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22個(gè)2022年軟件開發(fā)的趨勢預(yù)測及其解讀

發(fā)布時(shí)間:2022-10-26閱讀次數(shù):2955

   Md Kamaruzzaman是Medium的一位科技博文作者,更新頻率比我強(qiáng)不了多少,但他對軟件開發(fā)行業(yè)的認(rèn)識比我要強(qiáng)太多,畢竟專業(yè)出身的差距擺在這兒。Kamaruzzaman個(gè)人介紹是一位解決方案架構(gòu)師,同時(shí)也是一位科技作者、全棧開發(fā),專注在云和大數(shù)據(jù)方向,base德國。

   2019年底,我還在InfoQ的時(shí)候就策劃翻譯過他對2020年軟件開發(fā)的趨勢預(yù)測20個(gè)2020年軟件開發(fā)趨勢預(yù)測,反響非常好,好到出乎我的意料。坦白說過去幾年的開發(fā)者社區(qū)工作經(jīng)歷讓我深刻地認(rèn)識到,愿意抬頭看天的人永遠(yuǎn)是少數(shù),愿意每年去分析一下軟件開發(fā)行業(yè)的過去現(xiàn)在和未來的人就更少了,畢竟「墨菲定律」的存在就意味著永遠(yuǎn)有人的預(yù)測會翻車,貽笑大方,遠(yuǎn)不如報(bào)道幾篇某某云宕機(jī)了,某某研發(fā)刪庫了的八卦新聞性價(jià)比來得高。

   很有意思的一個(gè)事情是,研發(fā)同學(xué)往往并不直接與客戶打交道,多數(shù)市場動向和認(rèn)知觀察也往往來自于市場部門或開發(fā)者關(guān)系,但技術(shù)發(fā)展的趨勢往往卻與商業(yè)化直接掛鉤,這就導(dǎo)致了一個(gè)很有意思的現(xiàn)象,即——運(yùn)營/市場拿著研發(fā)一半的工資,卻還要時(shí)刻掌握市場動向,行業(yè)脈搏,用工程師能聽懂的語言反哺給研發(fā),最終保證技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)品迭代的路線不至于出現(xiàn)大的紕漏。

   這對于做開發(fā)者社區(qū)的同學(xué)來說,是先天的弊病和必須的要求,也是開發(fā)者運(yùn)營同學(xué)實(shí)現(xiàn)個(gè)人品牌能力和增值的一大出路。所以,其實(shí)各個(gè)行業(yè)都類似,愿意保持思考,持續(xù)學(xué)習(xí)的人,總是可以跑贏很多人,研發(fā)同理。

   廢話不多說,切入今天的正題。

   1、集中式基礎(chǔ)設(shè)施:云優(yōu)先是新的規(guī)范

   同往年一樣,第一條預(yù)測依舊跟云有關(guān),今年在基礎(chǔ)設(shè)施這個(gè)關(guān)鍵詞前面多出了一個(gè)集中式(Centralized)的前綴,這跟當(dāng)前云計(jì)算行業(yè)的下沉還是有關(guān)系的,如果關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)比較多的人,可能會覺得分布式云是現(xiàn)在的發(fā)展趨勢,但其實(shí)對于正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的非互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)而言,集中式的基礎(chǔ)設(shè)施仍舊是第一選擇。

   2022年,仍舊會是公有云快速發(fā)展的一年,Gartner預(yù)測2022年公有云的收入將增長16%,在互聯(lián)網(wǎng)以外的各個(gè)行業(yè),金融、政務(wù)、出行、工業(yè)、民生等多個(gè)行業(yè),公有云都會得到有效的利用。所以如果你是非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的決策者或從業(yè)者,現(xiàn)在開始認(rèn)真關(guān)注云計(jì)算還來得及。

