Решения no-code и low-code находят свое применение как в знакомых, так и в неожиданных местах. Вот обзор основных инструментов и того, где их можно применить.

Автор: Питер Уэйнер, автор InfoWorld
 
Создание цифровой инфраструктуры, управляющей планетой, — тяжелая работа. Есть причина, по которой программистам так хорошо платят, и по той же причине все так очарованы решениями, которые называют low-code и no-code. Совокупная экономия времени и денег может быть астрономической.
 
Хорошая новость в том, что эта тенденция реальна. Программисты десятилетиями разрабатывали новые инструменты, такие как компиляторы и отладчики, которые упрощают их работу. Последняя партия инструментов с низким кодом или вообще без него может оказаться лучшей из когда-либо существовавших.
 
Новейшие системы позволяют нам получить доступ к лучшим достижениям искусственного интеллекта в превосходном пользовательском интерфейсе. Разработчикам больше не нужно бесконечно набирать текст в текстовых редакторах; они могут скомпоновать симпатичные иконки и оставить детали механизмам за кулисами.
 
Инструменты с низким использования кода и без него также привносят искусственный интеллект в конвейеры передачи данных по всему предприятию. Компании, которые не могут позволить себе нанять собственных специалистов по искусственному интеллекту, могут просто запустить несколько инструментов с низким кодом, в которые встроен искусственный интеллект.
 
Не очень хорошая новость заключается в том, что мечта о решении всех наших ИТ-задач одним щелчком мыши маловероятна. Возможности этих инструментов для экономии времени вполне реальны, но они часто требуют руководства со стороны умных людей. Ни один из инструментов волшебным образом не превратит человека, провалившего информатику, в ИТ-героя. Что они могут сделать, так это ускорить и упростить работу для тех из нас, кто разбирается в программировании. Это действительно помогает получить представление о том, что происходит под капотом.
 
Давайте взглянем на семь основных технологических областей, в которых решения low-code и no-code меняют облик ИТ.
 
Роботизированная автоматизация процессов
 
Название на самом деле не подходит, потому что здесь нет антропоморфных машин, размахивающих руками и говорящих: «Опасность, Уилл Робинсон!» И все же это каким-то образом прижилось. Существует несколько десятков платформ, предназначенных для упрощения бумажных задач, с которыми сталкиваются отделы бухгалтерского учета и нормативно-правового соответствия. Банки используют эти инструменты для открытия счетов. Склады используют их для оформления накладных.
 
Инструменты машинного зрения для оптического распознавания символов необходимы для конвейеров данных. Эти программы искусственного интеллекта могут тщательно проверять документы, выданные правительством, или определять номер счета-фактуры.
 
Многие компании также внедряют роботизированную автоматизацию процессов (RPA) как способ модернизации своей старой инфраструктуры. Те же люди, которые могут подсказать вам, куда отправлять каждую форму на утверждение, могут использовать редакторы с низким кодом для создания конвейеров, которые перемещают цифровые формы между офисами, фабриками и складами. Инструменты low-code могут легко взаимодействовать со многими протоколами и форматами файлов, используемыми устаревшими системами. Они выполняют большую часть работы по переводу и переформатированию с минимальной настройкой.
 
Некоторые из лучших систем RPA включают UiPath, SAP, Appian и Automation Anywhere. Эта область также быстро расширяется по мере того, как некоторые компании объединяются, а другие интегрируют функции RPA в существующие платформы автоматизации. Например, Microsoft Power Platform интегрирует RPA с аналогичными задачами, такими как создание отчетов бизнес-аналитики. 
 
Автоматизация бизнес-процессов
 
Ещё одним распространенным термином, используемым для описания систем с низким кодом, является автоматизация бизнес-процессов, или BPA. Другой термин — «управление бизнес-процессами», или BPM. Нет большой разницы между приложениями, относящимися к этой категории, и системами, определяемыми как роботизированная автоматизация процессов. Функционально RPA, BPA и BPM связывают воедино различные инструменты с очень небольшим количеством кода. Между ними много общего.
 
