从第一台电脑的庞然大物到现在的轻薄笔记本，电脑变得越来越小，但功能越来越多，使用起来越来越舒适。这是人性化的。随着智能手机的出现，人们可以用手机上网，下载软件，甚至可以骗写程序。这可以说是微型化的计算机了。
当然为了满足科学研究的需要，运行速度越来越快的巨型机也在不断进步。在将来，巨型机的运算速度难以预测。
生物计算机一旦研制成功，人类利用遗传工程技术，仿制出这种蛋白质分子，用来作为元件制成生物计算机，借鉴生物界的各种处理问题的方式，即所谓生物算法，提出了一些生物计算机的模型，部分模型已经解决了一些经典计算机难以解决的问题。现在，Web开发世界在不断变化，趋势也在不断变化。有时，这些趋势的变化速度远远快于它们的使用速度。要保持领先，就必须关注最新的流行趋势、更新、技术和方法。此外，了解趋势并随时了解周围发生的事情对于web开发是非常必要的。1、高性能、大存储、RAID功能、高可靠性。
2、3-5年甚至更长的产品生命周期是工控行业的这些大客户的共同要求，对于一些客户来说，3-5年甚至更长的生命生命周期是他们最看重的方面。
3、核心数的增加、内存容量的扩增、存储容量的增容、更大带宽的网络接口等，都是这一轮服务器新产品的共同特点。
2020GIDC全球互联网数据大会在深圳正式召开，会议从“数据经济”的角度出发，针对“新基建”、“边缘计算”、“容器技术”、“AI”、“RPA”等主流的技术趋势进行解读，众多嘉宾及企业分享了其在平台及技术生态搭建方面的见解与思考。
浪潮集团广东公司首席技术官陈逸聪出席大会，并以“突破计算边界，开放成就未来”为题，分享了其对智慧计算、数据中心等方面的看法。
陈逸聪表示，现在无论是互联网服务还是数据服务、数据中心运行等都和计算息息相关，而随着5G、AI、大数据时代的到来，计算的定义不仅仅局限于原有的传统的去中心化计算，而是与智慧挂钩，与此同时新型业务对计算力和数据中心的要求日益提高， 那么不局限于原有的定义，突破计算边界、推动形成开放计算生态成为亟需解决的行业核心要点所在。
他强调，智慧计算正源源不断地改变着我们现在和未来的生产生活方式，从日常生活到企业的数字化转型都留下了深刻的影响， 简言之，计算力就是生产力。
陈逸聪讲到，传统的数据中心就是部署一个机房或者一个机柜的设备，便能解决计算的需求，而随着互联网业务的发展和数据的扩增，加之2020年初爆发的疫情影响，使原来很多线下的活动转而在线上举行。 线上业务的发展意味着数据中心的规模变得越来越庞大和承载的设备越来越多，也意味着对后端的技术支撑和计算力提了新的要求。
此外在今年，国家发改委提出了在全国布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心的规划，粤港澳大湾区亦规划一个数据中心集群，新型数据中心的建设成为关注的焦点所在。从几年前数据中心的规模扩大到现在超大型数据中心的承载计算设备的数量增多的变化来看，超大规模数据中心的建设一直在快速增长，并且大型数据中心发展带来对应用支撑的复杂度和对数据中心的管理都有所提高。
陈逸聪表示，原来的服务器、存储、网络到计算机 *** 作系统等数据中心建设所需的设备，对于其厂商、设备品牌是谁并不是需要过度关注的问题， 而随着大数据越来越聚集、对于云统一的认知愈发引起行业关注与思考。 云统一的话能否把各个服务器管起来，目前国内的包括阿里云、腾讯云都在进行，那么对于统一管理的标准如何制定亦有待商榷。
数据中心最大的开销是电力成本，目前全球所有数据中心，一年的总能耗数据显示是3000亿度，转换成发电站的发电来看的话，相当于30座大型核电站的一年发电量。如果在深圳建设一个超大型数据中心集群服务整个粤港澳大湾区，同时配套建设三个核电站做电力支撑并不现实，这必然会对新型超大型数据中心的绿色节能、高效运维有更高要求。
那么如何解决这一难题？陈逸聪举了一个例子，他讲到，原来服务器即物理机、现在已逐步服务的云计算均被业内所接受。云可以即开即用，但是亦有一些性能上的损耗；物理机最快数小时交付，所有的物理机是实时开通，即开即用，隔离性强，稳定性强，但相比云计算能耗也最高。
