1、集中式基礎設施-云是新的規范

就像西方世界的幾個巨型大超市取代當地商店一樣，公共云將繼續取代區域性的數據中心。在未來幾年里，公共云也將成為企業、政府和初創企業的首選基礎設施。公共云現在是數字創新的溫床，這一趨勢將在2022年繼續。公共云在安全、區塊鏈的民主化方面也發揮著重要作用，并將許多創新以一種可獲得的方式帶給客戶。Gartner預測，2022年公共云的收入將增長16%。

所以，如果你是數字公司的決策者，現在是時候認真對待云計算了。如果你是一名工程師，請通過創建一個免費賬戶或參加MOOC課程開始學習云計算。

2、分散的基礎設施-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、區域），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）、網絡帶寬差（離岸站點）、沒有網絡、監管要求、實時用例（聯網車輛）、智能和強大的設備（物聯網）是需要邊緣計算的場景。

隨著5G、Web 3.0和其他技術創新的興起，邊緣計算將在2022年及以后繼續看到廣泛的應用。同時，零售商將在未來幾年大規模采用邊緣計算。像AWS、Azure和GCP這樣的公共云供應商也在通過提供許多邊緣計算服務而處于領先地位。一項新的倡議，即"State of the Edge，"是為了實現邊緣計算的標準化。

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商鎖定。一旦你把你的基礎設施、存儲和計算轉移到公共云供應商，你就被供應商鎖定了。許多企業試圖明智地使用多個供應商以避免供應商鎖定。不幸的是，這只是用多個供應商而不是一個供應商鎖定了企業。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），總會有供應商鎖定的情況。

幸運的是，現在有一種反向趨勢，即提供與廣泛的公共云服務的API兼容的服務。MinIO（與S3兼容）、Aviatrix（云原生網絡）、Volterra（分布式云服務）、LightOS（云原生存儲）是眾多致力于提供云中立性的服務之一。此外，谷歌正在努力將其流行的服務（BigQuery）引入其他公共云（AWS、Azure）。

4、容器 Kubernetes將進入后臺，而Docker將反彈

容器化是現代IT行業的關鍵技術。Kubernetes在容器化的普及和民主化方面發揮了巨大作用。由于巨大的努力、精心的設計和實施，Kubernetes現在是一項堅如磐石的技術。它所扮演的角色與Linux在服務器世界中扮演的角色相同。由于其高瞻遠矚的設計（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，Kubernetes的牽引力將減少。不要誤會我的意思，Kubernetes將是現代軟件開發的引擎。但我們將看到更多關于Kubernetes的新采用和用例的牽引力，而Kubernetes本身由于其成熟度，將緩慢發展。

與Kubernetes一樣，Docker也在容器化方面發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。考慮到它對現代云原生開發的貢獻，我祝愿Docker在其新的訂閱模式下取得成功。

5、網絡安全-每個人都會認真對待安全問題

網絡安全對于初創企業或中型公司來說就像 "房間里的大象"。他們可以看到對網絡安全的需求，但由于缺乏資源，無法正確實施。只有大型企業才能負擔得起專門的安全團隊。

公共云供應商最重要的優勢之一是，他們已經使網絡安全民主化。現在，利用公共云服務，初創企業或中等規模的公司可以不費吹灰之力實施高度安全的應用程序。公有云安全的一個缺點是，如果它被破壞，那么數百萬的公司將受到影響。2021年，公共云有一些高調的安全漏洞。2022年，公共云和Linux將更努力地與安全工作。

另一個關于安全的問題是目前的開源開發模式。一個開發者往往在業余時間開發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，開發者維護一個核心的軟件而沒有任何經濟利益和支持。

6、區塊鏈-最后，生命開始于加密貨幣之外

區塊鏈經常與加密貨幣聯系在一起。每當有關于加密貨幣的造假事件發生時，區塊鏈技術就會受到批評。區塊鏈（分布式賬本）是21世紀最具顛覆性的技術之一。加密貨幣是其最知名的用例，但區塊鏈遠不止于加密貨幣。區塊鏈可以改變我們行業的許多領域，影響我們的日常生活。

