10.白名單(Whitelisting)
跟上惡意軟件特征已經(jīng)不可能了。比如，賽門鐵克在2008年一年推出的反病毒特征已經(jīng)超過了該公司在過去17年所推出的總和。如今，不僅病毒、蠕 蟲、木馬越來越多，而且有能力變種規(guī)避特征對比偵測或使用密碼對自身進(jìn)行加殼的病毒數(shù)據(jù)也在增長。對于不斷增長，設(shè)計復(fù)雜的惡意軟件，白名單可能是唯一的 解決辦法。
白名單與一個干凈無惡意軟件的臺式機(jī)或服務(wù)器鏡像啟動。白名單軟件將對那些用一個或多個用密碼編寫的文件進(jìn)行識別。然后，管理系統(tǒng)中的監(jiān)控代理標(biāo)示 任何未在哈希表(HashList)中的執(zhí)行文件或阻止它們運(yùn)行。大部分公司會分發(fā)跨企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)鏡像，所以白名單是一個最有效的確保安全的辦法。
白名單需要進(jìn)行一個文件轉(zhuǎn)變。在當(dāng)今許多企業(yè)中，用戶仍然有許多辦法控制在他們的臺式機(jī)或筆記本電腦上運(yùn)行的內(nèi)容。但是由于更加復(fù)雜的新惡意軟件急 劇增長，利用惡意軟件實(shí)施攻擊的有組織犯罪案件數(shù)量也在增長，在企業(yè)安全領(lǐng)域中，白名單可能將是我們戰(zhàn)勝惡意軟件的唯一的希望。
9.跨平臺移動應(yīng)用開發(fā)
近幾年來，移動設(shè)備上的企業(yè)應(yīng)用一直沒有得到很好地普及，主要有兩個原因，一個是因為開發(fā)者需要耗費(fèi)大量的時間去學(xué)習(xí)如何為智能設(shè)備編程，另外是因 為不同設(shè)備間的應(yīng)用移植性不好。這也是為什么InfoWorld認(rèn)為“跨平臺移動應(yīng)用開發(fā)”是2009年新興企業(yè)技術(shù)的主要原因：
跨平臺移動應(yīng)用開發(fā)環(huán)境，比如Rhomobile的Rhodes框架，可以讓開發(fā)者寫一次應(yīng)用，但能在多個不同的設(shè)備上運(yùn)行，如iPhone、Windows Mobile和BlackBerry等，提供了很多很炫的功能。
對于企業(yè)來說，跨平臺應(yīng)用開發(fā)可大力促進(jìn)研發(fā)和部署行動應(yīng)用。你不可能讓每位雇員都使用相同的智能手機(jī)，即使你做到了，針對特定平臺的應(yīng)用也讓你局 在了一個平臺上。通過跨平臺應(yīng)用開發(fā)，你在開發(fā)應(yīng)用程序時，將可以不用再針對特定平臺進(jìn)行研究，所開發(fā)的應(yīng)用也可以在許多設(shè)備上運(yùn)行。未來，廣泛部署移動 企業(yè)應(yīng)用將成為現(xiàn)實(shí)。
8. 節(jié)能硬件
我們都知道“兩種綠色”的內(nèi)容是：通過降低能源消耗保護(hù)地球和節(jié)省資金。實(shí)現(xiàn)這兩個目標(biāo)的技術(shù)已經(jīng)找到了進(jìn)行服務(wù)器、臺式機(jī)和其它硬件的方法，但是在一些情況下，只有出現(xiàn)更好的軟件支持才會出現(xiàn)效益。
更有效的電源適配器和在不需要時能夠自動降低速度或關(guān)閉的硬盤正在被廣泛應(yīng)用。要想讓不活動的內(nèi)核、主板或其它部件睡眠，多核CPU通常需要在操作系統(tǒng)或應(yīng)用層級被告之。
電源適配器是最簡單的節(jié)能辦法。它們不需要軟件支持，就可以實(shí)現(xiàn)上述兩個目標(biāo)。在AC-to-DC轉(zhuǎn)換過程中，它們幾乎不浪費(fèi)電能，幾乎不產(chǎn)生熱量 —這也降低了冷卻所需的電力。80 Plus認(rèn)證項目鼓勵生產(chǎn)廠商生產(chǎn)轉(zhuǎn)換效率至少達(dá)80%的電源適配器。此前，老的電源適配器的轉(zhuǎn)換效率只有50%，也就是說只有一半的電力被傳輸?shù)搅酥靼?上，另外50%的電能變成了熱能。多家存儲廠商也開始生產(chǎn)能夠在不使用時降低轉(zhuǎn)速或關(guān)閉的硬盤。最新的CPU、主板和網(wǎng)卡等硬件也開始引入節(jié)能概念。
7.多核芯片
主要的處理器廠商在時鐘頻率上撞到了墻。處理器時鐘頻率的每一次增加帶來的都是電能的大量消耗，任何一次性能的提升，隨之而來的是大功耗和高熱量。
有鑒于此，處理器廠商從單線程轉(zhuǎn)向了多線程，隨后又從單一快速核設(shè)計轉(zhuǎn)向了多個雖然速度較慢但是可并行執(zhí)行代碼的多核。時鐘頻率已經(jīng)不再是制約計算的瓶頸，取而代之的是吞吐量。
多核芯片耗電量低，發(fā)熱量小，工作效率更高。在服務(wù)器領(lǐng)域，他們正是IT人員夢寐以求的芯片。
6.固態(tài)硬盤
