Zajímavá debata se vede o vlivu umělé inteligence na softwarové inženýrství.
Někteří lidé si myslí, že pokročilé systémy umělé inteligence jako ChatGPT nahradí většinu pracovních míst vývojářů. Jiní si myslí, že umělá inteligence zlepší vývojářské zkušenosti tím, že se postará o základní úkoly.
Ať je to jakkoli, AI tu zůstane. Místo toho, abyste si dělali starosti s umělou inteligencí, můžete zdokonalit své dovednosti, abyste s ní mohli pracovat. Zde jsou některé dovednosti, které se můžete naučit, abyste zůstali relevantní při vývoji softwaru.
1. Návrh softwaru
Návrh softwaru je proces navrhování různých součástí softwarového systému. Ilustruje, jak budou komponenty interagovat a koordinovat se, aby produkovaly očekávané uživatelské zkušenosti.
Proces návrhu softwaru je dynamický a jedinečný, protože se liší od jedné aplikace k druhé.
Návrh softwaru umožňuje vývojářům komplexně zkoumat proces vývoje softwaru. To zahrnuje analýzu systémové architektury, aplikací, navigace a systému správy databází.
Po analýze vývojáři vytvoří plán, který vše sjednotí. Patří mezi ně kroky, moduly, cíle a komponenty. Návrh také naznačuje marketingové strategie a harmonogramy vývoje softwaru.
Návrh softwaru umožňuje vývojářům převést obchodní plány do softwarových produktů nebo služeb. Umělá inteligence ještě není dostatečně pokročilá, aby takové koncepty zvládla.
2. architektura systému
Architektura systému je konstrukční návrh systému. To zahrnuje součásti, jejich vztahy a principy, kterými se řídí její návrh. Je to další kreativní proces návrhu, který pomáhá vývojářům při vytváření vysoce škálovatelných aplikací.
Architektura systému se zaměřuje na celkovou strukturu. Předjímá volby a rozhodnutí, která udržují kvalitu. Zatímco návrh softwaru se zaměřuje na funkční požadavky, architektura systému řeší nefunkční požadavky.
Nefunkční požadavky řeší budoucí životnost systému. Mohou řešit problémy, jako je udržovatelnost aplikace, škálovatelnost, spolehlivost a efektivita systému.
Bez dobře definované architektury se vývojáři uchylují k tradičním systémům, které jsou náročné na implementaci a škálování. Nenavržené architektury mají za následek neuspořádaný zdrojový kód a špatné vztahy mezi komponentami. Takové systémy jsou náchylné k chybám.
Aplikace bez formální architektury lze snadno rozbít a obtížně škálovat. Architektura systému usnadňuje určení vlastností aplikace. Je důležité plně porozumět komponentám a celému systému.
Architektura pomáhá zodpovědět základní otázky týkající se údržby aplikace. Patří mezi ně dotazy na to, co upřednostnit a co omezit. Stanovení priorit pomáhá snížit přehnané inženýrství nepotřebných funkcí a komponent. Architektura také řeší omezení. Může to být soulad s právními předpisy, náklady, trh a normy.
3. Návrh databáze
Návrh databáze je kreativní proces vytváření datových modelů. Zahrnuje také vytváření databázových vztahů a analýzu omezení. AI usnadňuje analýzu omezení. Ale celková struktura a design databází se liší od jedné aplikace k druhé.
Databázoví inženýři musí udržovat a spravovat systémové databáze v závislosti na různých situacích, aby pomohly spravovat data. Dobře strukturované databáze mají následující výhody:
- Odstraňte nadbytečná data a ušetřete místo na disku.
- Udržujte integritu dat a přesnost dat.
- Snadný přístup k datům pro interní i externí sdílení.
Proces návrhu databáze zahrnuje analýzu systémových požadavků. Zahrnuje identifikaci účelu databáze. Konkrétně zakládá databázové tabulky a jejich komponenty. Rovněž analyzuje a organizuje databázové vztahy.
Všechny tyto koncepty se liší od jedné aplikace k druhé. Struktura databáze se může v průběhu času měnit, jak se systém zvětšuje nebo snižuje.
4. Ladění softwaru
Analýza softwaru s cílem zjistit, odkud problém pochází, je dovednost, kterou AI teprve musí provést. Vývojáři se budou muset naučit, jak identifikovat a opravit problémy, jakmile nastanou.
AI může pomoci poskytnout možná řešení během ladění. Vývojáři se pak mohou rozhodnout, jak nejlépe řešení použít.
Vývojáři se musí naučit používat různý software a prostředky k rychlému ladění. Identifikace chyb, prosazování očekávání a odstraňování systémových selhání jsou důležité dovednosti.
V tomto kurzu vývoje softwaru Udacity můžete najít několik dobrých rad, jak zvládnout proces ladění:
Textové editory, IDE a operační systémy mají vestavěné funkce pro usnadnění ladění. Vývojáři se mohou vypořádat s těmito komplexními problémy aplikací, zatímco AI se postará o základní funkčnost.
5. Softwarová bezpečnost
Softwarová bezpečnost je stále problémem, i když se objevily bezpečné systémy a postupy. S tím, jak podniky nasazují více aplikací, se zvýšil počet kybernetických útoků.
Vytváření softwaru, který je bezpečný a bezpečný, je pro vývojáře stále bolestí hlavy. Klienti investují mnoho prostředků, aby zajistili bezpečnost svých systémů. To zahrnuje najímání zkušených kybernetických techniků a získávání softwaru, který omezuje útoky na systémy.
I když existují zákony a osvětové kampaně pro řešení kybernetických útoků, jsou stále běžné. Kyberzločinci také pokročili ve své technologii. Je potřeba, aby vývojáři zůstali v kurzu a inovovali zabezpečení proti hrozbám. Jedno narušení může podstatně ovlivnit systém a jeho součásti.
Jak roste závislost lidí na softwaru, rostou i hrozby. Hackeři se stali odolnějšími při testování zranitelnosti systému. Nyní více než kdy jindy je kybernetická bezpečnost pro vývojáře nezbytnou dovedností. Je potřeba zajistit, aby byly všechny systémy bezpečné proti novým hrozbám.
6. Znalost programování
Programy AI používají k psaní základních programů populární koncepty. Jejich programy řeší to, co již existuje online. Ale pokud jde o složité programování, umělá inteligence musí stále pokročit. Musí generovat řešení pro nové problémy ve strojírenství.
To dává vývojářům navrch, pokud rozšíří své programátorské dovednosti. Vývojáři mohou tyto dovednosti využít k nastínění problémů a poskytnutí řešení. To podpoří kreativitu při vývoji softwaru.
Jak se můžete přizpůsobit AI?
Vliv AI ve vývoji softwaru je revoluční. Dokáže ale nahradit vývojáře? Ještě ne. Vývojáři však dnes mohou pracovat vedle AI.
Zatímco AI se stará o základní opakující se úkoly, vývojáři se mohou soustředit na složité problémy. To umožňuje vývojářům zvýšit jejich tvůrčí potenciál v procesu vývoje.
Umělá inteligence může urychlit proces softwarového inženýrství a zároveň snížit provozní náklady. Pokud je začleněna do informatiky, má potenciál výrazně posunout technologii.
Učení se novým dovednostem bude přínosem pro vývojáře. Práce s AI zlepšuje jejich vývojové zkušenosti a zlepšuje kvalitu výstupu. To je výhra pro všechny.