从另一个角度而言，超高的能耗严重影响数据中心业务的快速发展，中国因为互联网发展迅速，我们的数据中心建设也在世界的前列，一年下来年耗电量是在一千亿度，相当于整个三峡大坝一年的发电量，能耗控制产生了对一些新技术的要求。同时， 打破物理边界，实现资源池化亦是数据中心发展追求的方向，以便提高计算资源利用率，实现更高性能和更低TCO以及高效运维。
浪潮通过L11级一体化交付，使交付更快更便捷。在2019年春节前三周完成了突发需求一万台供货保障，从收到需求到交付完毕，仅用时两周。 曾经创造了一天8个小时之内物理地上架1万台服务器到数据中心的交付记录，保障了客户实现全球央视春晚观众红包互动的庞大业务需求。 此外，浪潮还通过开放计算加速智算中心建设，推动 社会 智慧转型，目前已布局全线开放计算标准产品线，多年来一直践行开放计算理念并引领开放计算标准，持续定义领先的开放计算产品。
陈逸聪表示，现在浪潮在市场上也得到了认可，前不久国际权威数据机构IDC公布的2020年Q2数据报告中显示： 浪潮服务器国内出货量市场占比113%，增速80%，全球第一。浪潮 86服务器在中国市场市占率426%，排名中国第一。特别在AI领域，浪潮AI服务器中国市场占有率连续三年超过50%。
他强调到，浪潮为业界提供了全栈信息化解决方案，也期待与业内合作伙伴们共同打造一个开放的计算环境，为业内生态的建设创造更美好的未来。
服务器产业发展的七种趋势单核遭淘汰 多核唱主角
在2006年基本淘汰了单核产品后，英特尔、AMD都将在07年推出原生四核处理器，这将会把性能指标带到一个新高度，而由于单核处理器的逐步停产，2007年的服务器市场也将全面进入双核化。
性能提升快 销量恐下降
但服务器性能的提升并不会刺激服务器整体销售额的上升，作为企业级消费产品的服务器，面对的是更客观的消费者，由于竞争的加剧，多核服务器整体价格并没有比一年之前的单核服务器整体价格上升，而是基本持平，性能却提高了80％，这甚至会降低大企业服务器的采购数量。而众多中小企业信息化的建设才是引发服务器采购的动力，而单路服务器将会对多核化的受益菲浅，并将出现市场采购量逐渐增加，单路服务器自身功能将进一步完善，如：可能会增加对更高级磁盘阵列的支持等。
多核CPU带动存储发展
由于服务器性能的增长对于数据的处理需求也将进一步增加，2007年，存储领域将会出现快速增长的势头。出于数据保存安全、传输速度的需求，一些企业可能会将原本使用服务器的数据存储，迁移至专门的网络存储设备中。这甚至将改变不少中小型企业的信息架构。
技术下移 四路市场萎缩
同样是处理器性能猛增的原因，一些以往用在四路服务器的技术正在向双路服务器迁移，比如：内存热备、内存镜像等。并由此产生出一个新问题，企业级四路服务器市场将逐渐减小，市场购买能力会像双路高端机型迁移。
服务器串行化效果明显 可能向PC领域迁移
服务器内部也在进行一场串行化的革命，在个人计算领域USB、SATA、PCI-E串行总线已成为普及之后，服务器的内存、磁盘也开始向串行化发展，诸如：Fully Buffered DIMM （全缓冲内存）、SAS磁盘等技术正在逐步普及。至此，几乎服务器所有数据主干线基本完成串行化，这将会对提升数据传输能力，增加系统可靠性起到重要的作用，甚至可能会影响到PC领域。
SAS磁盘异军突起 25寸硬盘解决RAID难题
说到磁盘，不少厂商开始给服务器配备25英寸的磁盘，由于磁盘体积的缩小，以往只能容纳2块35英寸磁盘的1U机架式服务器，也可以轻松容纳4块25英寸SAS硬盘，更高级别RAID组建成为可能，这也使密集部署性服务器的磁盘安全性、速度进一步提升。
虚拟化、功耗控制
2007年的服务器市场将会更加注重整体功耗水平以及虚拟化应用。一些大型信息技术企业拥有大量服务器系统，最典型的例子就是拥有百万服务器的 Google，为了满足众多服务器的巨大能耗，Google的新数据中心不得不建立在美国一个水电厂旁边。虚拟化应用则会大幅减轻企业对于应用软件部署核维护的费用，并极大的提升服务器的运行效率，减少硬件投入。
总结：
无论技术、市场如何发展，作为服务器产业链最终环节的用户，更应该明确自身的需求，在众多厂商、产品和技术中选取对自己、对企业最有用的，解决自身实际问题为目标。
超算行业主要上市公司：中科曙光(603019)、联想集团(00992HK)、浪潮信息(000977)等
