Programowanie

Backend development - najlepsze technologie i dobre praktyki w 2023

Autor Adam Pawlak
Adam Pawlak19.09.20237 min.
Backend development - najlepsze technologie i dobre praktyki w 2023

W dzisiejszych czasach tworzenie nowoczesnych aplikacji webowych wymaga dogłębnej wiedzy na temat aktualnych trendów i najlepszych praktyk w zakresie backend development. Wybór odpowiednich języków programowania, frameworków, baz danych i narzędzi może znacząco wpłynąć na wydajność, skalowalność i bezpieczeństwo tworzonego oprogramowania. W niniejszym artykule przyjrzymy się bliżej kluczowym aspektom backend development w 2023 roku.

Języki programowania backendu

Python - popularność i zalety

Python pozostaje niekwestionowanym liderem wśród języków programowania backendu. Jego popularność wynika z prostej, czytelnej składni, bogactwa bibliotek i frameworków oraz wsparcia dla paradygmatów programowania obiektowego, imperatywnego i funkcyjnego. Python świetnie nadaje się do tworzenia aplikacji webowych, przetwarzania danych, sztucznej inteligencji i wielu innych zadań. Do jego głównych zalet należą: czytelność kodu, wysoka produktywność, obszerna standardowa biblioteka oraz społeczność developerów.

Java - dojrzałość i stabilność

Java to dojrzały i sprawdzony język programowania, szeroko stosowany w dużych przedsiębiorstwach. Odznacza się stabilnością, bezpieczeństwem i bogactwem ekosystemu. Aplikacje Javy działają na wielu platformach dzięki JVM. Język idealnie nadaje się do tworzenia rozbudowanych systemów backendowych. Jego mocne strony to m.in. obsługa programowania obiektowego, rygorystyczna kontrola typów, automatyczny garbage collector oraz wsparcie dla współbieżności. Jest to solidny wybór przy tworzeniu korporacyjnych systemów i aplikacji wymagających niezawodności.

JavaScript (Node.js) - uniwersalność

Node.js umożliwia pisanie kodu backendu w popularnym języku JavaScript. Dzięki temu cała aplikacja webowa może być napisana w jednym języku. Node charakteryzuje się asynchronicznym, zdarzeniowym podejściem, co czyni go wydajnym przy obsłudze wielu żądań. Jest stosunkowo lekki i szybki. Ekosystem Node zawiera setki modułów rozszerzających jego możliwości. Platforma sprawdza się przy mniejszych projektach, gdzie liczy się szybkość developmentu. Uniwersalność JavaScript to główna zaleta Node.js.

Frameworki backendowe

Django - kompletny web framework Pythona

Django to popularny web framework napisany w Pythonie, posiadający bogaty zestaw funkcji. Pozwala szybko tworzyć nowoczesne, bezpieczne aplikacje webowe. Obejmuje m.in. system szablonów, mapowanie adresów URL, autentykację użytkowników, mapowanie obiektowo-relacyjne i panel administracyjny. Django promuje ponowne wykorzystanie kodu i zawiera wiele gotowych bibliotek. Jest elastyczny i skalowalny. To świetny wybór przy tworzeniu nowych projektów webowych w Pythonie.

Spring - potężny ekosystem Javy

Spring to najpopularniejszy framework aplikacji webowych oparty o Javę. Dostarcza infrastrukturę pozwalającą na tworzenie enterprise apps. Silnie wspiera programowanie sterowane zdarzeniami, pozwalając luźno powiązać komponenty aplikacji. Spring zawiera moduły takie jak Spring MVC, Spring ORM czy Spring Security. Backend oparty o Springa cechuje się elastycznością, testowalnością i luźnym powiązaniem elementów. To dobry wybór przy tworzeniu dużych systemów korporacyjnych w Javie.

Express.js - minimalistyczny framework Node.js

Express.js to popularny, minimalistyczny web framework bazujący na Node.js. Ułatwia tworzenie szybkich, lekkich aplikacji webowych. Obejmuje podstawowe funkcje routing HTTP, obsługi żądań i odpowiedzi. Jest rozszerzalny poprzez middleware. Dzięki niewielkiej liczbie wbudowanych funkcji pozwala na dużą elastyczność i kontrolę. Express świetnie sprawdza się przy mniejszych, szybkich aplikacjach webowych opartych o JavaScript. Jest dobrym punktem startowym do Node.js.

Bazy danych

Relacyjne - SQL, PostgreSQL, MySQL

Relacyjne bazy danych oparte o język SQL, takie jak PostgreSQL czy MySQL, pozostają popularnym wyborem przy projektach webowych. Oferują sprawdzone mechanizmy zapewniające integralność danych, skalowalność oraz wysoką wydajność. SQL umożliwia zaawansowane zapytania i raportowanie danych. Do zalet SQL należą: dojrzałość technologii, stabilność, bogactwo funkcji i elastyczność. Jest to dobry standard przy większości typów aplikacji webowych.

