В этой статье мы расскажем о развивающихся технологиях, которые в скором времени определят тенденции рынка.
Диалоговый пользовательский интерфейс - перспективы мобильных приложений
Заметили ли вы, как за последние несколько лет интернет наполнился ботами? Как только вы заходите в интернет-магазин, внизу появляется окошко и какой-нибудь Джон предлагает вам с ним пообщаться, задать вопрос, получить информацию об услуге.
Функциональные боты появились в социальных сетях, как, например, в Telegram.
Разговор стал новым способом взаимодействия с приложениями, хотя на самом деле это всего лишь новая его формация. Мы всегда «разговаривали» с техникой – только при помощи специальных команд.
Теперь пользовательский интерфейс стремительно движется к нативному, естественному общению с человеком. Разговор стал причиной появления Siri, Cortana, Allo и распространился с помощью Amazon Echo и Google Home.
Построение интерфейсов на основе диалогового и естественного языка имеет очевидные преимущества для взаимодействия с пользователем.
Эта тенденция не ограничивается использованием голоса, так как мессенджеры стали доминировать на смартфонах не только для личного пользования, но и в качестве корпоративной коммуникации на работе. Во взаимодействие активно включаются чат-боты, которые с совершенствованием технологий научатся понимать контекст и цели разговора. Это значит, что общение с ботов станет более реалистичным и убедительным.
Такой спрос на рынке и хайп среди СМИ приводит к росту интереса среди разработчиков.
Интеллект как услуга
Не так давно на рынок вышли платформы, которые называют «Интеллект как услуга» (ориг. intelligence as a service). Они охватывают широкий спектр удивительно мощных утилит с функциями от обработки голоса до естественного понимания языка и распознавания образов.
Возможности, которые представлены сейчас как платформы с открытым исходным кодом или SaaS, несколько лет назад были очень дорогостоящими и практически недоступными. Теперь конкуренция зависит от когнитивных способностей разработчиков.
Опыт разработчиков как новое определяющее звено
Пользовательский опыт много лет был ключевым фактором в разработке технологических продуктов. Однако, быстрый рост инструментов и продуктов, ориентированных на разработчиков, перевел фокус на «Developer experience».
Все чаще компании оценивают предложения облачных вычислений на основе сокращений технических трений, то есть ключевой фактор – инженерная производительность.
Методы «Developer experience»:
- внутренняя инфраструктура рассматривается как продукт, который должен быть достаточно убедителен, чтобы конкурировать с внешними предложениями
- особое внимание самообслуживанию, понимая эргономику разработчика API
- исследование аудитории, которая пользуется вашими сервисами
Развитие платформ
Тема технологического радара возникает из наблюдений и общения во время новых исследований.
Не так давно, составляя технологический радар было обнаружено, что растет количество инноваций в сфере платформ. Это говорит о новых тенденциях в экосистеме разработки программного обеспечения.
Компании из Кремниевой долины продемонстрировали, что создание подходящей платформы приносит значительные выгоды. Часть их успеха связана с тем, что компании находятся в непрерывном поиске технологий полезной инкапсуляции и новых возможностей. Все чаще «платформенное мышление» появляется благодаря развитой экосистеме – с помощью передовых возможностей, таких как нативный язык и даже инфраструктурных платформ, таких как Amazon.
Бизнес начинает задумываться о платформах, когда делает выбор с помощью API-интерфейсов, которые ориентированы на продукт. Напротив, команды разработчиков сосредотачиваются на создании платформ для интеграции и улучшения опыта разработчиков - это разумная комбинация упаковки, удобства и полезности.
Одно из хороших определений для платформы:
- предоставляет API самообслуживания
- легкая в настройке и обеспечении в командной среде
- прекрасно сочетается с другой развивающейся темой, опытом разработчиков в качестве нового дифференциатора.
Мы ожидаем развития возможностей платформ в ближайшем будущем.
Python эффект
Python – это язык, который постоянно развивается и показывает новые возможности в нишах. Простота использования в качестве общего языка программирования в сочетании с его прочным присутствием в математических и научных вычислениях привела к тому, что Python 3 широко используется академическими и исследовательскими сообществами.
Несколько библиотек Python помогли улучшить экосистему:
- Scikit-learn в сфере машинного обучения;
- TensorFlow, Keras и Air Flow для графиков потока данных
- SpaCy, который реализует обработку на нативном языке, чтобы помочь расширить возможности API, поддерживающих разговор
Все чаще мы видим, как Python преодолевает разрыв между учеными и инженерами внутри организаций, ослабляя прошлые предрассудки против своих любимых инструментов.
Архитектурные подходы, такие как микросервисы и контейнеры, облегчили использование Python в производственных средах. Теперь инженеры могут развертывать и интегрировать специализированный код Python, созданный учеными с помощью API-интерфейсов с языковыми и технологическими аспектами.
Такая подвижность – отличный шаг к согласованной экосистеме между исследователями и инженерами, в отличие от фактической практики перевода специализированных языков, таких как R, в производственные среды.
Команда Artjoker следит за инновациями в технологиях и готова применять их в своих продуктах. Мы открыты к сотрудничеству:)