22个2022年软件开发的趋势预测及其解读

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22个2022年软件开发的趋势预测及其解读

md是一位技术博主，更新频率比我好不了多少，但是他对软件开发行业的了解却比我好很多。 毕竟专业背景有差距。 个人介绍：他是一名解决方案架构师、技术作家和全栈开发人员，专注于云和大数据，居住在德国。

2019年底，我打算翻译他对2020年软件发展趋势的预测（《》），反响非常好，出乎我的意料。 坦白说，这几年在开发者社区的工作经历让我深刻地认识到，总会有少数人愿意仰望天空，而愿意分析过去的人就更少了，每年软件开发行业的现在和未来。 毕竟，“墨菲定律”的存在意味着某人的预测总会被推翻，这会让人发笑。这远比报道一些关于某云宕机、某研发的小道消息划算。数据库被删除。

一个非常有趣的事情是，研发学生往往不直接与客户打交道。 大多数市场趋势和认知观察通常来自营销部门或开发商关系。 然而，技术发展趋势往往与商业化直接相关。 这就导致了一个很有趣的现象，那就是——运营/营销拿的是研发一半的薪资，但他们仍然要紧跟市场趋势和行业脉搏22个2022年软件开发的趋势预测及其解读，用语言反馈给研发工程师能够理解，*终保证技术开发和产品迭代。 路线上不会出现大的错误。

这是一个先天的劣势，对于在开发者社区工作的同学来说也是必然的要求。 这也是开发人员和运维学生实现个人品牌能力和增值的好方法。 所以，其实所有行业都是相似的。 愿意不断思考、不断学习的人，总是能超越很多人。 研究和开发也是如此。

废话不多说，让我们进入今天的正题。

1. 中心化基础设施：云优先是新常态

和往年一样，**个预测仍然与云有关。 今年，关键字“基础设施”前面多了一个集中式（）前缀。 这还是和目前云计算行业的下沉有关。 如果关注互联网行业，很多人可能认为分布式云是当前的发展趋势，但实际上，对于正在进行数字化转型的非互联网行业来说，中心化的基础设施仍然是首选。

2022年仍将是公有云快速发展的一年。 预计2022年公有云收入将增长16%。在互联网以外的各个行业，包括金融、政务、旅游、工业、民生等行业，公有云都将得到有效利用。 所以如果你是非互联网公司的决策者或者从业者，现在开始认真关注云计算还为时不晚。

2. 去中心化基础设施：边缘云

边缘计算开始受到广泛关注，大概是近两年的事情。 我看了一下2019年做出的趋势预测，其实没有提到边缘计算，但2021年版本中已经包含了。 与公共云希望将存储、计算能力和AI/ML集中在一个中心位置（可用区域）不同，边缘计算本身是一种去中心化的方式，希望将存储、计算能力和AI/ML部署在靠近应用的地方。用户。 低延迟场景（游戏）、低网络带宽（离岸站点）、无网络、监管要求、实时用例（联网车辆）、智能设备（物联网）都是需要边缘计算的场景。

再加上5G、Web 3等关键技术的兴起，可以合理预测边缘计算将在2022年及以后得到广泛采用。 事实上，近两年各大云厂商都开始有意识地推广边缘计算能力和产品。 我印象中国内几大云厂商都有相关案例，比如我之前采访过的华为云。

其中提到了一项关键举措——“State of the Edge”，旨在标准化边缘计算技术。 “标准化”这个词是我特别敏感的一点，因为从商业角度来说，在事实上的标准没有实现之前，商业拓展往往是杂乱的或者没有核心优势，导致事实上的或者人为的公认的标准建立之后，商业化趋势将更加清晰。 毕竟，三流企业生产产品，而**企业制定标准。

3. 公有云：多云将获得更大动力

阻碍企业迁移到云的一个主要障碍是供应商锁定问题。 毕竟云厂商在商业信誉方面总有一些不好的历史。 要么硬盘坏了，要么抄袭合作伙伴的计划，要么抄袭开源项目代码。 如果你把公司的核心资产和数据放在某个云上，别说安全问题，以后迁移起来就很麻烦。

因此，多云、混合云的发展趋势确实是肉眼可见的。 里面提到了很多致力于提供云服务中立性的API服务，比如MinIO（兼容S3）、（云原生网络）、（分布式云服务）、（云原生存储）等。

另一个有趣的点是，他们正在努力向其公共云竞争对手 AWS 和 Azure 引入他们的流行服务，例如 Big Query。 但这种现象在国内云计算行业有没有类似的案例或者未来还会发生吗？ 不会有类似的案例，我个人怀疑……

