跳转到主要内容

标签(标签)

资源精选(342) Go开发(108) Go语言(103) Go(99) angular(82) LLM(78) 大语言模型(63) 人工智能(53) 前端开发(50) LangChain(43) golang(43) 机器学习(39) Go工程师(38) Go程序员(38) Go开发者(36) React(33) Go基础(29) Python(24) Vue(22) Web开发(20) Web技术(19) 精选资源(19) 深度学习(19) Java(18) ChatGTP(17) Cookie(16) android(16) 前端框架(13) JavaScript(13) Next.js(12) 安卓(11) 聊天机器人(10) typescript(10) 资料精选(10) NLP(10) 第三方Cookie(9) Redwoodjs(9) ChatGPT(9) LLMOps(9) Go语言中级开发(9) 自然语言处理(9) PostgreSQL(9) 区块链(9) mlops(9) 安全(9) 全栈开发(8) OpenAI(8) Linux(8) AI(8) GraphQL(8) iOS(8) 软件架构(7) RAG(7) Go语言高级开发(7) AWS(7) C++(7) 数据科学(7) whisper(6) Prisma(6) 隐私保护(6) JSON(6) DevOps(6) 数据可视化(6) wasm(6) 计算机视觉(6) 算法(6) Rust(6) 微服务(6) 隐私沙盒(5) FedCM(5) 智能体(5) 语音识别(5) Angular开发(5) 快速应用开发(5) 提示工程(5) Agent(5) LLaMA(5) 低代码开发(5) Go测试(5) gorm(5) REST API(5) kafka(5) 推荐系统(5) WebAssembly(5) GameDev(5) CMS(5) CSS(5) machine-learning(5) 机器人(5) 游戏开发(5) Blockchain(5) Web安全(5) Kotlin(5) 低代码平台(5) 机器学习资源(5) Go资源(5) Nodejs(5) PHP(5) Swift(5) devin(4) Blitz(4) javascript框架(4) Redwood(4) GDPR(4) 生成式人工智能(4) Angular16(4) Alpaca(4) 编程语言(4) SAML(4) JWT(4) JSON处理(4) Go并发(4) 移动开发(4) 移动应用(4) security(4) 隐私(4) spring-boot(4) 物联网(4) nextjs(4) 网络安全(4) API(4) Ruby(4) 信息安全(4) flutter(4) RAG架构(3) 专家智能体(3) Chrome(3) CHIPS(3) 3PC(3) SSE(3) 人工智能软件工程师(3) LLM Agent(3) Remix(3) Ubuntu(3) GPT4All(3) 软件开发(3) 问答系统(3) 开发工具(3) 最佳实践(3) RxJS(3) SSR(3) Node.js(3) Dolly(3) 移动应用开发(3) 低代码(3) IAM(3) Web框架(3) CORS(3) 基准测试(3) Go语言数据库开发(3) Oauth2(3) 并发(3) 主题(3) Theme(3) earth(3) nginx(3) 软件工程(3) azure(3) keycloak(3) 生产力工具(3) gpt3(3) 工作流(3) C(3) jupyter(3) 认证(3) prometheus(3) GAN(3) Spring(3) 逆向工程(3) 应用安全(3) Docker(3) Django(3) R(3) .NET(3) 大数据(3) Hacking(3) 渗透测试(3) C++资源(3) Mac(3) 微信小程序(3) Python资源(3) JHipster(3) 语言模型(2) 可穿戴设备(2) JDK(2) SQL(2) Apache(2) Hashicorp Vault(2) Spring Cloud Vault(2) Go语言Web开发(2) Go测试工程师(2) WebSocket(2) 容器化(2) AES(2) 加密(2) 输入验证(2) ORM(2) Fiber(2) Postgres(2) Gorilla Mux(2) Go数据库开发(2) 模块(2) 泛型(2) 指针(2) HTTP(2) PostgreSQL开发(2) Vault(2) K8s(2) Spring boot(2) R语言(2) 深度学习资源(2) 半监督学习(2) semi-supervised-learning(2) architecture(2) 普罗米修斯(2) 嵌入模型(2) productivity(2) 编码(2) Qt(2) 前端(2) Rust语言(2) NeRF(2) 神经辐射场(2) 元宇宙(2) CPP(2) 数据分析(2) spark(2) 流处理(2) Ionic(2) 人体姿势估计(2) human-pose-estimation(2) 视频处理(2) deep-learning(2) kotlin语言(2) kotlin开发(2) burp(2) Chatbot(2) npm(2) quantum(2) OCR(2) 游戏(2) game(2) 内容管理系统(2) MySQL(2) python-books(2) pentest(2) opengl(2) IDE(2) 漏洞赏金(2) Web(2) 知识图谱(2) PyTorch(2) 数据库(2) reverse-engineering(2) 数据工程(2) swift开发(2) rest(2) robotics(2) ios-animation(2) 知识蒸馏(2) 安卓开发(2) nestjs(2) solidity(2) 爬虫(2) 面试(2) 容器(2) C++精选(2) 人工智能资源(2) Machine Learning(2) 备忘单(2) 编程书籍(2) angular资源(2) 速查表(2) cheatsheets(2) SecOps(2) mlops资源(2) R资源(2) DDD(2) 架构设计模式(2) 量化(2) Hacking资源(2) 强化学习(2) flask(2) 设计(2) 性能(2) Sysadmin(2) 系统管理员(2) Java资源(2) 机器学习精选(2) android资源(2) android-UI(2) Mac资源(2) iOS资源(2) Vue资源(2) flutter资源(2) JavaScript精选(2) JavaScript资源(2) Rust开发(2) deeplearning(2) RAD(2)