本文核心数据：全球超级计算机500强生产制造厂商市场份额、全球HPC服务器厂商市场份额、全球HPC存储厂商类别、全球HPC存储厂商市场份额等
联想、浪潮、HPE、Fujitsu等厂家超级计算机研发能力强，市场竞争力较强
作为世界高性能计算领域规模最大的权威会议之一，国际高性能计算大会每半年公布一次全球超级计算机TOP500榜单。在2021年6月公布的最新榜单中，从系统上榜数量来看，联想、浪潮、HPE排名前三，市场占比分别为368%、116%、9%。此外，部分超级计算机由厂家联合制造，如Piz Daint、Trinity等由Cray和HPE联合制造，SuperMUC由IBM和联想联合制造等。
从算力来看，Fujitsu、联想、HPE排名前三，总算力市场份额分别为198%、151%、111%。
从历年TOP500名单来看，中国在顶尖超级计算机研发上的努力已经突显出来，自2010年凭借天河1号首次问鼎TOP500后，2013年到2017年中国连续五年盘踞榜首。2018年6月，美国能源部宣布建成超级计算机Summit，它由IBM与Nvidia联合建造，现位于田纳西州的橡树岭国家实验室，并凭借Summit这一超级计算机登上TOP500榜首，在2020年6月-2021年6月公布的榜单中，Supercomputer Fugaku蝉联冠军，生产制造厂家为富士通。
HPE、戴尔、联想、浪潮等为HPC服务器主要生产厂商
超级计算HPC线下部署中，服务器和存储占据主要结构，其中服务器份额占比在50%左右，存储占比20%左右。从HPC服务器厂商来看，HPE、戴尔和联想占据了全球HPC服务器市场主要份额，2019年市场占有率分别达到了372%、22%、65%，其中HPE和戴尔市场份额较2015年均有所上升，联想份额小幅下滑。
注：Hyperion Research最新报告中HPC服务器厂商份额数据公布至2019年，2020年数据届时以机构发布为准。
系统提供商占据HPC存储主要市场，戴尔、IBM、HPE/Cray排名前三
从存储来看，Hyperion Research把HPC存储厂商分为系统集成商、系统提供商、独立存储提供商、云厂商和客户自己提供等类型，市场中大部分存储厂商都是系统提供商(占731%)，如Dell EMC，IBM和HPE等;前四名中只有DDN是独立存储提供商(存储份额占103%)。
从全球HPC存储厂商市场份额来看，2016-2020年，Dell、IBM、HPE/Cray市场份额均有所上升，DDN和NetAPP小幅下滑。2020年，Dell EMC、IBM、HPE/Cray和DDN位列HPC存储市场前四，排名第一的Dell EMC份额占263%，同时也是学术科研和工业领域份额领先者;HPE/Cray排名第三，但在政府行业排名第一。
以下是通过参加了一些关于软件开发的会议搜集到的软件开发趋势：
1 可观察性[跟踪、监控和记录]是至关重要的!
你正在开发你的软件，并且你已经准备好部署它。所有的测试都通过了，测试覆盖率也达到了一个不错的水平。知道了这一点，我们就可以部署我们的代码，并继续平静地工作。尽管这不是最理想的情况（也很罕见），但我们的代码仍然可能失败。是的! 因此，开发人员需要一直观察他们的代码，并让它一直报告指标。万一有什么故障，你需要让你的系统准备好向你提供日志。
可观察性是至关重要的。没有它，开发者就是瞎子。它让我们有机会随时对系统中发生的每个问题做出反应。
2 同时使用 "无服务器 "和 "有服务器 "方法是一个很好的做法。
在这种情况下，我们可以从两种软件开发方法中获益。
无服务器是一种在没有任何服务器参与的情况下运行应用程序（看似）的方式。当然，这是一个重大的简化--总是有服务器参与其中；只是在这种情况下，你不需要对它们做任何事情，而且它们是预先配置好的。它被吹捧为新的黑 科技 ，除了它并不是解决所有疾病的完美疗法。首先，你不能配置底层服务器，正如我们之前提到的。你也不能真正知道引擎盖下有什么。这个主要的缺点同时也是这个方法的主要优点。你不需要配置任何东西，所以与其说是部署 担心，不如说是部署 忘记。
无服务器或有服务器的解决方案都有好处。在现代系统中，通常会加入两种方法来获得大部分的解决方案。
3 容器化一切! Kubernetes是一项热门技术!
