Huvitav arutelu toimub tehisintellekti mõju üle tarkvaratehnikale.
Mõned inimesed arvavad, et arenenud AI-süsteemid, nagu ChatGPT, asendavad enamiku arendajate töökohti. Teised arvavad, et tehisintellekt parandab arendaja kogemusi, hoolitsedes põhiülesannete eest.
Igal juhul on AI siin, et jääda. Selle asemel, et AI pärast muretseda, saate oma oskusi lihvida, et sellega koos töötada. Siin on mõned oskused, mida saate õppida, et tarkvaraarenduses asjakohasena püsida.
1. Tarkvara disain
Tarkvara disain on tarkvarasüsteemi erinevate komponentide kujundamise protsess. See illustreerib, kuidas komponendid interakteeruvad ja koordineerivad, et luua eeldatav kasutajakogemus.
Tarkvara kujundamise protsess on dünaamiline ja ainulaadne, kuna see on rakenduseti erinev.
Tarkvara disain võimaldab arendajatel tarkvara arendusprotsessi põhjalikult uurida. See hõlmab süsteemi arhitektuuri, rakenduste, navigeerimise ja andmebaasihaldussüsteemi analüüsimist.
Pärast analüüsi koostavad arendajad kavandi, mis koondab kõik. Need hõlmavad samme, mooduleid, eesmärke ja komponente. Disain näitab ka turundusstrateegiaid ja tarkvara arendamise ajakavasid.
Tarkvarakujundus võimaldab arendajatel muuta äriplaanid tarkvaratoodeteks või teenusteks. AI ei ole veel piisavalt arenenud, et selliseid kontseptsioone käsitleda.
2. Süsteemi arhitektuur
Süsteemi arhitektuur on süsteemi struktuurne disain. See hõlmab komponente, nende seoseid ja selle kujundamise põhimõtteid. See on veel üks loominguline disainiprotsess, mis aitab arendajatel luua väga skaleeritavaid rakendusi.
Süsteemi arhitektuur keskendub üldisele struktuurile. See näeb ette valikuid ja otsuseid, mis säilitavad kvaliteeti. Kui tarkvara disain keskendub funktsionaalsetele nõuetele, siis süsteemi arhitektuur käsitleb mittefunktsionaalseid nõudeid.
Mittefunktsionaalsed nõuded käsitlevad süsteemi edasist eluiga. Need võivad lahendada selliseid probleeme nagu rakenduse hooldatavus, skaleeritavus, töökindlus ja süsteemi tõhusus.
Ilma täpselt määratletud arhitektuurita kasutavad arendajad traditsioonilisi süsteeme, mida on keeruline rakendada ja skaleerida. Disainimata arhitektuurid põhjustavad korrastamata lähtekoodi ja kehvad suhted komponentide vahel. Sellised süsteemid on altid vigadele.
Ilma ametliku arhitektuurita rakendusi on lihtne murda ja neid on raske skaleerida. Süsteemi arhitektuur muudab rakenduse omaduste kindlaksmääramise lihtsaks. Oluline on mõista komponente ja kogu süsteemi täielikult.
Arhitektuur aitab vastata põhilistele küsimustele rakenduse hoolduse kohta. Need hõlmavad päringuid selle kohta, mida eelistada ja mida vähendada. Prioriteetide seadmine aitab vähendada mittevajalike funktsioonide ja komponentide üleprojekteerimist. Arhitektuur käsitleb ka piiranguid. Need võivad olla õigusvastavus, kulud, turg ja standardid.
3. Andmebaasi disain
Andmebaasi kujundamine on andmemudelite loomise loominguline protsess. See hõlmab ka andmebaasisuhete loomist ja piirangute analüüsimist. AI muudab piirangute analüüsimise lihtsamaks. Kuid andmebaaside üldine struktuur ja kujundus on rakenduseti erinev.
Andmebaasi insenerid peab haldama ja haldama süsteemide andmebaase sõltuvalt erinevatest olukordadest, et aidata andmeid hallata. Hästi struktureeritud andmebaasidel on järgmised eelised:
- Likvideerige üleliigsed andmed ja säästke kettaruumi.
- Säilitage andmete terviklikkus ja andmete täpsus.
- Lihtne juurdepääs andmetele sisemiseks ja väliseks jagamiseks.
