Новый год — новые тренды. Сегодня рассуждаем, какие тенденции будут присущи бэкенд-разработке в 2024 году.
Использование нейросетей и моделей машинного обучения
Нейросети и модели машинного обучения станут мощными инструментами в арсенале разработчиков. Вот для чего их можно использовать:
- Генерация кода — нейросети значительно экономят время и снижают вероятность человеческой ошибки. Особенно удобно пользоваться чат-ботом ChatGPT, который может писать код на основе описаний на естественном языке.
- Повышение безопасности и качества кода — с помощью нейросетей можно анализировать код и выявлять потенциальные ошибки, уязвимости и проблемы. Например, в этом могут помочь DeepCode и CodeClimate.
- Предсказательная аналитика — нейросети могут помочь спрогнозировать действия пользователей, за счёт чего можно заранее создать меры для решения проблем, которые могут возникнуть.
- Механизмы рекомендаций — рекомендательные системы на основе алгоритмов нейросетей предлагают пользователям продукты, услуги или контент на основе пользовательского поведения и предпочтений.
- Чат-боты и виртуальные помощники — интегрировав их в приложение или сайт, можно обрабатывать запросы пользователей и посетителей, обеспечивая мгновенную круглосуточную поддержку.
Бессерверная архитектура
Бессерверный подход позволяет сайтам и программам работать на облачных серверах. За счёт этого не нужно думать о закупке, настройке, обслуживании, доступности серверов, их ёмкости или управлении инфраструктурой. Это также экономически выгодно, поскольку стоимость часто рассчитывается в зависимости от реального применения ресурсов.
Облачные сервера можно использовать для распознавания изображений, обработки мультимедиа, чат-ботов и виртуальных помощников, систем уведомлений, сбора данных, приложений интернета вещей и так далее.
Периферийные вычисления
Технология периферийных вычислений делает обработку данных децентрализованной, перемещая её ближе к источнику. Благодаря этому, в разработке можно добиться нескольких результатов:
- Снижение задержки. За счёт приближения вычислений к источнику данных сокращается время прохождения между запросом пользователя и ответом системы. Это имеет решающее значение для многих приложений реального времени, например онлайн-игр, потокового видео и интернета вещей.
- Улучшенная производительность. С помощью периферийных вычислений контент будет кешироваться и обслуживаться с пограничных серверов, а приложения — работать быстрее. При этом не только контент будет загружаться быстрее, но и нагрузка на внутренние сервера будет меньше.
- Экономия пропускной способности. При периферийных вычислениях меньше данных передаётся в централизованные точки или облачные сервисы. Это особенно актуально в сценариях, где генерируются большие объёмы данных.
- Обработка данных в реальном времени. Периферийные вычисления позволяют немедленно анализировать данные и принимать решения на их основании. Например, в приложениях интернета вещей датчики могут обрабатывать данные на периферии, чтобы инициировать действия или оповещения независимо от централизованных серверов.
Архитектура нулевого доверия (Zero Trust Architecture)
В модели нулевого доверия система не доверяет автоматически ни одному пользователю или устройству независимо от того, находятся они внутри сети или за её пределами. Вместо этого система предполагает, что угроза может исходить как из внутренних, так и из внешних источников, и проверяет каждого пользователя и устройство, которые пытаются получить доступ к ресурсам.
Для бэкенд-разработки это означает следование нескольким ключевым принципам:
- Проверка личности — это включает многофакторную аутентификацию и другие надёжные методы проверки.
- Доступ с наименьшими правами — пользователи получают наименьшие права, необходимые для выполнения задач. Это снижает потенциальные последствия при нарушении безопасности.
- Микросегментация — сеть сегментируется на детальном уровне, что позволяет изолировать и защитить отдельные ресурсы.
- Шифрование данных — для защиты данных от несанкционированного доступа оно применяется как при передаче, так и при хранении.
- Никакого неявного доверия — проверка требуется на каждом этапе доступа.
