Ahora es el momento de hablar de 2020 y más allá del estado de la ingeniería de software.
En este trabajo, basado en datos de GitHub Octoverse, además de que, como ingeniero de software tiene décadas de experiencia de la experiencia y la observación. La ingeniería de software en los últimos 20 años para lograr un crecimiento explosivo, y esta tendencia parece seguir siendo. De acuerdo con "Fortune" (Fortune) los datos muestran que en 2019 15 principales empresas de tecnología del mundo los ingresos totales alcanzaron un récord de $ 1,67 billones de dólares, un incremento del 2 por ciento desde 2018. compañías de software de hoy en día que cualquier nunca.
Además, las empresas de software no-existentes introducen productos con más componentes de software, desde automóviles a las lavadoras, que lo abarca todo. El futuro está en el mundo del software, pero no todo el software es igual. Identificar el software de las áreas más prometedoras y de mayor crecimiento del desarrollo, pueden ayudar a alcanzar la carrera de despegar y proyectos. Invertir en un campo en desarrollo, puede ayudar a encontrar más fácilmente un trabajo y obtener una mayor remuneración, para ayudarle a recaudar fondos para el proyecto. Bueno, chismes menos y Siria, al grano.
Desarrollo de programación
2019, 10 millones de personas nuevas en el revelador GitHub. Sospecho que la mayoría de los nuevos usuarios son de fuera de los Estados Unidos, pero aún así, esto sigue siendo un número enorme. Muchas gracias GitHub, prácticamente no puede ningún problema, a escala a tal punto que quiero rendir homenaje a GitHub.
Estos nuevos desarrolladores para el almacén de 44 millones de todo el mundo contribuyeron. 80% del código presentado fuera de los Estados Unidos y regiones. Del mismo modo, en los países y regiones fuera de los Estados Unidos, la industria de la tecnología también se está desarrollando rápidamente, los datos de GitHub también indican esto. Tal vez en unas pocas décadas, Silicon Valley, habrá más competidores compiten por el primer lugar en el mundo del centro de ingeniería de software.
Otro punto a la nota, los datos de GitHub no representa a todo el mundo, pero es un buen reflejo de la tendencia general, ya que es el mayor proveedor de alojamiento de código del mundo.
El año pasado, las empresas globales de Fortune 50, casi el 70% de las empresas ha contribuido a la fuente abierta. 70% de esta cifra es enorme, según los datos GitHub, este número está creciendo. No sólo eso, el año pasado en GitHub 290 organizaciones Wan, esto puede sonar como una ridículamente grande, pero a medida que más y más compañías introducirán componentes de software en sus procesos, a pesar de que un gran número entonces también convertido en algo común .
Desarrollo de Código Abierto
En promedio, cada proyecto en GitHub contribuyentes de código abierto han venido de 41 diferentes países y regiones. Esto demuestra una vez más que la tasa de crecimiento de los países fuera de Estados Unidos.
Después de Estados Unidos, el uso del código abierto en China, India y Alemania se aceleró. desarrolladores tenedor Chino (Tenedor) y los proyectos de clonación de un aumento del 48% respecto al año pasado. Creo que nadie se sorprendió al crecimiento del software de China. La cuestión no es si China superará a Estados Unidos, sino más bien al superar los Estados Unidos.
Si nos continentes perspectiva, Asia ha estado por delante de los Estados Unidos y Europa. Sin embargo, para ver América del Sur y África muy por detrás, un poco menos de un tercio de la contribución europea, este tres continentes población combinada de 1,6 mil millones, tal situación es triste, un poco de maquillaje sorprendente.
Consejo: Una vez escribió un artículo sobre cómo utilizar correctamente GitHub desarrollo de software. En este artículo, proporciono un flujo de trabajo completo GitHub, al completar un trabajo práctico en mi proyecto de código abierto Android-cargador de muelle. Mientras tanto, también he proporcionado algunos comentarios útiles y consejos sobre el uso eficiente de GitHub. Si quieres leerlo, vincular final del artículo.
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En cada uno de los paquetes de código abierto 50 primeros lenguajes de programación, incluyendo JavaScript, Python, Ruby, etc., somos dependientes de un gran número de proyectos. Por ejemplo, aunque el contribuyente directo promedio de menos de 40, pero el paquete NPM epidemia pueden ser otros millones de almacén de dependencias. Top dependencias tienen Java, Python y JavaScript, lo que no es sorprendente. Actualmente son los tres principales lenguajes de programación, no creo que esta situación va a cambiar pronto.
Los artículos más populares
Con el movimiento de código abierto en alza, las personas contribuyen a la fuente abierta también está creciendo. Recomiendo encarecidamente a todos a contribuir a proyectos de código abierto. Esta es una gran oportunidad para entrar en la comunidad de código abierto y adquirir una valiosa experiencia. Además, también puede enumerar sus contribuciones al proyecto y creada en la hoja de vida, que es una gran puntos de bonificación.
Se puede ver en la tabla, una de las mayores contribuciones al proyecto el año pasado, son los elementos más útiles. Por ejemplo, código de Visual Studio es uno de los mejores editor de texto de programación. TensorFlow, Reaccionar nativo y Kubernetes también. Se convierten en herramienta de valor incalculable, la gente como ellos y esperan utilizarlos para mejorar su contribución no es sorprendente.
