时事通讯




应用程序的洞察力

理解驱动数据库需求的应用程序有助于我们理解影响当前和下一代数据库引擎的力量。在本专栏中,我们将跟踪软件应用程序体系结构、趋势和实践,以丰富我们对数据库趋势的看法。



Java开始于20世纪90年代早期,当时它试图开发一种可用于消费电子产品和其他嵌入式环境的独立于体系结构的语言。上世纪90年代中期,它在正确的时间找到了正确的位置,并在接下来的10年里成为了web开发的中流砥柱之一。今天,Java仍然像以前一样流行。它可以说是我们这一代最流行的编程语言。

发布于2017年1月3日

按照正确的顺序排列数百万或数十亿个0和1的业务——也被称为软件业务——在计算的历史上经历了许多重大的转变,而我们可能即将经历另一个。

发布于2016年11月2日

人们普遍认为,要实现区块链技术的全部潜力,我们将需要下一代区块链来补充比特币实现中提供的一个。以太坊代表了这样的下一代区块链。

发布于2016年9月2日

到2000年代中期,建立了大量的Web应用程序在所谓的灯泡堆栈上。灯泡应用程序利用Linux操作系统,Apache Web服务器和MySQL数据库服务器,并在PHP或其他语言中实现应用程序逻辑,以字母“P”,例如Python或Perl。但灯泡堆栈现在基本上是过时的技术,而平均堆栈提供了大量的生产率优势,特别是对于现代高度交互的网站。但平均堆栈并非没有妥协。这就是为什么。

发布于2016年7月12日

Redmonk的年度编程语言排名 - 基于GitHub和StackOverflow流量 - 最近发布并没有人惊讶,JavaScript被排名为最流行的编程语言。

发布于2016年5月4日

我们在软件行业中工作的少数人将争议敏捷方法代表较旧的瀑布式发展方法的卓越方法。然而,许多软件开发人员会同意旧的企业级流程通常与敏捷方法进行互相互动,并且在企业级别的敏捷性。缩放的敏捷框架(安全)提供了一个在企业级别采用敏捷原理的配方。

发布于2016年3月3日

功能性和实用性量子计算系统的开发已经“悬而未决”了几十年,但有一些真实的迹象表明,这项技术可能很快就会发挥决定性作用。密码学的影响正在鼓励政府进行重大投资——特别是美国和中国,都在量子计算技术上进行了大量投资。发展功能性量子计算的军备竞赛已经开始。

发表于2016年1月07日

几乎每一项商业努力,甚至几乎每一项人类事业,都以软件为核心。然而,由于软件在我们社会中占据了如此多的核心地位,我们惊讶地发现,靠销售软件谋生越来越难了。在他的新书《软件悖论》中,分析公司RedMonk的联合创始人Stephen O’grady提供了我们这些从事软件行业的人几年来所经历的有凝聚力和说服力的分析——销售“收缩包装”软件越来越难产生收入。

发布于2015年11月9日

自动化消除绝大多数工作岗位的反乌托邦式未来愿景并不是什么新鲜事。然而,尽管以前的厄运预测是错误的,但人们对最新一代自动化对工作性质和未来普遍就业前景的影响产生了新的担忧。特别是,我们越来越多地看到自动化正在破坏长期以来被认为需要人类判断或能力的工作。

发表于2015年7月8日

如果你没有听说过比特币,那你肯定是与世隔绝了。比特币是一种电子“加密”货币,可以像现金一样在许多网络交易中使用。截至发稿时,全球约有1400万比特币在流通,交易价格约为250美元,总价值约为35亿美元。

发布于2015年5月14日

直到最近,在计算机科学圈之外提到艾伦·图灵都不会引起任何认可。然而,近几个月来,随着电影《模仿游戏》的上映,这位英国科技先驱进入了公众的视线。电影本身结合了图灵的个人传记和他在二战期间破译德国恩尼格玛密码机的关键工作。

发布于2015年3月12日

智能手表可以进行连续的生物识别验证(通过脉搏信号和其他信号),而且总是在手边,或者至少在手腕上。再加上能够持续监测健康状况,甚至可能包括基本的手机功能,智能手表的成熟将带来真正的优势。

