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本文經授權轉自公眾號CSDN（ID：CSDNnews），作者：郭芮
網際網路的 2018 年，註定是不平凡的一年。
浩浩蕩盪的美國製裁中興事件喚醒了科技界對晶片產業的重視，倒逼了一系列晶片方面的佈局和投資；網際網路人口紅利不斷消耗，推動百度、騰訊、阿裡巴巴等科技巨頭先後實施戰略升級和組織架構調整；加密貨幣的嚴格審查直接導致了曾經輝煌無量的比特幣暴跌，但數字貨幣的底層技術區塊鏈卻逐步生根落地，推動了下一代網際網路建設；蟄伏已久的 5G 技術變得火熱，而圍繞 5G 科技主導權的爭奪還將繼續白熱化……
基於此，CSDN重磅釋出2018 年中國軟體開發者大調查，根據技術趨勢熱點以及市場上出現的新產品、新技術，對調研選項進行了調整和補充，還特別成立了專家顧問團隊，針對調查中涉及的大資料、雲端計算、區塊鏈、人工智慧、物聯網技術領域進行了專業的點評，更能體現中國軟體開發領域的發展現狀。
開宗明義之後，下麵就讓我們由淺入深地解讀一番吧！
01 開發者群體呈現年輕化，架構設計師一職薪資待遇最佳
1. 30 歲以下開發者人數佔比超 7 成，近半數開發者工作在一線城市
近年來，國內的軟體開發群體逐漸呈現出越來越年輕化的特點。從CSDN 2015 年到 2018 年的調研資料來看，30 歲以下的開發者人群佔比一直在 7 成以上，是軟體開發領域當之無愧的主力軍。
但與之相對的，40 歲以上的開發者佔比幾乎可以忽略不計。根據不同年齡段的職位分佈表也可見一斑，仍有部分 40 歲以上的開發者繼續在技術領域深耕，還有大多數向管理崗位進行了轉型。而除此之外，許多大齡開發者們會受到來自家庭和職場的各種生存壓力，因此選擇再擇業的人也不在少數。
2. 近五成開發者月入過萬，架構設計師職位薪資水準最高
在薪資方面，軟體開發者一直都是公認的高薪人群。報告統計顯示，全國有 48% 以上開發者月均收入過萬，其中超 6 成來自一線城市。
在一線城市（北京、上海、廣州、深圳）中，月薪過萬的軟體開發者佔比為 63%，該比例遠高於國內其它城市。對比 2017 年資料也可以發現，在各級城市中，月入過萬的軟體開發者比重均有所提升。
調查結合受教育程度和薪資水平的資料特點還發現，學歷越高的人群中，月薪 2 萬元以上的高收入比例越高，碩士及以上學歷開發者薪資水準是專科及以下學歷的近五倍之多。知識是最大的財富，古人誠不我欺。
而在所有的崗位中，架構設計是最受歡迎的香餑餑。透過資料交叉對比分析發現，從事軟體架構設計崗位的開發者超 8 成月薪過萬，超 4 成的架構師平均月薪超過 2 萬元。
3. 高薪促進了開發者學習熱情，6 成開發者每週學習 6 小時以上
高薪對應的是開發者在技術上的不斷深耕，事實上，超 9 成開發者計劃在 2019 年透過學習新技術來提升自己的事業，近 5 成開發者願意參與到開源社群專案中，有 62% 的開發者每週學習時長高達 6 小時以上。
新技術的學習上，開發者最感興趣的培訓方向是人工智慧、大資料和雲端計算——這三者毋庸置疑將會主導近些年的技術潮流，也是培訓界的常青樹。
在程式語言方面，Java、R 和 Javascript 成為開發者使用最多的程式語言，但得益於人工智慧的持續火爆和深度應用，Python 卻是開發者近期最想學的開發語言，其次是 Java 和 R，佔比分別為 35% 和 26%。
“近些年，程式語言流行度的變化其實不大。”前豌豆莢技術負責人、現輕芒聯合創始人範懷宇點評表示，Java 一直都是最常用的語言，Java 的 Web 框架經過千錘百煉已經可以支撐足夠大的併發，Java 的各種類庫、統一的程式設計模型、豐富的人才儲備，也可以滿足各種場景的訴求。R 被廣泛應用，也和資料相關，在資料規模不大的前提下對專業或非開發的人員都十分的友好。此外，Python 依然是最期望被學習的語言，這毫無疑問和人工智慧被高度關註有密切聯絡，使得 Python 成為機器學習必修課。
02 大資料應用場景仍呈現單一化，資料挖掘或成後續主流
1. 大資料技術應用開始普及，但應用場景仍相對單一
本次調研資料顯示，近八成企業在進行大資料相關的開發和應用，這一比例與 2017 年基本持平，沒有太過長足的發展。
