甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一

在正式邁入2020年之際，甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化：

預測1：90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化

自主資料庫(Autonomous Database)的普及，將改變技術人員需大量時間處理的日常工作，例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測，90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化，工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如，自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料，自動以視覺化方式，圖形、圖表和動畫等，呈現數百萬個資料點，讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表，能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信，在雲端的推動下，這些先進技術將日益普及，走向主流。

預測2：雲端共用的敏感性資料將擴增600倍

如今，70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲，也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中，而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式，確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而，由於網路安全人員嚴重短缺，企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此，為了防範層出不窮的網路攻擊，企業的最佳選擇是部署自主系統，將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。

預測3：幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術

透過改變企業接收、管理和保護資料的方式，人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示，如今許多企業已經意識到，並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。

預測4：絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術

如今智慧自動化系統運用於各行各業，推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域，日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限，並推動採用新興技術。其中，區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能，也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰，使全球性的供應鏈，物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗，例如藉助3D的呈現方式，技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度，以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。

預測5：流程的自動化將擁有更多個人化體驗

甲骨文認為，人工智慧和自主技術持續深入工作場所，簡化企業日常業務流程，讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如，自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程；據預測，2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景，幫助人力資源團隊找到最合適的人選；聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔，讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。

預測6：80%的大城市將使用物聯網技術，開啟智慧城市計畫

物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年，80%的大城市將運用物聯網資料，開啟智慧城市計畫。長遠來看，物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任，有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低，許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源，進一步提高安全性和透明度。除了上述例子，智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。

預測7：資料科學自動化程度不斷提高

利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術，資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值，企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢，到2025年，資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是，隨著AI和機器學習技術不斷發展，越來越多的資料科學工作都將自動化，從而大幅提高技術人才的工作效率。此外，隨著AI系統不斷升級，它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋，進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。

預測8：AI機器的興起將催生出前所未有的職業

隨著越來越多的機器使用AI與人類互動，它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中，業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面，雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作，但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年，機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂，但從長遠來看，它能夠促進全球經濟發展，讓人們專注於價值更高的工作，並提高人們的生活品質。

預測9：網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜

機器學習技術能幫助企業改善營運，但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路，竊取敏感性資料，而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測，2025年，80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫，現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下，企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來，面對不斷成長的安全威脅，企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式，24小時全天候地確保系統完整性。

預測10：80%的資料將與「物」相關

在未來幾年，大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如，據Forrester預測，駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接，或者干擾工廠製程系統的運行，並用這些設備作為「人質」，要求製造商支付大筆贖金。截至2025年，80%的身份資料將與「物」相關，而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準，且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料，網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式，揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析，企業將能夠提高系統能見度，以進階的自動化水準發現可疑活動。

附圖：甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml

甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一

在正式邁入2020年之際，甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化：

預測1：90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化

自主資料庫(Autonomous Database)的普及，將改變技術人員需大量時間處理的日常工作，例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測，90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化，工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如，自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料，自動以視覺化方式，圖形、圖表和動畫等，呈現數百萬個資料點，讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表，能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信，在雲端的推動下，這些先進技術將日益普及，走向主流。

預測2：雲端共用的敏感性資料將擴增600倍

如今，70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲，也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中，而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式，確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而，由於網路安全人員嚴重短缺，企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此，為了防範層出不窮的網路攻擊，企業的最佳選擇是部署自主系統，將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。

預測3：幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術

透過改變企業接收、管理和保護資料的方式，人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示，如今許多企業已經意識到，並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。

預測4：絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術

如今智慧自動化系統運用於各行各業，推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域，日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限，並推動採用新興技術。其中，區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能，也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰，使全球性的供應鏈，物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗，例如藉助3D的呈現方式，技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度，以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。

預測5：流程的自動化將擁有更多個人化體驗

甲骨文認為，人工智慧和自主技術持續深入工作場所，簡化企業日常業務流程，讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如，自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程；據預測，2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景，幫助人力資源團隊找到最合適的人選；聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔，讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。

預測6：80%的大城市將使用物聯網技術，開啟智慧城市計畫

物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年，80%的大城市將運用物聯網資料，開啟智慧城市計畫。長遠來看，物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任，有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低，許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源，進一步提高安全性和透明度。除了上述例子，智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。