发表于2015年1月07日

我们现在看到社交网络数据对于市场营销和品牌分析的重要性发生了翻天覆地的变化。社交网络开发的下一波浪潮有望让企业缩小目标消费者的范围,预测市场趋势,并更积极地影响消费者行为。

发表于2014年11月12日

在本月的专栏中,Guy Harrison写到了Docker,这是一个基于Linux容器的开源项目,正在被迅速采用。“与虚拟机不同,Docker容器不必包含来宾操作系统的一个副本——每个Docker容器本质上共享底层操作系统的同一个副本,”Harrison解释说。“这使得Docker容器更小,从而更容易部署,提供更大的密度(每个主机上有更多的容器),并允许更快的初始化。”

发布于2014年9月10日

移动领域的竞争差异只在外围取决于硬件——所有现代智能手机都有类似的处理、显示和网络能力。而且,虽然有些产品在细分功能方面(比如摄像头)明显优于其他产品,但分离平台的是软件,而不是硬件。

发布于2014年7月3日

“物联网”(IoT)正从一个令人向往的流行词转变为一个具体而有利可图的市场。新一代计算设备需要新的操作系统和网络。虽然许多操作系统最初都是基于Linux操作系统的一些变体,并使用现有的Wi-Fi和蓝牙无线协议连接,但新的操作系统和网络协议正在涌现。

发布于2014年5月8日

具有讽刺意味的是,尽管瘦客户机的拥护者在很多事情上是正确的——特别是基于浏览器的应用程序的成功——但他们对于操作系统的作用越来越小的看法却是大错特错。与以往任何时候相比,操作系统是不同平台之间差异化竞争的源泉,也是可预见的未来的创新焦点。

发布于2014年3月12日

新设备有望为我们开辟改善心智功能的途径,或许还能进一步革新社交网络和大数据。一个Facebook自动生成“赞”的世界可能不远了,挖掘从我们自己的大脑生成的大数据有一些惊人的——尽管有时令人毛骨悚然的——暗示。

发表于2014年1月07日

两种新的提高应用程序质量的方法已经出现:“基于风险的测试”——由Rex Black率先提出——和“探索性测试”——由James Bach等人提出。这两种说法都没有根除应用程序质量问题,只要软件编码还涉及人类,这种问题就很可能继续存在。然而,随着更多例行测试的自动化,这些技术形成了更高质量的应用软件的基础。

发布于2013年11月13日

从1965年到2013年的近50年间,我们看到了很多进步:特别是现代智能手机和万维网,已经发生了翻天覆地的变化。然而,我们现在的世界可能不会让1965年的时间旅行者感到惊讶,就像1965年让1915年的游客感到惊讶一样。喷气背包、飞行汽车、火星上的殖民地在哪里?然而,看起来我们终于要看到期待已久的未来好处之一了:自动驾驶汽车。

发布于2013年9月11日

和我们这一代的许多人一样,我早期对未来的设想受到了《2001太空漫游》(2001:A Space Odyssey)和原版电视剧《星际迷航》(Star Trek)等电影的影响。在每一项测试中,人类都使用会话英语与计算机进行互动,提出复杂的问题并得到智能的相关回答。所以,你可以想象,像我这样的人听到谷歌明确地想要创造星际迷航的计算机时是多么激动。在今年5月于旧金山举行的谷歌IO大会上,谷歌高级副总裁阿米特·辛格尔(Amit Singhal)谈到了他小时候看《星际迷航》(Star Trek)的经历,以及他将来能制造出那台计算机的梦想。

发表于2013年7月09日

电脑游戏一直是IT行业许多重要发展的领跑者,包括数字分销、云存储、用户驱动设计和众包。所以,游戏开发者在大数据分析和机器学习方面处于领先地位并不奇怪。在线游戏能够监控玩家行为的所有方面,所以,就像谷歌能够通过分析你之前的搜索并将其与每天进行的数十亿次搜索进行比较来优化你的搜索结果一样,在线游戏公司能够通过观察在玩家的世界中什么可行,什么不可行来调整游戏行为,以确保获得更优的游戏体验。

