未來(lái)世界的12個(gè)軟件開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)-魔扣目錄

譯者 | 李睿

審校 | 重樓

預(yù)測(cè)軟件開(kāi)發(fā)的未來(lái)趨勢(shì)通常是一件困難的事情。因?yàn)槿藗兛偸瞧谕浖_(kāi)發(fā)領(lǐng)域中的新興趨勢(shì)和頻繁的變化能夠滿足市場(chǎng)不斷增長(zhǎng)的期望。這樣的趨勢(shì)也將主宰軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)的未來(lái)。在科技行業(yè)，有一些關(guān)鍵的發(fā)展趨勢(shì)需要考慮和預(yù)測(cè)。

分析這些未來(lái)的軟件開(kāi)發(fā)趨勢(shì)將使開(kāi)發(fā)人員能夠在競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位。最近的一項(xiàng)研究表明，到2024年，企業(yè)軟件的全球支出將達(dá)到約6720億美元，而且在不久的將來(lái)，沒(méi)有跡象表明軟件開(kāi)發(fā)市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)相反的趨勢(shì)。讓我們揭開(kāi)面紗，探索軟件開(kāi)發(fā)在未來(lái)的所有可能性。

2024年軟件開(kāi)發(fā)趨勢(shì)和發(fā)展預(yù)測(cè)

軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域?qū)⒑芸彀l(fā)生快速變化。軟件開(kāi)發(fā)行業(yè)中的一些部門(mén)可能會(huì)比其他部門(mén)受到更大的影響。

1.低代碼開(kāi)發(fā)中的增長(zhǎng)機(jī)遇

低代碼開(kāi)發(fā)是一種可視化的軟件開(kāi)發(fā)方法，通過(guò)優(yōu)化整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程來(lái)加速交付。它使開(kāi)發(fā)人員能夠自動(dòng)化和抽象軟件生命周期的每個(gè)階段，并簡(jiǎn)化各種解決方案的開(kāi)發(fā)。

低代碼解決方案帶來(lái)了一些好處，例如使整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程快速而簡(jiǎn)單。此外，隨著專(zhuān)業(yè)軟件人員的供不應(yīng)求，這一過(guò)程變得越來(lái)越受歡迎。

然而，低代碼開(kāi)發(fā)可能不會(huì)在未來(lái)持續(xù)下去，因?yàn)槭褂眠@一流程開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序并不強(qiáng)大，并且缺乏對(duì)升級(jí)的適應(yīng)性。

2.遠(yuǎn)程工作日益增長(zhǎng)

在過(guò)去的幾年，軟件開(kāi)發(fā)外包迅速普及，預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將持續(xù)下去。從商業(yè)的角度來(lái)看，將某些任務(wù)外包給專(zhuān)業(yè)公司，而不是在現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)成員中分配，其好處是不可估量的。

外包變得流行的主要原因是企業(yè)缺乏應(yīng)對(duì)當(dāng)前變化的資源。而企業(yè)將軟件開(kāi)發(fā)工作外包給專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)，以確保他們?cè)谔囟ǖ臅r(shí)間范圍內(nèi)獲得最好的結(jié)果。

雖然可以通過(guò)在內(nèi)部處理軟件工作來(lái)降低成本，但外包允許開(kāi)發(fā)人員專(zhuān)注于更復(fù)雜、更耗時(shí)的任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的更高目標(biāo)。

3.未來(lái)軟件開(kāi)發(fā)的云計(jì)算時(shí)代

對(duì)于大多數(shù)組織來(lái)說(shuō)，切換到云計(jì)算的服務(wù)并不是一種選擇，而是必需的舉措。云計(jì)算正逐漸成為各行業(yè)組織最主要的托管替代方案。

Facebook、eBay和Fitbit等科技公司完全采用云計(jì)算服務(wù)，這也在激勵(lì)其他企業(yè)這樣做。云計(jì)算的眾多優(yōu)勢(shì)包括：節(jié)省大量成本、提高安全性、使用簡(jiǎn)單、增強(qiáng)靈活性、易于維護(hù)以及無(wú)縫工作的能力。此外，許多基于云計(jì)算的服務(wù)為需要高效工作環(huán)境的人員提供云分析和工具。

4.進(jìn)入電子商務(wù)軟件時(shí)代

電子商務(wù)是一項(xiàng)充滿活力的業(yè)務(wù)，總是隨著技術(shù)、趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境而發(fā)展。新冠疫情顯著改變了這一行業(yè)的進(jìn)程，對(duì)相關(guān)企業(yè)產(chǎn)生了有利或不利的影響。

在疫情期間，消費(fèi)者行為發(fā)生了顯著變化，鼓勵(lì)企業(yè)使用電子商務(wù)平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)。這些平臺(tái)提升了客戶體驗(yàn)。根據(jù)Shopify公司發(fā)布的數(shù)據(jù)，2020年有超過(guò)1.5億客戶首次在網(wǎng)上購(gòu)物。

