Kapsamlı mobil uygulama geliştirme 2023
Trendler ve Yönergeler
Haziran 2023'te Globus, İstanbul'da "Daha Hızlı Büyüme için Dijital Hizmetler" başlıklı bir iş kahvaltısı düzenledi. Etkinliğe bankacılık, lojistik, ulaşım, telekomünikasyon ve BT sektörlerinden 40'tan fazla önde gelen Türk şirket temsilcisi katıldı.
Toplantıda Globus iOS Tech/Team Lead'i Dmitry Lemaykin, "Kapsamlı Mobil Geliştirme 2023: Trendler ve Yönler" konulu bir konuşma yaptı. İşte konuşmasının özeti: işletmeler mobil uygulamaları nasıl kullanacak ve önümüzdeki yıl hangi teknolojilere dikkat etmek gerekiyor.
Toplantıda Globus iOS Tech/Team Lead'i Dmitry Lemaykin, "Kapsamlı Mobil Geliştirme 2023: Trendler ve Yönler" konulu bir konuşma yaptı. İşte konuşmasının özeti: işletmeler mobil uygulamaları nasıl kullanacak ve önümüzdeki yıl hangi teknolojilere dikkat etmek gerekiyor.
5G Ağ Kapasiteleri
5G ağ kapsamının genişlemesiyle birlikte mobil uygulamalar; geliştirilmiş akış hizmetleri, anında içerik indirme ve bulut hizmetlerinin daha verimli kullanımı gibi daha gelişmiş özellikler sunabilecek.
AR/VR görselleştirme ve oyun
Artırılmış Gerçeklik (AR): Apple Vision Pro
Sanal Gerçeklik (VR): Meta
Diğerleri…
Güvenlik
Mobil cihaz sayısının artmasıyla birlikte kullanıcılar giderek daha fazla güvenlik tehdidiyle karşı karşıya kalıyor.
Bu nedenle kullanıcı güvenliği ve gizliliği, mobil uygulama geliştirmede en önemli önceliklerden biri haline geldi.
Nesnelerin İnterneti (IoT)
Mobil uygulamalar IoT cihazlarıyla giderek daha fazla entegre edilecek ve gerçek zamanlı kontrol, izleme ile analitik imkânı sunacak.
Konum Hizmetleri
Konumun hızla belirlenmesi ihtiyacı, mobil cihazlar ortaya çıkmadan çok önce vardı ve mobil geliştirmede en temel kullanıcı gereksinimlerinden biri olmaya devam ediyor.
Sağlık ve Spor Aktiviteleri
Sensörler aracılığıyla fiziksel parametreleri ve sağlık takip verilerini ölçebilen giyilebilir cihazlar.
Çapraz Platform ve Çoklu Platform Geliştirme
Flutter ve React Native gibi teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, çeşitli cihaz ve işletim sistemlerinde yeterli kullanıcı deneyimi sunan çok platformlu uygulama geliştirme trendi büyümeye devam edecek.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Entegrasyonu
Yapay zeka ve makine öğreniminin mobil uygulamalarda kullanımı genişleyecek. Bu; gelişmiş kişiselleştirilmiş öneriler, akıllı chatbot'lar ve otomatik içerik moderasyonunu kapsayabilir.
Kod Yazımının Otomasyonu
Aslında otomatik kod üretimi her zaman talep gören bir alan olmuştur; ancak bu talep teknik sınırlamalar nedeniyle karşılanamamıştır. Yeni kod yeniden kullanım ve üretim pratiklerini geliştirmek oldukça zordur; bunların küresel çapta benimsenmesini sağlamak ise çok daha güçtür.
Kod yazımının otomasyonu, modern yazılım geliştirmenin temel trendlerinden biridir.
Tercihen gerçek zamanlı
Yalnızca Mobil Geliştirmede değil, neredeyse her alanda
Yalnızca otomatik tamamlama değil, bağlamsal analiz
Bu sonuca nasıl ulaştık? IT projelerinde karşılaşılan ortak gereksinimlerle sık sık ilgileniyoruz:
Rutin görevlerin otomasyonu
Görünür sonuçlara olabildiğince hızlı ulaşma ihtiyacı
Mümkün olduğunca çok platformu kapsamak
Hem müşteri hem geliştirici için zaman tasarrufu
Tüm bu ortak gereksinimler, farklı türde kod yeniden kullanım ve üretim pratiklerine dayanmaktadır.
Ayrıca iOS ve Android geliştirmede büyük teknoloji şirketlerinin Declarative paradigmaya geçiş eğilimi gözlemlenmektedir. Örneğin: SwiftUI, SwiftData, Jetpack Compose ve diğerleri.
Bu yaklaşımlar, eski yöntemlere kıyasla kod üretimine çok daha uygundur; hatta arka planda otomatik olarak kod üretebilir.
