فك رموز الكلمات الرنانة للتكنولوجيا لغير المؤسسين التقنيين </ h2>

مع إعادة تشكيل التكنولوجيا وتعطيل الصناعات في جميع أنحاء العالم ، يجب على المؤسسين غير التقنيين التنقل في بحر من الكلمات الطنانة التقنية لفهم المفاهيم الأساسية المتعلقة بتطوير البرمجيات وصناعة التكنولوجيا. يهدف هذا الدليل الشامل إلى توضيح هذه المصطلحات وتوفير فهم قوي لأهم المفاهيم في بيئة التكنولوجيا. سيساعد ذلك في إزالة الغموض عن المصطلحات الفنية ويضمن أنه يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجية التكنولوجيا الخاصة بشركتك.

فهم تطوير تطبيقات البرمجيات

يشير تطوير تطبيقات البرامج إلى عملية إنشاء التطبيقات المستخدمة في مهام محددة وتصميمها واختبارها ونشرها وصيانتها. يمكن إنشاء التطبيقات لأنظمة أساسية مختلفة ، مثل أجهزة سطح المكتب والويب والأجهزة المحمولة. يتضمن تطوير البرامج عادةً إدارة المشروع وتحليل المتطلبات والتصميم والبرمجة والاختبار والنشر. هناك العديد من المنهجيات لإدارة عمليات تطوير البرامج ، مثل Waterfall و Agile و DevOps .

لغات البرمجة ضرورية لتطوير البرمجيات. أنها توفر الأساس للمطورين لإنشاء التطبيقات. تشمل لغات البرمجة الشائعة Java و Python و JavaScript و C ++ و C #. غالبًا ما تكون اللغات المختلفة مناسبة لمختلف المهام والتقنيات.

الأطر هي مجموعات من مكتبات التعليمات البرمجية والأدوات التي تبسط عملية التطوير من خلال توفير مكونات قابلة لإعادة الاستخدام للغات برمجة معينة. أنها تقلل من كمية التعليمات البرمجية الزائدة عن الحاجة وتسريع عملية التطوير. بعض الأطر الشائعة هي Angular و React و Django و Ruby on Rails.

تقوم قواعد البيانات بتخزين وإدارة وتنظيم جميع البيانات في التطبيق. غالبًا ما يتم تصنيفها على أنها قواعد بيانات علائقية (RDBMS) ، والتي تخزن البيانات بتنسيق منظم باستخدام الجداول ، وقواعد بيانات NoSQL ، التي تستخدم هياكل تنظيم بيانات مختلفة مثل أزواج القيمة الرئيسية أو المستندات أو الرسوم البيانية. من أمثلة قواعد البيانات الشائعة MySQL و PostgreSQL و MongoDB و Redis.

الأنظمة الأساسية No-Code ومنخفضة التعليمات البرمجية

تعد الأنظمة الأساسية الخالية من التعليمات البرمجية والمنصات منخفضة التعليمات البرمجية بدائل ناشئة لتطوير البرامج التقليدية ، حيث توفر واجهات وقوالب مرئية تمكن المستخدمين غير التقنيين من إنشاء التطبيقات بسرعة. تتميز بواجهة السحب والإفلات ، وإنشاء التعليمات البرمجية المضمنة ، والمكتبات التي يمكن الوصول إليها ، والتي تتيح النماذج الأولية السريعة ، وتقليل الاعتماد على المطورين ، وانخفاض التكاليف ، والحد الأدنى من الديون التقنية.

تم تصميم الأنظمة الأساسية No-code خصيصًا لأولئك الذين ليس لديهم أي معرفة برمجية مسبقة. إنها تسمح للمستخدمين غير التقنيين بإنشاء تطبيقات تعمل بكامل طاقتها باستخدام بيئة التطوير المرئي. يتعامل النظام الأساسي مع الكود الأساسي تلقائيًا. تتضمن بعض الأمثلة على الأنظمة الأساسية no-code AppMaster و Bubble و Adalo.