发布于2013年5月9日

谷歌在互联网搜索领域的主导地位已经12年多没有受到挑战。在谷歌之前,搜索引擎(如AltaVista)对网页进行了索引,并允许关键字搜索,其界面和功能表面上与谷歌提供的类似。然而,这些第一代搜索引擎提供了相对较差的结果排序。因为网络搜索会根据一个术语在网站上出现的次数进行排名,所以不受欢迎或不相关的网站和受欢迎的网站一样有可能获得最高排名。

发布于2013年3月14日

Windows 8的覆盖范围已在革命性地铁界面上专注。许多人认为这是一个新的界面,同时为平板电脑和手机罚款,是桌面生产力的一步。通过强制用户在两种操作模式之间切换 - 桌面和地铁,Windows 8减少了生产力并在新用户上强加了陡峭的学习曲线。Metro接口本身只支持非常有限的多任务,因此,通常必须在传统的Windows桌面中完成严重的工作。通过提供最新版本的Microsoft Office,而不是Metro Format,而是作为传统的“桌面”应用程序,Microsoft隐含地确认这些限制。

发布于2013年1月3日

五年前,无线射频识别(RFID)似乎注定要掀起一场商业革命。早在2003年,沃尔玛就宣布,它将要求RFID标签——即所谓的“电子条形码”——附着在几乎所有商品上。许多人——包括我自己——开始相信沃尔玛的指令将是一个转折点,导致在消费品和其他地方普遍采用RFID标签。

发布于2012年11月13日

我编写的第一个计算机程序(1979年,如果你一定要知道的话)是在统计软件包SPSS(社会科学统计软件包)中,我使用的第二个计算机平台是SAS(统计分析系统)。这两个系统今天仍然存在——spss被IBM收购,作为其BI投资组合的一部分,SAS现在是世界上最大的私有软件公司。这些平台的寿命——它们基本上已经超过了几乎所有当代软件包的寿命——说明了数据分析对计算的长期重要性。

发布于2012年9月11日

像我这样的极客通常都是在科幻小说中长大的,这些小说塑造了我们对未来的期望。小时候读海因莱因和阿西莫夫的作品让我想到了会飞的汽车和机器人仆人。年轻时读威廉·吉布森(William Gibson)和其他“赛博朋克”作家的作品,让我开始期待戴上虚拟现实眼镜和神经接口。飞行汽车和机器人伙伴似乎短期内不会出现,但我们肯定会接近这样一个世界:虚拟或至少是增强现实头盔和大脑控制接口将成为主流。

发布于2012年7月11日

MySpace,Facebook和LinkedIn等网站将社交网络和在线社区的概念带到了我们社会的巨大横断面。渗透和使用这些平台可能因人口统计(特别是年龄和地理)而异,但没有人可以辩论Facebook和Twitter的影响一般。

发布于2012年5月9日

去年10月,我和数千名IT专业人士一起,在旧金山莫斯科内中心(San Francisco Moscone Center)的主厅聆听拉里·埃里森(Larry Ellison)的2011年Oracle Open world主题演讲。拉里总是可以提供一个有趣的演讲,一个独特的融合了技术见解和对竞争对手有趣的轻蔑评论的演讲。

发表于2012年1月11日

我20岁的女儿最近评论了Facebook并不像过去那样酷。当然,每个人都必须在Facebook上,但非常泛滥地消除了它的神秘主义者。最近发布的Google+在Facebook上显然是针对的,并增加了一些功能 - 特别是“圆圈” - 在Facebook上不提供。Facebook的统治性今天可能是无可争议的,但随着时间的推移,它无法保证。如果我是Mark Zuckerberg,我会害怕失去我的凉爽状态,而不是其他任何东西。

发表于2011年11月10日

术语“机器学习”唤起了大量超级计算机的愿景,最终打开并奴役人类 - 从2001年从终结者或Hal思考Skynet:一个空间奥德赛。但事实是,机器学习算法在我们每天使用的Web应用程序中是常见的,并且与企业应用程序越来越重要。

