11 más tendencias tecnológicas y de programación en 2022

En los últimos años, todos hemos visto suceder muchas cosas emocionantes: nuevos desarrollos tecnológicos en casi todos los campos involucrados. El año 2022 no será una excepción, ya que están surgiendo muchas tendencias que nos mantendrán a todos comprometidos y entusiasmados.
En esta publicación, centraré su atención en estas tendencias tecnológicas y de programación emergentes, destacando sus diversos aspectos. De esta manera, tendrá una mejor comprensión del panorama tecnológico y estará actualizado con los desarrollos más recientes.
Recomendaciones iniciales
- Estrategia multinube
- Desarrollo rápido de aplicaciones y low code/sin código
- Uso de contenedores
- Bibliotecas de aprendizaje profundo - Deep Learning
- Bases de datos multimodelo y multipropósito
- Inteligencia artificial
- Ciberseguridad impulsada por IA
- Tecnología limpia - Clean Technology
- Tecnologías colaborativas
- Tecnología de cadena de bloques
- Ultimas palabras
Estrategia multinube
Es imprescindible leer sobre la estrategia multinube. Con una estrategia multinube, las empresas pueden seleccionar diferentes servicios en la nube de otras empresas en la nube para transferir porciones de datos más importantes.
Es una forma rápida y confiable de mover grandes cantidades de datos, especialmente adecuado para grandes transferencias de datos y con capacidades integradas de aprendizaje automático.
La mayoría de las empresas siguen la estrategia multinube por las siguientes razones:
- Flexibilidad: Si una empresa puede elegir entre múltiples entornos de nube, eso ofrece flexibilidad y le permite mantenerse alejada del bloqueo del proveedor.La transición a cualquier otro producto, incluso de un competidor, es fácil.
- Protección de Datos: Si te vinculas con la estrategia multinube, puedes evitar problemas derivados de razones técnicas, mecánicas, informáticas y errores humanos.Si tienes varios entornos en la nube, siempre estás protegido de circunstancias repentinas e inevitables, ya que tienes recursos y datos. almacenamiento disponible para evitar el tiempo de inactividad.
- Eficiencia: Los entornos de múltiples nubes pueden ayudar a las empresas a lograr sus objetivos según lo planeado debido a su eficiencia en la gestión y el almacenamiento de datos.
La gestión de múltiples nubes está involucrada en la computación de múltiples nubes, ya que la información se transfiere de una plataforma de nube a otra. Requiere experiencia para manejar múltiples proveedores de nube y sistemas de gestión de nube complejos.
Una plataforma de múltiples nubes puede reunir todos los mejores servicios que ofrece cada plataforma. Ayuda a las empresas a personalizar una infraestructura única para sus objetivos comerciales.
Además, este concepto de múltiples nubes proporciona un riesgo menor: si un servicio web no funciona, otro la empresa puede operar con otras plataformas en un sistema de múltiples nubes, ya que almacena todos los datos en un solo lugar.
Desventajas de la estrategia multinube
La seguridad multinube genuina tiene el gran desafío de proteger los datos de manera consistente y segura en varias plataformas en la nube. Cuando una empresa utiliza un concepto de múltiples nubes, el depósito lo manejan socios externos.
Por lo tanto, la implementación en la nube debe identificar el asunto y distribuir las responsabilidades de seguridad entre las otras partes para garantizar la seguridad.
Desarrollo rápido de aplicaciones y low code/sin código
En un mundo donde todo está interconectado y depende de la velocidad de entrega, muchos inventos quieren acelerar los procesos. El desarrollo rápido de aplicaciones (RAD) entra en juego aquí como un tema crítico al que muchos de nosotros probablemente ya estamos expuestos.
Por ejemplo, el software Agile se centra más en los proyectos de software actuales y en los comentarios de los usuarios.
Descripción del proceso de desarrollo rápido.
El software ayuda a la creación rápida de prototipos sobre la planificación costosa.
El proceso de desarrollo rápido de aplicaciones es sencillo, como se muestra a continuación:
- Requisitos: El desarrollo rápido de aplicaciones no tiene requisitos estrictos y tiene permiso para cambiar cualquiera de las condiciones en cualquier punto del ciclo. El cliente proporciona la visión de la empresa para el producto, está de acuerdo con los desarrolladores y finaliza los requisitos que cumplen con el objetivo.
