2023-2024 yıllarında mobil geliştirme nasıl bir gelişim kaydedecek?
Globus IT, Haziran 2023 tarihinde , "Daha Hızlı Büyüme için Dijital Hizmetler" başlıklı bir iş kahvaltısı düzenledi. Etkinliğe, bankacılık, lojistik, taşımacılık, telekomünikasyon ve IT sektörlerindeki önde gelen Türk şirketlerinden 40'tan fazla temsilci katıldı.
Globus IT'de iOS Teknoloji/Ekip Lideri olan Dmitry Lemaykin toplantıda "Nihai Mobil Geliştirme 2023: Eğilimler ve Yönergeler" konu başlıklı bir sunum yaptı. Ayrıca Önümüzdeki yıl işletmelerin uygulamaları nasıl kullanacağı ve hangi teknolojilere dikkat etmesi gerektiği konusunda bilgiler sundu.
Globus IT'de iOS Teknoloji/Ekip Lideri olan Dmitry Lemaykin toplantıda "Nihai Mobil Geliştirme 2023: Eğilimler ve Yönergeler" konu başlıklı bir sunum yaptı. Ayrıca Önümüzdeki yıl işletmelerin uygulamaları nasıl kullanacağı ve hangi teknolojilere dikkat etmesi gerektiği konusunda bilgiler sundu.
5G ağı imkanlarından yararlanma
5G ağ kapsamının genişletilmesi ile birlikte, mobil uygulamaların gelişmiş akış hizmetleri, anında içerik indirme ve bulut hizmetlerinin daha verimli kullanımı gibi daha gelişmiş özellikler ve imkanlar içermesi muhtemeldir.
AR/VR görselleştirme ve oyunlar
— Artırılmış Gerçeklik (AR): Apple Vision Pro
— Sanal Gerçeklik (VR): Мeta
Güvenlik
Mobil cihaz sayısının artmasıyla birlikte kullanıcılar, cihazlarının ve şirketlerin BT altyapılarının güvenliğine yönelik daha fazla tehdit almaktadır. Bu nedenle, mobil uygulamalar geliştirirken kullanıcı güvenliği ve gizliliği bir öncelik haline gelmektedir.
Nesnelerin İnterneti (IoT)
Mobil uygulamalar, gerçek zamanlı kontrol, izleme ve analiz sağlayarak IoT cihazlarıyla giderek daha fazla etkileşime girecektir.
Konum Servisleri
Konumunu hızlı bir şekilde bulma ihtiyacı, mobil cihazların ortaya çıkmasından çok önce vardı ve bu mobil geliştirmede kullanıcıların temel ihtiyaçlarından biri haline geldi.
Sağlık ve spor etkinlikleri
Sensörleri kullanarak fiziksel ve sağlık verilerini okuyabilen giyilebilir cihazlar gün geçtikçe daha fazla kullanılacaktır.
Cross platform ve çoklu platform geliştirme
Flutter ve React Native gibi teknolojilerin geliştirilmesi ile, daha hızlı geliştirme döngüleri ve daha düşük maliyetler sağladığı için çok platformlu uygulamalar yaratma eğilimi artmaya devam edecektir.
Yapay zekâ ve makine öğreniminin entegrasyonu
Mobil uygulamalarda yapay zekâ ve makine öğrenimi giderek daha sık ve çeşitli kullanılacaktır. Bu, geliştirilmiş kişiselleştirilmiş önerileri, akıllı sohbet robotlarını, otomatik içerik denetlemeyi ve daha fazlasını içerebilir.
Kod otomasyonu, modern yazılım geliştirmede ana eğilimdir. Bu ise sadece mobil geliştirme için değil, neredeyse tüm BT endüstrisi için geçerlidir.
Otomatik kod üretimine yönelik talep neredeyse her zaman var olmuştur. Ancak yıllar geçtikçe teknik olarak sınırlı kalmıştır. Kodun yeniden kullanımı ve üretimi için yeni yöntemler icat etmek zordur ve bunların tüm dünyada kullanılmasını sağlamak daha da zordur.
Aynı zamanda, çoğu zaman tüm BT projeleri için genel gereksinimlerle karşı karşıyayız, örneğin:
Ayrıca iOS ve Android geliştirmede, büyük teknoloji şirketlerinin bildirimsel bir yaklaşıma geçiş yaptığını görmekteyiz. Örneğin: SwiftUI, SwiftData ve Jetpack Compose ve diğerleri.