发表于2011年9月14日

在经典的《星际迷航》电影中,最有趣的场景之一是工程师“斯科特”——他和他的同志们穿越回到了80年代——试图使用一台电脑。“电脑!”他喊道,试图与电脑展开对话。一位当代工程师尴尬地递给他一只鼠标。“啊哈,”斯科蒂说,然后他把鼠标放到嘴边,又大叫了一声,“电脑!”几十年前,计算机能够理解人类语言的想法很普遍。语音生成和识别是人类经验的基础,我们往往低估了人类信息处理的复杂程度。

发布于2011年7月7日

“大数据”解决方案(通常涉及日益普及的Hadoop平台)的兴起,以及越来越多地使用复杂的分析方法来推动商业价值——比如集体智慧和预测分析——催生了一个新的IT专业类别:数据科学家。

发布于2011年5月12日

当计算机首次开始侵犯日常生活时,科幻作者和社会一般对“智能”系统的期望很高。ISAAC Asimov的“I,Robot”系列从20世纪40年代描绘了具有完全人类智力和个性的机器人,而且,在1968年电影中“2001年:一个空间奥德赛”,车载计算机HAL(启发式编程算法计算机)有足够的人性人格遭受偏执的休息并试图谋杀船员!

发布于2011年3月9日

NoSQL首字母缩略词表明它是SQL语言,即传统关系和较新的非关系数据存储之间的关键差异。但是,在NoSQL一致性和交易模型中同样显着的分歧。事实上,有些人建议NoSQL数据库更好地描述为“诺卡德”数据库 - 因为它们避免了关系世界的“酸”交易。

发表于2011年1月07日

Oracle首席执行官拉里埃里森令人惊叹的是云计算 - 或者至少是应用术语“云”的方式。当“云”应用于作为服务(SaaS)的软件等长期建立的模式时,他经常表达了他的挫败感,特别是当这是由Salesforce.com完成的。虽然“云”已成为狂欢,过度炒作,但经常受到滥用的普遍矛盾,但有些人推测埃里森的明显挫折已经通过甲骨文在太阳收购结束之前完全从事云计算兴奋来充分推动。

发布于2010年11月9日

公共云计算的承诺——随用随付、无限规模和外包管理——是引人注目的。然而,对于大多数企业来说,安全性、地理位置和风险缓解问题使得私有云平台更加可取。企业客户喜欢按需供应的想法,但通常不愿意承担将应用程序转移到不受他们直接控制的远程硬件上的性能、安全性和风险缺陷。

发布于2010年9月7日

在生物学中,我们被教导生存需要多样性。没有变异的生物在快速变化的时期会灭绝,而特征有变化的生物则倾向于生存和适应。同样,只有当环境保持不变时,由相对较少的同质物种组成的生态系统才能繁荣。IT多样性是否在业务应用生态系统中创造了竞争优势?可以预见的是,拥有垂直集成堆栈的大型供应商认为混合软件组件是一件坏事。这些供应商声称减少应用程序堆栈的多样性可以带来更好的效率和可维护性。

发布于2010年7月12日

尽管VMware继续占据着商业虚拟化市场的大部分份额,但其他虚拟化技术也越来越重要,尽管并不一定如此引人注目。操作系统虚拟化——有时称为部分虚拟化——允许像Solaris这样的操作系统运行多个分区,每个分区似乎包含同一个操作系统的一个不同的运行实例。但是,这些技术不能用于承载不同的操作系统版本,这使得它们对寻求使用虚拟化整合工作负载的企业吸引力降低。

发布于2010年6月7日

直到最近,IT专业人员已经习惯于将响应时间或吞吐量视为应用程序性能的最终度量。这就好像我们在制造汽车,只关心更快的汽车和更大的卡车。然而,就像汽车行业在开发更省油的汽车方面面临着越来越大的压力一样,IT行业也面临着减少与当今数据中心相关的电力消耗的挑战。

