Yapay Zekanın yazılım mühendisliği üzerindeki etkisi hakkında ilginç bir tartışma yaşanıyor.
Bazı insanlar, ChatGPT gibi gelişmiş yapay zeka sistemlerinin çoğu geliştiricinin işinin yerini alacağını düşünüyor. Diğerleri, AI'nın temel görevleri yerine getirerek geliştirici deneyimlerini geliştireceğini düşünüyor.
Durum ne olursa olsun, yapay zeka burada kalacak. Yapay zeka hakkında endişelenmek yerine, onunla birlikte çalışmak için becerilerinizi geliştirebilirsiniz. İşte yazılım geliştirmede alakalı kalmak için öğrenebileceğiniz bazı beceriler.
1. Yazılım Tasarımı
Yazılım Tasarımı bir yazılım sisteminin farklı bileşenlerini tasarlama sürecidir. Beklenen kullanıcı deneyimlerini üretmek için bileşenlerin nasıl etkileşime gireceğini ve koordine edileceğini gösterir.
Yazılım tasarım süreci, bir uygulamadan diğerine değiştiği için dinamik ve benzersizdir.
Yazılım tasarımı, geliştiricilerin yazılım geliştirme sürecini kapsamlı bir şekilde sorgulamasına olanak tanır. Bu, sistem mimarisinin, uygulamaların, navigasyonun ve veritabanı yönetim sisteminin analizini içerir.
Analizden sonra, geliştiriciler her şeyi birleştiren bir taslak oluşturur. Bunlar adımları, modülleri, hedefleri ve bileşenleri içerir. Tasarım aynı zamanda yazılımı geliştirmek için pazarlama stratejilerini ve kullanıma sunma zaman çizelgelerini de gösterir.
Yazılım tasarımı, geliştiricilerin iş planlarını yazılım ürünlerine veya hizmetlerine dönüştürmesine olanak tanır. AI henüz bu tür kavramları ele alacak kadar gelişmiş değil.
2. sistem mimarisi
Sistem mimarisi, bir sistemin yapısal tasarımıdır. Bu, bileşenleri, aralarındaki ilişkileri ve tasarımına rehberlik eden ilkeleri içerir. Bu, geliştiricilerin yüksek düzeyde ölçeklenebilir uygulamalar oluşturmasına yardımcı olan başka bir yaratıcı tasarım sürecidir.
Sistem mimarisi genel yapıya odaklanır. Kaliteyi koruyan seçimleri ve kararları öngörür. Yazılım tasarımı işlevsel gereksinimlere odaklanırken, sistem mimarisi işlevsel olmayan gereksinimlere hitap eder.
İşlevsel olmayan gereksinimler, sistemin gelecekteki ömrünü ele alır. Uygulamanın sürdürülebilirliği, ölçeklenebilirliği, güvenilirliği ve sistem verimliliği gibi sorunları ele alabilirler.
İyi tanımlanmış bir mimari olmadan geliştiriciler, uygulaması ve ölçeklendirmesi zor olan geleneksel sistemlere başvurur. Tasarlanmamış mimariler, düzensiz kaynak koduna ve bileşenler arasında zayıf ilişkilere neden olur. Bu tür sistemler hatalara eğilimlidir.
Resmi bir mimariye sahip olmayan uygulamaların kırılması kolaydır ve ölçeklendirilmesi zordur. Sistem mimarisi, bir uygulamanın özelliklerini belirlemeyi kolaylaştırır. Bileşenleri ve tüm sistemi tamamen anlamak önemlidir.
Mimari, uygulamanın bakımıyla ilgili temel soruları yanıtlamaya yardımcı olur. Bunlar, neye öncelik verileceği ve neyin küçültüleceği ile ilgili sorgulamaları içerir. Önceliklendirme, gereksiz özelliklerin ve bileşenlerin aşırı mühendisliğini azaltmaya yardımcı olur. Mimari aynı zamanda kısıtlamaları da ele alır. Bunlar yasal uyumluluk, maliyet, pazar ve standartlar olabilir.
3. Veri tabanı tasarımı
Veritabanı tasarımı, veri modelleri oluşturmanın yaratıcı sürecidir. Ayrıca, veritabanı ilişkileri kurmayı ve kısıtlamaları analiz etmeyi de içerir. AI, kısıtlamaları analiz etmeyi kolaylaştırır. Ancak veritabanlarının genel yapısı ve tasarımı bir uygulamadan diğerine farklılık gösterir.
Veritabanı mühendisleri verilerin yönetilmesine yardımcı olmak için değişen durumlara bağlı olarak sistem veritabanlarını sürdürmeli ve yönetmelidir. İyi yapılandırılmış veritabanları aşağıdaki avantajlara sahiptir:
- Gereksiz verileri ortadan kaldırın ve disk alanından tasarruf edin.
- Veri bütünlüğünü ve veri doğruluğunu koruyun.
- Dahili ve harici paylaşım için verilere kolay erişim.
