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        低代碼與無代碼以及軟件開發的未來

        物聯網
            無代碼
         
            NoCode促進了預定義組件的重用,通常使用拖放界面或Web表單。此類平臺始終包括身份和訪問管理等內容。它們始終與一項特定任務和受眾相關,例如Web開發、電子表格、分析、市場自動化等。最重要的是,不需要任何代碼來將組件拼接在一起,從而減少工程師花時間構建數據庫、API或內部工作流的需要。
         
            低代碼
         
            另一方面,LowCode有一套不同的目標和用戶角色。關于LowCode的主要誤解是LowCode中的“低”意味著幾乎沒有任何編碼知識的人是這種平臺的用戶。
         
            在我看來,低代碼平臺的目標是讓開發人員能夠以最少的設置工作快速編碼和部署他們的應用程序,并增加對平臺開箱即用的功能的信心。從這個意義上說,低代碼平臺降低了應用程序開發過程的復雜性,縮短了上市時間。LowCode平臺的基本構建塊通常是一小段代碼,封裝為可重復使用的組件,適用于不同的用例,就像樂高積木一樣。
         
            那么,這與NoCode有何不同,后者也是將組件(代碼片段)“拼接”在一起?首先,LowCode應該允許開發人員開發和發布需要編碼的新功能。其次,平臺必須允許這些代碼片段以異步方式連接和同步,這并不像聽起來那么簡單。
         
            有兩種方法可以看待第二個挑戰。第一個是創建一個垂直特定的低代碼平臺,通過以預定義方式的形式為他們提供安全網來限制“低代碼人員”可以做的事情,應該如何進行拼接,不留任何錯誤的余地(或機動,取決于你如何看待它)。由于這是由“使普通案例快速”理念驅動的,因此它也限制了可能的用途,因為任何更具挑戰性或工具供應商未設想的事情都變得很難甚至不可能做到。如果最終應用程序的目的與預定義組件提供的內容稍有不同,則必須編寫可擴展的代碼或完全重新編寫該部分。大多數低代碼平臺需要使用特定語言進行編碼,有時是專有語言,
         
            第二種方式是提供一個水平的、通用的低代碼平臺,它有助于創建自定義組件(使用代碼),并提供引擎、API和將它們組合和執行所需的用戶界面作為更多廣泛的應用。這種方法帶來了更大的靈活性,但需要注意的是,垂直方面需要付出更大的努力(因為平臺概念與領域無關)。在下一節中,我們將討論為什么我們認為從長遠來看這是更好的方法。
         
            圖靈完備性及其與低代碼和RPA工具的關系
         
            有經驗的開發人員和系統架構師在聽到另一個基于模型的低代碼平臺時總是持懷疑態度。他們覺得很快他們就會發現“陷阱”:不是框架幫助他們實施,他們需要解決自己的局限性。
         
            可計算性理論中有一個術語稱為圖靈完備性。如果有人說,“我的新東西是圖靈完備的”,這意味著原則上它可以用來解決任何計算問題。軟件語言是圖靈完備的。當無服務器成為主流時,人們普遍認為無服務器是“低代碼樂高積木方法”的最佳候選者。這給我們帶來了圖靈完備自動化的故事。假設我們使用代碼片段來實現應用程序邏輯。在這種情況下,我們需要一個強大而靈活的規則引擎,它可以編排它們,而無需重新使用編程語言編寫所有代碼。否則,我們將完全失去低代碼的好處。
         
            前端、后端以及無服務器和集成架構師的興起
         
            前端人員都是關于react/Vue、webpack、CSS和使用構造型的用戶體驗。他們不一定對引擎蓋后面發生的所有細節感興趣。他們與企業主密切合作,以確保一切看起來都漂亮且可用,就像這張照片一樣。低代碼平臺對他們來說毫無意義,因為他們將使用已經提供高級抽象的API與之交互。他們更不喜歡NoCode,因為單獨使用NoCode工具不可能提供任何出色的用戶體驗和漂亮的垂直應用程序。
         
            OT專家
         
            OT人員對SCADA、PLC、機器和工業流程了如指掌。這些是戰壕里的人。當其他角色談論IIoT時,他們通常會感到有些激動,覺得他們侵犯了他們幾十年來積累的經驗和深厚知識的領域——這是你無法在21天內掌握和“自學”的東西。他們更喜歡使用或多或少的因果關系來定義問題,也就是說,根據知識建模技術創建自動化規則,如果需要,通過ML增強,但不是相反,通過讓黑盒模型超越運行異常檢測和預測以指導修復行動等。
         
            數據科學家
         
            在這里,我注意到了一點代溝。年輕的數據科學家非常擅長Python,因為在這方面,大學課程在過去十年中受到行業需求的嚴重影響和改進。前幾代仍然更適合使用Matlab或僅使用無代碼工具。
         
            然而,當數據科學家處理特定用例(例如異常檢測或預測建模)時,他們首先面臨其他挑戰,甚至需要在到達低代碼平臺之前解決這些挑戰。
         
            應該使用哪種類型的ML算法來解決這個問題?
         
            哪個機器學習平臺最適合這個問題?
         
            數據的質量是否足以解決這個問題?
         
            如前所述,NoCode平臺是使非技術用戶能夠通過在畫布上拖放軟件或數據來構建應用程序或ML模型的應用程序。這些ML/AI平臺允許以前沒有編碼經驗甚至沒有機器學習知識的用戶使用無代碼從數據集開始構建機器學習模型。
         
            使用BigML作為此類AI平臺的一個示例,您可以使用他們的儀表板(無代碼)或PythonSDK(低代碼)以一種簡單的方式從頭開始創建機器學習模型,而無需了解很多編碼知識。此應用程序可以對特定數據集進行試驗、嘗試不同的ML算法并微調數百個超參數。
         
            企業主
         
            企業主不關心編碼,他們為什么要關心?但是,公民開發商的想法仍然吸引了他們。組織中的每個人都有權在更短的時間內貢獻和交付工作軟件的想法是每個企業主的夢想。不再需要與這些糟糕的軟件人員交談或建立長期而昂貴的集成項目!
         
            在我看來,在我們將NLP融入自動化創作之前,這在一定程度上仍然是一廂情愿的想法。
         
            未來如何?NLP來拯救?
         
            是否有可能以一種新的顛覆性方式解決NoCode自動化工具的問題?CodexAI即將顛覆軟件開發行業。你輸入一個句子,代碼就出來了。
         
            云軟件

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