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IT世界在不断变化,机器人流程自动化 ,人工智能的趋势。

基础结构和运营部门也查看了一些更改,但是与其他技术领域相比,这些更改的速度稍慢。负责代码管理和系统平稳运行的团队当然会非常谨慎。变化的实验和变化是那些创新者的必然选择。当企业希望业务顺利运行时,保持基础架构和运营的稳定性更为重要。
但是最近出现了很多新的战略和工具,它们改变了基础设施部门在维护服务器和网络运营方面的繁重工作。其中一些趋势由创新技术主导,一些由经济主导,一些由政治现实主导。所有这些都反映了维护团队要求提供更高的安全性和更快的速度,而不牺牲稳定性的事实。
热1:模糊
长期以来,人们一直认为将代码移出内部分发数据中心移至云的好处。租赁他人维护的服务器是扩展计算资源和工作负载的理想选择。信任和安全问题总是存在,但云计算供应商通过规模经济专门小组解决了这些问题。
如果采用云计算技术是个好主意,为什么不采用两个或三个以上的云平台?支持多个云平台可能需要更多的工作,但是如果企业开发人员在编写代码时谨慎,则可以消除供应商锁定的风险。企业的财务人员也有机会在多个云平台上对软件进行基准测试,以确定每个工作负载执行成本最低的云计算供应商。
冷1:动态网站
全球互联网最初由静态文件组成。web服务器接收URL并使用相同的文件响应。当开发人员意识到用户可以自定义访问特定URL时所看到的内容时,这个简单的机制很快就被删除了。用户喜欢个性化的网页,广告商喜欢定位的灵活性,企业喜欢动态网站提供的机会。这样复杂的框架可以帮助您为所有想要的人创建自定义页面。
这种趋势在最近几年又发生了变化。因为开发者和企业意识到,尽管有多种选择,大多数网页最终对所有人来说几乎都是一样的。创建智能服务器逻辑的成本是否值得?为什么不使用精通边缘内容分发网络的所有速度向所有人发送相同的数据?现在,一些最新的web开发工具可以将企业的站点预提取到静态web页的文件夹中,从而通过静态文件的速度实现动态内容管理系统的所有灵活性。但是,结果不是完全静态的,因为AJAX调用允许您使用JavaScript填充一些空格或收集一些自定义数据。最新2:本地部署云平台
作为销售战略的一部分,云计算供应商正在推动开放数据和代码,以便用户将数据托付给自己。这种方法可能会限制托管代码的地理位置,但不需要了解从云平台借用的计算机的运行情况。
但是,有些企业希望直接存储和处理数据,有些企业觉得更安全,有些企业需要比其他企业更高的级别保护数据。解决方法是什么?在内部部署服务器上运行云计算公司的软件和工具。设置实例时,感觉像是云平台,因此将云计算虚拟实例的灵活性和对服务器进行物理控制的安全性结合在一起。此外,如果企业可以控制安装和维护硬件的额外成本,则此方法有时成本更低。
冷2:人工智能无处不在。
几年前人工智能应用迅速发展,很多企业争先恐后地采用人工智能系统。随着企业利用人工智能收集数据点,出现了巨大的数据集。更多的信息意味着更多的人工智能教育机会,需要产生更智能、更准确的结果。
这种过分的做法已经敲响了警钟。很多人开始意识到,收集利用人工智能所需的大量信息对私生活构成威胁。还有人担心,积累的数据集不均匀,有偏见,他们的人工智能很可能只学习应对这种偏见的方法。有人担心人工智能过于强大,可以控制决策链的大部分。现在人工智能开发人员要做的不仅仅是对能否完成这项工作的回答。他们必须权衡各种危险,考虑是否完成这项工作。因此,对“可解释人工智能”的需求不断增加。
人气3:没有服务器
长期以来,开发者们一直在努力完全控制他们的环境。因为如果不能指定正确的发行版和版本,就不能保证代码正常工作。很多人都知道这是矛盾的,所以他们想拥有对他们控制的计算机的根访问权限。
所有相同文件的副本可以维持所有运行,但效率低下,可能会浪费资源。没有服务器的工具可以在系统中完成所有繁琐的任务。开发人员现在只需根据需要加载相应的代码,然后编写向用户收费的简单界面程序。有时运行的作业不需要占用大量服务器资源(无论是后台进程还是网站访问次数多),并且此服务器拥有操作系统的完整副本,因此完全不占用内存。
冷3:构建自己的组件
开发人员通常将一系列小组件和库组合在一起构建软件。每个部分都提供了有关整个程序包的一些信息。许多组件(如数据库或广泛使用的API)都是现成的产品。几十个或数百个组件协同工作,为用户提供统一的网络状态并不罕见。但是随着开发者添加更多的功能,这些产品最近逐渐变得智能化。例如,某些数据库与网络更加紧密地集成,提供了同步存储在客户端上的数据的功能,从而无需构建此功能。现在,您可以将翻译等功能集成到其他工具中。随着应用程序和服务的增加,粘合代码和自定义消失了,有时会替换为配置文件。流程图仍然包含相同的功能,但当前功能更加丰富。
热4:环保节能人工智能
过去几年在机器学习和人工智能方面,计算越多,训练数据越多,效果越好。要充分利用人工智能,扩大规模是取得更好结果的途径。
但是计算需要很多电力,很多企业开始质疑像这样需要很多电力的算法。这样,人工智能开发人员可以测试是否可以在不显着增加电力成本的情况下节省更多电力。
冷4:主存储
以前,代码存储库无需执行太多操作即可保存。保存软件副本和保存更改信息一段时间后,存储量可能会急剧增长。现在,开发人员希望将代码推送到可以包含从基本单元测试到复杂优化的所有内容的管道。使存储库成为数据库管理员是不够的,还要完成保姆、验证人员、质量管理专家甚至警察的工作。精明的开发团队更多地依赖存储库进行工作。
热门5:自动机进程自动化
以前,必须编写一些代码才能执行所有操作。程序员必须理解变量,记住有关类型、范围和语法的所有规则,然后讨论通常归结为对非功能空格的声明的代码质量的规则。
机器人流程自动化等新工具正在改变动态。但是,这只是增强数据处理例程。如今,精通非专业人士可以使用大多数消除开发过程的工具完成很多任务。任何用户都可以在电子表格中处理,因此,无需闭包的麻烦,可以获得良好的交互式结果。

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