软件开发趋势（二）

软件开发的可观测性将必不可少

软件开发的过程，本身需要注重两个问题，一个是开发过程的代码数据安全，如 “趋势一”所涉及的安全开发方面的内容，另外就是对于开发过程的监控与辅助决策，这非常有助于提升软件开发工程本身的品质。

在软件工程中，提升可观测性的能力，借助debug工具，可以帮助软件人更快速发现创新软件中的潜在问题。同时结合对开发过程的日志监控与追踪，以及对容器应用中的根因定位，实现软件开发本身的决策，提升改进优化软件的效率。

为此，在提升软件开发的可观测性方面，必然会借助人工智能等技术融合，甚至构建AI框架，比如基于TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXnet、Cognitive Toolkit等AI开发框架。Google、微软、Amazon、Facebook等全球科技巨头已经在发力提升。

对于软件开发全过程的可观测实现，还可以带来更好的可视化，从中也可以避免或防止开发中出现隐蔽性bug，提升开发过程的数字监控能力，十分利于强化软件交付品质。

低代码与无代码逐渐成为软件开发的热门

低代码或无代码（LCNC）在很大程度上，减少了开发人员对于某些用例、模块、工具的开发过程与时间，加速应用开发速度和软件开发管理，缩短了企业数字化转型与升级路上的创新路径，自然备受业界追捧。

当然，在低代码、无代码开发服务领域，包括了私有化部署与公有云服务两种方式。特别是公有云大行其道的今天，加速了APaaS平台发展，公有云厂商AWS、阿里云、华为云、腾讯云、谷歌云等也成为了重要推动者。

值得关注的是许多致力于低代码、无代码开发领域的技术厂商，国内如网易数帆、明道云、伙伴云、APICloud等，国外如Outsystems、Kinstone、Mendix、Nino、Smartsheet等，也在为企业实现私有化部署，不断增强基于公有云平台的低代码、无代码开发服务。

不过，低代码、无代码开发走向完善与成熟，必然少不了标准化、生态化的构建。建立开发标准，有助于不同行业在相似应用中采用已有的用例、模块与工具。强化生态化，补充低代码、无代码开发过程遇到的更为多元与复杂的业务场景，以及业务场景交付，借助软件生态的力量，让低代码、无代码开发对接更多的应用，实现更高速的业务创新。