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Adote?

    Experimente?

    • O Azure DevOps reúne um conjunto de serviços gerenciados, incluindo repositórios Git hospedados na nuvem, pipelines de CI/CD, ferramentas de teste automatizadas, conjunto de ferramentas de gerenciamento de backlog e repositório de artefatos. Vemos nossos times obtendo mais experiência no uso da plataforma, com bons resultados, o que indica que o Azure DevOps está amadurecendo. Gostamos particularmente de sua flexibilidade; ele permite que você use os serviços que deseja, mesmo que sejam de fornecedoras diferentes. Por exemplo, você pode usar um repositório Git externo enquanto ainda usa os serviços de pipeline do Azure DevOps. Nossos times estão particularmente entusiasmados com o Azure DevOps Pipelines. Todos os serviços, no entanto, oferecem uma boa experiência de desenvolvimento que ajuda nossos times a entregar valor.

      Histórico
    • Debezium é uma plataforma de captura de dados alternados (CDC) que pode transmitir alterações de banco de dados em tópicos Kafka. CDC é uma técnica popular com vários casos de uso, incluindo a replicação de dados para outros bancos, alimentação de sistemas analíticos, extração de microsserviços de monólitos e invalidação de caches. O Debezium reage às mudanças nos arquivos de log do banco de dados e tem conectores CDC para vários bancos de dados, incluindo Postgres, MySQL, Oracle e MongoDB. Estamos usando o Debezium em muitos projetos e tem nos atendido muito bem.

      Histórico
    • Honeycomb é um serviço de observabilidade que ingere dados ricos de sistemas de produção e os torna gerenciáveis por meio de amostragem dinâmica. Os times de desenvolvimento podem registrar grandes quantidades de eventos enriquecidos e, posteriormente, decidir como dividi-los e correlacioná-los. Essa abordagem interativa é útil ao trabalhar com os grandes sistemas distribuídos de hoje, já que passamos do ponto em que podemos razoavelmente antecipar quais perguntas podem ser feitas aos sistemas de produção. O time por trás do Honeycomb está desenvolvendo ativamente para uma série de linguagens e frameworks, com plugins disponíveis para Go, Node, Java e Rails, entre outros. Outros novos recursos estão sendo adicionados em um ritmo rápido. O modelo de precificação também foi simplificado para torná-lo mais atraente. Nossos times têm gostado muito.

      Histórico
    • Desde a introdução do JupyterLab no anel Avalie em nossa última edição, ele se tornou a interface de usuário web preferida para o Projeto Jupyter entre boa parte do nosso time de profissionais de dados. O uso do JupyterLab está superando rapidamente o uso de Notebooks Jupyter, que eventualmente serão substituídos. Se você ainda estiver usando Notebooks Jupyter, experimente o JupyterLab. Seu ambiente interativo é uma evolução do Notebook Jupyter: ele amplia os recursos originais com células de arrastar e soltar e preenchimento automático de guias, entre outras novas funcionalidades.

      Histórico

    Avalie?

    • Cientistas de dados gastam grande parte de seu tempo na descoberta de dados, o que significa que ferramentas que ajudem neste espaço costumam gerar algum entusiasmo. Embora o projeto Apache Atlas tenha se tornado a ferramenta de escolha para gerenciamento de metadados, a descoberta de dados ainda não é facilmente realizada. É aí que entra o Amundsen, que pode ser implantado em conjunto com o Apache Atlas para fornecer uma interface de pesquisa muito mais agradável para descoberta de dados.

      Histórico
    • Para muitos de nossos times, Terraform se tornou a escolha padrão para definição de infraestrutura de nuvem. No entanto, alguns de nossos times estão experimentando o AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) e gostando do que viram até agora. Particularmente, gostam do uso de linguagens de programação de primeira classe em vez de arquivos de configuração, o que lhes permite usar as ferramentas, abordagens de teste e habilidades já existentes. Assim como ferramentas semelhantes, ainda é necessário cuidado para garantir que as implantações permaneçam fáceis de entender e manter. Atualmente, é compatível com TypeScript, JavaScript, Python, Java e C# e .NET. Continuaremos acompanhando o AWS CDK, especialmente considerando que as equipes da AWS e da HashiCorp lançaram recentemente um preview do Cloud Development Kit para Terraform, para gerar configurações do Terraform e permitir o provisionamento com a plataforma.

