开发工程师注意！2014年值得关注的9项技术
andrew c. oliver 是一位专业的软件咨询师。他从 8 岁起开始编程，从 basic 与 dbase iii+ 开始。他最为人所熟知的就是创建了 poi 项目，该项目现在托管在 apache 上。在 red hat 收购 jboss 之前，他还是 jboss 的早期开发者之一。andrew 是 open source initiative 的前董事会成员以及现在的顾问。除此之外，andrew 还是 open software integrators 的董事长与创建者，这是一家专业的服务机构，分布在达拉谟、北卡罗来纳州以及芝加哥。近日，andrew 撰写了一篇文章，谈到了 2014 年值得关注的 9 项技术。
2014 年充满了各种预测，我们无法控制世界未来的样子，不过我们可以成为自身命运的主人。下面就是 2014 年值得关注的 9 项技术，与你一同分享。
1. 文档数据库
很多 it 系统基本上都包含了将数据结构写到结构化存储这一部分，同时又要求高并发的性能。文档数据库出现已经有很多年了，其中就有 lotus domino 的 notes storage facility，不过 nosql 与大数据革命又燃起了新的领域，其中 mongodb 与 couchbase 就是其中的佼佼者。
2. 键值存储
有时，你有一张很大的表，可以放到内存中。如果是网格，那么你就可以将内存中的表分发到多个结点上以加快写的速度。如果是个读多写少的小表，那么你可以将其复制到所有结点上，这样读就是个内存中的事情了。无论采用哪种方式，键值存储都值得你好好学习一下。几乎所有的键值存储都可以创建自定义的缓存负载器或是缓存存储，从而实现对 rdbms 或是其他数据源的读与写。很多键值存储采用了“稍后写”或是队列写来实现对数据库的写操作。这个领域的典型代表是 couchbase、memcached、infinispan 与 gemfire。
3. 图数据库
从推荐引擎到社交网络和地理分析，再到生物分析，图数据库都带来了极大的便利性。对于传统的 rdbms 来说，朋友的朋友这种查询是非常低效的，即便利用最新的特性也没有太大的起色，这是因为其结构就不对。虽然图数据库已经出现了很多年，不过只是最近的数据爆发以及个性推荐等领域才使其变得更加流行。这个领域的典型代表是 neo4j 与 apache giraph。
4. google drive/apps
google apps 是个办公效率套件。我无法想象再回到原来的通过邮件发送附件的那种方式。最近，我们通过基于 js 的宏实现了越来越好的自动化。所有的一切都存储在云端，因此我们可以放心地睡觉。除此之外，可扩展性特性意味着只要我们能够访问云端，那么我们就可以将文档直接与其集成，反之亦然。
5. on-premises 搜索
我现在还是能看到有很多人在编写着大量的 and/or/like 等 sql 查询，其实这么做不仅会导致严重的性能问题，还会产生不清晰的代码以及不易使用的接口。这时可以看看 google 的服务，无论是数据库、文档还是各种文件系统都行。apache solr 值得你好好看看。
6. paas
无论是公有云还是自己的私有云，你都需要手工安装各种操作系统、应用服务器与应用，然后提前选择好将要部署的服务器与 vm 数量，这是十几年前的做法。paas 是未来的趋势，能够做到实时伸缩，自动完成重复性的任务。我们所广泛使用的平台有 cloudfoundry、cloudbees 与 openshift。
7. 云 ide
前不久，我们全家在打扫壁橱，我 9 岁的孩子不认识壁橱里面的一个很大的金属盒子到底是什么，那是什么呢？我们在隔壁房间看着我们的孩子。“我不知道，好像是个 dell 的什么东西”。我们发现他确实不知道塔式机箱到底是什么，因为自从他出生以来，我们就一直在使用着笔记本（不过他看到过一台 1u 服务器，因为我们用它做过 hadoop 的测试）。我觉得云 ide 可以做到一点，那就是让下一代不知道笔记本到底是什么。为何要在硬盘上安装 ide 呢？为什么不打开浏览器，然后就开始编码呢？比如说 codenvy 或是 cloud9。
8. hadoop
无论是使用 mapreduce 进行复杂的分析，抑或只是想做些日志分析和审计日志，hadoop 都是这个行业中最为火热的一个选择。如果你尚未使用 hadoop 做过一些试点项目，那么今年就要考虑做做了。如果已经使用过 hadoop，那么我希望你能在今年对 hadoop 有更好的了解与掌握。
9. 集群/分布式文件系统
从集群到 hdfs，可伸缩性存储是关键。今年，你要重新思考 san 了。至少，如果还没有尝试过可以先做个试水。我预测会有很多混合方式出现。
olarWinds hack 暴露了云技术的缺陷
电动汽车基本普及但为什么还没有电动飞机呢？
TI推出业界最高精度差动放大器INA149
转载 | 高性能计算与AI网络大融合，如何重塑网络智能时代？
用GNU工具开发基于ARM的嵌入式系统
开发工程师注意！2014年值得关注的9项技术
新唐蓝牙低功耗MCU带你快速实现摄影灯光应用
智能汽车、自动驾驶热度居高不下——答对这两个问题，你就真的懂自动驾驶了！
英伟达推出图形处理器GTX 1080 速度比旗舰芯片快一倍
盘点2018年的主流技术趋势预测
德州仪器Q2净利润14.05亿美元，模拟产品贡献90%利润
上海正式打响百兆以下家庭宽带“消灭战”