在具體應用上，目前 61% 的企業對大資料的應用仍更多地體現在統計分析、報表及資料視覺化上，佔比為 61%，資料應用場景相對單一。使用者畫像建模、個性化推薦與精準營銷、機器或裝置資料實時監控、告警與運維管理次之，分別佔 34% 和 32%。
2. Spark、Redis 和 Kafka 正在成為企業大資料平臺通用技術元件
Apache Spark 是一個處理大規模資料的快速通用引擎，可以提升 Hadoop 叢集中的應用在記憶體和磁碟上的執行速度，還可以為大資料分析和機器學習領域提供更多的能力。在本次調研中，Spark 是使用最普遍的大資料平臺元件，使用率達到 45%，而 MapReduce 使用率僅為 23%。
分散式檔案系統 HDFS 作為核心元件之一，使用率也達到了 38%。企業對大資料平臺應用最多的場景是統計分析、報表生成及資料視覺化，30% 企業使用 ELK（ElasticSearch + Logstash + Kibana）實時日誌分析平臺。
基於以上，前餓了麼大資料平臺總監畢洪宇表示，在大多數開發者看來“大資料實現了更智慧的決策，提升了運營效率”，因此統計分析、報表生成及視覺化、個性化推薦與精準營銷仍是應用主流。
但在落地障礙方面，報告顯示“如何做大資料應用規劃”超越“缺乏大資料技術人才”成為首位——也就是說經過 2018 年的發展，開發者的關註點正逐漸從大資料技術更多轉移到落地資料應用、發揮資料價值方面，因此資料挖掘相關的技術和產品將會有更多的提升。
03 雲端計算已大面積普及，阿裡雲“笑傲”公有雲市場
1. 86% 的企業正在使用雲服務，阿裡雲仍領跑國內公有雲市場
2018 年的調研資料顯示，有 86% 的企業正在使用雲服務，相較 2017 年略有提升。這也說明瞭雲端計算已相當普及，僅有 1 成企業對雲端計算平臺基本不瞭解或者無意使用，79% 的企業利用雲平臺已經開發應用或正在開發應用。
另一方面，阿裡雲繼續領跑國內公有雲平臺市場，以 67% 的使用率遙遙領先於其他雲服務廠商，排在首位，第二位的騰訊雲服務使用率僅為 24%。
2. Docker 和 OpenStack 是當前雲平臺部署的兩種主流框架
Docker 和 OpenStack 是當前最主要的兩種雲平臺框架，使用佔比遠遠高於其他部署方式。
OpenStack 是 IaaS 元件，操作簡單，在本次調研中佔 30%，位列第一位。而隨著 Docker 技術的不斷成熟，以及其在輕量、配置複雜度以及資源利用率方面的明顯優勢，越來越多的企業也開始考慮透過 Docker 來改進 IT 系統。在本次調研中，基於 Docker 搭建的雲平臺佔比為 26%。
但是儘管雲端計算已經得到了普遍應用，資料安全仍是企業在雲技術開發中所面臨的最主要問題。本次調研中，雲樣式的資料安全（40%）、開發人員對雲環境不瞭解（32%）是企業相對普遍的問題，很多企業對此表示了擔憂。
“企業使用雲端計算的比例在 2017 年有一個突升，2018 年這個比例繼續升高達到了 86%”，奧思資料創始人&CTO; 李明宇表示，雲端計算已經普及。但是對於雲廠商來說，“在提供了基礎的虛機、儲存和網路服務之後，下一步就應該首要發展負載均衡服務。”
此外，OpenStack 和 Docker 成為了應用最廣泛的軟體工具，但我們在調查報告中也看到 K8S 和 Jenkins 同樣得到了較高比例使用者的使用，將 Docker 與這些工具結合起來，能夠發揮更大的用途。
04 區塊鏈興起，Java 和 Python 成主流開發語言
1. 區塊鏈技術逐漸興起，六成開發者處於初步瞭解階段
區塊鏈技術近兩年剛剛興起，27% 開發者有應用或準備應用，66% 開發者尚處於初步瞭解階段，7% 開發者完全不瞭解。但是相比於 2017 年，這項技術被瞭解和關註的程度已經大幅度提高了。
“2018 年加密數字貨幣市場大起大落，充滿戲劇性，而這種戲劇性使得更多開發者開始關註這項新技術所蘊含的機會。”CSDN 副總裁孟巖如是說。
2. 比特幣和以太坊是當前兩種主流的區塊鏈開發平臺
以太坊和比特幣是當前兩種主流的區塊鏈開發平臺，本次調研中，分別佔比 44% 和 28%。