Andmebaasi kujundamise protsess hõlmab süsteeminõuete analüüsi. See hõlmab andmebaasi eesmärgi kindlakstegemist. Täpsemalt määrab see andmebaasi tabelid ja nende komponendid. Samuti analüüsib ja korrastab andmebaasi seoseid.
Kõik need mõisted on rakenduseti erinevad. Andmebaasi struktuur võib aja jooksul muutuda, kui süsteem suureneb või väheneb.
4. Tarkvara silumine
Tarkvara analüüsimine probleemi põhjuse väljaselgitamiseks on oskus, mida tehisintellekt peab veel kasutama. Arendajad peavad siiski õppima, kuidas probleeme tuvastada ja lahendada, kui need tekivad.
AI võib aidata silumise ajal võimalikke lahendusi pakkuda. Seejärel saavad arendajad otsustada, kuidas lahendusi kõige paremini rakendada.
Arendajad peavad õppima kasutama erinevat tarkvara ja vahendeid kiireks silumiseks. Vigade tuvastamine, ootuste kinnitamine ja süsteemitõrgete kõrvaldamine on olulised oskused.
Sellelt Udacity tarkvaraarenduse kursuselt leiate häid näpunäiteid silumisprotsessi käsitlemiseks:
Tekstiredaktoritel, IDE-del ja operatsioonisüsteemidel on silumise hõlbustamiseks sisseehitatud funktsioonid. Arendajad saavad nende keerukate rakendusprobleemidega tegeleda, samal ajal kui AI hoolitseb põhifunktsioonide eest.
5. Tarkvara turvalisus
Tarkvara turvalisus on endiselt probleem, isegi turvaliste süsteemide ja tavade ilmnemisel. Kuna ettevõtted juurutavad rohkem rakendusi, on küberrünnakute arv suurenenud.
Turvalise ja turvalise tarkvara loomine on arendajatele endiselt peavalu. Kliendid investeerivad palju ressursse, et tagada nende süsteemide ohutus. See hõlmab kogenud kübertehnikute palkamist ja tarkvara hankimist, mis piirab süsteemide rünnakuid.
Kuigi küberrünnakute vastu võitlemiseks on olemas seadused ja teadlikkuse tõstmise kampaaniad, on need endiselt levinud. Ka küberkurjategijad on oma tehnoloogiat edasi arendanud. Arendajad peavad kursil püsima ja ohtude vastu turvalisust uuendama. Üks rikkumine võib süsteemi ja selle komponente oluliselt mõjutada.
Kui inimeste sõltuvus tarkvarast kasvab, kasvavad ka ohud. Häkkerid on muutunud süsteemi haavatavuste testimisel vastupidavaks. Küberturvalisus on praegu rohkem kui kunagi varem arendajate jaoks kohustuslik oskus. Tuleb tagada, et kõik süsteemid oleksid uute ohtude eest kaitstud.
6. Programmeerimisoskus
AI-programmid kasutavad põhiprogrammide kirjutamiseks populaarseid kontseptsioone. Nende programmid käsitlevad seda, mis võrgus juba olemas on. Kuid kui tegemist on keerulise programmeerimisega, peab tehisintellekt siiski edasi liikuma. See peab leidma lahendusi uutele inseneriprobleemidele.
See annab arendajatele edumaa, kui nad arendavad oma programmeerimisoskusi. Arendajad saavad neid oskusi kasutada probleemide ettenägemiseks ja lahenduste leidmiseks. See suurendab tarkvaraarenduse loovust.
Kuidas saate AI-d vastu võtta?
AI mõju tarkvaraarenduses on revolutsiooniline. Kuid kas see võib arendajaid asendada? Mitte veel. Kuid arendajad saavad täna töötada koos tehisintellektiga.
Kuigi tehisintellekt hoolitseb korduvate põhiülesannete eest, saavad arendajad keskenduda keerukatele probleemidele. See võimaldab arendajatel oma arendusprotsessis oma loomingulist potentsiaali suurendada.
AI võib kiirendada tarkvaratehnoloogia protsessi, vähendades samal ajal tegevuskulusid. Kui see on arvutiteadusesse kaasatud, võib see tehnoloogiat oluliselt edendada.
Uute oskuste omandamine tuleb arendajatele kasuks. Tehisintellektiga töötamine suurendab nende arenduskogemust ja parandab väljundi kvaliteeti. See on võit kõigile.
