2024年10大软件开发趋势

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随着 2024 年的到来,技术进步和不断变化的市场需求正在推动软件开发领域继续呈指数级增长。对于组织和工程师来说,及时了解这些模式不仅有用,而且是保持竞争力的基础。在本文中,我们研究了预计将在 2024 年产生巨大影响的关键编程改进模式。


2024年计算机编程通用标准

作为 2024 年 IT 业务特征的整体编程改进方法将进一步结合人工智能和 ML 进步、区块链的使用和多运行时微服务。AR 和 VR 的广泛使用同样将继续塑造业务。此外,软件工程师将更加强调网络保护和经济编程改进。在这一部分中,我们将详尽地研究这些模式中的每一个。

人工智能与机器学习的融合,人工智能和机器学习不再是流行语;它们是当前编程改进的基本组成部分,为有用性和执行性设定了新的准则。从有先见之明的计算到机器人化的代码审查,人工智能/机器学习创新正在提升不同企业的效率和能力。

引入先进的 ChatGPT 功能,包括生成代码和文本的能力,以及基于文本提示的人工智能驱动图像创作的重大进步,是 2023 年最引人注目的创新之一。

开发人员越来越多地使用 AI 驱动的编码工具。这不仅加快了编码过程,还有助于减少人为错误。例如,GitHub 的 Copilot 使用 AI 实时向开发人员推荐代码片段和整个功能。同样,Tableau 等 AI 驱动的分析工具使企业能够比以往更高效地从数据中获取见解。


区块链超越加密货币

区块链正在超越加密货币。优先考虑增强安全性和卓越质量的移动应用程序激增,导致基于区块链的应用程序的采用增加。

面向区块链的软件(BOS)系统的基本特征包括:

  1. 数据复制:数据被复制并存储在数千个系统中,大大增强了数据安全性。
  2. 需求验证:在进行任何交易之前,BOS系统会检查交易要求,以确保它们符合成功验证的标准。
  3. 顺序事务日志记录:BOS将交易记录在按时间顺序排列的日志中,该日志由通过共识算法设置的相互连接的块组成。
  4. 公钥加密:BOS中的交易过程基于公钥加密,确保交易的安全和可验证。 然而,区块链也有其局限性:可扩展性和能耗仍然是其更广泛采用的障碍。

多运行时微服务

微服务架构是一种将软件应用程序开发为一套小型、可独立部署和模块化服务的方法,每个服务都在自己的进程中运行,并与轻量级机制(通常是基于 HTTP 的 API)进行通信。

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2024年,微服务架构有望继续增长,逐步演进为多运行时微服务。这也称为 MACH 架构(Microservices-based, API-first, Cloud-native, and Headless)。MACH 架构允许用各种编程语言编写不同的服务,使用不同的数据存储技术,并部署在不同的运行时环境中。运行时的多样性迎合了每个服务的特定需求和特征,从而为应用程序的每个组件提供了更加定制和优化的方法。

多运行时微服务架构的主要优势在于它能够利用各种技术和平台的优势。例如,需要高计算能力的服务可以部署在专门为此类任务设计的运行时环境中,而另一个处理实时数据处理的服务可以利用针对速度和低延迟优化的不同环境。这种方法不仅确保每个服务在其理想环境中运行,而且还有助于更轻松地更新和维护,因为对一个服务的更改不一定会影响其他服务。

此外,多运行时微服务支持更敏捷的开发过程,允许团队同时处理不同的服务,而无需依赖。


网络安全是 2024 年的重中之重

网络威胁的日益复杂使安全成为 2024 年软件开发的关键方面。集成高级安全协议并利用 AI 进行威胁检测正在成为标准做法。重点正在从被动安全措施转向主动安全措施:

  • 强调 DevSecOps:公司正在将安全性集成到其 DevOps 流程中,从而创造一种文化,使安全成为所有利益相关者的共同责任。这种方法可确保安全注意事项是整个软件开发生命周期中不可或缺的一部分。
  • 零信任架构:传统的基于边界的安全模型正在被零信任框架所取代,该框架的运作原则是“从不信任,始终验证”。这意味着验证每个用户和设备,无论他们是在组织网络内部还是外部。
  • 增加加密的使用:随着数据泄露事件的增加,使用强大的加密方法来保护传输中和静态数据的趋势越来越大。先进的加密技术,如同态加密,正在获得牵引力,允许在加密的同时处理数据。
  • 专注于安全代码实践:人们越来越重视对开发人员进行安全编码实践的培训。这包括定期代码审查、漏洞测试,以及使用静态和动态分析工具在开发阶段识别和缓解安全漏洞。
  • 网络安全网格的兴起:这个概念指的是一种灵活的模块化安全方法,其中每个设备都有自己的安全性,如防火墙和网络保护措施。它有助于创建响应速度更快、适应性更强的安全基础设施,能够处理现代网络威胁的动态性质,使整个网络更加安全。

进一步采用AR和VR

随着 AR 和 VR 技术变得越来越容易获得,多个行业对此类应用程序的需求正在飙升:

