2022年新兴的编程和和技术趋势

作者 : 慕源网 本文共3486个字,预计阅读时间需要9分钟 发布时间: 2022-04-19 共264人阅读

近年来,我们都看到了许多令人兴奋的事情发生:几乎每个相关领域都有新的技术发展。2022年也不会例外,因为有很多趋势会出现,让我们所有人都参与其中并感到兴奋。

在这篇文章中,我将把你的注意力集中在这些新兴的编程和技术趋势上,突出它们的各个方面。通过这种方式,您将对技术前景有更好的了解,并了解最新的发展动态。

2022年新兴的编程和和技术趋势

多云战略

多云战略是必须阅读的内容。通过多云策略,公司可以从其他云公司选择不同的云服务来传输更重要的数据部分。它是移动大量数据的一种快速而可靠的方式,尤其适用于大型数据传输,并具有集成的机器学习功能。

由于以下原因,大多数公司都遵循多云战略:

  • 灵活性:如果一家公司可以选择多个云环境,这将提供灵活性,并使公司摆脱供应商锁定。过渡到任何其他产品,甚至是竞争对手的产品,都很容易。
  • 数据保护:如果与多云策略相关联,您可以避免因技术或机械原因、计算机和人为错误而导致的问题。如果您有多个云环境,您始终可以避免突发的、不可避免的情况,因为您有可用的资源和数据存储来避免停机。
  • 效率:由于多云环境在管理和存储数据方面的效率,多云环境可以帮助公司按计划实现目标。

多云计算涉及多云管理,因为信息从一个云平台传输到另一个云平台。它需要专业知识来处理多个云提供商和复杂的云管理系统。

多云平台可以将每个平台提供的所有最佳服务整合在一起。它可以帮助公司根据其业务目标定制独特的基础架构。此外,这种多云概念提供了更低的风险:如果一个Web服务不起作用,企业可以在多云系统中与其他平台一起运行,因为它将所有数据存储在一个地方。

真正的多云安全面临着一个巨大的挑战,即在各种云平台上以一致和安全的方式保护数据。当公司使用多云概念时,押金由第三方合作伙伴处理。因此,云部署必须确定问题,并在其他各方之间分配安全责任,以确保安全。

快速应用程序开发和低代码/无代码

在一个一切都相互关联并依赖于交付速度的世界里,许多发明都希望加快流程。快速应用程序开发(RAD)作为一个关键主题在这里发挥作用,我们中的许多人可能已经接触到了。

例如,敏捷软件更关注当前的软件项目和用户反馈。你能相信它不遵循严格的计划吗?该软件有助于快速建立原型,而不是进行昂贵的规划。

快速开发应用程序的过程非常简单,如下所示:

  • 要求:快速应用程序开发没有任何严格的要求,并允许在周期的任何点更改任何条件。客户提供公司对产品的愿景,与开发人员达成一致,并最终确定实现目标的要求。
  • 原型:这种快速应用程序开发开发一个原型,使客户能够理解结果。RAD编程有一个最终阶段,在这个阶段,所有的错误都被纠正和删除,最终的产品就出来了。
  • 反馈和最终产品:与反馈一起,RAD制作最终产品,但他们已准备好执行可能的更改,如流程的第二步所述。然而,如果客户对结果和积极反馈感到满意,所做的将是最终产品。
  • 最后一个阶段:最后一个阶段是通过演示提交最终产品。

至于低代码/无代码开发平台,则是一种可视化软件开发。这样的过程允许工业开发人员和公民开发人员拖放应用程序组件,快速组合它们,并创建对不同功能有用的移动或Web应用程序。

