2018-2019中国开发者调查报告简报（一文了解全貌）

我们在本次调研过程中有如下主要发现（PDF版下载地址 down）：

1. 30岁以下软件开发者人数占比超7成，全国近半数的开发者工作在一线城市

互联网、软件、IT服务三个技术领域涵盖了国内64%以上的开发者
31－40岁的开发者以工程师、高级工程师、架构师、项目经理、总监等职位居多
40岁以上的开发者从事架构设计岗位的比例最高，达到23%
全国有4成以上开发者月均收入过万，其中超6成来自一线城市
8成架构设计师月薪过万，其中超4成的架构师平均月薪超过2万元

2. 软件开发者学习热情高涨，9成开发者通过技术媒体、技术社区、技术论坛等渠道了解行业最新动态、获取新知识

超9成开发者计划通过学习新技术来提升自己的竞争力，6成开发者每周学习6小时以上
超5成人员愿意为学习购买视频课程、图文课程
38%的开发者未来半年有参加培训的计划，其中超过8成的开发者参加培训的预算来自个人

3. 7成开发者在使用Java语言，近6成开发者近期最想学Python语言

开发者的云／容器使用率仅15%，超6成开发者在使用Notepad＋＋文本编辑器
Eclipse是最受欢迎的IDE，jQuery、Spring是较受欢迎的Framework
在自动构建工具方面，Maven较受欢迎，有4成开发者在使用

4. 超7成软件开发者主要来自二本以上院校，超8成毕业于计算机与软件专业

近7成开发者毕业前就找到工作，超过6成开发者未曾参加过针对大学生的就业培训
学生就业情况良好，培训机构的学生就业也较乐观。
78%的软件开发者所在公司招聘大学生， 44%的开发者所在公司招聘培训机构的学生

5. 大数据技术应用开始普及，但大数据应用场景相对单一

77%的企业在运用大数据技术
目前61%的企业对大数据的应用更多地体现在统计分析、报表及数据可视化上
Spark、Redis和Kafka正在成为企业大数据平台通用技术组件

6. 86%的企业正在使用云服务，近8成企业利用云平台已经开发应用或正在开发应用

安全是企业选择公有云服务时最大的顾虑，也是进行云技术相关开发时的最大问题
企业在虚拟机、网络存储、负载均衡方面应用云计算较为普遍，使用率分别是61%、50%、42%
基于Docker或OpenStack是当前云平台部署的两种主流框架

7. 区块链技术近两年刚刚兴起，27%开发者有应用或准备应用，66%开发者尚处于初步了解阶段， 7%开发者完全不了解，但是相比于2017年，这项技术被了解和关注的程度大幅度提高

比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台
近五成开发者看好区块链与大数据结合，近八成考虑1年内进入区块链行业
未来一年有79%的开发者会考虑进入区块链行业

8. 人工智能技术日益受到企业和市场的关注，应用前景广阔

近4成开发者表示其技术领域正在尝试使用AI/机器学习/深度学习
73%的开发者通过自学方式学习AI/机器学习/深度学习技术，47%开发者通过工作中实践、线上培训课程来学习AI技术

9. 物联网产业链上企业主要集中在智能设备环节，智能家居是物联网最大的应用领域

48%的开发者表示物联网正处于发展迅速阶段，39%表示刚起步
Wi-Fi是应用最普遍的物联网通信技术

一、培训学习

对于大数据相关技术的学习者来讲，我们可以看到视频+图文教程，购买图书/杂志，线上视频课程，已经基本得到了知识付费者认可，因为目前生活节奏变快，导致大家无法按照固定的学习时间进行学习，所以通过视频等方式，具有非常好的便捷性。

课程的价格在1000以下，时间1-2个月也是主流。面对线上学习这种特点，其实对于课程设计人员提出了更高的要求。课程开发人员，需要将课程知识点，做的足够细，而且由于线上的特点，需要有完整的闭环反馈，视频课程+问答+知识点回顾+知识点评估，做到更细小的闭环课程，才能提升课程体验，这就需要引入更多实战经验讲师与课程设计师，共同完成课程的设计，需要投入更多研发精力。在服务方面，讲师，助教的服务是线上必备的服务，从整体来看服务依然是线上课程重点。（钱兴会，楚门智能数据学院创始人）

二、编程语言及工具

近些年，编程语言流行度的变化其实不大。多年以来，Java一直都是最常用的语言，一方面是因为 Java可以用在前后端开发，具有很好的普适性；另一方面，也是因为JVM虚拟机和Java生态的完善。在前端开发上，Kotlin等JVM上的其他语言表现非常优异，和现有的Java类库也可以无缝兼容，会逐步在很多场景下取代Java。