Top Lenguajes de Programación
Ahora, es el momento de analizar el lenguaje de programación. No es difícil ver, como el idioma principal de soporte Web, JavaScript todavía ocupa el primer lugar, esto no es chocante. Espero Python superará JavaScript en algún momento, pero exactamente cuándo, vamos a tener que esperar y ver. De hecho, además de GitHub, Python puede haber sido el primer lenguaje de programación importante. Como de costumbre, Java par con PHP, C ++.
Me sorprendió, rápido ascenso de mecanografiado. Predije que una vez que todas las buenas características de mecanografiado finalmente aparecen en el propio JavaScript, que será como CoffeeScript y muchas otras cosas, como ser disminuido. Por el contrario, sólo unas pocas propiedades mecanografiado terminan en JavaScript, incluyendo campos privados / campos estáticos, y una fusión vínculo nulo opcional. Mecanografiado conservó sus características únicas, y siguen siendo populares en el mercado. Sin embargo, sigo creyendo que el uso de simple, moderna JavaScript será mecanografiado simple y limpio manera de sobresalir. Mecanografiado añade mucha complejidad, incluyendo herramientas y dependencias (es decir, definiciones de terceros de tipo paquete), creo que esto no vale la pena. Por otra parte, yo no soy profeta, así que sólo podemos esperar y ver si CoffeeScript tienen el mismo destino.
La ciencia de datos y aprendizaje automático
2019 es un año de ciencia de datos y aprendizaje automático. Estoy totalmente de esperar, en casi toda la década, continuará en la misma pista. el análisis masivo de datos y la comprensión de gran valor. Especialmente con la combinación de aprendizaje automático, el valor de los dos producido podrá ser superior a todas las demás ramas de la informática. Quiero decir es que el aprendizaje de datos y la máquina única manera científica es relegado a un segundo plano de la computación cuántica avance. De lo contrario, invertir algo de tiempo en esta rama más popular de la informática es una idea buena. Como siempre digo, si usted invierte en una tecnología que está siendo desarrollada, usted será capaz de crecer.
El aprendizaje automático tiene aplicaciones en todos los aspectos de la vida. Recomendado es un buen ejemplo de aprendizaje para predecir el comportamiento de compra y proporcionar personalizada máquina. asistentes personales virtuales como Siri y Alexa, servicios de traducción automática como Google y Microsoft Teanslate, filtros de spam, soporte automatizado al cliente, etc., son cada vez basan máquina de aprendizaje más.
Nube, DevOps y software de seguridad
La complejidad y el tamaño del sistema es cada vez mayor. Además, el aprendizaje de máquina, como una tarea en particular requiere hardware del servidor no convencionales, tales como TPU, a saber tensor unidad de procesamiento (unidades de procesamiento de tensor), que es una aceleración de hardware diseñado a medida para las tareas de aprendizaje automático. Esto lleva a las necesidades empresariales internos mucho trabajo para acomodar el servidor y mantener manualmente. El enfoque más sensato para resolver este problema es utilizar herramientas DevOps para automatizar la implementación del servidor y mantenimiento. Estos servidores se migrarán a la computación en la nube vendedor es razonable, por lo que no mira a los demás servidores de metal desnudo.
Con el aumento de la demanda de cloud hosting y DevOps de estas habilidades en el mercado, cada vez más popular. Si usted tiene un deseo de enseñar y trabajar hardware de red, a continuación, tratar los proveedores de servicios en la nube y herramientas DevOps, es una buena inversión. La mayoría de los proveedores de servicios cloud ofrecen generosos paquetes de forma gratuita, para que pueda crear una cuenta gratuita con Google Cloud, Amazon Web Services, azul o cualquier otros proveedores de servicios en la nube para pequeñas, e inmediatamente comenzaron a experimentar y aprender.
Obviamente, todos los datos que se han trasladado a la nube, crean riesgos de seguridad significativos. Esto aumenta la nube o cualquier persona que trabaje en DevOps necesitan para la conciencia de seguridad. Además, también aumenta la necesidad de un software especial y los ingenieros de seguridad de red. Invertir el tiempo para comprender las implicaciones de seguridad de las decisiones de la nube y DevOps crucial. Si vas a una entrevista de trabajo o cualquier infraestructura DevOps, debe haber un fuerte énfasis en la seguridad.
resumen
Cuando Sheng fuerte como el desarrollo de software de caballo, a miles de millas por día y relajación. Está integrado en todos los demás sectores de la industria. Dado que el software es un campo en evolución, a continuación, aprender a mejorar sus habilidades de programación e ingeniería de software, habrá grandes recompensas en el futuro. Además, se identifican las áreas de más rápido crecimiento de desarrollo de software y tiempo en él, le permite obtener un mejor desarrollo. El aprendizaje continuo, tratando de encontrar oportunidades para todos disponibles o pueden ser campo cada vez mayor de software, encontrar el producto puede ser servicios de nicho, cuando este nicho en la corriente principal, que con el tiempo puede ser un éxito de mentiras de productos en su manos, esto podría ser su futuro éxito. Si no lo consigue, sería la forma de expertos en el producto una gran experiencia.