雲端運算的現況

雲端運算是非常多年前在作者還是個學生時期，就一直存在的一個主題。差別在於過去是由各家企業提供不同的雲端服務，而現在更像是在描述不同的雲端運算服務平台，如：GCP、AWS、Azure 和阿里雲。

在一些情況下，工程師們會稱呼雲端運算服務平台上的環境為公有雲，而企業內部自行建置的環境則稱之為私有雲，當我們將兩個以上的環境合併使用時，則會稱為混合雲。

火熱的容器技術

可能 Docker 這個名稱會更常聽到，由於容器化的應用有著一些很棒的特性，如：對機器的高移植性和高利用率、快速測試開發... 等。近年來發展的非常快速，搭配上 Kubernetes (k8s) 一種可以通過宣告式設定，而佈署容器化服務的平台也逐漸的興起。

提高品質的測試

各種的 TDD, BDD, ATDD... 就連作者也沒弄清楚到底有多少種模式。測試的目的是為了提高應用服務的品質，而自動化測試是要便的快速有效。總的來說在一些時候，為了證明程式是可行的和可靠的，並且可視覺化的會加入測試的環節。

人工智慧的興起

在作者看來人工智慧與大數據有著密不可分的關聯性，但這並不意味著兩者一定要同時存在。人工智慧是這兩年來的一大主題，就在最近出現了大量相關的職缺和學習機會。人工智慧在現行的技術中，還存在著眾多需要突破，並且實現的內容。

結語

其實還有眾多現在正在流行的熱潮，如果再去細看每個主題，會發現有學也學不完的技術，看也看不完的文章。反過來看為何這些主題存在，存在的之間是否有共同的關聯性呢？

事實上，這所有的技術所因應的都是企業需求，而自己在眾多類型的企業僅能選擇一二。所以該如何選擇要學習的內容，作者認為根據當前自己所選擇的產業，在這個產業有什麼樣的議題，例如：DNA 相關可能會存在大數據研究，這時學習與大數據相關的知識就變得有意義。

決定好第一個技術後，從該技術開始不斷延伸開枝散葉，終有一天會從點到線再到面，最終成為一個領域的專家。所以無論雲端化的前後，掌握對於自身領域最為相關的技術，遠比追求很潮的技術來得重要許多，至少在實務上來說是更有幫助的。