不过，在服务端开发上，Java依然是最平衡的选择。Java的Web框架经过千锤百炼已经可以支撑足够大的并发，JVM经过长年优化性能表现也非常出众，而Java的各种类库、统一的编程模型、丰富的人才储备，可以满足各种场景的诉求。从未来趋势来看，Java语言持续在优化，随着Java 8的进一步普及，Java在易用性上也变得越来越好，可以预见，其在未来也依然是最重要的后端开发语言，是开发者的必修课。

和去年相比，最大的变化是Go。Go本身具有非常好的语言特性，可以直接被编译成机器码，具有更好的执行性能，又比C/C++这类传统语言更天生支持并发，更容易的管理内存。随着这些年越来越多的项目实践，Go不论是普及度还是期望度上，都有进一步的提升。在服务端开发中，总会有需要更高处理性能的场景，此时，Go逐步取代C++，成了一个重要选型。

此外，Python依然是最期望被学习的语言，这毫无疑问和人工智能被高度关注有密切联系。从语言层面看，Python非常适合做数据处理，也拥有很多机器学习相关的库，TensowFlow等机器学习框架也使用Python做胶水，使得Python成为机器学习必修课。

R被广泛应用，也和数据相关。在数据规模不大的前提下，基于R来做业务数据的分析可谓是非常的便捷，不仅专业的开发人员可以使用，对于非开发人员而言也十分友好，因此在实践中也使用颇多。

虽然，Windows开发的重要性持续下降，但作为操作系统，Windows依然是最流行的，也是最多开发者在使用的。Mac虽然是良好的Android、iOS、服务端的开发机，但由于价格因素，很难成为主流。

近些年，虽然有很多新型的数据库项目，但离普及还依然有距离，MySQL、Redis、HBase等老牌数据库依然是最佳选择。从趋势看，越来越多的开发者不会再选择自行部署和运维数据库，直接使用各家云服务提供的中间件会更成为主流。

Docker等容器还是持续普及中，和去年相比，普及度进一步提升。容器在保障性能的前提下，提供了极大的弹性，这对于很多公司的业务而言都是极其重要的事情。随着各种云服务对容器支持的进一步增强，毫无疑问，基于容器的服务部署，还会更为流行。

而随着编程语言的极大丰富，代码编辑器的趋势也会向着更加通用来发展。当程序员在不同编程语言间切换的时候，如果哪家编辑器提供的体验更好，那么哪家编辑器就会更为流行。从Framework的变化趋势来看，Vue.js进一步普及，这代表了开发模式的变更，对于Web开发而言，整体的思路会和原生App进一步趋同，前后端分离，前端可以更为灵活地处理交互细节，提供更好的产品体验。而Node.js被广泛用在前后端一体的服务开发下，很多全栈工程师会选择Node.js做业务服务。从实践来看，Node.js在更高性能的服务场景下还不够稳定，更合适的场景是用来做中间层，封装更适合前端需求的APIs，提升开发效率。

而在Framework的榜单中，我们看到了TensorFlow。随着算力、机器学习算法的持续改进，机器学习相关的技术被用到了推荐、广告、视觉等越来越多的领域，变成了一个基础模块。而以TensowFlow 为代表的机器学习框架，极大地降低了学习和使用机器学习算法的成本，使得越来越多的开发者可以参与其中。可以预期，在未来的几年，以TensorFlow为代表的机器学习框架会进一步普及，成为后端开发者的基础课。构建工具本质上和编程语言息息相关，Java是最流行的语言，Maven就会是最普及的构建工具。（范怀宇，轻芒联合创始人）

三、大数据应用

参与调查问卷的开发者中，进行大数据技术研发与应用的企业占比依旧近8成；大数据团队的规模依旧有近7成不到10人（注：这个比例在16年是49%），同时80%以上的企业集群规模在100个节点以下，近7成企业日均处理数据规模小于10TB。基于以上的"不变"来看，企业构建大数据平台的方式"基于私有云部署的解决方案依旧占比最高，略有提升，而自主研发的占比保持不变"就比较自然了；另外也体现出了参与调查问卷的开发者画像——中小企业为主体。

在大数据应用技术的场景方面，主流依旧是：统计分析、报表生成及可视化，个性化推荐与精准营销，和大多数开发者认为的应用大数据带来的效果分别对应，即：实现了更智能的决策，提升了运营效率。但是只有28%的开发者明确表示产品或运营决策依赖A/B测试，接下来看看能否从18年的"变化"找到一些端倪。

