在經歷了災難性的、受大流行影響的2020年之后，2021年是人類的復原力和反擊年。由于技術的進步，各國能夠為人們大規(guī)模地接種疫苗。對于軟件開發(fā)和IT行業(yè)來說，2021年是一個重要的年份，正如預期。

2022年，冠狀病毒變異和高科技促成的疫苗研究之間將出現一場進化的軍備競賽。對于軟件開發(fā)行業(yè)來說，目前的數字化趨勢將繼續(xù)下去，出現許多變化、創(chuàng)新和現有技術的新用途。

預測未來是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。像過去兩年一樣，我在這里預測2022年軟件發(fā)展的最重要趨勢。

1. 集中式基礎設施：云是新的規(guī)范

就像西方世界的幾個巨型大超市取代當地商店一樣，公共云將繼續(xù)取代區(qū)域性的數據中心。在未來幾年里，公共云也將成為企業(yè)、政府和初創(chuàng)企業(yè)的首選基礎設施。公共云現在是數字創(chuàng)新的溫床，這一趨勢將在2022年繼續(xù)。公共云在安全、區(qū)塊鏈的民主化方面也發(fā)揮著重要作用，并將許多創(chuàng)新以一種可獲得的方式帶給客戶。

Gartner預測，2022年公共云的收入將增長16%。

所以，如果你是數字公司的決策者，現在是時候認真對待云計算了。如果你是一名工程師，請通過創(chuàng)建一個免費賬戶或參加MOOC課程開始學習云計算。

2. 分散的基礎設施：邊緣的云

與公共云不同的是，我們希望將存儲、計算能力和AI/ML放在一個中心位置(可用區(qū)、區(qū)域)，邊緣計算將存儲、計算能力和AI/ML帶到客戶附近。低延遲場景(游戲)、網絡帶寬差(離岸站點)、沒有網絡、監(jiān)管要求、實時用例(聯(lián)網車輛)、智能和強大的設備(物聯(lián)網)是需要邊緣計算的場景。

隨著5G、Web 3.0和其他技術創(chuàng)新的興起，邊緣計算將在2022年及以后繼續(xù)看到廣泛的應用。同時，零售商將在未來幾年大規(guī)模采用邊緣計算。

像AWS、Azure和GCP這樣的公共云供應商也在通過提供許多邊緣計算服務而處于領先地位。

一項新的倡議，即"State of the Edge，"是為了實現邊緣計算的標準化。

3. 公共云：多云將獲得更多的動力

采用公共云的一個主要問題是供應商鎖定。一旦你把你的基礎設施、存儲和計算轉移到公共云供應商，你就被供應商鎖定了。許多企業(yè)試圖明智地使用多個供應商以避免供應商鎖定。不幸的是，這只是用多個供應商而不是一個供應商鎖定了企業(yè)。如果你不能在另一個公有云中使用一個公有云(如CosmosDB、AWS S3、BigTable)，總會有供應商鎖定的情況。

幸運的是，現在有一種反向趨勢，即提供與廣泛的公共云服務的API兼容的服務。MinIO(與S3兼容)、Aviatrix(云原生網絡)、Volterra(分布式云服務)、LightOS(云原生存儲)是眾多致力于提供云中立性的服務之一。

此外，谷歌正在努力將其流行的服務(BigQuery)引入其他公共云(AWS、Azure)。

4. 容器：Kubernetes將進入后臺，而Docker將反彈

容器化是現代IT行業(yè)的關鍵技術。Kubernetes在容器化的普及和民主化方面發(fā)揮了巨大作用。由于巨大的努力、精心的設計和實施，Kubernetes現在是一項堅如磐石的技術。它所扮演的角色與Linux在服務器世界中扮演的角色相同。由于其高瞻遠矚的設計(Operator、Volumn)，Kubernetes可以用于許多用例，而不會引入破壞性的變化。

