北京2018年7月11日電 /美通社/ -- 中國軟件開發(fā)者白皮書是基于一年一度的 CSDN 軟件開發(fā)者大調(diào)查數(shù)據(jù)分析結(jié)果形成的。CSDN 較早從2004年開始，對開發(fā)人員、開發(fā)技術(shù)以及開發(fā)工具、平臺(tái)的狀況和發(fā)展趨勢等進(jìn)行深入調(diào)研，它是各相關(guān)行業(yè)了解中國軟件開發(fā)者群體以及軟件開發(fā)服務(wù)領(lǐng)域市場的重要參考資料。2017年中國軟件開發(fā)者大調(diào)查針對軟件開發(fā)技術(shù)、應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域等方面對調(diào)查問卷進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)，同時(shí)還新增加了區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新興軟件開發(fā)領(lǐng)域的相關(guān)調(diào)查，更能體現(xiàn)中國 IT 業(yè)、尤其是軟件開發(fā)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀。
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30歲以下開發(fā)者占比超7成，近半數(shù)開發(fā)者奮斗在一線城市
通過對47個(gè)行業(yè)、200多個(gè)地區(qū)的上萬名軟件開發(fā)者進(jìn)行調(diào)查，可以發(fā)現(xiàn)開發(fā)者群體年輕化比例在持續(xù)增高。
和國外開發(fā)者年齡分布趨勢大概一致，國內(nèi)的軟件開發(fā)者群體一直呈現(xiàn)出年輕化的特點(diǎn)。從我們2015年到2017年的調(diào)研數(shù)據(jù)來看， 30歲以下的開發(fā)者人群占比都在7成以上，一直是軟件開發(fā)領(lǐng)域的主力軍。
其中，30歲以上的開發(fā)者以高級(jí)工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、架構(gòu)師、技術(shù)專家等職位居多，而40歲以上的開發(fā)者則是從事架構(gòu)設(shè)計(jì)崗位的比例較高 -- 互聯(lián)網(wǎng)、軟件、IT 服務(wù)三個(gè)技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)涵蓋了國內(nèi)65%以上的開發(fā)者。
在開發(fā)者薪資方面，開發(fā)者仍是當(dāng)之無愧的高薪人群。月薪在1萬元以上的開發(fā)者占總體數(shù)量的59%，較去年又上升了14個(gè)百分點(diǎn)。在北、上、廣、深以及天津等一線城市中，月薪過萬的軟件開發(fā)者占比71%，該比例遠(yuǎn)高于國內(nèi)其它城市，但其他城市月入過萬的開發(fā)者也出現(xiàn)了較大幅度的增長。
此外通過數(shù)據(jù)交叉對比分析可以發(fā)現(xiàn)，8成架構(gòu)設(shè)計(jì)師月薪過萬，超3成的架構(gòu)師平均月薪超過2萬元 -- 架構(gòu)師一職成了高薪開發(fā)者追求的“香餑餑”。
6成開發(fā)者每周學(xué)習(xí)6小時(shí)以上，9成關(guān)注信息技術(shù)類網(wǎng)站
開發(fā)者對新技術(shù)的追求是十分敏銳的，信息技術(shù)類網(wǎng)站就是他們了解行業(yè)動(dòng)態(tài)和學(xué)習(xí)知識(shí)的主要渠道。通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超9成開發(fā)者計(jì)劃通過學(xué)習(xí)新技術(shù)來提升自己的事業(yè)，且6成開發(fā)者每周學(xué)習(xí)6小時(shí)以上。
在本次調(diào)研中，90%的開發(fā)者會(huì)通過技術(shù)媒體、技術(shù)社區(qū)、技術(shù)論壇等網(wǎng)站了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)、獲取新知識(shí)。閱讀技術(shù)類書籍也是開發(fā)者進(jìn)行系統(tǒng)性學(xué)習(xí)的主要方式，比例占到54%。
在其他學(xué)習(xí)方式上，74%的人群愿意通過購買圖書雜志方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，超5成人員愿意為線上課程付費(fèi)。目前，時(shí)長越短的線上培訓(xùn)越受歡迎，500元以下且周期1個(gè)月以內(nèi)的線上培訓(xùn)接受率超過5成。
不過愿為線下培訓(xùn)付費(fèi)的僅占39%，周期長、耗時(shí)多是重要的因素。
而且據(jù)調(diào)查，35%的開發(fā)者未來半年都有培訓(xùn)計(jì)劃。但是其中，超過8成的開發(fā)者參加培訓(xùn)的預(yù)算是來自個(gè)人，來自單位的僅占17%。
在開發(fā)者感興趣的培訓(xùn)方向上，63%的開發(fā)者偏愛人工智能，56%對大數(shù)據(jù)/云計(jì)算感興趣，想要參加區(qū)塊鏈培訓(xùn)的人數(shù)僅占15%。
