Post by khushi27 on Nov 11, 2024 0:47:40 GMT -5
Ob es Ihnen gefällt oder nicht, das Jahr 2020 steht vor der Tür und bringt viele neue Technologien, Trends und Ansätze in die Welt der Softwareentwicklung. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der einige von ihnen derzeit aufkommen, ist es sehr wahrscheinlich, dass einige dieser Trends explodieren und im Jahr 2020 zu Standards werden. In den letzten Jahren hat die Welt des Datenmanagements beispiellose Veränderungen durchgemacht und steht kurz vor einer weiteren Revolution in der Mobilkommunikation. Das Internet der Dinge (IoT) und die Systemintelligenz werden in den nächsten 10 Jahren voraussichtlich an Fahrt gewinnen und auf Hochtouren laufen. All dies bedeutet, dass Entwickler unter Druck stehen, ihre Fähigkeiten in einer Welt, in der der PC oder sogar das Mobiltelefon nicht mehr das Zentrum des virtuellen Universums sind, weiterhin zu nutzen. Während es immer ratsam ist, mit den neuesten Programmiersprachen und -techniken Schritt zu halten, sollten Programmierer auch mit den vielen neuen Tools Schritt halten, die dazu beitragen, dass ihre Kreationen für neue Benutzergenerationen relevant werden. Im Folgenden sind einige der fünf Programmiertools für 2020 und darüber hinaus aufgeführt. 1. Verarbeitung natürlicher Sprache NLP erleichtert nichttechnischen Benutzern die Navigation durch komplexe Prozesse von Chatbots bis hin zu persönlichen digitalen Assistenten. Wir können davon ausgehen, dass Software und Dienste, die NLP integrieren, sich in einer Reihe von Schlüsselbereichen sowohl im Verbraucher- als auch im professionellen Bereich von traditionellen nonverbalen Angeboten lösen werden.
Eine sprachgesteuerte Benutzeroberfläche macht beispielsweise das Klicken, Drücken und Wischen überflüssig, das heute bei den meisten Anwendungen und Diensten zum Einsatz kommt. So wird die Suche in Menüs und der Zugriff auf Daten wesentlich einfacher, die sonst nur den erfahrensten Benutzern zur Verfügung stünden. Toolkits wie Pythons NLTK ermöglichen es Programmierern, NLP schnell in digitale Produkte zu integrieren. Allerdings liegt es jetzt in der Verantwortung der Programmierer, ihre Fähigkeiten zu verbessern, bevor der Ansturm auf verbale Benutzeroberflächen beginnt. Bis Mitte des Jahrzehnts oder früher dürfte NLP in allen Bereichen allgegenwärtig sein, von Geschäfts- und Verbrauchertechnologie über autonome Fahrzeuge, Kioske im Einzelhandel und in Restaurants bis hin zu Apps für den gesamten Haushalt. 2. Authentifizierung So Kaufen Sie Massen-SMS-Service beunruhigend das auch klingen mag, Passwörter werden beim Schutz vertraulicher Informationen immer unwirksamer. Sie sind nicht nur anfällig für hochentwickelte Hacking-Tools. Einige davon werden mittlerweile durch künstliche Intelligenz und sogar Quantencomputer verbessert – sie sind auch eine Belastung für den Benutzer und führen zu unnötiger Komplexität in der Datenumgebung und sogar in der Anwendung selbst. Doch wie Software-Ingenieure kürzlich auf Level Up bemerkten, gibt es bereits eine Fülle neuer Authentifizierungsmethoden auf dem Markt, etwa Biometrie, Gesichtserkennung und Sprachverarbeitung. Benutzer sind es bereits gewohnt, mit einem Fingerabdruck oder einem schnellen Gesichtsscan auf ihr Smartphone zuzugreifen. Es wird also nicht lange dauern, bis sie sich darüber ärgern, dass sie nur digitalisieren müssen, um sich Zugang zu verschaffen. Es wird also nicht lange dauern, bis sie sich darüber aufregen, dass sie nur digitalisieren müssen, um auf wichtige Finanz- oder Produktivitäts-Apps zugreifen zu können. Darüber hinaus werden für den Code zusätzliche Verifizierungstechnologien sowie die Bereitstellung und Integration durch Produkte von Drittanbietern erforderlich sein, um diese neuen Automatisierungstools erfolgreich nutzen zu können. 3. GraphQL GraphQL ruft alle relevanten Daten von mehreren Sites mit einer einzigen Anfrage ab.