隨著Kubernetes的成熟，在未來幾年內，Kubernetes的牽引力將減少。不要誤會我的意思，Kubernetes將是現代軟件開發(fā)的引擎。但我們將看到更多關于Kubernetes的新采用和用例的牽引力，而Kubernetes本身由于其成熟度，將緩慢發(fā)展。

與Kubernetes一樣，Docker也在容器化方面發(fā)揮了舉足輕重的作用。不幸的是，該公司在全盛時期努力使Docker貨幣化。Docker最近宣布從2022年起采用新的訂閱模式。

它的定價模式是可以承受的。考慮到它對現代云原生開發(fā)的貢獻，我祝愿Docker在其新的訂閱模式下取得成功。

5. 網絡安全：每個人都會認真對待安全問題

網絡安全對于初創(chuàng)企業(yè)或中型公司來說就像 "房間里的大象"。他們可以看到對網絡安全的需求，但由于缺乏資源，無法正確實施。只有大型企業(yè)才能負擔得起專門的安全團隊。

公共云供應商最重要的優(yōu)勢之一是，他們已經使網絡安全民主化?，F在，利用公共云服務，初創(chuàng)企業(yè)或中等規(guī)模的公司可以不費吹灰之力實施高度安全的應用程序。

公有云安全的一個缺點是，如果它被破壞，那么數百萬的公司將受到影響。2021年，公共云有一些高調的安全漏洞。

2022年，公共云和Linux將更努力地與安全工作。

另一個關于安全的問題是目前的開源開發(fā)模式。一個開發(fā)者往往在業(yè)余時間開發(fā)一個重要的核心模塊/庫。不幸的是，如果這個模塊/庫被破壞了，那么世界上幾乎所有的公司都會受到影響。其中一個引人注目的問題是log4j漏洞，它將影響世界上近一半的IT公司。

現在是大公司重新思考目前的開源模式的時候了，在這種模式下，開發(fā)者維護一個核心的軟件而沒有任何經濟利益和支持。

6. 區(qū)塊鏈：最后，生命開始于加密貨幣之外

區(qū)塊鏈經常與加密貨幣聯(lián)系在一起。每當有關于加密貨幣的造假事件發(fā)生時，區(qū)塊鏈技術就會受到批評。區(qū)塊鏈(分布式賬本)是21世紀最具顛覆性的技術之一。加密貨幣是其最知名的用例，但區(qū)塊鏈遠不止于加密貨幣。區(qū)塊鏈可以改變我們行業(yè)的許多領域，影響我們的日常生活。

在2021年，我們看到了區(qū)塊鏈的一個新的和高度流行的使用案例。NFT(Non-Fungible Tokens)。目前，NFT主要用于數字藝術。在2022年，我們將看到NFT將被用于其他用例。

現在人們正在認真對待區(qū)塊鏈，2022年區(qū)塊鏈技術將有巨大的支出。

區(qū)塊鏈經常因其大量的能源消耗而受到批評。許多區(qū)塊鏈公司現在正計劃從能源密集型的 "工作證明 "轉向節(jié)能的 "股權證明 "模式。以太坊，這個流行和廣泛使用的區(qū)塊鏈，將在2022年轉向綠色的 "權益證明 "模式。

7. 機器學習：AutoML和No-Code AI將使機器學習民主化

機器學習(ML)是另一項顛覆性技術，近年來取得了巨大的成功和采用。然而，根據其需求，機器學習專家大量短缺。此外，許多公司希望以有限的方式采用機器學習，而不雇用全職的、昂貴的機器學習專家。

AutoML(自動機器學習)是在沒有機器學習專家的情況下以有限的方式使機器學習使用自動化的新舉措。對于大多數用例，你需要一個機器學習專家。但對于某些用例，你可以使用AutoML來增強機器學習專家的能力，或者在沒有任何機器學習專家的情況下使用AutoML。在某種意義上，它類似于低代碼/無代碼倡議。AutoML在2021年得到了巨大的牽引力。