   2、去中心化基礎(chǔ)設(shè)施:邊緣的云

   邊緣計(jì)算開始被廣泛關(guān)注,大概也就是最近兩年的事情,我看了一下2019年做的那篇趨勢預(yù)測里,其實(shí)沒有寫邊緣計(jì)算,但2021年的版本里已經(jīng)有了。跟公有云希望將存儲、計(jì)算能力和AI/ML集中在一個(gè)中心位置(可用區(qū)域)的特點(diǎn)不同,邊緣計(jì)算本身是一種去中心化的方式,它希望將存儲、計(jì)算能力和AI/ML部署在靠近用戶的地方。低延遲場景(游戲)、低網(wǎng)絡(luò)帶寬(離岸站點(diǎn))、無網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)管要求、實(shí)時(shí)用例(聯(lián)網(wǎng)車輛)、智能設(shè)備(物聯(lián)網(wǎng))這些都是需要邊緣計(jì)算的場景。

   再加上5G和Web 3等關(guān)鍵技術(shù)的興起,邊緣計(jì)算在2022及以后得到廣泛采用是很合理的預(yù)判。事實(shí)上最近兩年各大云廠商已經(jīng)在開始有意識地推邊緣計(jì)算的能力和產(chǎn)品了,我印象中國內(nèi)幾大云廠商都有相關(guān)的案例,比如我之前采訪過的華為云的KubeEdge。

   Kamaruzzaman提到了一項(xiàng)比較關(guān)鍵的動議——“State of the Edge”,旨在標(biāo)準(zhǔn)化邊緣計(jì)算技術(shù)?!皹?biāo)準(zhǔn)化”這個(gè)詞是我特別敏感的一個(gè)點(diǎn),因?yàn)閺纳虡I(yè)化的角度看,在沒有實(shí)現(xiàn)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)之前,商業(yè)化的拓展往往是雜亂無序或者說沒有核心優(yōu)勢的,而形成事實(shí)上或人為認(rèn)定的標(biāo)準(zhǔn)以后,商業(yè)化的動向才能更為明朗。畢竟三流企業(yè)做產(chǎn)品,一流企業(yè)做標(biāo)準(zhǔn)。

   3、公有云:多云將獲得更多的動力

   阻礙企業(yè)上云的一大絆腳石,就是廠商鎖定的問題。畢竟云廠商在商業(yè)信譽(yù)這塊上,總是或多或少存在一些黑歷史,要么硬盤壞了,要么剽合作伙伴方案,要么抄開源項(xiàng)目代碼。你把企業(yè)安身立命的核心資產(chǎn)、數(shù)據(jù)都放在某一家云上,且不說安全的問題,以后要想遷移都是個(gè)麻煩。

   所以多云、混合云的發(fā)展趨勢是實(shí)實(shí)在在肉眼可見的,Kamaruzzaman提到了很多致力于提供云服務(wù)中立性的API服務(wù),比如MinIO(兼容S3)、Aviatrix(云原生網(wǎng)絡(luò))、Volterra(分布式云服務(wù))、LightOS(云原生存儲)等。

   還有一點(diǎn)比較有意思的是,Google正在致力于將他們的流行服務(wù),比如Big Query引入到其公有云競爭對手AWS、Azure里,但這種現(xiàn)象在國內(nèi)的云計(jì)算行業(yè)是否有類似案例或者說未來會不會有類似案例,我個(gè)人表示懷疑……

   4、容器:K8s將成為基礎(chǔ),而Docker將會反彈

   如果要對現(xiàn)代IT產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)做個(gè)排名,容器毫無疑問將占據(jù)一席之地。在容器化技術(shù)的普及化中,K8s發(fā)揮了巨大的作用。背靠大廠(Google)、足夠努力、精心設(shè)計(jì)、快速迭代,才有了今天成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的K8s。

   但另一方面,隨著K8s技術(shù)的成熟,未來關(guān)于K8s本身的吸引力會持續(xù)減少,這有點(diǎn)類似于跨越鴻溝理論中的技術(shù)采用生命周期,K8s我認(rèn)為已經(jīng)到了晚期大眾這個(gè)階段。所以Kamaruzzaman表示,K8s已經(jīng)成為現(xiàn)代軟件開發(fā)的引擎,但也由于其本身的成熟度而導(dǎo)致進(jìn)展緩慢。從這個(gè)角度看,有點(diǎn)類似于Java。

