月薪8k-17k比例下降、每日寫不足300行代碼、拒絕加班，2023 中國開發(fā)者調(diào)查報(bào)告出爐！（3）

云原生技術(shù)已成為驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的重要引擎

作為新型基礎(chǔ)設(shè)施的重要支撐技術(shù)，云原生逐漸在人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算、5G等新興領(lǐng)域嶄露頭角。在對云原生感興趣的群體進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)顯示，僅只有20%的開發(fā)者表示，他們的服務(wù)未部署到云服務(wù)上。

云原生的優(yōu)勢，也是開發(fā)者們偏好使用云原生的原因，44%的開發(fā)者表示，云原生能夠提高開發(fā)效率。當(dāng)然除了開發(fā)效率，提升業(yè)務(wù)的敏捷度也是吸引開發(fā)者重要的原因。

在具體技術(shù)方向上，45%的開發(fā)者主要涉足微服務(wù)架構(gòu)，可見微服務(wù)架構(gòu)在云原生領(lǐng)域的重要性。

萬博智云CTO孫琦表示，容器技術(shù)的不斷完善，促使微服務(wù)架構(gòu)應(yīng)用越來越多，而DevOps工具集是保證微服務(wù)項(xiàng)目落地的重要保障。

基于此，63%的開發(fā)者認(rèn)為，掌握和運(yùn)用Docker、K8s等技術(shù)是最為重要的。當(dāng)然，44%的開發(fā)者認(rèn)為微服務(wù)架構(gòu)也非常重要。

穩(wěn)定性是所有開發(fā)者首要關(guān)注的問題，Serverless的使用也不例外，將近一半的開發(fā)者都關(guān)注其穩(wěn)定性，其次關(guān)注的便是在開發(fā)效率的提升上。

不過在使用云原生技術(shù)時，不少開發(fā)者也仍有顧慮。40.1%的開發(fā)者認(rèn)為，規(guī)范API接口排在亟待改善問題的首位。適度微服務(wù)拆分、統(tǒng)一配置管理相當(dāng)，分別占比30.5%和31.5%。

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)入技術(shù)創(chuàng)新繁榮新階段

數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展70余年，其在國內(nèi)已發(fā)展也有四十年的時間。至此，31%的開發(fā)者感覺國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展迅速，表現(xiàn)出極大的潛力與發(fā)展前景。

在他們看來，有獨(dú)立的理論原創(chuàng)內(nèi)容（38%）、有不同于其他數(shù)據(jù)庫的功能特性（34%）、在工程領(lǐng)域做到世界前列（32%）和基于現(xiàn)有理論獨(dú)立完成編碼實(shí)現(xiàn)（32%）是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新的根本。

騰訊數(shù)據(jù)庫首席架構(gòu)師李海翔認(rèn)為，引發(fā)數(shù)據(jù)庫技術(shù)下一場的革命，一定是基礎(chǔ)理論層面獲得突破性進(jìn)展?？梢钥隙ǖ氖?，誰肯在理論研究層面投入資源，誰將獲得收益。

基于這些維度，數(shù)據(jù)顯示，TiDB數(shù)據(jù)庫繼續(xù)領(lǐng)先其他競爭對手，成為開發(fā)者最熟悉的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫之一。同時，AliSQL和OceanBase也將保持其強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭。

在應(yīng)用方面，開源數(shù)據(jù)庫使用率是最高的，占比39%，這反映出雖然開源數(shù)據(jù)庫在成本、可定制性等方面有很大的優(yōu)勢。

報(bào)告也指出，雖然國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫發(fā)展穩(wěn)中向好，但數(shù)據(jù)庫遷移成本、兼容性等制約著國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，因此，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也需要注意到這些問題，加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)，提高數(shù)據(jù)遷移和兼容性的能力，以更好地服務(wù)于廣大用戶。

在關(guān)于數(shù)據(jù)庫的未來發(fā)展方向上，開發(fā)者的觀點(diǎn)主要集中在以下幾個方面：

• 多模數(shù)據(jù)庫，即一庫多用。這種數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)可以將不同應(yīng)用所需的各種數(shù)據(jù)整合到一個數(shù)據(jù)庫中，滿足多個應(yīng)用場景需要，占比為52%。