Üretken Sinir Ağları (GNN)
İnsan dili girdilerine yanıt verebilen ve bunları başarıyla işleyebilen GNN'ler birkaç yıl önce geliştirildi. Statik Analizörler ve Akıllı Kod Tamamlama gibi araçlar daha önce de mevcuttu ve gelişmeye devam ediyor; ancak GNN kadar güçlü değillerdi. Üretken Sinir Ağları da kodu yeniden kullanır, ancak bunu tamamen farklı bir şekilde yapar: tüm mevcut kod tabanlarını kullanarak olasılıksal yaklaşımla öğrenir. Bu ağlar üretim kalitesinde kod üretebilmektedir.
5G ağ kapsamının genişlemesiyle birlikte mobil uygulamalar; geliştirilmiş akış hizmetleri, anında içerik indirme ve bulut hizmetlerinin daha verimli kullanımı gibi daha gelişmiş özellikler sunabilecek.
AR/VR görselleştirme ve oyun
Artırılmış Gerçeklik (AR): Apple Vision Pro
Sanal Gerçeklik (VR): Meta
Diğerleri…
Güvenlik
Mobil cihaz sayısının artmasıyla birlikte kullanıcılar giderek daha fazla güvenlik tehdidiyle karşı karşıya kalıyor.
Bu nedenle kullanıcı güvenliği ve gizliliği, mobil uygulama geliştirmede en önemli önceliklerden biri haline geldi.
Nesnelerin İnterneti (IoT)
Mobil uygulamalar IoT cihazlarıyla giderek daha fazla entegre edilecek ve gerçek zamanlı kontrol, izleme ile analitik imkânı sunacak.
Konum Hizmetleri
Konumun hızla belirlenmesi ihtiyacı, mobil cihazlar ortaya çıkmadan çok önce vardı ve mobil geliştirmede en temel kullanıcı gereksinimlerinden biri olmaya devam ediyor.
Sağlık ve Spor Aktiviteleri
Sensörler aracılığıyla fiziksel parametreleri ve sağlık takip verilerini ölçebilen giyilebilir cihazlar.
Çapraz Platform ve Çoklu Platform Geliştirme
Flutter ve React Native gibi teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, çeşitli cihaz ve işletim sistemlerinde yeterli kullanıcı deneyimi sunan çok platformlu uygulama geliştirme trendi büyümeye devam edecek.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Entegrasyonu
Yapay zeka ve makine öğreniminin mobil uygulamalarda kullanımı genişleyecek. Bu; gelişmiş kişiselleştirilmiş öneriler, akıllı chatbot'lar ve otomatik içerik moderasyonunu kapsayabilir.
Kod Yazımının Otomasyonu
Aslında otomatik kod üretimi her zaman talep gören bir alan olmuştur; ancak bu talep teknik sınırlamalar nedeniyle karşılanamamıştır. Yeni kod yeniden kullanım ve üretim pratiklerini geliştirmek oldukça zordur; bunların küresel çapta benimsenmesini sağlamak ise çok daha güçtür.
Kod yazımının otomasyonu, modern yazılım geliştirmenin temel trendlerinden biridir.
Tercihen gerçek zamanlı
Yalnızca Mobil Geliştirmede değil, neredeyse her alanda
Yalnızca otomatik tamamlama değil, bağlamsal analiz
Bu sonuca nasıl ulaştık? IT projelerinde karşılaşılan ortak gereksinimlerle sık sık ilgileniyoruz:
Rutin görevlerin otomasyonu
Görünür sonuçlara olabildiğince hızlı ulaşma ihtiyacı
Mümkün olduğunca çok platformu kapsamak
Hem müşteri hem geliştirici için zaman tasarrufu
Tüm bu ortak gereksinimler, farklı türde kod yeniden kullanım ve üretim pratiklerine dayanmaktadır.
Ayrıca iOS ve Android geliştirmede büyük teknoloji şirketlerinin Declarative paradigmaya geçiş eğilimi gözlemlenmektedir. Örneğin: SwiftUI, SwiftData, Jetpack Compose ve diğerleri.
Bu yaklaşımlar, eski yöntemlere kıyasla kod üretimine çok daha uygundur; hatta arka planda otomatik olarak kod üretebilir.
Üretken Sinir Ağları (GNN)
İnsan dili girdilerine yanıt verebilen ve bunları başarıyla işleyebilen GNN'ler birkaç yıl önce geliştirildi. Statik Analizörler ve Akıllı Kod Tamamlama gibi araçlar daha önce de mevcuttu ve gelişmeye devam ediyor; ancak GNN kadar güçlü değillerdi. Üretken Sinir Ağları da kodu yeniden kullanır, ancak bunu tamamen farklı bir şekilde yapar: tüm mevcut kod tabanlarını kullanarak olasılıksal yaklaşımla öğrenir. Bu ağlar üretim kalitesinde kod üretebilmektedir.