在2022年，我們將看到更多的AutoML的采用和創(chuàng)新，因為AutoML有一個廣闊的市場前景。

AutoML是更大的No-Code AI趨勢的一個子集。無代碼人工智能也將在2022年迎來普及和采用的高潮。

8. 人工智能：狹義人工智能將迎來大規(guī)模應用

與機器學習一樣，深度學習(AI)是另一項顛覆性技術，在過去十年獲得了大規(guī)模的采用和快速增長。在2022年及以后，人工智能將繼續(xù)看到更多的采用、資金、創(chuàng)新。

人工智能的圣杯之一是尋找 "通用智能"，即人工智能可以和人類一樣聰明(或更聰明)。我們離實現通用智能還很遙遠。但人工智能將更多地被用于 "狹義人工智能"，人工智能代理將在特定(狹義)領域協(xié)助/增強人類。2022年，我們將看到在許多非關鍵用例(如呼叫中心、IT)中更多地采用狹義人工智能，人工智能代理將使用狹義人工智能協(xié)助人類。

9. 深度學習庫：Tensor Flow將繼續(xù)統(tǒng)治

有許多人工智能庫，但有兩個從其他地方脫穎而出。谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch。

TensorFlow在其2.0版本中對自己進行了改造，并引入了動態(tài)圖、python友好性和許多其他變化。它還提供了Tensorflow.js來在瀏覽器中使用AI庫。Tensorflow的另一個創(chuàng)新是Tensorflow Lite，它提供了在移動和網絡上部署Tensorflow。Tensorflow還發(fā)布了Tensorflow Extended(TFX)，這是一個用于部署生產ML管道的端到端平臺。

PyTorch是另一個占主導地位的人工智能庫，它將動態(tài)圖和Python作為第一類公民引入。它對開發(fā)者也更加友好。它還發(fā)布了PyTorch Mobile，在Android/iOS設備上使用PyTorch。它通過PyTorch Profiler提供更多的開發(fā)者友好性，以調試大規(guī)模的人工智能模型。

TensorFlow仍然是最流行的人工智能庫。

來源： Stack Overflow Developer Survey, 2021

在2022年，Tensorflow將繼續(xù)成為主導的人工智能庫，因為它具有更好的可視化和大規(guī)模采用。

10. 數據庫：多模式和多用途的數據庫正在興起

在過去的幾年里，我們看到了使用適合特定使用情況的特殊數據庫的趨勢。

• 用于具有結構化數據的事務性用例的 RDBMS
• 用于低延遲、分布式數據庫的 寬列數據庫
• 分布式緩存的 鍵值存儲
• 用于極端關系型數據的 圖形數據庫
• 用于半結構化數據的事務性使用案例的 文件數據庫
• 用于全文和高級搜索的 搜索引擎(例如，基于位置的搜索)。
• 分布式SQL，用于低延遲的分布式數據庫，具有事務性保證。
• 用于數據倉庫和數據分析的 OLAP數據庫

這種方法的一個缺點是，我們經常需要為一個應用提供多個數據庫?，F在有一個新的趨勢，每個數據庫將提供一個以上的模型，并為一個以上的用例服務。PostgreSQL(多模型)，Azure CosmosDB(多模型，多用途)，SingleStore(OLAP和OLTP)是這些數據庫的先驅。在2022年，我們還將看到其他提供多模型和多用途的數據庫。

11. 數據密集型計算：Spark與公共云服務

Apache Spark幾乎已經取代了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，成為默認的數據密集型計算框架。Spark還使用相同的API提供近乎實時的流處理。

近年來，Apache Beam獲得了很大的吸引力，因為它提供了一個統(tǒng)一的編程模型來定義和執(zhí)行一個數據處理管道。Batch和Stream。谷歌的Cloud Dataflow是一個強大的服務，實現了Apache Beam。另外，Azure和AWS也提供了Batch處理服務。

