2022 年最新趋势技术

全球科技行业充满活力。 新技术和更新的技术不断进入市场并带来新的趋势。 由于技术领域的发展是不可避免的，因此让自己了解最新的趋势技术是非常重要的。 本博客讨论 2022 年的最新趋势技术。

2022 年最新趋势技术

• 区块链：-区块链是 2022 年最引人入胜的趋势技术之一。据统计，全球在区块链技术上的支出可能达到 117 亿美元。 您还将感兴趣地知道，在 2021 年的最后几个月里，全球注册了超过 7000 万个区块链钱包。区块链技术也已与银行、农业、保险和医疗保健等各个领域相结合。

您可以将区块链技术理解为数字账本或保存各种交易信息的网络。 此机密信息以多个块的形式存储，以确保数据安全。 区块链技术的两个显着优势是信息一旦存储就无法更改，分类账可以分布在所有网络参与者之间。 它促进透明度。

• 边缘计算：-下一个趋势技术是边缘计算。 据统计，2021年边缘计算市场规模为365亿美元。 预计到2026年，市场规模将达到873亿美元。

边缘计算是一种使分布式计算框架更接近数据源的技术。 这种形式的计算在收集或分析数据的数据站点附近进行。 它有助于更​​快地处理数据。

• 网络安全：-由于全球数据泄露事件的数量不断增加，个人和企业都变得谨慎起来。 因此，网络安全技术在全球范围内也越来越受欢迎。 据统计，到 2025 年，全球网络安全支出将超过 1.75 万亿美元。此外，全球数据存储在同一时间线内可能超过 200 泽字节。 保护如此大量的数据将成为一项挑战。 到 2025 年，全球网络保险市场也很可能达到 148 亿美元。

企业使用的一些最常见的网络安全技术包括用于识别真正安全威胁的情境感知行为分析工具，而下一代漏洞检测允许及时识别网络攻击。 虚拟分散网络技术有助于将信息拆分为多个部分，使黑客无法访问整个信息。

• 物联网：- 物联网(IoT) 是另一种在过去几年中流行起来的技术。 据统计，2022 年有 100 亿活跃的物联网设备，到 2030 年这个数字很可能达到 254 亿。此外，物联网已经提高了 80% 以上的组织的效率。

物联网是一个由相互关联和互连的对象组成的生态系统，包括各种计算设备、处理器、硬件和通信传感器。 物联网的目的是通过无线网络传输数据。 物联网的一些常见示例是智能家电、无线互联网、网络安全扫描仪、智能手表、电话和冰箱。

• 增强现实：-虚拟或增强现实是允许用户体验增强版虚拟世界的最新技术。 它是一种在现实世界中提供数字信息的交互式方法。 增强现实技术将数字内容置于物理世界中。

市场上的许多新智能手机都带有增强现实功能。 此外，增强现实工具也被广泛用于医疗保健领域，尤其是在手术期间。 有趣的是，许多电子商务平台和购物网站也在使用增强现实技术来增强客户的购物体验。 虚拟现实技术在汽车领域也很流行。 它展示了汽车的 3D 模型，允许客户检查车辆的所有特征。

• 超自动化：- 2022 年最流行的技术之一，专注于业务任务的自动化，是超自动化。 它集成了机器人流程自动化和人工智能来解决复杂的业务问题。 简单来说，超自动化使软件执行的各种自动化过程自动化。

超自动化平台使用各种先进技术，如任务挖掘。 这些工具有助于隔离自动化机会并确定其优先级。 它还使用其他自动化工具，如人工智能、机器人过程自动化、机器学习和其他开发工具进行集成。 超自动化的主要目的是配置应该选择哪些自动化平台来提高生产力。 它通过使用先进的自动化技术提供端到端的自动化。 据统计，到2022年，全球超自动化技术市场规模可能达到5966亿美元。

• DevOps：另一个广受欢迎的技术趋势是 DevOps。 它是开发 (dev) 和运营 (ops) 的混合体。 因此，DevOps 结合各种实践和工具来更高效地执行功能。 与传统软件相比，它确保了更快的项目交付。 DevOps 之所以广受欢迎，是因为它提供了定制的解决方案。 公司必须面对的主要原因之一是阻碍增长的内部软件开发缓慢。
• 雪花：-雪花是 2022 年另一种新兴的数据驱动技术。它是一个云计算平台，提供数据存储、处理和分析等各种服务。 Snowflakes 相对于云计算技术的主要优势在于其简单性和易于扩展性——它可以适应个人需求。

Snowflakes 是一种先进的软件即服务 (SaaS) 平台，它使用创新的架构和新的 SQL 查询。 使用 Snowflakes，企业无需安装任何软件或硬件来存储数据。 它完全在云基础架构上运行。 您可以通过有效的 Internet 连接访问 Snowflakes 帐户。 Snowflakes 也不需要您维护或更新云平台。 它是自动完成的。

• 人工智能工程：-人工智能是当今最发展的技术之一。 根据Statista的数据，2022 年全球市场的收入可能达到 512.7 亿美元。如今，人工智能在工程领域被广泛用于制造集成机器学习算法。 人工智能工程的主要目的是构建生产工具、软件、机器和系统，使人类更容易执行任务。 人工智能工具可以像人类一样执行类似的任务，但效率更高。

人工智能工程使用各种算法、计算机网络、编程和其他技术从各种来源提取数据并构建人工智能应用程序。

• 机器人流程自动化 (RPA)：-公司使用 RPA 软件技术来创建可以自动化数字任务的软件机器人。 软件机器人通过观察人类的数字动作并相应地执行功能来从环境中学习。 您可以将 RPA 理解为无需人工支持即可自动执行数字任务的软件。 RPA 最适合寻求数字化转型的公司。 除了执行数字任务外，RPA 软件还可以自动化其他功能，例如提取数据、自动存储和传输文件以及自动填写表格。

人们通常将 RPA 和人工智能视为同一种技术。 但是，RPA 是流程驱动的。 它从用户执行的任务中学习。 另一方面，人工智能是数据驱动的。 它通过分析数据来执行功能。

据统计，RPA正在成为发展最快的企业软件类别之一。 到 2023 年，RPA 服务市场可能达到 120 亿美元。

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