发表于2010年5月10日

在一定程度上,长期以来一直是企业的破坏力的电子表格,有助于推动企业中的个人计算机(PC)的“杀手”应用程序。电子表格产品,如Lotus 1,2,3 - 和Mac上的Excel早期版本 - Saw Saw通过商业用户快速采用。不可避免地,这些用户使用电子表格作为数据库,甚至开发简单的业务应用程序,推动了电子表格模型的边界。在20世纪80年代后期,它是典型的,看看企业推出昂贵的基于大型机的解决方案,而部门用户在廉价PC上运行的电子表格上完成了他们的真实工作。

发表于2010年4月07日

开源应用在十年初有点利基,但现在显而易见的是主流。几乎所有类别的应用程序以及应用程序的每个组件都存在可信的开源替代方案。

发表于2010年3月4日

1995年,网景创始人马克•安德森(Marc Andreessen)发表了著名的言论:未来的应用程序将在网络浏览器中运行,将操作系统(尤其是Windows)的角色降级为“一组调试不良的设备驱动程序”。15年后,我们可以看到,尽管像Microsoft Office这样的富应用程序仍然占主导地位,但web浏览器已经成为一个平台,可以交付几乎任何可以想象到的商业或消费应用程序类型。

发表于2010年2月09日

谷歌的第一个网络搜索的“秘密武器”是创新的PageRank链接分析算法,它成功地识别出与搜索词最相关的页面。谷歌出色的搜索结果是其早期成功的一个重要因素。然而,谷歌如果没有可靠而快速地返回这些结果的能力,就不可能取得目前的市场主导地位。从一开始,谷歌需要处理的数据量超过了现有商业技术的能力。相反,谷歌利用了廉价的硬件集群,并创建了自己的软件框架来筛选和索引数据。随着时间的推移,这些技术演变成了MapReduce算法。MapReduce允许存储在分布式文件系统(例如谷歌文件系统(GFS))上的数据由成千上万的廉价计算机并行处理。使用MapReduce,谷歌每小时能够处理超过1拍字节(100万GB)的新网络数据。

发表于2010年1月11日

当像微软这样的公司谈论计算的未来时,你可以期待一个相当大的自私自利的市场定位——公共软件公司需要谨慎地推销一个不会危及当前收入流的未来愿景。但是,当像微软这样的公司发布其基本开发框架的新版本时——在这里是。net——你可以更清楚地看到该公司对计算的未来的技术愿景。

发表于2009年12月14日

有一个古老但聪明的互联网模仿描述“内置有序组织的知识设备(BOOK)”。该设备被描述为“技术上的革命性突破”,它小巧便携,永不崩溃,支持顺序和索引信息访问。虽然具有讽刺意味,但这篇文章的观点很好:印刷书籍确实是一种信息技术设备,可以说是当今广泛使用的最古老的设备

张贴于2009年11月11日

“虚拟”现实——沉浸式计算机模拟几乎与现实难以区分——自20世纪80年代初以来一直是现代“赛博朋克”科幻小说的支柱,在电影《十三楼》和《黑客帝国》中流行开来。通常,虚拟现实环境会产生计算机模拟的感官输入,至少包括视觉和声音,也许还有触觉、味觉和嗅觉。这些输入通过眼镜、耳机和手套呈现给用户,或者在真正的赛博朋克科幻小说中,通过直接的大脑接口。

张贴于2009年10月13日

谷歌引入了MapReduce算法,利用商用硬件集群对非常大的数据集进行大规模并行处理。MapReduce是谷歌的核心技术,也是谷歌网站索引维护的关键。

发表于2009年9月14日

6月份O'Reilly Velocity会议的与会者接受了谷歌和微软的联合陈述的不寻常现象。介绍概述了两家公司在搜索响应时间的影响方面的研究结果。除了微软 - 谷歌合作的新颖之外,介绍在其结论及其方法方面都是如此。

张贴于2009年8月14日

预测分析 - 有时被称为预测数据挖掘 - 是企业智能的分支,试图利用历史数据来预测未来事件。在其最简单的预测分析中,预测性分析利用统计技术,例如相关和回归,其中许多人在大学甚至高中遇到过。相关性分析确定两个变量之间是否存在统计上显着的关系。例如,高度和年龄是高度相关的,而IQ和高度非常弱。回归尝试在两个或多个变量之间找到一个等式,以便您可以从另一个中预测一个。

张贴于2009年7月13日

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