并非所有的软件开发趋势都是好主意。你还记得CoffeeScript或Ruby吗？很遗憾，我们有。幸运的是，Kubernetes（K8S）看起来并不像要加入这两者的悲哀谷中。K8S正在使 DevOps 专家的生活变得更加、更加、更加容易。
以下是引入容器化和容器协调作为你的技术战略的核心条款所能带来的好处。
Pearson案例研究 | Kubernetes：
缩短新功能的上市时间，将配置速度从几个月提高到几分钟，并确保为一家服务于 7500 万用户的教育公司提供高 SLA。
Prowise 案例研究 | Kubernetes：
应用程序版本之间的停机时间为零，新部署几小时到几秒，在包含许多产品的复杂开发环境中，新版本的速度提高了 3 倍。
Zalando 案例研究 | Kubernetes：
欧洲 时尚 电子商务领导者使用 K8s 实现可 扩展性 ，支持多种业务用例，如当日交付、多租户，增加其产品和地理范围，并使他们能够重写和创建所有 SaaS 产品他们一直用作定制软件。
阿迪达斯案例研究 | Kubernetes：
电子商务网站的加载时间减少了一半，每天发布多次而不是每月一次，由于阿迪达斯转向 云原生 ，开发人员拥有更多的自主权。
4 当涉及到软件架构时，我们应该分而治之
大规模的单体在某种程度上是一个昨天的故事。它们长期困扰着开发者，不过现在已经不是了。将巨大的单一代码库分割成较小规模的应用程序是新的做事方式。它可以使你的应用程序防火，减少错误的频率，使应用程序在发生错误时更加安全。缺点是，应用程序变得更难测试，而且需要更多的资源来完成。对于规模较小的团队来说，维持一个单体还是比较有意义的。
将一个单体应用划分为独立的 微服务 。
5 开源和自由软件是未来的方式。
React、Angular和Zuul，分别来自Meta（曾经是Facebook）、谷歌和Netflix，是无数开发者每天在工作中使用的工具。如果没有这些组织向所有愿意使用它们的人免费发布的工具，每个人的工作就会变得更加困难。无数的服务将不会出现在阳光下，因为编写这些应用程序太难或太耗时了。所有这些都是因为，在编写这些应用程序之前，人们必须弄清楚如何为规模而编写前端，而不分享所学到的经验将是极其低效的。
这就是为什么我们要赞扬开源和自由软件的维护者、创造者以及所有其他为创造和维护这种软件做出贡献的人。
创造一种工具/技术并使其开源（或使其免费），给组织带来永恒的荣耀。
6 使用架构模式
在软件开发中，有一条常见的规则--不要重新发明车轮。知道我们很可能曾经面临过与别人相同的问题，这条规则就变得更有价值。这就是为什么世界各地的工程师和开发人员都使用建筑模式来构造他们的项目--而不是把时间浪费在思考如何找出别人已经想出的解决方案上。
许多现代的软件都使用 CQRS 和Event Sourcing等模式。不要重新发明轮子，要使用这些模式。
7 编程语言在不断发展。
我们有越来越多的新的编程语言这一事实并不奇怪。它们都是来来去去，离开后又被其他语言取代。没有人再用Algol或Pascal编码了。然而，有一个老前辈，C，仍然存在，尽管这是个值得单独探讨的话题。
一个值得注意的方面是它们在这些年里的演变方式。起初，命令式语言是唯一存在的。然后，面向对象的语言蓬勃发展，现在，有些人可能会争辩说，它们正被更灵活的语言所排挤，这些语言混合了一些命令式、函数式和 面向对象 的特性。
语言的发展方式越来越独立于我们工作的系统，也越来越独立于我们的系统。现代语言是跨平台的。由于DevOps的发展，语言的选择变得越来越不重要了。
9 SCRUM != AGILE
采用特定的流程通常会导致学习行为，最终形成习惯。至少，这是它的理论。
然而，在某些情况下，流程仍然是流程，人们只是为了走过场而苦苦挣扎，但行为从未发展。这样想吧，你见过多少开发团队经历了所有的Scrum仪式，但实际上没有以敏捷的方式工作？太多了吗？我们同意。
那么你能做什么呢？首先，团队买入，这永远是需要建立的第一步。如果你的团队没有看到使用这种方法工作的价值，那么从长远来看，所有的流程和仪式都不会有什么进展。
第二步是确保你有一个优秀的Scrum主管和项目经理，以确保良好的实践被传递下去，并确保任何反对意见被采纳。
第三步是认识到：当敏捷价值和Scrum框架没有任何价值时，将其强行灌输到人们的喉咙里，会让你很快就一无所获。我们在题为 "Scrum不是每个IT项目的答案（itmaginationcom）"的文章中已经详细介绍了这一点以及更多的内容。