低代码开发平台减少了所花费的时间,从而能够更快地交付业务应用程序。

容器化

容器化是一种将软件代码与操作系统及其运行代码所需的库和依赖项打包在一起的方法。它是一个轻量级的可执行文件,称为容器,可以在任何基础设施上运行而不受干扰。

您的代码位于一个可以在任何地方运行的容器中,而不是与整个操作系统或您的软件兼容。由于这些容器非常小,您可以将许多这样的小容器打包到一台计算机上。

容器化的概念允许开发人员以更快的速度和更安全的方式创建和部署应用程序。以前,代码是在特定的计算环境中开发的。但当您将其转移到新位置时,通常会导致错误和错误。

深度学习库

学习目标深度学习只是一种机器学习技术。它指示计算机通过层过滤输入,以学习如何预测和分类信息。它通过图像、文本或声音进行操作,并受到人类大脑过滤信息的方式的启发。

例如,深度学习是无人驾驶汽车中使用的一项关键技术,使其能够识别停车标志或从灯柱上识别行人。

它是基于数据代表的更广泛的机器学习家族的一种不断增长的方法。作为一个相对较新的概念,大量的资源对于那些试图进入IT领域或已经进入IT领域的人来说是非常吸引人的。

有一些学习库以这种深度学习技术而闻名。下面是常用的深度学习库列表。

  • TensorFlow Keras:TensorFlow是一个用于多个机器学习任务的库,也是一个开源的端到端平台。Keras是一个运行在TensorFlow之上的网络库。
  • Caffe:Caffe是一个考虑到表达、速度和模块化的深度学习程序。
  • Microsoft Cognitive Toolkit:(以前的CNTK)。Microsoft Cognitive Toolkit是一个开源库,用于创建机器学习预测模型。通常,它会创建深度神经网络,这在Cortana和自动驾驶汽车等人工智能尝试中处于领先地位。
  • PyTorch:PyTorch框架可以帮助大约200种不同的数学运算。它非常流行,因为它简化了人工神经网络(Ann)模型的创建。
  • Apache MXNet:MXNet是一个开源的深度学习应用程序,允许您在从云基础设施到移动设备的各种设备上识别、训练和部署深度神经网络。
  • DeepLearning4J:DeepLearning4J是深度学习算法的支持框架。
  • Theano:Theano是一个为快速数值计算而构建的Python库,可在CPU或GPU上运行。作为深度学习的关键基础库。
  • TFLearn:TFLearn旨在支持TensorFlow的高级API。它方便并加快了实验,同时是透明的并与之兼容。

多模型多用途数据库

在数据库设计中,多模型数据库有助于针对单个集成后端管理多个数据模型。单一数据模型主要在数据库管理系统中组织和存储。

多模型数据库是将所有数据存储在多个模型中的数据库。起初,数据库主要只支持一种模型:关系数据库、面向文档的数据库、三元组存储或图形数据库。将所有这些结合在一起的数据库称为多模型。

人工智能

人工智能是最新的技术趋势之一。它是一种独特的技术,可以让机器模拟和解释人类的行为。

机器学习是人工智能的一个子类,它允许设备自动从存储在存储器中的过去数据中学习,而无需进一步编程。人工智能的目标是制造一种类似于人脑的智能计算机系统,帮助解决复杂问题。

所以现在世界正朝着这个概念发展,很快,它将接管所有复杂的处理器。

人工智能驱动的网络安全

人工智能驱动的网络安全是安全方面最重要的概念之一。人工智能可以立即对风险进行优先排序,并发现网络上的病毒或恶意软件。它还可以在威胁激活之前检测到它们。

人工智能是网络安全最重要的一个方面。它将提高生活各个方面的效率,如在线购物、信息技术、电信等,以保护IT免受网络威胁。

清洁技术

清洁技术是技术发展中最受关注的术语之一。你如何定义清洁技术?

清洁技术是指通过提高能源效率、更好地利用资源或任何其他环境保护活动来减少负面环境影响的任何过程、产品或服务。

清洁技术在任何行业或领域的好处包括减少废物、回收副产品、改善环境绩效、提高生产率、提高效率以及减少能源消耗,从而降低总体成本。信息技术和应用程序也是如此。

协作技术

协作技术(Collaborative Technology)是当今常用的术语,指的是旨在提高团队效率的工具和系统。它与办公室和远程工作都有关系。

这些技术可以减少与促进团队工作相关的成本和时间。这样的技术可以指定角色和职责,将现场文档发送到检查和批准项目部分。这一概念在整个工作流程中提供了更多内在和协调的团队问题解决方案。

协作技术的一个很好的工具是Creately,尽管我可能有点偏见,因为我在那里工作。Creately是一个基于Web的工作管理工具,运行在智能视觉画布上,为头脑风暴、规划、项目管理和获取知识提供可视化解决方案。如今,Creately用于项目管理、教育和许多其他领域。

区块链技术

区块链是一个记录信息的系统。由于其设计,很难或不可能更改、破解或欺骗系统。任何外部人员都无法进入系统并窃取或损坏数据。

区块链是一种数字账本,它复制了分布在区块链上的整个计算机系统网络中的交易。它还提高了信任度、安全性、透明度以及跨业务网络共享的数据的可追溯性。

未来就是现在。

在这篇文章中,我与大家分享了信息技术领域出现的最流行的编程技术趋势。

从多云战略和快速应用程序开发到人工智能,也许最关键的是清洁技术,

这些对你的职业生涯以及通过信息技术执行的日常任务都很有帮助。我希望这些事实能为那些寻求这方面知识的人提供信息和帮助。

 


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