无代码时代来临,程序员如何保住饭碗?

2020 年 3 月 27 日 CSDN


编程语言层出不穷,从最初的机器语言到如今2500种以上的高级语言,程序员们大呼“学到头秃”。程序员一边面临编程语言不断推陈出新,一边面临由于许多代码已存在,程序员编写新应用程序时存在重复“搬砖”的现象。

无代码/低代码编程应运而生。无代码/低代码是一种创建应用的方法,它可以让开发者使用最少的编码知识来快速开发应用程序。开发者通过图形界面中,可视化建模来组装和配置应用程序。这样一来,开发者直接跳过所有的基础架构,可视化代码块就已经包含了大多数应用程序所需的90%的功能,开发者只关注于创新剩下的10%代码逻辑。

如此一来,有开发者不免产生新的危机感:随着无代码/低代码编程时代来临,程序员要失业了?那么当我们在谈无代码/低代码编程的时候,我们谈的是什么?


低代码编程,加快企业数字化转型

 

一开始,可能大家以为低代码开发平台类似于IDE,集成一些工具提升研发效率。实际上,低代码平台提供的能力超过IDE,低代码开发将编程变成“积木”,将通用代码模块化,开发者可通过图形化界面拖拽完成应用开发。

给开发者节约手工编写代码的时间与灵活控制应用构建,如此一来,开发者用很少的代码便可完成应用开发。低代码平台不仅可将软件开发整合到其他领域,还可让其他领域的企业进入软件开发,加快企业数字化转型。

低代码有以下优点:

一、快速完成从需求到应用。开发者可以同时给多个平台搭建应用程序,可在几天,甚至几小时以内完成Demo,节约开发成本。

二、降低研发的复杂性,降低搭建大型系统的难度。低代码平台框架本身处理了一定的复杂性,并且内置安全流程、数据集成、支持跨平台,减少开发者重复手工编写代码,开发者可将精力放在关键业务逻辑的实现上。

三、低代码平台集成主流架构,可实现快速部署,还可实现软件二次开发配置、多次配置开发。


低代码平台哪家强?


早在1982年,在詹姆斯·马丁发表论文《APP Development Without Program》里,提出不需要写程序便可构建应用的畅想。 如今众多IT公司抢滩低代码市场,让上面的设想成为可能:如国内阿里战略投资的氚云、奥哲在2010年推出的H3 BPM、搭搭云的九章全协同云,国外有Google的App Maker、微软的Power Platform、Mendix、Salesforce等企业纷纷布局低代码市场。

据Forrester Research的报告显示,低代码开发平台市场到2020年将会达到155亿美元的规模,可见低代码开发市场炙手可热。在Forrester Research的另一报告显示,约有100个供应商正在抢滩市场,其中微软在2018、2019年的“谁是你低代码供应商”的统计里,位列首位。

图源:https://wwwcdn.spanishpoint.ie/wp-content/uploads/2020/01/Microsoft-Is-About-To-Shake-Up-Low-Code-Platforms.pdf

为何微软这款低代码神器深受企业青睐呢?


9 成 500 强企业都用这个低代码平台!


在微软Build 2019大会上,微软CEO 萨提亚·纳德拉表示,9成的500强企业都在使用Dynamics 365 & Power Platform。Power Platform 作为 Dynamics 365 的可扩展性模型,提供智能低代码平台,帮助开发者和企业轻松简便地开发应用程序,加快企业数字化转型速度。其中以下三大神器,你绝不可错过:

1、Power Apps

随着时代的发展,微软预测,未来五年全行业将会创建 5 亿个新应用,这比过去 40 年来总的应用程序都多。萨提亚曾说:所有的公司都是软件公司。

那么对应的则是“全民开发”时代来临。如何让大家使用最少的编程知识最快地开发出一款应用程序呢?Power Apps便是这样一款“全民应用程序开发平台”。 允许任何人在不编写代码的情况下快速构建可以在多端运行的 Web 和移动应用程序:

Power Apps 可帮助企业减少 70% 的应用程序开发成本,目前已有 9 成世界五百强企业都在使用 Power Apps 自定义构建程序。这可能源于Power Apps极易上手:

开发者可通过预建模板、简易的拖放操作在任何设备上快速构建和启动应用。并使用画布和模型进行构建大量应用场景,还可自定义应用的创新细节,并针对特定任务和角色进行优化。

在数据模型上,开发者也可通过拖放式设计来自定义业务流程与数据模型。

2、Power BI

除了构建应用,企业分析产品数据,及时调整策略亦是重中之重的需求。Power BI 能让用户从多个来源获得的数据可视化展示,实现了在一个平台上同时满足自助式分析和企业数据分析需求。

