Há dez anos, dados eram sinônimo de bancos de dados relacionais. Agora, dados podem ter uma impressionante variedade de formatos, incluindo NoSQL, séries temporais, SQL stores, como CockRoachDB e Spanner, que oferecem consistência global, assim como fluxos de eventos que oferecem recursos de consultas para arquivos de log agregados. Esse movimento é impulsionado pelo desejo das empresas por respostas em tempo real para fontes de dados cada vez maiores, mais variadas e rápidas. Para pessoas desenvolvedoras, entender as diferenças inerentes a cada tipo de uso de dados pode trazer desafios. Pessoas que trabalham com arquitetura e desenvolvimento de software devem buscar novas capacidades oferecidas pelas ferramentas e paradigmas, ao mesmo tempo assegurando-se de não fazer mau uso de novas ferramentas ao tratá-las como ferramentas familiares. Devemos aceitar o fato de que estamos no meio de uma grande mudança no cenário de dados e ainda procurando pelas estratégias e ferramentas adequadas.
Pessoas desenvolvedoras adoram camadas de abstração, por razões óbvias: ao encapsular a complexidade em uma abstração, elas podem se concentrar em assuntos de níveis mais altos. Vimos essa evolução em muitas edições do Radar, na maneira como os times lidam com as interseções de nuvens e contêineres. Primeiramente, o foco em Docker e seu ecossistema. O foco então desceu na stack para Kubernetes. Agora, a principal atividade que observamos está na infraestrutura como código em geral e especificamente o ecossistema Terraform. Embora tenhamos recomendado ferramentas além de Terraform, seu uso na comunidade de provedores tem sido impressionante. Os destaques neste Radar incluem a Terratest, para testes de código de infraestrutura, e o novo provedor do GoCD, que permite que você configure o GoCD usando Terraform.
Kotling, uma linguagem de código aberto criada por uma fabricante de ferramentas, continua ganhando grande espaço em nosso Radar, à medida que se expande para além de seu reduto Android. Criada internamente na JetBrains – porque não gostavam das opções disponíveis no cenário de linguagens existente –, Kotlin parece repercutir entre as pessoas desenvolvedoras em um amplo espectro. Ela continua aparecendo em plataformas e ferramentas como uma linguagem de uso geral e especialista, e cada vez mais em nosso Radar e nossos times de projeto (ex.: Ktor, MockK, Detekt, HTTP4K). É revigorante ver que design pragmático, ferramentas de ponta e um ecossistema florescendo, permitem que uma linguagem ambiciosa tenha sucesso.
Com o advento de “tudo como código”, quase tudo – infraestrutura, segurança, compliance e operações – que era difícil de ser mudado se torna programaticamente manejável, ou seja, pessoas desenvolvedoras podem aplicar boas práticas de engenharia. Mesmo assim, muitas vezes vemos subsistemas de configuração altamente complexos ou excesso de dependência em ferramentas de orquestração visual – lógica se arrastando em arquivos de configuração, sintaxe horrível para condicionais em YAML e os muitos frameworks de orquestração que vimos em uma ampla variedade de tecnologias. Com o advento da programação poliglota, infraestrutura como código e x-como-serviço, os times acabam com diversos componentes que se fundem em um único sistema coeso. Assim, a lógica que deveria existir dentro de um limite de sistema vaza para as ferramentas de orquestração, arquivos de configuração e outras partes. Embora isso seja necessário algumas vezes, nós encorajamos os times a considerar cautelosamente manter tal código em lugares onde pessoas desenvolvedoras adotam testes, controle de versão, integração contínua e outras boas práticas de engenharia. Evite adicionar lógica de negócio em arquivos de configuração (e evite ferramentas que requeiram isso) e tente manter a orquestração ao mínimo necessário – e não como uma característica dominante em seu sistema.
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