Üretken Sinir Ağları (GNN)
Üretken sinir ağları (GNN) çok uzun zamandır mevcuttur.
İnsan dili sorgularını girdi olarak alıp oldukça iyi işleyebilen GNN'ler iki yıl önce oluşturulmuştur. Statik analizörler ve akıllı kod tamamlama gibi teknolojiler daha önce de vardı ve gelişmeye devam etmektedir ancak GNN kadar ilgi çekici değillerdi.
Üretken sinir ağları da kodu yeniden kullanmakta, ancak tamamen farklı bir şekilde yapmaktadır, yani mevcut tüm kod tabanlarını kullanmakta ve bunları olasılıksal yaklaşım ile incelemektedir.
Bu ağ aslında üretim için yeterince iyi kod üretebilir.
5G ağ kapsamının genişletilmesi ile birlikte, mobil uygulamaların gelişmiş akış hizmetleri, anında içerik indirme ve bulut hizmetlerinin daha verimli kullanımı gibi daha gelişmiş özellikler ve imkanlar içermesi muhtemeldir.
AR/VR görselleştirme ve oyunlar
— Artırılmış Gerçeklik (AR): Apple Vision Pro
— Sanal Gerçeklik (VR): Мeta
Güvenlik
Mobil cihaz sayısının artmasıyla birlikte kullanıcılar, cihazlarının ve şirketlerin BT altyapılarının güvenliğine yönelik daha fazla tehdit almaktadır. Bu nedenle, mobil uygulamalar geliştirirken kullanıcı güvenliği ve gizliliği bir öncelik haline gelmektedir.
Nesnelerin İnterneti (IoT)
Mobil uygulamalar, gerçek zamanlı kontrol, izleme ve analiz sağlayarak IoT cihazlarıyla giderek daha fazla etkileşime girecektir.
Konum Servisleri
Konumunu hızlı bir şekilde bulma ihtiyacı, mobil cihazların ortaya çıkmasından çok önce vardı ve bu mobil geliştirmede kullanıcıların temel ihtiyaçlarından biri haline geldi.
Sağlık ve spor etkinlikleri
Sensörleri kullanarak fiziksel ve sağlık verilerini okuyabilen giyilebilir cihazlar gün geçtikçe daha fazla kullanılacaktır.
Cross platform ve çoklu platform geliştirme
Flutter ve React Native gibi teknolojilerin geliştirilmesi ile, daha hızlı geliştirme döngüleri ve daha düşük maliyetler sağladığı için çok platformlu uygulamalar yaratma eğilimi artmaya devam edecektir.
Yapay zekâ ve makine öğreniminin entegrasyonu
Mobil uygulamalarda yapay zekâ ve makine öğrenimi giderek daha sık ve çeşitli kullanılacaktır. Bu, geliştirilmiş kişiselleştirilmiş önerileri, akıllı sohbet robotlarını, otomatik içerik denetlemeyi ve daha fazlasını içerebilir.
Kod otomasyonu, modern yazılım geliştirmede ana eğilimdir. Bu ise sadece mobil geliştirme için değil, neredeyse tüm BT endüstrisi için geçerlidir.
Otomatik kod üretimine yönelik talep neredeyse her zaman var olmuştur. Ancak yıllar geçtikçe teknik olarak sınırlı kalmıştır. Kodun yeniden kullanımı ve üretimi için yeni yöntemler icat etmek zordur ve bunların tüm dünyada kullanılmasını sağlamak daha da zordur.
Aynı zamanda, çoğu zaman tüm BT projeleri için genel gereksinimlerle karşı karşıyayız, örneğin:
- Tipik görev otomasyonu
- Mümkün olan en kısa sürede görünür sonuçlar elde etme (örneğin, mobil uygulama ekranı oluşturup müşteriye gösterme) ihtiyacı
- Mümkün olduğu kadar çok platformu kapsama
- Hem müşteri hem de geliştirici için zaman tasarrufu
Ayrıca iOS ve Android geliştirmede, büyük teknoloji şirketlerinin bildirimsel bir yaklaşıma geçiş yaptığını görmekteyiz. Örneğin: SwiftUI, SwiftData ve Jetpack Compose ve diğerleri.
Üretken Sinir Ağları (GNN)
Üretken sinir ağları (GNN) çok uzun zamandır mevcuttur.