Некоторые из наиболее известных инструментов включают Zapier, Creatio, KiSSFLOW и SnapLogic. Часть этих инструментов предлагает особую направленность; AirSlate, например, хочет помочь с документооборотом внутри предприятия. Он предлагает инструменты для автоматизации создания документов, контроля версий и авторизации.
 
Инструменты искусственного интеллекта с низким кодом и без кода
 
В то время как многие компании интегрируют алгоритмы искусственного интеллекта в свои собственные продукты с низким кодом, некоторые делают бизнес на продаже инструментов искусственного интеллекта. Теория заключается в том, что разработчики будут использовать искусственный интеллект в качестве помощника, который съедает порции кода на обед. Хорошо известный пример: GitHub запустил GitHub Copilot после обучения его с помощью инструментов OpenAI на миллионах строк открытого исходного кода, хранящихся на его собственных серверах. Другие обращаются непосредственно к OpenAI, чьи API предлагают прямой доступ к таким моделям, как code-davinci-002 и code-cushman-001, которые, как говорят, вполне совместимы со многими из самых популярных языков, включая C#, JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift, TypeScript, SQL и сценарии Shell. Некоторые версии с открытым исходным кодом включают GPT Code Clippy и SecondMate.
 
В то время как наиболее известные инструменты нацелены на написание больших блоков кода, которые решают всю задачу программирования, другие менее амбициозны. Captain Stack, например, незаметно использует поисковую систему, чтобы найти хорошие ответы на форумах, таких как Stack Overflow, а затем преобразовать их в предложения кода для вашего редактора. Подобными проектами являются Clara Copilot, YouCompleteMe и Kite.
 
Мнения о качестве вклада искусственного интеллекта в код разнятся. Многие поражены тем, что машины способны создавать надежные решения, которые обеспечивают практически именно то, что необходимо. Тем не менее, машинные ошибки требуют человеческого внимания.
 
Супер приложения
 
Некоторые разработчики автоматизируют свои рабочие процессы, используя возможности интеграции, которые появляются в приложениях, которые когда-то считались базовыми. AirTable, например, представляет собой комбинацию базы данных и мощного интерфейса, похожего на электронные таблицы, что позволяет пользователям электронных таблиц относительно легко приступить к созданию более сложного программного обеспечения.
 
Многие крупные платформы постепенно интегрируют свои инструменты, чтобы делать то же самое. Такие компании, как SAP, Amazon, Microsoft, Salesforce и Google, добавляют так много связей между своими продуктами, что довольно просто создавать сложные рабочие процессы с минимальным количеством кода. В качестве одного из примеров пользователи веб-сервиса Amazon могут писать лямбда-функции, которые объединяют многие из их продуктов. Серверные инструменты Google часто тесно интегрированы с их продуктами Office, в результате чего электронные таблицы могут реагировать на другое программное обеспечение или инициировать события.
 
Веб-приложения
 
Многие из наиболее известных решений с низким кодом и без него используются людьми, создающими веб-приложения. Инструменты для редактирования веб-страниц и размещения изображений часто включают в себя функции для настройки CSS, определяющего внешний вид. Они также часто позволяют добавлять базовые функции JavaScript для таких распространенных задач, как продажа товаров или сбор формуляров.
 
Такие компании, как SquareSpace, Wix, Strikingly, Webflow, SITE123, WebNode, Web.com и Weebly — это лишь некоторые из основных вариантов создания базовых веб-сайтов с небольшой автоматизацией. Существуют хорошие решения с открытым исходным кодом, такие как Drupal, WordPress и Ghost, которые также поддерживаются компаниями, предлагающими услуги хостинга и настройки. Некоторые фокусируются на конкретных нишах, например Pixpa, которая создает сайты-портфолио для художников.
 