7成開發(fā)者使用 Java，6成開發(fā)者最想學(xué) Python
編程語言之爭是開發(fā)者永不厭倦的話題。
在本次調(diào)查中，Java、R 和 JavaScript 成為開發(fā)者最多使用的編程語言。Python 則是開發(fā)者近期最想學(xué)的開發(fā)語言，其次是 Java 和 R。
Java 雖然是老牌語言，但它一直在持續(xù)更新優(yōu)化，且具備完善的生態(tài)和廣泛的使用場景，使其依然非常有生命力。而且隨著人工智能發(fā)展的火熱，也成為促進(jìn) Python 語言應(yīng)用的催化劑。
此外，6成以上開發(fā)者在使用 Windows 操作系統(tǒng)，13%在使用 Linux 操作系統(tǒng)。63%的開發(fā)者在使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫，34%的在使用 Oracle 數(shù)據(jù)庫。
傳統(tǒng)的 X86 機(jī)器相對 Mac 機(jī)器，較大的優(yōu)勢就是價(jià)格低，因此在公司開發(fā)普及層面會(huì)占據(jù)一定的優(yōu)勢。Linux 在 GUI、軟件生態(tài)等方面相對 Windows 有不少的短板，因此 Window 會(huì)成為開發(fā)者的首選操作系統(tǒng)。
開發(fā)者的云／容器使用率不高，使用較普遍的 Docker (Swarm) 普及率也僅11%。在文本編輯器方面，Notepad＋＋ 較為流行，57%的開發(fā)者使用了 Notepad＋＋，其次是 Sublime Text，29%的開發(fā)者在使用 。
Frameworks 方面，jQuery、Spring Framework 較受歡迎，3成以上開發(fā)者在使用這兩者。在開發(fā)微服務(wù)架構(gòu)中使用 Java 作為開發(fā)語言，那么開發(fā)框架使用 Spring Framework 往往是首選。在前端的世界里，jQuery 由于簡單、易用，在項(xiàng)目過程中往往能夠較好滿足需求，使得其一直很堅(jiān)挺。
大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用開始普及，但應(yīng)用場景相對單一
本次調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，78%的企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)和應(yīng)用。這個(gè)比例與2015年、2016 相比，有了非常大的提升。此外，隨著云計(jì)算技術(shù)的成熟及廣泛應(yīng)用和出于對數(shù)據(jù)安全性的考慮，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建方式上，2017年有4成企業(yè)選擇私有云解決方案來部署大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的價(jià)值已經(jīng)毋庸置疑，然而許多企業(yè)卻不知道如何獲取大數(shù)據(jù)的價(jià)值、如何讓大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地。目前大約57%的企業(yè)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更多仍體現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表及數(shù)據(jù)可視化上。
不過，Spark、Redis 和 Kafka 已經(jīng)基本成為了企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)通用技術(shù)組件。其中，Spark 是企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中使用較普遍的組件，Redis 和 Kafka 則是較普遍使用的消息隊(duì)列和數(shù)據(jù)采集技術(shù)組件。
超7成企業(yè)利用云平臺(tái)已經(jīng)開發(fā)應(yīng)用或正在開發(fā)應(yīng)用
云計(jì)算已經(jīng)相當(dāng)普及。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，有83%的企業(yè)正在使用云服務(wù)，相較2016年有非常大的提升。僅有不到1成左右的企業(yè)對云計(jì)算平臺(tái)基本不了解或者無意使用，75%的企業(yè)利用云平臺(tái)已經(jīng)開發(fā)應(yīng)用或正在開發(fā)應(yīng)用。
在當(dāng)前的國內(nèi)公有云平臺(tái)市場中，阿里云服務(wù)以64%的使用率遙遙領(lǐng)先于其他云服務(wù)廠商，排在首位。其次是騰訊云服務(wù)，使用率為14%。
在具體應(yīng)用上，企業(yè)在虛擬機(jī)、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、負(fù)載均衡方面應(yīng)用云計(jì)算較為普遍，使用率分別是48%、39%、33%。此外，基于 Docker 或 OpenStack 是當(dāng)前云平臺(tái)部署的兩種主流框架。