SCRUM可以是敏捷的，但它并不能保证敏捷性。敏捷性来自于行为，而不仅仅是流程。
10 持续安全
正如我们以前多次写过的那样，安全不能是事后的想法。我们不能简单地 "留待以后"。检查应用程序的安全问题必须被整合到DevOps流程中，并且从第一天开始就整合到开发流程本身。幸运的是，我们可以使用一些工具来使这个过程无摩擦。Snyk就是其中之一。这是一个全面的工具，"找出并自动修复你的代码、开源依赖、容器和基础设施作为代码的漏洞[]"。
我们必须在开发周期中应用安全检查程序。安全是信任的基础--未来的货币。
11 审计云供应商的服务价格
由于三个主要的云计算供应商几乎不享有竞争，而且他们提供的服务的差异是（或多或少）任意的。在现实中，我们可能看到的唯一差异是服务价格的差异。这就是为什么，对这个特定的供应商有偏见并不一定是坏事。大多数情况下，确实没有什么区别。
选择你感到满意的、已经了解的供应商。边走边评估，不要害怕改变。
云供应商没有虚拟竞争，也没有成本套利。云基础设施的成本非常依赖于通货膨胀和经济衰退。
12 一切都可以 "作为一种服务 "来做。
平台即服务，基础设施即服务，数据库即服务，软件即服务，后台即服务我们没有给你更多的例子，你应该明白我们的意思。你能想到的一切都可以由第三方完成并出售给你。
使用这些服务是一种折衷。你放弃了一些控制权，以便变得更精简，能够更快地迭代，同时也能在前期节省一些钱。
由于云供应商和 无服务器 方法的重要性的增长，每一个软件都可以作为一个服务来完成。
13 每个人都在使用Visual Studio Code
Visual Studio Code在世界范围内掀起了一场风暴。有微软的支持，有开源许可证，用TypeScript编写，并允许轻松扩展功能，这些组合都是伟大的决定。到目前为止，文本编辑器是现代程序员中最受欢迎的选择。其他选择，如基于Intellij的集成开发编辑器（IDE）或Vim，都在Code的阴影下，尽管JetBrains的Fleets可能会改变这种情况。
由于有多种扩展和定制工具，VS Code成为开发者中最受欢迎的IDE。
14 如今，TensorFlow被广泛使用
TensorFlow是谷歌的机器学习框架，在程序员中是一个非常受欢迎的选择。首先，它在GitHub的最多星级存储库中排名前20。然后，有多个端口，包括JavaScript端口，团队在他们的例如React Native应用程序，或React或任何其他JS框架的Web应用程序中使用。这提供了巨大的灵活性，并允许团队将解决方案嵌入许多解决方案中。
由于TensorFlow，我们可以在网络应用中实现AI解决方案。用于训练的模型是由库提供的。开发人员应该专注于训练它们。
15 一个很好的长期雇用策略是雇用后辈并培训他们
雇用后辈（后起之秀的年轻人）是一个很好的长期战略。虽然没有适合所有公司的 "最佳策略"，但雇用后辈并培训他们绝对是成长和保留内部人才的最佳方式之一。
雇用后辈是一个很好的方式，可以随着时间的推移慢慢扩大你的团队，并建立一个内部文化，与雇用那些可能已经定型的人相比，更容易塑造。初中生还能提供一个新的视角，并更多地接触到当前的趋势。
在一些情况下，这并不理想，例如，当你的公司需要迅速扩大规模和开发新功能时。如果你有一个小的内部团队，由于不现实的开发期望，他们总是试图赶上他们的积压工作，这也不是最好的。在这种情况下，雇用一个外部技术合作伙伴来帮助开发，同时同步扩大内部团队的规模，可能是一个很好的中间解决方案。
雇用后辈来培训他们的策略并不是没有陷阱。加入你的团队的年轻人没有经过以前公司的审查，他们没有工作经历，而且很可能是一击即中。不幸的现实是，虽然这种策略在适当的补偿方案下可以很好，但初级雇员可能会发现自己处于这样的位置：他们只需转移公司，而不是等待或推动晋升或加薪，就可以使自己的工资翻一番、三番，甚至四番。
这就是为什么拥有透明的工资和薪资表是如此重要，以显示人们在职业道路上可以在哪里以及如何晋升。这就是为什么拥有优秀的入职培训计划也非常重要，以确保花在培训后辈上的时间得到很好的利用，使导师和学员都受益。
原文：2022年软件开发的十五种趋势 - geekculture
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