2024年软件工程通用原理

定义 2024 年 IT 行业的通用软件开发方法包括人工智能和机器学习技术的进一步集成、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该行业。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这些趋势。

人工智能和机器学习集成

人工智能和机器学习不再是流行词；它们已经成为流行语。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，人工智能/机器学习技术正在提高各个行业的效率和能力。

2023 年最引人注目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。

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，还有助于减少人为错误。例如，GitHub 的Copilot使用人工智能向开发人员实时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更有效地从数据中获取洞察。

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。

超越加密货币的区块链

区块链正在超越加密货币领域找到立足点。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的采用增加。

面向区块链的软件（BOS）系统的基本特征包括：

• 数据复制：数据在数千个系统中复制和存储，显着增强数据安全性。
• 要求验证：在进行任何交易之前，BOS 系统会检查交易要求，以确保它们符合成功验证的标准。
• 顺序交易日志记录：BOS 将交易记录在按时间顺序排列的日志中，该日志由通过共识算法设置的互连块组成。
• 公钥加密：BOS中的交易过程基于公钥加密，确保交易安全、可验证。

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。

多运行时微服务

微服务架构是一种将软件应用程序开发为一套小型、可独立部署的模块化服务的方法，每个服务都在自己的进程中运行，并与轻量级机制（通常是基于 HTTP 的 API）进行通信。

到2024年，微服务架构预计将继续增长，逐步演进为多运行时微服务。这也称为 MACH 架构，该术语由 Microservices-based、API-first、Cloud-native 和 Headless 的首字母创建。MACH架构允许不同的服务用不同的编程语言编写，使用不同的数据存储技术，并部署在不同的运行环境上。运行时的多样性迎合根据每个服务的特定需求和特征，为应用程序的每个组件提供更加定制和优化的方法。

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个服务可以利用针对速度和低延迟进行优化的不同环境。这种方法不仅可以确保每项服务在其理想环境中运行，而且还可以简化更新和维护，因为一项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流程，允许团队同时处理不同的服务而无需依赖。

2024 年网络安全处于前沿

网络威胁的日益复杂性使安全性成为 2024 年软件开发的一个重要方面。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：

• 强调 DevSecOps：公司正在将安全性集成到其 DevOps 流程中，创建一种文化，让安全性成为所有利益相关者的共同责任。这种方法确保安全考虑成为整个软件开发生命周期不可或缺的一部分。
• 零信任架构：传统的基于边界的安全模型正在被零信任框架所取代，零信任框架的运行原则是“从不信任，始终验证”。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：随着数据泄露事件的增加，使用强大的加密方法来保护传输中和静态数据的趋势日益明显。先进的加密技术（例如同态加密）正在获得关注，允许在加密的情况下处理数据。
• 关注安全代码实践：越来越重视对开发人员进行安全编码实践培训。这包括定期代码审查、漏洞测试以及使用静态和动态分析工具来识别和减少开发阶段的安全缺陷。
• 网络安全网格的兴起：这个概念指的是一种灵活的、模块化的安全方法，其中每个设备都有自己的安全性，例如防火墙和网络防护措施。它有助于创建响应能力更强、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特性，使整个网络更加安全。

AR和VR的进一步采用

随着 AR 和 VR 技术变得越来越容易获得，多个行业对此类应用程序的需求正在猛增：

• 教育：VR 改变了教育，支持交互式历史、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 Google Expeditions 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主题的 3D 模型。
• 医疗保健：例如 AR 应用程序 AccuVein 可以帮助定位静脉，以便更轻松地插入针头，而手术规划工具则可以将 3D 模型叠加到患者的解剖结构上，以提供精确的手术指导。
• 商业：VR 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 提供虚拟财产游览和 AR 应用程序，以便在购买前直观地看到家具或装修在空间中的外观。

我们期待 2024 年出现的令人兴奋的发展包括：

• 超逼真的虚拟现实：VR 现在可以模拟现实世界的感觉，例如下雨的感觉或夏季草地的气味，模糊了虚拟与现实之间的界限。而且这种趋势将会继续增长。
• 社交 VR 平台的扩展：社交 VR 平台允许实时交互、举办虚拟派对、参加音乐会和参与多人游戏。
• 人工智能在 VR 中的集成：人工智能通过适应用户行为、创建响应个人偏好和行为的动态环境来个性化体验。

