在經(jīng)歷了災(zāi)難性的、受大流行影響的2020年之后，2021年是人類的復(fù)原力和反擊年。由于技術(shù)的進(jìn)步，各國能夠為人們大規(guī)模地接種疫苗。對于軟件開發(fā)和IT行業(yè)來說，2021年是一個重要的年份，正如預(yù)期。

2022年，冠狀病毒變異和高科技促成的疫苗研究之間將出現(xiàn)一場進(jìn)化的軍備競賽。對于軟件開發(fā)行業(yè)來說，目前的數(shù)字化趨勢將繼續(xù)下去，出現(xiàn)許多變化、創(chuàng)新和現(xiàn)有技術(shù)的新用途。

預(yù)測未來是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。像過去兩年一樣，我在這里預(yù)測2022年軟件發(fā)展的最重要趨勢。

1. 集中式基礎(chǔ)設(shè)施：云是新的規(guī)范

就像西方世界的幾個巨型大超市取代當(dāng)?shù)厣痰暌粯樱苍茖⒗^續(xù)取代區(qū)域性的數(shù)據(jù)中心。在未來幾年里，公共云也將成為企業(yè)、政府和初創(chuàng)企業(yè)的首選基礎(chǔ)設(shè)施。公共云現(xiàn)在是數(shù)字創(chuàng)新的溫床，這一趨勢將在2022年繼續(xù)。公共云在安全、區(qū)塊鏈的民主化方面也發(fā)揮著重要作用，并將許多創(chuàng)新以一種可獲得的方式帶給客戶。

Gartner預(yù)測，2022年公共云的收入將增長16%。

所以，如果你是數(shù)字公司的決策者，現(xiàn)在是時候認(rèn)真對待云計算了。如果你是一名工程師，請通過創(chuàng)建一個免費賬戶或參加MOOC課程開始學(xué)習(xí)云計算。

2. 分散的基礎(chǔ)設(shè)施：邊緣的云

與公共云不同的是，我們希望將存儲、計算能力和AI/ML放在一個中心位置(可用區(qū)、區(qū)域)，邊緣計算將存儲、計算能力和AI/ML帶到客戶附近。低延遲場景(游戲)、網(wǎng)絡(luò)帶寬差(離岸站點)、沒有網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)管要求、實時用例(聯(lián)網(wǎng)車輛)、智能和強(qiáng)大的設(shè)備(物聯(lián)網(wǎng))是需要邊緣計算的場景。

隨著5G、Web 3.0和其他技術(shù)創(chuàng)新的興起，邊緣計算將在2022年及以后繼續(xù)看到廣泛的應(yīng)用。同時，零售商將在未來幾年大規(guī)模采用邊緣計算。

像AWS、Azure和GCP這樣的公共云供應(yīng)商也在通過提供許多邊緣計算服務(wù)而處于領(lǐng)先地位。

一項新的倡議，即"State of the Edge，"是為了實現(xiàn)邊緣計算的標(biāo)準(zhǔn)化。

3. 公共云：多云將獲得更多的動力

采用公共云的一個主要問題是供應(yīng)商鎖定。一旦你把你的基礎(chǔ)設(shè)施、存儲和計算轉(zhuǎn)移到公共云供應(yīng)商，你就被供應(yīng)商鎖定了。許多企業(yè)試圖明智地使用多個供應(yīng)商以避免供應(yīng)商鎖定。不幸的是，這只是用多個供應(yīng)商而不是一個供應(yīng)商鎖定了企業(yè)。如果你不能在另一個公有云中使用一個公有云(如CosmosDB、AWS S3、BigTable)，總會有供應(yīng)商鎖定的情況。

幸運的是，現(xiàn)在有一種反向趨勢，即提供與廣泛的公共云服務(wù)的API兼容的服務(wù)。MinIO(與S3兼容)、Aviatrix(云原生網(wǎng)絡(luò))、Volterra(分布式云服務(wù))、LightOS(云原生存儲)是眾多致力于提供云中立性的服務(wù)之一。

