МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный экономический университет» (УрГЭУ) Самостоятельная работа по дисциплине «Перспективные информационные технологии» 2 семестр реферат на тему «Актуальные подходы в архитектуре ПО в 2024» Студенты: Кашбиев Д.Р. Коковин М.В. Группа ИДО ОЗБ БИ-22 Арм2 Руководитель Шлеев В.В. Екатеринбург 2024 г. Содержание Введение ...................................................................................................................................................... 3 1. Микросервисная архитектура ........................................................................................................ 4 2. Блокчейн .................................................................................................................................................. 9 2.1 Принципы работы блокчейна: ......................................................................................................... 9 2.2 Преимущества блокчейна:..............................................................................................................10 3. Применение блокчейна в различных областях: .................................................................................11 3.1 Вызовы и ограничения технологии блокчейн: .............................................................................12 3. 2 Перспективы развития блокчейна: ...............................................................................................13 4. Искусственный интеллект и машинное обучение ............................................................................15 5. Кроссплатформенная разработка мобильных приложений .......................................................20 Заключение...............................................................................................................................................23 Введение В эпоху стремительного технологического прогресса и цифровой трансформации архитектура программного обеспечения (ПО) играет ключевую роль в обеспечении эффективности, масштабируемости и гибкости приложений. По мере того, как требования к разработке ПО становятся все более сложными и динамичными, актуальные подходы в архитектуре ПО претерпевают постоянную эволюцию, чтобы соответствовать современным вызовам и тенденциям. В 2024 году архитектура ПО находится на перекрестке нескольких важных технологических направлений, каждое из которых вносит свой вклад в формирование новых парадигм и практик разработки. Одним из наиболее значимых трендов является стремление к децентрализации и обеспечению прозрачности с помощью технологии блокчейн, которая открывает новые возможности для создания надежных и безопасных распределенных систем. Параллельно с этим растущая популярность микросервисной архитектуры позволяет разработчикам создавать более гибкие, масштабируемые и устойчивые к сбоям приложения, разделяя их на независимые компоненты, которые могут быть развернуты и обновлены отдельно друг от друга. Этот подход также способствует ускорению разработки и внедрения новых функций, а также повышению общей эффективности процесса разработки. Кроме того, машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) все чаще интегрируются в архитектуру ПО, предоставляя разработчикам мощные инструменты для анализа данных, автоматизации процессов и создания интеллектуальных приложений. Эти технологии открывают новые горизонты для разработки инновационных решений, повышая производительность, точность и персонализацию приложений. В ответ на растущий спрос на кросс-платформенные приложения, способные работать на различных устройствах и операционных системах, архитектура ПО также адаптируется к этой тенденции. Современные подходы, такие как реактивное программирование и использование кросс-платформенных фреймворков, позволяют разработчикам создавать приложения, которые могут быть легко развернуты на множестве платформ, обеспечивая при этом согласованный пользовательский опыт. В рамках данного реферата будут рассмотрены актуальные подходы в архитектуре ПО в 2024 году, с акцентом на такие ключевые направления, как блокчейн, микросервисная архитектура, машинное обучение и ИИ, а также кросс-платформенная разработка. Через призму этих тенденций будут проанализированы современные архитектурные паттерны, практики и инструменты, которые помогают разработчикам создавать высокопроизводительные, масштабируемые и надежные приложения, способные удовлетворить растущие требования цифровой эпохи. 