- Prototipo: Este desarrollo rápido de la aplicación desarrolla un prototipo para que el cliente entienda el resultado.La programación del RAD tiene una etapa de finalización donde se corrigen y cortan todos los errores y sale el producto final.
- Comentarios y producto final: Junto con la retroalimentación, la RAD hace el producto final, pero están listos para realizar posibles cambios, como se describe en el paso dos del proceso, sin embargo, si el cliente está satisfecho con el resultado y la retroalimentación positiva, lo que se hace será el producto final.
- Última etapa: La última etapa es presentar el producto final a través de demostración.
Sobre las plataformas Low code
En cuanto a las plataformas de desarrollo Low Code/No Code, son un tipo de desarrollo de software visual.
Este procedimiento permite a los desarrolladores industriales y desarrolladores ciudadanos arrastrar y soltar componentes de aplicaciones, combinarlos rápidamente y crear aplicaciones móviles o web útiles para diferentes funciones.
Las plataformas de desarrollo de low code reducen la cantidad de tiempo dedicado, lo que permite una entrega más rápida de aplicaciones comerciales.
Uso de contenedores
Los contenedores es una forma de empaquetar código de software con solo el sistema operativo y sus bibliotecas y dependencias necesarias para ejecutar el código. Viene en un único ejecutable liviano, llamado contenedor, que se ejecuta sin perturbaciones en ninguna infraestructura.
En lugar de cumplir con todo el sistema operativo o con su software, su código está en un contenedor que puede ejecutarse en cualquier lugar.
Como estos contenedores son bastante pequeños, puede empaquetar muchos de estos pequeños contenedores en una sola computadora.
El concepto de contenedores permite a los desarrolladores crear e implementar aplicaciones con gran velocidad y de forma más segura. Anteriormente, el código se desarrollaba en un entorno informático específico.
Pero cuando lo transfieres a una nueva ubicación, a menudo genera errores y fallas.
Bibliotecas de aprendizaje profundo - Deep Learning
Se opera a través de imágenes, texto o sonido, y se inspira en la forma en que el cerebro humano filtra la información.Se opera a través de imágenes, texto o sonido, y se inspira en la forma en que el cerebro humano filtra la información.
Por ejemplo, el aprendizaje profundo es una tecnología fundamental que se utiliza en los automóviles sin conductor, ya que les permite reconocer una señal de alto o identificar a un peatón en una farola.
Es un método en continuo crecimiento de una familia más amplia de aprendizaje automático basado en representantes de datos.
Como un concepto relativamente nuevo, la gran cantidad de recursos puede ser fascinante para quienes intentan ingresar al campo de TI o para quienes ya están en él.
Lista de librerias Deep Learning
Hay bibliotecas que son famosas por esta técnica de aprendizaje profundo. A continuación se muestra una lista de bibliotecas de aprendizaje profundo que se usan comúnmente.
- TensorFlow Keras: TensorFlow es una biblioteca para múltiples tareas de aprendizaje automático y también una plataforma integral de código abierto. Keras es una biblioteca de red que se ejecuta sobre TensorFlow.
- Caffe: Caffe es un programa de aprendizaje profundo hecho con expresión, velocidad y modularidad en mente.
- Kit de herramientas cognitivas de Microsoft: (Anteriormente CNTK). Microsoft Cognitive Toolkit es una biblioteca de código abierto que se utiliza para crear modelos de predicción de aprendizaje automático. Generalmente, crea redes neuronales profundas, que se encuentran en la cima de los intentos de inteligencia artificial como Cortana y los automóviles autónomos.
- PyTorch: El framework PyTorch ayuda alrededor de las operaciones matemáticas diferentes de 200. Es muy popular porque simplifica la creación de modelos de redes neuronales artificiales (ANN).
- Apache MXnet: MXNet es una aplicación de aprendizaje profundo de código abierto que le permite identificar, entrenar e implementar redes neuronales profundas en una amplia gama de dispositivos, desde infraestructura en la nube hasta dispositivos móviles.
- DeepLearning4J: DeepLearning4J es un framework de soporte para algoritmos de aprendizaje profundo.
- Theano: Theano es una biblioteca de Python creada para el cálculo numérico rápido que se ejecuta en la CPU o la GPU. Se utiliza como la biblioteca fundamental clave para el aprendizaje profundo.