首先，受访开发者认为所有"大数据应用落地的障碍"中，"缺乏大数据技术人才"从17年的第一位下降为第二，而"如何做大数据应用规划"成为第一位，也就是说关注点从大数据技术更多转移到落地数据应用、发挥数据价值方面，因此围绕着数据价值的挖掘相关的技术和产品会有更多的提升；并且 Spark组件中PySpark超过Spark Streaming，而Python是"AI时代"的首选语言，也恰恰说明了这点。

解读完18年问卷结果的"变与不变"，发现随着企业对大数据逐步的趋于理性，对数据价值的关注度不断提升，那些能够帮助企业加深洞察，加速迭代方面的产品和解决方案越来越受到青睐。包括加速 Ad-hoc的引擎，更好的机器学习与深度学习生态的语言或框架，以及图计算引擎与存储；另一方面，随着云部署的普及，Cloud-native的解决方案也可以提高关注。（毕洪宇，前饿了么大数据平台总监）

四、云服务

调查报告中的数据显示企业使用云计算的比例在2017年有一个突升，2018年这个比例继续升高达到了86%，毫无疑问，云计算已经普及。不过，企业用云不等于所有业务都已经上云，云计算技术的广泛应用仍需要我们不断努力。

在云服务应用比例方面，除了最基础的虚机和存储以外，负载均衡以42%的使用比例位居第三，和我个人在工作中的体会也是一致的。这是值得云厂商注意的，在提供了基础的虚机、存储和网络服务之后，首先应该发展的是什么服务？答案可能就是负载均衡。

在技术选型方面，OpenStack和Docker成为了应用最广泛的软件工具，其中OpenStack位居第一背后的原因应该是私有云基础设施的首选框架非OpenStack莫属。而Docker被用户青睐是因为在各种场景下它对于应用的交付、运行和维护的支持，不论你是私有云还是公有云的用户，都能从中受益。 Docker的优势在过去的三年里逐渐被越来越多的用户所了解。我们在调查报告中看到K8S和Jenkins 也得到了较高比例用户的使用，将Docker与这些工具结合起来，能够发挥更大的用途。

用户在业务上云和云技术开发中，最关心的问题仍然是安全性和性能问题。但事实上经过过去几年厂商和开源社区的共同努力，这两方面问题目前都已经在很大程度上得到了解决，现在需要的可能是更多地通过媒体、培训等技术传播手段，把这两方面的最佳实践传递给客户。另外，我还注意到了调查报告在大数据领域的数据显示，云已经成了大数据在企业落地的首选平台。（李明宇，奥思数据创始人&CTO）

五、AI技术

2018年是AI技术落地的元年，过去我们的关注点在算法多么先进，能够实现什么样的轰动效果，比如AlphaGo战胜围棋冠军李世石；现在我们更加关注AI技术是否能够给现实场景赋能，落地效果如何，市场空间多大，这份报告的立足点也在于此。

根据报告显示，在企业人工智能应用现状方面，近4成开发者表示其技术领域正在尝试使用AI/机器学习/深度学习，但13%的企业尚未实现信息化。这是一个起点，也相当符合一个新技术全面应用于现实的规律，我开玩笑总结出来一个人工智能三定律：第一点，AI不是Artificial Intelligence，是Artificial Idiocy（人工愚蠢）；第二点，我们说Artificial Intelligence，其实大多数时候是指Artificial Artificial Intelligence（人工人工智能）；第三点，有多少人工就有多少智能。落地实践是一个漫长的过程，针对这一未来必然改变整个社会结构的变革，我们要多一点耐心。

在报告中我们可以看到，AI的应用还有很大的发展空间，而如何帮助企业寻找到其业务痛点，寻找落地场景，进而利用AI技术帮助其进行提升和改进，甚至业务重塑，将是这场变革的关键点。最终达到提升工作效率、流程自动化，亦或提供精准服务的目标，将人力解放出来来做更重要的事情。

制造、金融行业是AI技术结合最多的行业，紧接着健康医疗、电商、社交媒体、教育、安防、交通物流、零售、游戏娱乐、能源和旅游。这与每个行业的自身特性和自身发展程度都有很大的关系，而如何让从业者有动力在其业务中结合和实施AI技术，是破局的关键。随着数据的开放，AI技术的进步，落地的深入，未来的应用一定会更加广泛。（鲍捷，现任文因互联CEO&联合创始人）

六、区块链

2018年加密数字货币市场大起大落，充满戏剧性。而这种戏剧性使得更多的开发者开始关注这项新技术中所蕴含的机会。这项调查的结果可能存在小样本偏差，我认为高达 27%的开发者正在或是准备使用区块链，这个比例太高了。但是相比于2017年，这项技术被了解和关注的程度大幅度提高，这一点是无可质疑的。

