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  • À medida que o ecossistema do Azure DevOps continua crescendo, nossos times têm tido mais sucesso usando-o. O pacote contém um conjunto de serviços gerenciados, incluindo repositórios Git hospedados, pipelines de compilação e implantação, ferramentas de teste automatizadas, ferramentas de gerenciamento de backlog e repositório de artefatos. Observamos nossos times ganharem experiência no uso dessa plataforma com bons resultados, o que significa que o Azure DevOps está amadurecendo. Gostamos particularmente de sua flexibilidade, permitindo que você use os serviços que deseja, ainda que sejam de provedores diferentes. Por exemplo, você pode usar um repositório Git externo enquanto usa os serviços de pipeline do Azure DevOps. Nossos times estão especialmente empolgados com o Azure DevOps Pipelines. À medida que o ecossistema amadurece, temos visto um crescimento no onboarding de times que já adotam a stack do Azure, pelo fato de se integrar facilmente ao restante do universo Microsoft.

  • Os modelos do Azure Pipeline permitem que você remova duplicações em suas definições do Azure Pipeline por meio de dois mecanismos. Com os modelos "includes", você pode fazer referência a um modelo de forma que o mesmo se expanda em linha como uma macro C++ parametrizada, possibilitando uma maneira simples de fatorar a configuração comum entre estágios, trabalhos e etapas. Com modelos "extends", você pode definir um shell externo com configuração de pipeline comum, e com a verificação do modelo necessário, você pode falhar a compilação caso o pipeline não estenda determinados modelos, evitando ataques maliciosos contra a própria configuração do pipeline. Junto com as orbs do CircleCI e os mais recentes fluxos de trabalho reutilizáveis do GitHub Actions, os modelos do Azure Pipeline fazem parte da tendência de criar modularidade no design de pipeline em várias plataformas, e vários de nossos times ficaram satisfeitos em usá-los.

  • Muitos de nossos times escolhem o CircleCI para suas necessidades de integração contínua e apreciam sua capacidade de executar pipelines complexos com eficiência. O time de desenvolvimento do CircleCI continua a adicionar novos recursos à plataforma, agora na versão 3.0. Os orbs e executors foram considerados particularmente úteis por nossos times. Orbs são trechos de código reutilizáveis que automatizam processos repetidos, aceleram a configuração do projeto e facilitam a integração com ferramentas de terceiros. A ampla variedade de tipos de executor oferece flexibilidade para configurar trabalhos em Docker, Linux, macOS ou VMs Windows.

  • Quando o incluímos pela primeira vez no Radar em 2013, o Couchbase era visto primordialmente como um cache persistente que evoluiu a partir de uma fusão entre Membase e CouchDB. Desde então, o Couchbase passou por um processo de melhorias constantes, com um ecossistema de ferramentas relacionadas e ofertas comerciais crescendo ao ser redor. Entre as adições ao conjunto de produtos estão o Couchbase Mobile e o Couchbase Sync Gateway. Esses recursos trabalham juntos para manter os dados persistentes nos dispositivos de borda atualizados, mesmo quando o dispositivo fica offline por períodos de tempo devido à conectividade intermitente. À medida que esses dispositivos proliferam, vemos uma necessidade crescente de persistência incorporada que continue a funcionar independentemente de o dispositivo estar conectado ou não. Recentemente, um de nossos times avaliou o Couchbase pela perspectiva de sua capacidade de sincronização offline e descobriu que esse recurso pronto para uso economizou um esforço considerável que, normalmente, teriam que investir.

  • Há vários anos, o kernel do Linux inclui o Berkeley Packet Filter estendido (eBPF), uma máquina virtual que oferece a capacidade de anexar filtros a soquetes específicos. Mas o eBPF vai muito além da filtragem de pacotes, permitindo que scripts personalizados sejam acionados em vários pontos dentro do kernel com pouquíssima sobrecarga. Embora essa tecnologia não seja nova, vem se destacando agora com o uso crescente de microsserviços implantados como contêineres orquestrados. Kubernetes e tecnologias de malha de serviço como Istio são comumente usadas ​​e empregam sidecars para implementar funcionalidade de controle. Com novas ferramentas — Bumblebee, em particular, torna a construção, a execução e a distribuição de programas eBPF muito mais simples —, eBPF pode ser visto como uma alternativa ao sidecar tradicional. Um dos responsáveis pelo Cilium, uma ferramenta neste espaço, chegou a proclamar o fim do sidecar. Uma abordagem baseada em eBPF reduz parte da sobrecarga de desempenho e operação que vem com o uso de sidecars, mas não oferece suporte a recursos comuns, como terminação SSL.

