2024年云计算改变软件开发 篇1
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回到我是一个青少年的时候，在互联网之前，我教自己如何编程，对神经网络和深度学习特别感兴趣。
从这个角度来看，AI在长期未能达到预期之后重新出现是非常有趣的。由于云计算和大数据的力量，AI正在创造一个比我们想象中更快的革命。我们今天看它-从Google Photos到Amazon's Alexa，再到无人驾驶的特斯拉汽车。但是，AI如何影响许这些新服务的软件开发？开发人员和测试人员的工作会如何改变？
我们会看到一个过渡，以Google CEO 桑达尔·皮查伊的话来说，软件会成为"自己写自己"的系统。
AI已经开始影响软件开发声明周期的各个方面。从软件的早期概念化，到开发、测试、部署和持续维护。目前，我们看到AI对软件开发的两大影响：
AI帮助开发人员和测试人员创建更好的软件
开发人员使用AI创建更好的功能，更能影响用户
AI帮助开发人员和测试人员创建更好的软件
AI对开发人员工作的第一个影响是改进的工具，可帮助开发人员更好地编写代码，并使质量保证（QA）专家更有效地进行测试。这已经有助于提高整体软件质量，因为使用机器学习测试软件是自动化测试后的下一步。我们已经可以看到测试人员使用机器来自动查找软件错误。同时，一个新兴领域的测试工具，可以使用AI来帮助测试人员发现软件的缺陷，然后在发现错误后自动修复代码。例如：去年，国防部高级研究计划署（DARPA）举办了一件重大事件，旨在开发可以自动和自助的“检查、评估和修复软件漏洞”的系统，以改善网络安全。
AI还可以帮助年轻的开发人员更快地成为更好的程序员，同时帮助他们学习不同的语言，如果他们想改变他们的焦点。正如我们看到AI通过我们每天使用的工具渗透到企业中（考虑到Salesforce将AI嵌入其CRM平台或AI现在出现在Microsoft Word的编辑器中），类似的工具将会影响开发人员社区。
AI最有趣的领域之一是看到它如何帮助开发人员更好的合作。例如：在敏捷开发中，我们看到如何使用AI来改进预估。虽然敏捷团队在合作一段时间后可以非常有效地进行准确估计，但鉴于影响因素较多，仍然会面临挑战。AI对于在不同变量之间存在复杂互相作用的估计以及以前项目的大量数据提供了指导。
同时，我相信我们可以期待看到机器学习在诸如预测敏捷冲刺的可能故障率等场景中使用。 我们也可以期待AI的出现帮助开发者决定应该建立什么。 例如，开发团队应该关注哪些应用程序？
开发人员使用AI来构建更好的应用程序
今天，企业希望AI能够为其软件提供功能，为客户提供高度自定义和个性化的服务。无论在智能手机上的预测性文字，还是华盛顿邮报用来编写新闻的机器人，目前改善应用和创造新功能的AI已经不胜枚举。
将这样的AI功能集成到应用程序中，开发人员变得容易很多。例如：在2017年，微软宣布部署了29个Miscrosoft认知服务，以便只是用几行代码便可以接入AI。Microsoft API帮助开发人员轻松的将AI集成到他们正在开发的应用程序的，同时，现在可以通过 Octane AI 或者 Chatfuel为您的业务创建一个自定义聊天室，无需编程经验，您可以使用它来创建自己的Facebook Messenger机器人。
挑战在于培养正确的心态
机器学习，特别是神经网络，将要求开发人员不仅要学习新的技能，而且要树立新的思维。 发展这种观念将是真正的挑战。 传统的开发人员通常以线性算法的方式来思考，而在开发机器学习算法时，这并不总是需要的。
这也将要求开发人员更深入地了解业务以及总体目标。 这是因为当AI被实现为软件时，从相对简单的输入 - 输出方程转变为可以自动响应不同情况并提供一系列响应的构建软件。
自编码软件还有很长的路要走
我们仍然无法简单地告诉计算机我们的要求是什么，然后电脑单独写代码并创建最终的应用程序。 我不认为开发人员应该担心随着AI的出现而失去工作; 相反，他们需要寻找能够发展AI技能的方法，并使用AI来成为更好的开发人员。 我们将看到的是开发人员和质量保证工作的性质的广泛转变。
2024年云计算改变软件开发 篇2