不過，安全問題仍是企業(yè)選擇公有云服務(wù)時(shí)較大的顧慮，也是進(jìn)行云技術(shù)相關(guān)開發(fā)時(shí)的較大難題。由于成熟的傳統(tǒng)安全方案并不能直接套用到云環(huán)境中，企業(yè)在部署私有云平臺(tái)時(shí)如何設(shè)計(jì)和實(shí)施安全方案，企業(yè)在使用公有云時(shí)如何確信服務(wù)商對數(shù)據(jù)做了足夠的安全保護(hù)......隨著云技術(shù)得到越來越廣泛的應(yīng)用，這些都是云廠商和服務(wù)商未來必須直面的問題。
區(qū)塊鏈技術(shù)剛剛興起，僅1成開發(fā)者有應(yīng)用或準(zhǔn)備應(yīng)用
區(qū)塊鏈作為近年來興起的技術(shù)，當(dāng)前應(yīng)用相對較少。
調(diào)查顯示，正在用或者準(zhǔn)備用區(qū)塊鏈技術(shù)解決技術(shù)問題的人群僅占受訪者的10%，有20%的人對區(qū)塊鏈完全不了解。
現(xiàn)階段，區(qū)塊鏈從技術(shù)上講還是屬于后端架構(gòu)類，因此迄今為止從事過與區(qū)塊鏈技術(shù)相關(guān)的開發(fā)工作的人員，也都是這個(gè)領(lǐng)域的從業(yè)者。其他方向，如：測試、UI/UE、數(shù)據(jù)分析等，則由于系統(tǒng)形態(tài)和行業(yè)滲透度的原因，最多只做到聽說或了解過這項(xiàng)技術(shù)的程度，在日常工作中都很難直接參與。
據(jù)調(diào)查，開發(fā)者正在使用的區(qū)塊鏈平臺(tái)中，Python 和 Java 是主流開發(fā)語言，分別占19%、18%。在核心應(yīng)用的開發(fā)中，Java 使用更為普遍，占39%，Python 其次，占28%。
從核心開發(fā)者的角度看，應(yīng)用開發(fā)仍然是 Java 為主。因?yàn)榧词归_發(fā)區(qū)塊鏈相關(guān)應(yīng)用，仍然會(huì)有很大一部分在傳統(tǒng)技術(shù)棧上。
對于目前的區(qū)塊鏈技術(shù)來說，缺少開發(fā)經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)資料以及落地的應(yīng)用和場景是當(dāng)前區(qū)塊鏈開發(fā)的主要挑戰(zhàn)，此次調(diào)研中分別占56%、54%、50%。
不過，區(qū)塊鏈與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的結(jié)合普遍被看好，分別占63%、57％、53%。超7成開發(fā)者表示會(huì)考慮1年內(nèi)會(huì)進(jìn)入?yún)^(qū)塊鏈行業(yè)。
人工智能技術(shù)受到熱烈關(guān)注，應(yīng)用前景廣闊但任重道遠(yuǎn)
當(dāng)前 AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的普及率還偏低，但發(fā)展?jié)摿艽?。本次調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)使用 AI 技術(shù)的開發(fā)者僅占15%。不過，40%表示正在嘗試用 AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)來處理數(shù)據(jù)，只有25%的開發(fā)者表示完全沒有人用過。
在技術(shù)應(yīng)用方面，TensorFlow 是人工智能領(lǐng)域主流深度學(xué)習(xí)框架，使用普及率達(dá)到48%。此外，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在開發(fā)者中的使用量接近2/3。而 CNN 類、RNN 類深度學(xué)習(xí)模型也同樣火熱。
而隨著人工智能的火爆，對機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)分析的崗位需求也越來越大。調(diào)查顯示，目前機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位從業(yè)人員更多，分別占18%、17%。
然而最急缺的崗位也是機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位。58%的開發(fā)者表示其團(tuán)隊(duì)急缺機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法工程師，45%表示急缺數(shù)據(jù)科學(xué)家/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位。
這種勢頭下，各種人工智能相關(guān)培訓(xùn)也是風(fēng)生水起。但是調(diào)查顯示，開發(fā)者更愿意通過自學(xué)的方式學(xué)習(xí) AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)技術(shù)，占比68%。還有接近四成的開發(fā)者是通過在工作中實(shí)踐、線上培訓(xùn)課程等途徑來學(xué)習(xí) AI 技術(shù)的。
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