  • O GitHub Actions cresceu consideravelmente no ano passado, provando que pode assumir fluxos de trabalho mais complexos e chamar outras ações em ações compostas, entre outras coisas. A plataforma ainda tem algumas deficiências, como a incapacidade de reativar uma única atividade em um fluxo de trabalho. Embora o ecossistema no GitHub Marketplace tenha suas óbvias vantagens, dar a ações do GitHub de terceiros acesso ao seu pipeline de compilação gera o risco do compartilhamento de segredos de maneiras inseguras (recomendamos seguir as recomendações do GitHub para fortalecimento de segurança). No entanto, a conveniência de criar seu fluxo de trabalho de compilação diretamente no GitHub ao lado do código-fonte, combinada à capacidade de executar ações do GitHub localmente usando ferramentas de código aberto como act, torna-se uma opção atraente que facilitou a configuração e o processo de onboarding em nossos times.

  • Se você estiver usando GitLab para gerenciar sua entrega de software, avalie também GitLab CI/CD para suas necessidades de integração e entrega contínua. Consideramos uma opção especialmente útil quando usada com GitLab local e executores auto-hospedados, pois essa combinação contorna as dores de cabeça de autorização geralmente causadas pelo uso de uma solução baseada em nuvem. Os executores auto-hospedados podem ser totalmente configurados para seus objetivos com o sistema operacional e as dependências corretas instalados e, como resultado, os pipelines podem ser executados com muito mais rapidez do que com um executor provisionado em nuvem que precisa ser configurado a cada vez.

    Além do pipeline básico de compilação, testes e implantação, o produto do GitLab oferece suporte a Serviços, Auto Devops e ChatOps, entre outros recursos avançados. Os serviços são úteis na execução de serviços do Docker, como Postgres ou Testcontainer vinculados a um trabalho para integração e teste de ponta a ponta. O Auto Devops cria pipelines com configuração zero, o que é muito útil para times novos na entrega contínua ou para organizações com muitos repositórios que, caso contrário, precisariam criar muitos pipelines manualmente.

  • Desde a última vez que falamos sobre o Google BigQuery ML, modelos mais sofisticados, como Deep Neural Networks e AutoML Tables, foram adicionados ao conectar o BigQuery ML com TensorFlow e Vertex AI como back-end. O BigQuery também introduziu suporte para previsão de séries temporais. Uma das nossas preocupações, anteriormente, era quanto à explicabilidade. No início deste ano, o BigQuery Explainable AI foi anunciado com disponibilidade geral, representando um passo importante na abordagem dessa questão. Também podemos exportar modelos do BigQuery ML para o Cloud Storage como um SavedModel do Tensorflow, e usá-los para previsão online. Ainda existem desvantagens como a facilidade de "entrega contínua para aprendizado de máquina", mas com sua baixa barreira de entrada, o BigQuery ML continua sendo uma opção atraente, principalmente quando os dados já residem no BigQuery.

  • Google Cloud Dataflow é um serviço de processamento de dados baseado em nuvem para aplicações de fluxo de dados em lote e em tempo real. Nossos times estão usando o Dataflow para criar pipelines de processamento para integrar, preparar e analisar grandes conjuntos de dados, com o modelo de programação unificado do Apache Beam para facilitar o gerenciamento. Apresentamos o Dataflow pela primeira vez em 2018, e sua estabilidade, desempenho e conjunto de recursos avançados nos deixam confiantes em movê-lo para o anel Experimente nesta edição do Radar.

