3.未來軟體開發的雲計算時代

對於大多數組織來說，切換到雲計算的服務並不是一種選擇，而是必需的舉措。雲計算正逐漸成為各行業組織最主要的託管替代方案。

Facebook、eBay和Fitbit等科技公司完全採用雲計算服務，這也在激勵其他企業這樣做。雲計算的眾多優勢包括：節省大量成本、提高安全性、使用簡單、增強靈活性、易於維護以及無縫工作的能力。此外，許多基於雲計算的服務為需要高效工作環境的人員提供雲分析和工具。

4.進入電子商務軟體時代

電子商務是一項充滿活力的業務，總是隨著技術、趨勢和競爭環境而發展。新冠疫情顯著改變了這一行業的進程，對相關企業產生了有利或不利的影響。

在疫情期間，消費者行為發生了顯著變化，鼓勵企業使用電子商務平台和網絡營銷。這些平台提升了客戶體驗。根據Shopify公司發布的數據，2020年有超過1.5億客戶首次在網上購物。

而在加拿大、法國、澳大利亞、英國和其他幾個國家，網上購物者的數量迅速激增。2020年，這些國家有6%的人首次在網上購物，而且這一比例還在繼續增長。

5.人工智慧和機器學習的進展

人工智慧正在顛覆傳統的軟體開發流程，實現更高效的流程，提高生產率，並縮短上市時間。這是人工智慧應用在IT行業以驚人的速度增長的原因。

根據市場研究機構Tractica公司發布的研究報告，到2025年，全球部署人工智慧技術產生的收入預計將達到1260億美元。人工智慧技術幫助開發人員在軟體開發周期中提高效率。許多企業和開發人員正在接受和利用這些技術，因為他們認為這些技術是軟體開發的未來趨勢。

人工智慧和機器學習對於指導和幫助新手和經驗不足的工程師分析和修復應用程式中的故障至關重要。這些技術支持基於雲計算的集成開發環境(IDE)、智能編碼平台和易於部署控制。

6.物聯網解決方案對軟體開發未來的影響

物聯網為人們的日常生活和商業應用帶來了大量意想不到但卻引人注目的機會。物聯網改變了互動發生的時間。硬體和軟體都得到了發展。許多組織依賴於高質量軟體程序的成功。

隨著數字化進程的加快，越來越多的企業開始採用基於物聯網的解決方案。例如，物聯網有助於解決安全問題。如果未經授權的個人或組織破壞了企業的安全性，並獲得了對其數據和控制的訪問權限，其後果可能相當嚴重。

通過使用各種物聯網技術，可以創建、開發和實施安全性、集成和可擴展性等多個方面。因此，基於物聯網的解決方案將以其在各種類型運營中的競爭優勢主導世界。

7.基於區塊鏈安全的未來軟體開發

區塊鏈技術創建了一個本質上安全的數據結構。它建立在加密、去中心化和協商一致的概念上，以確保交易的信心。大多數區塊鏈或分布式帳本系統中的數據被組織成區塊，每個區塊包含一個交易或交易集合。

加密鏈中的每個新塊都連接到以前的所有區塊，因此幾乎很難篡改。程序對技術的依賴程度越高，被利用的危險就越大。因此，隨著軟體解決方案數量的增加，對提高安全性的需求也在增加。

8. PWA在未來軟體開發中的廣泛應用

PWA是漸進式Web應用程式的縮寫。這個應用程式是使用人們都熟悉和喜歡的Web工具製作的，例如HTML、CSS和JS，但具有原生應用程式的感覺和功能。

因此，用戶可以輕鬆訪問他們的網頁。這意味著創建PWA比開發原生軟體要快得多。此外，需要提供原生應用程式中的所有功能，例如推送通知和離線支持。毫無疑問，這是創造適用於各種平台的移動應用的最具成本效益的方法之一。

