在开发微服务架构中使用Java作为开发语言，那么开发框架使用Spring Framework往往是首选。在前端的世界里，jQuery由于简单、易用，在项目过程中往往能够较好满足需求，使得其一直很坚挺。大数据技术应用开始普及，但应用场景相对单一本次调研数据显示，78%的企业在进行大数据相关的开发和应用。
这个比例与2015年、2016 相比，有了非常大的提升。此外，随着云计算技术的成熟及广泛应用和出于对数据安全性的考虑，在大数据平台构建方式上，2017年有4成企业选择私有云解决方案来部署大数据应用。大数据时代，大数据所蕴含的价值已经毋庸置疑，然而许多企业却不知道如何获取大数据的价值、如何让大数据应用落地。
目前大约57%的企业对大数据的应用更多仍体现在统计分析、报表及数据可视化上。不过，Spark、Redis和Kafka已经基本成为了企业大数据平台通用技术组件。其中，Spark是企业大数据平台中使用最普遍的组件，Redis和Kafka则是最普遍使用的消息队列和数据采集技术组件。超7成企业利用云平台已经开发应用或正在开发应用云计算已经相当普及。
调研数据显示，有83%的企业正在使用云服务，相较2016年有非常大的提升。仅有不到1成左右的企业对云计算平台基本不了解或者无意使用，75%的企业利用云平台已经开发应用或正在开发应用。在当前的国内公有云平台市场中，阿里云服务以64%的使用率遥遥领先于其他云服务厂商，排在首位。其次是腾讯云服务，使用率为14%。
在具体应用上，企业在虚拟机、网络存储、负载均衡方面应用云计算较为普遍，使用率分别是48%、39%、33%。此外，基于Docker或OpenStack是当前云平台部署的两种主流框架。不过，安全问题仍是企业选择公有云服务时最大的顾虑，也是进行云技术相关开发时的最大难题。由于成熟的传统安全方案并不能直接套用到云环境中，企业在部署私有云平台时如何设计和实施安全方案，企业在使用公有云时如何确信服务商对数据做了足够的安全保护......随着云技术得到越来越广泛的应用，这些都是云厂商和服务商未来必须直面的问题。
区块链技术刚刚兴起，仅1成开发者有应用或准备应用区块链作为近年来兴起的技术，当前应用相对较少。调查显示，正在用或者准备用区块链技术解决技术问题的人群仅占受访者的10%，有20%的人对区块链完全不了解。现阶段，区块链从技术上讲还是属于后端架构类，因此迄今为止从事过与区块链技术相关的开发工作的人员，也都是这个领域的从业者。
其他方向，如：测试、UI/UE、数据分析等，则由于系统形态和行业渗透度的原因，最多只做到听说/了解过这项技术的程度，在日常工作中都很难直接参与。比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台。据调查，开发者正在使用的区块链平台中，比特币和以太坊分别占23%、17%。Python和Java则是区块链的主流开发语言，分别占19%、18%。
在核心应用的开发中，Java使用更为普遍，占39%，Python其次，占28%。从核心开发者的角度看，应用开发仍然是Java为主。因为即使开发区块链相关应用，仍然会有很大一部分在传统技术栈上。对于目前的区块链技术来说，缺少开发经验、技术资料以及落地的应用和场景是当前区块链开发的主要挑战，此次调研中分别占56%、54%、50%。
不过，区块链与大数据、云计算、物联网行业的结合普遍被看好，分别占63%、57％、53%。超7成开发者表示会考虑1年内会进入区块链行业。人工智能技术受到热烈关注，应用前景广阔但任重道远当前AI/机器学习/深度学习的普及率还偏低，但发展潜力很大。本次调研数据显示，已经使用AI技术的开发者仅占15%。不过，40%表示正在尝试用AI/机器学习/深度学习来处理数据，只有25%的开发者表示完全没有人用过。
在技术应用方面，TensorFlow是人工智能领域主流深度学习框架，使用普及率达到48%。此外，传统机器学习方法在开发者中的使用量接近2/3。而CNN类、RNN类深度学习模型也同样火热。而随着人工智能的火爆，对机器学习/深度学习算法、数据分析的岗位需求也越来越大。调查显示，目前机器学习/深度学习算法工程师、数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位从业人员更多，分别占18%、17%。
然而最急缺的岗位也是机器学习/深度学习算法工程师、数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位。58%的开发者表示其团队急缺机器学习/深度学习算法工程师，45%表示急缺数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位。这种势头下，各种人工智能相关培训也是风生水起。但是调查显示，开发者更愿意通过自学的方式学习AI/机器学习/深度学习技术，占比68%。