  • Observamos um interesse crescente em GitHub Actions desde que o incluímos no Radar duas edições atrás. Com o lançamento dos fluxos de trabalho reutilizáveis, o GitHub continua a evoluir o produto de forma a abordar algumas de suas fraquezas iniciais. Os fluxos de trabalho reutilizáveis no Github Actions trazem modularidade ao design do pipeline, permitindo a reutilização parametrizada mesmo em repositórios (desde que o repositório de fluxo de trabalho seja público). Suportam a passagem explícita de valores confidenciais como segredos e podem passar saídas para o trabalho de chamada. Com algumas linhas de YAML, o GitHub Actions agora oferece o tipo de flexibilidade que você vê com as orbs do CircleCI ou os modelos do Azure Pipeline, mas sem precisar sair do GitHub como plataforma.

  • O Kubernetes oferece suporte nativo a um objeto de chave-valor conhecido como segredo. No entanto, por padrão, os segredos do Kubernetes não são realmente secretos, sendo tratados separadamente de outros dados de chave-valor para que as precauções ou o controle de acesso possam ser aplicados separadamente. Há suporte para criptografar segredos antes de armazená-los no etcd, mas os segredos começam como campos de texto simples em arquivos de configuração. Sealed Secrets é uma combinação de operador e utilitário de linha de comando que usa chaves assimétricas para criptografar segredos de forma que só possam ser descriptografados pelo controlador no cluster. Esse processo garante que os segredos não sejam comprometidos enquanto permanecem nos arquivos de configuração que definem uma implantação do Kubernetes. Depois de criptografados, esses arquivos podem ser compartilhados com segurança ou armazenados junto com outros artefatos de implantação.

  • VerneMQ é um broker MQTT distribuído de código aberto e alto desempenho. Já incluímos outros brokers MQTT no Radar anteriormente, como Mosquitto e EMQ. Assim como EMQ e RabbitMQ, o VerneMQ também é baseado em Erlang/OTP, o que o torna altamente escalável. Pode ser escalado horizontalmente e verticalmente em hardware comum para oferecer suporte a um grande número de editores e consumidores simultâneos, mantendo baixa latência e tolerância a falhas. Em nossos benchmarks internos, conseguimos alcançar alguns milhões de conexões simultâneas em um único cluster. Embora não seja novo, já o usamos em produção há algum tempo e nos atendeu bem.

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  • actions-runner-controller é um controlador que opera executores auto-hospedados do Kubernetes para GitHub Actions em seu cluster Kubernetes. Com essa ferramenta, você cria um recurso de execução no Kubernetes, que irá executar e operar o executor auto-hospedado. Os executores auto-hospedados são úteis em cenários em que o trabalho executado pelo GitHub Actions precisa acessar recursos que não são acessíveis aos executores de nuvem do GitHub ou têm requisitos específicos de ambientes e sistemas operacionais diferentes dos fornecidos pelo GitHub. Nos casos em que você tem um cluster do Kubernetes, pode executar seus executores auto-hospedados como um pod do Kubernetes, com a capacidade de aumentar ou diminuir a escala conectando-se a eventos webhook do GitHub. O actions-controller-runner é leve e escalável.

  • Apache Iceberg é um formato de tabela aberta para conjuntos de dados analíticos muito grandes. O Iceberg suporta operações de dados analíticos modernas, como inserção, atualização, exclusão em nível de registro, consultas de viagem no tempo, transações ACID, particionamento oculto e evolução completa de esquema. Oferece suporte a vários formatos de armazenamento de arquivos subjacentes, como Apache Parquet, Apache ORC e Apache Avro. Muitos mecanismos de processamento de dados suportam Apache Iceberg, incluindo mecanismos SQL como Dremio e Trino, bem como mecanismos de streaming (estruturado) como Apache Spark e Apache Flink.

    Apache Iceberg se enquadra na mesma categoria que Delta Lake e Apache Hudi. Todos suportam recursos mais ou menos semelhantes, mas se diferem nas implementações subjacentes e nas listas detalhadas de recursos. Iceberg é um formato independente e não é nativo de nenhum mecanismo de processamento específico, portanto, é compatível com um número crescente de plataformas, incluindo AWS Athena e Snowflake. Pelo mesmo motivo, o Apache Iceberg, ao contrário de formatos nativos como Delta Lake, pode não se beneficiar das otimizações quando usado com o Spark.

  • Blueboat é uma plataforma multitenant para aplicações web sem servidor que usa o popular mecanismo JavaScript V8 e implementa nativamente bibliotecas de aplicações web comumente usadas em Rust para segurança e desempenho. Você pode considerar Blueboat como uma alternativa para CloudFlare Workers ou Deno Deploy, mas com uma distinção importante — você precisa operar e gerenciar a infraestrutura subjacente. Dito isso, recomendamos que você avalie cuidadosamente o Blueboat para suas necessidades sem servidor no local.