4.容器：K8s将成为基础并将反弹

如果要对现代IT产业的关键技术进行排名，容器无疑占据一席之地。 K8s对于容器化技术的普及发挥了巨大的作用。 在各大厂商（）的支持下，足够的努力，精心的设计，快速的迭代，K8s已经成为今天事实上的标准。

但另一方面，随着K8s技术的成熟，未来K8s本身的吸引力将会不断下降。 这有点类似于跨越鸿沟理论中的技术采用生命周期。 我认为K8s已经到了大众化的后期阶段。 因此，K8s成为了现代软件开发的引擎，但也因自身的成熟度而进展缓慢。 从这个角度来看，它与Java有些相似。

这是另一项在容器化历史上发挥关键作用的技术。 遗憾的是，即使在鼎盛时期，它也没有找到商业化的捷径。 再加上该公司一系列狡猾的操作，在与K8s的正面对抗中失败了。 坠落。

2022年开始，它将宣布推出新的订阅模式，继续艰难的商业化探索。 坦白说，这个副标题所预言的结论并不是结论性的，更多的是基于历史成就的美好愿望。 其实我也一样。 这是我对开源行业产生浓厚兴趣的开始，希望它有美好的未来。

延伸阅读：《》

5. 网络安全：每个人都认真对待安全

对于初创公司或中型公司来说，网络安全就像“房间里的大象”。 他们可以看到网络安全的必要性，但没有资源来实施它。 这其实也是公有云能够快速腾飞的主要原因之一。 初创企业不需要自己搭建底层基础设施，也不需要保护网络安全。 他们只需要部署在公有云上，其余的都交给云端。 制造商。

但是，当云提供商受到网络攻击或发生故障时，受影响的不仅仅是一家公司。 事实上，2021年云厂商暴露出的高危漏洞有很多。2022年，公有云厂商和Linux都必须在安全上多下功夫。

除了云安全之外，网络安全的另一个常见来源来自开源软件。 奇安信此前曾报道相关数据称，90%的开源软件都存在安全漏洞，这对于基于开源软件构建的互联网本身来说是一个令人心寒的问题。 幸运的是，利用高风险漏洞并不那么容易。 不幸的是，许多世界上流行的开源软件背后只有两三个维护者。 例如，2021年*受关注的log4j漏洞已经影响了全球近一半的IT公司。

我们需要思考一个问题，为什么世界上流行的开源项目没有得到应有的好处？ 那些为大家拿着工资的人，不应该被冻死在风雪中。

6. 区块链：加密货币之外的生活终于开始

区块链通常与加密货币联系在一起。 每当有人被加密货币淹没时，就会有人开始批评区块链技术。 但从技术上讲，加密货币只是区块链技术的一种实现，但它并不是区块链的全部或唯一用例。

2021 年区块链的一个非常流行的新用例是 NFT（非）。 此前，勇士队球星库里花费18万美元购买NFT虚拟形象而走红。 虽然，我不明白这东西为什么这么贵……

NFT目前更多地应用于数字艺术，但其未来的使用场景显然值得期待。 从这一点延伸，我们可以看到区块链技术正在被越来越多的人重视。 注意它。 IDC预测，2022年区块链技术解决方案的增长将达到75%。考虑到目前这项技术的普及程度，我认为这个数字并不盲目乐观。

区块链的诟病之一就是能源消耗。 在国内双碳政策的前提下，区块链想要获得长远发展，必然需要做出一些改变。 与以太坊一样，它将在 2022 年由能源驱动。密集的“工作量证明”模型转向绿色的“权益证明”模型。

7. 机器学习：无代码人工智能将使机器学习民主化

之前策划“稀土开发者大会”时，用过一篇文案，叫《机器正在学习，你为何要例外？》 这一点是关于机器学习的，但从实际行业发展来看，机器学习的应用规模仍然受到相当大的制约。 *大的原因是机器学习领域的专家太少。 第二个原因是——大多数公司不需要完整的机器学习，有限的使用就足够了。

它是在有限的情况下实现机器学习的使用的一种方法。 从某种意义上来说，相当于低代码/无代码。 不同的是，低代码/无代码降低了开发门槛，但降低了机器学习的使用门槛。

8、人工智能：狭义人工智能将被广泛采用

我*近在读阿西莫夫的科幻小说系列。 里面提到的“机器人三原则”、借助机器人建立的行星文明的故事等等，都是关于人工智能的终极目标之一——让AI能够像人类一样聪明，甚至可能更聪明。 但在人工智能发展60多年的历程中，我们离这个目标还很远。

