المخطط المعماري لليغو لتطوير منخفض الكود ومدفوع بالذكاء الاصطناعي

في عالم تطوير البرمجيات السريع الإيقاع، البساطة والمرونة هما المفتاح لبناء أنظمة يمكنها التوسع والتكيف مع المتطلبات المتغيرة. يمكن للهيكل الهندسي المدروس جيدًا أن يوفر هذا الأساس. 

في هذه المدونة، أود أن أشارك نهجنا في الهندسة المعمارية، المصمم خصيصًا لعالم البرمجة منخفضة الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي. 

يركز نهجنا في هندسة البرمجيات منخفضة الكود على مبدأ حاسم: امتلك أساسك وابقَ مرنًا مع كل شيء آخر. مثلما تتيح لك قطعة ليغو متقنة التبديل بين القطع مع الحفاظ على قاعدة صلبة – هندسة معمارية متعددة الطبقات.

ما هي الهندسة المعمارية متعددة الطبقات؟

تخيل بناء نموذج ليغو تمتلك لوح القاعدة (الأساس) الخاص به ولكن يمكنك تبادل كافة القطع التي فوقه بحرية. تصميمنا يفرض مبدأً أساسيًا: يجب أن تتدفق جميع التفاعلات بين الطبقات من خلال APIs محددة بشكل جيد. هذا النهج المبني على الأولوية لـ API يضمن أن تبقى كل طبقة مستقلة وقابلة للاستبدال، مثل قطع ليغو المصممة بإتقان.

1. الأساس (طبقة البيانات)
2. الروابط الوسطى (طبقة منطق API)
3. القطع العليا النهائية (طبقة تطبيق المستخدم)

تلعب كل طبقة دورًا حاسمًا، تمامًا كما تناسب كل قطعة ليغو في النموذج لإنشاء شيء وظيفي وجميل. دعونا نفصل هذه الطبقات أكثر.

1. الأساس: طبقة البيانات

كل تركيب ليغو يحتاج إلى أساس قوي. في هيكلنا، تمثل طبقة البيانات هذا الأساس. تخزن هذه الطبقة جميع البيانات الحرجة وتديرها، مما يضمن الاستقرار والدعم لكامل البنية.

لأساسنا، سنستخدم Supabase – نستخدمه بشكل مكثف – كأساس ليغو، ويقدم:

• حل قاعدة بيانات قوي وقابل للتوسع يعتمد على PostgreSQL.
• مصادقة وتخزين مدمجان.
• قدرات الوقت الحقيقي لتطبيقات مدفوعة بالأحداث.

مثلما يثبت لوح أساس ليغو النموذج بأكمله، تثبت طبقة البيانات هيكلنا المعماري. بامتلاكنا والتحكم بهذه القطع الأساسية، نضمن أن تتمكن بقية الطبقات من التوصيل والاعتماد عليها بسهولة.

2. الروابط الوسطى: طبقة منطق API

فكر في طبقة منطق API باعتبارها موصلات ليغو التي تجمع بين الأساس والطبقات العليا. تحدد هذه القطع كيفية تدفق البيانات وتفاعلها مع مكونات واجهة المستخدم.

سنستخدم Buildship في طبقة منطق API لتصميم هذه القطع الموصلية، مما يسمح لنا بـ:

• تصميم وتنفيذ APIs RESTful بسرعة.
• تحديد وتنظيم تدفقات العمل التي تدمج بيانات الأساس.
• الاتصال السلس بـ Supabase.

مع الموصلات المعيارية، يمكن تطبيق باقي قطع ليغو - تطبيقات المستخدم - بسرعة، مما يضمن تفاعلًا وانسيابية بيانات سلسة.

3. القطع العليا النهائية: طبقة تطبيق المستخدم

أخيرًا، تمثل تطبيقات واجهة المستخدم القطع الزخرفية التي تكمل نموذج ليغو. تحدد هذه القطع شكل ووظيفة النموذج للمستخدمين.

لهذه الطبقة، سنستخدم Outsystems وWebflow، التي تتيح لنا:

• بناء تطبيقات ويب وموبايل مستجيبة.
• التكرار السريع على التصاميم والميزات.
• التوصيل السلس بموصلات API.

تمامًا كما يمكنك تبادل قطع ليغو لتغيير مظهر نموذج ما، تضمن فلسفة التوصيل والتشغيل لدينا إمكانية استبدال أو تحسين الأدوات في هذه الطبقة دون التأثير على الأساس أو الموصلات.

لماذا طبقة الأساس البيانية هي الأهم

في أي تركيب ليغو، يؤمن الأساس القوي ثبات الهيكل. وبالمثل، طبقة البيانات في هيكلنا المعماري هي حجر الزاوية. بامتلاكنا لهذه الطبقة وتركيزها، نحن:

• نحافظ على السيطرة الكاملة ونضمن سلامة البيانات.
• نمكن من تكامل سلس عبر الطبقات.
• نخفف من الاعتماد الحصري على مزودي الأدوات في طبقة منطق API وطبقة تطبيق المستخدم.

مع كون طبقة البيانات هي الأساس الصلب، تظل بقية النظام – مثل قطع ليغو القابلة للتبادل – مرنة وقابلة للتكيف.

لماذا توفر أدوات منخفضة الكود منصة مثالية لتكييف الذكاء الاصطناعي

أدوات البرمجة منخفضة الكود لا تبسط التطوير فقط، بل توفر أيضًا أساسًا مثاليًا لدمج الذكاء الاصطناعي في المستقبل. إليك السبب:

1. المرونة في تكييف الذكاء الاصطناعي: منصات منخفضة الكود بطبيعتها مرنة ولديها حوافز قوية لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تدفقات العمل الخاصة بها. 
2. نافذة السياق المثالية للذكاء الاصطناعي: أدوات منخفضة الكود تنظم تدفقات العمل والوثائق بطريقة توفر نافذة سياق ممتازة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه البيانات المنظمة للذكاء الاصطناعي التعلم عن النظام وفهم طريقة عمله بشكل أفضل، مما يخلق عملية دمج سلسة.
3. وكلاء الذكاء الاصطناعي المدربون على أنظمة محددة: تمكن هذه الأدوات من تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي مدربين خصيصًا على منصتها. يمكن لهؤلاء الوكلاء التعامل مع طلبات الميزات، وتنفيذ التعديلات، وتكييف النظام مع متطلبات جديدة بأقل تدخل بشري ممكن.

يضع هذا التطور أدوات منخفضة الكود كجسر إلى تدفقات العمل المستندة إلى الوكلاء في المستقبل، حيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إدارة وتعزيز وظائف النظام بشكل مستقل.

الخاتمة

هندستنا المعمارية متعددة الطبقات—الم anchored على طبقة البيانات والمعززة بأدوات منخفضة الكود—تشبه نموذج ليغو مصمم بشكل جيد. كل طبقة هي قطعة مختارة بعناية تناسب النظام تمامًا، مما يضمن القابلية للتوسع، والمرونة، وسهولة الصيانة. من خلال تبني هذا النهج، بنينا نظامًا يمكنه النمو والتطور مثل تحفة ليغو.

توضح هذه المقارنة كيف أن الجمع بين البساطة والأدوات الحديثة يمكن أن يخلق هياكل معمارية قوية. سواء كنت من هواة التقنية أو جديدًا على المفهوم، يجعل تصور الهندسة المعمارية كقطع ليغو الفهم والتقدير أسهل.

في المدونة القادمة، سنغطي كيف يمكن لهذا الهيكل الانتقال بسهولة إلى هندسة تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي—مستقبل الهندسة.

‍