   Docker是另一個(gè)在容器化歷史進(jìn)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用的技術(shù),不幸的是,即便在全盛時(shí)期,Docker也沒有找到商業(yè)化的終南捷徑,加上公司一系列的騷操作,在與K8s的正面對決中敗下陣來。

   2022年起,Docker宣布推出新的訂閱模式,繼續(xù)做著商業(yè)化的艱難探索。坦白說,這個(gè)小標(biāo)題預(yù)測的結(jié)論并非定論,更多是Kamaruzzaman基于Docker的歷史功績提出的美好祝愿,我其實(shí)也一樣。Docker是我對開源行業(yè)產(chǎn)生濃厚興趣的開始,希望它能有一個(gè)好的未來。

   延展閱讀:

   Docker麻煩大了

   5、網(wǎng)絡(luò)安全:每個(gè)人都會認(rèn)真對待安全

   對初創(chuàng)公司或者中型公司來說,網(wǎng)絡(luò)安全就像“房間里的大象”,他們可以看到網(wǎng)絡(luò)安全的需求,卻沒有足夠的資源去實(shí)現(xiàn)他。這其實(shí)也是公有云能迅速落地下沉的一大原因,初創(chuàng)企業(yè)不需要自己去搭建底層的基礎(chǔ)設(shè)施,也省去了網(wǎng)絡(luò)安全的防護(hù),只要部署在公有云上就行,其他的事交給云廠商。

   可當(dāng)云廠商遭到網(wǎng)絡(luò)攻擊,或者出現(xiàn)故障時(shí),受到影響的就絕不只是一家公司而已。事實(shí)上,2021年曝出來的云廠商高危漏洞也不在少數(shù),2022年公有云廠商和Linux都要在安全方面更努力地工作。

   除了云安全,另一個(gè)常見的網(wǎng)絡(luò)安全來源于開源軟件。之前奇安信有過相關(guān)數(shù)據(jù)報(bào)告,90%的開源軟件存在安全漏洞,這對于在開源軟件基礎(chǔ)上構(gòu)建起來的互聯(lián)網(wǎng)本身就是個(gè)令人不寒而栗的問題。幸運(yùn)的是,高危漏洞的利用沒有那么容易。不幸的是,很多世界流行的開源軟件,背后的維護(hù)者甚至只有兩三個(gè)人,比如2021年最受關(guān)注的log4j漏洞,影響了全世界近一半的IT公司。

   我們需要思考一個(gè)問題,為什么世界流行的開源項(xiàng)目卻得不到應(yīng)有的收益?為眾人抱薪者,不可使其凍斃于風(fēng)雪。

   6、區(qū)塊鏈:加密貨幣之外的生活終于開始了

   區(qū)塊鏈經(jīng)常與加密貨幣聯(lián)系在一起,每次有人被加密貨幣嘎了腰子,就有人開始痛罵區(qū)塊鏈技術(shù)。但從技術(shù)上來講,加密貨幣只是區(qū)塊鏈技術(shù)的一個(gè)實(shí)現(xiàn)方式,卻并非區(qū)塊鏈的全部或唯一用例。

   2021年區(qū)塊鏈一個(gè)非常流行的新用例是NFT(Non-Fungible Tokens),之前勇士隊(duì)球星庫里花了18萬美元買了一張NFT的頭像就火出了圈。雖然,我也不懂這玩意兒貴在哪了……

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   NFT目前更多用在數(shù)字藝術(shù)方面,但顯然可以期待它未來的使用場景。從這個(gè)點(diǎn)延伸出去可以看到,區(qū)塊鏈技術(shù)正在越來越為人所正視,注意是正視。IDC預(yù)測2022年區(qū)塊鏈技術(shù)的解決方案增長將達(dá)到75%,考慮到目前該項(xiàng)技術(shù)的普及程度,我覺得這個(gè)數(shù)字不算盲目樂觀。