يعد AppMaster.io مثالًا رائعًا على النظام الأساسي الذي لا يحتوي على رمز ، وهو أداة قوية no-code تمكن المستخدمين من إنشاء تطبيقات الويب والجوال والخلفية دون أي متطلبات ترميز. يوفر AppMaster قابلية تطوير ممتازة ومجموعة واسعة من الميزات باستخدام مصممي BP المرئيين ووحدات واجهة المستخدم drag-and-drop. نتيجة لذلك ، تعمل المنصة على تبسيط عملية تطوير التطبيق ، مما يجعلها أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة لجميع المستخدمين.

تعد الأنظمة الأساسية Low-code أكثر ملاءمة للمستخدمين الذين يتمتعون ببعض الخبرة في البرمجة ، حيث توازن بين سهولة no-code والمرونة لتخصيص الكود عند الحاجة. توفر هذه الأنظمة الأساسية واجهة مرئية ولكنها تسمح أيضًا بتكامل رمز مخصص لتكييف التطبيق وفقًا لمتطلبات العمل المحددة. تتضمن أمثلة الأنظمة الأساسية low-code OutSystems و Mendix و Microsoft Power Apps.

يعتمد الاختيار بين الأنظمة الأساسية no-code ومنصة low-code على مدى تعقيد مشروعك وخلفيتك التقنية وقيود الميزانية ومستوى التخصيص المطلوب. يساعد كلا الخيارين في تبسيط عملية التطوير وتقليل التكاليف وتقديم المنتجات إلى السوق بشكل أسرع.

SaaS و PaaS و IaaS

يعد فهم الاختلافات بين البرامج كخدمة (SaaS) والنظام الأساسي كخدمة (PaaS) والبنية التحتية كخدمة (IaaS) أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسين غير التقنيين لأن هذه المفاهيم تشكل العمود الفقري للعديد من حلول البرامج الحديثة.

البرمجيات كخدمة (SaaS)

تشير SaaS إلى نموذج ترخيص وتسليم البرامج حيث يتم توفير التطبيقات عبر الإنترنت ، بدلاً من تثبيتها على أجهزة كمبيوتر فردية. يدير موفرو SaaS البنية التحتية والصيانة وتحديثات البرامج ، مما يسمح للعملاء بالوصول إلى البرنامج واستخدامه عبر متصفح الويب. هذا يلغي حاجة المستخدمين للقلق بشأن تثبيت الأجهزة والبرامج وإدارتها. تتضمن أمثلة الأنظمة الأساسية SaaS Salesforce لإدارة علاقات العملاء و Google Workspace كمجموعة إنتاجية للأعمال و Slack لتعاون الفريق.

النظام الأساسي كخدمة (PaaS)

PaaS هي بيئة قائمة على السحابة تتيح للمطورين إنشاء تطبيقات البرامج ونشرها وإدارتها. يوفر أدوات وخدمات لتبسيط عملية التطوير والتخلص من المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً لتوفير وإدارة الخوادم وقواعد البيانات والشبكات. يتيح ذلك للمطورين التركيز على كتابة التعليمات البرمجية وتصميم الميزات دون القلق بشأن إدارة البنية التحتية. تحظى PaaS بشعبية خاصة بين الشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم (SMBs) ذات الموارد المحدودة لفرق تكنولوجيا المعلومات الداخلية. مثال على PaaS هو AppMaster ، وهو نظام أساسي no-code يتيح للعملاء إنشاء تطبيقات الويب والجوال والخلفية دون الحاجة إلى خبرة في البرمجة.

البنية التحتية كخدمة (IaaS)

يوفر IaaS موارد الحوسبة الافتراضية مثل التخزين والخوادم ومكونات الشبكات عبر الإنترنت. يسمح هذا النموذج للشركات بتوسيع نطاق الموارد أو خفضها بناءً على الطلب ، دون الحاجة إلى الاستثمار في الأجهزة المادية. يوفر IaaS مزيدًا من المرونة والفعالية من حيث التكلفة ، خاصة للشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة التي تتطلب القدرة على التكيف بسرعة مع التغييرات في بيئة أعمالها. تتضمن أمثلة موفري IaaS خدمات الويب Amazon (AWS) و Microsoft Azure و Google Cloud Platform.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، والتعلم العميق (DL) هي ثلاثة مفاهيم مترابطة تعمل على تحويل صناعة التكنولوجيا والطريقة التي يتم بها تصميم وبناء التطبيقات.