而在加拿大、法國(guó)、澳大利亞、英國(guó)和其他幾個(gè)國(guó)家，網(wǎng)上購(gòu)物者的數(shù)量迅速激增。2020年，這些國(guó)家有6%的人首次在網(wǎng)上購(gòu)物，而且這一比例還在繼續(xù)增長(zhǎng)。

5.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)展

人工智能正在顛覆傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)更高效的流程，提高生產(chǎn)率，并縮短上市時(shí)間。這是人工智能應(yīng)用在IT行業(yè)以驚人的速度增長(zhǎng)的原因。

根據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Tractica公司發(fā)布的研究報(bào)告，到2025年，全球部署人工智能技術(shù)產(chǎn)生的收入預(yù)計(jì)將達(dá)到1260億美元。人工智能技術(shù)幫助開(kāi)發(fā)人員在軟件開(kāi)發(fā)周期中提高效率。許多企業(yè)和開(kāi)發(fā)人員正在接受和利用這些技術(shù)，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為這些技術(shù)是軟件開(kāi)發(fā)的未來(lái)趨勢(shì)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于指導(dǎo)和幫助新手和經(jīng)驗(yàn)不足的工程師分析和修復(fù)應(yīng)用程序中的故障至關(guān)重要。這些技術(shù)支持基于云計(jì)算的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境(IDE)、智能編碼平臺(tái)和易于部署控制。

6.物聯(lián)網(wǎng)解決方案對(duì)軟件開(kāi)發(fā)未來(lái)的影響

物聯(lián)網(wǎng)為人們的日常生活和商業(yè)應(yīng)用帶來(lái)了大量意想不到但卻引人注目的機(jī)會(huì)。物聯(lián)網(wǎng)改變了互動(dòng)發(fā)生的時(shí)間。硬件和軟件都得到了發(fā)展。許多組織依賴于高質(zhì)量軟件程序的成功。

隨著數(shù)字化進(jìn)程的加快，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案。例如，物聯(lián)網(wǎng)有助于解決安全問(wèn)題。如果未經(jīng)授權(quán)的個(gè)人或組織破壞了企業(yè)的安全性，并獲得了對(duì)其數(shù)據(jù)和控制的訪問(wèn)權(quán)限，其后果可能相當(dāng)嚴(yán)重。

通過(guò)使用各種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以創(chuàng)建、開(kāi)發(fā)和實(shí)施安全性、集成和可擴(kuò)展性等多個(gè)方面。因此，基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案將以其在各種類(lèi)型運(yùn)營(yíng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)主導(dǎo)世界。

7.基于區(qū)塊鏈安全的未來(lái)軟件開(kāi)發(fā)

區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)建了一個(gè)本質(zhì)上安全的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它建立在加密、去中心化和協(xié)商一致的概念上，以確保交易的信心。大多數(shù)區(qū)塊鏈或分布式賬本系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)被組織成區(qū)塊，每個(gè)區(qū)塊包含一個(gè)交易或交易集合。

加密鏈中的每個(gè)新塊都連接到以前的所有區(qū)塊，因此幾乎很難篡改。程序?qū)夹g(shù)的依賴程度越高，被利用的危險(xiǎn)就越大。因此，隨著軟件解決方案數(shù)量的增加，對(duì)提高安全性的需求也在增加。

8. PWA在未來(lái)軟件開(kāi)發(fā)中的廣泛應(yīng)用

PWA是漸進(jìn)式Web應(yīng)用程序的縮寫(xiě)。這個(gè)應(yīng)用程序是使用人們都熟悉和喜歡的Web工具制作的，例如html、css和JS，但具有原生應(yīng)用程序的感覺(jué)和功能。

因此，用戶可以輕松訪問(wèn)他們的網(wǎng)頁(yè)。這意味著創(chuàng)建PWA比開(kāi)發(fā)原生軟件要快得多。此外，需要提供原生應(yīng)用程序中的所有功能，例如推送通知和離線支持。毫無(wú)疑問(wèn)，這是創(chuàng)造適用于各種平臺(tái)的移動(dòng)應(yīng)用的最具成本效益的方法之一。

9.實(shí)施網(wǎng)絡(luò)安全的必要性

網(wǎng)絡(luò)安全仍然是企業(yè)的重要責(zé)任，企業(yè)必須保護(hù)敏感數(shù)據(jù)以保護(hù)其項(xiàng)目免受網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的攻擊。隨著時(shí)間的推移，傳統(tǒng)的安全措施正在變得過(guò)時(shí)。