现如今大数据发展趋势受到越来越多人的关注。大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整；市场环境的不断完善等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。生态系统体系越完善，联系越紧密，大数据发展系统也就越稳定。
大数据数据之多已不能单单靠普通的计算方法来处理，因为数据太大以至于计算不了，所以必须用云计算或者说云处理来对数据进行分析分类。
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
随着大数据和云计算的结合，越来越多的人开始了解大数据并运用大数据赚钱。在郑州，一些软件开发公司准备抓住大数据的发展趋势，做出新的改变。那么郑州软件开发如何顺应大数据发展趋势。
数据也不仅仅是单纯的数据，已经成为可利用的资源，而且创造的价值不可小觑。企业要想立足于商场不败之地，必须抢占市场先机。利用大数据进行分析，准确描绘出客户的个人偏好，了解客户需求，定位精准，开发出一款适合客户的，客户也刚好需要的产品，这样既提高了受众率，也提高了客户的满意度，降低产品的浪费，创造最大的价值。
郑州佳源信息技术有限公司就是这样一个为客户打造贴心满意软件的公司，利用数据，分析受众喜好；或者根据客户要求，确认客户需求开发好用还适合客户的软件。还能够顺应大数据发展趋势，成为行业佼佼者。更多精彩内容尽在佳源信息。
参考：www.sense.com.cn
2024年云计算改变软件开发 篇3
不太会 只是延伸的领域而已 ，和岗位关系不大
虽然互联网的下半场 提了很多年，但是 互联网这个未来的需求 还是会很多，只是会越来越精英范的路线，技术好底子好的人还是会非常吃香。不仅仅互联网，其他产业也在更新，只是过了那种粗放型增长模式，这个是中国整体产业发展模式决定的，包括政府在推的人工智能，工业制造4.0 模式，这在未来的产品创新转型发展过程中，都需要技术人才，不过未来对技术人才的需求是 综合复合型人才会越来越吃香。
在经过一轮资本博弈以后，留下的行业和企业 会更加坚定 持续发展！
对技术人才的多能力也加大杠杆！单一的技能并不能适应互联网的下半场比赛！
所以我建议你看看其他行业吧，搞程序有点晚啦
2024年云计算改变软件开发 篇4
开发者和程序员准备好转到云了吗？在决定之前，请了解一些你需要考虑的事项。
IT基础设施正在积极地转向云环境。大多数企业已经为迁移到云平台建立了新的愿景。这些积极的变化是由高层管理人员（首席技术官，首席执行官和CDO）推动的，而底层架构师则针对云原生应用程序讨论SaaS，PaaS和微服务。任何一方都会时宜的让开发者跟进新的技术方向。
云应用程序具有独特的功能，例如支持分布式体系结构，具有高扩展性和灵活性，可跨越多个云环境（独立于供应商的方法）。从云计算应用程序开发到生产支持，需要遵循完全不同的工具和技术来利用云平台的完整优势。为开发人员提供适合开发，调试和测试基于云的工具的培训是一项关键挑战。本文将介绍云环境的新方法和工具。
无服务器计算
假设客户希望开发具有高度可扩展基础架构的新服务，来支持物联网和大数据平台。功能式编程是需要考虑的最佳选择之一。顶级云提供商支持功能编程（AWS Lambda, Azure functions, Google Cloud functions, IBM whisk等等）。
选择一种编程语言
启动时间，内存效率，二进制大小和并发性是在云平台上开发微服务体系结构时的关键因素。
Golang：如果选择云计算平台，并试图决定他们想用什么语言来探索云架构，那么请考虑Go。Go是一个不错的选择，它包含了诸如并发性，轻量级，静态类型和编译语言等特性。英国的一家银行（Monzo）已经通过Go语言使用微服务完全构建了完整的银行业务架构。
Java：大多数产品都是用Java开发的，并且有大量的开发人员社区可用。Spring Boot和Java模块（来自JDK-9.0）是云原生体系结构的不错选择。这是将遗留系统迁移到云平台的良好开端。
