步入 2024 年，在技术创新和不断变化的市场需求的推动下，软件开发格局继续呈指数级发展。对于企业和开发人员来说，紧跟这些趋势不仅有益，而且对于保持竞争力和成功至关重要。在本文中，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。
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