- Tflearn: Tflearn está diseñado para admitir una API de nivel superior para TensorFlow, facilita y acelera las experimentaciones a la vez que es transparente y compatible con él.
Bases de datos multimodelo y multipropósito
El modelo de datos único se organiza y almacena principalmente en sistemas de administración de bases de datos.
En el diseño de bases de datos, la base de datos de modelos múltiples ayuda a administrar múltiples modelos de datos en un backend único e integrado.
Una base de datos multimodelo es una base de datos que almacena todos los datos en más de un modelo. Al principio, las bases de datos admitían principalmente un solo modelo: base de datos relacional, orientada a documentos, almacenamiento triple o base de datos de gráficos.
Una base de datos que combina todos de estos se llama modelo múltiple.
Inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial se encuentra entre las últimas tendencias tecnológicas, es una tecnología única que hace que una máquina simule e interprete el comportamiento humano.
El aprendizaje automático es una subcategoría de la inteligencia artificial que permite que un dispositivo aprenda automáticamente de datos pasados almacenados en la memoria sin tener que programar más.
El objetivo de la inteligencia artificial es crear un sistema informático inteligente similar al cerebro humano que ayude a resolver problemas complejos.
Así que ahora el mundo se está moviendo hacia este concepto y, pronto, se hará cargo de todos los procesadores complicados.
Ciberseguridad impulsada por IA
La ciberseguridad impulsada por IA es uno de los conceptos más importantes en términos de aspectos de seguridad.
La inteligencia artificial puede priorizar el riesgo al instante y detectar virus o malware en las redes. También puede detectar amenazas incluso antes de que se activen.
La IA se encuentra en la cima como un aspecto importante de la seguridad cibernética.
Aumentará la eficiencia de todos los aspectos de la vida, como las compras en línea, la tecnología de la información, las telecomunicaciones, etc, para protegerlo contra las amenazas cibernéticas.
Tecnología limpia - Clean Technology
Tecnología limpia es uno de los términos más preocupantes en los desarrollos tecnológicos.
¿Cómo define tecnología limpia?
Tecnología limpia o tecnología limpia es cualquier proceso, producto o servicio que reduce los impactos ambientales negativos mediante mejoras en la eficiencia energética, un mejor uso de los recursos o cualquier otra actividad de protección ambiental.
Los beneficios de la tecnología limpia en cualquier industria o campo pueden incluir menos desechos, recuperación de subproductos, mejor desempeño ambiental, mayor productividad, mejor eficiencia y menor consumo de energía, lo que se traduce en una reducción general de los costos.
Lo mismo ocurre con la tecnología de la información y aplicaciones
Tecnologías colaborativas
La tecnología colaborativa también se conoce como groupware. La tecnología colaborativa, un término comúnmente utilizado en la actualidad, se refiere a herramientas y sistemas diseñados para mejorar la eficiencia del grupo. Está relacionado tanto con el trabajo en la oficina como a distancia.
Estas piezas de tecnología pueden reducir los costos y el tiempo relacionados con la facilitación del trabajo en grupo. Dichas tecnologías pueden designar roles y responsabilidades para enrutar documentos in situ para verificar y aprobar partes del proyecto.
Este concepto ofrece una resolución de problemas de grupo más inherente y coordinada en todo el proceso.
Tecnología de cadena de bloques
Debido a su diseño, es difícil o imposible cambiar, piratear o engañar al sistema. Ninguna persona ajena puede ingresar al sistema y robar o dañar datos.
Una cadena de bloques es un libro de contabilidad digital que duplica las transacciones distribuidas en toda la red de sistemas informáticos de la cadena de bloques. También aumenta la confianza, la seguridad, la transparencia y la trazabilidad de los datos compartidos en una red empresarial.
Ultimas palabras
En esta publicación, compartí contigo las tendencias tecnológicas de programación más populares que han surgido en la tecnología de la información.
Desde estrategias multinube y desarrollo rápido de aplicaciones hasta IA.
¡E futuro es ahora!
Estos pueden ser realmente útiles para sus carreras profesionales, así como para las tareas diarias realizadas a través de la tecnología de la información. Espero que estos hechos sean informativos y útiles para aquellos que buscan conocimiento sobre este tema.
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