Die Technologie zur Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft verändert sich ständig. Zum Jahreswechsel hat der IT-Konzern Dell eine Prognose der wichtigen Trends veröffentlicht.
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Im Jahr 2022 könnten erstmals knapp zwei Drittel (65 Prozent) des weltweiten Bruttoinlandsprodukts digital generiert werden, berechnete eine IDC-Studie kürzlich. Die Basis bilden die IT-Systeme und -Netzwerke. Dabei könnten diese Systeme Veränderungen durchlaufen.
Edge-Workloads stellen verschiedene Anforderungen an Hardware und Software. Deshalb nutzen Unternehmen aktuell meist mehrere Edge-Plattformen parallel, wobei das schwer zu verwalten ist und oft ein effizientes Datenmanagement verhindert. Eine stärkere Trennung von Plattformen und Workloads wird daher wichtiger. Eine Schlüsselrolle spielen Plattformen, die Computer- und Storage-Ressourcen bereitstellen und auf softwaredefinierte Architekturen mit Container-Technologien setzen. Sie dienen nicht nur als Basis für die Edge-Workloads, sondern fügen sich in bestehende Hybrid-Cloud-Umgebungen ein, was ihr Management und die Migration von Workloads erleichtern soll.
Einige Unternehmen haben bereits private 5G-Netze aufgebaut, doch bislang bietet der jüngste Mobilfunkstandard kaum etwas, das sich nicht mit Wi-Fi oder LTE auch erreichen ließe. Das könnte sich 2022 ändern, wenn leistungsstärkere 5G-Versionen für Unternehmen verfügbar werden. Neben höherem Durchsatz und besserer Skalierbarkeit bringen diese Features wie Ultra Reliability Low Latency Communications (UR-LLC) und Massive Machine Type Communications (mMTC). Damit ließen sich dann tatsächlich neue IoT-Anwendungsfälle mit Datenauswertungen in Echtzeit, der Einbindung von tausenden Sensoren und umfangreicher Machine-to-Machine-Kommunikation umsetzen. Solche Lösungen erfordern allerdings Wissen aus verschiedenen Bereichen.
Schon 2022 werden voraussichtlich mehr Daten an der Edge als in klassischen Rechenzentren und Clouds generiert. Traditionelle Datenmanagement-Ansätze funktionieren daher oft nicht, da sie oft sehr zentralisiert sind. Mit einem Datenmanagement, das sich von Rechenzentren über die Cloud bis an die Edge erstreckt, können Unternehmen die Daten, auf denen innovative Lösungen und neue Geschäftsmodelle basieren, auffangen, sichern und auswerten. Dabei könnten softwaredefinierte Lösungen und As-a-Service-Angebote an Bedeutung gewinnen.
Immer mehr und raffiniertere Cyberattacken auf der einen Seite, größere Angriffsflächen durch Remote Work und Cloud-Services auf der anderen – der Schutz von Unternehmensinfrastrukturen wird komplexer. Unternehmen könnten daher zunehmend Sicherheitslösungen einsetzen müssen, die reibungslos zusammenarbeiten und künstliche Intelligenz wie Machine Learning nutzen, um Bedrohungen aufzuspüren und möglichst automatisiert zu beseitigen. Die Tools laufen unter Bezeichnungen wie SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) oder XDR (Extended Detection and Response) und können etwa Status-Daten von verschiedenen Systemen zusammentragen und auswerten. Kaum ein Mensch könnte diese Datenmengen überblicken, doch Algorithmen sind in der Lage, Anomalien in der Datenflut zu entdecken, die auf Bedrohungen hindeuten. Zugleich können Algorithmen Gegenmaßnahmen einleiten und beispielsweise die betroffenen Systeme isolieren.
Technologie baut aufeinander auf und im nächsten Jahr werden Weichen für Ansätze gestellt, die voraussichtlich weit über 2022 hinaus ihre Wirkung entfalten dürften.
Quantencomputer sind extrem leistungsstark und damit perfekt geeignet, die wachsenden Datenmengen von Wirtschaft und Gesellschaft zu verarbeiten. Die neuartigen Systeme werden künftig allerdings nicht für sich stehen, sondern eng mit klassischen IT-Systemen zusammenarbeiten. Zum einen lassen sich Quantenressourcen gut auf bestehender IT-Hardware simulieren, um zu untersuchen, wie sich Quantenanwendungen verhalten und in welchen Bereichen sich der Einsatz von Quantencomputern lohnt. Zum anderen werden QPUs (Quantum Processing Units) bald Einzug in konventionelle Systeme halten und dort ausgewählte Berechnungen durchführen. Die klassischen CPUs übernehmen Standardaufgaben und unterstützen die QPUs durch die Vorbereitung der Daten und die Auswertung der Ergebnisse.
Mit ihren zahlreichen Assistenzsystemen sind Autos heute hochkomplexe IT-Systeme, die riesige Datenmengen generieren und auswerten. Die Automobilhersteller werden daher zunehmend zu Software- und Datenspezialisten – eine Entwicklung, die sich ab 2022 noch einmal deutlich beschleunigen wird, da auch neue Wartungs- und Reparaturservices, Navigationsdienste, Entertainment-Angebote und Mobilitätsdienste wie Car Sharing und Ride Pooling auf Daten basieren.
Digitale Zwillinge, die virtuellen Abbilder realer Objekte, sind inzwischen zwar recht bekannt, eingesetzt werden sie bislang aber nur in wenigen Bereichen wie der Produktion. Das dürfte sich in den kommenden Monaten mit der zunehmenden Verfügbarkeit standardisierter Frameworks und Plattformen ändern. Diese werden sowohl die Erstellung und Nutzung digitaler Zwillinge erleichtern als auch die damit verbundenen Kosten deutlich senken. Damit sollte das Konzept weitere Verbreitung finden und Unternehmen bei Analysen und Vorhersagemodellen unterstützen.
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