与机器学习一样，深度学习在过去十年中经历了大规模采用和快速增长，预计未来将继续如此。 人工智能发展的*终目标目前肉眼可见还遥不可及，但让人工智能体在特定领域辅助/增强人类并不是什么大问题。

9. 深度学习库：将继续占据主导地位

深度学习的轮子有很多，但是基本只能看这两个：Meta。

它在 2.0 版本中进行了自我更新，引入了动态图形、友好性和许多其他变化。 它还提供了.js来在浏览器中使用AI库。 它的另一项创新是 Lite，它提供了在移动和网络上部署的功能。 还宣布了 (TFX)，一个用于部署生产机器学习管道的端到端平台。

是另一个主要的人工智能库，引入了动态图形，也对开发者更加友好。 它还已发布用于 /iOS 设备。 它通过为开发人员提供更多的友好性来调试大型人工智能模型。

从Stack的调查数据来看，继续称霸似乎没有悬念。

10、数据库：多模型、多用途数据库正在兴起

过去几年，数据库领域的一个趋势是使用特定的数据库来匹配特定的用例，例如：

这种方法的一个缺点是我们经常需要为一个应用程序使用多个数据库。 有一种新趋势，每个数据库将提供多个模型并服务多个用例。 （Multi-Model）、Azure（Multi-Model、Multi-）、（OLAP 和 OLTP）是这些数据库的先驱。

11.数据密集型计算：Spark VS 公有云

据介绍，Spark几乎已经取代了生态系统，成为默认的数据密集型计算框架。 Spark 还使用相同的 API 提供近乎实时的流处理。

另一个受到广泛关注的开源框架是 Beam，它提供了一个统一的编程模型来定义和执行数据处理管道：批处理和流处理。 这背后的人物离不开GCP、Azure和AWS。

所以如果你不想使用云，Spark可能是唯一的选择。

12.实时流计算：Flink VS 公有云

这一点的意思和上一点很相似。 简单来说，实时流计算除了Flink之外什么都不推荐。 即使你想在公有云上使用，也推荐使用Flink，感觉很简单。 话虽如此，确实我在这个领域还没有看到任何可以与 Flink 竞争的轮子。

13.：现代智能可观测性

几年前，可观察性仅对大型企业至关重要。 然而，随着云原生开发和微服务架构的快速崛起，可观察性对于整个现代软件开发至关重要。 除了传统的日志、监控、跟踪之外，还需要K8s集群的遥测、拓扑数据等。

事实上，这个概念一直在不断发展。 当它与AI结合时，就变成了AIOps。 当强调安全性时，轮子的实现方式有多种形式。 归根结底还是要看需求是什么。

14. 快速应用程序开发：低代码/无代码（LCNC）将继续蓬勃发展

低代码/无代码（LCNC）旨在降低开发 Web/移动应用程序的障碍，而不需要开发人员（或少数开发人员）。 未来几年我们仍然需要开发人员来构建应用程序。 但也有许多用例表明，低代码/无代码框架/工具确实可以显着加快应用程序开发速度。

称2021年全年为低代码元年并不为过。 今年我见过不少于三、五家低代码初创公司。 一场关于低代码是否是行业毒瘤的争论，掀起了行业沸点。 。 预计到2022年，这些场景将会出现更多的低代码/无代码应用：

15. 软件架构：企业微服务和微前端

目前主流的后端架构有三种：单体式、微服务式、微服务式。 三者各有优缺点和适用场景。 对于微服务来说，是云原生场景下的绝佳架构选择。 从企业发展的角度来看，无论是上云后的转型，还是云原生的架构设计，微服务都是首选。

前端领域的程序复杂度常常被低估，但微前端的思想核心与微服务是相同的。 他们生来就是为了解决复杂性并将其分解为多个部分。 因此，可以想象，微前端也将是未来前端开发的首选架构模式。 另一个好消息是主流JS框架都支持微前端。

16. 软件开发：人工智能将协助开发人员和质量检查

软件开发本身有趣的事情之一就是，开发人员不喜欢做乏味的、可预测的、重复性的脏活，于是各种轮子就应运而生。 研发人员喜欢创造问题的解决方案，而不是享受问题的乐趣。 在人工智能实现*终目标之前，更多的价值往往体现在这些地方，比如利用GPT-3和NLP库来自动完成这些任务。

