Редактирование: 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 [[сервер]]ами. 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-центр]]ами, 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-фреймворк]]и (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. {{История программирования}} [[Категория:Программирование в 2020-х годах| ]]

---

Описание изменений:

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблоны, использованные на текущей версии страницы:

• Шаблон:История программирования