9.實施網絡安全的必要性

網絡安全仍然是企業的重要責任，企業必須保護敏感數據以保護其項目免受網絡犯罪分子的攻擊。隨著時間的推移，傳統的安全措施正在變得過時。

特別是金融機構，必須能夠向客戶保證他們的數據在無法破解的數字鎖後面是安全的，這也是網絡安全業務一直是一個熱門話題的原因。

網絡攻擊變得越來越狡猾和富有想像力，這意味著應該加強安全以保護企業免受攻擊。網絡安全將在未來的軟體開發和工程中發揮重要作用。

10.深度學習庫的應用

由於深度學習在數據挖掘和模式識別方面的影響，近年來，行業人士和學者越來越多地將深度學習集成到SE問題中，這成為一種軟體發展趨勢。

深度學習使SE參與者能夠從自然語言文本中提取所需的數據，生成原始碼，並預測軟體缺陷等。以下是在軟體開發中用於實現深度學習的兩個重要框架。

• 谷歌的TensorFlow：TensorFlow 2.0包括動態圖、Python兼容性和其他修改。此外，它還包括TensorFlow.js，它支持基於瀏覽器的人工智慧框架使用。TensorFlow的另一個突破是TensorFlow Lite，它可以在移動和網絡平台上部署TensorFlow。此外，TensorFlow宣布TensorFlow Extended，這是一個在SE中部署機器學習管道的平台。
• Facebook的PyTorch：PyTorch是另一個廣泛使用的人工智慧包，使動態圖和Python成為主流。它對開發人員更友好，並提供PyTorch Mobile，使用戶能夠在Android/iOS智慧型手機上使用PyTorch。當與PyTorch Profiler一起使用以調試人工智慧模型時，它增強了開發人員友好性。

11.多模型和多用途資料庫的普遍使用

多模型資料庫是一種資料庫管理系統，它支持使用單個後端組織多個NoSQL數據模型。提供了一種統一的查詢語言和API，支持所有NoSQL模型，並允許它們在單個查詢中組合。

多模型資料庫通過提供支持各種商品和應用程式的統一後端，有效地防止了碎片化。可以使用多語言持久化來構建多模型資料庫。

這種方法的一個缺點是單個應用程式通常需要許多資料庫。資料庫提供許多模型並支持幾個用例，這是一種日益增長的趨勢。

這些資料庫是Azure CosmosDB、PostgreSQL和SingleStore的前身。而在2024年，人們應該看到支持多種模型和目的的其他資料庫。

12.主流的API技術

幾十年來，應用程式編程接口(API)一直是為特定平台(例如Microsoft Windows)開發的軟體開發的關鍵組件。

開發平台提供商（從Salesforce到Facebook和Google）最近都推出了開發者友好的API，讓開發者對這些平台產生依賴。以下是將主導未來世界的三種最流行的API技術。

• REST：REST是這些技術中最早的，創建於2000年左右。客戶機-伺服器通信是使用全球資訊網和HTTP技術完成的。它是最成熟和最常用的技術。
• gRPC：gRPC是由谷歌公司開發的基於傳統遠程過程調用技術的伺服器到伺服器數據傳輸API。在這種情況下，每個請求都被組織成一個函數調用。與使用文本格式進行通信的REST不同，gRPC使用基於協議緩衝區的二進位格式進行通信。因此，在服務到服務的數據傳輸方面，gRPC比REST更高效、更快。
• GraphQL：如果數據結構複雜，Web客戶端到伺服器的連接將包括多次往返。為了解決這個問題，Facebook創建了GraphQL API。每個客戶端都可以描述特定用例的數據結構形式，並使用GraphQL在一次訪問中獲取所有數據。

結語

軟體開發被認為是一項引人入勝而有利可圖的業務，它在價值數十億美元的品牌發展中是不可或缺的，包括雲計算、人工智慧和未來軟體發展趨勢的所有其他方面所預測的可能性。

然而，軟體開發也面臨一些挑戰。在過去的40年，支持這兩種雙重性的硬體、軟體和技術都取得了重大進步。善於創新並緊跟潮流的企業將會蓬勃發展，而那些自滿的企業則落後於人並被遺忘。

了解軟體開發的當前狀況以及未來趨勢可能是企業成功與失敗的區別。它使企業能夠了解和把握流程、戰略、融資和其他變化，從而提高收入、獲得行業領先地位以及在業務方面取得成功。

原文標題：12 Software Development Predictions for a Futuristic World，作者：Alfonso Valdes