此外，谷歌正在努力將其流行的服務(wù)(BigQuery)引入其他公共云(AWS、Azure)。

4. 容器：Kubernetes將進(jìn)入后臺，而Docker將反彈

容器化是現(xiàn)代IT行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。Kubernetes在容器化的普及和民主化方面發(fā)揮了巨大作用。由于巨大的努力、精心的設(shè)計和實施，Kubernetes現(xiàn)在是一項堅如磐石的技術(shù)。它所扮演的角色與Linux在服務(wù)器世界中扮演的角色相同。由于其高瞻遠(yuǎn)矚的設(shè)計(Operator、Volumn)，Kubernetes可以用于許多用例，而不會引入破壞性的變化。

隨著Kubernetes的成熟，在未來幾年內(nèi)，Kubernetes的牽引力將減少。不要誤會我的意思，Kubernetes將是現(xiàn)代軟件開發(fā)的引擎。但我們將看到更多關(guān)于Kubernetes的新采用和用例的牽引力，而Kubernetes本身由于其成熟度，將緩慢發(fā)展。

與Kubernetes一樣，Docker也在容器化方面發(fā)揮了舉足輕重的作用。不幸的是，該公司在全盛時期努力使Docker貨幣化。Docker最近宣布從2022年起采用新的訂閱模式。

它的定價模式是可以承受的。考慮到它對現(xiàn)代云原生開發(fā)的貢獻(xiàn)，我祝愿Docker在其新的訂閱模式下取得成功。

5. 網(wǎng)絡(luò)安全：每個人都會認(rèn)真對待安全問題

網(wǎng)絡(luò)安全對于初創(chuàng)企業(yè)或中型公司來說就像 "房間里的大象"。他們可以看到對網(wǎng)絡(luò)安全的需求，但由于缺乏資源，無法正確實施。只有大型企業(yè)才能負(fù)擔(dān)得起專門的安全團(tuán)隊。

公共云供應(yīng)商最重要的優(yōu)勢之一是，他們已經(jīng)使網(wǎng)絡(luò)安全民主化。現(xiàn)在，利用公共云服務(wù)，初創(chuàng)企業(yè)或中等規(guī)模的公司可以不費吹灰之力實施高度安全的應(yīng)用程序。

公有云安全的一個缺點是，如果它被破壞，那么數(shù)百萬的公司將受到影響。2021年，公共云有一些高調(diào)的安全漏洞。

2022年，公共云和Linux將更努力地與安全工作。

另一個關(guān)于安全的問題是目前的開源開發(fā)模式。一個開發(fā)者往往在業(yè)余時間開發(fā)一個重要的核心模塊/庫。不幸的是，如果這個模塊/庫被破壞了，那么世界上幾乎所有的公司都會受到影響。其中一個引人注目的問題是log4j漏洞，它將影響世界上近一半的IT公司。

現(xiàn)在是大公司重新思考目前的開源模式的時候了，在這種模式下，開發(fā)者維護(hù)一個核心的軟件而沒有任何經(jīng)濟(jì)利益和支持。

6. 區(qū)塊鏈：最后，生命開始于加密貨幣之外

區(qū)塊鏈經(jīng)常與加密貨幣聯(lián)系在一起。每當(dāng)有關(guān)于加密貨幣的造假事件發(fā)生時，區(qū)塊鏈技術(shù)就會受到批評。區(qū)塊鏈(分布式賬本)是21世紀(jì)最具顛覆性的技術(shù)之一。加密貨幣是其最知名的用例，但區(qū)塊鏈遠(yuǎn)不止于加密貨幣。區(qū)塊鏈可以改變我們行業(yè)的許多領(lǐng)域，影響我們的日常生活。

在2021年，我們看到了區(qū)塊鏈的一個新的和高度流行的使用案例。NFT(Non-Fungible Tokens)。目前，NFT主要用于數(shù)字藝術(shù)。在2022年，我們將看到NFT將被用于其他用例。

