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『Python』O’Reilly技术趋势报告：Python最流行、云依旧热门，AI热度下降( 三 )



『Python』O’Reilly技术趋势报告：Python最流行、云依旧热门，AI热度下降
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图注：O’Reilly 在线学习平台上的软件架构主题 - 在 2019 年使用率由高至低的排序（左） ， 以及每个主题的变化率（右） 。
这也能用来解释微服务主题使用率的增长 ， 该主题在 2019 年的增长率为 22％ 。 确实 ， 你不一定需要微服务来“实现”云原生设计 ， 但在今天很难将它们分离开来 。 大多数云原生设计模式都涉及到了微服务 。
这些趋势还与基础设施和运维的兴起有关 ， 这既反映了 DevOps 的局限性 ， 又反映了向云原生设计转型所带来的挑战 。 基础设施和运维是通用系统管理主题下增长最快的子主题 。 对基础设施和运维的兴趣激增 ， 也解释了配置管理（CM）和 DevOps 主题使用率的下降 。
最受欢迎的那些 CM 工具专注于 DevOps ， 并且热度像 DevOps 本身一样在下降：与所有 CM 工具一样 ， CM 主题的使用率在 2019 年显著下降（-18％） 。 Ansible 受的影响最小（使用率为 -4％） ， 但 Jenkins、Puppet、Chef 和 Salt 的使用率分别下降了 25％或更多 。 在 2018 年下降 20％之后 ， DevOps 的使用率在 2019 年再次下滑（-5％）并非偶然 。
『Python』O’Reilly技术趋势报告：Python最流行、云依旧热门，AI热度下降
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图注：O’Reilly 在线学习平台上的基础设施和运维主题 - 在 2019 年使用率由高至低的排序（左） ， 以及每个主题的变化率（右） 。
基础设施和运维主题的兴起表明组织可能在扩展 DevOps 方面遇到了困难 。 DevOps 旨在培养能够在系统“堆栈”的每个层中都胜任工作的程序员 。 但实际上 ， 开发人员往往对 DevOps 中运维组件的投入较少 ， 这一事实催生了站点可靠性工程（SRE）的思想 。 就算“全栈”开发人员不像独角兽那样稀有 ， 但也不是随处可见 。 组织将基础设施和运维视为实用的、以运维为重点的补充方法 ， 可以在 DevOps 容易失败的地方准确地弥补缺陷 。
AI 和 ML 增速下降 与数据相关主题的结果在预料之内 ， 但也无可避免地令人感到困惑 。 从数据工程开始 ， 所有数据工作的核心主题（这一类别包括涉及数据管理的那些标题 ， 如关系数据库、Spark、Hadoop、SQL 和 NoSQL 等）都在这一大块里 。 总体而言 ， 2019 年数据工程的使用率下降了 8％ ， 2018 年下降了 3％ 。 这两年的下滑都是由于数据管理主题的使用率下降所致 。
当我们关注更具体的数据工程主题（不包括数据管理）时 ， 我们会看到它的份额很小 ， 但使用率在稳步增长 ， 2018 年增长了 7％ ， 2019 年增长了 15％（见下图） 。
在宏观层面的“数据”主题中 ， 数据工程（包括数据管理）仍在该主题中占有最大份额 ， 在平台上的所有使用率中占约十二分之一的份额 。 这几乎是数据科学主题份额的两倍 ， 后者的使用率在 2018 年下降了（-2％）之后 ， 在 2019 年恢复增长（+5％） 。
此外 ， 对 ML 和 AI 的兴趣一直在增长 ， 尽管速度有所下降 。 举个例子：2019 年 ， ML/AI 组合主题的使用率增长了 7％ ， 约为其 2018 年增长速度（+13％）的一半 。
『Python』O’Reilly技术趋势报告：Python最流行、云依旧热门，AI热度下降
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图注：O’Reilly 在线学习平台上的数据主题 -2019 年使用率由高至低的排序（左） ， 以及每个主题的变化率（右） 。
讽刺的是 ， 在数据相关的主题中 ， ML/AI 的优势可能没有它们在其他主题领域（例如编程语言）中那么明显 。 在编程语言领域中 ， Python 使用率的增长在很大程度上来自于该语言针对 ML 的实用性和适用性的推动 。 但是自然语言处理（NLP ， 2019 年增长 22％）和神经网络（增长 17％）等与 ML/AI 相关的主题的使用率也在强劲增长 。


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