2018年軟件開發(fā)的預(yù)測(cè)

來源：湖北國(guó)菱計(jì)算機(jī)科技有限公司-荊州網(wǎng)站建設(shè)-荊州軟件開發(fā)-政府網(wǎng)站建設(shè)公司 時(shí)間：2018-01-22

區(qū)塊鏈、NLP、AI驅(qū)動(dòng)的工具、機(jī)器學(xué)習(xí)、無服務(wù)器計(jì)算和devops創(chuàng)新將在2018年改變開發(fā)者的生活。

1. 利用區(qū)塊鏈的B2B交易進(jìn)入生產(chǎn)階段

企業(yè)已經(jīng)開始了解從區(qū)塊鏈啟動(dòng)的交易中獲得的安全性、可靠性和效率。在未來的一年，開發(fā)人員將在整個(gè)金融服務(wù)和制造供應(yīng)鏈中實(shí)施許多區(qū)塊鏈用例。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N技術(shù)，它可以使組織之間的高效、安全、不可變、可信的交易成為可能，而這些交易可能不會(huì)完全相互信任，從而消除中介。

區(qū)塊鏈云服務(wù)將帶來可伸縮性、彈性、安全性以及與企業(yè)系統(tǒng)的預(yù)構(gòu)建集成，使開發(fā)人員更容易將重點(diǎn)放在業(yè)務(wù)用例上，而不是底層的hyperledger fabric實(shí)現(xiàn)。

2. 聊天機(jī)器人經(jīng)常與顧客和員工進(jìn)行真正的對(duì)話

開發(fā)人員使用新的智能的bot構(gòu)建云服務(wù)，可以快速地制造能夠理解客戶意圖、維護(hù)會(huì)話狀態(tài)的機(jī)器人，并在與后端系統(tǒng)集成的過程中智能地響應(yīng)。想象一下你在電影中看到的一件連衣裙的圖片，然后把照片傳給你最喜歡的服裝店的機(jī)器人，它使用圖像識(shí)別和人工智能來推薦相似的服裝。

3. 按鈕消失了：AI變成了app界面

人工智能成為UI，意味著使用應(yīng)用和服務(wù)的同步、請(qǐng)求-響應(yīng)模型逐漸消失。智能手機(jī)仍然是“低智商”，因?yàn)槟惚仨毴ソ铀麄?，啟?dòng)一個(gè)應(yīng)用程序，要求做一些事情，最終得到回應(yīng)。在新一代智能應(yīng)用程序中，該應(yīng)用將通過推送通知啟動(dòng)交互。讓我們更進(jìn)一步，使用人工智能的應(yīng)用程序、機(jī)器人或虛擬個(gè)人助手將知道該做什么、何時(shí)、何地以及如何做。費(fèi)用審批程序會(huì)注意你的報(bào)銷模式，開始自動(dòng)審批費(fèi)用報(bào)告的99%，只會(huì)讓你注意到需要你注意的罕見報(bào)告。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)采用實(shí)際的、特定領(lǐng)域的用途

機(jī)器學(xué)習(xí)正從晦澀的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移到主流應(yīng)用程序開發(fā)領(lǐng)域，這都是因?yàn)樵诹餍械钠脚_(tái)上可以預(yù)先構(gòu)建模塊的可用性，而且在處理大型的歷史數(shù)據(jù)集時(shí)，它非常有用。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，最有價(jià)值的洞察力來自于背景，你以前做過什么，你問過什么問題，別人在做什么，正常的和反常的活動(dòng)是什么。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)，開發(fā)人員可以構(gòu)建智能應(yīng)用程序來生成建議、預(yù)測(cè)結(jié)果或做出自動(dòng)化的決策。