預測7：資料科學自動化程度不斷提高

利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術，資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值，企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢，到2025年，資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是，隨著AI和機器學習技術不斷發展，越來越多的資料科學工作都將自動化，從而大幅提高技術人才的工作效率。此外，隨著AI系統不斷升級，它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋，進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。

預測8：AI機器的興起將催生出前所未有的職業

隨著越來越多的機器使用AI與人類互動，它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中，業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面，雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作，但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年，機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂，但從長遠來看，它能夠促進全球經濟發展，讓人們專注於價值更高的工作，並提高人們的生活品質。

預測9：網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜

機器學習技術能幫助企業改善營運，但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路，竊取敏感性資料，而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測，2025年，80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫，現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下，企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來，面對不斷成長的安全威脅，企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式，24小時全天候地確保系統完整性。

預測10：80%的資料將與「物」相關

在未來幾年，大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如，據Forrester預測，駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接，或者干擾工廠製程系統的運行，並用這些設備作為「人質」，要求製造商支付大筆贖金。截至2025年，80%的身份資料將與「物」相關，而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準，且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料，網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式，揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析，企業將能夠提高系統能見度，以進階的自動化水準發現可疑活動。

附圖：甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。

資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml

[好站分享] GitHub 上的瘋狂 C++ 相關資源清單：Awesome-C++

逛國外網站這麼久，很少碰到有資源齊全到讓我倒抽一口涼氣的...這個作者對 C++ 很有愛啊～～

Awesome-C++，是掛在 GitHub 上的一個 C++ 資源清單。收集了 C++ 相關的函式庫、軟體、書籍、文章...還推薦作者覺得也不錯的其它清單。連結如下：

https://github.com/fffaraz/awesome-cpp

一旦點進去，你會被裡面滿滿的超鏈結，把你的腎上腺素濃度打到最高... XD。如果您平常工作與 C++ 相關，您絕對不能錯過這份清單。我簡單列出一下這份清單有什麼：

(以下文長，是寫給英文苦手的讀者看的。英文沒啥問題的朋友，建議直接看原文即可）

一、函式庫與框架

* 標準函式庫（Standard Libraries）：
C++ 原生函式庫、POSIX、ISO、GNU 各家出品的標準函式庫都有。

* 程式框架（Frameworks）
「框架」比「函式庫」規格大一點。一般來說，「函式庫」幫你把常用的程式寫好，你只要叫用就好了，是一種幫助你加速完工、但並沒帶來任何新功能的一堆程式碼。「框架」則是替原始 C++ 帶來一些令人驚艷的新功能。不過這種分法，並非絕對的。

* 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）相關框架與函式庫
想要催得動這一坨東西，得有點 AI 背景。否則你可能不知道函式庫提供給你「深先搜尋（Depth-first Search）」與「廣先搜尋（Width-first Search）」這些函數怎麼讓那堆冷冰冰的硬體多一點智慧。

* 非同步呼叫所使用的事件佇列（Asynchronous Event Loop）
一般來說，一個程式呼叫另一個程式，「叫人的」得等「被叫的」把事情做完，才能繼續進行下一步。就像一個經理眼睛盯著新手做事、沒辦法回到辦公桌做自己的事一樣，這種模式叫「同步呼叫（Synchronous Call）」。比較好的作法，是你交代完新手該做什麼，就離開回去做自己的事，等新手做完了，再來報告說「我做完了」，這種模式叫「非同步呼叫（Asynchronous Call）」。不過要能做到「非同步」，「叫人者」與「被叫者」之間，得有「事件（Event）」這個機制，讓兩者互相溝通該做的事，以及是否完工。此處提供的，都是讓 C++ 能達成「非同步」機制的函式庫或框架。

* 音效（Audio）相關框架或函式庫
這裡放的，都是讓你的 C++ 能做到讀取音效檔（如：mp3），並用程式碼對該檔進行剪輯、混音...等動作的函式庫或框架。

* 生物（Biology）相關框架或函式庫
這邊的函式庫，可以讓您用 C++ 比對兩條 DNA 序列相似度有多高，或者從一大堆不同樣本的 DNA 中，找出哪條 DNA 與哪條可能有親緣關係...等。