.NET Core：正如我们所知，微软很久以来一直不支持开源社区。这是许多公司未采用.NET的主要原因之一，但微软总是提供无缺陷的开发工具，简单的语法和很好的教程。微软最近认识到，开源选项为Azure云提供了更多创新和更多业务。因此，.NET核心被开源社区所吸引。也Azure云平台的最佳选择之一。
R：不管行业如何，数据科学的热度都在计算机世界中流行起来，但如果仔细观察，还没有出现用于解决数据科学难题（统计和数学）的新语言。由于云以较低的成本提供巨大的计算机处理能力，业界试图使用旧技术和工具解决人工智能难题。R是S编程语言的一个实现。S创建于1976年，R库实现统计和数学功能。
Python：Python支持多种编程范例并检查强类型。它很容易学习，并具有强大的分析库。它得到了开源社区的大力支持。这些是Python吸引数据科学家的原因。
选择存储
大规模扩展前端服务并尝试使用连接池与RDBMS数据库进行通信将无法满足实际使用情况。需要选择以云为中心的数据库来构建强大的存储平台。
Amazon DynamoDB：它可以在任何规模上提供单位毫秒的延迟。数据以NoSQL格式存储，并支持文档，键值存储模型以及构建图数据库。
Azure Cosmos DB：它支持具有水平扩展的全球分布式数据库。数据存储在NoSQL格式上，保证99％的单位数毫秒延迟。它不仅支持文档，图形，键值，表格和列族数据模型，还支持针对多种语言扩展的API。
MongoDB：MongoDB是早期提供的NoSQL数据库之一。这对客户来说是一个非常好的开源和低成本的模式。
IBM Cloudera DB：Cassandra是Cloudera的基础数据库。它支持基于Java的API与NoSQL数据库进行通信。
Oracle NoSQL DB：最后，Ooracle还加入了NoSQL DB，并支持水平负载平衡和缩放节点。
服务网格（Service Mesh）
微服务架构为处理故障，路由和服务发现带来了新的挑战。在大规模构建以云为中心的服务时，需要考虑ServiceMesh。
什么是服务网格？
服务网格被buoyant.io描述为：“用于处理服务到服务通信的专用基础设施层。它负责通过构成现代云原生应用程序的复杂拓扑结构来可靠地传递请求。实际上，服务网格通常作为轻量级网络代理的数组来实现，这些代理与应用程序代码一起部署，而不需要应用程序的注意。简而言之，它充当与微服务进行通信的代理层。”
Linkerd：它在服务之间进行通信，并提供访问微服务的抽象层。主要功能包括服务发现，负载平衡，熔断，动态请求路由和分布式跟踪。
Envoy：最初建在lift内部使用，它已经作为服务网格平台开源。这不是为Kubernetes平台设计的。Istio正试图解决这些问题。
Istio：它创建带有负载平衡服务的部署服务网络以进行服务身份验证。服务监控是其支持的关键功能之一。未来，我们可能会得到红帽等大厂商的专业服务支持。
消息传递层
物联网是所有行业的又一增长点。许多人都听到过“数据是一种新石油”这句话。自动驾驶，移动设备和更多设备将大量数据向云平台推进。事件溯源是捕获完整在线用户活动的另一个领域。例如，如果你登录并浏览一些移动设备并添加到购物车，移除购物车并添加了另一个品牌，则会将这些数据作为事件溯源并存储以备将来使用。尝试解决这些问题的数据流工具包括：
Kafka：Kafka topic是一系列记录。Kafka producer API和Kafka consumer API支持与Kafka topic进行交互。Kafka集群具有创建许多代理和服务器的内置功能。
容器和基础设施即代码
容器化是在云环境中运行软件的一揽子工具。每个包都有一个代码，环境变量，库和更多。这些软件包仅在任何云环境中使用，并为大规模迁移到不同的云环境提供了灵活性。
Docker：它为打包和分发容器应用程序提供了一个开放标准。Docker引擎允许构建和运行容器。
Kubernetes：它为无缝运行多个容器提供了一个底层平台。它支持容器的编排，分发和扩展，Docker镜像运行在Kubernetes环境中。
结论
拥有这些工具和技术仅仅是迈入云平台的开始，可能会根据特定的上下文和用例进行更改。大型企业需要在构建云平台的同时，更重视开发人员的工具和技术。需要为应用程序开发，存储，安全，日志记录和调试，监控和测试创建技术路线图。