Nierelacyjne - MongoDB, CouchDB

Bazy danych nierelacyjnych NoSQL takie jak MongoDB czy CouchDB są dobrym rozwiązaniem, gdy potrzebna jest elastyczność schematu, horyzontalna skalowalność oraz prosta replikacja. Dokumentowe bazy MongoDB są popularne przy aplikacjach o zmiennych danych. Z kolei CouchDB sprawdza się przy aplikacjach kolaboracyjnych dzięki wbudowanej synchronizacji. Bazy nierelacyjne to dobra alternatywa dla SQL przy określonych typach projektów.

Grafowe - Neo4j, OrientDB

Bazy danych grafowych takie jak Neo4j czy OrientDB są przydatne przy aplikacjach operujących na powiązanych ze sobą danych. Umożliwiają modelowanie złożonych relacji i efektywne wykonywanie zapytań opartych o te relacje. Znajdują zastosowanie m.in. w sieciach społecznościowych, mapach zależności czy analizie ścieżek użytkowników w aplikacji. Bazy grafowe to dobra opcja przy problemach wymagających analizy powiązań.

Chmura i konteneryzacja

Backend development - najlepsze technologie i dobre praktyki w 2023

AWS, Azure, GCP - chmury dla backendu

Chmury obliczeniowe takie jak AWS, Azure czy GCP dostarczają elastycznych zasobów do uruchamiania aplikacji backendowych. Umożliwiają szybkie skalowanie, wysoką niezawodność oraz zmniejszają koszty utrzymania infrastruktury. Usługi serverless pozwalają uruchamiać kod bez martwienia się o serwery. Chmura to obecnie standard przy deployowaniu większości aplikacji webowych. Usługi takie jak AWS Lambda czy Azure Functions ułatwiają tworzenie skalowalnego backendu.

Docker - konteneryzacja aplikacji

Docker umożliwia pakowanie aplikacji wraz z ich zależnościami do lekkich, przenośnych kontenerów. Ułatwia to ich uruchamianie w różnych środowiskach. Konteneryzacja pozwala na szybkie skalowanie i wdrażanie oprogramowania. Docker jest obecnie standardem przy tworzeniu nowoczesnych aplikacji backendowych. Integruje się z większością platform chmurowych. Pozwala na izolowanie i ustandaryzowanie środowisk programistycznych.

Kubernetes - orkiestracja kontenerów

Kubernetes służy do automatycznego wdrażania, skalowania i zarządzania kontenerami Docker. Pozwala na łatwe tworzenie rozproszonych aplikacji opartych o mikrousługi. Integruje się z wiodącymi platformami chmurowymi. Kubernetes zapewnia mechanizmy balansowania obciążenia, autonaprawy, automatycznego skalowania i rolling update. To obecnie najpopularniejsze narzędzie do orkiestrowania kontenerów w środowiskach produkcyjnych.

Bezpieczeństwo backendu

Uwierzytelnianie i autoryzacja

Prawidłowe uwierzytelnianie użytkowników i kontrola dostępu za pomocą autoryzacji są kluczowe dla bezpieczeństwa aplikacji backendowych. Należy unikać przechowywania haseł w postaci jawnej, stosując bezpieczne hashowanie i sole. Dobrym rozwiązaniem są standardy OAuth i OpenID Connect. Należy ograniczyć dostęp do zasobów tylko do autoryzowanych użytkowników poprzez ACL lub role. Odpowiednia architektura uwierzytelniania i autoryzacji chroni dostęp do danych i funkcji backendu.

Szyfrowanie danych

Ważnym elementem bezpieczeństwa aplikacji backendowych jest szyfrowanie poufnych danych zarówno podczas transmisji, jak i przechowywania. Protokoły takie jak TLS chronią wymianę danych, natomiast metody szyfrowania po stronie serwera (np. z AWS KMS) pozwalają zabezpieczyć dane spoczywające. Szyfrowanie danych wrażliwych powinno być standardem przy projektowaniu bezpiecznego backendu.

Zapobieganie atakom - DDoS, SQL Injection

Należy przeciwdziałać typowym atakom na aplikacje backendowe takim jak DDoS, SQL Injection czy XSS. Dobrym rozwiązaniem jest stosowanie firewalli WAF, intrusion detection/prevention, ograniczanie dostępu do API oraz zasad bezpiecznego kodowania jak unikanie SQL Concatenation. Testy penetracyjne pomagają identyfikować luki w zabezpieczeniach. Wykrywanie i zapobieganie atakom to klucz do bezpiecznego backendu.

