如果企業采用大數據技術，那么必然會使用云計算技術，因為云平臺已經成為存儲和處理大量數據的標準平臺。隨著云計算巨頭致力于爭奪市場領先地位，云計算服務將在2020年迅速增長。而在云中成功地駕馭這些動態信息需要采用大數據進行分析，并清理混亂信息。

現代云計算堆棧依靠Kubernetes進行容器編排。預計2020年將在Kubernetes上啟用大數據和人工智能工作負載方面取得進展，而Alluxio公司創始人兼首席技術官 Lioyuan將其稱之為“Kubernetifying”分析堆棧。

Lioyuan說，“雖然容器和Kubernetes在無狀態應用程序(如Web服務器和自包含數據庫)中表現特別出色，但在高級分析和人工智能方面，我們還沒有看到大量的容器使用。到2020年，虛擬主機，我們將看到人工智能和分析工作負載在Kubernetes上變得更加主流。‘Kubernetifying’分析堆棧將意味著通過將數據從遠程數據倉庫移動到K8s集群以獲得更緊密的數據位置，從而解決數據共享和彈性問題。”

Information Builders公司兩位副總裁Eric Raab和Kabir Choudry表示，目前，云原生分析應用程序數量龐大，并且由于這一原因，云計算將在2020年至關重要。

Raab和Choudry說：“如今使用商業智能和分析工具的組織分為三類：當前在云中運營工作負載的組織、將工作負載遷移到云中的組織，以及計劃將工作負載遷移到云中的組織。雖然他們過去可能因為擔心自己平臺的架構是否設計用于集成和利用云生態系統而受到阻礙，但現在有一些經過驗證的解決方案是專門為基于云計算的運營而構建的。2020年將看到更多的企業將工作負載遷移到云平臺，利用云原生解決方案的可用性、可擴展性和靈活性。”

Teradata公司云計算營銷總監Brian Wood預測，企業將在所有新分析工作負載的部署中采用云優先策略。

他說：“預計IT部門將默認使用公共云，以支持任何業務計劃，而不僅僅是現有基礎設施的容量擴展。與公共云供應商簽訂的“或者使用，或者失去”批量購買協議將促使企業IT部門盲目地選擇云部署位置而不是解決方案適合性，這讓他們的領導感到遺憾。實現短期預算目標的狂熱將勝過深思熟慮的規劃和戰略投資的審慎智慧。”

公共云已經得到了大多數媒體的關注。但Cloudian公司首席營銷官Jon Toor預測，到2020年，私有云將重新出現。

Toor說，“擁有大規模存儲需求(如醫療保健、科學研究、媒體和娛樂業)的企業在管理容量密集型工作負載(可達到數十PB)方面面臨獨特的挑戰。私有云通過提供公共云的規模和靈活性好處，以及在現場存儲的性能、訪問、安全和控制優勢來應對這些挑戰。”

云計算的簡單性和靈活性是一大優勢。但是，基于云計算的實用程序的定價并不適合所有工作負載。Splice Machine公司首席執行官Monte Zweben說，云計算當前的數字化轉型計劃為DX 2.0。

他說：“云計算之所以盛行，是因為很多用戶認為可以節省成本。一些急于遷移到云平臺的企業完成了第一階段項目，并意識到他們擁有與之前運行的應用程序相同的應用程序，這些應用程序不會利用新的數據源來讓他們使用人工智能。事實上，他們的運營支出實際上已經增加了，因為運營商節省的成本被一直在運行應用程序的云計算資源的成本所淹沒，而這些資源在內部部署之前已實現資本化。”

Quest Software公司研發團隊的軟件工程高級經理Yinghua Qin表示，混合計算的興起意味著傳統的數據中心將消失。

他說：“在未來幾年中，隨著云計算服務、物聯網和其他創新限制了傳統數據中心所能提供的優勢，我們可以預見傳統數據中心將會消亡。企業將需要根據業務需求而不是物理位置來定位計算工作負載，因此，企業將開始移動到混合云，以便提供更靈活的基礎設施。”

隨著企業尋求結合本地資源和基于云計算資源的方式，混合環境正在增長。Ensono公司公共云總經理Sean Roberts指出，弄清楚如何管理云計算和本地資源的混合并不是一件容易的事，但是新興的管理平臺將有所幫助。

Roberts說：“主要的云計算運營商開始意識到他們不能擁有所有的工作負載，大多數公司將采用多云策略。因此，在競爭中開辟控制管理平臺這條新戰線。例如微軟公司推出其Azure Arc技術，這套技術旨在將Azure服務和管理引入任何基礎設施，從而使微軟云計算客戶端能夠跨AWS和Google Cloud的云平臺管理資源。”

Sazzala Reddy說。公共云在大部分人看來是相似的，這將使云平臺更加難以區分。作為回應，云計算將在本地部署。