Menú

Technology Radar Vol.21

Una guía con opiniones sobre las tecnologías de vanguardia

Temas para esta edición

Los proveedores de la nube lanzan nuevos servicios al mercado como en una carrera competitiva. Hay que tener cuidado con las funcionalidades sin pulir y las dificultades de la adopción temprana.
Los canales de entrega de software modernos protegen más y más aspectos de creación de artefactos de software a medida, mientras evolucionamos hacia la gobernanza como código.
El poder de Machine learning está a la par de su misterioso funcionamiento. La facilidad de explicación se está volviendo más importante al elegir modelos, al igual que las herramientas para interpretar los resultados de los mismos.
La innovación prospera al incorporar especializaciones diferentes en equipos colaborativos y multifuncionales "equipos 10x".

Cloud: ¿Más es menos?

A medida que los principales proveedores de la nube alcanzan paridad en las funcionalidades principales, el enfoque competitivo se ha trasladado a los servicios adicionales que pueden proporcionar, alentándolos a lanzar nuevas ofertas a una velocidad violenta. En su apuro por competir, vemos nuevos servicios en el mercado con funcionalidades sin pulir y características incompletas. El énfasis en la velocidad y la proliferación de productos, ya sea a través de la adquisición o de la creación apresurada, a menudo resulta no solo en errores, sino también en documentación deficiente, difícil automatización e integración incompleta entre las propias partes de los proveedores. Esto causa frustración para los equipos que intentan entregar software utilizando la funcionalidad prometida por el proveedor de la nube ya que se enfrentan constantemente a obstáculos. Las empresas eligen a los proveedores de la nube por una variedad de factores y, a menudo, a un alto nivel en la organización. Nuestro consejo para los equipos individuales es: no asumir que todos los servicios de su proveedor de nube designado son de la misma calidad, prueben las funcionalidades clave y estén abiertos a seleccionar alternativas de código abierto o una estrategia polycloud, si los beneficios ameritan la sobrecarga operativa.

Protegiendo la Cadena de Suministro de Software

Las organizaciones deberían de ser resistentes a las reglas de gobierno de torre de marfil, que requieren largas inspecciones de manuales y de aprobación; en vez, la protección de dependencias automatizada (Funciones de Diagnóstico de Dependencia), seguridad (Políticas de Seguridad como Código), y otros mecanismos de gobierno (Funciones de Diagnóstico de Arquitectura) protegen lo importante pero no _lo urgente _de los proyectos de software. Este tema sobre política, cumplimiento y gobierno como código ha aparecido una y otra vez en nuestras conversaciones. Vemos una evolución natural en el ecosistema del desarrollo de software de aumentar la automatización: integración continua con pruebas y comprobación automatizada, entregas continuas, infraestructura como código, y ahora gobernanza automatizada. Construir la automatización alrededor del coste de la nube, gestión de dependencias, estructura de arquitectura y otros antiguos procesos manuales demuestra una evolución natural; estamos aprendiendo cómo automatizar todos los aspectos importantes de la entrega de software.

Interpretando el misterio que es Machine Learning

Machine learning a menudo parece descubrir soluciones a problemas que los humanos no pueden, utilizando búsqueda de patrones, retro-propagación y otras técnicas conocidas. Sin embargo, a pesar de su poder, muchos de estos modelos son inherentemente opacos, lo que significa que sus resultados no pueden explicarse en términos de inferencia lógica. Este es un problema cuando los humanos tienen derecho a saber cómo se tomó una decisión o cuando existe el riesgo de introducir sesgos de prejuicio, muestreo, algoritmo u otros en el modelo. Ahora estamos viendo la aparición de herramientas como What-If y técnicas como las pruebas de sesgo ético que nos ayudan a encontrar las limitaciones y predecir el resultado de estos modelos. Si bien estas mejoras en la interpretabilidad son un paso en la dirección correcta, explicar las redes neuronales profundas sigue siendo un objetivo difícil de alcanzar. Por esa razón, los científicos de datos están comenzando a considerar la explicabilidad como una principal necesidad al elegir un modelo de aprendizaje máquina.

Desarrollo de Software como Deporte en Equipo

Desde los primeros días de nuestro Radar tecnológico, hemos advertido acerca las herramientas y técnicas que aíslan a los miembros de los equipos de software, lo que dificulta la retroalimentación y la colaboración. A menudo, cuando aparecen nuevas especializaciones, los profesionales, los proveedores y las herramientas insisten en que parte del desarrollo debe realizarse en un entorno aislado, alejado del caos del desarrollo "regular". Rechazamos esa afirmación y buscamos constantemente nuevas formas de abordar el desarrollo de software como un deporte de equipo. La retroalimentación es crítica al construir cosas complejas como el software. Si bien los proyectos requieren cada vez más especialización, nos esforzamos por adaptarlos a la colaboración y retroalimentación. Nos disgusta especialmente el meme de "10x ingenieros", preferimos centrarnos en crear y habilitar "equipos 10x ". Vemos que esto se está desarrollando actualmente en cómo el diseño, la ciencia de datos y la seguridad pueden integrarse en equipos multifuncionales y apoyarse con una automatización sólida. La próxima frontera es traer más actividades de gobernanza y cumplimiento.

Contribuyentes

Vol.21

El Technology Radar está preparado por la Junta Asesora de Tecnología de ThoughtWorks, compuesta por:

Descargas

Descarga la última y pasadas ediciones

AÑO
MES
IDIOMA
FORMATOS
2019
Descargar
2019
November
English
2019
November
Español
2019
November
Português
2019
November
中文
2019
November
ไทย
2019
April
English
2019
April
Español
2019
April
Português
2019
April
中文
2019
April
ไทย
2018
Descargar
2018
November
English
2018
November
Español
2018
November
Português
2018
November
中文
2018
May
English
2018
May
Español
2018
May
Português
2018
May
中文
2017
Descargar
2017
November
English
2017
November
Català
2017
November
Español
2017
November
Italiano
2017
November
Português
2017
November
Türkçe
2017
November
中文
2017
March
English
2017
March
Català
2017
March
Español
2017
March
Italiano
2017
March
Português
2017
March
Türkçe
2017
March
中文
2016
Descargar
2016
November
English
2016
November
Català
2016
November
Español
2016
November
Português
2016
November
Türkçe
2016
November
中文
2016
April
English
2016
April
Español
2016
April
中文
2016
April
Português
2016
April
Türkçe
2015
Descargar
2015
November
English
2015
November
中文
2015
November
Türkçe
2015
November
Español
2015
November
Português
2015
May
English
2015
May
Español
2015
May
Português
2015
May
中文
2015
January
English
2015
January
Português
2015
January
中文
2014
Descargar
2014
July
English
2014
July
Español
2014
July
Português
2014
July
中文
2014
January
English
2014
January
Español
2014
January
Português
2014
January
中文
2014
January
Deutsch
2013
Descargar
2013
May
English
2012
Descargar
2012
October
English
2011
Descargar
2011
July
English
2011
January
English
2010
Descargar
2010
August
English
2010
April
English
2010
January
English

Suscríbete al Technology Radar

Publicamos artículos relacionados al Technology Radar durante todo el año. Suscríbete para estar informado.

¡Gracias!

Te has suscrito al contenido de nuestro Technology Radar. Mantente atento a tu bandeja de entrada, nos pondremos en contacto pronto.