• AI融合數(shù)據(jù)庫也成為一個熱門方向。數(shù)據(jù)庫結(jié)合人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的智能化、自動化運(yùn)維，從而提高數(shù)據(jù)庫性能，占比為51%。

• 與云計(jì)算深度結(jié)合的數(shù)據(jù)庫，作為一種新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，將極大地提升數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理能力，占比為40%。

操作系統(tǒng)外殼正處于快速演變期

隨著國家對信息安全和數(shù)據(jù)主權(quán)的重視，國產(chǎn)操作系統(tǒng)的發(fā)展也越來越受到關(guān)注。在國產(chǎn)操作系統(tǒng)的發(fā)展中，一些開發(fā)團(tuán)隊(duì)和公司秉持著創(chuàng)新和獨(dú)立自主的精神，增強(qiáng)了中國自主研發(fā)的能力，實(shí)現(xiàn)了操作系統(tǒng)的本土化。23%的開發(fā)者表示，當(dāng)前國產(chǎn)操作系統(tǒng)已經(jīng)滿足日常需求。

相比于國外主流操作系統(tǒng)而言，國產(chǎn)操作系統(tǒng)還面臨許多挑戰(zhàn)和問題，特別是在用戶體驗(yàn)、使用習(xí)慣、升級維護(hù)成本和應(yīng)用兼容性方面。

應(yīng)用兼容性是開發(fā)者關(guān)注的最重要問題之一，有高達(dá)66.71%的開發(fā)者認(rèn)為國產(chǎn)操作系統(tǒng)在應(yīng)用兼容性方面存在問題。這與國外主流操作系統(tǒng)相比，國產(chǎn)系統(tǒng)應(yīng)用的品種和數(shù)量可能還需要更多的拓展和支持，除了應(yīng)用兼容性問題外，還有48.19%的開發(fā)者認(rèn)為國產(chǎn)操作系統(tǒng)在用戶體驗(yàn)方面也存在差距，33%的開發(fā)者關(guān)注使用習(xí)慣的問題，23.62%的開發(fā)者關(guān)注升級維護(hù)成本的問題。

這些反映出國產(chǎn)操作系統(tǒng)在整體體驗(yàn)和質(zhì)量上還需進(jìn)一步優(yōu)化，同時在升級維護(hù)等方面也需要更好地完善和應(yīng)對。

在國內(nèi)自研操作系統(tǒng)中，HarmonyOS（鴻蒙）是最具有代表性和市場影響力的系統(tǒng)，有接近90%的開發(fā)者聽說過該系統(tǒng)。這一結(jié)果表明了人們對于華為公司的重視和關(guān)注，同時也反映了HarmonyOS在國內(nèi)市場占據(jù)主導(dǎo)地位的趨勢。

除了HarmonyOS外，Deepin和中標(biāo)麒麟也是目前國內(nèi)自研操作系統(tǒng)中較為知名的系統(tǒng)。據(jù)調(diào)查顯示，有近三成的開發(fā)者聽說過Deepin操作系統(tǒng)，而有約四分之一的開發(fā)者熟悉中標(biāo)麒麟操作系統(tǒng)。這兩款系統(tǒng)在一些特定領(lǐng)域擁有廣泛的應(yīng)用和用戶口碑，也成為操作系統(tǒng)市場的重要參與者。

在分析導(dǎo)致國產(chǎn)操作系統(tǒng)產(chǎn)生差距的主要原因時，我們發(fā)現(xiàn)缺乏廣泛的應(yīng)用生態(tài)是制約其發(fā)展的主要問題。

此外，技術(shù)型人才的缺失和持續(xù)資金的投入也是影響國產(chǎn)操作系統(tǒng)發(fā)展的重要因素。因此，國產(chǎn)操作系統(tǒng)需要加強(qiáng)應(yīng)用程序的開發(fā)以及推廣，鼓勵更多的程序開發(fā)人員參與進(jìn)來，并繼續(xù)投資研發(fā)以保證核心技術(shù)的不斷提升。