4成开发者拥有加密数字资产，教育/培训/学术/科研/院校行业的数字资产普及率较高。

时至2018年末，区块链产业呈现了币圈萧条、链圈热闹的情形。这是个好现象，区块链与实体经济的结合才是真正的起飞之道。但我仍然认为，要想把区块链的优势发挥出来，通证是大杀器。

以太坊的优势在于文档和教学资源比较丰富，配套成熟，但是其他方面已经显示出越来越大的颓势。希望以太坊抓住最后的优势，尽快兑现承诺，特别是将性能大幅度提升起来，否则的话，EOS超越以太坊为期不远。我特别欣喜地看到BigchainDB榜上有名，这其实是被长期低估的一个项目，推荐各位开发者高度关注它，以及由它衍生出来的IPDB和Ocean Protocol。

本调查结果只是反映了Python和Java开发者数量的庞大。当前开发公链智能合约的主流语言，在以太坊上是Solidity，在EOS上是 C++，而开发公链基础设施，不是C++就是 Go，没有Python和Java什么事。在Fabric/Sawtooth上倒是可以用多种语言开发智能合约，但是要说因此Python和Java就能独占鳌头，我绝对不信。

最终区块链的成功，既有赖于开发者的创新实干，也要依靠业务和通证经济系统设计者的前瞻构思，还要依靠投资者的热情支持，所以大家都很重要。

人人都认为区块链的突破口在金融，我对此既认同又不认同。金融作为重度监管的行业，既得利益者实力雄厚，而且早就跟权力结为一体，撼动这个版块谈何容易。但另一方面，金融行业的既得利益者也不是铁板一块，他们如果出来主导区块链化，那么也可能事情会有特别快的进展。这个调查中没有将游戏放在选项中，有些遗憾，事实上游戏是区块链落地应用当中摩擦最小、效率最高的。另一个在选项当中缺失的是共享经济。我认为共享经济也是区块链的最佳拍档之一。到底金融、游戏和共享经济谁先落地，我们拭目以待。

我的看法与网友不同，我认为区块链将率先与存储结合，其次是物联网和5G，然后才轮到大数据，原因很简单，先得有大数据，然后才能分析。（孟岩，CSDN副总裁）

七、物联网

中国经济里有一个所谓的“逢8魔咒”，整个国内外经济形势的下行，也注定了2018年是一个不平凡的一年。共享单车从某种意义上来说，其实也是非常典型的“物联网”应用，在过往4年时间中，共享单车从繁花似锦的云端直接跌落尘间，这也给物联网迅速发展的前景撒下了一些“阴影”。

不管怎样，我个人还是感觉2018年是中国物联网发展比较迅速的一年。从年初作为后起之秀的物联网平台介入者，阿里云总裁胡晓明宣布“IoT”作为阿里巴巴未来发展的第五个主赛道。这消息似一条“鲶鱼”一下子激活了整个的物联网市场的热度。从我参与的物联网演讲中也能感受到这种氛围的变化，以前总是最小的房间、最少的人数，现在却是在更大的会场，且还人满为患。从本报告中我们也可以反映出这种变化，48%的开发者都认为物联网正处于发展迅速阶段。

调研中，智能家居是物联网最大的应用领域，这也比较符合我们的直观感受，如智能音箱的崛起，国内小爱、小度、天猫精灵等智能音箱产品已迅速进入了普通用户家庭。不过物联网真正有价值的领域还是在工业领域，及各种企业生产和应用领域。所以这也是很多观点认为，以前火热的2C模式，开始要进入2B模式，百度开始深入钢厂、腾讯开始“种葡萄”、京东也开始智慧养猪，中国经济正式进入“下半场”。

在此，以我多年工控背景及一直从事物联网领域的工作经验，还是要给迅速发展的物联网提一个醒。和互联网产品不同，物联网的产品边际成本远不为零，并且大量的物联网产品投放后，如果其投放成本和运维成本远超边际收益，那“共享单车”模式将是前车之鉴。还是需要物联网企业静下心，深耕技术，向行业专家学习，把产品真正做可靠、做实用，给企业带来真正的价值。

未来的发展，特别是中国物联网的发展，随着国内民族主义情绪的崛起，及安全层面天生对国外物联网平台的芥蒂和不信任，国内的物联网平台将会有长足的发展。基础物联网平台层面，会逐渐形成以偏“硬”以华为为主，偏“软”以阿里为主的双寡头格局。每个此时此刻从事物联网领域工作的人，其实应该感到庆幸，庆幸我们赶上了这个超过互联网市值千倍的物联网时代。（刘洪峰，叶帆科技创始人兼CEO）