什么是软件开发？

软件本身是一套指令或程序，会告诉计算机需要做什么。它独立于硬件，支持计算机进行编程。

软件开发的目标是以高效、可重复且安全的方式，创造一个能满足用户需求和业务目标的产品。软件开发人员、程序员和软件工程师通过一系列被称为软件开发生命周期 (SDLC) 的步骤来开发软件。人工智能驱动式工具和生成式 AI 现已越来越多被用于协助软件开发团队生成和测试代码。

现代企业通常采用开发运维 (DevOps) 模型—一套用于加快更高质量应用程序与服务交付的实践、协议和技术。DevOps 团队会整合并自动完成软件开发与 IT 运营团队的工作。DevOps 团队专注于持续整合和持续部署 (CI/CD)，而这些流程会使用自动化功能来部署频繁的小型更新，以持续提高软件性能。

现代生活的方方面面（无论是商业还是其他方面）都依赖软件解决方案。从用于个人事务或完成工作的手机和电脑，到为家庭、企业等对象提供服务的公用事业公司所用的软件系统。软件可谓无处不在，而软件开发则是将这些应用程序和系统变为现实的关键流程。

软件类型包括系统软件、编程软件、应用软件和嵌入式软件：

• 系统软件可提供操作系统、磁盘管理、实用程序、硬件管理和其他运行必需品等核心功能。
  
  
• 编程软件可为程序员提供文本编辑器、编译器、链接器、调试器等工具以创建代码。
  
  
• 应用软件（应用程序或应用），例如办公效率套件、数据管理软件、媒体播放器和安全程序，则可帮助用户完成特定任务。应用程序也指用于零售网站购物或与社交媒体站点进行互动的 Web 与移动应用程序。
  
  
• 嵌入式软件可用于控制通常不被视为计算机的设备，包括电信网络、汽车、工业机器人等。这些设备及其软件可作为物联网 (IoT) 的一部分进行连接。

软件可设计为定制软件或商业软件。定制软件开发是指为特定用户、职能或组织设计、创建、部署和维护软件的过程。

与此相反，现成的商业软件 (COTS) 是为满足广泛的需求而设计的，并可将其打包进行商业营销和分销。

程序员、软件工程师和软件开发人员主要进行软件开发。这些角色会相互影响、相互重叠，且具有相似的要求，例如编写代码和测试软件。此类人员之间的动态关系会因不同开发部门和组织而差异很大。

程序员或编码人员通过编写源代码对计算机进行编程，以执行特定任务，例如合并数据库、处理在线订单、路由通信、进行搜索或显示文本和图形。他们还会调试和测试软件以确保软件不包含错误。

程序员通常会解读软件开发人员和工程师的指令，并使用 C++、Java、JavaScript 和 Python 等编程语言来实现这些指令。

软件工程师会设计、开发、测试和维护软件应用程序。作为一种管理职位，软件工程师会与项目经理、产品经理和其他团队成员一起解决问题，以负责实现现实的场景和业务目标。软件工程师在开发软件时会考虑完整系统，从而确保操作系统能满足软件需求，且各软件组成部分能相互交互。

除构建新软件之外，工程师还应在部署应用程序后对其进行监控、测试和优化。软件工程师会监督补丁、更新和新功能的创建和部署。

与软件工程师类似，软件开发人员也会设计、开发和测试软件。与工程师不同，他们通常会侧重基于项目的特定重点。

开发人员可能会被指派负责修复已识别的错误，与开发团队合作进行软件更新，或开发新软件的特定方面。软件开发人员需具备众多与工程师相同的技能，但通常不会被指派管理整个系统。

软件开发生命周期 (SDLC) 是指开发团队用于创建高质量、经济且安全的软件的一个逐步流程。软件开发生命周期 (SDLC) 的步骤如下：

• 规划
• 分析
• 设计
• 实施
• 测试
• 部署
• 维护

这些步骤通常相互关联且会依次或并行完成，具体取决于组织使用的开发模型、软件项目和具体企业。项目经理会根据可用资源和项目目标定制开发团队的工作流程。

SDLC 包括以下任务；但根据组织的运营方式，这些任务可能会布置在 SDLC 的不同阶段。

规划和分析的第一步是了解该软件应满足的用户需求，以及软件如何助力实现业务目标。在需求管理、分析或需求收集过程中，利益相关者会分享研究与机构知识，例如绩效与客户数据、对过往开发的洞察分析、企业合规与网络安全要求，以及可用的 IT 资源。

此过程能让项目经理和开发团队了解项目范围、技术规范以及任务和工作流程的组织方式。

确定项目要求后，工程师、开发人员和其他利益相关者将深入了解技术要求并模拟潜在的应用程序设计。开发人员还会确定哪些应用程序编程接口 (API) 会将此应用程序与其他应用程序、系统和用户界面连接起来。有时可使用现有 API，有时则需使用新 API。

在此步骤中，团队会构建软件的初始模型，以进行初步测试并发现所有明显错误。DevOps 团队可使用 SysML 或 UML 等建模语言对设计进行早期验证、原型设计和模拟。

