Plataformas
Adote
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23. GitLab CI/CD
O GitLab CI/CD evoluiu para um sistema totalmente integrado no GitLab, abrangendo tudo, desde a integração e o teste de código até a implantação e o monitoramento. Ele oferece suporte a fluxos de trabalho complexos com recursos como pipelines de vários estágios, armazenamento em cache, execução paralela e executores de dimensionamento automático e é adequado para projetos de grande escala e necessidades complexas de pipeline. Queremos destacar suas ferramentas integradas de segurança e conformidade (como a análise SAST e DAST), que o tornam adequado para casos de uso com altos requisitos de conformidade. Ele também se integra perfeitamente ao Kubernetes, dando suporte a fluxos de trabalho nativos da nuvem, e oferece registro em tempo real, relatórios de teste e rastreabilidade para melhorar a observabilidade.
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24. Trino
Trino é um mecanismo de consulta SQL distribuído e de código aberto projetado para consultas analíticas interativas sobre big data. Ele é otimizado para executar ambientes locais e na nuvem e oferece suporte à consulta de dados onde eles residem, incluindo bancos de dados relacionais e vários armazenamentos de dados proprietários por meio de conectores. Trino também pode consultar dados armazenados em formato de arquivos como Parquet e formato de tabela aberta como Apache Iceberg. Os recursos de federação de consultas integrados permitem que dados de diversas fontes sejam consultados como uma única tabela lógica, o que o torna uma ótima opção para cargas de trabalho analíticas que exigem agregação de dados de diversas fontes. Trino é uma parte fundamental de stacks populares como AWS Athena, Starburst e outras plataformas de dados proprietárias. Nossas equipes o utilizaram com sucesso em vários casos de uso, e quando se trata de consultar um conjunto de dados em diversas fontes para análise, Trino tem sido uma escolha confiável.
Experimente
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25. ABsmartly
A ABsmartly é uma plataforma avançada de teste e experimentação A/B projetada para uma tomada de decisão rápida e confiável. Seu principal diferencial é o mecanismo de Group Sequential Testing (GST), que acelera os resultados dos testes em até 80% em comparação com as ferramentas tradicionais de teste A/B. A plataforma oferece relatórios em tempo real, segmentação aprofundada dos dados e integração completa através de uma abordagem baseada em APIs, permitindo experimentos em aplicações web, mobile, microsserviços e modelos de machine learning.
A ABsmartly enfrenta os principais desafios da experimentação escalável orientada por dados, possibilitando iterações mais rápidas e um desenvolvimento de produtos mais ágil. Sua execução sem latência, capacidade avançada de segmentação e suporte a experimentos multiplataforma tornam a ferramenta especialmente valiosa para organizações que desejam escalar uma cultura de experimentação e priorizar a inovação baseada em dados. Ao reduzir significativamente os ciclos dos testes e automatizar a análise dos resultados, a ABsmartly nos ajudou a otimizar funcionalidades e experiências do usuário de forma mais eficiente do que com as plataformas tradicionais de testes A/B.
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26. Dapr
O Dapr evoluiu consideravelmente desde que nós o apresentamos no Radar. Suas muitas novas funções incluem agendamento de jobs, atores virtuais, bem como políticas de retry mais sofisticadas e componentes de observabilidade. Sua lista de blocos de construção continua a crescer, incluindo jobs, criptografia e muito mais. Nossas equipes também destacam o foco crescente em padrões seguros, com suporte para mTLS e imagens sem estado (ou seja, sem um sistema operacional completo, incluindo apenas binários e dependências necessárias). No geral, estamos satisfeitas com o Dapr e ansiosas para futuros desenvolvimentos.
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27. Grafana Alloy
Anteriormente conhecido como Grafana Agent, Grafana Alloy é um coletor do OpenTelemetry de código aberto. Alloy é projetado para ser um coletor de telemetria tudo-em-um para todos os dados de telemetria, incluindo logs, métricas e rastreamentos. Ele suporta a coleta de formatos de dados de telemetria comumente usados, como OpenTelemetry, Prometheus e Datadog. Com a recente descontinuação do Promtail, o Alloy está emergindo como uma escolha preferencial para a coleta de dados de telemetria — especialmente para logs — se você está usando o conjunto de ferramentas de observabilidade Grafana.
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28. Grafana Loki
Grafana Loki é um sistema de agregação de logs multi-tenant com alta disponibilidade e escalabilidade horizontal, inspirado no Prometheus. O Loki indexa apenas metadados sobre seus logs como um conjunto de rótulos para cada fluxo de log. Os dados de log são armazenados em uma solução de armazenamento em blocos, como S3, GCS ou Azure Blob Storage. A vantagem é que o Loki promete reduzir a complexidade operacional e os custos de armazenamento em comparação com outros concorrentes. Como era de se esperar, ele se integra perfeitamente ao Grafana e ao Grafana Alloy, embora outros mecanismos de coleta também possam ser usados.