特別是金融機(jī)構(gòu)，必須能夠向客戶保證他們的數(shù)據(jù)在無(wú)法破解的數(shù)字鎖后面是安全的，這也是網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù)一直是一個(gè)熱門(mén)話題的原因。

網(wǎng)絡(luò)攻擊變得越來(lái)越狡猾和富有想象力，這意味著應(yīng)該加強(qiáng)安全以保護(hù)企業(yè)免受攻擊。網(wǎng)絡(luò)安全將在未來(lái)的軟件開(kāi)發(fā)和工程中發(fā)揮重要作用。

10.深度學(xué)習(xí)庫(kù)的應(yīng)用

由于深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別方面的影響，近年來(lái)，行業(yè)人士和學(xué)者越來(lái)越多地將深度學(xué)習(xí)集成到SE問(wèn)題中，這成為一種軟件發(fā)展趨勢(shì)。

深度學(xué)習(xí)使SE參與者能夠從自然語(yǔ)言文本中提取所需的數(shù)據(jù)，生成源代碼，并預(yù)測(cè)軟件缺陷等。以下是在軟件開(kāi)發(fā)中用于實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的兩個(gè)重要框架。

谷歌的TensorFlow：TensorFlow 2.0包括動(dòng)態(tài)圖、Python/ target=_blank class=infotextkey>Python兼容性和其他修改。此外，它還包括TensorFlow.js，它支持基于瀏覽器的人工智能框架使用。TensorFlow的另一個(gè)突破是TensorFlow Lite，它可以在移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上部署TensorFlow。此外，TensorFlow宣布TensorFlow Extended，這是一個(gè)在SE中部署機(jī)器學(xué)習(xí)管道的平臺(tái)。
Facebook的PyTorch：PyTorch是另一個(gè)廣泛使用的人工智能包，使動(dòng)態(tài)圖和Python成為主流。它對(duì)開(kāi)發(fā)人員更友好，并提供PyTorch Mobile，使用戶能夠在Android/IOS智能手機(jī)上使用PyTorch。當(dāng)與PyTorch Profiler一起使用以調(diào)試人工智能模型時(shí)，它增強(qiáng)了開(kāi)發(fā)人員友好性。

11.多模型和多用途數(shù)據(jù)庫(kù)的普遍使用

多模型數(shù)據(jù)庫(kù)是一種數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它支持使用單個(gè)后端組織多個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)模型。提供了一種統(tǒng)一的查詢語(yǔ)言和API，支持所有NoSQL模型，并允許它們?cè)趩蝹€(gè)查詢中組合。

多模型數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)提供支持各種商品和應(yīng)用程序的統(tǒng)一后端，有效地防止了碎片化。可以使用多語(yǔ)言持久化來(lái)構(gòu)建多模型數(shù)據(jù)庫(kù)。

這種方法的一個(gè)缺點(diǎn)是單個(gè)應(yīng)用程序通常需要許多數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)提供許多模型并支持幾個(gè)用例，這是一種日益增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

這些數(shù)據(jù)庫(kù)是Azure CosmosDB、PostgreSQL和SingleStore的前身。而在2024年，人們應(yīng)該看到支持多種模型和目的的其他數(shù)據(jù)庫(kù)。

12.主流的API技術(shù)

幾十年來(lái)，應(yīng)用程序編程接口(API)一直是為特定平臺(tái)(例如Microsoft windows)開(kāi)發(fā)的軟件開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵組件。

開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供商（從Salesforce到Facebook和google）最近都推出了開(kāi)發(fā)者友好的API，讓開(kāi)發(fā)者對(duì)這些平臺(tái)產(chǎn)生依賴。以下是將主導(dǎo)未來(lái)世界的三種最流行的API技術(shù)。

REST：REST是這些技術(shù)中最早的，創(chuàng)建于2000年左右。客戶機(jī)-服務(wù)器通信是使用萬(wàn)維網(wǎng)和HTTP技術(shù)完成的。它是最成熟和最常用的技術(shù)。
gRPC：gRPC是由谷歌公司開(kāi)發(fā)的基于傳統(tǒng)遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用技術(shù)的服務(wù)器到服務(wù)器數(shù)據(jù)傳輸API。在這種情況下，每個(gè)請(qǐng)求都被組織成一個(gè)函數(shù)調(diào)用。與使用文本格式進(jìn)行通信的REST不同，gRPC使用基于協(xié)議緩沖區(qū)的二進(jìn)制格式進(jìn)行通信。因此，在服務(wù)到服務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸方面，gRPC比REST更高效、更快。
GraphQL：如果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，Web客戶端到服務(wù)器的連接將包括多次往返。為了解決這個(gè)問(wèn)題，F(xiàn)acebook創(chuàng)建了GraphQL API。每個(gè)客戶端都可以描述特定用例的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，并使用GraphQL在一次訪問(wèn)中獲取所有數(shù)據(jù)。