5. DevOps走向無操作

我們都同意devops對(duì)于幫助開發(fā)人員快速構(gòu)建新的應(yīng)用程序和特性非常重要，同時(shí)保持高質(zhì)量和性能。devops的問題是開發(fā)人員需要花費(fèi)他們60%的時(shí)間在方程的操作一邊，從而縮短開發(fā)的時(shí)間。開發(fā)人員必須集成各種持續(xù)集成和持續(xù)交付(CICD)工具，維護(hù)這些集成，并隨著新技術(shù)的發(fā)布不斷更新CI / CD工具鏈。每個(gè)人都有CI，但沒有太多的人做CD。開發(fā)人員會(huì)堅(jiān)持使用云服務(wù)來幫助鐘擺在2018年回歸開發(fā)。這將需要更大的自動(dòng)化。

Docker提供了打包、可移植性以及進(jìn)行敏捷部署的能力。您需要CD作為Docker生命周期的一部分。例如，如果您正在使用容器，一旦您將代碼更改提交給Git，那么構(gòu)建的默認(rèn)構(gòu)件應(yīng)該是具有新版本代碼的Docker映像。此外，映像應(yīng)該被自動(dòng)推送到Docker注冊(cè)表中，并將一個(gè)容器從映像部署到devtest環(huán)境中。在QA測(cè)試和部署到生產(chǎn)之后，應(yīng)該為您處理容器的編排、安全性和擴(kuò)展。商業(yè)領(lǐng)袖正在向開發(fā)者施壓，要求他們更快地提供新的創(chuàng)新;devops模型必須為開發(fā)人員騰出更多的時(shí)間使其成為可能。

6. 開源作為一種服務(wù)，加速了開源創(chuàng)新的消費(fèi)

開源模式仍然是創(chuàng)新的最佳引擎之一，但實(shí)現(xiàn)和維護(hù)創(chuàng)新往往過于復(fù)雜。例如:您想要一個(gè)流數(shù)據(jù)/事件管理平臺(tái)，所以您可以轉(zhuǎn)向Kafka。當(dāng)您開始在規(guī)模上使用Kafka時(shí)，您必須設(shè)置額外的Kafka節(jié)點(diǎn)和負(fù)載平衡大型Kafka集群，隨著Kafka的新版本的發(fā)布更新這些集群，然后將此服務(wù)與您的其他環(huán)境集成起來。

開發(fā)人員將越來越多地尋找云服務(wù)，以便在處理這些技術(shù)的操作和管理方面的同時(shí)，從開放源碼中提供所有的高速創(chuàng)新。

7. 無服務(wù)器計(jì)算的架構(gòu)在生產(chǎn)中會(huì)變得很大

無服務(wù)器架構(gòu)的吸引力是顯而易見的:當(dāng)需要基于某個(gè)事件執(zhí)行我的代碼時(shí)，基礎(chǔ)架構(gòu)被實(shí)例化，我的代碼被部署和執(zhí)行，而我只在代碼運(yùn)行的時(shí)候被收取費(fèi)用。

對(duì)于開發(fā)人員來說，將無服務(wù)器的函數(shù)串在一起執(zhí)行復(fù)雜的事務(wù)會(huì)帶來新的挑戰(zhàn):描述如何將這些函數(shù)鏈接在一起，調(diào)試分布式事務(wù)，并決定如何在一個(gè)函數(shù)的鏈上失敗，從而創(chuàng)建補(bǔ)償事務(wù)來取消不適當(dāng)?shù)母?。尋找云服?wù)和開放源碼工具，比如FN項(xiàng)目，通過幫助開發(fā)人員輕松地管理服務(wù)器功能的編程、組成、調(diào)試和生命周期管理，并在筆記本電腦或on - prem服務(wù)器或任何云上部署和測(cè)試它們，從而繁榮發(fā)展。關(guān)鍵是要選擇一個(gè)提供最大可移植性的無服務(wù)器平臺(tái)。

8. 關(guān)于容器的唯一問題是“為什么不呢?”

