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數據復制：數據在數千個系統中進行復制和存儲，大大增強了數據安全性。
需求驗證：在進行任何交易之前，BOS系統會檢查交易需求，以確保它們符合成功驗證的標準。
順序事務日志：BOS將事務記錄在按時間順序排列的日志中，該日志由通過一致算法設置的互連塊組成。
公鑰密碼：BOS中的交易過程基于公鑰密碼，確保交易的安全性和可驗證性。
目前區塊鏈仍然有其局限性：可擴展性和能源消耗仍然是其被廣泛采用的障礙。
多運行時微服務
微服務體系結構是一種將軟件應用程序開發為一套小型、可獨立部署和模塊化服務的方法，每個服務都在自己的進程中運行，并與輕量級機制（通常是基于HTTPs的API）通信。
024年，微服務架構有望繼續增長，逐步演變為多運行時微服務。
多運行時服務也被稱為MACH架構，這個術語由基于微服務、API-first、Cloud-native和Headless的第一個字母組成。
MACH體系結構允許用各種編程語言編寫不同的服務，使用不同的數據存儲技術，并部署在不同的運行時環境中。這種運行時的多樣性滿足了每個服務的特定需求和特性，從而為應用程序的每個組件提供了更為量身定制和優化的方法。
多運行時微服務架構的主要優勢是能夠利用各種技術和平臺的優勢。例如，需要高計算能力的服務可以部署在專門為此類任務設計的運行時環境上，而處理實時數據處理的另一服務可以利用針對速度和低延遲優化的不同環境。這種方法不僅確保每個服務都在其理想的環境中運行，而且有助于更容易地進行更新和維護，因為對一個服務的更改不一定會影響其他服務。
此外，多運行時微服務支持更敏捷的開發過程，允許團隊在沒有依賴關系的情況下同時處理不同的服務。
對DevSecOps的強調：公司正在將安全集成到DevOps流程中，創造一種安全是所有利益相關者共同責任的文化。這種方法確保了安全考慮是整個軟件開發生命周期中不可分割的一部分。
零信任架構：傳統的基于外圍的安全模型正在被零信任框架所取代，該框架遵循“從不信任，始終驗證”的原則。這意味著驗證每個用戶和設備，無論它們是在組織網絡內部還是外部。
加密的使用增加：隨著數據泄露的增加，使用強大的加密方法來保護傳輸中和靜止中的數據的趨勢越來越大。同態加密等先進的加密技術越來越受歡迎，允許在加密的同時處理數據。
關注安全代碼實踐：越來越強調對開發者進行安全編碼實踐方面的培訓。這包括定期的代碼審查、漏洞測試，以及在開發階段使用靜態和動態分析工具來識別和減輕安全缺陷。
網絡安全網格的興起：這一概念指的是一種靈活、模塊化的安全方法，每個設備都有自己的安全性，比如防火墻和網絡保護。它有助于創建一個反應更靈敏、適應性更強的安全基礎設施，能夠處理現代網絡威脅的動態性質，使整個網絡更安全。
教育：虛擬現實改變了教育，實現了交互式。如歷史、地理和科學課程等科目，人們通過虛擬手術模擬提供無風險的醫療培訓。例如，通過谷歌探險和其他教育AR應用程序，學生可以探索歷史遺址、解剖虛擬動物或檢查復雜科目的3D模型。
醫療保健：例如AccuVein，這是一款AR應用程序，可以幫助定位靜脈，以便更容易地插入針頭，以及將3D模型覆蓋在患者解剖結構上的手術規劃工具，可以進行精確的手術指導。
商業機構：虛擬現實在商業中越來越多地用于原型設計、員工培訓和客戶服務。在房地產行業，公司利用VR/AR提供虛擬房地產之旅和AR應用程序，在購買之前可視化家具或裝修在空間中的外觀。
我們期待著2024年，AR與VR有著更激動人心的發展，其中包括：
超現實虛擬現實：虛擬現實現在可以模擬真實世界的感覺，比如下雨的感覺或夏天草地的氣味，模糊了虛擬和現實之間的界限。而且這一趨勢還將繼續發展。
社交VR平臺的擴展：社交VR平臺允許實時互動、舉辦虛擬派對、參加音樂會和參與多人游戲。
人工智能在虛擬現實中的集成：人工智能通過適應用戶行為來個性化體驗，創造動態環境來響應個人偏好和行動。
可持續軟件開發
隨著環境問題的日益嚴重，綠色計算和可持續軟件實踐越來越受到關注。
開發者們越來越關注環保解決方案，支持綠色軟件基金會和可持續網絡宣言等促進節能編碼實踐的舉措。這需要開發者編寫出能夠減少服務器處理、加載時間和數據請求的代碼。
可持續軟件開發的關鍵方面包括：
軟件優化：精簡代碼以減少能源使用并提高性能。
部署：只根據需要使用資源，如懶惰功能和基于云的應用程序，以最大限度地減少能源浪費。
集成：減少系統之間的數據處理，以避免不必要的數據使用。