随着我们步入2024年,在技术创新和不断变化的市场需求的驱动下,软件开发的前景继续呈指数级发展。对于企业和开发商来说,跟上这些趋势不仅有益,而且对保持竞争力和成功至关重要。在这篇文章中,我们探讨了预计将在2024年产生重大影响的关键软件开发趋势。

2024年软件工程通用原则

2024年定义IT行业的通用软件开发方法包括人工智能和ML技术的进一步集成、区块链的利用和多运行时微服务。AR和VR的扩展应用也将继续塑造这个行业。此外,程序员将更加重视网络安全和可持续软件开发。我们将在本节中详细探讨每一种趋势。

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;它们是现代软件开发不可或缺的组成部分,为功能和性能设定了新的标准。从预测算法到自动代码审查,AI/ML技术正在提高各个行业的效率和能力。

2023年最显著的突破之一是引入了先进的ChatGPT功能,其中包括代码和文本生成功能,以及基于文本提示的人工智能驱动图像创建的重大发展。

如果您希望获得文本生成方面的实践经验,请观看本视频教程:

https://youtu.be/-VLUQTOnmMY

开发人员越来越多地使用人工智能驱动的编码工具。这不仅加快了编码过程,而且有助于减少人为错误。例如,GitHub的Copilot使用人工智能实时向开发人员建议代码片段和整个功能。同样,Tableau等人工智能驱动的分析工具使企业能够比以往任何时候都更有效地从数据中获得见解。

毫无疑问,2024年将是这些技术进一步发展和集成的一年,特别是在自动化文本、编码和可视化任务方面。

从我们的博客中查看这些关于人工智能创新的帖子。

超越加密货币的区块链

区块链正在寻找超越加密货币的立足点。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越来越多地被采用。

面向区块链的软件(BOS)系统的基本特征包括:

  1. 数据复制:数据在数千个系统中进行复制和存储,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系统会检查交易需求,以确保它们符合成功验证的标准。
  3. 顺序事务日志:BOS将事务记录在按时间顺序排列的日志中,该日志由通过一致算法设置的互连块组成。
  4. 公钥密码:BOS中的交易过程基于公钥密码,确保交易的安全性和可验证性。

然而,区块链也有其局限性:可扩展性和能源消耗仍然是其更广泛采用的障碍。

看看我们在区块链上的帖子集。

多运行时微服务

微服务体系结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过程中运行,并与轻量级机制(通常是基于HTTPs的API)通信。

2024年,微服务架构有望继续增长,逐步演变为多运行时微服务。这也被称为MACH架构,这个术语由基于微服务、API-first、Cloud-native和Headless的第一个字母创建。MACH体系结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。这种运行时的多样性满足了每个服务的特定需求和特性,从而为应用程序的每个组件提供了更为量身定制和优化的方法。

多运行时微服务架构的主要优势是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上,而处理实时数据处理的另一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都在其理想的环境中运行,而且有助于更容易地进行更新和维护,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,允许团队在没有依赖关系的情况下同时处理不同的服务。

网络安全处于2024年的前沿

网络威胁的日益复杂使安全成为2024年软件开发的一个关键方面。集成先进的安全协议和利用人工智能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:

