#Python#Python独领风骚，AI热情有所降温｜2020 年技术趋势解读( 三 )
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图5 O’Reilly在线学习平台上软件架构的使用情况：2019年使用率最高的架构（左） ， 每种架构的变化情况（右）
这也解释了微服务主题使用率增加的原因 ， 2019年该主题的增长率为22% 。 虽然你不一定需要微服务来“执行”云原生设计 ， 但是我们很难将二者分开 。 大多数云原生设计模式都涉及微服务 。
这些趋势还与基础设施和运营的兴起有关 ， 既反映了开发运维的局限性 ， 又反映了向云原生设计转变所带来的挑战 。 基础设施和运营的使用是通用系统管理主题下增长最快的话题 。 基础设施和运营的热度也解释了配置管理（CM）和开发运维主题领域中使用率下降的原因 。 最受欢迎的CM工具都着眼于开发运维 ， 因此也会随着开发运维一起呈下降趋势：与所有CM工具一样 ， CM主题的使用率在2019年大幅下降（下降了18%） 。 Ansible受的影响最小（使用量下讲了4%） ， 但Jenkins、Puppet、Chef和Salt的使用量分别下降了25%以上 。 在2018年下降了20%之后 ， 开发运维使用率在2019年再次下降（下降了5%）并非偶然 。
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图6 O’Reilly在线学习平台上基础设施和运营的使用情况：2019年使用率最高的主题（左） ， 每种主题的变化情况（右）
基础设施和运营的出现表明组织在扩大开发运维方面遇到了困难 。 开发运维旨在培养能够胜任系统“栈”各层工作的程序员 。 但实际上 ， 开发人员往往在开发运维方面的投入较少 ， 网站可靠性管理（Site Reliability Engineering ， 简称SRE）的思想也因此而诞生 。 即便“全栈”开发人员算不上稀有 ， 但也绝对不常见 。 各个组织将基础设施和运营视为实用、以操作为重点的辅助技术 ， 一旦开发运维失利就可以全权接管 。
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深入了解数据、AI和ML主题
与数据相关的主题的分析结果既在意料之中 ， 又有点令人费解 。 以数据工程为首 ， 所有核心的数据工作（包括涉及数据管理的标题 ， 比如关系数据库、Spark、Hadoop、SQL、NoSQL等） 。 总体而言 ， 2019年数据工程使用量下降了8% 。 而2018年下降了3% 。 这两年都是由于数据管理的使用下降所致 。
如果我们更加具体地关注数据工程主题（不包括数据管理） ， 则可以看到一部分幅度很小的使用率稳步增长 ， 2018年增长了7% ， 2019年增长了15%（见图7） 。
在广义的“数据”主题中 ， 数据工程（包括数据管理）仍是该主题中份额最大的主题 ， 占据了O’Reilly在线学习平台上所有使用的十二分之一 。 这几乎是数据科学主题使用份额的两倍 ， 数据科学主题的使用份额在2018年下降了（-2%） ， 后又在2019年增长了（+5%） 。
其他领域对于ML和AI的关注一直在增长 ， 尽管速度有所下降 。 举个例子：2019年 ， ML/AI这两个主题的使用量增长了7% ， 约为2018年增长的一半（+13%） 。
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图7 2019年O’Reilly在线学习平台上使用率最高的数据主题（左） ， 以及每个主题的变化情况（右）
具有讽刺意味的是 ， 在特定于数据的主题中 ， ML/AI的优势可能没有在其他主题领域（例如编程语言）中那么明显 ， 在编程语言中 ， Python使用的增长在很大程度上受到了机器学习的推动 。 但是自然语言处理（2019年增长22%）和神经网络（增长17%）等与ML/AI相关主题的使用量也呈强劲增长 。
数据工程这项任务本身当然不会减少 。 人们对数据工程的兴趣可能也没有下降 。 数据工程作为一个实践领域被并入了ML/AI 。 根据其他研究我们知道 ， 数据科学家、机器学习和AI工程师都需要花费大量时间来处理发现、准备和工程数据等工作 。 我们已看到 ， 流行的工具和框架通常都以自动化/引导式自助功能的形式融合了数据工程 ， 而Jupyter和其他notebook等都拥有构建和编排数据工程管道的能力 ， 它们可以调用Python、R（通过Python）的库 ， 同时或并行运行数据工程作业 。
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