走在時代尖端的美國科技公司是怎樣的？
了解外國的形勢，掌握先機！
雖然，中國近年在科技發展上已經急起直追，特別是量子電腦的發展，更是世界領先。但，綜合來說，美國仍然是科技的大國，最新科技的領跑者。
我們現在便來看看美國的情況，再了解您的開發工具和方法是否符合當今實踐的狀態 – 以及這種實踐將如何演變吧！
以下是記者走訪其中一間公司的僱員，我們看看他的情況。
我為舊金山的一家創業公司工作。我們在矽谷使用的並不一定表示整個行業。所以我非正式地問一些朋友在整個行業中分發了他們使用的工具，找出一個現代（而不是矽谷）開發組織使用的工具。
如果你在一個灰色的小農場 – 或者更糟的是，一個米色的隔間農場 – 你可能不會在流血，領先，甚至是鈍的，但不受信任的技術邊緣，所以你的里程可能會有所不同。如果您只是問微軟“我們應該買什麼？”，那麼您的里程可能會有所不同，但即使微軟意識到Git是國王，而且我們的世界正在變得越來越多樣化，使得任何一家供應商的開發工具堆棧變得更加難以投入。今天在開發工具方面，這是一個多邊形世界。
[發現2017年最佳的企業開源軟件：The Bossie Award獲獎者。 |編程藝術迅速發展。 InfoWorld可幫助您瀏覽運行熱點以及發生什麼事情。 |隨著InfoWorld的應用程序開發報告通訊編程中的熱門話題。 ]如果你試圖看到你在哪裡與他人有關，這篇文章將會告訴你。如果你想建立一個新的商店，並想知道“其他人在做什麼，我們應該去哪裡”，那麼它也會告訴你。
很清楚的是，現代發展組織 – 即使是那些可能認為他們有點老舊的組織 – 也不像幾年前那樣。在不久的將來，我們將有一個容器/機器學習的地方，甚至可能是chatops驅動的(ChatOps通常是指依靠群組聊天室進行管理運維工作的一種)。畢竟，不久之前，scrums和devops都是空間異國的概念。
現代發展組織的共同點是什麼？
以下是我談話的大多數人中常見的事情。它們代表軟件開發的非理想狀態。
電子郵件已經死了，Slack是王
嚴重的是，沒有什麼已經得到廣泛接受，就像Slack一樣快。當然，有些地方使用HipChat或其他類似Slack的東西，但是Slack是組織如何工作。他們聊天，現在聊天是可搜索的。
PCM和CVS死亡;所有的冰雹Git和GitHub
回到當天，代碼檢查很硬，鎖是悲觀的。我曾經在全球項目上工作，那裡跨過大西洋電纜的檢查永遠都是。我們不要談論結帳。
現在，版本控制是分佈式的，而Git雖然比以前的工具要難得多使用，但是Git已經取得了完全的主導地位。
每個人都有一部Mac機
我是一個不情願的Mac用戶。如果這取決於我，我會在更好的硬件上運行Ubuntu Linux。但是，我公司支付的電腦是Mac。而我並不孤單MacOS比Windows更快，更笨重，更麻煩，我擁有所有熟悉的工具，如SSH，但我仍然想念Linux。
吉拉(Jira)仍然是我們發脹的國王
Jira可能會老化，可能會有其他替代品，如BaseCamp和開放源代碼開放項目。但是，Jira的優勢在於，如果你這樣做，你不會離開。你已經熟悉了它具有擴展功能的市場。它插入大多數事情，大多數其他東西都支持它。
詹金斯(Jenkins )還在服務我們
有像Travis-CI這樣的崛起者，還有像Jira創造者Atlassian’s Bamboo的rans，但是最終，Jenkins仍然在繼續運行我們的持續集成和部署到我們的測試環境。
AWS是它所在的地方
Amazon Web Services不是最實惠的雲平台。這不是最簡單的方法。但它肯定是最全面的，這是大多數人都熟悉的。我遇到過使用Google Compute Engine或Microsoft Azure的人。我已經自己使用了他們的項目，但默認情況下，人們使用的平台是AWS。
內部平台仍然是VMware
對於公司防火牆背後的開發人員來說，雲只是一個夢想，他們仍然在VMware上，並採取VMware的方式。配置仍然是等待，SAN的性能仍然是不可預測的。
敏捷(Agile)開發大多是scrum-ish
每個人都在做一些像scrums，而不是scrums，而且很少有人相信他們正在做敏捷的權利，或者他們的“敏捷”是敏捷的 – 而不是“貨幣敏捷”或以另一個名字混亂。
紀律，項目管理和產品管理仍然不夠，缺乏補償和低估。
現代發展組織的趨勢是什麼？
在InfoWorld-devops，Docker容器，Kubernetes容器，Windows容器，雲開發平台（PaaS），全方位開發，機器學習，Kotlin和Google Go等新語言等方面有許多前沿的實踐，尚未實現全球採用（尚未）。
集裝箱 (Containers)
無論是Docker還是其可能的繼承人都是Kubernetes，並不是每個人都在使用容器。
首先，如果你一直在負載很大，那麼在AWS上運行它就有開銷。您的成本優勢只有在實際共享資源的情況下才會發生。
第二，使用容器使您的軟件更易於維護，但這也使您的構建和部署過程變得更加複雜和復雜。
機器學習 (Machine Learning)
識別在哪裡可以使用機器學習（人工智能的一個子集），並將數據轉化為允許您使用機器學習的格式是困難的。
有些人在他們購買的產品的封面下使用它，但他們沒有數據科學的專業知識來證明其有用性。而且，市場缺乏專業知識，使得機器學習的採用比炒作表現得更為柔和。
Chatops
人們對chatops感興趣，但是我沒有談論過的人也在做。ChatOps，廣泛稱為GitHub的術語，都是關於會話驅動的開發。 通過將您的工具引入您的對話，並使用修改後的關鍵插件和腳本的聊天機器人，團隊可以自動完成任務和協作，更好，更便宜和更快速地工作。
[完]
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