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。这需要开发减少服务器处理、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：简化代码以减少能源使用并提高性能。
• 部署：仅根据需要使用资源，例如惰性函数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留的时间长度。
• 数据大小：尽可能使用较小尺寸的介质，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。
• 软件架构：使用提高效率和降低能耗的架构。
• 数据中心选择：选择致力于绿色实践的托管服务。

计算

来年，我们预计关键计算领域将取得进展：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)

无服务器计算或函数即服务 (FaaS) 正在兴起，其中 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions 处于领先地位。FaaS 允许开发人员构建和运行应用程序和服务，而无需管理基础设施，从而实现更高效、更具成本效益的开发流程。

• 一个值得注意的例子是Netflix在其流媒体平台中利用 AWS Lambda 实现各种目的。Netflix 利用 Lambda 来执行视频编码、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 函数会被触发，将内容编码并处理为适合在不同设备上进行流式传输的各种格式。这使得 Netflix 能够根据需求动态扩展资源，而无需配置或管理服务器，从而确保为用户提供无缝的流媒体体验，同时优化成本。
• Spotify 利用 Google Cloud Functions处理其音乐流媒体平台内的各种后端任务。触发功能来管理用户身份验证、处理用户生成的内容并为其音乐推荐算法执行后端任务，从而确保为用户提供无缝且个性化的体验。
• IBM 的子公司 The Weather Company 使用IBM Cloud Functions来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、生成预报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点，根据请求自动触发执行，并根据需要调整资源使用。其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手集成。

云计算的扩展

到 2024 年，云原生技术将发生重大演变。它们预计将变得更加用户友好，在其 IT 目标中提供增强的性能、节省成本和更大的灵活性。Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform 扩展了其服务，提供更高级的分析、机器学习功能和更好的安全功能。

这促使公司迁移到云以实现更好的数据管理、增强协作并提高安全性。

边缘计算的浪潮

边缘计算是一种在网络边缘尽可能靠近数据源处理客户端数据的 IT 架构。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。

这种趋势对于需要即时数据分析的应用至关重要，例如自动驾驶汽车（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，边缘计算可确保数据隐私，并实现基于人工智能的患者病情实时监控和分析。该技术还可以通过优化公交时刻表、调节交通车道以及潜在地引导自动驾驶车辆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。边缘计算对于智能电网的采用至关重要，可以帮助企业有效管理能源消耗。

量子计算：新领域

量子计算是一种先进的计算形式，它使用量子比特而不是经典比特。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。该技术对于密码学、优化和分子模拟等复杂任务特别有效，可提供指数级更快的解决方案。

虽然量子计算的广泛采用还有很长的路要走，但对软件开发的连锁反应已经开始显现。其中的领导者包括 IBM、微软、谷歌、D-Wave 和亚马逊等重量级公司。IBM 凭借其量子系统一号和二号成为领先者，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，将其集成到其 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 Amazon Braket 正在为量子计算创建广泛的基础设施。

编程语言

到 2024 年，编程将继续以 Python 为主，Rust 的采用率显着增加。

Python 占据主导地位

Python 仍然是一种占主导地位的编程语言，因其简单性、多功能性和强大的库支持而受到青睐。它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 被列为最受欢迎的编程语言，增长率最高 (19%)，该指数衡量语言教程在 Google 上的搜索频率。

2023 年 Stack Overflow 调查将 Python 确定为开发人员最想要学习的语言。自 2012 年以来，Python 首次超越 Java，不再只是排名前两位的 Web 应用程序开发语言之一。它还在五年内三次荣获TIOBE年度编程语言，这是对年度评分增幅最大的语言的认可。Python 广泛的库范围可以轻松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 编程语言的采用正在增加，特别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，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凸显了其处理高性能计算任务的可靠性和效率。

应用开发

在应用程序领域，重要趋势包括低代码和无代码平台的广泛采用、跨平台开发的进步以及渐进式 Web 应用程序的使用增加。

低代码和无代码平台的兴起

低代码和无代码平台的兴起正在推动软件开发的民主化。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，从而显着缩短开发时间。

Microsoft Power Apps和Bubble等平台使非技术用户无需编写代码即可构建应用程序。这些工具在开发业务应用程序时特别受欢迎，允许公司在没有大型开发团队的情况下快速构建原型并部署解决方案。然而，此类平台无法解决复杂的定制开发任务。