   區(qū)塊鏈一個(gè)為人所詬病的點(diǎn)在于能源消耗,在國內(nèi)雙碳政策的前提下,區(qū)塊鏈要想獲得長遠(yuǎn)發(fā)展,必然還是需要做出一些改變的,像以太坊那樣,在2022年由能源密集型的“proof of work”模型轉(zhuǎn)向綠色的“proof of stake”模型。

   7、機(jī)器學(xué)習(xí):AutoML和無代碼人工智能將使機(jī)器學(xué)習(xí)民主化

   我之前策劃「稀土開發(fā)者大會」的時(shí)候,用過一句文案叫「機(jī)器都在學(xué)習(xí),你憑什么例外」。這個(gè)點(diǎn)說的就是機(jī)器學(xué)習(xí),但從實(shí)際的行業(yè)發(fā)展來看,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用規(guī)模還是受到不小的制約,最大的原因是——搞機(jī)器學(xué)習(xí)的專家太少了。第二個(gè)原因是——大多數(shù)公司不需要完全的機(jī)器學(xué)習(xí),有限的使用就夠了。

   AutoML就是在有限情況下實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)使用的一種方式。某種意義上,它就相當(dāng)于低代碼/無代碼,不同之處在于,低代碼/無代碼是降低開發(fā)的門檻,而AutoML是降低機(jī)器學(xué)習(xí)的使用門檻。

   8、人工智能:狹義人工智能將被廣泛采用

   我最近在看阿西莫夫的科幻系列,里面提到過的「機(jī)器人三大準(zhǔn)則」、由機(jī)器人協(xié)助建立的行星文明等等故事,講述的就是人工智能的終極目標(biāo)之一——讓AI可以和人一樣聰明,甚至更聰明。但從AI發(fā)展的60多年歷程里,我們離這個(gè)目標(biāo)還差得遠(yuǎn)。

   跟機(jī)器學(xué)習(xí)一樣,深度學(xué)習(xí)在過去十年間獲得了大量采用和快速增長,預(yù)計(jì)在未來仍將如此。人工智能發(fā)展的終極目標(biāo)在肉眼可見的當(dāng)前觸不可及,但讓人工智能代理在特定領(lǐng)域協(xié)助/增強(qiáng)人類還是問題不大的。

   9、深度學(xué)習(xí)庫:TensorFlow將繼續(xù)統(tǒng)治

   深度學(xué)習(xí)的輪子有很多,但你基本上可以只看這兩個(gè):Google的TensorFlow,Meta的PyTorch。

   TensorFlow在其2.0版本中進(jìn)行了自我更新,并引入了動態(tài)圖形、Python友好和許多其他變化。它還提供了Tensorflow.js以在瀏覽器中使用AI庫。其另一個(gè)創(chuàng)新是Tensorflow Lite,它提供了在移動和Web上部署Tensorflow的功能。Tensorflow還發(fā)布了Tensorflow Extended(TFX),這是一個(gè)用于部署生產(chǎn)ML管道的端到端平臺。

   PyTorch是另一個(gè)主要的人工智能庫,它引入了動態(tài)圖形和Python,對開發(fā)人員也更友好。它還發(fā)布了PyTorch Mobile,支持在Android/iOS設(shè)備上使用PyTorch。它通過PyTorch Profiler為開發(fā)人員提供了更多的友好性來調(diào)試大型AI模型。

   從Stack Overflow的調(diào)查數(shù)據(jù)來看,TensorFlow繼續(xù)保持統(tǒng)治地位似乎并沒有什么懸念。

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   10、數(shù)據(jù)庫:多模型、多用途數(shù)據(jù)庫正在興起

   過去幾年間,數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的一個(gè)趨勢就是用一種特定的數(shù)據(jù)庫去匹配特定的用例,比如:

   RDBMS:用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的事物

   Wide-Column Database:用于低延遲,分布式數(shù)據(jù)庫

   Key-Value Store:用于分布式緩存

   Graph Database:用于極端關(guān)系數(shù)據(jù)