另外，还有一些去年刚刚推出的自动生成代码的工具，比如。 很多人喜欢开玩笑说AI已经可以编写自己的代码并调试自己的代码。 现在还有人要程序员吗？ 但事实上，目前AI的能力还属于狭义的，但如果你只能干脏活累活，那你确实更危险不是吗？

17. 编程语言（主流）：将引领潮流

当我刚进入这个行业时，这个行业还没有现在这么受欢迎。 那时候大家都在谈论Java和C语言。 就连Go语言在中国也同样受欢迎。 但转眼间，他就登上了TIOBE编程语言排行榜**名：

它具有简单、可解释、动态、门槛低（不过我没有学过，从入门到放弃）的特点，这些在中都有非常直观的体现，更重要的是它不局限于软件发展产业。 在这里，很多做数据、图表的行业也可以用它来完成很多工作。 再加上数据科学的普及，就不难理解了。 2021年的峰会不会是昙花一现。 悬念或许在于，未来谁将顶上？ 我个人很期待Rust。

18. 编程语言（企业）：Java 的反击

长期以来，主流企业级编程语言一直是Java的代名词。 Java的语言设计和JVM的强大共同构建了Java生态系统。 但自从云原生兴起以来，Java其实遇到了非常大的挑战。 几年前我在朋友圈发过一篇文章，专门讲过这个话题：

目前有两种技术趋势会对Java产生比较大的影响，一是云原生，二是云原生。 造成影响的原因与Java语言的特性有关。 该语言是针对大规模应用复杂场景而设计的，尤其是云，更适合业务逻辑简单的轻量级应用。 话虽如此，其实制约云原生发展和发展的恰恰是大规模应用复杂场景下的管理问题和安全问题。

好消息是，Java社区一直在不断迭代和创新，保证了Java的生命力。 比如现代特性，随着近几年Java定期发布，随着现代特性的更新以及严格无与伦比的向后兼容性，你不再需要问Java是否还可行。 相反，播放音乐和跳舞！

19. 客户端 Web 框架：React 和

三大前端框架大家已经很熟悉了：Meta的React，尤玉溪的Vue。 之所以认为React和React会比Vue更多地在企业中被复用，是因为前两者有两大企业的支持，而Vue过于依赖于尤熙软件开发，并且提到了Vue的安全考虑。

我不知道这个安全考虑是指软件安全还是地理安全，所以这里不做评论。 但我想提的是，如果Vue在过于依赖尤玉溪的情况下仍然如此受欢迎，那不是更能说明Vue的厉害之处吗？ 你怎么认为？

20. 服务器端框架（Java）：微服务和无服务器应用程序的本机框架

MVC/Boot是Java中*重要的服务器端框架。 它遇到的问题和Java遇到的问题有关，因为Java受到了云原生趋势的挑战，导致了它的问题。 推出后，云原生开发的首选框架易手，使用后者代替了传统框架。 *后还宣布将发布，也将用于云原生开发。

如果2022年开发云原生Java应用，可以考虑使用Java原生框架。 如果场景还是单个Java应用开发，就没有必要继续使用传统框架。

21、应用开发：更灵活的原生应用

移动应用开发一直是一个巨大的市场，而且还将不断扩大。 目前主流的移动应用开发模式有四种：原生开发、跨平台开发、混合开发和云开发。

原生开发和跨平台开发是应用*广泛的开发模式。 前者提供了*大的灵活性，后者提供了“一次编写，运行”的诱人可能性。

去年我写了一篇关于苹果发布会的文章。 苹果：没想到我自己做了一个“小程序”，利用苹果生态系统来分析原生开发的发展，重点关注其软硬件的协作。 预计2022年原生开发将成为主流。关键是跨平台开发不如原生灵活。 让我们拭目以待，看看未来会怎样。

22. API技术：REST、gRPC将共存

现代软件开发通常是API驱动的开发。 API 轮子有很多，但*著名的是这三个：REST、gRPC 和 .

这三种主流API技术中，一种是*古老、*成熟、应用*广泛的（REST）； 一种是由GRP创建的，在服务和服务通信（gRPC）方面更快、更高效； 一种是由 Meta 针对特定用例开发的。 定义数据结构的形状并在一次访问中获取所有数据。

这是软件开发中没有灵丹妙药的场景的完美示例。 每个都有自己的优点和缺点。 企业按需使用即可，每一个轮子都有未来。 我们都有一个光明的未来！

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