如何使用低代码工具减少技术债务
有时，在产品设计和开发过程中做出的编码捷径和权宜之计似乎是一种解决方案。特别是当团队必须满足较短的期限或需要更快地发布新功能时。但从长远来看，这种做法可能会导致代码的可维护性降低、IT能力与业务需求之间的差距越来越大、开发成本增加、软件质量不佳等瓶颈。
我们已经认识到，如果不优先考虑对现在必须做的事情的紧迫性来说真正重要的事情，只会随着时间的推移而积累技术债务。问题是如何操纵这一切并减少技术债务？
解码：什么是科技债务？
“技术债务”一词由 沃德·坎宁安 (Ward Cunningham)在 20 世纪 90 年代初创造，它引入了这样一种理念：今天在软件中走捷径不仅意味着将来要付出代价，而且更糟糕的是，还要连本带息地付出代价。换句话说，今天引入该全局变量并在发货前节省半天的工作意味着您将为此付出超过半天的劳动。
这是一个经典的技术债务示例 - 生成意大利面条代码。
有什么问题？结构不良、混乱或过于复杂的代码难以理解和维护。
后果是什么？开发流程更慢，错误更多，并且难以让新开发人员具备能够快速参与项目的正确技术技能。
我们如何管理技术债务来解决这个问题？重构代码以提高可读性和可维护性。
这是示例#2 – 紧迫的期限
有什么问题？牺牲代码质量来满足紧迫的期限。
后果是什么？为了节省时间或精力而走捷径，实际上会导致技术债务的积累。
我们如何管理技术债务来解决这个问题？在交付速度和代码质量之间建立平衡。确定任务的优先级，同时还实施加快流程的工具。喜欢低代码工具。
关于上面的例子，我观察到开发人员可能会表示，紧迫的截止日期将导致技术债务，使未来的功能需要更长的时间才能发布。分析师和项目经理在讨论推迟的最后期限时可能会考虑技术债务。IT 高层管理人员在做出战略性替换/淘汰/重写决策时可能会要求评估应用程序中的技术债务量。
因此，对于大多数人来说，技术债务问题是上市时间和速度放缓的问题。那么，技术债务是高效软件开发的无声破坏者吗？看起来确实如此。
计算沉默破坏者的成本
计算技术债务不像计算金融债务那样是一个简单的数学过程。相反，它涉及根据软件开发项目或代码库中的各种因素和考虑因素进行明智的评估。
当然，我们可以假设估计一家公司将花费多少成本。例如，根据Stripe 的开发人员系数报告，开发人员每周在技术债务上花费约 13.4 小时，这导致生产力损失和成本效率低下。
想一想这个问题。假设一家公司每年向软件开发人员支付 100,000 美元。其中 33% 用于管理和消除技术债务。如果我们考虑 IT 团队由 50 人组成，那么我们所说的 33% 将相当于 165 万美元的技术债务。
现在，如果您想计算技术债务，可以考虑以下三个步骤作为良好实践：
识别代码库中的技术债务实例。
查看代码质量欠佳、文档质量差且不一致的区域，或者执行代码快捷方式的任务。
定义您正在处理的技术债务。
将技术债务分类。这将使您了解您正在处理的具体问题。我们在这里谈论的是设计债务吗？还是纯粹的代码债务？测试债务或全部债务怎么样？
评估问题的严重性和解决问题的努力。
首先，确保评估技术债务的严重程度和影响。然后，考虑改进文档、重构代码、测试等必须涉及的时间、资源、技能水平和经验。在不影响持续创新和开发的情况下，您能负担多少？优先考虑首先管理哪些技术债务项目。
注意：请记住，计算技术债务并不是为了得出具体数字。它更多的是识别、优先排序和解决不同领域的问题——团队、时间、资源分配、文档、使用/未使用的工具、遗留系统等。
偷工减料的看不见的缺陷或者什么会增加技术债务？
技术债务不仅对功能开发造成了巨大的拖累，而且对代码库的总体发展也造成了巨大的拖累。在这些类型的代码库中，一切都变得困难。
团队推迟升级到该语言的最新版本。
他们拒绝融入现代建筑和设计实践。
他们担心用现代插件替换过时的第三方插件。
他们努力向基于 CRUD 的 Winforms 应用程序添加功能。
但即使他们做出这些决定，他们也明白他们制造的产品的市场价值正在与日俱增。
因此，当您考虑技术债务时，不要只考虑功能延迟和缺陷数量增加的业务问题。还要考虑人为因素。为了帮助您了解看不见的缺陷，我们收集了以下可能增加软件项目技术债务的因素。
过时的技能或继承维护不善或遗留的代码库。
未能拥有适当且编写良好的文档，这使得人们很难理解和维护软件。
测试不充分导致未检测到错误。
解决方法或采用代码快捷方式以节省时间和精力。
延迟解决已知错误，从而导致积压。
设计师、开发人员、项目经理和利益相关者之间的沟通不畅。
知识差距和开发团队的频繁变动。
例如，时间和资源的限制导致需要权衡，将功能开发置于代码质量之上。
除了上述的良好做法之外，还有其他解决方案吗？是的。在过去的几年里，公司管理技术债务的最有效方法之一是利用低代码平台的功能。让我们进一步研究一下。
低代码工具如何减少技术债务？