İnsan dili sorgularını girdi olarak alıp oldukça iyi işleyebilen GNN'ler iki yıl önce oluşturulmuştur. Statik analizörler ve akıllı kod tamamlama gibi teknolojiler daha önce de vardı ve gelişmeye devam etmektedir ancak GNN kadar ilgi çekici değillerdi.
Üretken sinir ağları da kodu yeniden kullanmakta, ancak tamamen farklı bir şekilde yapmaktadır, yani mevcut tüm kod tabanlarını kullanmakta ve bunları olasılıksal yaklaşım ile incelemektedir.
Bu ağ aslında üretim için yeterince iyi kod üretebilir.
GNN'i mobil geliştirmede nasıl kullanmaktayız
Aşağıdaki gerçek görevler için halen ChatGPT ve Copilot kullanmaktayız:
Uygulamada kullandıktan sonra GNN ile ilgili sonuçlarımız:
Yakın gelecekte NLP ve GNN ile neler olacak?
NLP ve GNN, profesyonel IDE’lerin (Entegre Geliştirme Ortamı kod oluşturmak için yazılım dizisi) ayrılmaz bir parçası olacaktır.
Visual Studio’da zaten eklentileri vardır, ancak gelecekte daha derin entegrasyonlar beklemekteyiz.
Tıpkı şimdi Google aramalarında olduğu gibi, herkes NLP’yi her gün kullanacaktır.
GNN insanın yerini almayacak, ancak onların yardımıyla insanın üretkenliği artacaktır.
GNN'nin daha da geliştirilmesi, Yapay Zekâ ajanlarıdır
Yapay Zekâ ajanları, belirli bir hedefe ulaşmak için bir insan ile GNN arasında aracı uygulamalardır.
- Bilgi istemlerinden neredeyse gerçek zamanlı olarak çalışma kodu üretebilirler.
- Çizimler, Midjorney veya Kandinsky gibi GNN yardımıyla oluşturulabilir.
- Pazarlama metinleri vb.
Aşağıdaki gerçek görevler için halen ChatGPT ve Copilot kullanmaktayız:
- Mobil uygulama ekranları oluşturma
- Kodu bir dilden diğerine, eski bir kod sürümünden daha modern bir sürüme dönüştürme
- Kod tabanını başka bir platforma taşıma
- Unit testleri yazma
- Talimatlar oluşturma
Uygulamada kullandıktan sonra GNN ile ilgili sonuçlarımız:
- Bu bir devrim değilse, o zaman kod oluşturmada büyük bir adımdır.
- GNN’nin BT projelerinde kod oluşturma sürecine yaygın şekilde müdahale etmesini beklemekteyiz.
- Sadece mobil geliştirmede değil, metin oluşturma ile ilgili tüm faaliyet türlerinde bu mümkündür
- Hata sayısı azalacaktır
- Geliştirme hızı artacaktır (projelerin pazara çıkış süresi kısalacaktır)
Yakın gelecekte NLP ve GNN ile neler olacak?
NLP ve GNN, profesyonel IDE’lerin (Entegre Geliştirme Ortamı kod oluşturmak için yazılım dizisi) ayrılmaz bir parçası olacaktır.
Visual Studio’da zaten eklentileri vardır, ancak gelecekte daha derin entegrasyonlar beklemekteyiz.
Tıpkı şimdi Google aramalarında olduğu gibi, herkes NLP’yi her gün kullanacaktır.
GNN insanın yerini almayacak, ancak onların yardımıyla insanın üretkenliği artacaktır.
GNN'nin daha da geliştirilmesi, Yapay Zekâ ajanlarıdır
Yapay Zekâ ajanları, belirli bir hedefe ulaşmak için bir insan ile GNN arasında aracı uygulamalardır.
- AutoGPT: İnternetten veri alabilmektedir
- LangChain: Bu, GNN API’sine dayalı ürünler oluşturabilinen bir framework’tur.
- Transformer ajanlar: İnsan istekleri için en uygun GNN’i seçebilmekte ve API’si üzerinde projeler oluşturabilmektedir.
© 2023
contact@globus-it.com
Gustava Zemgala gatve, No. 74, lv-1039
Latvia, Riga
+371 64 415 295
+90 532 307 88 88
Yeşilce Neighborhood. Yunus Emre Street. No: 8/1
Kağıthane
Kağıthane
Türkiye, Istanbul