另外，報告顯示 Java 和 Python 是區塊鏈的主流開發語言。在智慧合約的開發語言中，Java、Python 和 Go 應用較多；在核心應用的開發中，Java 使用更為普遍（51%），Python 其次（35%）。
不過“在我看來，這個調查項的結果只是反映了 Python 和 Java 開發者數量的龐大。”孟巖認為，當前開發公鏈智慧合約的主流語言，在以太坊上是 Solidity，在 EOS上 是 C++，而開發公鏈基礎設施不是 C++ 就是 Go，“因此並不能說 Python 和 Java 就能獨佔鰲頭。”
3. 六成以上開發者認為金融行業是區塊鏈未來的主要應用方向
缺少落地的應用和場景、缺少技術資料、缺少開發經驗是當前區塊鏈開發的主要挑戰。基於此，業界普遍認為金融行業會是未來主要的行業方向（63%）。此外，智慧財產權管理和商品防偽、智慧硬體和物聯網也被認為是主流應用方向，分別佔 42% 和 41%。
事實上，金融作為重度監管的行業，區塊鏈想要撼動這個版塊並不容易。孟巖表示，“在我看來，遊戲是區塊鏈落地應用當中摩擦最小、效率最高的，另一個缺失的就是共享經濟，共享經濟也是區塊鏈的最佳拍檔之一。到底金融、遊戲和共享經濟誰先落地，我們拭目以待。”
05 2018 是 AI 技術落地的元年，演演算法工程師最為緊缺
1. 近 4 成開發者正在嘗試使用人工智慧技術，發展潛力巨大
當前人工智慧的普及率還偏低，但發展潛力很大。本次調研資料顯示，已經使用 AI/機器學習/深度學習技術的僅佔 16%，37% 表示正在嘗試使用，只有 16% 的開發者表示完全沒有用過。
與此相對的，在團隊規模上 66% 的開發者所在團隊規模小於 10 人，超過 100 人的僅 10%。這也意味著，機器學習/深度學習演演算法工程師極為緊缺。
此次調研中，機器學習/深度學習演演算法工程師、計算機視覺/影象識別/影象處理工程師崗位從業人員較多，分別佔比 30% 和 20%。當前最急缺的崗位是機器學習/深度學習演演算法工程師（58%），以及資料科學家/資料分析師/資料挖掘工程師（44%）。
2. TensorFlow 是人工智慧領域主流機器學習框架
此次調研中，TensorFlow 使用普及率達到 52%，是第二名的兩倍之多。
此外，線性分類、決策樹是開發者使用最多的兩種機器學習型別，CNN/IGN是使用最多的神經網路模型，佔比 74%。
而在行業應用上，製造、金融行業是 AI 技術結合最多的行業。
“2018 年是 AI 技術落地的元年”，文因互聯 CEO&聯合創始人鮑捷表示道，落地實踐是一個漫長的過程。在報告中我們可以看到，AI 的應用還有很大的發展空間，而如何幫助企業尋找到其業務痛點，尋找落地場景，進而利用 AI 技術幫助其進行提升和改進、甚至業務重塑將是這場變革的關鍵點。
06 物聯網嵌入式開發工程師最受歡迎，智慧家居應用最廣泛
1. 物聯網發展迅速，智慧家居是物聯網最大的應用領域
根據報告顯示，近 5 成開發者表示現階段物聯網發展迅速。其中智慧家居是物聯網最大的應用領域，39% 的開發者公司在用 IoT 開發智慧家居業務，其次應用較為廣泛的領域是智慧交通、智慧城市，分別佔 32% 和 30%。
2. 嵌入式裝置開發工程師、機器學習/深度學習演演算法工程師最為急缺
此次調研中，物聯網領域需求最多的崗位是嵌入式裝置開發工程師，佔 25%，其次是機器學習/深度學習演演算法工程師，佔 13%。
對於物聯網的現狀，葉帆科技創始人兼 CEO 劉洪峰表示，共享單車是非常典型的物聯網應用，但是共享單車的“廝殺”卻給物聯網迅速發展的前景帶來了陰影——這一狀況直到 2018 年初阿裡雲的介入才改善。
作為後起之秀的物聯網平臺介入者，阿裡雲總裁胡曉明宣佈“IoT”作為阿裡巴巴未來發展的第五個主賽道，這訊息一下子激活了整個物聯網市場的熱度。本報告也反映出這種變化，48% 的開發者都認為物聯網正處於發展迅速階段。
本文內容來源於《2018-2019 中國開發者調查報告》，完整報告獲取連結：
http://hdg12tzyd1ot89h9.mikecrm.com/8z9C2RJ
本文經授權轉自公眾號CSDN（ID：CSDNnews），作者：郭芮