1. Микросервисная архитектура В современном мире разработки программного обеспечения, где приложения становятся все более сложными и масштабируемыми, традиционная монолитная архитектура часто оказывается ограниченной и негибкой. Для решения этих проблем был разработан новый подход, известный как микросервисная архитектура. Этот архитектурный стиль предлагает разбить монолитное приложение на набор небольших, независимых и легко развертываемых сервисов, каждый из которых отвечает за определенную бизнес-задачу или функциональность. Микросервисная архитектура основана на следующих ключевых концепциях: 1. Разделение по бизнес-возможностям: Каждый микросервис отвечает за конкретную бизнес-задачу или функциональность, что упрощает понимание, разработку и тестирование кода. 2. Развертывание через API: Микросервисы предоставляют свои функции через легковесные интерфейсы, такие как REST API, позволяя другим сервисам взаимодействовать с ними. 3. Децентрализованное управление данными: Каждый микросервис имеет собственную базу данных или источник данных, обеспечивая автономность и устойчивость к сбоям. 4. Автоматизированное развертывание: Микросервисы должны быть легко развертываемыми, часто с использованием контейнеризации и оркестрации. 5. Децентрализованное управление: Отсутствие центрального управления и контроля позволяет командам разработчиков работать независимо друг от друга. Микросервисная архитектура представляет собой распределенную систему, состоящую из нескольких автономных сервисов, которые взаимодействуют друг с другом через легковесные механизмы коммуникации. На диаграмме ниже показан пример микросервисной архитектуры. В этой архитектуре каждый микросервис отвечает за отдельную бизнесзадачу, такую как управление каталогом товаров, корзиной покупок, заказами и оплатой. Клиентские приложения взаимодействуют с микросервисами через API-шлюз, который маршрутизирует запросы к соответствующим сервисам. Сервис сообщений используется для асинхронной коммуникации между микросервисами, обеспечивая развязку и повышая отказоустойчивость системы. Внедрение микросервисной архитектуры обеспечивает множество преимуществ по сравнению с традиционными монолитными приложениями: 1. Гибкость и масштабируемость: Каждый микросервис может быть масштабирован независимо, повышая общую масштабируемость системы и эффективность использования ресурсов. 2. Ускорение разработки: Разделение на небольшие автономные компоненты позволяет командам разработчиков работать параллельно, ускоряя цикл разработки и внедрения новых функций. 3. Устойчивость к сбоям: Сбой одного микросервиса не влияет на работу всей системы, повышая отказоустойчивость и доступность приложения. 4. Технологическая гибкость: Каждый микросервис может быть разработан с использованием наиболее подходящих технологий и языков программирования. 5. Эволюционная масштабируемость: Микросервисы легче изменять и заменять по отдельности, облегчая эволюцию и модернизацию приложения. При проектировании микросервисной архитектуры необходимо учитывать следующие ключевые аспекты: 1. Определение границ микросервисов: Разбиение приложения на микросервисы должно быть основано на бизнес-возможностях и принципе единственной ответственности. Диаграмма ниже иллюстрирует возможное разделение на микросервисы: 2. Межсервисная коммуникация: Выбор подходящего механизма коммуникации между микросервисами (REST, gRPC, асинхронная передача сообщений) в зависимости от требований к производительности, надежности и согласованности. 3. Обнаружение сервисов и балансировка нагрузки: Использование механизмов обнаружения сервисов и балансировки нагрузки для обеспечения доступности и масштабируемости. 4. Управление данными: Определение стратегии управления данными (централизованное или децентрализованное хранилище данных, обработка распределенных транзакций). 5. Мониторинг и логирование: Внедрение эффективных механизмов мониторинга и логирования для отслеживания работы микросервисов и быстрого обнаружения и устранения неисправностей. Для успешного развертывания и управления микросервисной архитектурой необходимо использовать современные инструменты и практики, такие как: 1. Контейнеризация: Использование технологий контейнеризации, таких как Docker, для упаковки и развертывания микросервисов. 2. Оркестрация контейнеров: Применение систем оркестрации, таких как Kubernetes, для автоматизированного развертывания, масштабирования и управления контейнерами микросервисов. Диаграмма ниже иллюстрирует архитектуру с использованием Kubernetes: 3. Непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI/CD): Внедрение практик CI/CD для ускорения цикла разработки, тестирования и развертывания микросервисов. 4. Инфраструктура как код (IaC): Использование подходов IaC, таких как Terraform или Ansible, для автоматизированного управления инфраструктурой и средами развертывания. 