1. 利用区块链的B2B交易进入生产阶段
企业已经开始了解从区块链启动的交易中获得的安全性、可靠性和效率。在未来的一年,开发人员将在整个金融服务和制造供应链中实施许多区块链用例。区块链是一种技术,它可以使组织之间的高效、安全、不可变、可信的交易成为可能,而这些交易可能不会完全相互信任,从而消除中介。
2. 聊天机器人经常与顾客和员工进行真正的对话
人们已经厌倦了需要多个移动应用程序来做同样的工作,就像三种不同的航空公司应用程序一样,通过不同的方式办理登机手续并获得登机牌。一种更好的方法是提供同样的功能,但是通过手机消息上最流行的应用程序。消息传递有三个具有吸引力的元素:即时、表达性和会话性,不需要培训。由于人工智能和自然语言处理技术的进步,人们将会使用Facebook Messenger、谷歌Home这样的语音助手,来问问题,并从智能机器人那里得到答案。
3. 按钮消失了:AI变成了app界面
人工智能成为UI,意味着使用应用和服务的同步、请求-响应模型逐渐消失。智能手机仍然是“低智商”,因为你必须去接他们,启动一个应用程序,要求做一些事情,最终得到回应。在新一代智能应用程序中,该应用将通过推送通知启动交互。让我们更进一步,使用人工智能的应用程序、机器人或虚拟个人助手将知道该做什么、何时、何地以及如何做。
4. 机器学习采用实际的、特定领域的用途
机器学习正从晦涩的数据科学领域转移到主流应用程序开发领域,这都是因为在流行的平台上可以预先构建模块的可用性,而且在处理大型的历史数据集时,它非常有用。通过机器学习,最有价值的洞察力来自于背景,你以前做过什么,你问过什么问题,别人在做什么,正常的和反常的活动是什么。
5. DevOps走向无操作
devops对于帮助开发人员快速构建新的应用程序和特性非常重要,同时保持高质量和性能。devops的问题是开发人员需要花费他们60%的时间在方程的操作一边,从而缩短开发的时间。开发人员必须集成各种持续集成和持续交付(CICD)工具,维护这些集成,并随着新技术的发布不断更新CI / CD工具链。每个人都有CI,但没有太多的人做CD。
6. 开源作为一种服务,加速了开源创新的消费
开源模式仍然是创新的最佳引擎之一,但实现和维护创新往往过于复杂。
7. 无服务器计算的架构在生产中会变得很大
无服务器架构的吸引力是显而易见的:当需要基于某个事件执行我的代码时,基础架构被实例化,我的代码被部署和执行,而我只在代码运行的时候被收取费用。假设你想建立一个旅行预订功能来预订/取消航班、酒店和租车。每个操作都可以构建为一个以不同语言编写的无服务器函数,如Java、Ruby、JavaScript和Python。没有应用程序服务器在运行我的代码;相反,只有在需要时,函数才被实例化并在基础结构上执行。
8. 关于容器的唯一问题是“为什么不呢?”
容器将成为开发/测试工作的默认值,并成为生产应用程序的常见内容。在开源创新和行业标准的驱动下,希望在安全性、可管理性、编制、监控和调试方面持续改进。容器为驱动现代开发的许多趋势提供了构建块,包括微服务体系结构、云本地应用程序、无服务器函数和devops。
9. 软件和系统可以自我修复、自我调节和自我管理
开发人员和生产操作团队正在从日志、web /应用程序/数据库性能监视和用户体验监视和配置中淹没数据。此外,这些不同类型的数据都是竖向的,所以您必须将许多人带入一个房间来调试问题。然后就是知识转移的问题:开发人员花了大量的时间来讲述他们的应用程序的输入和输出、设置的阈值、用于监视事务的服务器拓扑,等等。
通过聚合大量的数据到一个存储库(在日志、性能指标、用户体验,和配置,例如),并应用大量的计算能力,机器学习,和专用算法,基于云计算的系统管理服务将大大缓解性能/日志/配置监视。这些云服务将通过观察事务来建立基线,通过观察事务(从必须管理阈值来节省ops团队),并了解与事务自动关联的服务器拓扑。使用针对这些基线的异常检测,系统管理服务将自动能够告诉开发人员,当事情偏离正常的行为时,并能够显示特定事务的问题的根源。
10. 高度自动化的安全性和遵从性努力成为开发人员的新同盟
尽管开发人员通常认为安全性和遵从性是“其他人的工作”或“交付代码的瓶颈”,但基于机器学习和交付的综合安全性和遵从性机制的出现,将有助于使这些努力与快速的开发步调一致。具体地说,高度自动化的网络防御将被部署到“上游”,以识别和纠正开发和“下游”的潜在安全风险,从而自动调整公司的安全配置文件,以适应正在进行的应用程序和环境变化(识别攻击、修复漏洞和评估持续的遵从性)。