渐进式 Web 应用程序 (PWA) 的增加

PWA（渐进式 Web 应用程序）比本机应用程序下载速度更快且资源占用更少。它们离线工作并在每次访问时自动刷新。从开发角度来看，它们具有成本效益和高效性，针对不同设备所需的版本较少，导致成本比原生应用低 3 至 4 倍。福布斯、星巴克和Pinterest等大公司都采用了这项技术。

PWA（渐进式 Web 应用程序）在开发人员中日益流行的一个关键因素是其平台独立性。这样就无需为移动设备、平板电脑和桌面创建单独的应用程序。开发的简单性并不是 PWA 节省成本的唯一好处。它们的创建速度也更快，维护成本也更低。

跨平台应用程序开发

自从移动应用程序出现以来，开发人员面临着是为 Android 和 iOS 创建两个本机应用程序还是创建单个跨浏览器应用程序的选择。原生应用程序由于其卓越的性能，在市场上占据主导地位。

2023 年的重大发展将在 2024 年继续获得动力，这是新工具的引入，这些工具能够交付用户友好的跨平台解决方案，同时降低开发成本。

跨平台应用程序具有多种优势：

• 更广泛的覆盖范围：可在多种操作系统（iOS、Android）上使用，增加潜在的用户群。
• 更快的开发时间：单个开发项目而不是多个本机应用程序可以加快流程。
• 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，增强用户熟悉度。
• 共享代码库：代码可重用性和开发效率。
• 更轻松的部署：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

本文讨论的趋势将定义 2024 年及以后的软件开发领域。当我们应对这些变化时，负责任和道德的创新必须仍然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，以便在 2024 年保持在 IT 创新的最前沿。

对于云厂商来说，2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算，那些很注重安全的“保守派”公司（如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司，甚至是美国五角大楼）也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续，大大小小的公司都将（或者至少有计划）迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字：

如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者，不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者，并且还没使用过云基础设施，那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商（如亚马逊、微软、谷歌）都提供了免费的体验机会。谷歌在这方面做得特别大方，它提供了价值 300 美元的一年免费服务。

策划注：阿里、腾讯、华为等国内云厂商同样有免费云服务试用产品。

云平台：亚马逊领头，其他跟上

作为第一大云厂商，亚马逊在 2019 年可谓风生水起。凭借其丰富的产品组合，亚马逊将把它的优势延续到 2020 年。Canalys 发布的 2019 年第三季度报告指出，大型云厂商（AWS、Azure、GCP）占据 56% 的市场份额，其中 AWS 独享 32.6%。

其他云厂商也在努力缩短与 AWS 之间的差距。微软把主要目标转向了大型企业。最近，微软打败了亚马逊，从美国五角大楼拿到了一个 100 亿美元的大单子。这个单子将提升 Azure 的声誉，同时削弱 AWS 的士气。

谷歌一直在推动 CNCF，实现云计算运维的标准化。谷歌的长期目标是让云迁移变得更容易，方便企业从 AWS 迁移到 GCP。IBM 之前斥资 360 亿美元收购了 RedHat，也想要在云计算市场占有一席之地。

在亚太地区，阿里云市场规模超过了 AWS、Azure 的总和，全球排名第三。中国国内腾讯云等企业的增长势头也十分迅猛。

2020 年将出现更多的并购。当然，很多初创公司将会带来新的想法和创新，例如多云服务。因为竞争激烈，这些公司只能从降价和推出更多的创新产品来获取利润。

容器化：Kubernetes 将会更酷

在容器编排领域，虽然一度出现了“三足鼎立”（Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos），但 Kubernetes 最终脱颖而出，成为绝对的赢家。云是一个分布式系统，而 Kubernetes 是它的 OS（分布式的 Linux）。2019 年北美 KubeCon+CloudNativeCon 大会的参会者达到了 12000 名，比 2018 年增长了 50%。以下是过去 4 年参会人数的增长情况。

在 2020 年，Kubernetes 不仅不会后退，只会变得越来越强，你完全可以把赌注压在 Kubernetes 身上。另外值得一提的是，Migrantis 最近收购了 Docker Enterprise，不过收购数额不详。

几年前，人们张口闭口说的都是 Docker，而现在换成了 Kubernetes。Docker 在它的全盛时期未能盈利，反而在优势渐退几年之后才尝试变现。这再次说明，在现代技术世界，时机就是一切。