  • Quando Cloudflare Workers foi lançado, nós o destacamos como uma forma inicial de função como serviço (FaaS) para computação de borda com uma implementação interessante. O lançamento do Cloudflare Pages em abril do ano passado não nos pareceu tão digno de nota, porque o Pages é apenas uma entre muitas soluções de hospedagem de sites apoiadas pelo Git. É verdade que a plataforma contava com visualizações contínuas, um recurso útil não encontrado na maioria das alternativas. Agora, porém, o Cloudflare conta com uma maior integração entre Workers e Pages, criando um Jamstack em execução na CDN. A inclusão de um armazenamento de chave-valor e uma primitiva de coordenação altamente consistente torna ainda mais atrativa a nova versão do Cloudflare Pages.

  • Colima vem se tornando uma alternativa aberta e popular ao Docker Desktop. A aplicação provisiona o tempo de execução do contêiner do Docker em uma Lima VM, configura a CLI do Docker no macOS e lida com o encaminhamento de porta e escala de volumes. Colima usa containerd como tempo de execução, que também é o tempo de execução na maioria dos serviços gerenciados do Kubernetes (o que significa uma melhor paridade dev-prod). Com Colima, você pode usar e testar facilmente os recursos mais recentes do containerd, como carregamento lento para imagens de contêiner. Com seu bom desempenho, temos visto no Colima um grande potencial como alternativa de código aberto ao Docker Desktop.

  • No espaço cada vez mais disputado que é o mercado de catálogos de dados corporativos, nossos times gostaram de trabalhar com Collibra, destacando a flexibilidade de implantação de uma instância SaaS ou auto-hospedada, a ampla gama de funcionalidades prontas para uso, incluindo governança de dados, linhagem, qualidade e observabilidade. Os usuários também têm a opção de usar um subconjunto menor de recursos exigidos por uma abordagem mais descentralizada, como malha de dados. Seu verdadeiro diferencial tem sido o atendimento a clientes, considerado colaborativo e solidário por nossos times. É evidente que há uma tensão entre catálogos de dados simples e plataformas corporativas mais completas, mas até o momento, os times que o utilizam estão satisfeitos com a forma como Collibra atendeu às suas necessidades.

  • CycloneDX é um padrão para descrever uma lista de materiais de software (SBOM). À medida que o software e as malhas computacionais ganham complexidade, a definição de software se torna mais desafiadora. Com origem no OWASP, o CycloneDX aprimora o padrão SPDX antigo com uma definição mais ampla, que se estende para além das dependências da máquina local para incluir dependências de tempo de execução de serviço. Você também encontrará implementações em várias linguagens, um ecossistema de integrações de suporte e uma ferramenta CLI que permite analisar e alterar SBOMs com assinatura e verificação apropriadas.

  • Embeddinghub é um banco de dados vetorial para embeddings de aprendizado de máquina e bastante semelhante ao Milvus. No entanto, com suporte pronto para uso para operações do tipo approximate nearest neighbor (ANN), particionamento, controle de versão e controle de acesso, recomendamos que você avalie o Embeddinghub para seus casos de uso de vetor de embedding.

  • Temporal é uma plataforma para desenvolver fluxos de trabalho de longa duração, principalmente para arquiteturas de microsserviços. Um fork do projeto anterior OSS Cadence do Uber, Temporal conta com um modelo de sourcing de eventos para fluxos de trabalho de longa duração, de forma que possam sobreviver a falhas de processo/máquina. Apesar de não recomendarmos o uso de transações distribuídas em arquiteturas de microsserviços, se você precisar implementá-las ou usar Sagas de longa duração, pode ser interessante considerar Temporal.

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Cada edição do Radar inclui blips que refletem nossas experiências nos seis meses anteriores. Talvez já tenhamos falado sobre o que você procura em um Radar anterior. Às vezes, deixamos coisas de fora simplesmente porque há muitas a serem abordadas. Também pode faltar um tópico específico porque o Radar reflete nossa experiência, não se baseando em uma análise abrangente do mercado.

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