現(xiàn)在人們正在認(rèn)真對待區(qū)塊鏈，2022年區(qū)塊鏈技術(shù)將有巨大的支出。

區(qū)塊鏈經(jīng)常因其大量的能源消耗而受到批評。許多區(qū)塊鏈公司現(xiàn)在正計劃從能源密集型的 "工作證明 "轉(zhuǎn)向節(jié)能的 "股權(quán)證明 "模式。以太坊，這個流行和廣泛使用的區(qū)塊鏈，將在2022年轉(zhuǎn)向綠色的 "權(quán)益證明 "模式。

7. 機(jī)器學(xué)習(xí)：AutoML和No-Code AI將使機(jī)器學(xué)習(xí)民主化

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是另一項顛覆性技術(shù)，近年來取得了巨大的成功和采用。然而，根據(jù)其需求，機(jī)器學(xué)習(xí)專家大量短缺。此外，許多公司希望以有限的方式采用機(jī)器學(xué)習(xí)，而不雇用全職的、昂貴的機(jī)器學(xué)習(xí)專家。

AutoML(自動機(jī)器學(xué)習(xí))是在沒有機(jī)器學(xué)習(xí)專家的情況下以有限的方式使機(jī)器學(xué)習(xí)使用自動化的新舉措。對于大多數(shù)用例，你需要一個機(jī)器學(xué)習(xí)專家。但對于某些用例，你可以使用AutoML來增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)專家的能力，或者在沒有任何機(jī)器學(xué)習(xí)專家的情況下使用AutoML。在某種意義上，它類似于低代碼/無代碼倡議。AutoML在2021年得到了巨大的牽引力。

在2022年，我們將看到更多的AutoML的采用和創(chuàng)新，因為AutoML有一個廣闊的市場前景。

AutoML是更大的No-Code AI趨勢的一個子集。無代碼人工智能也將在2022年迎來普及和采用的高潮。

8. 人工智能：狹義人工智能將迎來大規(guī)模應(yīng)用

與機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，深度學(xué)習(xí)(AI)是另一項顛覆性技術(shù)，在過去十年獲得了大規(guī)模的采用和快速增長。在2022年及以后，人工智能將繼續(xù)看到更多的采用、資金、創(chuàng)新。

人工智能的圣杯之一是尋找 "通用智能"，即人工智能可以和人類一樣聰明(或更聰明)。我們離實現(xiàn)通用智能還很遙遠(yuǎn)。但人工智能將更多地被用于 "狹義人工智能"，人工智能代理將在特定(狹義)領(lǐng)域協(xié)助/增強(qiáng)人類。2022年，我們將看到在許多非關(guān)鍵用例(如呼叫中心、IT)中更多地采用狹義人工智能，人工智能代理將使用狹義人工智能協(xié)助人類。

9. 深度學(xué)習(xí)庫：Tensor Flow將繼續(xù)統(tǒng)治

有許多人工智能庫，但有兩個從其他地方脫穎而出。谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch。

TensorFlow在其2.0版本中對自己進(jìn)行了改造，并引入了動態(tài)圖、python友好性和許多其他變化。它還提供了Tensorflow.js來在瀏覽器中使用AI庫。Tensorflow的另一個創(chuàng)新是Tensorflow Lite，它提供了在移動和網(wǎng)絡(luò)上部署Tensorflow。Tensorflow還發(fā)布了Tensorflow Extended(TFX)，這是一個用于部署生產(chǎn)ML管道的端到端平臺。

PyTorch是另一個占主導(dǎo)地位的人工智能庫，它將動態(tài)圖和Python作為第一類公民引入。它對開發(fā)者也更加友好。它還發(fā)布了PyTorch Mobile，在Android/iOS設(shè)備上使用PyTorch。它通過PyTorch Profiler提供更多的開發(fā)者友好性，以調(diào)試大規(guī)模的人工智能模型。

