Программирование в 2020-х годах

Материал из Documentation.

В 2020—2024 годах программирование вступило в эпоху беспрецедентных перемен, отмеченную не только технологическими прорывами, но и глубокими трансформациями в подходах к разработке, организации работы и этических принципах. Искусственный интеллект, облачные технологии, кибербезопасность и новые платформы разработки сформировали ландшафт программирования, который требует от современных разработчиков гибкости, адаптивности и глубокого понимания как технических, так и социальных последствий их работы.

С 2020 года искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) вышли на новый уровень развития, оказывая всё большее влияние на все аспекты программирования. Генеративные модели ИИ, такие как GPT-3, DALL-E 2 и Stable Diffusion, продемонстрировали впечатляющую способность создавать текст, изображения, музыку и другой контент, открывая новые возможности для автоматизации различных задач, включая генерацию кода. Архитектуры, такие как transformers (трансформеры, лежащие в основе GPT-3) и diffusion models (диффузионные модели, используемые в DALL-E 2 и Stable Diffusion), позволили значительно улучшить качество генерируемого контента и расширить область применения ИИ. Инструменты, использующие ИИ для автоматической генерации кода, автозавершения кода и помощи в отладке, стали всё более популярными. GitHub Copilot, Tabnine и другие подобные сервисы используют машинное обучение для предсказания и предложения вариантов кода, основываясь на контексте, комментариях и существующих образцах кода. Это упрощает и ускоряет процесс разработки, позволяя программистам сосредоточиться на более сложных задачах и творческих аспектах. Инженерия запросов (prompt engineering) стала новой важной областью, требующей от специалистов умения формулировать точные и эффективные запросы для получения желаемого результата от генеративных моделей ИИ. Однако, использование ИИ в программировании также поднимает вопросы об авторских правах, качестве генерируемого кода, безопасности и потенциальной зависимости от автоматизированных инструментов. Этические последствия использования кода, сгенерированного ИИ (Ethical implications of AI-generated code), включают предвзятость, уязвимости безопасности (security vulnerabilities) и нарушение авторских прав (copyright infringement). ИИ также находит применение в тестировании, отладке и проверке кода (code review), помогая автоматизировать эти процессы и улучшить качество программного обеспечения.

Облачные платформы, такие как AWS, Azure и Google Cloud, продолжают доминировать на рынке, предоставляя широкий спектр сервисов и инструментов для разработки, развертывания и управления приложениями. Kubernetes становится де-факто стандартом для оркестровки контейнеров, позволяя автоматизировать развёртывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями в кластерах. Бессерверные вычисления (Serverless computing) становятся всё более популярными, предоставляя разработчикам возможность запускать код без необходимости управлять серверами. Появляются новые сервисы и инструменты, облегчающие разработку, развёртывание и управление облачными приложениями, такие как бессерверные базы данных, управляемые сервисы Kubernetes и автоматизированные CI/CD конвейеры. Стратегии использования нескольких облаков и гибридных облаков (Multi-cloud and hybrid cloud strategies) становятся всё более распространенными, позволяя организациям распределять свои приложения и данные между различными облачными платформами и собственными дата-центрами, чтобы обеспечить отказоустойчивость, оптимизировать затраты и соответствовать требованиям безопасности и соответствия. GitOps, подход к управлению инфраструктурой и приложениями с использованием Git, становится всё более популярным, позволяя автоматизировать развёртывание и управление приложениями с помощью декларативных конфигураций. Инструменты облачной безопасности (Cloud security tools) продолжают развиваться, предоставляя возможности для мониторинга безопасности, выявления угроз и автоматического реагирования на инциденты. Влияние облачных вычислений на окружающую среду (Environmental impact of cloud computing) становится все более важной проблемой. Инициативы в области «зелёных» вычислений (Green computing initiatives) направлены на снижение энергопотребления облачных дата-центров и повышение эффективности использования ресурсов.

Угрозы кибербезопасности продолжают расти и становятся всё более сложными, представляя серьёзную проблему для организаций и частных лиц. Атаки с использованием программ-вымогателей (Ransomware attacks) становятся всё более распространенными и наносят огромный ущерб бизнесу и инфраструктуре. Разведка угроз (Threat intelligence) становится важным инструментом для выявления и предотвращения кибератак, предоставляя информацию об угрозах, уязвимостях и тактиках злоумышленников. DevSecOps, подход к разработке программного обеспечения, который интегрирует практики безопасности (security practices) на каждом этапе жизненного цикла разработки, становится всё более популярным, позволяя разрабатывать более безопасное программное обеспечение. Квантовые вычисления (Quantum computing) представляют потенциальную угрозу для современной криптографии (cryptography), поскольку квантовые компьютеры могут взламывать многие современные алгоритмы шифрования. Постквантовая криптография (Post-quantum cryptography) разрабатывает новые алгоритмы шифрования, устойчивые к атакам квантовых компьютеров.