德州仪器与中国电力科学研究院联合签署智能电网战略合作备忘录
工业制造业的智能化机遇：从业务需求出发，寻找AI的机会点
51单片机编程开发（一）之C语言基础一
多模介质波导滤波器的设计过程简介
我国传统制造业已正式开始向智能制造转型的方向迈进
什么时候才能让无人驾驶在中国上路？
无源软开关Boost电路图
国产IIC/SMBus接口数字温度传感器IC
2014 年充满了各种预测，我们无法控制世界未来的样子，不过我们可以成为自身命运的主人。下面就是 2014 年值得关注的 9 项技术，与你一同分享。
1. 文档数据库
很多 it 系统基本上都包含了将数据结构写到结构化存储这一部分，同时又要求高并发的性能。文档数据库出现已经有很多年了，其中就有 lotus domino 的 notes storage facility，不过 nosql 与大数据革命又燃起了新的领域，其中 mongodb 与 couchbase 就是其中的佼佼者。
2. 键值存储
有时，你有一张很大的表，可以放到内存中。如果是网格，那么你就可以将内存中的表分发到多个结点上以加快写的速度。如果是个读多写少的小表，那么你可以将其复制到所有结点上，这样读就是个内存中的事情了。无论采用哪种方式，键值存储都值得你好好学习一下。几乎所有的键值存储都可以创建自定义的缓存负载器或是缓存存储，从而实现对 rdbms 或是其他数据源的读与写。很多键值存储采用了“稍后写”或是队列写来实现对数据库的写操作。这个领域的典型代表是 couchbase、memcached、infinispan 与 gemfire。
3. 图数据库
从推荐引擎到社交网络和地理分析，再到生物分析，图数据库都带来了极大的便利性。对于传统的 rdbms 来说，朋友的朋友这种查询是非常低效的，即便利用最新的特性也没有太大的起色，这是因为其结构就不对。虽然图数据库已经出现了很多年，不过只是最近的数据爆发以及个性推荐等领域才使其变得更加流行。这个领域的典型代表是 neo4j 与 apache giraph。
4. google drive/apps
google apps 是个办公效率套件。我无法想象再回到原来的通过邮件发送附件的那种方式。最近，我们通过基于 js 的宏实现了越来越好的自动化。所有的一切都存储在云端，因此我们可以放心地睡觉。除此之外，可扩展性特性意味着只要我们能够访问云端，那么我们就可以将文档直接与其集成，反之亦然。
5. on-premises 搜索
我现在还是能看到有很多人在编写着大量的 and/or/like 等 sql 查询，其实这么做不仅会导致严重的性能问题，还会产生不清晰的代码以及不易使用的接口。这时可以看看 google 的服务，无论是数据库、文档还是各种文件系统都行。apache solr 值得你好好看看。
6. paas
无论是公有云还是自己的私有云，你都需要手工安装各种操作系统、应用服务器与应用，然后提前选择好将要部署的服务器与 vm 数量，这是十几年前的做法。paas 是未来的趋势，能够做到实时伸缩，自动完成重复性的任务。我们所广泛使用的平台有 cloudfoundry、cloudbees 与 openshift。
7. 云 ide
前不久，我们全家在打扫壁橱，我 9 岁的孩子不认识壁橱里面的一个很大的金属盒子到底是什么，那是什么呢？我们在隔壁房间看着我们的孩子。“我不知道，好像是个 dell 的什么东西”。我们发现他确实不知道塔式机箱到底是什么，因为自从他出生以来，我们就一直在使用着笔记本（不过他看到过一台 1u 服务器，因为我们用它做过 hadoop 的测试）。我觉得云 ide 可以做到一点，那就是让下一代不知道笔记本到底是什么。为何要在硬盘上安装 ide 呢？为什么不打开浏览器，然后就开始编码呢？比如说 codenvy 或是 cloud9。
8. hadoop
无论是使用 mapreduce 进行复杂的分析，抑或只是想做些日志分析和审计日志，hadoop 都是这个行业中最为火热的一个选择。如果你尚未使用 hadoop 做过一些试点项目，那么今年就要考虑做做了。如果已经使用过 hadoop，那么我希望你能在今年对 hadoop 有更好的了解与掌握。
9. 集群/分布式文件系统
从集群到 hdfs，可伸缩性存储是关键。今年，你要重新思考 san 了。至少，如果还没有尝试过可以先做个试水。我预测会有很多混合方式出现。
olarWinds hack 暴露了云技术的缺陷
电动汽车基本普及但为什么还没有电动飞机呢？
TI推出业界最高精度差动放大器INA149
转载 | 高性能计算与AI网络大融合，如何重塑网络智能时代？
用GNU工具开发基于ARM的嵌入式系统
开发工程师注意！2014年值得关注的9项技术
新唐蓝牙低功耗MCU带你快速实现摄影灯光应用
智能汽车、自动驾驶热度居高不下——答对这两个问题，你就真的懂自动驾驶了！
英伟达推出图形处理器GTX 1080 速度比旗舰芯片快一倍
盘点2018年的主流技术趋势预测
德州仪器Q2净利润14.05亿美元，模拟产品贡献90%利润
上海正式打响百兆以下家庭宽带“消灭战”
德州仪器与中国电力科学研究院联合签署智能电网战略合作备忘录
工业制造业的智能化机遇：从业务需求出发，寻找AI的机会点
51单片机编程开发（一）之C语言基础一
多模介质波导滤波器的设计过程简介
我国传统制造业已正式开始向智能制造转型的方向迈进
什么时候才能让无人驾驶在中国上路？
无源软开关Boost电路图
国产IIC/SMBus接口数字温度传感器IC