5. Распределенное трейсинг и мониторинг: Применение инструментов распределенного трейсинга, таких как Jaeger или Zipkin, и мониторинга, таких как Prometheus или Grafana, для отслеживания и анализа работы микросервисов. Микросервисная архитектура предлагает инновационный подход к разработке программного обеспечения, позволяя создавать гибкие, масштабируемые и устойчивые к сбоям приложения. Хотя внедрение этой архитектуры сопряжено с определенными сложностями и требует соответствующих инструментов и практик, ее преимущества делают ее привлекательным выбором для современных корпоративных проектов и облачных сред. По мере дальнейшего развития технологий и методологий микросервисная архитектура, вероятно, будет продолжать набирать популярность и играть важную роль в разработке программного обеспечения. 2. Блокчейн - Блокчейн - это технология распределенного реестра данных, которая обеспечивает безопасность, прозрачность и неподменяемость информации. Она была введена в 2008 году с появлением криптовалюты Биткойн. - Блокчейн представляет собой цепочку блоков, каждый из которых содержит информацию о предыдущем блоке, образуя непрерывную и неизменяемую цепочку данных. - Блокчейн децентрализован, так как каждый участник сети имеет свою копию всей цепочки блоков. - Одна из основных особенностей блокчейна - его защищенность благодаря использованию криптографии и хэш-функций. 2.1 Принципы работы блокчейна: - Децентрализация и распределенный реестр: блокчейн не имеет центрального узла, а информация хранится и обрабатывается на всех узлах сети. - Хэширование и связь между блоками: каждый блок содержит хэш предыдущего блока, что обеспечивает непрерывность и целостность цепочки. - Консенсус и проверка транзакций: участники сети совместно согласовывают транзакции и проверяют их правильность. Что представляет собой блокчейн-платформа Чтобы не писать код с нуля, можно воспользоваться готовой платформой и настроить ее с учетом конкретных задач. Необходимо продумать общую идею, название и логотип, а также прописать некоторые фишки. Всю техническую составляющую платформа возьмет на себя. К наиболее известным платформам относятся: Bitcoin. Основа для выпуска одноименной криптовалюты. На этом механизме работает и ряд других подобных валют, включая Dogecoin. Ethereum. Дает возможность создать приложение на базе смартконтрактов в сфере страхования, финансов, инвестфондов и онлайн-игр. Hyperledger. Платформа, представленная Linux Foundation. Существуют фреймворки, с помощью которых можно создать цифровые паспорта, облачные сервисы и бухгалтерские книги. Solana. Фреймворк, который нацелен на скорость. Способен проводить около 65 тысяч транзакций в секунду. К минусам относится ограниченная децентрализация. Corda. Служит для хранения и передачи активов между организациями из финансовой сферы: кредитов, акций, облигаций и прочих обязательств. Polkadot. Проект от создателя Ethereum. Особенность этой платформы заключается в том, что с ее помощью можно объединить несколько блокчейнов в одну экосистему. 2.2 Преимущества блокчейна: - Неподменяемость и прозрачность данных: благодаря криптографии и хэшированию, данные в блокчейне невозможно изменить, а история транзакций становится общедоступной. - Безопасность и защита от кибератак: блокчейн обладает высоким уровнем защиты, так как хранит данные на множестве узлов сети и использует криптографические протоколы. - Сокращение издержек и устранение посредников: блокчейн позволяет совершать прямые пиринговые транзакции без посредников, что экономит время и снижает комиссии. - Улучшение эффективности процессов: блокчейн автоматизирует и упрощает множество процессов, таких как проверка личности, подтверждение сделок и следование цепочке поставок. 3. Применение блокчейна в различных областях: - Финансы и банковское дело: блокчейн позволяет улучшить эффективность платежей, регулирование и обеспечение безопасности транзакций. Криптовалюты Технология блокчейна поддерживает создание криптовалют и запись их транзакций в безопасном и децентрализованном реестре. Цифровая идентификация Блокчейн можно использовать для создания безопасной и защищенной от взлома цифровой идентификации, которая нужна для проверки личной информации и других конфиденциальных данных. Цифровая идентификация может стать очень востребованной, ведь наша личная информации и активы постепенно переходят в интернет. - Снабжение и логистика: блокчейн может использоваться для отслеживания происхождения товаров, контроля качества и улучшения логистических процессов. - Голосование и выборы: блокчейн обеспечивает надежность, прозрачность и безопасность выборов, предотвращая манипуляции с голосами. - Защита интеллектуальной собственности: блокчейн может использоваться для подтверждения авторства и управления правами интеллектуальной собственности. - Здравоохранение и медицина: блокчейн обеспечивает безопасность и неподменяемость медицинских записей, обмена данными и контроля лекарственных препаратов. - Интернет вещей: блокчейн может использоваться для обеспечения безопасного и прозрачного обмена данных между устройствами интернета вещей. 