如果你想與云無關，你應該使用Spark或Cloud Dataflow(GCP)。

12. 實時流：它是Flink與公共云服務的對比

雖然近乎實時的流媒體對90%的用例來說是足夠的，但有一些用例(欺詐檢測、異常檢測、基于規(guī)則的警報、實時數據的特別分析)，你將需要實時流。

在實時流方面，Apache Flink毫無疑問是市場領導者。它還支持Apache Beam API，并提供供應商中立的解決方案來處理實時流數據。

如果你想避免被供應商鎖定，你應該使用Flink而不是公共云的特定技術。而且，Flink比公共云供應商提供的類似服務更強大。

13. DevOps：現代DevOps的智能觀察能力

幾年前，可觀察性只對大型企業(yè)至關重要。然而，隨著云原生開發(fā)和微服務架構的迅速崛起，可觀察性對現代軟件開發(fā)至關重要。除了傳統(tǒng)的可觀察性(日志、監(jiān)控、追蹤)，我們還需要Kubernetes集群的遙測和拓撲數據。另外，我們將看到使用人工智能與時間序列數據庫來開發(fā)智能可觀察性平臺的趨勢。在2022年及以后，智能的、云原生的可觀察性將繼續(xù)增長。

14. 快速應用開發(fā)：低代碼/無代碼(LCNC)將繼續(xù)蓬勃發(fā)展

低代碼/無代碼(LCNC)倡議旨在降低開發(fā)網絡/移動應用程序的障礙，而不需要開發(fā)人員(或低數量的開發(fā)人員)。那我們在未來幾年仍然需要開發(fā)人員來構建應用程序。但也有許多用例，低代碼/無代碼框架/工具可以大大加快應用開發(fā)的速度。

在2022年，我們也將看到越來越多的LCNC的使用案例。

• 網絡/移動應用程序開發(fā)
• 網站和登陸頁面
• 使用對話流的智能聊天機器人
• 電子商務
• 機器學習
• 人工智能(視頻、音頻、圖像)
• 工作流程管理
• 使用RPA的流程自動化

15. 軟件架構：企業(yè)的微服務和微前臺

我們目前有三種后端應用開發(fā)的選擇。(模塊化)單片機、微服務和無服務器。它們都有各自的長處和短處，在特定的用例中大放異彩，而在其他用例中則失敗。微服務使應用開發(fā)成為可能，在這種情況下，多個團隊在特定的應用程序上工作。此外，微服務與云原生開發(fā)完美契合，因為較高的運營成本可以通過較低的代碼復雜性卸載到云端。因此，對于企業(yè)來說，微服務將是2022年的首選架構。

如果你想了解設計微服務架構的最佳實踐，那么你可以閱讀我的博客。

我們目前在前端應用開發(fā)方面有兩種選擇。Monolith和Micro-frontends。我們經常淡化前端應用的復雜性，因為大多數建筑師都是來自后端開發(fā)。但前端單片機和后端單片機一樣糟糕。因此，對于企業(yè)的前端開發(fā)，微前端將是2022年的首選架構。好消息是，所有流行的JavaScript前端框架都支持微前端。

16. 軟件開發(fā)：AI將協(xié)助開發(fā)人員和QA

我認為人工智能是人類的助手或幫手。人工智能可以幫助繁瑣的、可預測的、重復的、困難的任務，而人類可以專注于更多發(fā)人深省的、智能的任務。在軟件開發(fā)中，我們也必須做許多枯燥、可預測和重復的任務。人工智能可以使用GPT-3和其他NLP庫將這些任務自動化。人工智能已經被用來實現測試的自動化。

一些人工智能驅動的助手也可以為開發(fā)者自動生成源代碼。Tabnine, GitHub Copilot, Codota.雖然它們在協(xié)助軟件開發(fā)方面處于早期階段，還不是很成熟，但我預計這些人工智能驅動的代碼助手將在2022年成熟起來，這樣我們就可以更快地開發(fā)和交付。

