Если прошедшее десятилетие было периодом быстрой цифровизации, то в текущем десятилетии мы будем консолидировать эту трансформацию, продвигая инновации еще более быстрыми темпами.

За прошедшие годы в разработке программного обеспечения произошли значительные революции с разными темами. Было время массового перехода к гибкости, которая способствовала итеративной и совместной разработке. Другая эра началась с микросервисов и API, которые позволили разработчикам создавать приложения меньшего размера и строить с меньшими ресурсами.

 Поэтому, когда мы вступаем в новую эру разработки программного обеспечения с упором на создание более интеллектуального и инновационного программного обеспечения, важно знать, что делают лидеры отрасли.

Поэтому в этой статье рассмотрим исследования с участием технологических лидеров в различных сферах, чтобы определить тенденции наиболее важных мыслей и идей, которые, как ожидается, повлияют на разработку программного обеспечения в 2021 году и в ближайшие годы.

Разработка без кода

No-Code - это подход к разработке программного обеспечения, который не требует или почти не требует навыков программирования. Это позволяет людям, не обладающим знаниями в области программирования, редактировать приложения с помощью перетаскивания и аналогичных визуальных процессов.

Растущая популярность платформ без кода изменит наше представление о программном обеспечении и откроет новые горизонты для целой новой группы «разработчиков».

Для Уэйда Фостера, генерального директора Zapier, разработка без кода - это расширение прав и возможностей. Что касается будущего разработки без кода, он очень оптимистичен и считает, что :

1. Менее чем за год не будет больше кода, чем кодирования продуктов.
2. Первый продукт без кода станет публичным в течение следующих пяти лет.
3. В течение следующих пяти лет больше  будут использовать инструменты без кода.

Он не единственный, кто разделяет эти  надежды. Gartner прогнозирует, что к 2024 году 65% всех разработок приложений будет осуществляться на основе низкого кода, что считается революцией .

Действительно, разработка без кода демократизирует процесс разработки, предоставляя возможность создавать масштабируемые технологические решения гораздо более широкой аудитории и упрощая их использование во всех отраслях. Решения без кода, несомненно, ускорят внедрение инноваций и новых программных продуктов. В конце концов, любой, у кого есть хорошая идея, может начать новый бизнес с хорошо масштабируемым, эффективным и настраиваемым продуктом.

Тестирование и DevOps

Одна из основных тенденций в тестировании программного обеспечения в последнее время - внедрение Agile и DevOps.

Когда Брендана О'Лири, старшего евангелиста по разработке в GitLab спросили, какие передовые методы тестирования он рекомендует, чтобы избежать задержек выпуска, он, сказал : «Чем больше вы сможете консолидировать, автоматизировать и интегрировать тестирование во весь свой поток DevOps, тем больше будут дивиденды ».

Когда тестировщики используют разрозненные инструменты для создания и запуска тестов, а разработчики используют разные инструменты для развертывания продукта, распространение различных инструментов затрудняет организациям создание единого потока DevOps, в котором команды могут легче сотрудничать и обмениваться информацией. В результате эти организации часто сталкиваются с тем, что тестировщики и разработчики дублируют усилия и работают над разными целями.

О'Лири также рекомендует начинать с автоматического тестирования, а не включать его на последних этапах. По его словам, «хотя для начала это может быть предварительное вложение, польза будет в том, что после создания автоматизированной программы тестирования будет намного проще повторять, чем начинать с нуля».

Если у вас есть прочная основа, такая как конвейер развертывания с автоматическим тестированием, гораздо проще интегрировать дополнительные инструменты тестирования для конкретных случаев использования. Именно здесь практики DevOps могут помочь ускорить общий цикл разработки и повысить производительность доставки программного обеспечения .

Программное обеспечение, управляемое данными

Разработка программного обеспечения на основе данных - это развивающаяся методология разработки программного обеспечения, которая способствует использованию данных для инженерного анализа, рефакторинга кода и автоматизированного принятия решений.

По словам Сатья Наделлы , генерального директора и нового председателя совета директоров Microsoft: «В прошлом, когда вы думали о программном обеспечении (разработке), вы думали о людях, пишущих код. В программном обеспечении 2.0 вы обучаете программное обеспечение учиться на данных ». Наделла говорил о переходе к подходу к разработке программного обеспечения, основанному на данных.

Разработка программного обеспечения на основе данных - не новая концепция, но она нашла новые приложения благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и Интернета вещей. Например, популярность Python резко возросла из-за его интеграции с наукой о данных и искусственным интеллектом.

Поскольку разработка на основе данных лучше согласуется с бизнес-операциями, чем традиционные подходы к разработке программного обеспечения, этот метод наверняка получит еще большее распространение, поскольку компании стремятся создавать масштабируемые системы .

Программное обеспечение, управляемое данными, занимает центральное место в современной разработке программного обеспечения. Такие компании, как Google, Amazon и Facebook, построили свой успех на культуре, основанной на данных. Они проводят десятки тысяч экспериментов каждый день, используя данные, чтобы принимать более обоснованные решения по всем вопросам, включая дизайн продукта, алгоритмы найма и обслуживание клиентов.

Наука о данных трансформирует методы работы предприятий, предоставляя более точную и действенную информацию о клиентах и продуктах. Это также радикально изменило то, как работают инженеры-программисты, позволив им создавать продукты, более отвечающие потребностям клиентов.

Искусственный интеллект

Мы все еще далеки от распространения технологий искусственного интеллекта, которые самостоятельно пишут сложный код. Фактически, сегодня искусственный интеллект остается очень ценным навыком для программистов. Однако мы видим появление помощников по программированию на основе ИИ, которые помогают разработчикам писать код и программировать более эффективно.

По словам Дипака Гупты , соучредителя и генерального директора LoginRadius, «Программисты прилагают значительные усилия для проверки документации и устранения неполадок в коде. Разработчики могут сэкономить время, используя интеллектуальных помощников по программированию, которые предоставят текущие инструкции и рекомендации, такие как передовой опыт, примеры кода и соответствующие документы ».

Очевидно, это выходит за рамки интеллектуального автозавершения кода, поскольку включает в себя полноценных помощников для программистов. Интеллектуальные помощники по программированию основаны на обработке естественного языка (NLP), глубоком обучении и искусственном интеллекте. Они предназначены для расширения возможностей разработчиков путем предоставления контекстных руководств и рекомендаций.

Помощники могут мгновенно понять, над чем работает разработчик, дать рекомендации по устранению проблем, помочь найти образцы кода и документацию, а также определить области, в которых код можно оптимизировать.

Новая революция

Программное обеспечение меняет мир, поэтому так важно следить за тенденциями развития.

В каждой крупной отрасли происходит революция в связи с происходящей цифровой трансформацией, в основе которой лежат инновации в области программного обеспечения. Скорость и сложность инноваций в программном обеспечении возрастают, и мы должны быть готовы. Способность быть гибкой и адаптироваться к изменениям имеет решающее значение для организаций, которые хотят идти в ногу с технологиями и оставаться актуальными.

Разработчики и специалисты по обработке данных сталкиваются с огромными проблемами, работая над созданием программного обеспечения и других цифровых технологий, которые будут определять наше будущее. Изучая мысли различных лидеров, можно понять, что компании должны разрабатывать и создавать инновации, которые были бы более взаимосвязанными, отзывчивыми, персонализированными, интуитивно понятными и продуктивными, чем когда-либо прежде.