软件架构：微服务将成为主流

谷歌趋势表明，微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。

随着软件行业整体逐步迁移到云端，微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合，可以实现快速的软件开发。我在之前的一篇博文中解释了微服务架构的基本原则及其优势和劣势。

https://towardsdatascience.com/microservice-architecture-a-brief-overview-and-why-you-should-use-it-in-your-next-project-a17b6e19adfd

我假设现在也存在一种回归到单体架构的趋势，因为在很多情况下，微服务架构有点过头了，而且做好微服务架构设计其实很难。微服务架构有哪些好的实践？在之前的另一篇博文中，我也给出了一些大概，希望对读者有用。

https://towardsdatascience.com/effective-microservices-10-best-practices-c6e4ba0c6ee2

编程语言（整体）：Python 将吞噬世界

机器学习、数据分析、数据处理、Web 开发、企业软件开发，甚至是拼接黑洞照片，Python 的影子无处不在。

在著名的编程语言排行榜网站 TIOBE 上，Python 位居最流行编程语言第三位，仅次于 Java 和 C 语言。

更有意思的是，在 2019 年，Python 的流行度翻了一番（从 5% 到 10%）。

Python 的崛起将在 2020 年延续，并缩短与 Java 和 C 语言之间的差距。另一门无所不在的编程语言 JavaScript 正面临下行的风险。为什么 Python 的势头会如此强劲？因为它的入手门槛低，有一个优秀的社区在支持，并受到数据科学家和新生代开发者的喜爱。

编程语言（企业方面）：Java 将占主导

之前的 TIOBE 网站截图显示，Java 仍然是一门占主导地位的编程语言，并将在 2020 年继续保持这种地位。JVM 是 Java 的基石，其他编程语言（如 Kotlin、Scala、Clojure、Groovy）也将 JVM 作为运行时。最近，Oracle 修改了 JVM 的许可协议。

新的许可协议意味着使用 Java、Kotlin、Scala 或其他 JVM 编程语言的公司需要向 Oracle 支付大额费用。所幸的是，OpenJDK 让 JVM 继续免费。另外，还有其他一些公司为 JVM 提供企业支持。

因为体积和速度方面的问题，基于 JVM 的编程语言并不适合用在今天的无服务器环境中。Oracle 正在推动 GraalVM 计划，旨在让 Java 变得更加敏捷和快速，让它更适合用在无服务器环境中。因为除了 Java，没有其他编程语言可以提供企业级的稳定性和可靠性，所以 Java 将在 2020 年继续占主导地位。

企业版 Java：Spring 继续发力

曾几何时，在企业开发领域，Spring 和 JavaEE 之间存在着白热化的竞争。但因为 Oracle 在 JavaEE 方面没有作为，在竞争中惨败，这导致了“MicroProfile”计划的形成，并最终促成了 JakartaEE。

虽然所有的政策和活动都是围绕 JavaEE 展开，但 Spring 事实上已经赢得了这场企业 JVM 之争。2020 年，Spring 将成为 JVM 生态系统的头牌。

有两个正在进展中的项目，它们旨在减小 Java 的体积，让它更适合用在无服务器环境中。

其中一个是 Micronaut（https://micronaut.io/）。

另一个是 Quarkus（https://quarkus.io/）。

这两个项目都使用了 GraalVM，它们在 2020 年将会得到 Java 社区更多的关注。

编程语言：后起之秀的突破

2000 年代，编程语言的发展出现了停滞。大多数人认为没有必要再去开发新的编程语言，Java、C 语言、C++、JavaScript 和 Python 已经可以满足所有的需求。但是，谷歌的 Go 语言为新编程语言大门打开了一扇大门。在过去十年出现了很多有趣的编程语言，比如 Rust、Swift、Kotlin、TypeScript。导致这种情况的一个主要原因是已有的编程语言无法充分利用硬件优势（例如多核、更快的网络、云）。另一个原因是现代编程语言更加关注开发者经济，即实现更快速更容易的开发。在 Stackoverflow 提供的一份开发者报告中，排名靠前的现代编程语言如下所示（Rust 连续 4 年名列第一）。

在之前的一篇博文中，我深入探讨了现代编程语言，对比 Rust 和 Go 语言，并说明了为什么现在是采用这些语言的好时机。

https://towardsdatascience.com/back-to-the-metal-top-3-programming-language-to-develop-big-data-frameworks-in-2019-69a44a36a842