الذكاء الاصطناعي (AI)

يشير الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا تقليديًا ، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار وفهم اللغة الطبيعية. يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى فئتين:

1. ذكاء اصطناعي ضيق : أنظمة متخصصة تتفوق في مهام محددة ، مثل لعب الشطرنج أو تشخيص الأمراض ، ولكنها تفتقر إلى القدرة على التعميم عبر المجالات.
2. الذكاء الاصطناعي العام : أنظمة افتراضية لها القدرة على أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها ، عبر مجموعة واسعة من المجالات.

تعلم الآلة (ML)

ML هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن استخدام التقنيات والخوارزميات الإحصائية لتعليم الآلات كيفية التعلم من البيانات. يمكن لنماذج ML التعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات وتحسين أدائها تلقائيًا من خلال التعرض لمزيد من البيانات والتدريب. في الأساس ، يمكّن التعلم الآلي أجهزة الكمبيوتر من تنفيذ المهام دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لأداء تلك المهام. هناك عدة أنواع من التعلم الآلي ، مثل التعلم الخاضع للإشراف (حيث يتم تدريب النموذج على البيانات المصنفة) ، والتعلم غير الخاضع للإشراف (اكتشاف الأنماط في البيانات غير المسماة) ، والتعلم المعزز (تعلم الإجراءات المثلى بناءً على التجربة والخطأ).

التعلم العميق (DL)

DL هو مجال فرعي من ML يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ، وخاصة الشبكات العصبية العميقة. هذه الشبكات مستوحاة من الدماغ البشري ويمكنها معالجة كميات كبيرة من البيانات لاتخاذ قرارات معقدة للغاية ، مما يجعل التعلم العميق مناسبًا بشكل خاص لمهام مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة القيادة المستقلة. يتطلب التعلم العميق قدرًا هائلاً من بيانات التدريب والقوة الحسابية ، لكن تطوراته أدت إلى العديد من التطبيقات المبتكرة وثورة في قدرات الذكاء الاصطناعي.

واجهات برمجة التطبيقات والخدمات المصغرة

يجب أن يكون المؤسسون غير التقنيين على دراية بمفاهيم واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات المصغرة ، حيث يلعب كلاهما دورًا مهمًا في تطوير البرمجيات الحديثة وتكامل منصات التكنولوجيا المختلفة.

واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

واجهات برمجة التطبيقات عبارة عن مجموعات من القواعد والبروتوكولات التي تمكن تطبيقات البرامج المختلفة من الاتصال ومشاركة البيانات. تعمل واجهات برمجة التطبيقات كجسر بين الأنظمة ومكونات البرامج والخدمات ، مما يسمح للمطورين بالوصول إلى البيانات والوظائف الخارجية والتفاعل معها دون الحاجة إلى إعادة إنشائها من البداية. تعزز واجهات برمجة التطبيقات (API) إعادة استخدام الكود ، وتضمن استقلالية النظام الأساسي ، وتبسط عملية دمج أنظمة وخدمات البرامج المختلفة.

الخدمات المصغرة

الخدمات المصغرة هي أسلوب معماري حيث يتم تقسيم نظام البرنامج إلى مكونات متعددة صغيرة ، غير مترابطة ، وقابلة للنشر بشكل مستقل. كل خدمة مصغرة مسؤولة عن وظيفة أو مجال معين داخل التطبيق ، وتعمل بشكل مستقل وتتواصل مع الآخرين عبر واجهات محددة جيدًا. يقدم هذا النهج العديد من المزايا على البنى المتجانسة ، بما في ذلك:

• زيادة المرونة ، حيث يمكن تطوير كل خدمة مصغرة ونشرها وتوسيع نطاقها بشكل مستقل.
• سهولة الصيانة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها ، حيث يتم غالبًا عزل المشكلات عن مكونات محددة.
• تحسين المرونة ، حيث أن فشل خدمة صغيرة لا يؤدي بالضرورة إلى انهيار النظام بأكمله.
• دورات تطوير ونشر أسرع ، حيث يمكن للفرق الصغيرة التركيز على خدمات صغيرة محددة. في حين أن الخدمات المصغرة يمكن أن توفر فوائد كبيرة ، إلا أنها قد تؤدي أيضًا إلى تعقيد من حيث التنسيق والإدارة والمراقبة.