Es werden nur die wichtigsten Daten abgerufen, keine Überholvorgänge. Dies reduziert die Latenz und sorgt dafür, dass die App oder der Dienst viel reaktionsschneller auf den Benutzer reagiert, insbesondere da die Datenanfragen aufgrund der erwarteten Zunahme autonomer Dienste in den kommenden Jahren sprunghaft ansteigen werden. GraphQL erfordert außerdem weniger Codierung als REST, sodass komplexe Abfragen mit wenigen einfachen Zeilen möglich sind. Zudem wurden bereits zahlreiche „Backend as a Service“-Angebote bereitgestellt, die die Implementierung in einer Vielzahl von Programmiersprachen vereinfachen. 4. 5 G Obwohl die 5G-Konnektivität vor allem für die Entwicklung mobiler Apps geeignet ist, wird sie auch Auswirkungen auf herkömmliche Software, Webentwicklung, eingebettete Systeme und fast alles andere haben. Schließlich ist im IoT alles miteinander verbunden, und Software, die das Potenzial der Hochgeschwindigkeits-Wireless-Ressourcen nicht voll ausschöpft, wird wahrscheinlich obsolet. In einem kürzlichen Interview mit Digital Trends hieß es, dass 5G geringere Latenzen, höhere Bandbreiten, schnelleren Datenaustausch und bis zu zehnmal höhere Geschwindigkeiten als bestehende drahtlose Technologien bieten werde, „wodurch nicht nur die Leistung bestehender Dienste verbessert werde, sondern auch ein völlig neues digitales Ökosystem mit einer einzigartigen Sammlung neuer Dienste geschaffen werde, die bisher nicht bereitgestellt werden könnten.“ Dies erfordert von den Programmierern nicht nur, die richtigen APIs zu integrieren, um die Vorteile von 5G zu nutzen, sondern auch, sich kreative neue Möglichkeiten zur Veränderung ihres Programmierstils auszudenken, um überzeugende Anwendungsfälle zu liefern, die ihre Produkte von der Masse abheben. 5. Wenig/Kein Code Der gesamte Code sollte so effektiv wie möglich sein, aber Tatsache bleibt, dass viele Programme komplett von Grund auf neu geschrieben werden, was bedeutet, dass Programmierer oft Funktionen erstellen, die bereits anderswo vorhanden sind. Durch die Bereitstellung vorkonfigurierten Codes, der in größere Programme eingebettet werden kann, versucht die Low-/No-Code-Bewegung, diese Überschneidung zu beheben.