17. 編程(主流)：Python將引領潮流

近年來，我們經歷了Python作為一種通用編程語言的迅速崛起。在流行的編程語言排名網站TIOBE上，最終，Python占據了領先地位，成為目前第一大編程語言。

來源： TIOBE

作為一個業(yè)余項目開發(fā)的編程語言，降低了進入編程的門檻，這對Guido van Rossum和Python的其他語言設計者來說是一個了不起的聲明。Python是簡練的、解釋性的、動態(tài)的、簡明的、簡單的、強大的。但Python的USP是它的簡單性和較低的入門門檻。Python是數據科學和數據工程領域的第一大編程語言。但在許多其他領域，它是第二或第三位的編程語言。

在2022年，Python將繼續(xù)占主導地位，因為許多新的開發(fā)人員將加入，他們可能會從Python開始。在選擇一種編程語言之前，仍然值得關注這個領域。以下是我對編程語言的建議。

• 網絡開發(fā)。JavaScript，TypeScript
• 后臺開發(fā)。Java, Golang, JavaScript, TypeScript
• 安卓開發(fā)。Kotlin
• iOS開發(fā)。Swift
• 系統(tǒng)編程。C, C++, Rust, Golang
• 數據科學/數據工程。Python

然而，如果你是一個學習新編程語言的新開發(fā)者，你可以從Python開始。

18. 編程(企業(yè))：Java反擊戰(zhàn)

在很長一段時間里，Java是無可爭議的第一大編程語言。它是解釋型的、適度復雜的、多線程的、垃圾收集的和強大的編程語言。此外，JVM是經過戰(zhàn)斗考驗的、強大的、成熟的，并且是業(yè)界最好的進程虛擬機之一。Java是大型、單體企業(yè)應用的完美選擇。

不幸的是，隨著微服務和無服務器的興起，Java處于不利地位，因為JVM似乎太大(內存占用率高)和太慢(啟動時間慢)。另外，在基于容器的現代開發(fā)中，容器的資源是有限的。因此，人們開始在云原生開發(fā)中使用靈活、小型、快速的語言，如Node.js、Golang。

最后，Java社區(qū)開始用GraalVM提供現代版的Java。這是一個JDK發(fā)行版，提供AOT編譯、多語言編程。此外，它可以直接編譯成Native代碼，完全適合云原生開發(fā)(內存占用少，首次啟動時間短)。另外，Java 17終于引入了許多現代功能(如模式匹配)，使Java對開發(fā)者具有吸引力。

憑借其嚴格的、無可比擬的向后兼容性、GraalVM、最新的變化，Java將在2022年成為企業(yè)軟件開發(fā)的第一大編程語言。

19. 客戶端網絡框架：企業(yè)的React和Angular

在現代網絡應用程序開發(fā)中，基于JavaScript/TypeScript的框架占主導地位，而且這一趨勢將在2022年繼續(xù)下去。有許多基于JavaScript/TypeScript的網絡框架，但有兩個框架從其他框架中脫穎而出。其中一個是Facebook的React。另一個是谷歌的Angular(Angular 2+)。React是這兩個框架中最流行的，沒有意見的，創(chuàng)新的，靈活的，對SEO友好的框架。另一方面，Angular是一個有主見的、端到端的、模塊化的、安全的框架，有嚴格的約定俗成的配置。Angular也是一個 "包含電池 "的框架，可以通過強大的CLI開發(fā)企業(yè)級的Web應用。

資料來源： NPM Trends

在2022年，React和Angular也將繼續(xù)引領網絡開發(fā)。雖然Vue.js是最受歡迎的框架，但由于安全問題和過于依賴一個人，它不會在行業(yè)中看到大規(guī)模的采用。