ومع ذلك ، فإن فهم مفاهيم واجهات برمجة التطبيقات والخدمات المصغرة أمر ضروري للمؤسسين غير التقنيين الذين يتطلعون إلى التنقل بنجاح في صناعة تطوير البرمجيات المتغيرة باستمرار.

Agile و DevOps

في عالم اليوم الذي يتسم بالتحول الرقمي سريع الخطى ، تحتاج الشركات إلى التكيف بسرعة وتقديم الحلول التي تلبي متطلبات العملاء بشكل فعال. لتحقيق ذلك ، يلجأون إلى منهجيات التطوير مثل Agile و DevOps ، والتي تؤكد على التحسين المستمر والمرونة والتعاون بين فرق التطوير والعمليات.

منهجية رشيقة

Agile هو نهج لإدارة المشاريع وتطوير المنتجات ويقدر المرونة والتعاون ورضا العملاء. ظهرت كبديل لمنهجيات الشلال التقليدية ، والتي تطلبت تخطيطًا مكثفًا والتزامًا صارمًا بخطوات المشروع المحددة مسبقًا. الهدف الرئيسي من Agile هو التطوير التدريجي والمتكرر ، مع التركيز على تقديم ميزات العمل بشكل متكرر وتعديل خطة المشروع بناءً على ملاحظات العملاء والمتطلبات المتغيرة.

تتضمن بعض المبادئ الأساسية لمنهجيات Agile ما يلي:

• التأكيد على تعاون العملاء على التفاوض على العقد
• تثمين حلول العمل على التوثيق الشامل
• الرد على التغيير بدلاً من اتباع خطة ثابتة بشكل أعمى
• تقديم تكرارات متكررة وتقييم التقدم من خلال ميزات العمل

هناك العديد من أطر عمل ومنهجيات Agile ، مثل Scrum و Kanban و Extreme Programming (XP) والمزيد. قد يكون لديهم اختلافات في التنفيذ ، لكنهم جميعًا يتبعون نفس المبادئ التوجيهية التي يوفرها بيان Agile .

DevOps

DevOps عبارة عن مجموعة من الممارسات والتحول الثقافي في تطوير البرمجيات ، والذي يسد الفجوة بين التطوير (Dev) وعمليات تكنولوجيا المعلومات (Ops). الهدف الرئيسي من DevOps هو إنشاء بيئة يمكن للفرق من خلالها إصدار ميزات وإصلاحات وتحديثات جديدة بسرعة وموثوقية من خلال تعزيز الاتصال والتعاون والتكامل بين فرق التطوير والعمليات.

تتضمن بعض الفوائد الرئيسية لـ DevOps ما يلي:

• دورات تطوير أسرع ووقت أقصر للتسويق
• تحسين التعاون والتواصل بين الفرق
• أتمتة أكبر للمهام الروتينية ، مثل الاختبار والنشر
• قدرة أفضل على التكيف مع المتطلبات المتغيرة واحتياجات العملاء
• تعزيز الموثوقية والأمان والأداء لتطبيقات البرامج

تتضمن DevOps العديد من الأدوات والممارسات والفلسفات ، مثل التكامل المستمر والتسليم المستمر والبنية التحتية مثل التعليمات البرمجية والمراقبة والتسجيل. تساعد هذه المكونات في تبسيط دورة حياة تطوير البرامج (SDLC) ، مما يسهل إصدارات التطبيقات المستقرة والسريعة.

يلعب كل من Agile و DevOps أدوارًا مهمة في تطوير البرامج الحديثة. بينما تركز Agile على التطوير المرن والمتكرر المرتكز على العميل ، تؤكد DevOps على التعاون السلس بين فرق التطوير والعمليات لتقصير دورات التطوير وتحسين الكفاءة. تعمل Agile و DevOps معًا على تمكين الشركات من تقديم حلول عالية الجودة بسرعة تلبي احتياجات العملاء.