Платформы Low-code/No-code продолжают развиваться и становятся всё более мощными и функциональными, позволяя создавать приложения с минимальным количеством кода или вообще без него, используя визуальные инструменты и компоненты. OutSystems, Mendix, Bubble и другие платформы предоставляют широкий спектр возможностей для разработки веб-приложений, мобильных приложений и автоматизации бизнес-процессов. Эти платформы позволяют быстро создавать прототипы, разрабатывать простые приложения и автоматизировать бизнес-процессы, сокращая время разработки и снижая затраты. Платформы Low-code/No-code демократизируют разработку программного обеспечения, позволяя пользователям без специальных знаний в области программирования создавать собственные приложения, что расширяет круг разработчиков и способствует инновациям. Однако, платформы low-code/no-code имеют и ограничения, особенно в отношении сложности и масштабируемости приложений. Интеграция этих платформ с традиционными средами кодирования становится всё более важной, позволяя профессиональным разработчикам расширять возможности low-code/no-code приложений и создавать более сложные и кастомизированные решения. Гражданские разработчики (Citizen developers), пользователи без специального образования в области информационных технологий, играют всё более важную роль в разработке программного обеспечения с использованием low-code/no-code платформ.

Web-разработка продолжает эволюционировать, предлагая новые технологии и подходы для создания сложных и интерактивных веб-приложений. JavaScript-фреймворки, такие как React, Angular и Vue.js, остаются популярными, предоставляя разработчикам мощные инструменты для создания динамических пользовательских интерфейсов. Serverless-функции для фронтенд-разработки становятся всё более популярными, позволяя выполнять код на сервере без необходимости управлять серверами. Генераторы статических сайтов (Static site generators), такие как Next.js, Gatsby и Hugo, позволяют создавать быстрые и безопасные веб-сайты, генерируя HTML-код во время сборки, а не во время выполнения. Новые CSS-фреймворки (New CSS frameworks), такие как Tailwind CSS и Materialize, предоставляют разработчикам готовые стили и компоненты для создания современных и привлекательных пользовательских интерфейсов. Оптимизация производительности веб-приложений становится всё более важной, требуя от разработчиков оптимизации изображений, минимизации HTTP-запросов, использования кэширования и других методов для ускорения загрузки и работы веб-приложений. Проблемы оптимизации производительности веб-приложений для сложных одностраничных приложений включают большой размер JavaScript-кода, медленную загрузку ресурсов и сложную логику рендеринга. Доступность веб-контента для людей с ограниченными возможностями (Web accessibility) становится все более важной, требуя от разработчиков создания веб-сайтов и веб-приложений, которые были бы доступны для всех пользователей, независимо от их физических или когнитивных особенностей.

Rust получает все большее признание как язык системного программирования, предлагая сочетание высокой производительности, безопасности памяти и потоков, что делает его привлекательным для разработки операционных систем, встроенных систем и других критически важных приложений. Применение Rust в системном программировании, веб-разработке и встроенных системах продолжает расти. Rust используется для разработки новых операционных систем, веб-браузеров, компиляторов, баз данных и других критически важных компонентов программного обеспечения. Проблемы изучения и использования Rust включают сложный синтаксис, концепции владения и заимствования, а также необходимость ручного управления памятью в определённых случаях.

Пандемия коронавируса увеличила важность удалённой работы и спрос на цифровые решения. Цифровая трансформация ускорилась во многих отраслях, что привело к большей потребности в разработчиках программного обеспечения и ИТ-специалистах.

Учитывая растущее использование ИИ, вопросы этики и социальной ответственности становятся всё более важными. Этические соображения, связанные с ИИ, конфиденциальностью данных и предвзятостью в алгоритмах, находятся в центре дискуссий о будущем технологий. Конфиденциальность данных вызывает всё большую обеспокоенность, поскольку компании собирают и обрабатывают огромные объёмы персональных данных. Необходимость в этических принципах и правилах привела к появлению новых законов и политик, направленных на защиту прав пользователей и продвижение ответственной разработки ИИ. Растущие тенденции в edge computing (периферийных вычислениях) также оказывают влияние на обсуждение.