TensorFlow仍然是最流行的人工智能庫。

來源： Stack Overflow Developer Survey, 2021

在2022年，Tensorflow將繼續(xù)成為主導(dǎo)的人工智能庫，因為它具有更好的可視化和大規(guī)模采用。

10. 數(shù)據(jù)庫：多模式和多用途的數(shù)據(jù)庫正在興起

在過去的幾年里，我們看到了使用適合特定使用情況的特殊數(shù)據(jù)庫的趨勢。

• 用于具有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的事務(wù)性用例的 RDBMS
• 用于低延遲、分布式數(shù)據(jù)庫的 寬列數(shù)據(jù)庫
• 分布式緩存的 鍵值存儲
• 用于極端關(guān)系型數(shù)據(jù)的 圖形數(shù)據(jù)庫
• 用于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的事務(wù)性使用案例的 文件數(shù)據(jù)庫
• 用于全文和高級搜索的 搜索引擎(例如，基于位置的搜索)。
• 分布式SQL，用于低延遲的分布式數(shù)據(jù)庫，具有事務(wù)性保證。
• 用于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析的 OLAP數(shù)據(jù)庫

這種方法的一個缺點是，我們經(jīng)常需要為一個應(yīng)用提供多個數(shù)據(jù)庫。現(xiàn)在有一個新的趨勢，每個數(shù)據(jù)庫將提供一個以上的模型，并為一個以上的用例服務(wù)。PostgreSQL(多模型)，Azure CosmosDB(多模型，多用途)，SingleStore(OLAP和OLTP)是這些數(shù)據(jù)庫的先驅(qū)。在2022年，我們還將看到其他提供多模型和多用途的數(shù)據(jù)庫。

11. 數(shù)據(jù)密集型計算：Spark與公共云服務(wù)

Apache Spark幾乎已經(jīng)取代了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，成為默認(rèn)的數(shù)據(jù)密集型計算框架。Spark還使用相同的API提供近乎實時的流處理。

近年來，Apache Beam獲得了很大的吸引力，因為它提供了一個統(tǒng)一的編程模型來定義和執(zhí)行一個數(shù)據(jù)處理管道。Batch和Stream。谷歌的Cloud Dataflow是一個強(qiáng)大的服務(wù)，實現(xiàn)了Apache Beam。另外，Azure和AWS也提供了Batch處理服務(wù)。

如果你想與云無關(guān)，你應(yīng)該使用Spark或Cloud Dataflow(GCP)。

12. 實時流：它是Flink與公共云服務(wù)的對比

雖然近乎實時的流媒體對90%的用例來說是足夠的，但有一些用例(欺詐檢測、異常檢測、基于規(guī)則的警報、實時數(shù)據(jù)的特別分析)，你將需要實時流。

在實時流方面，Apache Flink毫無疑問是市場領(lǐng)導(dǎo)者。它還支持Apache Beam API，并提供供應(yīng)商中立的解決方案來處理實時流數(shù)據(jù)。

如果你想避免被供應(yīng)商鎖定，你應(yīng)該使用Flink而不是公共云的特定技術(shù)。而且，F(xiàn)link比公共云供應(yīng)商提供的類似服務(wù)更強(qiáng)大。

13. DevOps：現(xiàn)代DevOps的智能觀察能力

幾年前，可觀察性只對大型企業(yè)至關(guān)重要。然而，隨著云原生開發(fā)和微服務(wù)架構(gòu)的迅速崛起，可觀察性對現(xiàn)代軟件開發(fā)至關(guān)重要。除了傳統(tǒng)的可觀察性(日志、監(jiān)控、追蹤)，我們還需要Kubernetes集群的遙測和拓?fù)鋽?shù)據(jù)。另外，我們將看到使用人工智能與時間序列數(shù)據(jù)庫來開發(fā)智能可觀察性平臺的趨勢。在2022年及以后，智能的、云原生的可觀察性將繼續(xù)增長。