在2021年，我們看到了區塊鏈的一個新的和高度流行的使用案例。NFT（Non-Fungible Tokens）。目前，NFT主要用于數字藝術。在2022年，我們將看到NFT將被用于其他用例。現在人們正在認真對待區塊鏈，2022年區塊鏈技術將有巨大的支出。

區塊鏈經常因其大量的能源消耗而受到批評。許多區塊鏈公司現在正計劃從能源密集型的 "工作證明 "轉向節能的 "股權證明 "模式。以太坊，這個流行和廣泛使用的區塊鏈，將在2022年轉向綠色的 "權益證明 "模式。

7、機器學習-AutoML和No-Code AI將使機器學習民主化

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

AutoML（自動機器學習）是在沒有機器學習專家的情況下以有限的方式使機器學習使用自動化的新舉措。對于大多數用例，你需要一個機器學習專家。但對于某些用例，你可以使用AutoML來增強機器學習專家的能力，或者在沒有任何機器學習專家的情況下使用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模應用

與機器學習一樣，深度學習（AI）是另一項顛覆性技術，在過去十年獲得了大規模的采用和快速增長。在2022年及以后，人工智能將繼續看到更多的采用、資金、創新。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）。我們離實現通用智能還很遙遠。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）領域協助/增強人類。2022年，我們將看到在許多非關鍵用例（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助人類。

9、深度學習庫-Tensor Flow將繼續統治

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版本中對自己進行了改造，并引入了動態圖、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的另一個創新是Tensorflow Lite，它提供了在移動和網絡上部署Tensorflow。Tensorflow還發布了Tensorflow Extended（TFX），這是一個用于部署生產ML管道的端到端平臺。

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

TensorFlow仍然是最流行的人工智能庫。

來源：Stack Overflow Developer Survey, 2021

在2022年，Tensorflow將繼續成為主導的人工智能庫，因為它具有更好的可視化和大規模采用。

10、數據庫-多模式和多用途的數據庫正在興起

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據庫的趨勢。

• 用于具有結構化數據的事務性用例的RDBMS

• 用于低延遲、分布式數據庫的 寬列數據庫

• 分布式緩存的 鍵值存儲

• 用于極端關系型數據的 圖形數據庫

• 用于半結構化數據的事務性使用案例的 文件數據庫

• 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據庫，具有事務性保證。

• 用于數據倉庫和數據分析的OLAP數據庫

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

11、數據密集型計算-Spark與公共云服務

Apache Spark幾乎已經取代了Hadoop生態系統，成為默認的數據密集型計算框架。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一的編程模型來定義和執行一個數據處理管道。Batch和Stream。谷歌的Cloud Dataflow是一個強大的服務，實現了Apache Beam。另外，Azure和AWS也提供了Batch處理服務。如果你想與云無關，你應該使用Spark或Cloud Dataflow（GCP）。

12、實時流-它是Flink與公共云服務的對比

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、基于規則的警報、實時數據的特別分析），你將需要實時流。在實時流方面，Apache Flink毫無疑問是市場領導者。它還支持Apache Beam API，并提供供應商中立的解決方案來處理實時流數據。如果你想避免被供應商鎖定，你應該使用Flink而不是公共云的特定技術。而且，Flink比公共云供應商提供的類似服務更強大。

13、DevOps-現代DevOps的智能觀察能力

幾年前，可觀察性只對大型企業至關重要。然而，隨著云原生開發和微服務架構的迅速崛起，可觀察性對現代軟件開發至關重要。除了傳統的可觀察性（日志、監控、追蹤），我們還需要Kubernetes集群的遙測和拓撲數據。另外，我們將看到使用人工智能與時間序列數據庫來開發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增長。

14、快速應用開發-低代碼/無代碼（LCNC）將繼續蓬勃發展

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

在2022年，我們也將看到越來越多的LCNC的使用案例。

• 網絡/移動應用程序開發

• 網站和登陸頁面

• 使用對話流的智能聊天機器人

• 電子商務

• 機器學習

• 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

    

• 網絡開發：JavaScript，TypeScript

• 后臺開發：Java, Golang, JavaScript, TypeScript

• 安卓開發：Kotlin

• iOS開發：Swift

• 系統編程：C, C++, Rust, Golang

• 數據科學/數據工程：Python