologieebenen hinweg. DataOps sind eine Sammlung von technischen Praktiken, Workflows, kulturellen Normen und Architekturmustern, die extrem hohe Datenqualität und sehr niedrige Fehlerquoten ermöglichen.

NoOps

Die Automatisierung ist zu einem weit verbreiteten Tool zur Rationalisierung des IT-Betriebs geworden. Durch die vollständige Automatisierung der Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von Anwendungen und der Infrastruktur, auf der sie ausgeführt werden, erwarten Unternehmen eine erhebliche Effizienzsteigerung. Hinter NoOps steckt die Idee, dass die Softwareumgebung so vollständig automatisiert werden kann, dass kein Betriebsteam mehr erforderlich ist, um sie zu verwalten. Mit anderen Worten: NoOps möchten alle Wartungsaufgaben automatisieren, die mit der Entwicklung und Ausführung einer Lösung verbunden sind. Die beiden Haupttreiber von NoOps sind die zunehmende IT-Automatisierung und das Cloud-Computing.

Edge Computing

Die wachsende Datenmenge erfordert effiziente und reibungslose Computertechniken. Cloud Computing ist ein beliebtes System zur Datenanalyse und -verarbeitung. Immer mehr Unternehmen gehen in Richtung Edge Computing. Edge Computing ist der aktuelle Technologietrend, der eine schnelle Datenverarbeitung mit geringer Latenz gewährleistet. Edge Computing ist ein Computing, das an oder in der Nähe der Datenquelle ausgeführt wird, anstatt sich auf die Cloud in einem von vielen Rechenzentren zu verlassen, um die gesamte Arbeit zu erledigen. Mit Edge Computing können Berechnungen näher an den Datenspeichersystemen vorgenommen werden, wodurch die Funktionsweise von Anwendungen verbessert wird. Die hohen Bandbreitenkosten von Cloud-Plattformen sind eine treibende Kraft für die Einführung von Edge Computing.

Extended Reality (XR)

Extended Reality (XR) ist der Oberbegriff für alle immersiven Technologien. Immersive Technologien erweitern die Realität, die wir erleben, indem sie entweder die virtuelle und die „reale“ Welt miteinander verbinden oder eine vollständig immersive Erfahrung schaffen. Virtual und Augmented Reality (VR/AR) beziehen sich auf Technologien, bei denen mithilfe von Brillen oder Headsets computergenerierte Bilder direkt in das Sichtfeld des Benutzers projiziert werden. Wenn überlagert wird, was der Benutzer in der realen Welt sieht, spricht man von Augmented Reality. Und wenn Benutzer in eine vollständig computergenerierte Umgebung versetzt werden, handelt es sich um VR. Bei Mixed Reality (MR) existieren digitale und reale Objekte nebeneinander und können in Echtzeit miteinander interagieren. Dies ist die neueste immersive Technologie und wird manchmal als hybride Realität bezeichnet. Es erfordert ein MR-Headset und viel mehr Rechenleistung als VR oder AR. Da die hochkomplexen XR-Geräte immer leistungsfähiger, effizienter, kompakter und erschwinglicher werden, wird diese Technologie in naher Zukunft ihren Weg in unser tägliches Leben finden.

Cybersecurity Mesh

Herkömmliche Cybersicherheitssysteme wurden entwickelt, um den alten „Perimeter“ - das Büronetzwerk - zu schützen. Nach der zwangsweisen, pandemiebedingten Umstellung auf Fernarbeit im Jahr 2020 suchen Unternehmen nach neuen Lösungen, die Systeme und Daten auch außerhalb dieses Netzwerks schützen. Immer mehr Unternehmen verfolgen deshalb einen verteilten Architekturansatz, das Cybersecurity Mesh, für eine skalierbare, flexible und zuverlässige Cybersicherheitskontrolle.

Viele Assets existieren jetzt außerhalb des traditionellen Sicherheitsbereichs, z.B. Cloud-Assets, Container, mobile Anwendungen und mobile Geräte, Tablets oder das Internet der Dinge (IoT).

Das Cybersecurity Mesh ermöglicht einen modulareren, reaktionsschnelleren Sicherheitsansatz, indem die Richtlinien-Orchestrierung zentralisiert und die Durchsetzung von Richtlinien verteilt wird. Die Definition von Sicherheitsbereichen erfolgt dabei anhand der Identität einer Person. Es ermöglicht jeder Person den sicheren Zugriff auf digitale Assets und deren Nutzung, unabhängig davon, wo sich diese befinden, und bietet gleichzeitig das erforderliche Sicherheitsniveau. Indem sichergestellt wird, dass jeder Knoten seinen eigenen Umfang hat, können IT-Netzwerkmanager differenzierte Zugriffsebenen auf verschiedene Teile eines bestimmten Netzwerks besser verwalten und verfolgen und verhindern, dass Hacker die Schwachstelle eines bestimmten Knotens ausnutzen, um auf das gesamte Netzwerk zuzugreifen.

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Fazit:

Wir erleben weltweit eine massive Digitale Transformation. Technologie beschleunigt Innovationen, Agilität und Geschäftswachstum. Wer mit dem Innovationstempo Schritt halten will, muss auf disruptive Technologien für zukunftssichere Geschäftsmodelle setzen, indem er nicht nur Technologien wie KI, Blockchain und Maschinelles Lernen einbezieht, sondern auch mit Begriffen wie Zero-Trust, AIoT, Progressiv Delivery, MLOps, DecSecOps, NoOps, Edge Computing oder Cybersecurity Mesh bestens vertraut ist. Denn wer bei dem rasanten Entwicklungstempo den Überblick verliert, läuft Gefahr abgehängt zu werden. Die technologische Entwicklung im Jahr 2021 wird in 2022 ihre Fortsetzung erleben und dabei nicht minder rasant verlaufen.

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