4 июля 2025 г.

Окончание, начало тут, тут, тут и тут

LCNC существенно влияет на процессы организации девелопмента и налаживание конвейера разработки.

«Каждый этап в конвейере разработки требует адаптации, включая DevOps, TestOps, DevSecOps и другие», — отмечает Анастасия Николаева, менеджер продукта Test IT в компании «Девелоника» (входит в ГК Softline). С ней согласны и другие эксперты.

Подчеркнем, что оба инструмента не являются универсальными. «И LCNC, и GenAI хорошо справляются с задачами, которые решаются зрелыми, апробированными методами, например, автоматизация процессов или интеграция корпоративных информационных систем посредством распространенных протоколов, — говорит Алексей Чистяков, технический лидер Bercut. — Менее эффективно применение этих инструментов для нетиповых задач — исследования, системное программирование уровня операционной системы и драйверов».

Новые инструменты и xOps: LCNC

Использование LCNC-платформы и применение GenAI, как правило, сильно влияют на все хOps-процессы. Идеи и концепции сохраняются, но приходится существенно адаптировать хOps-компоненты.

«Внедрение LCNC-платформ и генеративного ИИ требует существенной трансформации традиционных DevOps-практик, — говорит Игорь Простоквашин, ведущий аналитик компании Comindware. — В области DevSecOps мы наблюдаем смещение фокуса с проверки кода на контроль безопасности на уровне платформы и используемых компонентов».

«Для DevOps это означает необходимость включения в CI/CD пайплайны специфических этапов для сборки, тестирования и развертывания LCNC-приложений, а также управления конфигурациями и версиями таких приложений», — отмечает Михаил Малышев, консультант по внедрению ИИ, проект GPTZATOR, группа IT-компаний Lad.

Необходимость акцента на управлении конфигурациями отмечают в Comindware: теперь необходимо отслеживать не только код, но и настройки low-code-платформ, модели ИИ и их параметры. «Фактически мы говорим не просто об адаптации, а о формировании нового подхода — LCDevOps, который учитывает специфику работы с визуальными средами разработки и компонентами „искусственного интеллекта“», — говорит Игорь Простоквашин.

Сложность встраивания в процессы xOps LCNC-платформ из-за наличия сложных внутренних структур и компонентов, отмечает Дмитрий Демидов, руководитель Лаборатории инноваций НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ): «Например, могут возникать задачи версионирования наборов метаданных, моделей данных, сложных структур, описывающих NC-настройки».

Аналогичная ситуация с применением GenAI для разработки.

Новые инструменты и xOps: GenAI

«Интеграция GenAI в разработку — это не просто добавление новых инструментов, а глубокая адаптация существующих процессов DevOps и его производных, — считает Александр Неволин, директор направления „Разработка программного обеспечения“ в IBS. — Это включает изменение рабочих практик, автоматизацию, улучшение безопасности и качества, а также развитие инфраструктуры для поддержки AI. Глубина этой адаптации зависит от масштаба внедрения, зрелости команд и специфики проектов, но в большинстве случаев она требует значительных усилий и стратегического подхода».

Очень важна комплексность подхода к организации процесса изменений. «Компания, которая занимается разработкой с ИИ, должна внутри своего конвейера применять комплексные методологии и новые подходы, включая ревизию пайплайнов CI/CD, введение новых этапов проверки автогенерируемого кода, автоматическую проверку на соответствие политикам ИБ, и внедрение инструментов контроля качества данных, — говорит Роман Смирнов, коммерческий директор компании „Девелоника“ (входит в ГК Softline), — Нам важно не просто автоматизировать процессы, а взять контроль над этой автоматизацией, получая от нее желаемые результаты».

Следует помнить и об ИБ.

Новые инструменты и DevSecOps

Интеграция на этапе разработки ИБ-практик — например, DevSecOps — позволяет сохранить баланс между инновациями и защитой данных, отмечает Владимир Мукасеев, начальник отдела разработки сервисов кибербезопасности в IBS.

Безопасная реализация новых трендов требует пересмотра стандартов ИБ и адаптации DevSecOps-подходов, подчеркивает Максим Кислицкий, CPO платформы «Атомкод» в ЧУ «Цифрум» (входит в КГ «Росатом»).

«TestOps должны расширить свои подходы для тестирования визуальных интерфейсов, бизнес-логики, сконфигурированной в LCNC, и специфических рисков AI-компонентов (например, предвзятости моделей), — отмечает Михаил Малышев. — DevSecOps сталкивается с задачей обеспечения безопасности на всех этапах жизненного цикла таких приложений, включая контроль доступа к платформам, безопасность генерируемого кода и защиту данных, обрабатываемых AI-системами, что требует обновления инструментов и процессов для эффективного управления рисками».

Преимущество LCNC-платформ — в сокращении нагрузок на DevOps, причем, как отмечает Максим Кислицкий, это происходит на всех этапах жизненного цикла информационных систем — где потребуется недели работы средствами традиционной разработки, LCNC-платформа позволит развернуть внутри контура всего за пару дней. «Это позволяет высвободить очень ценные ресурс DevOps специалистов на другие задачи», — говорит Максим Кислицкий.

ВрезкаБыстро реализовать нужные изменения не получится. «Требуется время на поиск адаптивных метрик, качественных KPI, инструментов отображения аналитики — нам понадобились месяцы разработки в разных ИТ-проектах на всех уровнях и отраслях, чтобы выработать методологию, закрывающую любой запрос заказчика», — говорит Роман Смирнов.

Распространение новых инструментов требует внимания как к обновлению процедур разработки, так и пересмотра ряда политик в смежных областях.