3.1 Вызовы и ограничения технологии блокчейн: Структура блокчейна Основа блокчейна – непрерывная цепочка блоков, в которых хранится информация о проведенных сделках: Блоки – особая структура, носитель информации о движении (транзакции) цифровых активов. Аналогом может служить электронная папка, где аккумулируются файлы. Сформированный блок получает уникальный буквенно-цифровой код – хеш. Хэш – криптографический ключ, набранный из уникального сочетания цифр и букв. Ключ присущ только данному массиву информации – любое изменение транзакции ведет к трансформации кода. Часть хеша предыдущего блока передается последующему. Другими словами, блокчейн можно представить в виде формирования огромного состава. Блоки – это грузовые платформы, стоящие под загрузкой. Как только платформа заполняется, ее прикрепляют к впереди стоящей на жесткую сцепку (хеш). Сама же она служит основой для крепления последующей. Изъять один вагон из середины состава не получится – придется отцепить все остальные. Схема работы блокчейна / Источник: fsr-develop.ru В блокчейне нельзя удалять и редактировать проведенные транзакции, всё работает по цепочке, безостановочно и последовательно. Если злоумышленник попытается изменить или стереть внесенную и одобренную запись, но его действия не найдут подтверждения у большинства, то изменения в системе не пройдут. Отличие структуры блокчейна от централизованной системы хранения и передачи информации можно понять на примере денежного перевода. Отправляя деньги адресату классическим способом через банк, есть некая вероятность, что перевод до адресата не дойдет. Информация о переводе заносится в центральный сервер банка, и о ней знают лишь ограниченное количество лиц: получатель, отправитель и банкир, оформляющий сделку. Если некто захочет завладеть деньгами, то взломав электронную систему банка, он может изменить расчетный счет получателя и похитить деньги. В блокчейн-технологии информация о переводе денег шифруется, и код становится доступным всем участникам сети. Информация о том, сколько денег отправлено, остается конфиденциальной, но сам факт пересылки будет засвидетельствован всеми участниками. Данные передаются децентрализованно – без участия администратора. Таким образом, максимально снижена вероятность, что случайная ошибка или преднамеренные действия злоумышленника лишат собственника денег или ценной информации. Блокчейн можно сравнить со стеклянным сейфом, где все транзакции надежно защищены, но при этом на виду у всех. - Масштабируемость и производительность: блокчейн может быть ограничен в масштабе и производительности из-за интенсивного использования ресурсов. - Проблемы конфиденциальности и GDPR: блокчейн хранит данные публично, что может противоречить требованиям конфиденциальности и обработки персональных данных. - Экологические аспекты и потребление энергии: майнинг блоков может потреблять большое количество энергии, что является вызовом с точки зрения экологической устойчивости. 3. 2 Перспективы развития блокчейна: - Интероперабельность различных блокчейнов: развитие протоколов, позволяющих связывать различные блокчейны, чтобы обеспечить более широкие возможности. - Использование смарт-контрактов и автоматизации: блокчейн может использоваться для выполнения автоматических смарт-контрактов, что упрощает и ускоряет процессы. - Повышение уровня анонимности и конфиденциальности: разработка протоколов, позволяющих обеспечить анонимность и конфиденциальность данных в блокчейне. - Исследование новых применений и инноваций в сфере блокчейна: блокчейн является относительно новой технологией, и ее потенциал еще не полностью исследован, поэтому можно ожидать развитие новых приложений и инноваций в будущем. В заключении блокчейн: -является мощной и перспективной технологией, которая может принести значительные преимущества в различных сферах жизни. Технология блокчейна предлагает безопасный и прозрачный способ записи транзакций и хранения данных. Она способна произвести революцию во многих сферах за счет нового уровня доверия и безопасности в цифровом мире. Блокчейн открывает целый мир возможностей: позволяет совершать одноранговые транзакции, создавать новые формы цифровых активов и развивать децентрализованные приложения. Поскольку эта технология продолжает развиваться и набирать популярность, скорее всего, в ближайшие годы у нее появятся новые инновационные сценарии использования. 