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            湖北國(guó)聯(lián)計(jì)算機(jī)科技有限公司
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            2018年軟件開(kāi)發(fā)的預(yù)測(cè)
            來(lái)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(kāi)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(wú)服務(wù)器計(jì)算和devops創(chuàng)新將在2018年改變開(kāi)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(kāi)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(lái)的一年,開(kāi)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(lái)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(lái)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(guò)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(kāi)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(jiàn)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(kāi)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(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),最有價(jià)值的洞察力來(lái)自于背景,你以前做過(guò)什么,你問(wèn)過(guò)什么問(wèn)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(kāi)發(fā)人員可以構(gòu)建智能應(yīng)用程序來(lái)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(wú)操作

            我們都同意devops對(duì)于幫助開(kāi)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(wèn)題是開(kāi)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(kāi)發(fā)的時(shí)間。開(kāi)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(méi)有太多的人做CD。開(kāi)發(fā)人員會(huì)堅(jiān)持使用云服務(wù)來(lái)幫助鐘擺在2018年回歸開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)人員騰出更多的時(shí)間使其成為可能。

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

            開(kāi)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(guò)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(kāi)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(lái)。

            開(kāi)發(fā)人員將越來(lái)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(kāi)放源碼中提供所有的高速創(chuàng)新。

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

            無(wú)服務(wù)器架構(gòu)的吸引力是顯而易見(jiàn)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(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō),將無(wú)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(lái)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(lái)取消不適當(dāng)?shù)母?。尋找云服?wù)和開(kāi)放源碼工具,比如FN項(xiàng)目,通過(guò)幫助開(kāi)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(wú)服務(wù)器平臺(tái)。

            8. 關(guān)于容器的唯一問(wèn)題是“為什么不呢?”

            容器將成為開(kāi)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(jiàn)內(nèi)容。在開(kāi)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(kāi)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(wú)服務(wù)器函數(shù)和devops。

            容器在任何地方都是沒(méi)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(kāi)”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(kāi)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(méi)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(lái)調(diào)試問(wèn)題。然后就是知識(shí)轉(zhuǎn)移的問(wèn)題:開(kāi)發(fā)人員花了大量的時(shí)間來(lái)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(guò)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(guò)觀察事務(wù)來(lái)建立基線,通過(guò)觀察事務(wù)(從必須管理閾值來(lái)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(kāi)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(wèn)題的根源。

            開(kāi)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(kāi)發(fā)人員的新同盟

            盡管開(kāi)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(kāi)發(fā)步調(diào)一致。具體地說(shuō),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(kāi)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(kāi)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。


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