GNN'yi Mobil Geliştirmede Nasıl Kullanıyoruz
Komut istemlerinden neredeyse çevrimiçi olarak çalışan kod üretebilir.
• Hemen hemen her türlü metin oluşturulabilir
• GNN ile Midjourney veya Kandinsky gibi araçlarla kaynaklar da oluşturulabilir
• Pazarlama metinleri ve stiller de üretilebilir
ChatGPT kullanma deneyimimiz son derece başarılıdır
Gerçek görevlerde ChatGPT ve CoPilot kullandık:
• Mobil Uygulama Ekranlarını "Anında" Oluşturma
• Kodun bir dilden diğerine dönüştürülmesi
• Eski kod tabanının modern kod stiline taşınması
• Kod tabanının başka bir platforma geçirilmesi
• Birim testlerinin yazılması
• Dokümantasyon yazımı
GNN'yi pratikte kullanarak öğrendiklerimiz:
• Bir devrim değil, ancak kodlamada kesinlikle büyük bir adım ileriye
• GNN'nin IT projelerindeki kodlama süreçlerinde yaygın olarak benimseneceğini bekliyoruz
• Bunu yalnızca Mobil Geliştirmede değil, metin oluşturmayla ilgili tüm alanlarda bekliyoruz
• Hata sayısı azaldı
• Daha fazla platform kapsandı
• Geliştirme hızı arttı (pazara çıkış süresi kısaldı)
NLP ve GNN'nin yakın geleceğe yönelik beklentileri
NLP ve GNN, profesyonel IDE'lerin ayrılmaz bir parçası haline gelecek
Visual Studio gerekli eklentilere sahip, ancak daha derin entegrasyonlar bekliyoruz
• Her kişi, Google Arama'yı şu an kullandığı gibi günlük hayatında NLP kullanacak
• İnsanların yerini GNN almayacak, aksine GNN ile verimlilikleri artacak
Yapay Zeka Ajanlarının Yükselişi…
Yapay zeka ajanı, insan ile GNN ağları arasında köprü görevi gören ve insan tarafından belirlenen bir hedefe ulaşmak için tasarlanmış bir ara birimdir.
• AutoGPT: İnternetten veri toplayabilir
• LangChain: GNN API'sine dayalı ürünler geliştiren bir çerçeve
• Transformers Agents: İnsan taleplerine en uygun GNN'yi seçip API'si üzerinden projeler oluşturabilir
Komut istemlerinden neredeyse çevrimiçi olarak çalışan kod üretebilir.
• Hemen hemen her türlü metin oluşturulabilir
• GNN ile Midjourney veya Kandinsky gibi araçlarla kaynaklar da oluşturulabilir
• Pazarlama metinleri ve stiller de üretilebilir
ChatGPT kullanma deneyimimiz son derece başarılıdır
Gerçek görevlerde ChatGPT ve CoPilot kullandık:
• Mobil Uygulama Ekranlarını "Anında" Oluşturma
• Kodun bir dilden diğerine dönüştürülmesi
• Eski kod tabanının modern kod stiline taşınması
• Kod tabanının başka bir platforma geçirilmesi
• Birim testlerinin yazılması
• Dokümantasyon yazımı
GNN'yi pratikte kullanarak öğrendiklerimiz:
• Bir devrim değil, ancak kodlamada kesinlikle büyük bir adım ileriye
• GNN'nin IT projelerindeki kodlama süreçlerinde yaygın olarak benimseneceğini bekliyoruz
• Bunu yalnızca Mobil Geliştirmede değil, metin oluşturmayla ilgili tüm alanlarda bekliyoruz
• Hata sayısı azaldı
• Daha fazla platform kapsandı
• Geliştirme hızı arttı (pazara çıkış süresi kısaldı)
NLP ve GNN'nin yakın geleceğe yönelik beklentileri
NLP ve GNN, profesyonel IDE'lerin ayrılmaz bir parçası haline gelecek
Visual Studio gerekli eklentilere sahip, ancak daha derin entegrasyonlar bekliyoruz
• Her kişi, Google Arama'yı şu an kullandığı gibi günlük hayatında NLP kullanacak
• İnsanların yerini GNN almayacak, aksine GNN ile verimlilikleri artacak
Yapay Zeka Ajanlarının Yükselişi…
Yapay zeka ajanı, insan ile GNN ağları arasında köprü görevi gören ve insan tarafından belirlenen bir hedefe ulaşmak için tasarlanmış bir ara birimdir.
• AutoGPT: İnternetten veri toplayabilir
• LangChain: GNN API'sine dayalı ürünler geliştiren bir çerçeve
• Transformers Agents: İnsan taleplerine en uygun GNN'yi seçip API'si üzerinden projeler oluşturabilir
Ofis 1
603001, Nizhnevolzhskaya Naberezhnaya, 17/2, floor 3, Nizhny Novgorod, Russia
Ofis 2
603024, Kazanskaya Naberezhnaya, 5, Nizhny Novgorod, Russia