Modern Trends in IT

By Crishantha NanayakkaraHead Of Technology, ICTA

@crishantha (Twitter)

Global Trends in 

Information Technology

Platform 1.0Platform 1.0Platform 1.0Platform 1.0

Platform 2.0Platform 2.0Platform 2.0Platform 2.0

Platform 3.0Platform 3.0Platform 3.0Platform 3.0

(1980s to 1990s)

(2000 - 2010)

(2010 onwards)

Platform 1.0Platform 1.0Platform 1.0Platform 1.0

● Centralized processing platform● The Main­Frame era● IBM domination● Hardware companies dominated● Still there are platform 1.0 implementations

Platform 2.0Platform 2.0Platform 2.0Platform 2.0

● Distributed processing platform● Rapid improvement in low cost computers / servers● Invention of TCP/IP and the Internet● Middleware, Messaging Systems, App Servers, Web 

Servers, etc● Software only companies started to grow

The Layered Architecture

MiddlewareMiddleware

Enterprise Application

Enterprise Application

Enterprise Application

Enterprise Application

Enterprise ApplicationEnterprise Application

Enterprise Application

7

SOA

Source: Open Source SOA

SOA

Platform 2.0 IssuesPlatform 2.0 IssuesPlatform 2.0 IssuesPlatform 2.0 Issues

● Platform 2.0 infrastructure was not able to handle the scalability aspect for the increased growth in demand for the services

● Social media pushed to store more unstructured data than the structured data, which traditional databases could not handle

● With the heavy load of data, the demand for a real time analytical systems were needed

Platform 3.0Platform 3.0Platform 3.0Platform 3.0

● Processing Data in the Cloud (Cloud Computing)● Integrate mobile devices with the enterprise APIs● Incorporate new sources of data to the Internet of 

things (IoT)● Manage and share data that has high volume (Big 

Data)● Turn the data into usable information through 

analytics (Big Data Analytics) ● Ability to build software cheaply and fast, deploy it 

instantly (DevOps)

- The Modern Generation

Cloud ComputingCloud Computing

12

● Built on the Virtualization concept● Virtualization Software creates virtual 

servers with pooled resources● It is easy..

– To create virtual servers – To provide resources on demand– To manage– To self provision– To meter / bill the usage 

13

14

Source: http://www.zdnet.com/article/what-is-docker-and-why-is-it-so-darn-popular/

15

Traditional HW Model vs Cloud Model

16

The Deployment Models

PublicCloud

PrivateCloud

HybridCloud

17

The Deployment Models

18

The Service Models

IaaS(Infrastructure As

A Service)

PaaS(Platform AsA Service)

SaaS(Software As

A Service)

Amazon EC2GoGrid

WSO2 StratosCloudFoundryWindows Azure

Amazon EC2GoGridRackspaceJoyent

SalesForce

Network Architects Application Developers End Users

19

Application Program Interfaces (APIs)Application Program Interfaces (APIs)

● An API is a set of programming instructions and standards for accessing a Web­based software application or Web tool. 

● A software company releases its API to the public so that other software developers can design products that are powered by its service.

● Mobile applications are heavily using these lightweight APIs 

Source: http://www.programmableweb.com/news/who-belongs-to-api-billionaires-club

23

Open DataOpen Data

Open Data

Big DataBig Data

● Facebook is one of big data's biggest champions, and it claims to operate the largest single Big Data clusters anywhere, with more than 100 petabytes of disk space

● The site stores more than 250 billion photos, with 350 million new ones uploaded every day

● Uses Hadoop, Hive and Hbase as the core technologies in the back end

A new generation of technologies and architectures, designed to economically 

extract VALUE from very large VOLUMES of a wide variety of data by enabling high­

VELOCITY capture, discovery, and/or analysis.

The Three Vs of Big Data

● Volume – Big● Variety – From different sources and types● Velocity – Frequency of its generation: how  

quickly the data arrives and is stored, and how quickly it can be retrieved

The Three Vs of Big Data

The Digital Universe● From 2005 to 2020, the digital universe will grow from 130 

exabytes to 40,000 exabytes, or 40 trillion gigabytes. 

According to IDC,  the Big Data technology and service market was about US$4.8 billion in 2011. The market is projected to grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 37.2% between 2011 and 2015. By 2015, the market size is expected to be US$16.9 billion.

[Source: IDC. Worldwide Big Data Technology and Services 2012­2015 Forecast.]

Gartner reported that more than 65 billion devices were connected to the internet by 2010. By 2020, this number will go up to 230 billion

[Source: https://www.gartner.com/doc/1799626]

● Over a history that spans more than 30 years, SQL database servers have traditionally held gigabytes of  information — and reaching that milestone took a long time. 

● In the past 15 years, data warehouses and enterprise analytics expanded these volumes to terabytes. 

● And in the last 5 years, the distributed file systems that store Big Data now routinely house petabytes of information. 

The Statistics

p

Reference: Hadoop In Action 

Hadoop Architecture

HDFS

Hadoop Eco System

NoSQL

Internet Of ThingsInternet Of Things(IOT)(IOT)

The next mega era in Computing

IoT  is  a  network  of  uniquely  identifiable endpoints/objects  that  communicate  using  IP connectivity without human interaction.

Here, all the objects will be “on­line” and ready to serve you automatically.

(World Wide IOT Taxonomy, 2015 ­ IDC)

AT&T Digital Life Tablet App

● A number of important technology changes have coincided to enable the rise of the IOT, 

– including cheap sensors, – inexpensive bandwidth, – cheap processing, – smart phones, – wireless coverage, – big data, – open­source technology, – IPv6 

● The worldwide IoT market will grow from $655.8 billion in 2014 to $1.7 trillion in 2020  (IDC).

● Today 43% of world wide IoT revenue comes from manufacturing, transportation and smart cities

● Within next 5 years all industries should come up with a business plan for an IoT initiative

● By 2018, 60% of IT solutions will be “Open Sourced” allowing IoT markets to form

Because Open Sourced products are– Open – No vendor locking– Better Community based development, which is 

good for complex systems like IoT– Most Big Data options are open source.

Thank YouThank You