隨著市場環境的不斷變化，企業高管近年來都異常關注數字化轉型，數字化轉型似乎已是大勢所趨。各行各業都在加快創新步伐，致力于在數字化轉型過程中獲得更大優勢。毋庸置疑，體驗如此具有變革性的事物需要在企業各個層面進行根本性的變革，弱化企業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，數據和應用以及受安全策略影響的領域中，企業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字體驗時，企業領導者應該考慮哪些潛在的現實因素呢？
借助現代IT架構交付高質量終端用戶體驗
在數字化轉型過程中，現代IT架構可幫助企業了解數字計劃的執行情況及用于提高性能的基礎設施狀況。傳統網絡依賴于硬件，并使用碎片化且經常低效運行的技術，進而導致不同地點間的網絡性能不均衡。于IT而言，歐洲服務器租用
云服務器，對依賴于網絡的應用和服務進行性能管理是一項具有挑戰性的工作，因為他們無法全面了解所有網絡需求活動，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絡則擁有一個管理平面，這使得IT人員可以選用正確的網絡路徑，對網絡流量進行適當的優先級分配，并確保所有位置的網絡穩健運行。這些網絡還將整合從數據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。
在安全層面，機器學習和人工智能技術正成為非?？煽康?哨兵"。現今的網絡安全系統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的威脅和漏洞。舉例來說：如果你擁有了一個已更新的數據庫、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，可能對網絡安全帶來致命傷害。
一些新型和未來的網絡威脅將持續進化，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，它們只會持續不斷地發現異常和威脅，但效果遠比人工安全模式更快更好。
網絡將更有彈性
最終，因系統具備一定的適應能力，directadmin安裝，所以可借助機器學習和人工智能技術進行自我修復。目前，大多數傳統IT系統（基礎設施）都很脆弱，且不具有組織性。系統穩定性極差，甚至只要一個突破點就能造成系統故障問題。但機器學習和人工智能技術則可以幫助系統自動發現漏洞并進行修復，使其更具靈活性和安全性。現今人們在處理網絡攻擊狀況時，都是人為確定攻擊發生的位置并試圖防止網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絡的安全性。機器學習和人工智能技術就像是"應對網絡攻擊的疫苗"，不僅能針對攻擊本身進行防御，還能防御該種攻擊的"變體"。
未來網絡的發展前景良好。我們正處在一個高度顛覆期，且具有通過現代IT架構提高數字性能的巨大潛力。先進的技術正在推動各行各業的數字轉型計劃，相反，技術也會為數字化轉型貢獻一份力量。
