2017年對開發者而言將是有趣的一年，因為這個行業將會發生一些重大的變化。從創建較新的應用程序到添加功能到現有的應用程序，以擴展應用程序跨越其當前的限制，編程將在2017年見證復興。

人工智能玩得越來越high

人工智能將在2017年大揚其威。AI作為新的用戶界面不再是一個片面的方法。我們需要理解，利用人工智能需要兩個策略——一個包括開發人員編寫的代碼，另一個專注于接口如何收集來自源的數據——從而使AI更加智能。

必須知道的一點是雖然代碼或內容塊仍然是王牌，但是匿名化數據集同樣重要。第一步始終是從框架、平臺和編程語言收集信息，然后將其全部轉移給開發人員，之后他們將為該作業選擇最佳數據集。

2017年將會看到大多數公司擁抱人工智能——集合他們尋求員工的大量數據——主要用于預測長期的戰略和發展。

利用理解自然語言的Chatbot驅動app

Chatbots本質上是智能的，2017年將使大多數軟件開發人員與他們一起工作。這里的想法是構造可以滿足特定用戶需求的特定應用。無論是檢查Facebook上的航班還是使用像Cinemabox這樣的流媒體服務，都會有一大批能夠理解自然語言并做出相應回應的chatbot驅動應用程序。

整體的發展意味著這些chatbot將能夠從任何方向響應，以相等的精度同化文本和基于語音的命令。因此，基于云的平臺將受到高度重視，因為它將允許軟件開發人員使用chatbot為多個平臺編編寫界面。

容器的流行

當涉及到特定應用程序的回歸測試和分級時，容器是非常有用的。有一個經驗法則就是，容器的數量甚至可以實際生產環境高10倍。使用容器好處包括更好的敏捷性，更優化的調度、資源分配和編配，從而開發人員能夠空出更多的時間和雙手去做其他更多的工作。

隨著容器的日益普及，基于云的一些選擇選項日漸得到了關注。原因是以云為中心的容器服務帶來了敏捷福利，例如減少物理遷移。

增加的應用程序版本數量

最近，已經有不少企業開始轉戰業務線平臺，各路人馬就像狼群一樣蜂擁而上撕裂獵物。在2017年，開發人員制定計劃時，將更容易破壞現有的業務。這需要增加總體應用程序版本的數量，其中開發人員需要更加努力地創建所需的代碼集。

如果報告可信的話，應用程序版本的總數可能會在幾個月內翻一番。雖然這為客戶提供了廣泛的選擇，但勢必擴大迭代開發。2017年可能會是DevOps向前發展的艱難又有意義的一年。更快的測試和更迅捷的應用程序部署暗示著加倍的應用程序版本。

測試環境切換到云

軟件開發在2017年可能不會緩和，但與2016年相比，它將更加緊湊。途徑之一是將云作為測試和開發的完美媒介。這是一個戰略，將會為CIO和開發人員之類帶來兩個巨大的好處。

首先，這種以云為中心的轉變將允許開發人員快速地轉移資源。從集成工具到選擇API的旅程，以及然后駐留整個基礎架構在云端，將使其基礎架構易于使用。不過，某些公司依然需要遵守預置的開發標準，當然在這種情況下，以云為中心的開發人員測試環境必須符合物理標準。

第二，對于CIO，基于云的設置從長遠來看可以降低基礎設施成本。減少IT預算成為了新的時尚，并且與這種向云的轉變是同步的。

大眾開發者將超越傳統開發者

作為使用.NET和Java的傳統開發人員，你可能會因為大眾開發人員的突然涌入而感到被冒犯。所謂的大眾開發人員包括那些使用低代碼平臺創建、構建和定制應用程序的人員個體。先前，傳統開發人員需要編寫一頁又一頁的復雜代碼才能使應用程序工作。

大眾開發者的復興意味著允許在編碼領域實驗友好接口的涌入和大量拖放選項。然而，這些項目的有效性和可靠性需要評估才能轉向生產。

系統管理和備受期待的云轉移

如果最近的一些調查可信的話，那么到2020年，將近60％的IT結構預計會將系統管理轉移到基于云的服務器。2017年將是此過程的基礎一年，因為更高水平的技術改變將引領代碼甚至應用質量的提高改進。

一旦IT公司開始轉向云計算，諸如日志分析和績效管理等方面預計都會有所改進。這樣一來，基礎設施成本將會隨著機器學習甚至模式識別的減少而降低。

總結

業務線軟件開發者可能會因為競爭的殘酷和復雜性的多樣而覺得很難在2017年生存。不過，轉移到云來處理各種類型的數據孤島將提供巨大的幫助。