Loki 3.0 introduziu suporte nativo a OpenTelemetry, tornando a ingestão e integração com sistemas baseados em OpenTelemetry tão simples quanto configurar um endpoint. Ele também oferece recursos avançados de multi-tenancy, como isolamento de inquilinos via “shuffle-sharding”, o que evita que inquilinos com mau comportamento (por exemplo, consultas pesadas ou indisponibilidades) afetem outros em um cluster. Se você não vem acompanhando as novidades no ecossistema Grafana, agora é um ótimo momento para dar uma olhada, pois está evoluindo rapidamente.
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29. Grafana Tempo
Grafana Tempo é um backend de tracing distribuído em larga escala que suporta padrões abertos como OpenTelemetry. Projetado para ser eficiente em custo, ele utiliza armazenamento de objetos para retenção de traces a longo prazo e permite busca de traces, geração de métricas baseada em spans e correlação com logs e métricas. Por padrão, o Grafana Tempo usa um formato de blocos em colunas baseado no Apache Parquet, melhorando a performance das consultas e permitindo que outras ferramentas downstream acessem os dados de trace. As consultas são feitas via TraceQL e Tempo CLI. O Grafana Alloy também pode ser configurado para coletar e encaminhar traces para o Grafana Tempo. Nossas equipes usaram o Grafana Tempo no GKE, utilizando MinIO para armazenamento de objetos, coletores OpenTelemetry e Grafana para visualização de traces.
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30. Railway
Heroku costumava ser uma excelente escolha para muitas desenvolvedoras que desejavam lançar e implantar seus aplicativos rapidamente. Nos últimos anos, também vimos o surgimento de plataformas de implantação como Vercel, que são mais modernas, leves e fáceis de usar, mas projetadas para aplicações frontend. Uma alternativa full-stack neste espaço é o Railway, uma plataforma de nuvem PaaS (em português, “plataforma como serviço”) que simplifica tudo, desde a implantação de GitHub/Docker até a observabilidade de produção.
Railway oferece suporte à maioria dos frameworks de programação convencionais, bancos de dados, bem como implantação em contêineres. Como uma plataforma hospedada de longo prazo para um aplicativo, você pode precisar comparar cuidadosamente os custos de diferentes plataformas. Atualmente, nossa equipe tem uma boa experiência com a implantação e observabilidade do Railway. A operação é suave e pode ser bem integrada com as práticas de implantação contínua que defendemos.
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31. Unblocked
Unblocked é um assistente de equipe baseado em IA pronto para uso. Uma vez integrado com repositórios de base de código, plataformas de documentação corporativa, ferramentas de gerenciamento de projetos e ferramentas de comunicação, o Unblocked ajuda a responder perguntas sobre conceitos técnicos e de negócios complexos, design arquitetural e implementação, bem como processos operacionais. Isso é particularmente útil para navegar em sistemas grandes ou legados. Ao usá-lo, observamos que as equipes valorizam mais o acesso rápido a informações contextuais do que a geração de código e histórias de usuário; para tais cenários, especialmente assistentes de programação, agentes de engenharia de software são mais adequados.
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32. Weights & Biases
Weights & Biases continuou a evoluir, adicionando mais recursos focados em modelos de linguagem de grande porte desde que foi apresentado pela última vez no Radar. Eles estão expandindo Traces e introduzindo Weave, uma plataforma completa que vai além do rastreamento de sistemas de agentes baseados em modelos de linguagem de grande porte. O Weave permite que você crie avaliações de sistema, defina métricas personalizadas, use modelos de linguagem de grande porte como juízes para tarefas como sumarização e salve conjuntos de dados que capturam comportamentos diferentes para análise. Isso ajuda a otimizar os componentes do modelo de linguagem de grande porte e rastrear o desempenho em níveis local e global. A plataforma também facilita o desenvolvimento iterativo e a depuração eficaz de sistemas de agentes, onde os erros podem ser difíceis de detectar. Além disso, permite a coleta de feedback humano valioso, que pode ser usado posteriormente para ajustar modelos.
Evite
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50. Tyk hybrid API management
Observamos que várias equipes têm enfrentado problemas com a solução Tyk hybrid API management. Embora o conceito de um plano de controle gerenciado e planos de dados autogerenciados ofereça flexibilidade para infraestruturas complexas (como multi-cloud e híbrida), equipes relataram incidentes no plano de controle que foram descobertos internamente, e não pela Tyk, evidenciando possíveis lacunas de observabilidade no ambiente Tyk hospedado na AWS. Além disso, o suporte para incidentes parece ser lento; a comunicação via tickets e e-mails não é ideal nessas situações. As equipes também apontaram questões relacionadas à maturidade da documentação da Tyk, frequentemente considerada insuficiente para cenários e problemas mais complexos. Adicionalmente, outros produtos do ecossistema Tyk aparentam imaturidade — por exemplo, foi relatado que o portal para desenvolvedoras na versão empresarial não é retrocompatível e possui capacidades limitadas de customização. Especialmente para a configuração híbrida da Tyk, recomendamos cautela e continuaremos acompanhando sua evolução.
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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.
