2018技术趋势总结与2019展望

前端三大框架趋于稳定，移动端React框架基本占主导地位。ant框架在圣诞给了大家惊喜，说明前端ui框架也同样需要谨慎。在今年NodeJS没有再继续扩张，主要是发现工业大规模使用还是不成熟。NPM和Webpack打包成为标配，很多项目因此都进入历史收藏馆。

Java11并没有挽回语言颓势，跟C++20标准的难产堪称难兄难弟。老一代的语言还是有先发优势，scala和go目前是他们份额的替代者。python跟着机器学习的脚步今年迅速发展，而且3.0版本看来是要慢慢站稳脚跟了，虽然2.7版本的包还是那么多。

大数据离线模型趋于稳定，但流式处理模型18年发展迅速。Flink先在流式计算站稳了脚跟，接下来开始尝试替代Spark。有趣的是Kafka站稳mq脚跟后也加入Streaming流式计算的战局。而Spark则依靠MLlib站稳机器学习，尽管Streaming战局看似落败，但需要更多关注Spark SQL批处理趋势。

机器学习因为深度学习的热度被更多使用，但是慢慢AI的局限也被大家认识，明年估计是破灭期。就仿佛区块链开年的技术追捧到年底破灭，但是AI本身也已经有长足发展，相比区块链技术要成熟许多，很多方面已经可以工业化使用。TensorFlow一年内发展迅猛，唯一可能的竞争PyTorch也更多的在融合。

18年Docker容器化已经成为标配，使用k8s来管理更是标配，19年更多的是k8s可用性的扩展，一个趋势是机器学习、深度学习、大数据的服务调度都可能被融入到k8s中。有趣的是微服务的业务服务调度却跟这个完全脱离，service mesh主流istio和spring cloud明年肯定会继续演化，向更轻量更简单发展。

看起来明年不会是一个技术爆炸的一年，但是会出现更多的技术融合，容器、大数据、机器学习技术栈都会相互融合，从而更好地服务开发和业务。