4. Искусственный интеллект и машинное обучение В настоящее время системы искусственного интеллекта широко применяется в медицине, образовании, финансах, промышленности и многих других отраслях. Даже в такой консервативной отрасли как сельское хозяйство применение систем искусственного интеллекта набирает обороты. Внедрение искусственного интеллекта включает в себя процесс обучения машин. Это привело к возникновению отдельной подотрасли в искусственном интеллекте – «машинное обучение». Единственная цель машинного обучения - предоставить машине данные о результат деятельности и статистические данные, чтобы она могла выполнять поставленную перед ней задачу для решения конкретной проблемы. В настоящее время в сельском хозяйстве используется множество приложений, которые включают в себя анализ данных об урожайности, распознавание сорняков и вредителей сельскохозяйственных культур, прогноз состояния почвы, диагностику болезней животных и прочее. Благодаря машинному обучению область больших данных и науки о данных развиваются значительными темпами. Машинное обучение - это математический подход к созданию интеллектуальных машин. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) – это тесно взаимосвязанные понятия, которые играют ключевую роль в развитии современных цифровых технологии. Эти понятия относятся к области компьютерных наук и связаны с созданием систем и программ, способных выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта. При этом данные понятия имеют свои особенности и различия. Искусственный интеллект – это область науки, которая направлена на создание компьютерных систем, способных воспринимать окружающий мир, анализировать информацию, принимать решения и выполнять задачи схожие с теми, которые решает человеческий интеллект. Искусственный интеллект как сфера деятельности и научное направление сфокусирован на создание машин, которые обладают «интеллектом» – способностью к самообучению, адаптации и принятию решений на основе собранных данных. Искусственный интеллект включает широкий спектр технологий, методов и подходов, таких как машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и многие другое. Машинное обучение – «это подобласть искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерным системам «обучаться» на основе данных и опыта». В отличие от явного программирования, где разработчик задает точные правила и инструкции для решения задачи, в машинном обучении система самостоятельно обучается на основе предоставленных данных и опыта, и делает выводы, которые могут быть использованы для принятия решений и решения задач. Машинное обучение включает в себя различные методы и подходы, такие как нейронные сети, решающие деревья, алгоритмы кластеризации, алгоритмы оптимизации и многие другое. Существует несколько ключевых признаков, по которым можно произвести сравнение искусственного интеллекта и машинного обучения. В качестве этих признаков можно выделить: объекты изучения, подход к решению задач, область решаемых задач и зависимость от данных. «Объектами изучения» искусственного интеллекта и машинного обучения выступают основным полем предложения сил ученых и практиков, работающих в этих областях. Искусственный интеллект охватывает широкий спектр объектов изучения, включая разработку компьютерных систем, способных анализировать данные, принимать решения, распознавать образы, обрабатывать язык и многое другое, на уровне, сравнимом с человеческим интеллектом. По объектам изучения искусственный интеллект является более широким понятием, включающим в себя все аспекты создания интеллектуальных машин. Машинное обучение является конкретной подобластью искусственного интеллекта, сосредоточенного на разработке алгоритмов и моделей для обучения компьютерных систем. Эти алгоритмы могут быть применены для решения разнообразных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и многое другое, с учетом различных типов данных, включая числовые, текстовые, аудио и визуальные данные. Весьма важным является сравнение систем искусственного интеллекта и машинного обучения по «выполняемым задачам». Системы искусственного интеллекта направлены на решение широкого спектра задач, от компьютерного зрения и обработки естественного языка до автоматического планирования и принятия решений. Машинное обучение, в свою очередь, специализируется на задачах, где наиболее важную роль играют данные, такие как классификация, регрессия, кластеризация и прогнозирование. Искусственный интеллект зачастую ориентирован на создание систем, способных автоматизировать сложные задачи и анализировать данные для выявления зависимостей. Машинное обучение также позволяет автоматизировать задачи, но с более узкой фокусировкой на обучении моделей. Искусственный интеллект может быть направлен на создание систем с более высокой степенью когнитивных способностей, понимания контекста и принятия сложных решений. Машинное обучение может быть ограничено более узкими задачами, такими как классификация или регрессия. Другим признаком для сравнения является «подход к решению задач». Искусственный интеллект охватывает разнообразные подходы к решению задач, включая символьные системы, базирующиеся на знаниях, статистические методы и многое другое. Эта область науки направлена на создание компьютерных систем, способных анализировать данные, адаптироваться к новой информации и принимать решения. Машинное обучение – это конкретный