الحوسبة السحابية وحوسبة الحافة

مع استمرار نمو الطلب على موارد الحوسبة ، تبحث الشركات بشكل متزايد عن حلول قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة وموثوقة. ظهرت تقنيتان رئيسيتان لتلبية هذه الحاجة هما الحوسبة السحابية والحوسبة المتطورة ، كل واحدة تلبي جوانب مختلفة من مجال الحوسبة الحديثة.

حوسبة سحابية

تشير الحوسبة السحابية إلى تسليم موارد الحوسبة مثل التخزين وقوة المعالجة وقواعد البيانات والشبكات وغير ذلك عبر الإنترنت. يتم توفير هذه الموارد عند الطلب ، مما يسمح للمستخدمين بتوسيع نطاق استخدامهم بناءً على المتطلبات دون الحاجة إلى صيانة الأجهزة المادية أو مراكز البيانات. تقدم الحوسبة السحابية العديد من الفوائد ، بما في ذلك توفير التكاليف وقابلية التوسع والموثوقية وسهولة الوصول إلى التقنيات والأدوات المتقدمة.

حوسبة الحافة

تعد الحوسبة المتطورة نموذجًا للحوسبة يقوم بمعالجة البيانات وتخزينها بالقرب من مصدر البيانات بدلاً من الاعتماد فقط على مراكز البيانات المركزية. من خلال القيام بذلك ، يمكن للحوسبة المتطورة تقليل زمن الوصول وتقليل استخدام النطاق الترددي وتحسين خصوصية البيانات وأمانها. هذا مهم بشكل خاص للتطبيقات في الوقت الفعلي ، وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) ، وغيرها من الأنظمة الحساسة لزمن الانتقال حيث يكون زمن الوصول المنخفض ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي أمرًا حيويًا لتحقيق الأداء الأمثل.

تتضمن بعض الفوائد الرئيسية للحوسبة المتطورة ما يلي:

• تقليل زمن الوصول وتحسين أوقات الاستجابة للتطبيقات في الوقت الفعلي
• تقليل ازدحام الشبكة واستخدام النطاق الترددي من خلال معالجة البيانات محليًا
• زيادة أمن وخصوصية البيانات من خلال تخزين البيانات المحلية ومعالجتها
• موثوقية وتكرار أفضل عبر موارد الحوسبة الموزعة

على الرغم من أن الحوسبة السحابية والحوسبة المتطورة قد تبدو كتقنيات متنافسة ، إلا أنهما يمكن أن يكمل كل منهما الآخر في العديد من حالات الاستخدام. يمكن للشركات الاستفادة من مزايا كلا النهجين ، باستخدام الحوسبة السحابية للمهام التي تتطلب قدرات معالجة وقدرات تخزين واسعة ، وحوسبة متطورة للمعالجة في الوقت الفعلي والتطبيقات الحساسة لوقت الاستجابة.

البيانات الضخمة وعلوم البيانات

نظرًا لأن حجم وتعقيد البيانات الناتجة عن الشركات والأفراد والأجهزة ينمو بوتيرة غير مسبوقة ، فقد أصبح استخراج رؤى قيمة من هذه البيانات عاملاً بالغ الأهمية لنجاح المؤسسات. البيانات الضخمة وعلوم البيانات هما مجالان مرتبطان يركزان على مواجهة هذا التحدي من خلال تحويل مجموعات البيانات الضخمة إلى ذكاء عملي.

البيانات الكبيرة

تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة ومعقدة تشكل تحديًا للمعالجة والتخزين والتحليل والتصور باستخدام أدوات ومنهجيات إدارة البيانات التقليدية. يمكن أن تتراوح مجموعات البيانات هذه من البيانات المنظمة ، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات الخاصة بالمعاملات ، إلى البيانات غير المنظمة ، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو. تتميز البيانات الضخمة عادةً بالمقاييس الثلاثة: الحجم (حجم البيانات) ، السرعة (السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات) ، والتنوع (أنواع مختلفة من البيانات).