* 命令列（Command Line Interface, CLI）相關框架或函式庫
用這邊的函式庫，可以讓您在命令列跑出一些令人驚艷的效果。如 NCurses 就是一套能在命令列之下，用文字盡量模擬出下拉式選單、按鈕...圖形界面的感覺。

* 壓縮（Compression）相關函式庫
讓您不必瞭解檔案壓縮原理，會叫用相關函數就能做到檔案壓縮。

* 平行處理（Concurrency）相關函式庫
讓 C++ 也能輕易做到同時處理多件事情的函式庫。

* 資料結構相關函式庫（Containers）
提供資料結構內的 B-Tree 與 Hashmaps 等架構，讓 C++ 輕鬆取用。

* 加密（Cryptography）相關函式庫
提供加密解密相關函數。

* 資料庫（Database）相關函式庫
讓 C++ 可以用幾道命令，輕鬆接取 MySQL、MongoDB...等知名資料庫內的資料。

* 除錯、測試、效能（Debug）相關函式庫
雖然原文只用了「Debug」這樣的簡單字眼，但這一區的函式庫包含「單元測試（Unit Test）」、「效能測試（Benchmark）」、「記憶體用量追蹤（Memory Tracking）」等功能的函數。讓您的程式在還沒跑之前，就接受嚴格檢驗，降低發生錯誤的機會。

* 遊戲引擎（Game Engine）
提供一些函數，讓您輕鬆讀入 3D 建模軟體（如：Maya, 3D Studio...）做出來的模型與動畫。並在程式內特定事件（如：碰撞）發生時播放。也提供打光（Shading）、物理函數（如：彈跳、碰撞）...等方便的程式供您取用。這些東西讓您在寫遊戲時，能以更快的效率產出結果。

* 圖形界面（Graphical User Interface, GUI）
讓您用 C++ 建立漂亮的視窗、對話框、核取框、下拉式功能表...等圖形界面。

* 圖形（Graphics）相關函式庫
這部分多與遊戲引擎搭配，提供 2D 圖形處理或 3D 光跡追蹤（Rendering）等「外觀美化」的函數。讓您的遊戲角色或場景，看起來更栩栩如生。

* 影像處理（Image Processing）相關函式庫
包含讀入/繪出各式圖檔（PNG、JPG、GIF...）、光學字元辨識、電腦視覺、讀入/播放各式影片（MP4...）等函數。

* 國際化（Internationalization）相關函式庫
讓您用 C++ 寫出來的程式，可以輕易支援各國語言（當然，各國語言要事先請翻譯社先翻好，這邊只是提供語系切換的機制）。

* 行程間通訊（Inter-Process Communication, IPC）相關函式庫
兩個跑起來的獨立程式（如：兩個執行檔）想在執行過程中交換資料，稱為「行程間通訊」，簡稱 IPC。IPC 雖然不至於難如登天，不過要做到，手續還是很瑣碎的。這邊的函式庫提供好用函數，讓兩個行程交換資料時，變得比較容易。

* JSON 支援相關函式庫
JSON 原文是 JavaScript Object Notation。是一種用「純文字」來表示「資料」的方法。如一筆「李大華、35 歲、手機 0937555666」的資料，用 JSON 表示是這樣的：
[
Name: "李大華",
Age: 35,
Mobile: "0937555666"
]
之後可以讓這樣的資料，流通於瀏覽器與伺服器之間。而 JSON 函式庫，可以快速幫您分析 JSON 表示的資料，將它還原成您要的格式。

* 日誌（Logging）支援函式庫
日誌在「系統稽核」中，是很重要的功能。系統得把「什麼人、等級多高、做了什麼事、何時做的、對哪部分做的、從哪個 IP 過來...」忠實記錄下來。萬一系統出事了，我們就能追查可能是誰搞的。類似「監視器」的功能。這部分的函式庫，可以讓 C++ 輕易做到「日誌」功能，您不用傷腦筋日誌功能該怎麼寫，它已經幫您寫好了。您只要會用就行。

* 機器學習（Machine Learning）相關函式庫
提供如「類神經網路」、「電腦視覺」等進階函式庫，讓您的 C++ 程式有少量人類視覺與思考能力（真的很少量，請不用有太高期待）。

