开发者指南:5个2020年软件开发趋势预测

企业上云成主流,微服务架构主导软件开发,Flink引领大数据流式处理,混合应用开发受追捧,低代码/无代码技术助力快速数字化。

企业上云已成不可逆的趋势,全面云计算时代宣告来临,微服务已成软件架构主流,免代码开发将会变得更酷,2020 年还有哪些技术趋势值得观察?一起来看!

1基础设施:条条道路通云端

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。在这里插入图片描述
2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。

3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)。在这里插入图片描述
4 App 开发:混合应用引热议

在很多情况下,混合应用是个不错的选择!

对于移动 App 的开发,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。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。“一次开发,到处运行”的能力使得混合应用在开发领域占据着一席重要地位!
在这里插入图片描述
5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。为了实现软件应用的高效开发,无代码(No Code)和低代码(Low Code)软件开发流行起来,也就是所谓的 LCNC(Low-Code No-Code)。

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。免代码技术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。从当前开发领域的发展趋势来看,大量的行业应用开发都将采用免代码的开发方式,这种开发方式不仅会提升软件产品的稳定性,同时也会降低开发人员的工作压力,从而延长程序员的职业生命周期。

2019-2020 中国开发者调查报告完整版,优快云度出品。 为了更准确的绘制出中国开发者整体图谱,同时也为未来IT行业趋势和人才发展提供指导,优快云从2004开始发起中国开发者大调查并发布度调查报告,报告中的数据已成为众多企业和专家进行相关策略制定和未来趋势判断的重要依据。 2019-2020度调查问卷从个人信息、基本信息、职业信息、技术与技术文化、新技术趋势等版块对开发者进行数据征集,最终收集问卷近万份。 本次调查报告重点发现摘要: 1、30岁以下开发者人数占比超8成,全国近半数的开发者工作在一线城市 2、开发者学习热情高涨,5开发者通过自学,31%接受了软件开发的在职培训 3、6成开发者在使用Java语言,近5开发者近期最想学Python语言 4、大数据技术应用开始普及,但大数据应用场景逐渐多元化 5、区块链技术近两是热点,23%开发者有应用或准备应用,72%开发者尚处于初步了解阶段,4%开发者完全不了解 6、人工智能技术日益受到企业和市场的关注,应用前景广阔但任重道远 7、物联网产业链上企业最多的在智能设备环节,大数据分析是物联网最大的应用领域 8、Apache项目和Linux是开发者较为喜欢的开源项目 。。。。。。 想了解更多详情,请点击下载按钮获取完整版调查报告,希望我们的开发者调查报告能给您带来有价值的数据信息。 2020-2021度中国开发者大调查正在策划中,企业合作请联系:market@youkuaiyun.com 附:章节目录 目录 CONTENTS 第一章 报告概述 1.1 背景和方法 1.2 数据处理方法 1.3 样本处理方法 1.4 特邀专家顾问 1.5 特别鸣谢 第二章 重要发现 第三章 开发者现状分析 3.1 开发者基本特征 3.2 开发者薪资状况分析 3.3 开发者学习特点分析 3.4 软件开发工具使用特点分析 第四章 大数据技术应用现状分析 4.1 企业大数据平台构建及应用情况 4.2 企业构建大数据平台所用技术情况 第五章 区块链技术应用现状分析 5.1 区块链技术应用现状分析 5.2 区块链技术开发特点 5.3 区块链应用前景展望 第六章 人工智能技术应用现状分析 6.1 企业人工智能现状 6.2 人工智能技术开发特点 6.3 人工智能行业应用与选用因素 第七章 物联网技术应用现状分析 7.1 5G和物联网技术应用状况 7.2 物联网技术开发现状 第八章 开源技术应用现状分析 8.1 开源技术应用状况 8.2 开源技术开发状况
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于202412月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值