[[221321]]

　　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。

　　開(kāi)發(fā)人員應(yīng)該對(duì) 2018 年的機(jī)遇感到興奮，產(chǎn)品和工具圍繞著諸如區(qū)塊鏈、聊天機(jī)器人、無(wú)服務(wù)器功能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界的項(xiàng)目中變得足夠成熟。與此同時(shí)，許多開(kāi)發(fā)人員會(huì)擔(dān)心，在不影響安全性和性能的前提下，他們將無(wú)法更快地交付代碼和功能。但這方面也有好消息。

　　對(duì)于開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，2018 年的定義是，在抓住轉(zhuǎn)型新機(jī)遇的同時(shí)，在應(yīng)對(duì)壓力的同時(shí)，要做得更多，質(zhì)量更高。以下是有關(guān)這些力量將在未來(lái)一年如何發(fā)揮作用的 10 個(gè)預(yù)測(cè)。

　　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。

　　考慮一家公司從一家離岸制造商訂購(gòu)產(chǎn)品。這些產(chǎn)品通過(guò)船運(yùn)公司發(fā)貨，通過(guò)海關(guān)，通過(guò)另一家船運(yùn)公司，最后到達(dá)買(mǎi)方。今天，每個(gè)步驟的驗(yàn)證和調(diào)節(jié)主要通過(guò)電子郵件和電子表格進(jìn)行，其中涉及很多人和過(guò)程。區(qū)塊鏈通過(guò)不可撤銷(xiāo)的對(duì)區(qū)塊鏈分類(lèi)賬的更新，消除了手工流及和解，當(dāng)最少數(shù)量的參與者說(shuō)，“是的，這部分交易發(fā)生了。”

　　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

　　人們已經(jīng)厭倦了需要多個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序來(lái)做同樣的工作，就像三種不同的航空公司應(yīng)用程序一樣，通過(guò)不同的方式辦理登機(jī)手續(xù)并獲得登機(jī)牌。一種更好的方法是提供同樣的功能，但是通過(guò)手機(jī)消息上最流行的應(yīng)用程序。消息傳遞有三個(gè)具有吸引力的元素:即時(shí)、表達(dá)性和會(huì)話性，不需要培訓(xùn)。由于人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步，人們將會(huì)使用 Facebook Messenger、Slack、微信、WhatsApp 或像亞馬遜 Alexa 或谷歌 Home 這樣的語(yǔ)音助手，來(lái)問(wèn)問(wèn)題，并從智能機(jī)器人那里得到答案。

　　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(hù)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。員工也可能是機(jī)器人的巨大受益者，比如詢(xún)問(wèn)他們已經(jīng)離開(kāi)了多少個(gè)假期，提交了一張幫助辦公桌的票，或者訂購(gòu)了一臺(tái)替換的筆記本電腦，在那里，系統(tǒng)甚至知道員工有哪些筆記本電腦符合資格，并且可以根據(jù)他們的訂單提供狀態(tài)更新。考慮到對(duì)你自己的員工基礎(chǔ)的試驗(yàn)更寬容，開(kāi)發(fā)人員可能會(huì)首先利用他們的“造人”能力來(lái)建立和測(cè)試員工面對(duì)的機(jī)器人。

　　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)槟惚仨毴ソ铀麄儯瑔?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。就這樣做。兩個(gè)例子:

　　費(fèi)用審批程序會(huì)注意你的報(bào)銷(xiāo)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。

　　分析應(yīng)用程序了解底層數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)用戶(hù)提出的問(wèn)題，以及公司其他用戶(hù)對(duì)相同數(shù)據(jù)集的問(wèn)題，并且每一天都提供了一個(gè)新的見(jiàn)解，分析人員可能沒(méi)有想到。當(dāng)組織收集更多的數(shù)據(jù)時(shí)，人工智能可以幫助我們了解需要問(wèn)哪些問(wèn)題的數(shù)據(jù)。

　　開(kāi)發(fā)人員需要弄清楚哪些數(shù)據(jù)對(duì)他們的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序非常重要，如何從事務(wù)中觀察和學(xué)習(xí)，哪些業(yè)務(wù)決策將從這種主動(dòng)的人工智能中獲益最多，并開(kāi)始進(jìn)行試驗(yàn)。嵌入式人工智能可以預(yù)測(cè)你需要什么，在合適的時(shí)間通過(guò)合適的媒體發(fā)布信息和功能，包括在你需要它之前，并自動(dòng)完成你今天手動(dòng)完成的許多任務(wù)。

　　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。

　　但是要想有效，機(jī)器學(xué)習(xí)必須在一個(gè)領(lǐng)域特定的環(huán)境中進(jìn)行調(diào)整和訓(xùn)練，該環(huán)境包括它將分析的數(shù)據(jù)集和它將回答的問(wèn)題。例如，設(shè)計(jì)用于識(shí)別安全分析師異常用戶(hù)行為的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序?qū)⑴c設(shè)計(jì)用于優(yōu)化工廠機(jī)器人操作的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序非常不同，這可能與基于微服務(wù)的應(yīng)用程序的依賴(lài)映射的設(shè)計(jì)非常不同。

　　開(kāi)發(fā)人員需要更加了解領(lǐng)域特定的用例，了解要收集什么數(shù)據(jù)，應(yīng)用什么樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及要問(wèn)什么問(wèn)題。開(kāi)發(fā)人員還需要評(píng)估特定領(lǐng)域的 SaaS 或打包應(yīng)用程序是否適合給定的項(xiàng)目，因?yàn)樾枰罅康呐嘤?xùn)數(shù)據(jù)。

　　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)。

　　您需要容器編排的 Kubernetes。平臺(tái)應(yīng)該為您的 Kubernetes 集群服務(wù)，而不是為您的 Kubernetes 集群處理升級(jí)、備份、恢復(fù)和補(bǔ)丁。Kubernetes 每六個(gè)星期航行一次，所以這個(gè)平臺(tái)應(yīng)該有滾動(dòng)部署和自我修復(fù)。

　　您需要為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)提供 Cassandra。您應(yīng)該希望備份(在計(jì)劃中是增量的或完整的)、補(bǔ)丁、集群、擴(kuò)展和高可用的 Cassandra 集群，由平臺(tái)來(lái)管理。

　　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。假設(shè)你想建立一個(gè)旅行預(yù)訂功能來(lái)預(yù)訂/取消航班、酒店和租車(chē)。每個(gè)操作都可以構(gòu)建為一個(gè)以不同語(yǔ)言編寫(xiě)的無(wú)服務(wù)器函數(shù)，如 Java、Ruby、JavaScript 和 Python。沒(méi)有應(yīng)用程序服務(wù)器在運(yùn)行我的代碼;相反，只有在需要時(shí)，函數(shù)才被實(shí)例化并在基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)上執(zhí)行。

　　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摹ふ以品?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(hù)體驗(yàn)監(jiān)視和配置中淹沒(méi)數(shù)據(jù)。此外，這些不同類(lèi)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)洌鹊取?/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(hù)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(zhuān)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)洹Ｊ褂冕槍?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(xiě)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(lèi)似任務(wù)的標(biāo)志。開(kāi)發(fā)人員、安全專(zhuān)業(yè)人員和最終用戶(hù)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。