«Чем активнее бизнес внедряет такие инструменты, тем больше внимания приходится уделять защите данных, — напоминает Михаил Красильников, директор департамента разработки и внедрения систем ИИ в компании BIA Technologies. — Особенно важно, какие именно данные передаются в ИИ-модель: крупные компании осознанно подходят к этой задаче: очищают и обезличивают данные, размещают модели внутри собственного ИТ-контура, исключая утечку информации за периметр».

И еще раз про дефицит кадров

Экономить рабочие руки, внедряя новые инструменты разработки, скорее всего, не получится. Разработка, может, и сократит потребность в специалистах, хотя некоторые эксперты сомневаются в этом.

«Новые технологии не замещают сотрудников, а меняют подход к работе», — говорит Анастасия Николаева, менеджер продукта Test IT в компании «Девелоника» (входит в ГК Softline).

Разработка — начало жизненного цикла бизнес-приложений. Если разработка становится несколько проще, то процессы xOps — сложнее, а также следует помнить о процессах внедрения, сопровождения и т. д. На одного специалиста по разработке требуются несколько человек, которые будут заниматься внедрением им созданного, напоминает Вячеслав Береснев, CEO Neirolab.ru.

«Искусственный интеллект», как и low-code-платформы, не решают проблему нехватки квалифицированных специалистов для реализации сложных проектов, говорит Даниил Летин, руководитель дирекции по развитию бизнеса в IBS: «Вместо этого они способствуют росту спроса на архитекторов и опытных аналитиков-консультантов, способствующих эффективному использованию новых инструментов».

Распространение генеративного ИИ повысит качество разработки, уверен Вячеслав Береснев. Кроме улучшения качества внедрение новых инструментов приведет к повышению эффективности труда квалифицированных разработчиков. Чем более сложные задачи — тем меньше пригодных для ее решения специалистов и тем они дороже, отмечает Вячеслав Береснев.

Санкционное давление создает определенные проблемы в развитии рассматриваемых инструментов, но проблемы постепенно преодолевают общими усилиями индустрии и грандов рынка. «Ограничения на облачные AI-сервисы (например, OpenAI) и зарубежные LCNC-платформы (такие как OutSystems) способствуют развитию локальных аналогов (например, „Т1 LCNC“ или GigaChat для GenAI), однако их функциональность пока уступает, — говорит Алексей Чистяков. — Основная проблема заключается в зависимости от импортных GPU для обучения моделей».

Что дальше

«Инструменты ИИ и LCNC очень интересны всем компаниям: от лидеров рынка до маленьких региональных бизнесов», — уверен Роман Смирнов. Оптимальный эффект будет на задачах автоматизации рутинных однотипных процессов, создании форм, документирования, генерации тестов, подготовке данных, говорит он, отмечая, что рассматриваемые технологии будут менее результативны в задачах реального времени с жесткими SLA или если создаваемой системе нужны сложная архитектура и бизнес-логика.

Инструменты, построенные на LCNC-платформах, будут продолжать активное развитие и проникать в бизнес-практики. Новые инструменты займут существенное место в разработке.

«Среди экспертов рынка есть мнение, что эти технологии будут сближаться: LCNC-платформы начнут интегрировать AI-ассистентов в визуальные редакторы, — говорит Анастасия Николаева. — В перспективе это может привести к появлению комплексных продуктов, объединяющих оба подхода».

Но при этом сводить весь процесс создания приложений, например, к LCNC, не стоит: они могут многое, но не все — ряд задач требует достижения высокой производительности, описания уникальных процессов и пр., а поэтому тут нужны более тонкие инструменты разработки.

Санкционное давление практически не сдерживает развитие LCNC на российском рынке, считает Антон Симуни, руководитель разработки no-code-платформы «Акола» (входит в экосистему «Лукоморье»), а сложности — в недостаточной вовлеченности разных структур (от государства до бизнеса) в процесс развития этого направления.

Конкуренция между LCNC-платформами на небольшом и уже тесном российском рынке будет обостряться. Вендоры уже изобретают новые формы конкуренции.

«Мы готовы предоставлять платформы экосистемы участникам рынка без каких-либо предварительных платежей, — сказал Александр Сахаров, директор по работе с партнерами „Диасофт“, выступая на Partners Day этой компании. — Есть два варианта лицензирования: по подписке на одного специалиста или в формате success fee, то есть по мере достижения успешного результата — запуска решения в эксплуатацию».

Кроме ограничения размеров рынка, ингибитором процесса развития LCNC будет недостаток квалифицированных специалистов. Новые тренды меняют требования к разработчикам: возрастает спрос на инженеров с глубоким пониманием архитектуры, ИИ и системной интеграции, говорит Антон Симуни: «Это приведет к еще большему дефициту сильных специалистов, особенно на уровне senior и выше».

Совмещение LCNC и GenAI открывает возможности для повышения скорости и гибкости разработки, позволяя командам сосредоточиться на архитектуре и бизнес-логике и оставляя рутину машине, уверен Михаил Малышев.

Конкуренции между этими двумя трендовыми направлениями, упрощающими и ускоряющими разработку, нет. «LCNC и GenAI не являются конкурентами, а скорее дополняют друг друга: LCNC-платформы упрощают процесс разработки благодаря визуальным интерфейсам, в то время как GenAI (Copilot или CodeLlama) ускоряет создание кастомного кода, — говорит Алексей Чистяков. — В совокупности они уменьшают время разработки, например, можно использовать GenAI для создания прототипов и MVP и далее дорабатывать с помощью LCNC».

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News