最近，微软宣布他们在探索使用 Rust 来开发更安全的软件。

亚马逊最近也宣布要赞助 Rust。

谷歌宣布将 Kotlin 作为 Android 官方开发语言，所以，在 JVM 领域，Kotlin 成了 Java 的主要竞争对手。

Angular 使用 TypeScript 代替 JavaScript，将其作为主要的编程语言，其他 JavaScript 框架（如 React 和 Vue）也开始为 TypeScript 提供更多的支持。

这种趋势将在 2020 年延续下去，很多巨头公司将会深入了解新一代编程语言（如 Rust、Swift、TypeScript、Kotlin），它们会站出来公开表示支持。

Web：JavaScript 继续占主导地位

曾几何时，JavaScript 并不被认为是一门强大的编程语言。在当时，前端内容主要通过后端框架在服务器端进行渲染。2014 年，AngularJS 的出现改变了这种局面。从那个时候开始，更多的 JavaScript 框架开始涌现（Angular 2+、React、Vue、Meteor），JavaScript 已然成为主流的 Web 开发语言。随着 JavaScript 框架不断创新以及微服务架构的崛起，JavaScript 框架在 2020 年将继续主导前端开发。

JavaScript 框架：React 闪耀

虽然 React 是在 AngularJS 之后出现的，但在过去十年对 Web 开发产生了巨大的影响，这也让 Facebook 在与 Google+ 的竞争中打了一场胜战。React 为前端开发带来了一些新的想法，比如事件溯源、虚拟 DOM、单向数据绑定、基于组件的开发，等等。它对开发者社区产生了重大影响，以至于谷歌放弃了 AngularJS，并借鉴 React 的想法推出了彻底重写的 Angular 2+。React 是目前为止最为流行的 JavaScript 框架，下图显示了相关的 NPM 下载统计信息。

为了获得更好的并发和用户体验，Facebook 宣布完全重写 React 的核心算法，推出了 React-Fiber 项目。

2020 年，React 仍然是你开发新项目的首选 Web 框架。其他框架（如 Angular/Angular 2+ 或 Vue）呢？Angular 仍然是一个不错的 Web 开发框架，特别适合企业开发。我敢肯定谷歌在未来几年会在 Angular 上加大投入。Vue 是另一个非常流行的 Web 框架，由中国的巨头公司阿里巴巴提供支持。如果你已经在使用 Angular 或 Vue，就没必要再迁移到 React 了。

App 开发：原生应用

在移动 App 开发方面，有关混合应用开发的炒作有所消停。混合开发提供了更快的开发速度，因为只需要一个开发团队，而不是多个。但原生应用提供了更好的用户体验和性能。另外，混合应用需要经过调整才能使用一些高级特性。对于企业来说，原生应用仍然是首选的解决方案，这种趋势将在 2020 年延续。Airbnb 在一篇博文中非常详细地说明了为什么他们要放弃混合应用开发平台 React Native。

https://medium.com/airbnb-engineering/sunsetting-react-native-1868ba28e30a

尽管 Facebook 尝试改进 React Native，谷歌也非常努力地推动混合 App 开发平台 Flutter，但它们仍然只适合用于原型、POC、MVP 或轻量级应用的开发。所以，原生应用在 2020 年仍将继续占主导地位。

在原生应用开发方面，谷歌和苹果分别将 Kotlin 和 Swift 作为各自平台主要的编程语言。谷歌最近再次重申了对 Kotlin 的支持，这对于 Kotlin 用户来说无疑是个好消息。

混合应用开发：React Native

在很多情况下，混合应用是个不错的选择。在这方面也有很多选择：Xamarin、Inoic、React Native 和 Flutter。Facebook 基于成熟的 React 框架推出了 React Native。就像 React 在 Web 框架领域占据主导地位一样，React Native 在混合应用领域也占据着主导地位，如下图所示。

React Native 和 React 有共同的基因，都提供了高度的代码重用性以及“一次开发，到处运行”的能力。React Native 的另一个优势是 Facebook 本身也用它来开发移动应用。谷歌在这个领域起步较晚，但在去年，谷歌的混合应用开发框架 Flutter 获得了不少关注。Flutter 提供了更好的性能，但需要使用另一门不是那么流行的编程语言 Dart。React Native 在 2020 年将继续占主导地位。