Такие компании, как Shopify, BigCommerce, Opencart, Adobe Magento и Drupal Commerce, являются разработчиками сайтов, специализирующимися на интернет-магазинах. Многие пользователи могут создавать сложные хранилища с глубокими базами данных без использования кода. Те, кому требуется дополнительная функциональность, часто могут написать всего несколько строк и включить их в веб-поток.
 
Некоторые также используют эти инструменты для создания настольных и мобильных приложений. Фреймворки, подобные Electron, NW.js , Flutter, Neutralino и ReactNative, представляют собой наборы инструментов, которые превращают HTML, CSS и JavaScript в нечто гораздо более близкое к нативному приложению. Они часто объединяют браузер с открытым исходным кодом, такой как Chromium, с вашим кодом, чтобы создать что-то, что запускается и функционирует как любое настольное или мобильное приложение. Некоторые считают, что результаты могут быть громоздкими и немного медленнее, чем при ручном кодировании на C++, но они остаются популярными, потому что все, что вам нужно для их использования, — это знакомство с созданием веб-приложений.
 
Хранение данных
 
Многие части управления данными включают запуск событий, передачу сообщений, синхронизацию потоков данных и создание информационных панелей или отчетов. Все эти задачи могут быть решены с помощью инструментов. Сами инструменты становятся достаточно сложными, чтобы практически не требовать опыта программирования.
 
Когда-то базы данных было сложно устанавливать и настраивать для повышения производительности, но теперь, например, компания Oracle может легко применить к ним слово «автономные». Такие компании, как Amazon, IBM, MongoDB, Google, PlanetScale и ExoDB, предлагают размещенные сервисы, которые автоматически управляют установкой и настройкой.
 
Некоторые организации создают размещенные озера данных и хранилища данных, которые могут быть интегрированы с источниками данных в стеке. Они поставляются с предопределенными функциями, которые обрабатывают данные, отвечают на запросы и генерируют отчеты, и все это с очень небольшим количеством кода. Некоторые основные опции включают Snowflake, Databricks, Cloudera, Panopy и Dremio. 
 
Работа по построению этой инфраструктуры заключается в создании крупных систем, которые часто классифицируются с помощью более общих терминов, таких как платформы бизнес-аналитики. Платформа Microsoft Power, инфраструктура бизнес-аналитики SAS и продукты Tibco и Tableau — это лишь несколько примеров.
 
Общая инфраструктура
 
Многие из упомянутых выше инструментов были созданы для конкретного использования, но не каждая задача попадает в такую нишу. Что касается остальной рабочей нагрузки, то для решения общих задач существуют хорошие варианты low-code. Некоторые из этих инструментов предназначены непосредственно для разработчиков и опытных пользователей, и обычно они сочетают в себе визуальный редактор программирования с набором внутренних процедур для доступа к базам данных и удаленным серверам в стандартных форматах, таких как JSON или XML.
 
Некоторые из наиболее популярных версий включают SAPs Build Apps (ранее AppGyver, Make (ранее Integromat), Node-RED (ранее от IBM), Clutch.io , Mendix, Quixy и Google AppSheet. Между тем, Lansa является более нишевым решением, которое содержит функции для упрощения работы по модернизации старого кода IBM.   
 
Визуальные редакторы полагаются на комбинацию перетаскивания с несколькими щелчками для заполнения предопределенных форм. Продукты позиционируются как «low-code», потому что редко возникает необходимость редактировать текстовые файлы и беспокоиться об особенностях синтаксических анализаторов с их требованиями к правильной пунктуации. Тем не менее, многое из мышления более высокого уровня нам знакомо. Как создатель, вы должны думать о структуре данных и о том, как они перемещаются, даже если платформа будет выполнять многие основные задачи.
 
Эти продукты также часто включают в себя предварительно разработанные модули для подключения к распространенным API-интерфейсам с использованием универсальных протоколов. Если ни один из более специфических инструментов, которые я описал, не подходит для конкретной задачи, лучшим выбором часто являются более общие решения.
 
Ссылка на источник