* 數學（Math）相關函式庫
一些線性代數、矩陣運算...等相關數學函數。

* 多媒體（Multimedia）相關函式庫
如：影音串流...等相關函數。

* 網路（Networking）相關函數
提供各種低階網路協定相關函數。如：TCP/IP、HTTP、點對點傳輸、非同步通訊、以及一些與 Facebook 橋接的相關函數。

* 物理模擬（Physics）相關函數
這部分也可以大量用於遊戲程式設計。主要提供一些函數，用來模擬自然界各種物理現象。如水流、風吹、碰撞、彈跳...等。

* 機器人控制（Robotics）相關函數
一堆方便你控制或模擬機器人行為的函數。

* 科學運算（Scientific Computing）
一些在科學上比較用得著的數學運算。如工程數學、傅立葉分析...等。

* 腳本語言控制（Scripting）
包含一些能讓 C++ 與各種腳本語言（JavaScript、PHP、Perl...）橋接的函數。

* 序列化控制（Serialization）
首先解釋一下何謂序列化。序列化可以把程式執行到一半的樣子，如數保存於硬碟中，甚至於可以關機。之後可以把序列化的資料「反序列化」，將它「解凍」還原至記憶體繼續跑，就像當初跑到一半被「冷凍」當下再往下執行一樣。這邊提供許多 C++ 序列化的函式庫。

* 影片處理（Video）
可以讀入/播放各種影片檔的函式庫。

* 虛擬機（Virtual Machines）
這邊提供一些用 C++ 寫出來的「輕量級」虛擬機。所謂虛擬機，是用軟體模擬出硬碟、處理器、記憶體、螢幕，工程師可以在虛擬機內安裝另一個作業系統，就好像安裝作業系統至真實機器一樣。

* 網頁應用軟體框架（Web Application Framework）
集合了一些用 C++ 寫出來的 WWW 伺服器、或開發網頁時用得上的函式庫等。

* XML
如果你希望教會你的 C++ 程式「讀懂」一個 XML 檔在講什麼，這邊提供了一堆 XML 解析器（XML Parser），方便您分析從遠方伺服器傳來的 XML 檔到底想表達什麼樣的資料。

* 其它（Miscellaneous）
一些無法分類的東西，通通塞在這裡。大部分是一些小型的函式庫或 C++ 與其它語言的橋接軟體。

二、C++ 相關軟體

* 編譯器（Compiler）
各類把 C++ 原始碼編成 0 與 1 機械碼的軟體。

* 線上編譯器（Online Compiler）
懶得安裝編譯器的話，現在有一堆線上的編譯器。你上傳原始碼，它會編成機械碼後，丟還個執行檔給你下載。

* 除錯器（Debugger）
一些有名的 C++ 除錯器。當你的程式無法執行時，可以靠它找出到底錯在哪裡。

* 整合式開發環境（Integrated Development Environment, IDE）
IDE 就是把文字編輯器（Editor）、編譯器（Compiler）、除錯器（Debugger）...等軟體整合成一體的軟體。您可以不離開該環境，就能寫碼、編譯、除錯、執行...。

* 軟體建構系統（Build Systems）
簡單說，就是把一些瑣碎動作事先安排好、可以在程式碼修改後，下達一條指令（如：「建構！」），就可全自動一條鞭地從編譯、測試、備份、安裝...一口氣完成的系統。

* 原始碼靜態分析軟體（Static Code Analysis）
丟入原始碼，可以幫你找出哪段程式可能發生錯誤，或者可能造成效能低下。也能找出完全沒被叫用到的原始碼，提醒您刪除。甚至於可以把您的程式碼重排成符合特定格式，統一多人寫碼風格時很有用。

三、其它資源

* API Design 文件
* 有用文章（Articles）
* 推薦書籍（Books）
* 寫碼風格（Coding Style）
* 演講（Talks）
* 影片教學（Videos）
* 有用網站（Web Sites）
* 有用部落格（Weblogs）
* 其它 Awesome C++ 姊妹作（Other Awesome Projects）

四、其它也很棒的清單（Other Awesome Lists）

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