  • 教育:VR 改变了教育方式,实现了交互式历史、地理和科学课程,并通过虚拟手术模拟提供无风险的医疗培训。例如,通过 Google Expeditions 和其他教育 AR 应用程序,学生可以探索历史遗迹、解剖虚拟动物或检查复杂主题的 3D 模型。
  • 医疗:例如,AR 应用程序 AccuVein 有助于定位静脉以便于针头插入,以及将 3D 模型叠加到患者解剖结构上的手术计划工具,以实现精确的手术指导。
  • 商业:VR 越来越多地用于商业原型设计、员工培训和客户服务。在房地产行业,公司利用 VR/AR 提供虚拟房产之旅和 AR 应用程序,以在购买之前可视化家具或装修在空间中的外观。

我们期待 2024 年激动人心的发展,其中包括:

超逼真的虚拟现实:VR现在可以模拟现实世界的感觉,如下雨的感觉或夏季草地的气味,模糊了虚拟和现实之间的界限。而且这种趋势将会增长。
社交 VR 平台的扩展:社交 VR 平台允许实时互动、举办虚拟派对、参加音乐会和参与多人游戏。
人工智能在VR中的集成:人工智能通过适应用户行为,创建响应个人偏好和行动的动态环境,实现个性化体验。


可持续软件开发

随着环境问题的日益严重,绿色计算和可持续软件实践正受到关注。开发人员越来越关注环保解决方案,支持绿色软件基金会和可持续网络宣言等倡议,以促进节能编码实践。这需要开发代码来减少服务器处理、加载时间和数据请求。

可持续软件开发的关键方面包括:

  • 软件优化:简化代码以减少能源使用并提高性能。
  • 部署:仅根据需要使用资源,例如惰性函数和基于云的应用程序,以最大程度地减少能源浪费。
  • 集成:减少系统之间的数据处理,以避免不必要的数据使用。
  • 存储数据:限制存储的数据量及其在系统中的保存时间长度。
  • 数据大小:尽可能使用较小尺寸的媒体,以减少存储和处理需求。
  • 重构:定期更新软件以删除过时或未使用的功能。
  • 避免使用第三方组件:减少对消耗更多资源的大型外部组件的依赖。
  • 软件架构:使用可提高效率和降低能耗的架构。
  • 数据中心选择:选择致力于绿色实践的托管服务。

计算机科学

在未来的一年里,我们预计关键计算领域将取得进步:功能即服务、云和边缘计算,尤其是量子计算。

无服务器计算 (FaaS) 无服务器计算或功能即服务 (FaaS)
正在兴起,其中 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions 处于领先地位。FaaS 允许开发人员在不管理基础设施的情况下构建和运行应用程序和服务,从而实现更高效、更具成本效益的开发流程。

  • 一个值得注意的例子是 Netflix 在其流媒体平台中将 AWS Lambda 用于各种目的。Netflix 利用 Lambda 执行视频编码、处理用户身份验证和管理后端流程等任务。当用户上传视频时,将触发 Lambda 函数,将内容编码并处理为适合跨不同设备流式传输的各种格式。这使得 Netflix 能够根据需求动态扩展资源,而无需配置或管理服务器,从而确保为用户提供无缝的流媒体体验,同时优化成本。
  • Spotify 利用 Google Cloud Functions 在其音乐流媒体平台中处理各种后端任务。触发函数来管理用户认证,处理用户生成的内容,并执行其音乐推荐算法的后端任务,确保用户的无缝和个性化体验。
  • IBM 的子公司 The Weather Company 使用 IBM Cloud Functions 来处理和分析大量天气数据。无服务器功能使他们能够执行实时数据处理、生成预报,并根据用户的位置向用户提供个性化的天气警报,而无需管理底层基础设施。

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这些 FaaS 解决方案以事件驱动架构为特征,可根据请求自动触发执行,并根据需要调整资源使用。其可扩展性和响应能力简化了开发过程,特别适用于高流量应用程序。无服务器计算越来越多地与物联网、聊天机器人和虚拟助手集成。


云计算的扩展

到 2024 年,云原生技术将经历实质性的发展。预计它们将变得更加用户友好,在IT目标方面提供增强的性能、节省成本和更大的灵活性。Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform 以及国内的阿里云,华为云等扩展了其服务,提供更高级的分析、机器学习功能和更好的安全功能。

这促使公司迁移到云,以实现更好的数据管理、增强协作和提高安全性。


边缘计算的激增

边缘计算是一种 IT 架构,它在网络边缘处理客户端数据,尽可能靠近数据源。通过使计算更接近数据源,边缘计算可以减少延迟并增强实时数据处理能力。

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这一趋势对于需要即时数据分析的应用至关重要,例如自动驾驶汽车(例如,特斯拉的自动驾驶汽车依赖于边缘计算)和智能城市技术。在医疗保健领域,边缘计算可确保数据隐私,并实现基于人工智能的实时监测和分析患者的病情。该技术还可以通过优化公交时刻表、调节车道和潜在引导自动驾驶汽车流量来改变城市交通管理,展示其多功能性和在不同领域的影响。边缘计算对于采用智能电网至关重要,可以帮助企业有效地管理能源消耗。