API：REST 将占主导地位

REST 是 API 领域事实上的标准，被广泛用在基于 API 的服务间通信上。当然，除了 REST，我们还有其他选择，比如来自谷歌的 gRPC 和来自 Facebook 的 GraphQL。

它们提供了不同的能力。谷歌开发的 gRPC 作为远程过程调用（如 SOAP）的化身，使用 Protobuf 代替 JSON 作为消息格式。Facebook 开发的 GraphQL 作为一个集成层，避免频繁的 REST 调用。gRPC 和 GraphQL 都在各自的领域取得了成功。2020 年，REST 仍然是占主导地位的 API 技术，而 GraphQL 和 gRPC 将作为补充技术。

人工智能：Tensorflow 2.0 将占主导地位

谷歌和 Facebook 也是深度学习 / 神经网络领域的主要玩家。谷歌基于深度学习框架 Theano 推出了 TensorFlow，它很快就成为深度学习 / 神经网络的主要开发库。谷歌还推出了特别设计的 GPU（TPU）来加速 TensorFlow 的计算。

Facebook 在深度学习领域也不甘落后，他们拥有世界上最大的图像和视频数据集合。Facebook 基于另一个深度学习库 Torch 推出了深度学习库 PyTorch。TensorFlow 和 PyTorch 之间有一些区别，前者使用的是静态图进行计算，而 PyTorch 使用的是动态图。使用动态图的好处是可以在运行时纠正自己。另外，PyTorch 对 Python 支持更好，而 Python 是数据科学领域的一门主要编程语言。

随着 PyTorch 变得越来越流行，谷歌也赶紧在 2019 年 10 月推出了 TensorFlow 2.0，也使用了动态图，对 Python 的支持也更好。

2020 年，TensorFlow 2.0 和 PyTorch 将齐头并进。考虑到 TensorFlow 拥有更大的社区，我估计 TensorFlow 2.0 将成为占主导地位的深度学习库。

数据库：SQL是王者,分布式SQL是王后

在炒作 NoSQL 的日子里，人们嘲笑 SQL，还指出了 SQL 的种种不足。有很多文章说 NoSQL 有多么的好，并将要取代 SQL。但等到炒作的潮水褪去，人们很快就意识到，我们的世界不能没有 SQL。以下是最流行的数据库的排名。

可以看到，SQL 数据库占据了前四名。SQL 之所以占主导地位，是因为它提供了 ACID 事务保证，而 ACID 是业务系统最潜在的需求。NoSQL 数据库提供了横向伸缩能力，但代价是不提供 ACID 保证。

互联网公司一直在寻找“大师级数据库”，也就是既能提供 ACID 保证又能像 NoSQL 那样可横向伸缩的数据库。目前有两个解决方案可以部分满足对“大师级数据库”的要求，一个是亚马逊的 Aurora，一个是谷歌的 Spanner。Aurora 提供了几乎所有的 SQL 功能，但不支持横向写伸缩，而 Spanner 提供了横向写伸缩能力，但对 SQL 支持得不好。

2020 年，但愿这两个数据库能够越走越近，或者有人会带来一个“分布式 SQL”数据库。如果真有人做到了，那一定要给他颁发图灵奖。

数据湖：MinIO 将要崛起

现代数据平台非常的复杂。企业一般都会有支持 ACID 事务的 OLTP 数据库（SQL），也会有用于数据分析的 OLAP 数据库（NoSQL）。除此之外，它们还有其他各种数据存储系统，比如用于搜索的 Solr、ElasticSearch，用于计算的 Spark。企业基于数据库构建自己的数据平台，将 OLTP 数据库的数据拷贝到数据湖中。各种类型的数据应用程序（比如 OLAP、搜索）将数据湖作为它们的事实来源。

HDFS 原本是事实上的数据湖，直到亚马逊推出了对象存储 S3。S3 可伸缩，价格便宜，很快就成为很多公司事实上的数据湖。使用 S3 唯一的问题是数据平台被紧紧地绑定在亚马逊的 AWS 云平台上。虽然微软 Azure 推出了 Blob Storage，谷歌也有类似的对象存储，但都不是 S3 的对手。

对于很多公司来说，MinIO 或许是它们的救星。MinIO 是一个开源的对象存储，与 S3 兼容，提供了企业级的支持，并专门为云原生环境而构建，提供了与云无关的数据湖。