подход в области искусственного интеллекта. Эта область деятельности фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые могут «обучаться» на данных. Эти модели способны находить закономерности и обобщения в данных, что позволяет им делать прогнозы и принимать решения на основе новых входных данных. По этому признаку искусственный интеллект и машинное обучение часто взаимосвязаны между собой. Многие системы искусственного интеллекта используют методы машинного обучения для достижения своих целей. Так же важным признаком является «зависимость от данных». Машинное обучение полагается на обучающие данные, чтобы создать модель и сделать предсказания или принять решения на основе этих данных. Это подразумевает, что модели машинного обучения улучшаются с опытом, адаптируясь к данным. Машинное обучение акцентирует способность моделей обучаться на данных, чтобы улучшить свою производительность. Искусственный интеллект также может использовать данные, но может включать в себя знания и правила, полученные из экспертных систем или других источников. Таким образом, системы искусственного интеллекта не обязательно ориентированы на обучение на данных. Искусственный интеллект может включать аспекты адаптации к новой информации, но может также стремиться к более обширной адаптации к изменяющейся среде. Некоторые системы искусственного интеллекта могут требовать более сложных вычислительных ресурсов и алгоритмов по сравнению с машинным обучением. Вместе искусственный интеллект и машинное обучение играют важную роль в развитии различных технологий. Понимание сущности, сходств и различий между искусственным интеллектом и машинным обучением позволяет лучше понять и применять эти технологии для решения реальных проблем и задач. Признак Объекты изучения Выполняемые задачи Системы искусственного интеллекта Широкое междисциплинарное понятие, включающее все аспекты создания интеллектуальных машин Решение широкого спектра задач, от компьютерного зрения и обработки естественного языка до автоматического Машинное обучение Подобласть (раздел) искусственного интеллекта, сосредоточенный на разработке алгоритмов и моделей для обучения компьютерных систем Использование данных и обучении моделей на их основе планирования и принятия решений (поддержка принятия решений) Подход к решению Включают машинное Использование данных задач обучение и другие и обучении моделей на методы и подходы, их основе такие как правила и экспертные системы Зависимость от данных Могут использовать Полагается на данные, но могут также обучающие данные, включать знания и чтобы создать модель и правила, полученные из сделать предсказания экспертных систем или или принять решения других источников на основе этих данных Применение машинного обучения и искусственного интеллекта охватывает широкий спектр областей и сфер деятельности, начиная от медицины и финансов, и заканчивая технологическими инновациями и автоматизацией процессов. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее значимых примеров применения машинного обучения и искусственного интеллекта: 1. Медицина: Машинное обучение используется для анализа медицинских изображений (например, рентгеновских снимков, МРТ, КТ), диагностики заболеваний (включая рак, диабет, сердечно-сосудистые заболевания), прогнозирования эффективности лечения, разработки персонализированных методов лечения и мониторинга пациентов. 2. Финансы: Искусственный интеллект и машинное обучение применяются для анализа финансовых данных, прогнозирования рыночных тенденций, определения рисков инвестиций, создания торговых стратегий, автоматизации финансовых операций и борьбы с мошенничеством. 3. Технологии: В области технологий машинное обучение используется для создания систем распознавания речи (виртуальные ассистенты), образов и лиц (системы безопасности, автоматизированные системы контроля доступа), автоматического управления транспортными средствами (автопилоты, системы помощи водителям). 4. Интернет: Искусственный интеллект используется для персонализации контента (рекомендации товаров и услуг, подбор музыки и фильмов), улучшения поисковых систем (поиск по картинкам, голосовой поиск), анализа больших данных (Big Data) для прогнозирования трендов и поведения пользователей. 5. Производство: Машинное обучение применяется для оптимизации производственных процессов (планирование производства, управление запасами), прогнозирования отказов оборудования, контроля качества продукции и автоматизации производственных линий. 