تتضمن بعض الفوائد الرئيسية لتحليل البيانات الضخمة ما يلي:

• تحسين عملية صنع القرار من خلال الرؤى والتنبؤات المستندة إلى البيانات
• زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف من خلال تحسين العملية
• تحسين تجارب العملاء من خلال التخصيص والتسويق المستهدف
• الاكتشاف والابتكار المعجل في مختلف الصناعات

علم البيانات

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والمعرفة بالمجال ومختلف التخصصات الأخرى لاستخراج الأفكار والمعرفة من البيانات الضخمة. يستخدم علماء البيانات مجموعة من التقنيات التحليلية والإحصائية والبرمجة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات المخفية ضمن مجموعات البيانات المعقدة ، ومساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية ، واكتشاف الفرص غير المعروفة سابقًا.

تتضمن بعض التقنيات الرئيسية المستخدمة في علم البيانات ما يلي:

• خوارزميات التعلم الآلي للنمذجة التنبؤية والتعرف على الأنماط
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل النص واكتشاف المشاعر
• تحليلات الرسم البياني للعلاقات وتحليل الشبكة
• تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بالاتجاه واكتشاف الانحراف
• تقنيات تصور البيانات لعرض البيانات المعقدة بتنسيق مفهوم

في الختام ، تعد البيانات الضخمة وعلوم البيانات مكونات أساسية لاستراتيجيات بيانات المنظمات الحديثة. من خلال تسخير قوة البيانات الضخمة واستخدام تقنيات علوم البيانات المتقدمة ، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة وتحسين عملية صنع القرار ودفع الابتكار. هذا لا يساعد فقط في تعظيم قيمة أصول البيانات الخاصة بهم ولكنه يوفر أيضًا ميزة تنافسية في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات.

إنترنت الأشياء والمدن الذكية

إنترنت الأشياء (IoT) عبارة عن شبكة من الأشياء المادية أو "الأشياء" المضمنة بأجهزة استشعار وبرامج وتقنيات أخرى للاتصال وتبادل البيانات مع الأجهزة والأنظمة الأخرى عبر الإنترنت. يمكن أن تتراوح أجهزة إنترنت الأشياء من الأدوات المنزلية اليومية ، مثل منظمات الحرارة والأجهزة الذكية ، إلى الآلات والمركبات الصناعية. الهدف الأساسي لإنترنت الأشياء هو إنشاء عالم أكثر ترابطاً وتحسين الكفاءة العامة للعمليات والأنظمة والخدمات.

تستخدم المدن الذكية تقنية إنترنت الأشياء لجمع البيانات ودمجها في البنية التحتية الحضرية ، مما يجعل المدن أكثر كفاءة واستدامة وقائمة على البيانات. يتم تحقيق ذلك من خلال دمج أجهزة الاستشعار وتقنيات الاتصال في جوانب مختلفة من بيئة المدينة ، بما في ذلك النقل والمرافق والخدمات العامة وحتى الحياة اليومية لمواطنيها. تقوم هذه الأجهزة بجمع البيانات ونقلها إلى الأنظمة المركزية ، التي تقوم بتحليل المعلومات ، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، وترسل الأوامر مرة أخرى إلى الأجهزة ، مما يجعل الأنظمة والعمليات الشاملة للمدينة أكثر كفاءة واستجابة لاحتياجات سكانها.

تتضمن أمثلة تطبيقات إنترنت الأشياء في المدن الذكية ما يلي:

• أنظمة نقل ذكية تعمل على تحسين تدفق حركة المرور وتقليل الازدحام.
• شبكات الطاقة الذكية التي توزع وتدير الكهرباء بكفاءة بناءً على الطلب في الوقت الفعلي.
• حلول إدارة النفايات التي تعمل على تحسين طرق التجميع والجداول والتكاليف.
• أنظمة المباني الذكية التي تراقب وتعديل الظروف البيئية من أجل الاستخدام الأمثل للطاقة وراحة الركاب.
• أنظمة السلامة العامة التي تستخدم تقنيات المراقبة والكشف المتقدمة لتعزيز الأمن على مستوى المدينة.