  • 对DevSecOps的强调:公司正在将安全集成到其DevOps流程中,创造一种安全是所有利益相关者共同责任的文化。这种方法确保了安全考虑是整个软件开发生命周期中不可分割的一部分。
  • 零信任架构:传统的基于外围的安全模型正在被零信任框架所取代,该框架遵循“从不信任,始终验证”的原则。这意味着验证每个用户和设备,无论它们是在组织网络内部还是外部。
  • 加密的使用增加:随着数据泄露的增加,使用强大的加密方法来保护传输中和静止中的数据的趋势越来越大。同态加密等先进的加密技术越来越受欢迎,允许在加密的同时处理数据。
  • 关注安全代码实践:越来越强调对开发人员进行安全编码实践方面的培训。这包括定期的代码审查、漏洞测试,以及在开发阶段使用静态和动态分析工具来识别和减轻安全缺陷。
  • 网络安全网格的兴起:这一概念指的是一种灵活、模块化的安全方法,每个设备都有自己的安全性,比如防火墙和网络保护。它有助于创建一个反应更灵敏、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,使整个网络更安全。

进一步采用AR和VR

随着AR和VR技术的普及,多个行业对此类应用的需求激增:

  • 教育:虚拟现实改变了教育,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,通过谷歌探险和其他教育AR应用程序,学生可以探索历史遗址、解剖虚拟动物或检查复杂科目的3D模型。
  • 医疗保健:例如,AccuVein,一款AR应用程序,可以帮助定位静脉,以便更容易地插入针头,以及将3D模型覆盖在患者解剖结构上的手术规划工具,以便进行精确的手术指导。
  • 商业:虚拟现实在商业中越来越多地用于原型设计、员工培训和客户服务。在房地产行业,公司利用VR/AR提供虚拟房地产之旅和AR应用程序,在购买之前可视化家具或装修在空间中的外观。

我们期待着2024年的激动人心的发展,其中包括:

  • 超现实虚拟现实:虚拟现实现在可以模拟真实世界的感觉,比如下雨的感觉或夏天草地的气味,模糊了虚拟和现实之间的界限。而且这一趋势还将继续发展。
  • 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。
  • 人工智能在虚拟现实中的集成:人工智能通过适应用户行为来个性化体验,创造动态环境来响应个人偏好和行动。

在这个视频中,你会发现超现实VR的例子:

https://youtu.be/9TCHlT3B24w

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越来越受到关注。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促进节能编码实践的举措。这就需要开发能够减少服务器处理、加载时间和数据请求的代码。

可持续软件开发的关键方面包括:

  • 软件优化:精简代码以减少能源使用并提高性能。
  • 部署:只根据需要使用资源,如懒惰功能和基于云的应用程序,以最大限度地减少能源浪费。
  • 集成:减少系统之间的数据处理,以避免不必要的数据使用。
  • 存储的数据:限制存储的数据量及其在系统中保存的时间长度。
  • 数据大小:尽可能使用较小大小的介质,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。
  • 软件体系结构:使用提高效率和降低能耗的体系结构。
  • 数据中心选择:选择致力于绿色实践的托管服务。

计算

未来一年,我们预计将在关键计算领域取得进展: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,即功能即服务(FaaS)正在兴起,AWS Lambda、Azure Functions和谷歌云功能在该领域处于领先地位。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过程。

  • 一个值得注意的例子是Netflix在其流媒体平台内将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,Lambda功能会被触发,将内容编码并处理为适合在不同设备上流式传输的各种格式。这使Netflix能够根据需求动态扩展资源,而无需配置或管理服务器,确保用户的无缝流媒体体验,同时优化成本。
  • Spotify利用谷歌云功能处理其音乐流媒体平台内的各种后端任务。触发功能以管理用户身份验证、处理用户生成的内容,并为其音乐推荐算法执行后端任务,确保用户获得无缝和个性化的体验。
  • IBM的子公司The Weather Company使用IBM云功能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、生成预测,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。

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。它的可扩展性和响应能力简化了开发过程,特别适合高流量应用程序。无服务器计算越来越多地与物联网、聊天机器人和虚拟助理相集成。

云计算的扩展

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,提供更高的性能、成本节约和更大的IT目标灵活性。亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure和谷歌云平台扩展了他们的服务,提供了更先进的分析、机器学习功能和更好的安全功能。