Eine sprachgesteuerte Benutzeroberfläche macht beispielsweise das Klicken, Drücken und Wischen überflüssig, das heute bei den meisten Anwendungen und Diensten zum Einsatz kommt. So wird die Suche in Menüs und der Zugriff auf Daten wesentlich einfacher, die sonst nur den erfahrensten Benutzern zur Verfügung stünden. Toolkits wie Pythons NLTK ermöglichen es Programmierern, NLP schnell in digitale Produkte zu integrieren. Allerdings liegt es jetzt in der Verantwortung der Programmierer, ihre Fähigkeiten zu verbessern, bevor der Ansturm auf verbale Benutzeroberflächen beginnt. Bis Mitte des Jahrzehnts oder früher dürfte NLP in allen Bereichen allgegenwärtig sein, von Geschäfts- und Verbrauchertechnologie über autonome Fahrzeuge, Kioske im Einzelhandel und in Restaurants bis hin zu Apps für den gesamten Haushalt. 2. Authentifizierung So Kaufen Sie Massen-SMS-Service beunruhigend das auch klingen mag, Passwörter werden beim Schutz vertraulicher Informationen immer unwirksamer. Sie sind nicht nur anfällig für hochentwickelte Hacking-Tools. Einige davon werden mittlerweile durch künstliche Intelligenz und sogar Quantencomputer verbessert – sie sind auch eine Belastung für den Benutzer und führen zu unnötiger Komplexität in der Datenumgebung und sogar in der Anwendung selbst. Doch wie Software-Ingenieure kürzlich auf Level Up bemerkten, gibt es bereits eine Fülle neuer Authentifizierungsmethoden auf dem Markt, etwa Biometrie, Gesichtserkennung und Sprachverarbeitung. Benutzer sind es bereits gewohnt, mit einem Fingerabdruck oder einem schnellen Gesichtsscan auf ihr Smartphone zuzugreifen. Es wird also nicht lange dauern, bis sie sich darüber ärgern, dass sie nur digitalisieren müssen, um sich Zugang zu verschaffen. Es wird also nicht lange dauern, bis sie sich darüber aufregen, dass sie nur digitalisieren müssen, um auf wichtige Finanz- oder Produktivitäts-Apps zugreifen zu können. Darüber hinaus werden für den Code zusätzliche Verifizierungstechnologien sowie die Bereitstellung und Integration durch Produkte von Drittanbietern erforderlich sein, um diese neuen Automatisierungstools erfolgreich nutzen zu können. 3. GraphQL GraphQL ruft alle relevanten Daten von mehreren Sites mit einer einzigen Anfrage ab.
Es werden nur die wichtigsten Daten abgerufen, keine Überholvorgänge. Dies reduziert die Latenz und sorgt dafür, dass die App oder der Dienst viel reaktionsschneller auf den Benutzer reagiert, insbesondere da die Datenanfragen aufgrund der erwarteten Zunahme autonomer Dienste in den kommenden Jahren sprunghaft ansteigen werden. GraphQL erfordert außerdem weniger Codierung als REST, sodass komplexe Abfragen mit wenigen einfachen Zeilen möglich sind. Zudem wurden bereits zahlreiche „Backend as a Service“-Angebote bereitgestellt, die die Implementierung in einer Vielzahl von Programmiersprachen vereinfachen. 4. 5 G Obwohl die 5G-Konnektivität vor allem für die Entwicklung mobiler Apps geeignet ist, wird sie auch Auswirkungen auf herkömmliche Software, Webentwicklung, eingebettete Systeme und fast alles andere haben. Schließlich ist im IoT alles miteinander verbunden, und Software, die das Potenzial der Hochgeschwindigkeits-Wireless-Ressourcen nicht voll ausschöpft, wird wahrscheinlich obsolet. In einem kürzlichen Interview mit Digital Trends hieß es, dass 5G geringere Latenzen, höhere Bandbreiten, schnelleren Datenaustausch und bis zu zehnmal höhere Geschwindigkeiten als bestehende drahtlose Technologien bieten werde, „wodurch nicht nur die Leistung bestehender Dienste verbessert werde, sondern auch ein völlig neues digitales Ökosystem mit einer einzigartigen Sammlung neuer Dienste geschaffen werde, die bisher nicht bereitgestellt werden könnten.“ Dies erfordert von den Programmierern nicht nur, die richtigen APIs zu integrieren, um die Vorteile von 5G zu nutzen, sondern auch, sich kreative neue Möglichkeiten zur Veränderung ihres Programmierstils auszudenken, um überzeugende Anwendungsfälle zu liefern, die ihre Produkte von der Masse abheben. 5. Wenig/Kein Code Der gesamte Code sollte so effektiv wie möglich sein, aber Tatsache bleibt, dass viele Programme komplett von Grund auf neu geschrieben werden, was bedeutet, dass Programmierer oft Funktionen erstellen, die bereits anderswo vorhanden sind. Durch die Bereitstellung vorkonfigurierten Codes, der in größere Programme eingebettet werden kann, versucht die Low-/No-Code-Bewegung, diese Überschneidung zu beheben.