在開發(fā)者中，有74%的人認(rèn)為，如果想要推動自主研發(fā)操作系統(tǒng)的生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展，首先必須完善建設(shè)生態(tài)適配體系。構(gòu)建一個操作系統(tǒng)根社區(qū)對于推動其發(fā)展也是至關(guān)重要的。同時，操作系統(tǒng)研發(fā)不同于其他的應(yīng)用開發(fā)，它需要應(yīng)對更多類型和更加復(fù)雜變幻多端的硬件設(shè)備的兼容性問題，適配性是自主研發(fā)操作系統(tǒng)推廣的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此，44%開發(fā)者們認(rèn)為在生態(tài)適配體系的建設(shè)上要花費(fèi)更多的精力。

最后，面對未來 AI 驅(qū)動下操作系統(tǒng)，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系長聘副教授陳渝表示，大家普遍關(guān)注的基于Transformer模型的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系統(tǒng)，如ChatGPT/Bard/文心一言等，推動了自然語言成為新的操作系統(tǒng)外殼。各種GPT系統(tǒng)通過新的應(yīng)用框架接口ChatGPT/Bard API接口，預(yù)計(jì)將會形成的新的應(yīng)用生態(tài)。目前已經(jīng)浮現(xiàn)出來的應(yīng)用包括行程助理、生活管家、工作秘書、代碼解釋器、網(wǎng)站自動生成、購物比價、文檔總結(jié)、文檔輔助生成等。簡言之，隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，以及以人工智能技術(shù)為代表的新技術(shù)快速發(fā)展，操作系統(tǒng)的外殼也將隨之快速發(fā)展和演進(jìn)。

芯片之路，道阻且長

幾個月前，OPPO 旗下芯片設(shè)計(jì)公司哲庫科技（ZEKU）原地解散，高管官宣這一消息時數(shù)次哽咽落淚，3000 多名員工于一夕之間全部失業(yè)，令人動容。國產(chǎn)芯片這條路上充滿的荊棘，尤其是在地緣政治等因素已經(jīng)對產(chǎn)業(yè)長期前景造成影響的今天，非常人能想。

然而要想大力發(fā)展芯片產(chǎn)業(yè)，需要具備大量的知識積累和經(jīng)驗(yàn)開發(fā)者的加持。數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)這方面的人才儲備仍然相對較少，僅只有6.0%的開發(fā)者能夠深入理解芯片技術(shù)、較深入應(yīng)用，這使得芯片研究和開發(fā)的進(jìn)程受到了限制。

現(xiàn)實(shí)來看，芯片制造與軟件開發(fā)流程不同，不能像軟件開發(fā)那樣進(jìn)行小步快跑的迭代，整個制造過程的成本也比較高。56.62%的開發(fā)者認(rèn)為在芯片制造中，容易出現(xiàn)產(chǎn)品應(yīng)用市場與設(shè)想出現(xiàn)偏差，從而導(dǎo)致研發(fā)投入、生產(chǎn)成本等方面的浪費(fèi)。其次是在芯片開發(fā)過程中，某些設(shè)計(jì)規(guī)格無法實(shí)現(xiàn)，半數(shù)的開發(fā)者都對此表示擔(dān)心。

基于此，多數(shù)芯片團(tuán)隊(duì)主要專注于某個細(xì)分領(lǐng)域的芯片開發(fā)，所以，其規(guī)模都不太大。調(diào)查顯示，40.42%的公司人數(shù)小于10人。

在芯片開發(fā)工具應(yīng)用上，芯片開發(fā)人員最常用的兩種語言分別是C/C++和Verilog。數(shù)據(jù)顯示，近五成的開發(fā)者在使用C/C++進(jìn)行編寫代碼；Verilog是一種硬件描述語言，主要用于數(shù)字電路的建模和仿真，使用的開發(fā)者占比12.94%。