利用建模所获得的知识，软件开发团队会开始编写用于将设计转化为可运行产品的代码。过去，编写代码是一个手动流程，但眼下组织已越来越多地使用 AI 来帮助生成代码并加快开发流程。

运行质量保证 (QA) 以测试软件设计。这些测试会查找代码中的缺陷以及潜在的错误来源和安全漏洞。DevOps 团队使用自动化测试功能在整个开发过程中持续测试新代码。

软件整合、部署或发布意味着该软件已可供用户使用。部署包括设置数据库与服务器配置、采购必要的云计算资源以及监控生产环境。开发团队经常使用基础设施即代码 (IaC) 解决方案来自动完成资源配置。此类自动化功能有助于简化扩展并降低成本。

向公众发布新产品之前，组织通常会进行初步发布，例如 Beta 测试。这些测试会将产品发布给特定用户群体以便进行测试和反馈，从而帮助团队在公开发布前识别并解决此软件的不可预见问题。

部署后，DevOps 团队继续监控和测试软件的性能，并按需执行维护和优化。通过名为持续部署的流程，DevOps 团队可自动部署更新和补丁，而不会造成服务中断。

详细记录软件开发流程有助于开发人员和用户排除故障并使用应用程序。它还有助于维护软件和制定测试规程。

软件开发模型是指团队采用的软件开发方法或技术。它们规定了项目工作流程、如何完成和检查各项任务和流程、团队如何沟通等等。

选择开发模型时，项目经理会考虑项目的范围、技术要求的复杂性、可用的资源、团队的规模和经验、发布截止日期和预算。

常见的软件开发模型包括：

瀑布模型是一种传统软件开发模型，它设定了一系列从规划和需求收集到部署和维护的级联线性步骤。瀑布模型不如敏捷方法灵活。如果一个步骤没有完成，开发工作就会延误；如果发现问题，则需回到先前的步骤，因而往往既费钱又费时。此流程对于变化因素很少的简单软件来说很有价值。

此模型会创建一个 V 形框架，而“V”形的其中一边遵循 SDLC 的步骤，另一边则专用于测试。与瀑布方法类似，V 形模型也遵循一系列线性步骤。

其中的主要区别在于 V 型开发在每个步骤中均内置了相关测试，且必须完成这些测试才能继续开发。稳健的软件测试有助于及早发现代码中的问题，但也存在瀑布效应的某些缺点—灵活性较差，且很难返回到上一步骤。

迭代模型侧重于重复的开发周期，且每个周期均会解决特定的需求和功能。每个开发周期或迭代均会添加并完善功能，并参考之前的周期。迭代模型的原则（主要是工作的周期性）可应用于其他形式的开发。

这种迭代式软件开发方法可将大型项目分解成较小的“冲刺”或可使用功能，并通过增量开发快速实现这些功能。持续的反馈回路有助于发现和修复缺陷，并帮助团队更流畅地走完整个软件开发流程。

DevOps 方法是敏捷模型的进一步发展。DevOps 会将开发团队与运营团队的工作结合起来，并使用自动化来优化高质量软件的交付。DevOps 可提高跨团队的可见性，并在整个软件开发生命周期中优先考虑所有利益相关者的协作和意见。

它还使用自动化来测试、监控和部署新产品和更新。DevOps 工程师采用迭代方法，这意味着会对软件进行持续测试和优化以提高性能。

此流程是一种敏捷开发流程，它不太注重规划阶段，而更注重受特定开发条件影响的适应性流程。RAD 会优先考虑接收实际用户反馈并在部署后对软件进行更新，而不是尝试对所有潜在的场景进行规划。

螺旋模型结合了瀑布方法与迭代方法的元素。与瀑布模型类似，螺旋开发模型也划分了一系列明确的步骤。但是，它也会将流程分解为一系列循环或“阶段”，以便开发团队在整个流程中能更灵活地分析、测试和修改软件。

这些模型的视觉表现形式为螺旋形，并以开始的规划和需求收集步骤为中心点。每个循环或阶段均代表整个软件交付周期。在每个新阶段开始时，团队均可按需修改需求、审查测试并调整任意代码。螺旋模型具备风险管理的优势，且是针对大型复杂项目的理想选择。

精益开发是敏捷开发的其中一种形式，它将制造业的原则和实践应用于软件开发。精益开发的目标是减少 SDLC 的每一步中的浪费。为此，精益模型在开发的每个阶段均会为质量保证设定很高的标准，优先考虑更快的反馈回路，取消决策的官僚程序，并将决策的实施推迟到获得准确的数据为止。

传统敏捷开发主要关注软件优化，而精益开发还关注优化开发流程以实现此目标。

与所有其他开发模式不同，大频段开发并非从稳健的规划阶段开始。它基于时间、精力和资源，而这意味着工作会在时间、人员和资金齐备时开始。开发人员通过会在整个过程中边筛选需求边融入需求来创建软件。

