可持續數據中心
可持續數據中心是滿足高可持續性標準的服務設施，可涉及多個領域，包括提高能源和水資源效率、使用可再生能源，以及采用循環經濟來減少溫室氣體(GHG)排放和IT服務運行的環境足跡。
Gartner研究總監張吟鈴女士表示：“可持續數據中心可以提高運營效率，減少溫室氣體排放，有助于企業實現環境可持續性目標、降低運營成本并實現成本優化目標。數據中心解決方案提供商需要開發可持續產品、 更高效的冷卻解決方案和管理平臺，以支持數據中心運營商實現可持續性目標。”
AI智能體
AI智能體是自主或半自主的軟件實體，使用人工智能(AI)技術在數字或物理環境中進行感知、做出決策、采取行動并實現目標。
Gartner研究總監李晶表示：“AI智能體可以依托其自動化能力，革新消費、工業、數據分析、內容創作和物流等眾多行業和應用場景;同時還可以實現智能決策，并能夠與周圍環境進行智能交互。”
中國的行業云平臺
行業云平臺(ICP)在軟件即服務(SaaS)、平臺即服務(PaaS)和基礎設施即服務 (IaaS)基礎之上組合不同的能力模塊，最終打包形成一個產品，從而實現行業特定的業務成果。其核心能力通常包括行業數據編織、具有封裝業務能力(PBC)的交易平臺、組裝工具和其他平臺創新功能。中國的IT領導者可利用此類平臺提供的組裝式能力，滿足行業特有的適應性和敏捷性需求，應對不斷加速出現的顛覆性變革。
Gartner研究總監李晶表示：“在中國，部分技術廠商(如超大規模云服務提供商、行業軟件提供商和獨立軟件廠商)正推出集成軟件即服務、平臺即服務和基礎設施即服務服務模式的行業云平臺，提供特定于行業的功能以及靈活的解決方案。行業龍頭企業，特別是中國國有企業，也在實施和引進行業云平臺，從而保持數字化轉型與政府政策方向的一致性，促成業務模式轉型。這些新興的業務平臺利用可組裝的封裝業務能力、相關交易市場以及數據編織，并通過與融合團隊協作來實現創新方法，從而更快地適應變化，增強平臺的適應性。”
中國的智能運維
IT智能運維(AIOps)通過AI算法處理來自各種來源的數據，從而產生洞察，幫助改進IT運維。這些數據來源包括來自監測工具的遙測數據、來自可觀測性平臺的開放式遙測數據、 來自日志監測和分析工具/平臺的日志數據，有時還包括IT運營管理(ITOM)工具(如配置管理數據庫工具)以及IT服務管理工具的數據。
Gartner研究總監李晶表示：“智能運維對業務的影響將體現在三個方面：首先，通過識別和關聯相關事件來減少告警疲勞，從而提升生產力，使運維人員能夠專注于數量更少、重要性更高的事件。其次，減少根因識別以及增強、加速或自動進行補救所需的時間和工作量，從而提升服務可用性，降低分類成本。 再次，從數據量和復雜度不斷提升的監控遙測中挖掘數據價值來提升運維的價值，人工運維已無法滿足此類工作的需求。”
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