ومع ذلك ، فإن تقنية إنترنت الأشياء لا تخلو من التحديات. يعد الأمان والخصوصية وإدارة البيانات من الاهتمامات الرئيسية التي يجب معالجتها مع نمو عدد الأجهزة المتصلة بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤدي تكلفة وتعقيد نشر أنظمة إنترنت الأشياء ودمجها وإدارتها إلى الضغط على ميزانيات وموارد المدينة. على الرغم من هذه التحديات ، ستستمر تقنية إنترنت الأشياء في لعب دور حاسم في تطوير المدن الذكية وتحويل الحياة الحضرية كما نعرفها.

الواقع المعزز والواقع الافتراضي والواقع المختلط

الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) والواقع المختلط (MR) هي ثلاث تقنيات قريبة ولكنها متميزة تغير الطريقة التي ندرك بها المعلومات الرقمية والعالم المادي ونتفاعل معها. لديهم القدرة على إحداث ثورة في الصناعات ، بما في ذلك الألعاب والتعليم والرعاية الصحية وتجارة التجزئة ، من خلال توفير تجارب غامرة وجذابة.

يقوم الواقع المعزز (AR) بتركيب المحتوى الرقمي ، مثل الصور أو النصوص أو النماذج ثلاثية الأبعاد ، على عرض المستخدم للعالم الحقيقي. يمكن تحقيق ذلك باستخدام الهواتف الذكية أو الأجهزة اللوحية أو سماعات الرأس الخاصة بالواقع المعزز مثل Microsoft HoloLens. يمكن أن تقدم تطبيقات AR معلومات إضافية ، مثل إرشادات التنقل على الخريطة أو تفاصيل المنتج في متجر البيع بالتجزئة ، وتمكين المزيد من التجارب التفاعلية ، مثل الألعاب أو تصور التصميم.

الواقع الافتراضي (VR) يغرق المستخدمين في بيئة رقمية بالكامل ، مما يقطع اتصالهم بالعالم المادي. تستخدم سماعات الرأس VR ، مثل Oculus Rift أو HTC Vive ، المستشعرات والتتبع الموضعي لاكتشاف حركة المستخدم ، مما يوفر إحساسًا بالوجود ويسمح بالتفاعل الطبيعي داخل الفضاء الافتراضي. يمكن استخدام الواقع الافتراضي لمحاكاة التدريب والجولات الافتراضية والترفيه والتفاعلات الاجتماعية.

يجمع الواقع المختلط (MR) بين أفضل ما في AR و VR لخلق تجربة مدمجة حيث يتفاعل المحتوى الرقمي والعالم الحقيقي مع بعضهما البعض. تسمح أجهزة MR ، مثل Magic Leap One ، للمستخدمين برؤية المحتوى الهولوغرافي والتعامل معه في محيطهم المادي ، مما يفتح الاحتمالات لمزيد من التفاعلات الطبيعية والتجارب الغامرة. يمكن تطبيق MR في سيناريوهات مختلفة ، مثل التعاون عن بعد والتدريب الطبي وتصميم المنتج.

مع استمرار تطور تقنيات الواقع المعزز والواقع الافتراضي والرنين المغناطيسي وإتاحة الوصول إليها بشكل أكبر ، فإن لديها القدرة على إعادة تشكيل الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا والعالم من حولنا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمنصات no-code مثل AppMaster تسهيل وتسريع تطوير تطبيقات AR و VR و MR ، مما يجعل هذه التجارب الغامرة أكثر سهولة لكل من المطورين والمستخدمين النهائيين.

Blockchain والعملات المشفرة

Blockchain عبارة عن دفتر أستاذ رقمي لامركزي وشفاف ومقاوم للعبث يستخدم لتسجيل المعاملات. يتكون من قائمة متزايدة من كتل البيانات ، كل منها يحتوي على مجموعة من المعاملات. ترتبط هذه الكتل باستخدام التشفير ، مما يضمن أن كل إضافة أو تعديل جديد في دفتر الأستاذ يتطلب إجماعًا بين المشاركين في الشبكة. هذا يجعل blockchain آمنًا للغاية ومقاوم للاحتيال والهجمات الإلكترونية.