大爆炸开发流程可以很快速，但由于规划阶段有限，因而存在开发出无法满足用户需求的软件的风险。因此，大爆炸模型最适合可快速更新的小项目。

利用软件开发来区分品牌并获得竞争优势，需要熟练掌握能加快软件部署、提高质量和功效的技巧和技术。

软件开发有多种类型，且会针对技术堆栈的不同部分或不同的部署环境。这些类型包括：

云原生开发是一种在云环境中构建和部署应用程序的方法。云原生应用由被称为微服务的离散、可重用组件构成。这些微服务可充当用于编译更大应用程序的构建块，且通常会在容器中封装。

由于都强调敏捷性和可扩展性，云原生开发和实践（例如 DevOps 和持续整合）可以共同发挥作用。云原生应用有助于组织利用云计算的优势，如通过基础设施即代码 (IaC) 实现自动化配置以及更高效的资源使用。

低代码是一种可视化软件开发方法，它可在所需手动编码最少的情况下更快交付应用程序。低代码软件开发平台提供各种可视化功能，以便有限技术体验的用户能创建应用程序并为软件开发做出贡献。

经验丰富的开发人员还可从使用内置应用程序编程接口 (API) 和预构建组件的低代码开发中受益。这些工具可促进软件开发的速度并消除某些瓶颈，比如开发过程中涉及编码经验极少的项目经理或业务分析师时。

前端开发是指软件面向用户方面的开发工作。它包括设计布局和交互式元素，并在用户体验中发挥着重要作用。糟糕的前端开发会导致用户体验不佳，且即使技术上功能正常，也会毁掉一个软件。

后端开发关注用户看不到的方面，比如构建软件运行所需的服务器端逻辑和基础设施。后端开发者会编写代码，而这些代码会决定软件如何访问、管理和操作数据；定义并维护数据库以确保其与前端兼容；设置和管理 API 等等。

全栈开发人员会参与前端与后端开发，并负责整个开发流程。全栈开发有助于弥合软件运行和维护的技术层面与用户体验之间的差距，从而创造一种更全面的开发方法。

人工智能 (AI) 工具在软件开发中发挥着越来越重要的作用。AI 被用于生成新代码、审查和测试现有代码与应用程序，帮助团队持续部署新功能等。AI 解决方案无法替代人类开发团队。相反，这些工具可用于增强开发流程，从而打造更高效的团队和更强大的软件。

生成式 AI 可根据自然语言提示或代码上下文创建代码片段和完整函数。技术专业人员使用大语言模型 (LLM) 技术、自然语言处理 (NLP) 和深度学习算法，以在现有源代码的海量数据集上训练生成式 AI 模型。通过此训练，AI 模型会开始制定一系列参数—对编码语言、数据模式以及不同代码之间关系的理解。人工智能驱动式代码生成器可通过多种方式帮助开发人员，包括：

开发人员编写代码时，生成式 AI 工具可分析书面代码及其上下文，并建议下一行代码。如果适用，开发人员可接受此建议。其中最明显的优点在于，此功能有助于为开发人员节省一些时间。对于那些不熟悉或很久未接触编程语言的开发人员来说，它也是一个实用的工具。

开发人员可直接使用特定的通俗语言提示来提示 AI 工具。这些提示包括编程语言、语法以及开发人员希望代码执行的操作等规范。生成式 AI 工具可生成一段代码或整个函数；开发人员随后可在需要时进行编辑。这些更正有助于进一步训练此模型。

生成式 AI 工具可将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言，从而为开发人员节省时间并降低手动错误的风险。此功能在应用程序现代化改造时非常有用，例如将 COBOL 代码转换为 Java 代码。

此外，人工智能驱动式代码生成功能还有助于自动执行将传统基础设施或软件迁移到云时所涉及的重复编码。

开发人员可提示生成式 AI 工具，以构建现有代码片段并对其进行测试。AI 工具可比人类开发人员更快地创建涵盖更多场景的测试。人工智能驱动式监控工具还可实时了解软件的性能，并预测未来会出现的错误。

此外，通过分析数据集的能力，AI 工具能发现数据中的模式和异常，从而检测潜在问题。当 AI 工具发现问题时，无论是通过测试还是通过监控，它们都能自动修复错误和漏洞。AI 可帮助开发人员主动解决代码与性能问题，并保持软件的平稳运行。

生成式 AI 可帮助 DevOps 团队优化持续整合/持续交付管道 (CI/CD)。CI/CD 管道允许将代码变更频繁合并到中央存储库，并加快定期代码更新的交付速度。CI/CD 可帮助开发团队持续执行质量保证并保持代码质量，而 AI 则可用于改进此流程的各个方面。

开发人员可使用 AI 工具来帮助管理在整个软件开发生命周期中对代码所做的更改，并确保这些更改得到正确实施。AI 工具可用于在部署后继续监控软件性能，并就代码可改进的方面提出建议。此外，AI 工具可帮助开发人员通过将新代码无缝集成到生产环境来部署新功能，而无需中断服务。它们还可在软件发生变更后自动更新文档。