中國軟件開發者報告是基於一年一度的 CSDN 軟件開發者大調查數據分析結果形成的。為了更準確地繪製出中國開發者整體圖譜，同時也為未來 IT 行業趨勢和人才發展提供指導，CSDN 最早從 2004 年開始，就對開發人員、開發技術以及開發工具、平臺的狀況和發展趨勢等進行了深入的調研，更是成為歷年來眾多企業和專家進行相關策略制定和未來趨勢判斷的重要依據。
基於此，2018 年中國軟件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數據、雲計算、區塊鏈、人工智能、物聯網技術領域進行了專業的點評，更能體現中國軟件開發領域的發展現狀。
開宗明義之後，下面就讓我們由淺入深地解讀一番吧！
開發者群體呈現年輕化，架構設計師一職薪資待遇最佳
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，國內的軟件開發群體逐漸呈現出越來越年輕化的特點。從CSDN 2015 年到 2018 年的調研數據來看，30 歲以下的開發者人群佔比一直在 7 成以上，是軟件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。
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，軟件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，月薪過萬的軟件開發者佔比為 63%，該比例遠高於國內其它城市。對比 2017 年數據也可以發現，在各級城市中，月入過萬的軟件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數據特點還發現，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。通過數據交叉對比分析發現，從事軟件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。
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 年通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區項目中，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能、大數據和雲計算——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。
在編程語言方面，Java、R 和 Javascript 成為開發者使用最多的編程語言，但得益於人工智能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，編程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、統一的編程模型、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，也和數據相關，在數據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能被高度關注有密切聯繫，使得 Python 成為機器學習必修課。
大數據應用場景仍呈現單一化，數據挖掘或成後續主流
大數據技術應用開始普及，但應用場景仍相對單一
本次調研數據顯示，近八成企業在進行大數據相關的開發和應用，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% 的企業對大數據的應用仍更多地體現在統計分析、報表及數據可視化上，佔比為 61%，數據應用場景相對單一。用戶畫像建模、個性化推薦與精準營銷、機器或設備數據實時監控、告警與運維管理次之，分別佔 34% 和 32%。
Spark、Redis 和 Kafka 正在成為企業大數據平臺通用技術組件
Apache Spark 是一個處理大規模數據的快速通用引擎，可以提升 Hadoop 集群中的應用在內存和磁盤上的運行速度，還可以為大數據分析和機器學習領域提供更多的能力。在本次調研中，Spark 是使用最普遍的大數據平臺組件，使用率達到 45%，而 MapReduce 使用率僅為 23%。
分佈式文件系統 HDFS 作為核心組件之一，使用率也達到了 38%。企業對大數據平臺應用最多的場景是統計分析、報表生成及數據可視化，30% 企業使用 ELK（ElasticSearch + Logstash + Kibana）實時日誌分析平臺。
基於以上，前餓了麼大數據平臺總監畢洪宇表示，在大多數開發者看來“大數據實現了更智能的決策，提升了運營效率”，因此統計分析、報表生成及可視化、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“如何做大數據應用規劃”超越“缺乏大數據技術人才”成為首位——也就是說經過 2018 年的發展，開發者的關注點正逐漸從大數據技術更多轉移到落地數據應用、發揮數據價值方面，因此數據挖掘相關的技術和產品將會有更多的提升。
雲計算已大面積普及，阿里雲“笑傲”公有云市場
86% 的企業正在使用雲服務，阿里雲仍領跑國內公有云市場
2018 年的調研數據顯示，有 86% 的企業正在使用雲服務，相較 2017 年略有提升。這也說明了雲計算已相當普及，僅有 1 成企業對雲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，阿里雲繼續領跑國內公有云平臺市場，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%。
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 組件，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通過 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%。
但是儘管雲計算已經得到了普遍應用，數據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，雲模式的數據安全（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%”，奧思數據創始人&CTO 李明宇表示，雲計算已經普及。但是對於雲廠商來說，“在提供了基礎的虛機、存儲和網絡服務之後，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件工具，但我們在調查報告中也看到 K8S 和 Jenkins 同樣得到了較高比例用戶的使用，將 Docker 與這些工具結合起來，能夠發揮更大的用途。
區塊鏈興起，Java 和 Python 成主流開發語言
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注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注這項新技術所蘊含的機會。”CSDN 副總裁孟巖如是說。
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。在智能合約的開發語言中，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，當前開發公鏈智能合約的主流語言，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。”
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，知識產權管理和商品防偽、智能硬件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。”
2018 是 AI 技術落地的元年，算法工程師最為緊缺
近 4 成開發者正在嘗試使用人工智能技術，發展潛力巨大
當前人工智能的普及率還偏低，但發展潛力很大。本次調研數據顯示，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/深度學習算法工程師極為緊缺。
此次調研中，機器學習/深度學習算法工程師、計算機視覺/圖像識別/圖像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/深度學習算法工程師（58%），以及數據科學家/數據分析師/數據挖掘工程師（44%）。
TensorFlow 是人工智能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類型，CNN/IGN是使用最多的神經網絡模型，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。
物聯網嵌入式開發工程師最受歡迎，智能家居應用最廣泛
物聯網發展迅速，智能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。其中智能家居是物聯網最大的應用領域，39% 的開發者公司在用 IoT 開發智能家居業務，其次應用較為廣泛的領域是智能交通、智能城市，分別佔 32% 和 30%。
嵌入式設備開發工程師、機器學習/深度學習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設備開發工程師，佔 25%，其次是機器學習/深度學習算法工程師，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 年初阿里雲的介入才改善。
作為後起之秀的物聯網平臺介入者，阿里雲總裁胡曉明宣佈“IoT”作為阿里巴巴未來發展的第五個主賽道，這消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。
閱讀更多 極品應用 的文章