人工智能蓬勃發(fā)展，越來越多的專用芯片設(shè)計(jì)用于人工智能領(lǐng)域，它們的特點(diǎn)是針對特定的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行了高度優(yōu)化。數(shù)據(jù)顯示，在國內(nèi)的芯片公司中，有38.46%的芯片是搭載人工智能技術(shù)的，能為人工智能應(yīng)用提供更加高效的計(jì)算能力。

整體而言，國產(chǎn)芯片在開發(fā)中面臨很多挑戰(zhàn)和難題，以下是一些主要的方面：

• 設(shè)計(jì)能力：芯片設(shè)計(jì)是復(fù)雜而艱巨的工作，需要高超的技術(shù)和精湛的設(shè)計(jì)能力。39.91%的開發(fā)者表示，當(dāng)前以國內(nèi)的設(shè)計(jì)能力，很難去降低芯片設(shè)計(jì)成本。其次便是低功耗設(shè)計(jì)，35.36%的開發(fā)者表示要實(shí)現(xiàn)低功耗也非常困難。

• 專利保護(hù)：芯片制造涉及到大量的專利技術(shù)，國內(nèi)芯片開發(fā)中，需要進(jìn)行專利規(guī)避。

中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所副所長包云崗表示，新時代下，優(yōu)秀的芯片設(shè)計(jì)人才不僅僅懂芯片架構(gòu)，也需要懂操作系統(tǒng)等軟件棧知識。然而，這類人才在國內(nèi)更是稀缺，因?yàn)楹芏嗉呻娐穼W(xué)院并不開設(shè)操作系統(tǒng)等軟件課程。要解決人才急缺問題，當(dāng)前人才培養(yǎng)理念與方案需要改變，需要更重視軟硬件協(xié)同能力的培養(yǎng)。

開源已成軟件開發(fā)不可或缺的一部分

過去一年，開源發(fā)展呈現(xiàn)出強(qiáng)勁的勢頭，成為軟件行業(yè)的必然趨勢。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，96%的開發(fā)者正在使用開源軟件。

Java、Python、C++ 是他們常用的開發(fā)語言，分別占比 41%、27% 和 21%。

以公司為單位，很多科技企業(yè)在發(fā)力內(nèi)源（InnerSource）、構(gòu)建開源辦公室等，即把開發(fā)開源軟件中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)應(yīng)用到公司或組織內(nèi)部開發(fā)軟件的實(shí)踐中，加速公司內(nèi)部代碼共享。

其中大多數(shù)開發(fā)者是通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品切入，接觸到開源項(xiàng)目。在開源項(xiàng)目的貢獻(xiàn)上，有72.9%的開發(fā)者通過代碼貢獻(xiàn)，49%開發(fā)者有文檔貢獻(xiàn)。

華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院教授王偉點(diǎn)評道，這些開發(fā)者不僅會使用開源軟件，還會通過提交代碼、解決問題等方式為開源社區(qū)做出貢獻(xiàn)。這表明開源社區(qū)已經(jīng)成為一個開發(fā)者共同學(xué)習(xí)、分享和成長的平臺，也是整個行業(yè)向更加開放和透明方向發(fā)展的推動力量。

不過，有些遺憾的是，“用愛發(fā)電”成為驅(qū)動很多個人開發(fā)者參與開源的現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)顯示，17%開發(fā)者志愿投入自己的時間，只有8%的受訪者表示參與開源是因?yàn)槠髽I(yè)支付了工資。63%的開發(fā)者更是直言，從未在開源中獲得收入。

這也是導(dǎo)致近幾年來「faker.js」和「colors.js」項(xiàng)目倉庫開發(fā)者刪庫、core-js的悲劇等惡性開源事件屢見不鮮的原因。開源社理事莊表偉為此發(fā)聲，有許多參與開源的開發(fā)者，依然在用愛發(fā)電，依然靠著自己的熱愛在勉強(qiáng)支撐，這樣的狀況，已經(jīng)到了迫切需要改變的時候了。

就技術(shù)領(lǐng)域而言，面向未來，人工智能的發(fā)展，吸引了眾多開發(fā)者的目光，45%的開發(fā)者比較關(guān)注開源AI，其次是編程語言和開源大數(shù)據(jù)。