区块链、NLP、AI 驱动的工具、机器学习、无效劳器计算和 devops 创新将在 2018 年改动开发者的生活。

开发人员应该对 2018 年的机遇感到兴奋，产品和工具围绕着诸如区块链、聊天机器人、无效劳器功用和机器学习等技术在理想世界的项目中变得足够成熟。与此同时，许多开发人员会担忧，在不影响安全性和功用的前提下，他们将无法更快地交付代码和功用。但这方面也有好音讯。

关于开发人员来说，2018 年的定义是，在抓住转型新机遇的同时，在应对压力的同时，要做得更多，质量更高。以下是有关这些力气将在未来一年如何发扬作用的 10 个预测。

1. 应用区块链的 B2B 买卖进入消费阶段

企业曾经末尾了解从区块链启动的买卖中取得的安全性、牢靠性和效率。在未来的一年，开发人员将在整个金融效劳和制造供应链中实施许多区块链用例。区块链是一种技术，它可以使组织之间的高效、安全、不可变、可信的买卖成为能够，而这些买卖能够不会完全相互信任，从而消弭中介。

思索一家公司从一家离岸制造商订购产品。这些产品经过船运公司发货，经过海关，经过另一家船运公司，最后抵达买方。明天，每个步骤的验证和调理主要经过电子邮件和电子表格停止，其中触及很多人和进程。区块链经过不可撤销的对区块链分类账的更新，消弭了手工流及和解，当最少数量的参与者说，“是的，这部分买卖发作了。”

区块链云效劳将带来可伸缩性、弹性、安全性以及与企业系统的预构建集成，使开发人员更容易将重点放在业务用例上，而不是底层的 hyperledger fabric 完成。

2. 聊天机器人常常与顾客和员工停止真正的对话

人们曾经厌倦了需求多个移动运用顺序来做异样的任务，就像三种不同的航空公司运用顺序一样，经过不同的方式办理登机手续并取得登机牌。一种更好的办法是提供异样的功用，但是经过手机音讯上最盛行的运用顺序。音讯传递有三个具有吸引力的元素:即时、表达性和会话性，不需求培训。由于人工智能和自然言语处置技术的提高，人们将会运用 Facebook Messenger、Slack、微信、WhatsApp 或像亚马逊 Alexa 或谷歌 Home 这样的语音助手，来问成绩，并从智能机器人那里失掉答案。

开发人员运用新的智能的 bot 构建云效劳，可以快速地制造可以了解客户意图、维护会话形状的机器人，并在与后端系统集成的进程中智能地照应。想象一下你在电影中看到的一件连衣裙的图片，然后把照片传给你最喜欢的服装店的机器人，它运用图像辨认和人工智能来引荐相似的服装。员工也能够是机器人的庞大受益者，比如讯问他们曾经分开了多少个假期，提交了一张协助办公桌的票，或许订购了一台交流的笔记本电脑，在那里，系统甚至知道员工有哪些笔记本电脑契合资历，并且可以依据他们的订单提供形状更新。思索到对你本人的员工基础的实验更宽容，开发人员能够会首先应用他们的“造人”才能来树立和测试员工面对的机器人。

3. 按钮消逝了：AI 变成了 app 界面

人工智能成为 UI，意味着运用运用和效劳的同步、央求-照应模型逐渐消逝。智能手机依然是“低智商”，由于你必须去接他们，启动一个运用顺序，要求做一些事情，最终失掉回应。在新一代智能运用顺序中，该运用将经过推送通知启动交互。让我们更进一步，运用人工智能的运用顺序、机器人或虚拟团体助手将知道该做什么、何时、何地以及如何做。就这样做。两个例子:

费用审批顺序会留意你的报销形式，末尾自动审批费用报告的 99%，只会让你留意到需求你留意的稀有报告。

剖析运用顺序了解底层数据，业务用户提出的成绩，以及公司其他用户对相反数据集的成绩，并且每一天都提供了一个新的见地，剖析人员能够没有想到。当组织搜集更多的数据时，人工智能可以协助我们了解需求问哪些成绩的数据。

开发人员需求弄清楚哪些数据对他们的业务运用顺序十分重要，如何从事务中察看和学习，哪些业务决策将从这种自动的人工智能中获益最多，并末尾停止实验。嵌入式人工智能可以预测你需求什么，在适宜的时间经过适宜的媒体发布信息和功用，包括在你需求它之前，并自动完成你明天手动完成的许多义务。

4. 机器学习采用实践的、特定范围的用途

机器学习正从流畅的数据迷信范围转移到主流运用顺序开发范围，这都是由于在盛行的平台上可以预先构建模块的可用性，而且在处置大型的历史数据集时，它十分有用。经过机器学习，最有价值的洞察力来自于背景，你以前做过什么，你问过什么成绩，别人在做什么，正常的和失常的活动是什么。

但是要想有效，机器学习必须在一个范围特定的环境中停止调整和训练，该环境包括它将剖析的数据集和它将回答的成绩。例如，设计用于辨认安全剖析师异常用户行为的机器学习运用顺序将与设计用于优化工厂机器人操作的机器学习运用顺序十分不同，这能够与基于微效劳的运用顺序的依赖映射的设计十分不同。

开发人员需求愈加了解范围特定的用例，了解要搜集什么数据，运用什么样的机器学习算法，以及要问什么成绩。开发人员还需求评价特定范围的 SaaS 或打包运用顺序能否适宜给定的项目，由于需求少量的培训数据。

运用机器学习，开发人员可以构建智能运用顺序来生成建议、预测结果或做出自动化的决策。

5. DevOps 走向无操作

我们都赞同 devops 关于协助开发人员快速构建新的运用顺序和特性十分重要，同时保持高质量和功用。devops 的成绩是开发人员需求破费他们 60% 的时间在方程的操作一边，从而延长开发的时间。开发人员必须集成各种继续集成和继续交付(CICD)工具，维护这些集成，并随着新技术的发布不断更新 CI / CD 工具链。每团体都有 CI，但没有太多的人做 CD。开发人员会坚持运用云效劳来协助钟摆在 2018 年回归开发。这将需求更大的自动化。

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