تتضمن بعض حالات الاستخدام النموذجية لتقنية blockchain ما يلي:

• إدارة سلسلة التوريد لتحسين الشفافية وإمكانية التتبع والكفاءة.
• عقود ذكية تعمل تلقائيًا على إنفاذ المعاملات والتحقق منها وتسهيلها بناءً على شروط محددة مسبقًا.
• أنظمة التصويت التي تضمن عمليات تصويت آمنة وشفافة ومقاومة للعبث.
• أنظمة إدارة الهوية للمصادقة الآمنة والترخيص داخل المنصات الرقمية.

Cryptocurrency هي عملة رقمية أو افتراضية تستخدم التشفير للمعاملات الآمنة والتحكم في إنشاء وحدة جديدة. العملة المشفرة الأكثر شهرة هي Bitcoin ، والتي كانت أول من استخدم تقنية blockchain. تستخدم العملات المشفرة التحكم اللامركزي على عكس العملة الرقمية المركزية والأنظمة المصرفية المركزية ، مما يجعلها بديلاً للأنظمة المالية التقليدية. يعتمدون على شبكات نظير إلى نظير ، حيث يمكن للمستخدمين إرسال الأموال واستلامها مباشرة دون الحاجة إلى وسيط مثل البنك أو المؤسسة المالية.

على الرغم من الفوائد المحتملة لتقنية blockchain والعملات المشفرة ، لا يزال اعتمادها يعوقه عدة عوامل ، مثل عدم اليقين التنظيمي ، وقابلية التوسع وقضايا الأداء ، والمخاوف الأمنية ، ونقص وعي المستخدم وثقته. ومع ذلك ، مع نضوج التكنولوجيا وازدياد عدد الصناعات والمؤسسات التي تدرك إمكاناتها ، من المتوقع أن يكون لتقنية blockchain والعملات المشفرة تأثير أكبر على الطريقة التي نجري بها المعاملات التجارية والمالية.

في سياق الأنظمة الأساسية التي no-code ومنصات low-code ، يمكن أن يؤدي تكامل blockchain إلى زيادة تعزيز أمان ومصداقية التطبيقات التي تم تطويرها باستخدام مثل هذه الأنظمة الأساسية. AppMaster ، على سبيل المثال ، يمكن أن يقدم ميزات تسمح للمستخدمين بدمج تقنية blockchain مع تطبيقاتهم ، وفتح عالم من الاحتمالات الجديدة لإنشاء تطبيقات آمنة وشفافة ولامركزية.

خاتمة

بصفتك مؤسسًا غير تقني ، قد يبدو فهم الكلمات الطنانة المختلفة المتعلقة بالتكنولوجيا وآثارها أمرًا شاقًا. ومع ذلك ، فإن التعرف على هذه المفاهيم أمر بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة لعملك والتواصل بشكل فعال مع فريقك الفني.

من خلال تعلم وفهم الأفكار الموضحة في هذا الدليل ، ستكون مجهزًا بشكل أفضل للتنقل في صناعة التكنولوجيا المعقدة. تذكر أن المنصات no-code ومنصات low-code مثل AppMaster هي أدوات قوية يمكن أن تساعد رواد الأعمال غير التقنيين على سد الفجوة بين الفكرة والتنفيذ ، وتسريع التطوير وتقليل التكاليف.

يمكن أن يؤدي تبني التقنيات والاتجاهات الجديدة ، مثل الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية ، إلى دفع الابتكار وجعل عملك أكثر تنافسية ومرونة في العصر الرقمي. أثناء استكشافك لهذه المجالات ، من الضروري أن تظل على اطلاع دائم بأخبار الصناعة والتطورات المستمرة حتى تظل رشيقًا في مجال سريع التطور.

يعد فك رموز الكلمات الطنانة التقنية والمفاهيم المتعلقة بها مهارة قيّمة يمكنها تمكين المؤسسين غير التقنيين من التنقل بشكل أفضل في الصناعة والتعاون مع فرقهم واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن أعمالهم. من خلال الاستمرار في تطوير فهمك لمجال التكنولوجيا ، ستعزز قدرتك على التكيف مع التغيير وتضمن نجاح مشروعك على المدى الطويل.