6. Безопасность: Искусственный интеллект используется для анализа киберугроз, обнаружения аномалий в сетевом трафике, борьбы с кибермошенничеством, распознавания лиц (для доступа к информации или помещениям). Эти примеры лишь небольшая часть возможностей применения машинного обучения и искусственного интеллекта. С развитием технологий и увеличением объема данных можно ожидать еще более широкое внедрение этих методов в различные сферы жизни и деятельности человека. Искусственный интеллект считается одним из инструментов, который позволит получить новые идеи для улучшения или оптимизации существующих технологий или процессов. Кроме того, набор методов, доступных в искусственном интеллекте, приведет к новым возможностям и технологиям. Результатом может стать комбинация научных открытий, а также идей, полученных в результате анализа больших (массивных) данных. Искусственный интеллект - это широкий термин, который описывает область науки, занимающуюся созданием интеллектуальных систем и алгоритмов, способных имитировать человеческий интеллект. Системы искусственного интеллекта включают не только машинное обучение, но и другие подходы, такие как символьное программирование, экспертные системы, нейронные сети и многие другие. Машинное обучение - это раздел (подобласть) искусственного интеллекта, который состоит в разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерным системам «обучаться» на основе данных. Машинное обучение использует статистические и математические методы для автоматического извлечения информации и принятия решений на основе этих данных. 5. Кроссплатформенная разработка мобильных приложений Развитие технологий создания приложений продолжается стремительными темпами. Сегодня это один из основных типов разработки. Рассмотрим суть кроссплатформенной разработки приложений. Кроссплатформенная разработка является оптимальным выбором в следующих случаях: 1) Для создания нативного приложения требуется обычно 8−9 специалистов, тогда как для разработки аналогичного проекта на Flutter достаточно 5−6 человек. Это позволяет сократить бюджет проекта примерно на 40% при сохранении высокого качества. 2) Основная рекомендация по применению кроссплатформенной разработки заключается в том, что она идеально подходит для создания минимально жизнеспособного продукта (MVP). Это означает, что если вам нужно быстро разработать недорогое приложение для проведения тестирования, чтобы оценить отзывы клиентов и определить стоит ли вкладывать средства в полноценный продукт, кроссплатформенный подход будет наилучшим выбором. Использование фреймворков для кроссплатформенной разработки поможет не только сэкономить время и деньги, но также позволит быстро получить ответы на возникающие вопросы. 3) Кроме того, мультиплатформенная разработка считается оптимальным решением при ограниченном бюджете. Это особенно распространено среди начинающих компаний, которые только начинают накапливать базу пользователей и стремятся завоевать доверие. Кроссплатформенная разработка позволяет создать приложение, которое будет работать на различных платформах, при этом сокращая затраты на разработку отдельных версий для каждой платформы. Итак, использование кроссплатформенной разработки целесообразно, когда требуется быстрое создание MVP-приложения для тестирования и оценки отзывов клиентов, а также при ограниченном бюджете, когда компания только начинает свой путь и стремится сократить затраты на разработку приложения для разных платформ. Преимущества кроссплатформенной разработки: Единая кодовая база для всех платформ Главным преимуществом кроссплатформенной разработки является использование одной кодовой базы для различных мобильных платформ. Это позволяет разработчикам работать с одним технологическим стеком, вместо изучения нескольких стеков для каждой платформы или операционной системы. Такой подход упрощает выбор технологий и ускоряет разработку. Быстрое развертывание Благодаря кроссплатформенной разработке, разработчики могут сконцентрироваться на одном технологическом стеке, что упрощает начальное развертывание приложения на нескольких платформах. Это позволяет сэкономить время и упростить процесс обновлений. Сокращение времени и стоимости разработки Кроссплатформенная разработка также позволяет сократить время и стоимость разработки путем использования одной кодовой базы для разных платформ. Например, при использовании фреймворка React Native можно создавать приложения на 50% быстрее по сравнению с нативной разработкой. Кроме того, готовые компоненты, доступные в фреймворке, упрощают интеграцию и ускоряют процесс разработки. Больший охват аудитории Кроссплатформенные решения позволяют достичь более широкой аудитории пользователей, так как они разрабатываются для нескольких платформ и операционных систем. Это позволяет представить приложение на большем количестве мобильных устройств и достичь большего числа пользователей, что делает кроссплатформенную разработку более привлекательной для бизнеса, чем присутствие только на одной платформе. Единый интерфейс и UX С использованием единой кодовой базы и одной команды разработчиков можно создать единый пользовательский интерфейс для всех платформ, что особенно важно для укрепления бренда. Кроме того, такой подход позволяет реализовать «плавный» переход с одной платформы на другую, например, смартфона на планшет, ноутбук, компьютер или телевизор (игровую приставку или смарт-ТВ). Кроссплатформенная разработка предлагает множество преимуществ, включая единую кодовую базу, быстрое развертывание, сокращение времени и стоимости разработки, больший охват аудитории пользователей и единый интерфейс и UX для всех платформ.