隨著市場環(huán)境的不斷變化，企業(yè)高管近年來都異常關注數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型似乎已是大勢所趨。各行各業(yè)都在加快創(chuàng)新步伐，致力于在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中獲得更大優(yōu)勢。

毋庸置疑，體驗如此具有變革性的事物需要在企業(yè)各個層面進行根本性的變革，弱化企業(yè)各職能領域之間的界限。但若將這種變革進一步擴展到客戶和用戶，數(shù)據(jù)和應用以及受安全策略影響的領域中，企業(yè)則需要重新思考利弊。那么，當我們向未來沖刺并期待推動數(shù)字體驗時，企業(yè)領導者應該考慮哪些潛在的現(xiàn)實因素呢？

借助現(xiàn)代IT架構交付高質(zhì)量終端用戶體驗

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，現(xiàn)代IT架構可幫助企業(yè)了解數(shù)字計劃的執(zhí)行情況及用于提高性能的基礎設施狀況。傳統(tǒng)網(wǎng)絡依賴于硬件，并使用碎片化且經(jīng)常低效運行的技術，進而導致不同地點間的網(wǎng)絡性能不均衡。于IT而言，對依賴于網(wǎng)絡的應用和服務進行性能管理是一項具有挑戰(zhàn)性的工作，因為他們無法全面了解所有網(wǎng)絡需求活動，并對這些需求信號迅速做出響應。而主要由軟件定義的下一代網(wǎng)絡則擁有一個管理平面，這使得IT人員可以選用正確的網(wǎng)絡路徑，對網(wǎng)絡流量進行適當?shù)膬?yōu)先級分配，并確保所有位置的網(wǎng)絡穩(wěn)健運行。這些網(wǎng)絡還將整合從數(shù)據(jù)中心到邊緣終端設備的集成式端到端用戶體驗視圖，以便識別并管理任何可能危及性能的因素，從而讓終端用戶免受影響。

機器學習和人工智能將重塑網(wǎng)絡安全

在安全層面，機器學習和人工智能技術正成為非?？煽康摹吧诒薄，F(xiàn)今的網(wǎng)絡安全系統(tǒng)大部分是人為管理和維護的，這也意味著我們要時刻警惕各種人為引發(fā)的威脅和漏洞。舉例來說：如果你擁有了一個已更新的數(shù)據(jù)庫、安全防火墻和打過補丁的OpenSSL等等，就能安全無虞了。其實這是一種錯誤的假設，可能對網(wǎng)絡安全帶來致命傷害。

一些新型和未來的網(wǎng)絡威脅將持續(xù)進化，機器學習和人工智能應用要時刻警惕各種威脅和潛在漏洞的發(fā)生。機器學習和人工智能技術不會受到錯誤假設的影響，它們只會持續(xù)不斷地發(fā)現(xiàn)異常和威脅，但效果遠比人工安全模式更快更好。

網(wǎng)絡將更有彈性

最終，因系統(tǒng)具備一定的適應能力，所以可借助機器學習和人工智能技術進行自我修復。目前，大多數(shù)傳統(tǒng)IT系統(tǒng)（基礎設施）都很脆弱，且不具有組織性。系統(tǒng)穩(wěn)定性極差，甚至只要一個突破點就能造成系統(tǒng)故障問題。但機器學習和人工智能技術則可以幫助系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)漏洞并進行修復，使其更具靈活性和安全性。現(xiàn)今人們在處理網(wǎng)絡攻擊狀況時，都是人為確定攻擊發(fā)生的位置并試圖防止網(wǎng)絡再次遭受同樣的攻擊。機器學習技術則會自動修復漏洞并確保整個網(wǎng)絡的安全性。機器學習和人工智能技術就像是“應對網(wǎng)絡攻擊的疫苗”，不僅能針對攻擊本身進行防御，還能防御該種攻擊的“變體”。

未來網(wǎng)絡的發(fā)展前景良好。我們正處在一個高度顛覆期，且具有通過現(xiàn)代IT架構提高數(shù)字性能的巨大潛力。先進的技術正在推動各行各業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型計劃，相反，技術也會為數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻一份力量。