В новом отчете о состоянии развития Java показывается, что недостаточное количество инструментов и длинных перераспределений являются самыми большими барьерами производительности для 53% разработчиков Java, в то время как использование инструментов ИИ растет среди разработчиков Java.
Perforce Software, DevOps и Java Dev Tool Company, на этой неделе выпустила результаты своего последнего ежегодного обследования сообщества Java, отчета о производительности Java Developer Java 2025, в котором цитировались эти проблемы и другие.
Влияние ИИ
ИИ оказал четкое влияние на разработку Java, так как только 12% респондентов заявили, что они не используют инструменты искусственного интеллекта для разработки Java, а еще 12% работают в компаниях, которые не позволяют инструментам искусственного интеллекта — это увеличивается до 16% в корпоративных средах.
Кроме того, в отчете показано, что лучшие инструменты для разработчиков Java включают CHATGPT (52%), а также инструменты для ИИ-специфических для разработчиков, включая инструменты GitHub Copilot (42%) и IDE интегрированные инструменты искусственного интеллекта (25%). В отчете говорится, что респонденты для предприятия предпочтительны, специфичные для разработки инструментов ИИ, с Github Copilot в лидере на 52% для этого подмножества.
Возникла в области использования искусственного интеллекта для Java Devs
Что касается вариантов использования, респонденты заявили, что они, скорее всего, обратятся к инструментам искусственного интеллекта для завершения кода (60%) и рефакторинга (39%). Обнаружение ошибок (30%), генерация документации (28%), помощь отладки (26%) и автоматическое тестирование (21%) также были ключевыми вариантами использования.
«Ассистенты по кодированию ИИ поправляются с каждым месяцем. Разработчики, которые попробовали ИИ несколько месяцев назад, могут подумать, что это раздражает или мешает. Мой совет — продолжать пробовать инструменты искусственного интеллекта как минимум один раз в квартал », — сказал Род Коуп, технический директор Perforce Software, в своем заявлении.
Согласно исследованию, «разработчики могут выбирать между плагинами искусственного интеллекта для выбора IDE, например, GitHub Copilot, встроенным помощником IDE, таким как помощник AI Jetbrains, или новая IDE, которая построена с нативной интеграцией искусственного интеллекта, такой как курсор. Недостаточно просто использовать инструменты искусственного интеллекта; Ваш бизнес должен использовать правильные инструменты ИИ. И то, что правильно, постоянно меняется в зависимости от варианта использования и изменений алгоритма. Сегодня это может быть агент, такой как Виндсерф, но завтра это может быть чем -то другим ».
Конечно, разработчики Java активно используют AI для завершения кода, варианта использования и практики, которые быстро стали строгостью среди всех разработчиков благодаря огромным успехам, сделанным моделями трансформатора Genai, при ускорении «Время до кода», — сказал Брэд Шиммин, вице -президент и практическая лидерство для управления данными и аналитической группы в группе Fwurum.
«Тем не менее, я считаю наиболее интересным в этом отчете Perforce, так это значительный процент (39%) разработчиков, которые обращаются к ИИ для более сложных вариантов использования управления кодом, таких как рефакторинг», — сказал Шиммин новый стек. «Опять же, это свидетельствует как о качестве современных кода, подкованных к кодовым моделям (LLMS), которые теперь способны проглотить полномодовой репозиторий в рамках подсказки пользователя. Но также является сильным сигналом, что необходимо сделать больше, чтобы помочь разработчикам (и компаниям в целом) построить более чистый код, который не требует тяжелого подъема в будущем в поддержку будущих улучшений и изменений требований бизнеса.
«Можем ли мы передать наши кодовые базы в ИИ не только для разработки, но и для технического обслуживания и уточнения? Не сегодня, за исключением более ограниченных вариантов использования. Но завтра? Я думаю, что с такими инновациями, как рассуждение о времени тестирования и агентские, автономные рабочие процессы искусственного интеллекта, есть надежда ».
Как правило, инструменты ИИ принимаются, когда разработчики сталкиваются с давлением, чтобы «делать больше с меньшими затратами», а 50 % респондентов включили инструменты ИИ в свой рабочий процесс. Тем не менее, ИИ не решил все проблемы производительности, так как 53% все еще цитируют длинные перераспределения и недостаточные инструменты разработки в качестве самых больших барьеров.