容器將成為開發(fā)/測(cè)試工作的默認(rèn)值，并成為生產(chǎn)應(yīng)用程序的常見內(nèi)容。在開源創(chuàng)新和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的驅(qū)動(dòng)下，希望在安全性、可管理性、編制、監(jiān)控和調(diào)試方面持續(xù)改進(jìn)。容器為驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代開發(fā)的許多趨勢(shì)提供了構(gòu)建塊，包括微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)、云本地應(yīng)用程序、無服務(wù)器函數(shù)和devops。

容器在任何地方都是沒有意義的——例如，當(dāng)您需要一個(gè)更規(guī)定性的云平臺(tái)時(shí)，例如集成PaaS或移動(dòng)PaaS，但是這些更高級(jí)別的云服務(wù)將自己運(yùn)行在容器上，并且將是證明規(guī)則的異常。

此外，軟件許可模型用于高價(jià)值、商業(yè)、現(xiàn)場(chǎng)的軟件，將不得不接受容器采用的傳播。軟件的定價(jià)模型必須支持“打開”和“關(guān)閉”許可，因?yàn)槿萜鞅粚?shí)例化、放大和縮小。

9. 軟件和系統(tǒng)可以自我修復(fù)、自我調(diào)節(jié)和自我管理

開發(fā)人員和生產(chǎn)操作團(tuán)隊(duì)正在從日志、web /應(yīng)用程序/數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)視和用戶體驗(yàn)監(jiān)視和配置中淹沒數(shù)據(jù)。此外，這些不同類型的數(shù)據(jù)都是豎向的，所以您必須將許多人帶入一個(gè)房間來調(diào)試問題。然后就是知識(shí)轉(zhuǎn)移的問題:開發(fā)人員花了大量的時(shí)間來講述他們的應(yīng)用程序的輸入和輸出、設(shè)置的閾值、用于監(jiān)視事務(wù)的服務(wù)器拓?fù)?，等等?/p>

通過聚合大量的數(shù)據(jù)到一個(gè)存儲(chǔ)庫(kù)(在日志、性能指標(biāo)、用戶體驗(yàn),和配置,例如),并應(yīng)用大量的計(jì)算能力,機(jī)器學(xué)習(xí),和專用算法,基于云計(jì)算的系統(tǒng)管理服務(wù)將大大緩解性能/日志/配置監(jiān)視。這些云服務(wù)將通過觀察事務(wù)來建立基線，通過觀察事務(wù)(從必須管理閾值來節(jié)省ops團(tuán)隊(duì))，并了解與事務(wù)自動(dòng)關(guān)聯(lián)的服務(wù)器拓?fù)?。使用針?duì)這些基線的異常檢測(cè)，系統(tǒng)管理服務(wù)將自動(dòng)能夠告訴開發(fā)人員，當(dāng)事情偏離正常的行為時(shí)，并能夠顯示特定事務(wù)的問題的根源。

開發(fā)人員需要考慮如何在編寫應(yīng)用程序時(shí)利用這種自動(dòng)化，以便能夠在云中這些智能管理系統(tǒng)之上創(chuàng)建自管理應(yīng)用程序。

10. 高度自動(dòng)化的安全性和遵從性努力成為開發(fā)人員的新同盟

盡管開發(fā)人員通常認(rèn)為安全性和遵從性是“其他人的工作”或“交付代碼的瓶頸”，但基于機(jī)器學(xué)習(xí)和交付的綜合安全性和遵從性機(jī)制的出現(xiàn)，將有助于使這些努力與快速的開發(fā)步調(diào)一致。具體地說，高度自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)防御將被部署到“上游”，以識(shí)別和糾正開發(fā)和“下游”的潛在安全風(fēng)險(xiǎn)，從而自動(dòng)調(diào)整公司的安全配置文件，以適應(yīng)正在進(jìn)行的應(yīng)用程序和環(huán)境變化(識(shí)別攻擊、修復(fù)漏洞和評(píng)估持續(xù)的遵從性)。

在某些情況下，這種保護(hù)是必要的，持續(xù)的合規(guī)評(píng)估是GDPR和類似任務(wù)的標(biāo)志。開發(fā)人員、安全專業(yè)人員和最終用戶都將受益于在devops生命周期中更加嚴(yán)格的、自動(dòng)化的安全方法。