在本视频中,您将看到云计算各种应用程序的简要概述:

https://youtu.be/mxT233EdY5c

这促使公司迁移到云,以实现更好的数据管理、增强的协作和改进的安全性。

边缘计算浪潮

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,边缘计算减少了延迟并增强了实时数据处理能力。

这一趋势是需要即时数据分析的应用程序的关键,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,边缘计算确保了数据隐私,并实现了基于人工智能的患者病情实时监测和分析。这项技术还可以通过优化公交时刻表、调节交通车道和潜在的自动驾驶汽车流量来改变城市交通管理,展示其在不同领域的多功能性和影响力。边缘计算对于采用智能电网至关重要,有助于企业高效管理能源消耗。

量子计算:一个新的前沿

量子计算是一种先进的计算形式,使用量子比特或量子位来代替经典比特。利用叠加和纠缠等量子力学原理,它可以以传统计算机无法达到的速度处理数据。这项技术对密码学、优化和分子模拟等复杂任务特别有效,提供了指数级更快的解决方案。

本视频简要解释了量子计算的基本原理:

https://youtu.be/g_IaVepNDT4

虽然量子计算的广泛采用还有一段路要走,但对软件开发的连锁反应开始显现。领导者包括IBM、微软、谷歌、D-Wave和亚马逊等重量级公司。IBM的量子系统一号和二号是领先者,具有高达127个量子位的强大处理器。微软专注于拓扑量子位,将其集成到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专门研究量子退火,解决复杂的优化挑战。亚马逊通过其AWS量子网络中心和亚马逊Braket,正在为量子计算创建广泛的基础设施。

程序设计语言

2024年,编程将继续由Python主导,Rust的采用率显著增加。

Python优势

Python仍然是一种占主导地位的编程语言,以其简单性、多功能性和强大的库支持而备受青睐。它被广泛应用于网络开发、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%)。PYPL指数衡量语言教程在谷歌上的搜索频率。

2023年的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,不再仅仅是排名前两位的web应用程序开发语言之一。它还在五年内三次被授予TIOBE年度程序设计语言奖,这是对该语言年度评分增幅最大的一种认可。Python广泛的库范围可以很容易地集成到代码中并扩展到更大的应用程序,为web和桌面应用程序的开发(包括系统操作)提供了巨大的可能性。

Rust采用率的增长

Rust编程语言的采用率正在上升,尤其是在性能和安全性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,在嵌入式系统中,其防止内存错误和确保线程安全的能力至关重要。此外,其在云基础设施中的部署突出了其在处理高性能计算任务方面的可靠性和效率。

在这里查看我们关于编程各个方面的文章汇编。

应用程序开发

在应用程序领域,显著的趋势包括更广泛地采用低代码和无代码平台,跨平台开发的进步,以及越来越多地使用渐进式web应用程序。

低代码和无代码平台的兴起

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构建和部署应用程序,从而大大缩短开发时间。

像Microsoft Power Apps和Bubble这样的平台使非技术用户能够在不编写代码的情况下构建应用程序。这些工具在开发商业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原型化和部署解决方案。然而,这样的平台不能解决复杂的自定义开发任务。

渐进式web应用程序(PWA)的增加

与本机应用程序相比,PWA(渐进式Web应用程序)下载速度更快,资源密集度更低。它们离线工作,每次访问都会自动刷新。从开发的角度来看,它们具有成本效益和高效性,不同设备所需的版本更少,因此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。

这消除了为移动设备、平板电脑和台式机创建单独应用程序的需要。开发的简单性并不是PWA节省成本的唯一好处。它们的创建速度更快,维护成本更低。

观看此视频,了解如何构建PWA:

https://youtu.be/IaJqMcOMuDM

跨平台应用程序开发

自从移动应用程序出现以来,开发人员面临着在为Android和iOS创建两个本地应用程序还是创建一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,在市场上占据了主导地位。

2023年的重大发展将在2024年继续获得势头,这是引入新的工具,能够提供用户友好的跨平台解决方案,同时降低开发成本。

跨平台应用程序提供多种优势:

  • 覆盖范围更广:可在多个操作系统(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地应用程序可以加快开发过程。
  • 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,增强了用户的熟悉度。
  • 共享代码库:代码的可重用性和开发效率。
  • 更容易部署:更新在所有平台上同时推出。
  • 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。

结论

本文中讨论的趋势将定义2024年及以后的软件开发领域。我们Serokell相信,在我们应对这些变化的过程中,负责任和合乎道德的创新必须始终是所有软件开发工作的基石。

我们收集最新趋势和最新发现,通过我们的博客进行分享。订阅我们的时事通讯并在社交媒体上关注我们,随时了解我们的帖子,在2024年保持IT创新的前沿地位。

文章链接