Точка перегиба
Данные показывают, что развитие Java находится в точке перегиба, где принятие ИИ становится стратегической необходимостью, а не просто технической новизны, по словам Коупа.
Действительно, недавний опрос Azul Systems показал, что Java является новым языком для разработки приложений ИИ.
«Растущая роль Java в искусственном интеллекте становится все более очевидной: 50% организаций используют Java для создания функциональности ИИ, превосходящих как Python, так и JavaScript для разработки ИИ среди предприятий, ориентированных на Java»,-говорится в отчете.
Саймон Риттер, заместитель технического директора Azul Systems, сказал новому стеку, основанный на исследованиях Azul, включая недавний опрос разработчиков Java, Java может посягать на лидерство Python, используемое для разработки ИИ в течение полутора лет.
«В кругах разработчиков хорошо известно, что Java лучше для разработки приложений для искусственного интеллекта предприятия с учетом лучшей масштабируемости и производительности, но сейчас Python опередиет Java своими библиотеками и другой инфраструктурой для поддержки разработки ИИ», — сказал Риттер. «Тем не менее, предприятия понимают, что Java является лучшим выбором для развертывания на уровне предприятия. Мы, вероятно, увидим Java Outs Python в течение следующих 18 месяцев до 3 лет ».
Переход на версии LTS
Между тем произошел массовый переход к версиям JDK с долгосрочной поддержкой (LTS), так как 61%респондентов говорят, что они используют Java 17 с 45%с использованием Java 21. Кроме того, ландшафт IDE меняется, поскольку IntelliJ Idea возглавляет поле (84%), но против Code (31%) обогнал Eclipse (28%) в качестве развития 28%) в качестве развития.
Другие вызовы Java
Кроме того, в отчете указывалось, что другие важные проблемы для разработчиков Java включают недостаточную документацию (41%), проблемы связи между командами (38%), неправильные сроки (32%) и оборот разработчиков (26%).
Благодаря документации и проблемам общения среди ведущих препятствий для производительности разработчиков, шести препятствий спросили о «недостаточных инструментах разработчика» получили наименьшее количество голосов (24%). «Неудивительно, что меньше компаний добавляют бюджет для этого», — сказал Лоуренс Хехт, директор по исследованиям TNS.
Между тем, времена перераспределения также были названы как проблема на 29%. По словам Хехта, время развертывания сильно различается. Он отметил, что перераспределение удаленного, контейнерного и облачного развития среды для развития облака более чем в два раза больше, чем на местном уровне (52% против 23%).
Добавление ресурсов Java
Кроме того, в отчете говорится, что в 2025 году меньше компаний добавляют ресурсы для развития Java.
По словам Хехта, это «стекло наполовину пустое», но 52% по -прежнему планируют добавить больше разработчиков Java в этом году.
Кроме того, в 2025 году 51% респондентов заявили, что их компании планируют добавить разработчиков Java в следующем году, 16% не планировали добавить какую -либо чискую частную частную час, а 32% не были уверены, говорится в отчете.
Аналогичным образом, «респонденты спросили, планируют ли их компании увеличить бюджет своего разработчика на 2025: 34% сказали да, в то время как 21% сказали, что не будет увеличения бюджета инструментов, а 45% не были уверены», — говорится в отчете. «Это резкое снижение с 2024 результатов по тому же вопросу, когда 60% респондентов заявили, что они планируют добавить разработчиков Java в следующем году, и 42% заявили, что намеревались увеличить бюджет своего разработчика».
Самый большой барьер
Более того, в то время как «помощники ИИ и тому подобное могут в настоящее время воровать заголовки, имейте в виду, что 53% респондентов сказали, что длинные перераспределения и недостаточные инструменты разработки являются их самым большим барьером для производительности», — говорится в отчете.
Perforce опросил 731 разработчиков, руководителей команд, менеджеров и руководителей, которые работают в Java о своей текущей среде развития Java, планах на будущее их команды, проблемы производительности и многое другое.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дэррил К. Тафт охватывает DevOps, инструменты разработки программного обеспечения и проблемы, связанные с разработчиком из своего офиса в районе Балтимора. Он имеет более чем 25 -летний опыт работы в бизнесе и всегда ищет следующий совок. Он работал … читайте больше от Дэррила К. Тафта