存儲的數據：限制存儲的數據量及其在系統中保存的時間長度。
數據大小：盡可能使用較小大小的介質，以減少存儲和處理需求。
重構：定期更新軟件以刪除過時或未使用的功能。
避免使用第三方組件：減少對消耗更多資源的大型外部組件的依賴。
軟件體系結構：使用提高效率和降低能耗的體系結構。
數據中心選擇：選擇致力于綠色實踐的托管服務。
一個值得注意的例子。就是Netflix在其流媒體平臺內將AWS Lambda用于各種目標。Netflix利用Lambda執行視頻編碼、處理用戶身份驗證和管理后端流程等任務。當用戶上傳視頻時，Lambda會被觸發，將內容編碼并處理為適合在不同設備上流式傳輸的各種格式。這使Netflix能夠根據需求動態擴展資源，而無需配置或管理服務器，確保用戶的無縫流媒體體驗，同時優化成本。
Spotify利用谷歌云功能處理其音樂流媒體平臺內的各種后端任務。觸發功能以管理用戶身份驗證、處理用戶生成的內容，并為其音樂推薦算法執行后端任務，確保用戶獲得無縫和個性化的體驗。
IBM的子公司The Weather Company使用IBM云功能處理和分析大量天氣數據。無服務器功能使他們能夠執行實時數據處理、生成預測，并根據用戶的位置提供個性化的天氣警報，而無需管理底層基礎設施。
這些FaaS解決方案以事件驅動架構為特征，可根據請求自動觸發執行，并根據需要調整資源使用。
FaaS的可擴展性和響應能力簡化了開發過程，特別適合高流量應用程序。無服務器計算越來越多地與物聯網、聊天機器人和虛擬助理相集成。
更多公司將遷移到云，以實現更好的數據管理、增強的協作和改進的安全性。
這一趨勢是需要即時數據分析的應用程序的關鍵，如自動駕駛汽車（例如特斯拉的自動駕駛汽車依賴于邊緣計算）和智能城市技術。
例如在醫療保健領域，邊緣計算確保了數據隱私，實現了基于人工智能的患者病情實時監測和分析。這項技術還可以通過優化公交時刻表、調節交通車道和潛在的自動駕駛汽車流量來改變城市交通管理，展示其在不同領域的多功能性和影響力。
邊緣計算對于智能電網至關重要，非常有助于企業高效管理能源消耗。
雖然量子計算的廣泛采用還有一段路要走，但對軟件開發的連鎖反應開始顯現。
量子計算的領導者包括IBM、微軟、谷歌、D-Wave和亞馬遜等重量級公司。IBM的量子系統一號和二號是領先者，具有高達127個量子位的強大處理器。微軟專注于拓撲量子位，將其集成到Azure云平臺中，以實現更廣泛的可訪問性。谷歌的量子人工智能實驗室旨在開發一種實用的通用量子計算機，而D-Wave專門研究量子退火，解決復雜的優化挑戰。亞馬遜通過其AWS量子網絡中心和亞馬遜Braket，正在為量子計算創建廣泛的基礎設施。
低代碼和無代碼平臺的興起推動了軟件開發的民主化。這些工具使個人能夠以最少的編碼知識構建并部署應用程序，能夠大大縮短開發時間。
像Microsoft Power Apps和Bubble這樣的平臺使非技術用戶能夠在不編寫代碼的情況下構建應用程序。這些工具在開發商業應用程序時特別受歡迎，使公司能夠在沒有大型開發團隊的情況下快速原型化和部署解決方案。然而，這樣的平臺仍不能解決復雜的自定義開發任務。
這項目消除了為移動設備、平板電腦和臺式機創建單獨應用程序的需要。開發的簡單性并不是PWA節省成本的唯一好處。它們的創建速度更快，維護成本更低。
跨平臺應用程序開發
自從移動應用程序出現以來，開發者面臨著在為Android和iOS創建兩個本地應用程序，還是創建一個跨瀏覽器應用程序之間的選擇困難癥中。
不用特別猶豫，原生應用程序由于其卓越的性能，在市場上占據了主導地位。
2023年的重大發展將在2024年繼續取得勢頭。此方面仍然會引入新的工具，能夠提供用戶友好的跨平臺解決方案，同時降低開發成本。
跨平臺應用程序提供多種優勢：
覆蓋范圍更廣：可在多個操作系統（iOS、Android）上使用，增加潛在的用戶群。
更快的開發時間：單個開發項目而不是多個本地應用程序可以加快開發過程。
一致的用戶體驗：跨平臺應用程序在不同平臺上具有統一的外觀和感覺，增強了用戶的熟悉度。
共享代碼庫：代碼的可重用性和開發效率。
更容易部署：更新在所有平臺上同時推出。
資源效率：需要更少的資源和更小的開發團隊。
成本效益：由于單個代碼庫用于多個平臺，因此降低了開發和維護成本。
流行的跨平臺框架包括：React Native、Flutter、Ionic等。
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