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TechnologyRadar

Una guía con opiniones sobre las tecnologías de vanguardia
Vol.22

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Temas para esta edición

Hemos creado este Radar completamente en remoto, lo que nunca pensamos que sería posible. ¿Ha cambiado el trabajo (tal y como lo conocemos) para siempre?
Con más frecuencia vemos que casi todos los aspectos del desarrollo y entrega de software se gestionan como código. Aunque el software podría estar devorando el mundo, las personas que trabajan en esta industria pasan por alto, con mucha frecuencia, prácticas de ingeniería ya comprobadas.
A medida que la industria piensa con más diligencia sobre cómo deberían funcionar los datos en los sistemas modernos, nos inspira ver cómo crece la madurez de las técnicas y herramientas que rodean al análisis de datos y al aprendizaje automático.
A la par que Kubernetes sigue dominando, vemos crecer y expandirse a un rico ecosistema que permite aprovechar sus fortalezas y encarar sus debilidades.
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El elefante en el Zoom


"La necesidad es la madre de la invención" -- proverbio

Muchas compañías han experimentado con el concepto del trabajo remoto ya que las tecnologías que lo facilitan han madurado. Pero de repente, una pandemia global ha forzado a negocios de todo el mundo a cambiar su filosofía de trabajo, rápidamente y desde sus cimientos, para seguir siendo productivos. Como muchos han observado "trabajar desde casa" es destacablemente distinto a "ser forzado a trabajar desde casa durante una pandemia" y creemos que hay mucho camino por recorrer hasta que seamos plenamente productivos en este nuevo contexto.

Nunca se nos ocurrió que crear un Radar en remoto fuera posible, y aquí estamos: este es el primer Radar, en su historia, que producimos sin reunirnos en persona. Muchos de los blips propuestos trataban de la urgente necesidad de posibilitar una colaboración remota

de primera. No queríamos ignorar al elefante en la habitación y desentendernos de la crisis, pero lograr colaborar de forma efectiva en remoto es una tema extenso y que presenta dificultades y sin duda no todos nuestros consejos encajarían en el formato del Radar. Por ello, acompañando a esta edición encontrarás un podcast donde discutimos nuestras vivencias durante la creación del Radar de forma remota, un artículo escrito con experiencias incluyendo consejos para la productividad enfocada al remoto, un webinar que cubre estrategias tecnológicas para una crisis, y enlaces a otros materiales de ThoughtWorks, incluyendo nuestra libreta para el trabajo remoto. Esperamos que estos, junto con otros recursos disponibles en internet, sean de ayuda para las organizaciones que intentan navegar en estas aguas inciertas.

X también es Software


Con frecuencia alentamos a que otras partes del ecosistema de entrega de software adopten prácticas de ingeniería beneficiosas, en las que los equipos de desarrollo ágil han sido pioneros, y volvemos a este tema a menudo porque siguen apareciendo nichos donde vemos poco progreso hacia estas recomendaciones. Para este Radar, hemos decidido enfocarnos una vez más en infraestructura como código y en pipelines como código, y también hemos tenido conversaciones sobre configuraciones de infraestructura, pipelines de ML y otras áreas relacionadas. Encontramos que los equipos responsables de estas áreas no adoptan comúnmente prácticas de ingeniería duraderas, como aplicar principios de diseño de software, automatización, integración continua o pruebas, entre otras. Entendemos que hay muchos factores que dificultan moverse rápidamente hacia algunas prácticas de ingeniería: complejidad (esencial y accidental), falta de conocimiento, impedimentos políticos, falta de herramientas adecuadas, etc. Sin embargo, los beneficios para las organizaciones que adoptan las prácticas ágiles de entrega de software son claras y vale la pena invertir algún esfuerzo para conseguirlas.

Perspectivas de datos que maduran y se expanden


Un tema que apareció en varios de los blips y cuadrantes en esta edición, hace mención a la madurez en los datos, particularmente las técnicas y herramientas que rodean los datos analíticos y el aprendizaje automático. Nosotros observamos muchas innovaciones continuas en el espacio de procesamiento del lenguaje natural (PNL). También acogemos con beneplácito la aparición y la madurez continuada de los conjuntos de herramientas de aprendizaje automático de ciclo de vida completo, combinando prácticas de ingeniería duraderas con combinaciones de herramientas que funcionan bien de manera iterativa, lo que demuestra que "el aprendizaje automático también es software". Finalmente, para las arquitecturas distribuidas, como los microservicios, vemos un gran interés en la malla de datos como una forma efectiva de servir y utilizar datos analíticos a escala en sistemas distribuidos. A medida que la industria piensa más diligentemente acerca de cómo deberían funcionar los datos en los sistemas modernos, la dirección general y las perspectivas de apertura en este campo nos alientan y esperamos ver innovaciones emocionantes en el futuro cercano.

Explosión Cámbrica de Kubernetes & Co.


A medida que Kubernetes continúa consolidando su dominio del mercado, prospera el inevitable ecosistema de soporte. Discutimos una serie de puntos que rodean a Kubernetes en los cuadrantes de herramientas, plataformas y técnicas, mostrando cuán generalizado se ha vuelto este tema. Por ejemplo, Lens y k9s simplifican la administración de los clusters, kind ayuda con las pruebas locales y Gloo ofrece una API Gateway alternativa. Hydra es un servidor OAuth optimizado para ejecutarse en Kubernetes, y Argo CD utiliza la administración del estado deseado nativo de Kubernetes para implementar un servidor de entrega continua. Estos desarrollos indican que Kubernetes está perfectamente preparado para crear un ecosistema de apoyo; es decir, ofrece capacidades críticas pero con abstracciones que a menudo son de muy bajo nivel o avanzadas para la mayoría de los usuarios. Por lo tanto, el vacío de complejidad se llena de herramientas para facilitar la configuración y el uso de Kubernetes o proporcionar algo que falta en la funcionalidad central. A la par que Kubernetes sigue dominando, vemos crecer y expandirse a un rico ecosistema que permite aprovechar sus fortalezas y encarar sus debilidades. Con la madurez de este ecosistema, esperamos su evolución hacia un nuevo conjunto de abstracciones de alto nivel que ofrezcan los beneficios de Kubernetes sin la desconcertante gama de opciones.

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