   Document Database:用于具有半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的事物

   Distributed SQL:用于具有事務(wù)保證的低延遲,分布式數(shù)據(jù)庫

   OLAP Database:用于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析

   這種方法的一個(gè)缺點(diǎn)是,我們經(jīng)常需要為一個(gè)應(yīng)用程序使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫?,F(xiàn)在有一個(gè)新的趨勢,即每個(gè)數(shù)據(jù)庫將提供一個(gè)以上的模型并服務(wù)于一個(gè)以上的用例。PostgreSQL(Multi-Model)、Azure CosmosDB(Multi-Model,Multi-purpose)、SingleStore(OLAP和OLTP)是這些數(shù)據(jù)庫的先驅(qū)。

   11、數(shù)據(jù)密集型計(jì)算:Spark VS公有云

   Kamaruzzaman介紹道,Apache Spark幾乎已經(jīng)取代Hadoop生態(tài)系統(tǒng)成為默認(rèn)的數(shù)據(jù)密集型計(jì)算框架。Spark還使用相同的API提供接近實(shí)時(shí)的流處理。

   另一個(gè)獲得很多關(guān)注的開源框架是Apache Beam,其提供了一個(gè)統(tǒng)一的編程模型來定義和執(zhí)行數(shù)據(jù)處理管道:批處理和流處理。這個(gè)背后的身影少不了GCP、Azure和AWS。

   所以如果你不想用云,或許只有Spark一個(gè)選擇。

   12、實(shí)時(shí)流計(jì)算:Flink VS公有云

   這個(gè)點(diǎn)的意思跟上一條頗為類似,簡單來說就是,實(shí)時(shí)流計(jì)算這里,除了Flink啥都不推薦。即便要在公有云上用,也建議用Flink,感覺無腦上就行了。話說回來,確實(shí)在這個(gè)領(lǐng)域里我目前也沒見過有能跟Flink掰掰手腕的輪子。

   13、DevOps:現(xiàn)代DevOps的智能可觀測性

   幾年前,可觀測性只對大型企業(yè)至關(guān)重要。然而,伴隨著云本地開發(fā)和微服務(wù)架構(gòu)的迅速崛起,可觀測性對整個(gè)現(xiàn)代軟件開發(fā)都至關(guān)重要。除了傳統(tǒng)的日志記錄、監(jiān)控、跟蹤,還需要K8s集群的遙測、拓?fù)鋽?shù)據(jù)等等。

   其實(shí)DevOps這種理念一直處在持續(xù)的發(fā)展中,當(dāng)它跟AI結(jié)合時(shí)就變成了AIOps,當(dāng)它強(qiáng)調(diào)安全時(shí),就有了DevSecOps,輪子的實(shí)現(xiàn)有各種形態(tài),歸根結(jié)底還是看需求是什么。

   14、快速應(yīng)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(Low Code/No Code,簡稱LCNC)旨在降低開發(fā)Web/移動應(yīng)用的障礙,而無需開發(fā)人員(或少量開發(fā)人員)。在未來的幾年里,我們?nèi)匀恍枰_發(fā)人員來開發(fā)應(yīng)用程序。但也有很多用例表明,低代碼/無代碼框架/工具確實(shí)可以顯著加快應(yīng)用程序開發(fā)。

   整個(gè)2021年稱之為低代碼元年都不為過,這一年光是我見過的低代碼創(chuàng)業(yè)公司就不下三五家,一場關(guān)于低代碼是否業(yè)界毒瘤的爭論更是引爆了行業(yè)沸點(diǎn)。預(yù)計(jì)2022年,這些場景下會有更多低代碼/無代碼的身影:

   Web/移動App開發(fā)

   網(wǎng)站和登陸頁面

   使用對話流的智能聊天機(jī)器人

   電子商務(wù)

   機(jī)器學(xué)習(xí)

   人工智能(視頻、音頻、圖像)