雖然固態(tài)硬盤在上個世紀(jì)就已經(jīng)出現(xiàn)，但是最近才開始推出大量新產(chǎn)品，并且價格也大幅下降。在過去，固態(tài)硬盤主要用于那些需要盡可能高性能的應(yīng)用程 序。如今，固態(tài)硬盤已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，如使用固態(tài)硬盤做為外部緩存以提高應(yīng)用程序的性能。與傳統(tǒng)機(jī)械硬盤相比，固態(tài)硬盤的價格仍然偏高，但是與添加服務(wù)器內(nèi) 存條相比，它們還是便宜多了。
與傳統(tǒng)機(jī)械硬盤相比，固態(tài)硬盤不僅讀寫速度更快，而且支持更高的傳輸速率，更為省電。不足的是，固態(tài)硬盤的壽命較短，因為固態(tài)硬盤中的每一個單元的寫入次數(shù)有限。
5. NoSQL數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)正前所未有的流向每個角落。“SQL”與“數(shù)據(jù)庫”可以互換的日子正在快速消逝，部分原因是老式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法處理來自Web 2.0應(yīng)用的大量數(shù)據(jù)。
對于NoSQL數(shù)據(jù)庫這個概念，在剛提出時就遇到了很大的挑戰(zhàn)，因為目前幾乎所有的大型應(yīng)用采用的都是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，或者說SQL數(shù)據(jù)庫。 NoSQL的推出，無異于一場革命。NoSQL數(shù)據(jù)庫對于那些如安全日志或者系統(tǒng)日志等結(jié)構(gòu)化不強(qiáng)的數(shù)據(jù)而言，使用起來很順手。另外，因為缺少對數(shù)據(jù)的控 制，NoSQL數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)的速度也很快。
4. I/O 虛擬化
I/O虛擬化解決了運(yùn)行諸如Vmware、微軟Hyper-V等虛擬化軟件的服務(wù)器所出現(xiàn)的問題。當(dāng)大量的虛擬機(jī)在一個單一服務(wù)器上運(yùn)行時，I/O 將成為一個重要的制約VM與網(wǎng)絡(luò)通信以及VM聯(lián)接后端存儲的瓶頸。I/O虛擬化不僅可以在一個單一服務(wù)器上更加容易的在跨多VM分配帶寬，它還為動態(tài)管理 物理服務(wù)器池和存儲池找到了一個解決方案。
3.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除
數(shù)據(jù)是所有公司的血液。問題是如何處理這些數(shù)據(jù)。據(jù)IDC觀察，企業(yè)的數(shù)據(jù)每18個月就會翻一倍，直至存儲系統(tǒng)崩潰。導(dǎo)致這一問題的原因經(jīng)常是因為 要遵守公司保存信息與文件的規(guī)定。更為重要的是這些數(shù)據(jù)在商業(yè)價值方面都沒有有效期。對多年前的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以幫助用戶把握發(fā)展趨勢，預(yù)見未來，預(yù)測客 戶的行為等等。
為此，我們必須要找到一種可以降低數(shù)據(jù)存儲量，又無需犧牲有用數(shù)據(jù)。在這里我們要感謝重復(fù)數(shù)據(jù)刪除。
2.桌面虛擬化
桌面虛擬化已經(jīng)出現(xiàn)在了我們身邊。你可能會說，桌面虛擬化在上世紀(jì)九十年代中期就已經(jīng)出現(xiàn)。不過，今天的桌面虛擬化已經(jīng)從我們大多數(shù)人在兩年前或三前年所想象的有很大區(qū)別。另一個里程碑是：新技術(shù)以桌面管理程序形式出現(xiàn)。
1. MapReduce
MapReduce是Google在2004年提出的一個軟件架構(gòu)，主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算，它通過把對數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作，將其分發(fā)給網(wǎng) 路上的每個節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)可靠性。在Google內(nèi)部，MapReduce得到廣泛的應(yīng)用，比如分布排序、Web連接圖反轉(zhuǎn)和Web訪問日志分析等。提到為什么 將MapReduce放在第一位，InfoWorld解釋說：
某種程度上來說，這是考慮到MapReduce的獨(dú)特創(chuàng)新，它使得從前只能在大型商業(yè)硬件上所做的事情，在普通的PC機(jī)上即可操作——處理千兆級別 的數(shù)據(jù)。在亞馬遜的Amazon Elastic MapReduce產(chǎn)品中，以Web服務(wù)的方式很好地應(yīng)用了MapReduce的實(shí)現(xiàn)——Apache Hadoop。而且，MapReduce還被集成進(jìn)一些來自IBM、Oracle等公司的主流解決方案，現(xiàn)在它們云計算所用的服務(wù)器中可能就跑著 MapReduce