Notiek interesantas debates par mākslīgā intelekta ietekmi uz programmatūras inženieriju.
Daži cilvēki domā, ka tādas uzlabotas AI sistēmas kā ChatGPT aizstās lielāko daļu izstrādātāju darbu. Citi domā, ka AI uzlabos izstrādātāju pieredzi, rūpējoties par pamatuzdevumiem.
Jebkurā gadījumā AI ir šeit, lai paliktu. Tā vietā, lai uztraukties par AI, varat uzlabot savas prasmes, lai strādātu ar to. Šeit ir dažas prasmes, kuras varat apgūt, lai programmatūras izstrādē saglabātu savu nozīmi.
1. Programmatūras dizains
Programmatūras dizains ir programmatūras sistēmas dažādu komponentu projektēšanas process. Tas parāda, kā komponenti mijiedarbosies un koordinēsies, lai radītu paredzamo lietotāja pieredzi.
Programmatūras izstrādes process ir dinamisks un unikāls, jo tas dažādās lietojumprogrammās atšķiras.
Programmatūras dizains ļauj izstrādātājiem visaptveroši iztaujāt programmatūras izstrādes procesu. Tas ietver sistēmas arhitektūras, lietojumprogrammu, navigācijas un datu bāzes pārvaldības sistēmas analīzi.
Pēc analīzes izstrādātāji izveido projektu, kurā viss ir apvienots. Tie ietver darbības, moduļus, mērķus un komponentus. Dizains norāda arī mārketinga stratēģijas un ieviešanas termiņus programmatūras izstrādei.
Programmatūras dizains ļauj izstrādātājiem pārvērst biznesa plānus programmatūras produktos vai pakalpojumos. AI vēl nav pietiekami attīstīts, lai apstrādātu šādas koncepcijas.
2. Sistēmas arhitektūra
Sistēmas arhitektūra ir sistēmas struktūras projektēšana. Tas ietver komponentus, to attiecības un principus, kas nosaka tā izstrādi. Tas ir vēl viens radošs projektēšanas process, kas palīdz izstrādātājiem izveidot ļoti mērogojamas lietotnes.
Sistēmas arhitektūra koncentrējas uz vispārējo struktūru. Tas paredz izvēles un lēmumus, kas uztur kvalitāti. Kamēr programmatūras dizains koncentrējas uz funkcionālajām prasībām, sistēmas arhitektūra risina nefunkcionālas prasības.
Nefunkcionālās prasības attiecas uz sistēmas turpmāko kalpošanas laiku. Tie var risināt tādas problēmas kā lietotnes uzturēšana, mērogojamība, uzticamība un sistēmas efektivitāte.
Ja nav skaidri definētas arhitektūras, izstrādātāji izmanto tradicionālās sistēmas, kuras ir grūti ieviest un mērogot. Neizstrādātas arhitektūras rezultātā rodas nesakārtots pirmkods un sliktas attiecības starp komponentiem. Šādas sistēmas ir pakļautas kļūdām.
Lietojumprogrammas bez formālas arhitektūras ir viegli uzlauzt un grūti mērogot. Sistēmas arhitektūra ļauj viegli noteikt lietojumprogrammas raksturlielumus. Ir svarīgi pilnībā izprast komponentus un visu sistēmu.
Arhitektūra palīdz atbildēt uz pamata jautājumiem par aplikācijas uzturēšanu. Tie ietver jautājumus par to, kam piešķirt prioritāti un ko samazināt. Prioritāšu noteikšana palīdz samazināt nevajadzīgu funkciju un komponentu pārlieku konstruēšanu. Arhitektūra arī risina ierobežojumus. Tie var būt tiesiskā atbilstība, izmaksas, tirgus un standarti.
3. Datu bāzes dizains
Datu bāzes dizains ir radošs datu modeļu izveides process. Tas ietver arī datu bāzes attiecību izveidi un ierobežojumu analīzi. AI atvieglo ierobežojumu analīzi. Taču datu bāzu kopējā struktūra un dizains dažādās lietojumprogrammās atšķiras.
Datu bāzes inženieri ir jāuztur un jāpārvalda sistēmu datu bāzes atkarībā no dažādām situācijām, lai palīdzētu pārvaldīt datus. Labi strukturētām datu bāzēm ir šādas priekšrocības:
- Novērsiet liekos datus un ietaupiet vietu diskā.
- Saglabājiet datu integritāti un datu precizitāti.
- Viegla piekļuve datiem iekšējai un ārējai koplietošanai.