20. 服務器端框架(Java)：用于微服務和無服務器應用的本地框架

Spring MVC/Spring Boot是Java中最主流的服務器端框架。如前所述，Spring使用的是傳統(tǒng)的OpenJDK，在云原生Java開發(fā)中慢慢失去了它的魅力。Redhat的Quarkus是云原生開發(fā)的頭號框架，因為它使用GraalVM而不是傳統(tǒng)的OpenJDK。因此，由Quarkus開發(fā)的應用程序更小，啟動時間更快，而且更適合基于容器的開發(fā)。

最后，Spring已經宣布了Spring Native，它將使用GraalVM進行云原生開發(fā)。

它仍然是實驗性的，將在Spring 6發(fā)布時(2022年10月)發(fā)布。Spring Native的一個優(yōu)點是，你可以將你的Spring MVC項目轉換為Spring Native項目，而不需要重寫任何/少量代碼。

因此，如果你在2022年開發(fā)云原生Java應用，可以考慮使用其中一個Java原生框架。然而，對于單片式Java開發(fā)，你仍然可以使用基于傳統(tǒng)(OpenJDK)的框架(如Spring MVC)。

21. 應用程序開發(fā)：本機應用，更靈活

2022年，手機用戶的數量將繼續(xù)增長，應用程序的下載量也將繼續(xù)增長。2022年，預計將有1710億個App被下載。移動應用開發(fā)是當今軟件開發(fā)中的一個廣闊市場。

資料來源： Statista

目前，有四種方式來開發(fā)移動應用程序。本地應用開發(fā)、跨平臺應用開發(fā)、混合應用開發(fā)和基于云的應用。

本地應用開發(fā)和跨平臺應用開發(fā)是其中使用最多的。雖然本地應用開發(fā)是最昂貴的(在時間/資源方面)，但它提供了最大的靈活性。通常情況下，企業(yè)更喜歡本地應用開發(fā)的靈活性。

跨平臺應用開發(fā)提供了在iOS/Android上使用幾乎相同代碼的可能性。創(chuàng)業(yè)公司更喜歡這種方式，因為他們喜歡跨平臺應用開發(fā)的開發(fā)速度和較低的維護成本，但代價是靈活性較低。

2022年，由于跨平臺應用開發(fā)不如本地應用開發(fā)靈活，本地應用開發(fā)將處于領先地位。

22. API技術：REST、gRPC和GraphQL將同時存在

現代軟件開發(fā)通常是API驅動的開發(fā)。客戶端應用程序(網絡、移動)通過API調用與后端應用程序進行通信。同時，后端應用也通過API調用與對方進行通信。服務之間的通信是軟件開發(fā)行業(yè)的一個古老范式，有許多技術可以滿足這一要求。但在這些技術中，有三種技術脫穎而出。REST、gRPC和GraphQL。

REST是其中最古老的技術，開發(fā)于2000年。它使用萬維網和HTTP技術進行客戶-服務器通信。它是最成熟和最廣泛使用的。

谷歌創(chuàng)建了gRPC，作為一個基于舊的RPC(遠程過程調用)技術的服務器到服務器的通信API。在這里，每個請求都被結構化為一個函數調用。與使用文本格式(如JSON、XML)傳遞信息的REST不同，gRPC使用基于協(xié)議緩沖區(qū)的二進制格式。因此，與REST相比，gRPC在服務與服務之間的通信方面更有效率和速度。

如果數據結構復雜，網絡客戶端到服務器的通信就會有很多往返。為了緩解這個問題，Facebook在2015年開發(fā)了GraphQL API。在GraphQL中，每個客戶端可以為特定的用例定義數據結構的形狀，并在一次旅行中獲取所有數據。

從上面我們可以看到，這三種API技術(REST、gRPC、GraphQL)都有其擅長的用例，而角落里的用例則不那么好。在2022年，開發(fā)者和公司也會根據他們的用例使用這三種中的一種。