企业正在认识到对高效运行的低代码技术的需求，使他们的开发团队能够将精力转向生产力和创新，而不是陷入一直涉及手动编码的繁琐和重复性任务的泥潭。由此，他们还意识到这些工具在其他领域的重要性，例如最大限度地减少不同流程（产品设计、开发、集成和维护）中的技术债务。
利用低代码及其简化软件开发的能力，同时保持对质量和可维护性的关注，软件业务和 IT 团队设法实现：
稳健的迭代流程
它到底是什么意思？这是指使用低代码平台，您可以拥有一个设计文件，从中可以生成可用于生产的代码，然后可以分析结果。之后，如果有必要，您可以轻松地重新设计，根据新设计生成改进的代码，再次分析结果，如果必须的话，您可以重新做所有的事情。最大的好处是，所有这一切只需单击一下即可在几分钟内完成。
遵循最佳实践
App Builder等工具可确保设计和生成的代码遵循所有最佳实践和现代概念。为了更生动地说明这一点，当我们规划路线图和下一步时，我们会考虑软件开发领域的下一步发展。因此，我们总是参考最新的技术版本。例如，Angular 17 将于下个月发布，我们已经看到如何将其合并到导出的代码（针对 Angular）中以利用最新版本的框架。设计也是如此。我们使用Flexbox来管理布局等，但我们确实将 CSS 网格布局支持作为我们路线图的一部分。
代码民主化
据 451 Research 称，公司越来越 发现很难找到 IT 人才，而且 与编码语言相比， 低代码环境 可能会减少 50% 到 90% 的开发时间。App Builder 等低代码技术使他们能够民主化整个应用程序开发生命周期，让更多人参与单个项目，并组建多学科融合团队。
从事外包项目的远程开发人员和“公民开发人员”，通过可以测试应用程序的利益相关者和业务分析师，以及可以利用此类低代码工具支持的完整设计系统来导入其设计的设计人员也能从中受益。并 改善设计师与开发人员的交接。
优化IT部门的工作流程
低代码工具使 IT 团队能够更轻松地明智地使用资源，同时保持更加灵活。管理层将不再需要面对申请积压，甚至对完成预期任务的 1/3 感到绝望。借助低代码工具，他们可以快速创建和交付更多应用程序，同时减少错误和摩擦。
框架之间的组件和功能对等
想一想——开发人员为特定技术构建的任何内容都会转化为另一种技术。您构建了一个 Angular 应用程序。然后，另一个团队必须在 Blazor 中创建相同的项目并解决严格的时间范围。但与此同时，它必须绝对没有错误，并且不得推迟到将来进行任何额外的工作或修复。使用低代码工具，这实际上是可能的，这要归功于确保组件和功能奇偶校验的低代码功能。这种互操作性为组织在应用程序开发过程中提供了更大的灵活性和更高的效率。
例如，这正是 App Builder 的工作原理。我们有一篇专门的博客文章解释了整个设计到代码的故事，您可以进一步阅读。
促进高速 RAD
App Builder 等综合性低代码平台还包含真正的 UI 控件（高性能数据网格和数据图表），可将传统应用程序转变为现代的响应式 Web 体验，速度比手动编码快 10 倍。因此，团队可以使用 RAD 工具自动化开发过程，该工具可以在不同的框架（Angular、Blazor、Web Components）中生成可用于生产的代码，而不是走捷径和使用编码快捷方式。此外，它还提高了团队的生产力。
实施可重用组件
当组件被设计为可重用时，它们通常结构良好并遵循最佳实践。编码标准的一致性减少了引入不符合既定准则的代码的机会，这通常会导致技术债务。此外，当软件项目增长时，组件的可重用性使其更容易扩展和适应新功能。这种可扩展性可以防止快速实施的、不可扩展的解决方案可能产生的技术债务。
灵感来源并指出良好实践
例如，App Builder 具有各种预构建的模板和示例应用程序，可以帮助经验不足的程序员入门，或者培训公民开发人员以满足应用程序的要求以及他们必须构建的逻辑。
有效的风险治理
促进更好的风险缓解是消除和避免技术债务的关键。从最实际的意义上来说，借助低代码工具，IT 团队可以从构建应用程序的可视化开发环境中受益，从而减少手动编码的需要。一般来说，由于各种不一致、更多错误等，它往往更容易出错。
最后的想法和文章要点：
总而言之，低代码工具可以帮助公司管理技术债务的方式是：
通过拖放开发体验显着降低应用程序开发成本。
使用包括预定义模式、模板和组件的工具消除 UI/UX 错误。
实施（代码导出）最佳代码实践。
通过高质量的代码输出最大限度地减少长期维护成本。
允许团队尝试人工智能、机器学习和高级分析等新技术，当团队尚不具备技能时，可以关闭低代码工具。
减少技术流失并实现业务工作流程自动化。
提供基于云的软件优势，例如可扩展性、弹性、安全性和数据加密。
重要的是要承认，在软件开发中，一些技术债务是不可避免的，特别是当团队需要比预期更快地交付项目时。然而，当管理和解决技术债务成为一个持续的过程时，仓促决策、额外工作和简单修复的负面影响将不那么明显。
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