Datu bāzes projektēšanas process ietver sistēmas prasību analīzi. Tas ietver datu bāzes mērķa noteikšanu. Konkrēti, tas nosaka datu bāzes tabulas un to sastāvdaļas. Tā arī analizē un organizē datu bāzes attiecības.
Visi šie jēdzieni dažādās lietojumprogrammās atšķiras. Datu bāzes struktūra laika gaitā var mainīties, sistēmai palielinoties vai samazinoties.
4. Programmatūras atkļūdošana
Programmatūras analīze, lai noskaidrotu, no kurienes rodas problēma, ir prasme, kas AI vēl ir jāapgūst. Izstrādātājiem joprojām būs jāapgūst, kā noteikt un novērst problēmas, tiklīdz tās rodas.
AI var palīdzēt nodrošināt iespējamos risinājumus atkļūdošanas laikā. Pēc tam izstrādātāji var izlemt, kā vislabāk piemērot risinājumus.
Izstrādātājiem ir jāiemācās izmantot dažādu programmatūru un līdzekļus ātrai atkļūdošanai. Kļūdu identificēšana, cerību apliecināšana un sistēmas kļūmju novēršana ir svarīgas prasmes.
Šajā Udacity programmatūras izstrādes kursā varat atrast dažus labus norādījumus par to, kā rīkoties ar atkļūdošanas procesu:
Teksta redaktoriem, IDE un operētājsistēmām ir iebūvētas funkcijas, kas palīdz atkļūdot. Izstrādātāji var risināt šīs sarežģītās lietojumprogrammu problēmas, kamēr mākslīgais intelekts rūpējas par pamata funkcionalitāti.
5. Programmatūras drošība
Programmatūras drošība joprojām ir problēma, pat ja ir izveidotas drošas sistēmas un prakse. Uzņēmumiem izvietojot vairāk lietojumprogrammu, ir pieaudzis kiberuzbrukumu skaits.
Drošas programmatūras izveide izstrādātājiem joprojām ir galvassāpes. Klienti iegulda daudz resursu, lai nodrošinātu viņu sistēmu drošību. Tas ietver pieredzējušu kibertehniķu algošanu un programmatūras iegādi, kas ierobežo uzbrukumus sistēmām.
Lai gan pastāv likumi un izpratnes veidošanas kampaņas, lai cīnītos pret kiberuzbrukumiem, tie joprojām ir izplatīti. Arī kibernoziedznieki ir attīstījuši savas tehnoloģijas. Izstrādātājiem ir jāturas uz kursu un jāpilnveido drošība pret draudiem. Viens pārkāpums var būtiski ietekmēt sistēmu un tās sastāvdaļas.
Pieaugot cilvēku atkarībai no programmatūras, pieaug arī draudi. Hakeri ir kļuvuši izturīgi, pārbaudot sistēmas ievainojamības. Tagad vairāk nekā jebkad agrāk kiberdrošība ir izstrādātāju prasmes, kas ir obligātas. Ir jānodrošina, lai visas sistēmas būtu drošas pret jauniem draudiem.
6. Programmēšanas prasme
AI programmas izmanto populārus jēdzienus, lai rakstītu pamatprogrammas. Viņu programmas risina to, kas jau pastāv tiešsaistē. Bet, runājot par sarežģītu programmēšanu, AI joprojām ir jāvirzās uz priekšu. Tai ir jāģenerē risinājumi jaunām problēmām inženierzinātnēs.
Tas dod izstrādātājiem pārsvaru, ja viņi uzlabo savas programmēšanas prasmes. Izstrādātāji var izmantot šīs prasmes, lai paredzētu problēmas un piedāvātu risinājumus. Tas veicinās radošumu programmatūras izstrādē.
Kā jūs varat uzņemt AI?
AI ietekme programmatūras izstrādē ir revolucionāra. Bet vai tas var aizstāt izstrādātājus? Vēl nē. Tomēr izstrādātāji šodien var strādāt kopā ar AI.
Lai gan AI rūpējas par pamata uzdevumiem, kas atkārtojas, izstrādātāji var koncentrēties uz sarežģītām problēmām. Tas ļauj izstrādātājiem palielināt savu radošo potenciālu izstrādes procesā.
AI var paātrināt programmatūras inženierijas procesu, vienlaikus samazinot darbības izmaksas. Ja tas tiek iekļauts datorzinātnē, tas var ievērojami uzlabot tehnoloģiju.
Jaunu prasmju apgūšana nāks par labu izstrādātājiem. Darbs ar AI uzlabo viņu izstrādes pieredzi un uzlabo produkcijas kvalitāti. Šī ir uzvara ikvienam.