Testowanie i monitorowanie

JUnit, Selenium - testy jednostkowe i funkcjonalne

Gruntowne przetestowanie kodu backendu jest kluczowe przed wdrożeniem aplikacji. Testy jednostkowe (np. z JUnit) pozwalają weryfikować działanie poszczególnych komponentów. Testy integracyjne i funkcjonalne (np. Selenium) sprawdzają zachowanie całego systemu. Automatyzacja testów pozwala na szybkie wychwytywanie błędów oraz usprawnia development. Dobre pokrycie testami zwiększa jakość backendu.

Nagios, Datadog - monitorowanie wydajności

Narzędzia do monitorowania wydajności jak Nagios czy Datadog dają wgląd w kluczowe metryki backendu w środowisku produkcyjnym. Pozwalają szybko wykryć wąskie gardła, spadki wydajności i awarie, a także ustawiać alerty. Monitorowanie Kubernetes i usług serverless jest kluczowe przy skalowalnych aplikacjach w chmurze. Ciągła analiza wydajności pozwala utrzymać backend w dobrej kondycji.

Logowanie, analiza logów

Logowanie zdarzeń aplikacji oraz analiza logów daje wgląd w jej działanie i pomaga debugować błędy. Dobre praktyki obejmują rejestrowanie requestów/response'ów, debugowania, błędów i wyjątków wraz z kontekstem. Narzędzia jak

Podsumowanie

Podsumowując, tworzenie nowoczesnego i bezpiecznego backendu wymaga dobrej znajomości aktualnych trendów w zakresie języków programowania, frameworków, baz danych, chmury i konteneryzacji. Python, Java i JavaScript to obecnie najpopularniejsze języki wykorzystywane na backendzie. Frameworki takie jak Django, Spring i Express.js dostarczają gotowych struktur i narzędzi ułatwiających szybki rozwój. Chmura i konteneryzacja z Docker i Kubernetes pozwalają łatwo skalować aplikacje. Istotne są również kwestie bezpieczeństwa, testowania i monitorowania wydajności. Stosowanie się do dobrych praktyk w tych obszarach pozwala tworzyć backend spełniający wymagania nowoczesnych aplikacji webowych.

Najczęstsze pytania

Wybór języka zależy od specyfiki i skali projektu. Małe aplikacje - JavaScript/Node.js. Średnie i duże - Java lub Python. Przy wydajności kluczowa - Java. Przy szybkim prototypowaniu - Python.

Django dla Pythona, Spring dla Javy i Express dla Node.js to aktualnie najpopularniejsze i najbardziej kompletne rozwiązania. Dobór zależy od języka i wymagań projektu.

Przy standardowych strukturach danych sprawdzają się relacyjne SQL. Przy nieregularnych i zmiennych schematach lepiej NoSQL. Bazy grafowe przy modelowaniu złożonych relacji.

Polecane są serwery bezobsługowe (serverless) z AWS Lambda, Azure Functions lub GCP Cloud Functions. Przy kontenerach - Kubernetes na AWS, Azure lub GCP.

Stosować uwierzytelnianie, autoryzację i szyfrowanie danych. Przestrzegać dobrych praktyk kodowania. Regularnie skanować podatności i testy penetracyjne. Monitorować ruch i wykrywać ataki.

Oceń artykuł

rating-outline
rating-outline
rating-outline
rating-outline
rating-outline
Ocena: 0.00 Liczba głosów: 0

5 Podobnych Artykułów:

  1. Testowanie i debugowanie kodu w Pythonie - poradnik dla początkujących
  2. Czy laptop gamingowy jest w porządku dla zastosowań sztucznej inteligencji?
  3. 1000 zł Jan Paweł II 1982 - Cena i informacje o srebrnej monecie
  4. Komentarz do zdjęcia - Słodkie i śmieszne komentarze dla dziewczyny
  5. Kartki z życzeniami na święta Bożego Narodzenia
Autor Adam Pawlak
Adam Pawlak

Cześć, jestem Adam, a witajcie na moim blogu o programowaniu! Tutaj znajdziesz wiele przydatnych informacji, porad i inspiracji związanych z fascynującym światem kodowania i rozwoju oprogramowania.

Udostępnij post

Napisz komentarz

Polecane artykuły

Laptopy do programowania w Pythonie
ProgramowanieLaptopy do programowania w Pythonie

Wybierz odpowiedni laptop do programowania w Pythonie. Odkryj kluczowe cechy najlepszych laptopów do programowania, takich jak wydajny procesor, pamięć RAM i czas pracy na baterii. Poznaj przewodnik, który pomoże Ci wybrać idealny sprzęt dla Twoich potrzeb kodowania.