Стоит помнить, что выбор между кроссплатформенной и нативной разработкой зависит от конкретных требований проекта, его масштаба и особенностей платформы, поэтому необходимо тщательно оценить все факторы перед принятием окончательного решения. Заключение В ходе рассмотрения актуальных подходов в архитектуре программного обеспечения в 2024 году стало очевидно, что эта область претерпевает значительные изменения, обусловленные быстро развивающимися технологическими тенденциями и растущими требованиями к разработке приложений. Архитектура ПО находится на переднем крае инноваций, адаптируясь к таким ключевым направлениям, как блокчейн, микросервисная архитектура, машинное обучение и искусственный интеллект, а также кроссплатформенная разработка. Технология блокчейн, лежащая в основе таких децентрализованных систем, как криптовалюты и смарт-контракты, продемонстрировала свой потенциал в создании прозрачных, безопасных и надежных приложений. Благодаря своей распределенной природе, блокчейн устраняет необходимость в централизованном посреднике, обеспечивая при этом высокий уровень доверия и неизменяемость данных. В архитектуре ПО блокчейн находит применение в различных областях, таких как финансы, цепочки поставок, здравоохранение и многие другие, где требуется обеспечить прозрачность, безопасность и подотчетность транзакций. Микросервисная архитектура, в свою очередь, стала ответом на растущую сложность и масштабируемость современных приложений. Разделение монолитных систем на небольшие, независимые и легко развертываемые микросервисы позволяет повысить гибкость, отказоустойчивость и скорость разработки. Этот подход также способствует более эффективному использованию ресурсов, поскольку каждый микросервис может быть масштабирован независимо, в соответствии с потребностями приложения. Благодаря своим преимуществам, микросервисная архитектура получила широкое распространение в разработке корпоративных приложений, вебсервисов и облачных платформ. Машинное обучение и искусственный интеллект стали неотъемлемой частью современной архитектуры ПО, предоставляя разработчикам инструменты для создания интеллектуальных и адаптивных приложений. Благодаря возможностям ИИ, таким как распознавание образов, обработка естественного языка и предиктивная аналитика, приложения могут стать более персонализированными, эффективными и интуитивно понятными для пользователей. Интеграция технологий машинного обучения и ИИ в архитектуру ПО открывает новые горизонты для разработки инновационных решений в различных отраслях, от здравоохранения и финансов до промышленности и транспорта. Кросс-платформенная разработка также стала неотъемлемой частью современной архитектуры ПО, отвечая на растущий спрос на приложения, которые могут работать на различных устройствах и операционных системах. Благодаря использованию кросс-платформенных фреймворков и подходов, таких как реактивное программирование, разработчики могут создавать приложения, которые обеспечивают согласованный пользовательский опыт на разных платформах, при этом сокращая время разработки и затраты на поддержку. Помимо рассмотренных направлений, архитектура ПО в 2024 году также затрагивает такие важные аспекты, как облачные вычисления, DevOps и обеспечение безопасности. Облачные платформы предоставляют разработчикам гибкие и масштабируемые ресурсы для развертывания приложений, в то время как практики DevOps способствуют ускорению циклов разработки и внедрения новых функций. Безопасность, в свою очередь, является ключевым фактором при проектировании архитектуры ПО, поскольку приложения обрабатывают все больше конфиденциальных данных и подвержены различным угрозам. В заключение следует отметить, что актуальные подходы в архитектуре программного обеспечения в 2024 году отражают стремительное развитие технологий и растущие требования к разработке приложений. Блокчейн, микросервисная архитектура, машинное обучение и ИИ, а также кроссплатформенная разработка являются ключевыми направлениями, которые формируют новые парадигмы и практики в этой области. Архитектура ПО продолжает эволюционировать, адаптируясь к меняющимся потребностям бизнеса и общества, обеспечивая при этом эффективность, масштабируемость, безопасность и инновационность приложений. По мере дальнейшего развития технологий и появления новых вызовов, архитектура ПО будет продолжать играть ключевую роль в создании современных и надежных программных решений.
