Тенденции разработчиков от Thoughtworks’ Technology Radar 27
15 ноября 2022 г.Thoughtworks' Technology Radar — это регулярное время, чтобы взглянуть на то, что, по мнению опытных отраслевых экспертов, может стать новой волной инструментов. , приемы и технологии, которые следует рассмотреть или отказаться от использования.
Я всегда с нетерпением жду возможности добавить в свой список много новых «бликов» или увидеть, какие из них становятся все более популярными с тех пор, как вы в последний раз смотрели.
Сейчас вышла версия 27, и она продолжает некоторые тенденции, которым радар следовал некоторое время, такие как «платформа как услуга» или формы группового программирования. Этот обзор далеко не исчерпывающий, здесь представлены только те моменты, которые понравились мне или, как я думал, могут понравиться вам.
Если кто-то из них заинтересует вас или у вас есть мнение о чем-либо, что я показал, зайдите в свой профиль и дайте возможность нашим читателям знать!
Внедрение машинного обучения
Действительно кажется, что за последние 6 месяцев или около того машинное обучение превратилось из того, с чем в основном взаимодействовали только разработчики и специалисты по данным, в то, о чем знала публика.
Было объявление за объявлением об еще одном инструменте на основе машинного обучения или искусственного интеллекта, который выплевывал какие-то медиафайлы после того, как вы что-то в него загружали, и мы были завалены тысячами странных изображений и видео знаменитостей.
Это также означает, что разработчики, заинтересованные в экспериментах с ML, также имеют гораздо больше доступных им ресурсов в виде наборов данных и сред для использования этих наборов данных.
Для разработчиков-экспериментаторов имеет значение TinyML, область машинного обучения, позволяющая постоянно использовать различные варианты использования и ориентированная на устройства с батарейным питанием. .
Другой способ — магазины функций – метод создания конвейеров машинного обучения, который может быть более знаком разработчикам с другим опытом.
Этот радар также охватывал инструменты, связанные с машинным обучением, для улучшения опыта разработчиков в создании и обучении моделей, например, практику «объединенного машинного обучения» для агрегирования данных модели на разных машинах для обработки или синтетических данных для начального тестирования модели.
Постоянное наблюдение
Несмотря на то, что это относительно новый термин, термин «наблюдаемость» быстро вырос из разрозненного набора методов и стандартов для построения лучшего представления о работающей системе в более широкий термин, означающий, ну, в общем, означающий все виды вещей.
Последняя область рабочего процесса разработчика для получения информации — та, которая, как я удивлен, заняла так много времени, — наблюдаемость для конвейеров непрерывной интеграции и доставки.
Хотя CI и CD, безусловно, приносят пользу, процессы часто идут не так, как надо, и очень мало понимания того, что, пока вы не попробуете, не попробуете еще раз.
Теперь несколько существующих поставщиков средств наблюдения и проекты с открытым исходным кодом предлагают визуализации непрерывных процессов в стиле трассировки, которые, как мы надеемся, помогут вам отладить то, что происходит.
Список материалов по программному обеспечению
По мере того, как разработчики все больше используют в своей работе полуанонимные контейнеры и пакеты, те, кто сосредоточен на безопасности и законности, смотрели и задавались вопросом: «Доверим ли мы этому?».
Эта озабоченность привела к стремлению стандартизировать и нормализовать (особенно на предприятиях) «ведомость материалов для программного обеспечения», часто называемую комичной аббревиатурой SBOM.
Хотя теоретически «любой» может копаться в проекте с открытым исходным кодом и видеть его компоненты, обычно это легче сказать, чем сделать, и вообще невозможно с проектами с закрытым исходным кодом.
Недавние громкие уязвимости в программном обеспечении показали, как небольшие зависимости могут привести к таким большим проблемам. Хотя SBOM может оказать большую помощь, мне интересно, сколько компаний захотят раскрыть свою внутреннюю работу и честно рассказать о ней.
Устойчивое кодирование
Это тема, которую я решил затронуть после разговора с кем-то из Thoughtworks об их инструменте для определения углеродного следа
Тенденция бесконечно бросать новые фреймворки, инструменты и облачные фреймворки для решения проблемы привела к тому, что многие из нас забыли, что все эти строки кода на самом деле где-то на чем-то работают.
А это приводит к выбросам углекислого газа. Вода мотивирована альтруистическими причинами или финансовыми, а экуменический спад приводит к экономии средств, это тема, о которой больше говорят и думают.
Тесно связан с экологическими затратами проектов и их инфраструктуры, и вариант, который, как я видел, используется производственными группами, — это infracost, который оценивает влияние затрат. изменений, которые вы вносите в определения Terraform.
Обязанности как кодекс
Любая компания SaaS определяет показатели уровня обслуживания (SLI) и цели уровня обслуживания (SLO), на которые могут рассчитывать ее клиенты.
Однако то, как компании определяли их, часто было несколько случайным и нестандартным, и, учитывая, что многое другое определено в систематизированных конвейерах, почему бы не использовать и этот фундаментальный компонент?
Несколько поставщиков Observability теперь предлагают эту опцию, и, конечно же, группа людей запустила стандарт, OpenSLO.
Нет для узла
Я балуюсь JavaScript и TypeScript и недавно заметил несколько новых альтернатив Node во время выполнения. Я не уверен, что не так с Node, кроме того, что он уже довольно старый, чтобы гарантировать альтернативы, но я думаю, что конкуренция — это хорошо 🤷♂️?
Bun — это новая альтернатива, которую я попробовал несколько месяцев назад, и, признаюсь, я не был уверен, какую пользу она мне принесла, но она использует JavaScriptCore WebKit вместо движка Chrome V8.
Опять же, разнообразие не помешает. Bun написан на Zig, о котором я никогда раньше не слышал, и он претендует на то, чтобы заменить собой C/C++.
Что прекрасно ведет к…
С++
Если судить по Zig, Rust и другим языкам, многие считают, что C++ нуждается в более современной замене. Google добавил еще один вариант в список претендентов с Carbon.
Язык все еще находится на экспериментальной стадии, но утверждается, что его легче понять и использовать. У Google есть тенденция запускать многие экспериментальные проекты, а затем снова сбрасывать их, поэтому в настоящее время Thoughtworks предлагает «подождать и посмотреть».
Оригинал