Power BI 融合了 Microsoft AI 技术,可帮助企业准备数据,构建机器学习模型并从结构化和非结构化数据中快速找到结果,从而企业能快速地将见解转化为行动。

数据安全是企业十分重视的一环,Power BI 是唯一通过 Microsoft 信息保护和 Microsoft Cloud App Security 保护数据的 BI 产品,可提供全面的数据保护,每位员工都在使用 Power BI,无论他们在何处访问数据,得益于微软前沿的安全技术可确保数据安全。

3、Power Automate

在企业数字化转型的过程中,最大挑战之一是扩展和自动化业务流程,从数字化纸笔流程,到自动化涵盖传统和现代应用的复杂流程。RPA(机器人流程自动化)是解决此问题的关键技术。

Power Automate 中引入 RPA,通过统一的自动化平台简化了这些端到端场景,弥补了基于 API 的自动化与基于 UI 的自动化之间的差距。

通过Power Automate,用户可以轻松地将手动任务转换为自动化工作流,只要简单的 3 步就可以让传统应用集成进现代自动化的系统,实现在一个平台集成各类业务系统。可用于支持 API 自动化的超过300个广泛使用的应用和服务,轻松扩展现有应用程序的功能,实现业务流程的快速自动化。

在这背后,是由AI Builder来加持。企业无需雇用数据科学家或专业开发人员,AI Builder能让一般企业和开发者根据自己的特定业务需求和独特的数据量身定制 AI功能,如关键字提取、语言检测、文本识别和情绪分析等能力。

4、Power Virtual Agents

无需代码,无需专业 AI 知识,在几分钟内上线并运行你的机器人!没错,Power Virtual Agents提供这样的虚拟代理功能。你只需单击几下,即可与后端系统进行对话,任何人可在Power Virtual Agents创建和部署由 AI 驱动的智能虚拟代理。

还想了解更多无代码/低代码编程技术或者Power Platform的最新实践应用?


微软硬核技术大会邀您共见!


4月17-18日,由微软主办的以“数字转型加速度”为主题Microsoft Online Tech Forum 微软在线技术峰会,由微软(中国)CTO 韦青带领的顶尖技术专家天团在《商业应用:低代码开发+自动化》论坛为你全面剖析!

精彩议题抢先看:

除了上述的《商业应用:低代码开发+自动化》论坛外,本次大会共设置8大技术论坛,涵盖人工智能、大数据,AIoT、开源工具、无代码低代码、云原生、DevOps、安全合规等前沿技术议题和创新应用。

观众表示太烧脑了!@开发者,你敢来挑战吗?

硬核议题当然由硬核讲师分享啦~

锵锵锵!微软 CEO 萨提亚·纳德拉亲自带队,汇聚 60+ 位全球顶级技术大咖、产业界领袖组成讲师天团,全方位为你解读数字化转型的干货经验:

还等什么?立马应邀!

扫描二维码或点击阅读原文

免费参与+抽取奖品+与大牛交流


想提前了解大会详情,可加小助手微信,回复“微软大会”,免费入群交流:

点击阅读原文,遇见萨提亚,免费参加!

登录查看更多
0

相关内容

人们为了让计算机解决各种棘手的问题,使用编程语言 编写程序代码并通过计算机运算得到最终结果的过程。
【2020新书】使用高级C# 提升你的编程技能,412页pdf
专知会员服务
57+阅读 · 2020年6月26日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
234+阅读 · 2020年5月21日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
《代码整洁之道》:5大基本要点
专知会员服务
49+阅读 · 2020年3月3日
如何快速入门TensorFlow ?丨极客时间
InfoQ
4+阅读 · 2019年1月8日
数据科学即将迎来“无代码”时代
大数据文摘
4+阅读 · 2018年10月21日
吃鸡手游竟然是Python写的?
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2018年9月11日
Python 如何快速入门?
大数据技术
11+阅读 · 2018年4月9日
Generating Fact Checking Explanations
Arxiv
9+阅读 · 2020年4月13日
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月20日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
如何快速入门TensorFlow ?丨极客时间
InfoQ
4+阅读 · 2019年1月8日
数据科学即将迎来“无代码”时代
大数据文摘
4+阅读 · 2018年10月21日
吃鸡手游竟然是Python写的?
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2018年9月11日
Python 如何快速入门?
大数据技术
11+阅读 · 2018年4月9日
相关论文
Generating Fact Checking Explanations
Arxiv
9+阅读 · 2020年4月13日
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月20日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员