Veritabanı tasarım süreci, sistem gereksinimlerinin analiz edilmesini içerir. Veritabanının amacının belirlenmesini içerir. Spesifik olarak, veritabanı tablolarını ve bunların bileşenlerini kurar. Ayrıca veritabanı ilişkilerini analiz eder ve düzenler.
Tüm bu kavramlar bir uygulamadan diğerine değişir. Veritabanı yapısı, sistem büyüdükçe veya küçüldükçe zaman içinde değişebilir.
4. Yazılım Hata Ayıklama
Bir sorunun nereden geldiğini anlamak için yazılımı analiz etmek, yapay zekanın henüz üstlenmediği bir beceridir. Geliştiricilerin yine de sorunları ortaya çıktıkça nasıl belirleyeceklerini ve düzelteceklerini öğrenmeleri gerekecek.
AI, hata ayıklama sırasında olası çözümler sağlamaya yardımcı olabilir. Geliştiriciler daha sonra çözümleri en iyi nasıl uygulayacaklarına karar verebilir.
Geliştiricilerin farklı yazılımları nasıl kullanacaklarını ve hızlı bir şekilde hata ayıklama araçlarını öğrenmeleri gerekir. Hataları belirlemek, beklentileri ileri sürmek ve sistem arızalarını ortadan kaldırmak önemli becerilerdir.
Bu Udacity Yazılım geliştirme kursunda hata ayıklama sürecinin nasıl ele alınacağına dair bazı iyi ipuçları bulabilirsiniz:
Metin editörleri, IDE'ler ve işletim sistemleri, hata ayıklamaya yardımcı olacak yerleşik özelliklere sahiptir. Geliştiriciler bu karmaşık uygulama sorunlarının üstesinden gelebilirken yapay zeka temel işlevlerle ilgilenir.
5. Yazılım Güvenliği
Yazılım güvenliği, güvenli sistemler ve uygulamaların ortaya çıkmasına rağmen hala bir sorundur. İşletmelerin daha fazla uygulama dağıtmasıyla birlikte siber saldırıların sayısı da arttı.
Güvenli ve emniyetli yazılım oluşturmak, geliştiriciler için hala bir baş ağrısıdır. Müşteriler, sistemlerinin güvenli olduğundan emin olmak için birçok kaynağa yatırım yapar. Bu, deneyimli siber teknisyenlerin işe alınmasını ve sistemlere yönelik saldırıları sınırlayan yazılımların edinilmesini içerir.
Siber saldırılarla mücadele etmek için yasalar ve bilinçlendirme kampanyaları olsa da, bunlar hala yaygındır. Siber suçlular da teknolojilerini geliştirdiler. Geliştiricilerin rotasında kalmaları ve tehditlere karşı güvenlik konusunda yenilik yapmaları gerekiyor. Tek bir ihlal, bir sistemi ve bileşenlerini önemli ölçüde etkileyebilir.
İnsanların yazılıma bağımlılığı arttıkça tehditler de artıyor. Bilgisayar korsanları, sistem güvenlik açıklarını test etme konusunda dirençli hale geldi. Artık siber güvenlik, geliştiriciler için her zamankinden daha fazla sahip olunması gereken bir beceridir. Tüm sistemlerin yeni tehditlere karşı güvenli olmasını sağlamaya ihtiyaç vardır.
6. Programlama Yeterliliği
AI programları, temel programlar yazmak için popüler kavramları kullanır. Programları, halihazırda çevrimiçi olanlara yöneliktir. Ancak karmaşık programlama söz konusu olduğunda, yapay zekanın hâlâ ilerlemesi gerekiyor. Mühendislikte yeni problemlere çözümler üretmek zorundadır.
Bu, geliştiricilerin programlama becerilerini geliştirmeleri durumunda bir üstünlük sağlar. Geliştiriciler bu becerileri sorunları öngörmek ve çözüm sağlamak için kullanabilir. Bu, yazılım geliştirmede yaratıcılığı artıracaktır.
Yapay zekayı nasıl barındırabilirsiniz?
AI'nın yazılım geliştirmedeki etkisi devrim niteliğindedir. Ancak geliştiricilerin yerini alabilir mi? Henüz değil. Ancak, geliştiriciler bugün yapay zeka ile birlikte çalışabilirler.
Yapay zeka tekrar eden temel görevleri hallederken, geliştiriciler karmaşık konulara odaklanabilir. Bu, geliştiricilerin geliştirme süreçlerinde yaratıcı potansiyellerini artırmalarına olanak tanır.
AI, operasyonel maliyetleri düşürürken yazılım mühendisliği sürecini hızlandırabilir. Bilgisayar bilimine dahil edilirse, teknolojiyi büyük ölçüde ilerletme potansiyeline sahiptir.
Yeni beceriler öğrenmek, geliştiricilere fayda sağlayacaktır. Yapay zeka ile çalışmak, geliştirme deneyimlerini geliştirir ve çıktı kalitesini artırır. Bu herkes için bir kazanç.