微软在 Azure Marketplace 是这么描述 MinIO 的：“为 Azure Blog Storage 服务提供与亚马逊 S3 API 兼容的数据访问”。如果谷歌 GCP 和其他云厂商也提供 MinIO，那么我们将会向多云迈出一大步。

大数据批处理：Spark 将继续闪耀

现如今，企业通常需要基于大规模数据执行计算，所以需要分布式的批处理作业。Hadoop 的 Map-Reduce 是第一个分布式批处理平台，后来 Spark 取代了 Hadoop 的地位，成为真正的批处理之王。Spark 是怎样提供了比 Hadoop 更好的性能的？我之前写了另一篇文章，对现代数据平台进行了深入分析。

https://towardsdatascience.com/programming-language-that-rules-the-data-intensive-big-data-fast-data-frameworks-6cd7d5f754b0

Spark 解决了 Hadoop Map-Reduce 的痛点，它将所有东西放在内存中，而不是在完成每一个昂贵的操作之后把数据保存在存储系统中。尽管 Spark 重度使用 CPU 和 JVM 来执行批处理作业，但这并不妨碍它成为 2020 年批处理框架之王。我希望有人能够使用 Rust 开发出一个更加高效的批处理框架，取代 Spark，并为企业省下大量的云资源费用。

大数据流式处理：Flink 是未来

几年前，实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架（比如 Spark Streaming）可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过，Flink 改变了这一状况，它提供了实时的流式处理能力。

2019 年之前，Flink 未能得到足够的关注，因为它无法撼动 Spark。直到 2019 年 1 月份，中国巨头公司阿里巴巴收购了 Data Artisan（Flink 背后的公司）。

在 2020 年，企业如果想要进行实时流式处理，Flink 应该是不二之选。不过，跟 Spark 一样，Flink 同样重度依赖 CPU 和 JVM，并且需要使用大量的云资源。

字节码：WebAssembly将被广泛采用

我从 JavaScript 作者 Brandon Eich 的一次访谈中知道了 WebAssembly 这个东西。现代 JavaScript（ES5 之后的版本）是一门优秀的编程语言，但与其他编程语言一样，都有自己的局限性。最大的局限性是 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 时需要读取、解析和处理“抽象语法树”。另一个问题是 JavaScript 的单线程模型无法充分利用现代硬件（如多核 CPU 或 GPU）。正因为这些原因，很多计算密集型的应用程序（如游戏、3D 图像）无法运行在浏览器中。

一些公司（由 Mozilla 带领）开发了 WebAssembly，一种底层字节码格式，让任何一门编程语言都可以在浏览器中运行。目前发布的 WebAssembly 版本可以支持 C++、Rust 等。

WebAssembly 让计算密集型应用程序（比如游戏和 AutoCAD）可以在浏览器中运行。不过，WebAssembly 的目标不仅限于此，它还要让应用程序可以在浏览器之外运行。WebAssembly 可以被用在以下这些“浏览器外”的场景中。

• 移动设备上的混合原生应用。
• 没有冷启动问题的无服务器计算。
• 在服务器端执行不受信任的代码。
  我预测，2020 年将是 WebAssembly 取得突破的一年，很多巨头公司（包括云厂商）和社区将会拥抱 WebAssembly。

代码：低代码 / 无代码将更进一步

快速的数字化和工业 4.0 革命意味着软件开发者的供需缺口巨大。由于缺乏开发人员，很多企业无法实现它们的想法。为了降低进入软件开发的门槛，可以尝试无代码（No Code）或低代码（Low Code）软件开发，也就是所谓的 LCNC（Low-Code No-Code)。它已经在 2019 年取得了一些成功。

LCNC 的目标是让没有编程经验的人也能开发软件，只要他们想要实现自己的想法。

虽然我对在正式环境中使用 LCNC 框架仍然心存疑虑，但它为其他公司奠定了良好的基础，像亚马逊和谷歌这样的公司可以基于这个基础构建出有用的产品，就像 AWS Lambda 的蓬勃发展是以谷歌 App Engine 为基础。

2020 年，LCNC 将会获得更多关注。

1. 微商

2. 众筹

3. O2O

4. 自媒体

5. 跨境电商

6. 互联网金融

7. P2P 租车

8. 大数据

9. 移动支付

10. 社会化营销

结语