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炒作曲线：哪些IT技术处于巅峰状态，哪些将保持稳定的需求

2017年，对区块链开发人员的需求随着比特币汇率的增长而增长。随着市场对新技术的幻想破灭，职位空缺的数量减少了。红帽，Acronis，Reksoft，SEMrush和Bilderlings与Mail.ru云解决方案的代表一起确定了哪些技术现在很流行，值得花时间研究它们。

云，容器和微服务


公司在云服务上的支出将很快突破10亿美元大关。未来，该市场将以每年约15％的速度增长。

OpenStack是最受欢迎的云平台之一，我们在其上构建了云。有很多分支，有一些来自不同供应商的OpenStack专有版本，从Red Hat和HP到IBM。但是从“香草” OpenStack开始学习。Mail.ru云解决方案

架构师Nikolay Butenko

云不仅是虚拟化，更是流行和应用的技术。例如，微服务体系结构的开发，针对云现实的优化-应用程序被分成许多小部分，因此一部分故障不会影响整个应用程序。此原理与容器化非常有用：将应用程序的这些部分包装在容器中时，这允许它们彼此独立地进行开发和更新，并确保应用程序在测试环境和产品中均相同。

有几种流行的容器编排系统（容器管理），例如，Kubernetes非常流行。在更高层次的抽象，供应商解决方案中，Red Hat OpenShift处于领先地位。容器化技术的介绍应从Docker开始，在Docker Swarm上构建一个简单的集群。这些都是基础知识，值得从中学习基础知识，然后继续研究严肃的容器协调器。

Mail.ru云解决方案架构师Nikolay Butenko

容器和微服务很有希望，因为它们正在改变它们交付和部署现代应用程序的方式。它们减少了对编程语言的依赖，因为它们使您可以使用不同的语言编写应用程序的不同部分-最常用的是Java和Python。

Go编程语言正变得越来越流行-正是在此之上编写了Red Hat OpenShift平台。有无服务器计算，基于容器基础结构上运行的功能。他们需要新的开发方法；近年来，混合云和公共云提供商已经做了很多工作，以简化编写和使用云功能。

红帽解决方案架构师团队负责人Vladimir Karagazhi

Python技术


根据开发人员的关键要求，可以有条件地组合几个有希望的领域-他必须非常了解Python。这些是与机器学习，神经网络，人工智能和深度学习有关的任务。

Python是一种很棒的语言，几乎没有限制。这同时是好是坏。很好，因为实际上一周内您就可以用Python编写相当复杂的东西。
但是要编写一个严肃的系统，其中包含许多实体和对象，它们之间有大量连接，这是有问题的。这需要强大的分析能力，结构合理的思维以及对您正在做的事情的清晰理解。

Reksoft软件开发部总监Nikolay Sokornov

“良心”分期付款卡开发小组的高级程序员Dmitry Vdovin也指出了机器学习的观点，并提到了创新。例如，他列举了语音助手Siri，Alice和Marousi的发展。他们在机器学习的基础上工作。

基础知识永远不会过时


对于任何IT专家而言，拥有一个高度专业化的工具，而不是拥有一个技术领域的共识，这一点更为重要。毕竟，任何炒作技术都是建立在基础之上的。

您需要学习计算机科学，算法，数据结构，设计模式，抽象，编程方法。正是基于此构建了炒作框架和库。了解数据库-了解其他所有内容将变得更加容易。

Anton Tuzhik，SEMrush前端开发人员

代码质量和由专业开发人员执行代码的速度与业余代码可能相差数十倍。

但是，无论您使用哪种语言编写语言或在哪个领域编程，都将需要一个技术基础：数据结构，算法，模式和设计原理方面的知识。在任何情况下，都需要具备基础知识，即使您决定从标准技术转换为流行技术。

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, IT- Bilderlings


Acronis平台架构师Anna Melekhova认为，IT中的许多技术都经历了Hype Cycle曲线。首先，对开发人员的需求巨大，他们正在尝试在许多行业中使用技术。然后，经济衰退，空缺数量减少。稳定-企业了解该技术在哪些方面真正有用，以及在何处使用其他解决方案更好。

安娜以区块链为例。几年前，他风靡一时，现在他正沿着炒作曲线逼近最低点-他没有达到期望。同时，架构师确信：区块链最终将取代它，并且将需要其中的专家，而不是像炒作那样庞大。

现在行业中需要许多专家来完成这些任务，但是有稳定且非常酷的利基任务。例如，系统管理程序和操作系统。利基程序员需要一点，但是他们很有价值，并且对他们的需求没有减少。

Anna Melekhova，Acronis平台架构师

2020年代IT需求将是什么


  1. 云，容器和微服务：VMware，OpenStack，Kubernetes，Docker Swarm。
  2. 用于构建神经网络和机器学习的Python。
  3. 始终需要基础知识：计算机科学，算法，数据结构，设计模式，抽象，编程方法。
  4. 随着时间的流逝，对炒作技术的需求可能会下降，但是如果该技术有用，它将在市场上占据一席之地。


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