14. 快速應(yīng)用開發(fā)：低代碼/無代碼(LCNC)將繼續(xù)蓬勃發(fā)展

低代碼/無代碼(LCNC)倡議旨在降低開發(fā)網(wǎng)絡(luò)/移動應(yīng)用程序的障礙，而不需要開發(fā)人員(或低數(shù)量的開發(fā)人員)。那我們在未來幾年仍然需要開發(fā)人員來構(gòu)建應(yīng)用程序。但也有許多用例，低代碼/無代碼框架/工具可以大大加快應(yīng)用開發(fā)的速度。

在2022年，我們也將看到越來越多的LCNC的使用案例。

• 網(wǎng)絡(luò)/移動應(yīng)用程序開發(fā)
• 網(wǎng)站和登陸頁面
• 使用對話流的智能聊天機(jī)器人
• 電子商務(wù)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)
• 人工智能(視頻、音頻、圖像)
• 工作流程管理
• 使用RPA的流程自動化

15. 軟件架構(gòu)：企業(yè)的微服務(wù)和微前臺

我們目前有三種后端應(yīng)用開發(fā)的選擇。(模塊化)單片機(jī)、微服務(wù)和無服務(wù)器。它們都有各自的長處和短處，在特定的用例中大放異彩，而在其他用例中則失敗。微服務(wù)使應(yīng)用開發(fā)成為可能，在這種情況下，多個團(tuán)隊在特定的應(yīng)用程序上工作。此外，微服務(wù)與云原生開發(fā)完美契合，因為較高的運營成本可以通過較低的代碼復(fù)雜性卸載到云端。因此，對于企業(yè)來說，微服務(wù)將是2022年的首選架構(gòu)。

如果你想了解設(shè)計微服務(wù)架構(gòu)的最佳實踐，那么你可以閱讀我的博客。

我們目前在前端應(yīng)用開發(fā)方面有兩種選擇。Monolith和Micro-frontends。我們經(jīng)常淡化前端應(yīng)用的復(fù)雜性，因為大多數(shù)建筑師都是來自后端開發(fā)。但前端單片機(jī)和后端單片機(jī)一樣糟糕。因此，對于企業(yè)的前端開發(fā)，微前端將是2022年的首選架構(gòu)。好消息是，所有流行的JavaScript前端框架都支持微前端。

16. 軟件開發(fā)：AI將協(xié)助開發(fā)人員和QA

我認(rèn)為人工智能是人類的助手或幫手。人工智能可以幫助繁瑣的、可預(yù)測的、重復(fù)的、困難的任務(wù)，而人類可以專注于更多發(fā)人深省的、智能的任務(wù)。在軟件開發(fā)中，我們也必須做許多枯燥、可預(yù)測和重復(fù)的任務(wù)。人工智能可以使用GPT-3和其他NLP庫將這些任務(wù)自動化。人工智能已經(jīng)被用來實現(xiàn)測試的自動化。

一些人工智能驅(qū)動的助手也可以為開發(fā)者自動生成源代碼。Tabnine, GitHub Copilot, Codota.雖然它們在協(xié)助軟件開發(fā)方面處于早期階段，還不是很成熟，但我預(yù)計這些人工智能驅(qū)動的代碼助手將在2022年成熟起來，這樣我們就可以更快地開發(fā)和交付。

17. 編程(主流)：Python將引領(lǐng)潮流

近年來，我們經(jīng)歷了Python作為一種通用編程語言的迅速崛起。在流行的編程語言排名網(wǎng)站TIOBE上，最終，Python占據(jù)了領(lǐng)先地位，成為目前第一大編程語言。

來源： TIOBE

作為一個業(yè)余項目開發(fā)的編程語言，降低了進(jìn)入編程的門檻，這對Guido van Rossum和Python的其他語言設(shè)計者來說是一個了不起的聲明。Python是簡練的、解釋性的、動態(tài)的、簡明的、簡單的、強(qiáng)大的。但Python的USP是它的簡單性和較低的入門門檻。Python是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域的第一大編程語言。但在許多其他領(lǐng)域，它是第二或第三位的編程語言。