   工作流管理

   使用RPA的過程自動化

   15、軟件架構(gòu):面向企業(yè)的微服務(wù)和微前端

   目前主流的后端架構(gòu)有三種選擇:單體、微服務(wù)和Serverless,三者各有優(yōu)勢、劣勢和適用的場景。對于微服務(wù)而言,其是云原生場景下絕佳的架構(gòu)選擇,從企業(yè)發(fā)展角度來看,不論是上云后的改造,還是云原生的架構(gòu)設(shè)計(jì),都以微服務(wù)為首選。

   前端領(lǐng)域的程序復(fù)雜性往往受到輕視,而微前端的思想內(nèi)核跟微服務(wù)是一樣的,都是為了解決復(fù)雜性而生,化整為零。因此可以暢想的是,微前端也會是未來前端開發(fā)的首選架構(gòu)模型,另一個(gè)好消息是,主流的JS框架都支持微前端。

   16、軟件開發(fā):人工智能將協(xié)助開發(fā)人員和QA

   軟件開發(fā)本身很有意思的一個(gè)地方在于,開發(fā)人員不喜歡做那些乏味的、可預(yù)測的、重復(fù)的臟活累活,所以各種輪子應(yīng)運(yùn)而生。研發(fā)們享受的是創(chuàng)作解決問題的解決方案,而非享受問題。人工智能在實(shí)現(xiàn)終極目標(biāo)之前,更多的價(jià)值往往就體現(xiàn)在這些地方上,比如使用GPT-3和NLP庫自動地完成這些任務(wù)。

   另外就是去年剛推出的一些自動生成代碼的工具,比如GitHub的Copilot。很多人喜歡玩梗說,AI已經(jīng)可以自己寫代碼,自己Debug了,程序員還有人要嗎?但實(shí)際上目前AI的能力仍舊是狹義層面的,但如果你只能、只會做臟活累活,那你確實(shí)比較危險(xiǎn),不是嗎?

   17、編程語言(主流):Python將引領(lǐng)潮流

   我剛?cè)胄心菚?,Python還沒今天這么火,那個(gè)時(shí)候大家討論的是Java和C語言,甚至Go語言在中國的熱度感覺都不比Python差??梢凰仓g,Python就在TIOBE編程語言排行榜上干到了第一名:

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   Python具有簡潔、解釋性、動態(tài)、門檻低等特性(然而我卻沒學(xué)會,從入門到放棄),這些在Python之禪里都有很直觀的體現(xiàn),更關(guān)鍵的是,Python并不僅僅局限在軟件開發(fā)行業(yè)里,很多做數(shù)據(jù)、圖表的行業(yè)同樣可以用Python實(shí)現(xiàn)很多工作。加上數(shù)據(jù)科學(xué)的火熱,Python的火爆不難理解。2021年P(guān)ython的登頂不會是曇花一現(xiàn),懸念或許在于,以后誰會把它頂下來?我個(gè)人期待Rust。

   18、編程語言(企業(yè)):Java反擊

   主流的企業(yè)級編程語言,很長一段時(shí)間里代名詞就是Java。Java的語言設(shè)計(jì),JVM的強(qiáng)大,共同構(gòu)筑了Java生態(tài)。但在云原生興起以來,Java其實(shí)受到了非常大的挑戰(zhàn)。我年前發(fā)過一條朋友圈專門聊過這個(gè)話題:

   目前看有兩個(gè)技術(shù)趨勢會對Java造成比較大的影響,一個(gè)是云原生,一個(gè)是Serverless。造成影響的原因跟Java語言的特性有關(guān),這門語言設(shè)計(jì)就是為了大型應(yīng)用復(fù)雜場景,而云,尤其是Serverless,更加適合輕量化、業(yè)務(wù)邏輯簡單的應(yīng)用。話說回來,其實(shí)制約云原生和Serverless發(fā)展的,也恰恰是在大型應(yīng)用復(fù)雜場景下的管理問題、安全問題。

   一個(gè)好消息是:Java社區(qū)一直在持續(xù)地迭代創(chuàng)新,保證Java的生命力。比如GraalVM等現(xiàn)代化的特性,在Java近幾年保持周期發(fā)布的當(dāng)下,憑借現(xiàn)代化特性的更新和嚴(yán)格且無與倫比的向后兼容性,你可以不用再問Java老矣,尚能飯否。而是,接著奏樂,接著舞!

