低代码的演变：协作与应用程序开发的未来

自 16 世纪以来，自动化焦虑一直很普遍，并且在我们日益数字化的世界中继续表现出来。随着low-code和no-code开发解决方案变得越来越复杂，甚至软件开发人员也开始关注工作保障。然而， low-code开发已被证明是创建高效、以客户为中心的业务流程的宝贵工具。问题是，这些工具会让开发人员过时，还是会在未来的应用程序开发中发挥关键作用？

Low-code开发平台 (LCDP) 优先考虑简单性，允许用户以最少的编码工作构建应用程序。此类平台通常具有用于开发 Web 或移动应用程序的drag-and-drop界面。近年来，敏捷和 DevOps 已经普及了快速软件开发和部署方法。融合团队 - 包括技术和业务精明的成员 - 已经形成以优化这些流程。

Low-code平台起到了粘合剂的作用，将不同的团队成员团结在一起，实现了无缝协作。随着这些平台的发展，出现了适合融合团队的新功能。从基本的问题解决到应对复杂的挑战， low-code开发平台正在突破界限。

Microsoft Access 是最早的商业无代码/ low-code工具之一，它允许用户使用表单和图形工具创建数据库。这项创新意味着用户可以在没有 SQL 知识的情况下构建小型个人数据库。然而，Access 创建的数据库越来越受欢迎，需要熟练的软件开发人员和数据库管理员的参与，以确保数据安全并遵守 HIPAA 和 GDPR 等法规。

最终，Microsoft Access 等工具在开发人员介入以完善和优化核心思想之前为业务用户提供了一个起点。

low-code平台的当前格局支持广泛的应用程序开发，包括桌面和移动应用程序。在云原生 SaaS 应用程序的支持下，LCDP 创建了适用于从支付处理到内容访问控制的各种用例的可扩展架构。

Gartner 的研究表明，超过 41% 的非 IT 专业人士定制或构建软件解决方案来解决业务问题，这突显了“公民开发者”运动的日益突出。然而，尽管非技术人员的参与不断扩大，但专业开发人员在应用程序开发过程中仍然发挥着至关重要的作用。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 将在low-code和no-code技术的未来发挥重要作用。像 Microsoft 的 AI Builder 这样的平台已经提供了一种low-code方法来开发 ML 支持的自动化软件，这些软件可以集成到更广泛的业务解决方案中。

此外，机器学习可以提高low-code平台的效率。例如，ML 支持的数据挖掘可以确定业务问题的解决方案并提供更多定制指导。将来，可能会通过文本、UML 用例图或语音提供规范来创建自动化流程或应用程序，从而允许灵活的项目组合。

虽然low-code平台使非技术用户能够创建应用程序，但如果没有专业开发人员的专业知识，一些问题仍然无法解决。无论 AI 和 ML 取得怎样的进步，企业仍然需要熟练的开发人员来开发复杂的应用程序。

随着公民开发者运动的势头越来越大，安全问题变得越来越重要。专业开发人员对于构建安全应用程序和防止数据泄露至关重要，这超出了low-code工具的范围。专业开发人员的协作作用在应用程序开发中仍然不可或缺。

未来的low-code和no-code平台必须鼓励专业开发人员和非开发人员之间的协作。开发人员应该能够轻松安全地访问代码，允许他们根据需要扩展和修改代码。为了满足当前敏捷和 DevOps 方法的需求， low-code平台应该与现有的开发环境和工具接口，提供灵活性并实现顺畅的跨职能团队合作。

随着low-code平台的不断成熟，未来几年它们的主要重点将放在促进公民开发人员和专业软件开发人员之间的协作上。通过创造相互成长和学习的空间， low-code开发注定会对应用程序开发的未来产生持久的影响。