在2022年，Python將繼續(xù)占主導(dǎo)地位，因為許多新的開發(fā)人員將加入，他們可能會從Python開始。在選擇一種編程語言之前，仍然值得關(guān)注這個領(lǐng)域。以下是我對編程語言的建議。

• 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。JavaScript，TypeScript
• 后臺開發(fā)。Java, Golang, JavaScript, TypeScript
• 安卓開發(fā)。Kotlin
• iOS開發(fā)。Swift
• 系統(tǒng)編程。C, C++, Rust, Golang
• 數(shù)據(jù)科學(xué)/數(shù)據(jù)工程。Python

然而，如果你是一個學(xué)習(xí)新編程語言的新開發(fā)者，你可以從Python開始。

18. 編程(企業(yè))：Java反擊戰(zhàn)

在很長一段時間里，Java是無可爭議的第一大編程語言。它是解釋型的、適度復(fù)雜的、多線程的、垃圾收集的和強(qiáng)大的編程語言。此外，JVM是經(jīng)過戰(zhàn)斗考驗的、強(qiáng)大的、成熟的，并且是業(yè)界最好的進(jìn)程虛擬機(jī)之一。Java是大型、單體企業(yè)應(yīng)用的完美選擇。

不幸的是，隨著微服務(wù)和無服務(wù)器的興起，Java處于不利地位，因為JVM似乎太大(內(nèi)存占用率高)和太慢(啟動時間慢)。另外，在基于容器的現(xiàn)代開發(fā)中，容器的資源是有限的。因此，人們開始在云原生開發(fā)中使用靈活、小型、快速的語言，如Node.js、Golang。

最后，Java社區(qū)開始用GraalVM提供現(xiàn)代版的Java。這是一個JDK發(fā)行版，提供AOT編譯、多語言編程。此外，它可以直接編譯成Native代碼，完全適合云原生開發(fā)(內(nèi)存占用少，首次啟動時間短)。另外，Java 17終于引入了許多現(xiàn)代功能(如模式匹配)，使Java對開發(fā)者具有吸引力。

憑借其嚴(yán)格的、無可比擬的向后兼容性、GraalVM、最新的變化，Java將在2022年成為企業(yè)軟件開發(fā)的第一大編程語言。

19. 客戶端網(wǎng)絡(luò)框架：企業(yè)的React和Angular

在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序開發(fā)中，基于JavaScript/TypeScript的框架占主導(dǎo)地位，而且這一趨勢將在2022年繼續(xù)下去。有許多基于JavaScript/TypeScript的網(wǎng)絡(luò)框架，但有兩個框架從其他框架中脫穎而出。其中一個是Facebook的React。另一個是谷歌的Angular(Angular 2+)。React是這兩個框架中最流行的，沒有意見的，創(chuàng)新的，靈活的，對SEO友好的框架。另一方面，Angular是一個有主見的、端到端的、模塊化的、安全的框架，有嚴(yán)格的約定俗成的配置。Angular也是一個 "包含電池 "的框架，可以通過強(qiáng)大的CLI開發(fā)企業(yè)級的Web應(yīng)用。

資料來源： NPM Trends

在2022年，React和Angular也將繼續(xù)引領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。雖然Vue.js是最受歡迎的框架，但由于安全問題和過于依賴一個人，它不會在行業(yè)中看到大規(guī)模的采用。

20. 服務(wù)器端框架(Java)：用于微服務(wù)和無服務(wù)器應(yīng)用的本地框架

Spring MVC/Spring Boot是Java中最主流的服務(wù)器端框架。如前所述，Spring使用的是傳統(tǒng)的OpenJDK，在云原生Java開發(fā)中慢慢失去了它的魅力。Redhat的Quarkus是云原生開發(fā)的頭號框架，因為它使用GraalVM而不是傳統(tǒng)的OpenJDK。因此，由Quarkus開發(fā)的應(yīng)用程序更小，啟動時間更快，而且更適合基于容器的開發(fā)。