量子计算:一个新领域

量子计算是一种高级计算形式,它使用量子比特或量子比特而不是经典比特。利用叠加和纠缠等量子力学原理,它允许以传统计算机无法达到的速度处理数据。该技术对于密码学、优化和分子模拟等复杂任务特别有效,可提供成倍增长的解决方案。

虽然量子计算的广泛采用还有很长的路要走,但对软件开发的连锁反应已经开始显现。领导者包括IBM,Microsoft,Google,D-Wave和Amazon等重量级公司。IBM 凭借其 Quantum System One 和 Two 成为领跑者,具有高达 127 个量子比特的强大处理器。Microsoft专注于拓扑量子比特,将它们集成到其Azure云平台中,以实现更广泛的可访问性。谷歌的量子人工智能实验室旨在开发一种实用的通用量子计算机,而 D-Wave 则专注于量子退火,以应对复杂的优化挑战。亚马逊通过其 AWS 量子联网中心和 Amazon Braket 正在为量子计算创建广泛的基础设施。


编程语言

到 2024 年,编程将继续由 Python 主导,Rust 的采用率将显着增加。

Python 的主导地位

Python 仍然是一种占主导地位的编程语言,因其简单性、多功能性和强大的库支持而受到青睐。它广泛用于 Web 开发、数据分析、人工智能和科学计算。

根据 PYPL 指数,Python 是最受欢迎的编程语言,增长率最高 (19%),该指数衡量语言教程在 Google 上搜索的频率。

2023 年 Stack Overflow 调查将 Python 确定为开发人员最需要学习的语言。自 2012 年以来,Python 首次超越 Java,不再只是排名前两位的 Web 应用程序开发语言之一。它还在五年内三次被授予TIOBE年度编程语言奖,这是对年度评级增长最大的语言的认可。Python 广泛的库范围可以轻松集成到代码中并扩展到更大的应用程序,为 Web 和桌面应用程序开发(包括系统操作)提供了广阔的可能性。


Rust 采用率的增长

Rust 编程语言的使用率正在上升,尤其是在性能和安全是关键优先事项的领域。其独特的功能使其成为系统级编程的理想选择。值得注意的是,Rust 越来越多地用于嵌入式系统,它防止内存错误和确保线程安全的能力至关重要。此外,它在云基础设施中的部署凸显了其在处理高性能计算任务方面的可靠性和效率。


应用开发

在应用程序领域,重要的趋势包括低代码和无代码平台的广泛采用、跨平台开发的进步以及渐进式 Web 应用程序的日益使用。

低代码和无代码平台的兴起

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低代码和无代码平台的兴起推动了软件开发的民主化。这些工具使个人能够以最少的编码知识来构建和部署应用程序,从而大大缩短开发时间。

Microsoft Power Apps和Bubble等平台使非技术用户无需编写代码即可构建应用程序。这些工具在开发业务应用程序时特别受欢迎,使公司能够在没有大型开发团队的情况下快速构建原型和部署解决方案。但是,此类平台无法解决复杂的定制开发任务。


渐进式 Web 应用程序 (PWA)

PWA(渐进式 Web 应用程序)的下载速度更快,资源密集度更低。它们离线工作,并在每次访问时自动刷新。从开发的角度来看,它们具有成本效益和效率,不同设备需要更少的版本,导致成本比原生应用程序低 3 到 4 倍。福布斯、星巴克和 Pinterest 等大公司都采用了这项技术。

PWA(渐进式 Web 应用程序)在开发人员中日益普及的一个关键因素是它们的平台独立性。这样就无需为移动设备、平板电脑和台式机创建单独的应用程序。开发的简单性并不是 PWA 唯一节省成本的好处。它们的创建速度也更快,维护成本更低。


跨平台应用开发

自移动应用程序出现以来,开发人员一直面临着为Android和iOS创建两个本机应用程序或单个跨浏览器应用程序之间的选择。原生应用程序由于其卓越的性能,主要主导了市场。

2023 年的重大发展将在 2024 年继续获得动力,即引入新工具,这些工具能够交付用户友好的跨平台解决方案,同时降低开发成本。

跨平台应用程序具有多种优势:

  • 覆盖面更广:可在多种操作系统(iOS、Android)上使用,增加潜在用户群。
  • 更快的开发时间:单个开发项目而不是多个本机应用程序加快了开发过程。
  • 一致的用户体验:跨平台应用程序在不同平台上具有统一的外观和感觉,从而增强了用户的熟悉度。
  • 共享代码库:代码可重用性和开发效率。
  • 更轻松的部署:在所有平台上同时推出更新。
  • 资源效率:需要更少的资源和更小的开发团队。
  • 成本效益:由于单个代码库用于多个平台,因此降低了开发和维护成本。
  • 流行的跨平台框架包括:React Native、Flutter、Ionic 等。

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