   19、客戶端Web框架:面向企業(yè)的React和Angular

   前端三大框架早已是耳熟能詳?shù)拇嬖冢簛碜訫eta的React,來自Google的Angular和來自尤雨溪的Vue。Kamaruzzaman給出React和Angular會在企業(yè)中得到更多重用,而非Vue的原因是:前兩者背靠兩大企業(yè),而Vue過于依賴尤雨溪,且提到了Vue的安全考慮。

   我不知道這個(gè)安全考慮指的是軟件方面的安全,還是地緣方面的安全,這里不做評價(jià)。但我想提的是,如果Vue在過于依賴尤雨溪的情況下,仍舊做到了如此流行,豈非更加說明Vue的牛逼所在?你覺得呢?

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   20、服務(wù)器端框架(Java):用于微服務(wù)和無服務(wù)器應(yīng)用程序的本地框架

   Spring MVC/Spring Boot是Java里最主要的服務(wù)器端框架,它遇到的問題跟Java遇到的問題是伴生問題,因?yàn)镴ava受到了云原生趨勢的挑戰(zhàn),導(dǎo)致了它的問題。在Redhat推出Quarkus后,云原生開發(fā)的首選框架易主,因?yàn)楹笳呤褂昧薌raalVM而非傳統(tǒng)的OpenJDK。終于,Spring也聲明了將發(fā)布Spring Native,同樣使用GraalVM進(jìn)行云原生開發(fā)。

   2022年如果開發(fā)云原生Java應(yīng)用程序,可以考慮使用Java原生框架。如果場景仍舊是單體Java應(yīng)用開發(fā),繼續(xù)使用傳統(tǒng)框架亦無不可。

   21、應(yīng)用開發(fā):更靈活的原生應(yīng)用

   移動應(yīng)用開發(fā)一直是個(gè)龐大的市場,并且仍將持續(xù)膨脹下去。目前主流的移動應(yīng)用開發(fā)有四種模式:原生開發(fā)、跨平臺開發(fā)、混合開發(fā)和云開發(fā)。

   原生開發(fā)和跨平臺開發(fā)是應(yīng)用最廣的開發(fā)模式,前者提供了最大的靈活性,后者提供了“Write once,Run everywhere”的誘人可能。

   去年寫過一篇蘋果發(fā)布會的文章蘋果:沒想到吧,我自己做了“小程序”,里面借著蘋果生態(tài)分析了一下原生開發(fā)的發(fā)展,重點(diǎn)在于其軟硬件的協(xié)同。Kamaruzzaman預(yù)測2022年原生開發(fā)將占據(jù)主流,重點(diǎn)在于跨平臺開發(fā)不如原生靈活。未來如何,且走且看。

   22、API技術(shù):REST、gRPC和GraphQL將共存

   現(xiàn)代軟件開發(fā)通常是API驅(qū)動的開發(fā)?,API輪子可以說是多如牛毛,但知名度最高的也就這三個(gè)了:REST、gRPC和GraphQL。

   這三個(gè)主流API技術(shù),一個(gè)最古老,同時(shí)也是最成熟、最廣泛使用(REST);一個(gè)由Google創(chuàng)建,在服務(wù)和服務(wù)通信方面更快更高效(gRPC);一個(gè)由Meta開發(fā),以為特定的用例定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形狀,并在一次訪問中獲取所有數(shù)據(jù)。

   這簡直是完美體現(xiàn)軟件開發(fā)沒有銀彈一詞的場景,各有各的擅長,也各有各的弊病,企業(yè)按需使用,每個(gè)輪子都有前景。我們都有光明的未來!