Узнайте, как DeepCode оказывает влияние на новые технологии и глобальное сообщество разработчиков, в последних обзорах Gartner Hype Cycles для Новых технологий 2020, а также ПО с открытым исходным кодом 2020, опубликованных в июле 2020 года. См. специальный раздел на странице конец, если вы не знакомы с тем, что такое Hype Cycles.

Рабочий процесс разработки, DevOps, DevSecOps, SAST и все другие крутые аббревиатуры являются сегодня одной из самых горячих технических областей, поскольку каждая отдельная компания, государственная или неправительственная организация в настоящее время является технической организацией, сильно зависящей от программного обеспечения. Именно здесь появляется новый термин AI Augmented Development (AIAD): короче говоря, использование новых методов AI, чтобы помочь разработчикам реализовать свой истинный потенциал кодирования и создавать качественные продукты быстрее и безопаснее.

Расширенный интеллект для разработчиков программного обеспечения: предоставление узконаправленной и точной информации в нужное время и специально предназначенной для проблемы/контекста, над которым работает разработчик. обычно информация поступает из большой базы знаний, объединяющей ноу-хау многих миллионов отдельных точек данных или других разработчиков программного обеспечения.

Как DeepCode вписывается в новые технологии Gartner и программное обеспечение с открытым исходным кодом Hype Cycles

Суть в том, что создание программного обеспечения — это искусство, наука, инженерия и, в конечном счете, ремесло, предназначенное для избранных нескольких высококвалифицированных людей, и это создает дефицит и жесткие ограничения на то, как быстро новое программное обеспечение может быть доставлено в цифровую экономику с экспоненциально растущим спросом. для оцифровки. Нехватка ресурсов для разработки и постоянно растущий спрос имеют свою цену: программные ошибки, воздействующие на конечных пользователей и критически важные системы с постоянно растущей скоростью, в настоящее время оцениваются как потери более 10% от мирового ВВП.

Спасибо Gartner за представленный ниже обзор Hype Cycle for the Open-Source Software 2020, который был опубликован в этом месяце Арун Батчу.

Пандемия COVID подтолкнула большинство разработчиков к удаленной работе и минимизации их способности сводить к минимуму и получать специальные отзывы от своих коллег, а спрос на дополненный интеллект резко вырос, но исследования таких аналитиков, как Gartner, помогут в этом. снижение стратегического внедрения и ускорение раскрытия этой огромной ценности, стоящей за многими технологиями в циклах ажиотажа.

Мы уже видели много технологий, которые помогают разработчикам печатать быстрее, используя ИИ, чтобы угадать, что они пытаются использовать, это постоянно экономит миллисекунды из их в настоящее время ограниченного потока ввода при наборе текста. Но истинный потенциал заключается в глубоком семантическом понимании, которое может помочь анализировать сложные проблемы, требующие множества логических шагов и последовательности событий, которые в противном случае потребовали бы внимания и умственной концентрации высококвалифицированного разработчика: то, что большинству проектов становится все труднее и труднее. к выделенным ресурсам на.

Платформа DeepCode и наша команда экспертов уже более 10 лет внедряют инновации в этой области, чтобы разработчики могли извлечь выгоду из расширенного интеллекта в реальном времени, используя сложную семантическую логику, которую миллионы разработчиков внесли на протяжении многих лет, исправляя сотни миллионов ошибок: чтобы подобные ошибки не влияли на конечных пользователей. Таким образом, DeepCode уже находится на правильной стороне кривой ажиотажа с услугой, охватывающей миллионы разработчиков, которые ежедневно извлекают выгоду из своих усилий по развитию. Мы видим в этом ключевую причину, по которой DeepCode включен в цикл ажиотажа вместе с крупными техническими гигантами, которые все еще пытаются собрать воедино любые решения, даже близкие к жизнеспособному продукту, чтобы положительно повлиять на сообщество разработчиков программного обеспечения.

Подводя итог, можно сказать, что Hype Cycle является точным, так как есть много новых сервисов, которые позволит понять семантический код по сравнению с «BigCode», но мы уже видим первый сервис DeepCode, доказывающий, что тенденция установилась, стимулирует изменения и здесь, чтобы остаться и продолжить. революционизировать мир разработки программного обеспечения.

Что такое хайп-циклы?

Ссылки: https://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle; https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle;

Как объясняет это THOMAS MISSLER:

Hype Cycles от Gartner — один из многих отраслевых эталонных показателей, которые помогают определить направление использования технологий, позволяя бизнес-лидерам планировать свою стратегию внедрения ИТ. Hype Cycles помогает выделить будущие технологии и предсказать, когда они станут массовыми по сравнению с аналогичными инновациями.

Больше руководящих принципов, чем законов, они могут быть несвоевременными, так как некоторые технологии исчезают, не имея шансов проявить себя, в то время как другие врываются в производительность на годы раньше запланированного срока. Но просмотр полезной услуги или функции в цикле ажиотажа с течением времени дает хорошее представление о том, когда она будет иметь наибольшую ценность для бизнеса.

Некоторым компаниям нравится внедряться раньше, чтобы попытаться опередить конкурентов и получить конкурентное преимущество. Другие примут его только тогда, когда увидят доказательства солидной отдачи или выгоды. Какой бы ни была их цель, Hype Cycle помогает вызвать обсуждение, поскольку большинство технологий следуют аналогичному шаблону:

- Прибытие из-за инновационного триггера, обычно для удовлетворения потребностей развивающегося рынка.

-Многое обещает за счет маркетинга и собственных завышенных ожиданий пользователей.

- Пользователи разочаровываются, поскольку технологии часто не оправдывают эти ранние прогнозы. Кроме того, рост образования и экосистем показывает реальные возможности и ограничения.

- По мере появления практических вариантов использования технология успокаивается и достигает целей производительности.