最后，Spring已經(jīng)宣布了Spring Native，它將使用GraalVM進(jìn)行云原生開發(fā)。

它仍然是實驗性的，將在Spring 6發(fā)布時(2022年10月)發(fā)布。Spring Native的一個優(yōu)點是，你可以將你的Spring MVC項目轉(zhuǎn)換為Spring Native項目，而不需要重寫任何/少量代碼。

因此，如果你在2022年開發(fā)云原生Java應(yīng)用，可以考慮使用其中一個Java原生框架。然而，對于單片式Java開發(fā)，你仍然可以使用基于傳統(tǒng)(OpenJDK)的框架(如Spring MVC)。

21. 應(yīng)用程序開發(fā)：本機(jī)應(yīng)用，更靈活

2022年，手機(jī)用戶的數(shù)量將繼續(xù)增長，應(yīng)用程序的下載量也將繼續(xù)增長。2022年，預(yù)計將有1710億個App被下載。移動應(yīng)用開發(fā)是當(dāng)今軟件開發(fā)中的一個廣闊市場。

資料來源： Statista

目前，有四種方式來開發(fā)移動應(yīng)用程序。本地應(yīng)用開發(fā)、跨平臺應(yīng)用開發(fā)、混合應(yīng)用開發(fā)和基于云的應(yīng)用。

本地應(yīng)用開發(fā)和跨平臺應(yīng)用開發(fā)是其中使用最多的。雖然本地應(yīng)用開發(fā)是最昂貴的(在時間/資源方面)，但它提供了最大的靈活性。通常情況下，企業(yè)更喜歡本地應(yīng)用開發(fā)的靈活性。

跨平臺應(yīng)用開發(fā)提供了在iOS/Android上使用幾乎相同代碼的可能性。創(chuàng)業(yè)公司更喜歡這種方式，因為他們喜歡跨平臺應(yīng)用開發(fā)的開發(fā)速度和較低的維護(hù)成本，但代價是靈活性較低。

2022年，由于跨平臺應(yīng)用開發(fā)不如本地應(yīng)用開發(fā)靈活，本地應(yīng)用開發(fā)將處于領(lǐng)先地位。

22. API技術(shù)：REST、gRPC和GraphQL將同時存在

現(xiàn)代軟件開發(fā)通常是API驅(qū)動的開發(fā)。客戶端應(yīng)用程序(網(wǎng)絡(luò)、移動)通過API調(diào)用與后端應(yīng)用程序進(jìn)行通信。同時，后端應(yīng)用也通過API調(diào)用與對方進(jìn)行通信。服務(wù)之間的通信是軟件開發(fā)行業(yè)的一個古老范式，有許多技術(shù)可以滿足這一要求。但在這些技術(shù)中，有三種技術(shù)脫穎而出。REST、gRPC和GraphQL。

REST是其中最古老的技術(shù)，開發(fā)于2000年。它使用萬維網(wǎng)和HTTP技術(shù)進(jìn)行客戶-服務(wù)器通信。它是最成熟和最廣泛使用的。

谷歌創(chuàng)建了gRPC，作為一個基于舊的RPC(遠(yuǎn)程過程調(diào)用)技術(shù)的服務(wù)器到服務(wù)器的通信API。在這里，每個請求都被結(jié)構(gòu)化為一個函數(shù)調(diào)用。與使用文本格式(如JSON、XML)傳遞信息的REST不同，gRPC使用基于協(xié)議緩沖區(qū)的二進(jìn)制格式。因此，與REST相比，gRPC在服務(wù)與服務(wù)之間的通信方面更有效率和速度。

如果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)客戶端到服務(wù)器的通信就會有很多往返。為了緩解這個問題，F(xiàn)acebook在2015年開發(fā)了GraphQL API。在GraphQL中，每個客戶端可以為特定的用例定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形狀，并在一次旅行中獲取所有數(shù)據(jù)。

從上面我們可以看到，這三種API技術(shù)(REST、gRPC、GraphQL)都有其擅長的用例，而角落里的用例則不那么好。在2022年，開發(fā)者和公司也會根據(jù)他們的用例使用這三種中的一種。