      Histórico
    • As organizações têm buscado apoiar e otimizar os ambientes de desenvolvimento por meio de portais ou plataformas de desenvolvimento. À medida que o número de ferramentas e tecnologias aumenta, uma forma de padronização se torna cada vez mais importante para garantir consistência. Assim, as pessoas desenvolvedoras podem se concentrar na inovação e no desenvolvimento de produtos, em vez de se verem obrigadas a reinventar a roda. Um portal de desenvolvimento centralizado pode oferecer fácil descoberta de serviços e práticas recomendadas. Backstage é uma plataforma de código aberto do Spotify para a criação de portais de desenvolvimento. É baseada em modelos de software, ferramentas de infraestrutura unificadas e documentação técnica consistente e centralizada. Sua arquitetura de plugins permite extensibilidade e adaptabilidade no ecossistema de infraestrutura de uma organização.

      Histórico
    • Dremio é uma ferramenta de lago de dados em nuvem que possibilita consultas interativas em armazenamentos de lagos de dados em nuvem. Com o Dremio, você não precisa gerenciar pipelines de dados para extrair e transformar dados em um data warehouse separado para desempenho preditivo. O Dremio cria conjuntos de dados virtuais a partir dos dados ingeridos em um lago de dados, fornecendo uma visão uniforme para o público consumidor. O Presto popularizou a técnica de separar o armazenamento da camada de computação, e o Dremio leva isso adiante, melhorando o desempenho e otimizando o custo de operação.

      Histórico
    • DuckDB é um banco de dados colunar incorporado para ciência de dados e cargas de trabalho analíticas. Analistas gastam muito tempo limpando e visualizando os dados localmente antes de enviá-los para os servidores. Embora os bancos de dados existam há décadas, a maioria deles é projetada para casos de uso cliente-servidor e, portanto, não adequados para consultas interativas locais. Para contornar essa limitação, analistas geralmente recorrem a ferramentas de processamento de dados na memória, como Pandas ou data.table. Embora essas ferramentas sejam eficazes, elas limitam o escopo da análise ao volume de dados que cabe na memória. Sentimos que o DuckDB preenche perfeitamente essa lacuna entre ferramentas, com um mecanismo colunar integrado que é otimizado para análises em conjuntos de dados locais maiores que a capacidade da memória.

      Histórico
    • O K3s é uma distribuição leve do Kubernetes desenvolvida para IoT e computação de borda. É empacotado como um único binário e tem dependências mínimas ou nenhuma de sistemas operacionais, tornando-o realmente fácil de operar e usar. Ele usa o sqlite3 como armazenamento padrão em vez do etcd. O K3s tem uma pegada de memória reduzida porque executa todos os componentes relevantes em um único processo. Ele também atinge um binário menor ao remover drivers de armazenamento de terceiras e provedoras de nuvem que não são relevantes para os casos de uso do K3s. Para ambientes com recursos limitados, K3s é uma escolha muito boa e vale a pena considerar.

      Histórico
    • Materialize é um banco de dados de streaming que permite fazer computação incremental sem pipelines de dados complicados. Basta descrever seus cálculos por meio de visualizações SQL padrão e conectar o Materialize ao fluxo de dados. A ferramenta subjacente de fluxo de dados diferencial executa computação incremental para fornecer saída consistente e correta com latência mínima. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, não há restrições na definição dessas visualizações materializadas e os cálculos são executados em tempo real.

      Histórico
    • Temos visto o interesse no Pulumi crescer de forma lenta, mas contínua. O Pulumi preenche uma lacuna no mundo da programação de infraestrutura, no qual o Terraform mantém uma posição sólida. Embora o Terraform seja uma ferramenta testada e aprovada, sua natureza declarativa sofre com recursos de abstração inadequados e testabilidade limitada. O Terraform é adequado quando a infraestrutura é totalmente estática, mas as definições de infraestrutura dinâmica exigem uma linguagem de programação real. Pulumi se distingue por permitir que as configurações sejam escritas em TypeScript/JavaScript, Python e Go — sem necessidade de linguagem de marcação ou modelagem. O Pulumi tem foco fortemente voltado para arquiteturas nativas da nuvem — incluindo contêineres, funções sem servidor e serviços de dados — e oferece bom suporte para Kubernetes. Recentemente, o AWS CDK surgiu como desafiante, mas Pulumi continua a ser a única ferramenta neutra em nuvem nesta área. Estamos antecipando uma adoção mais ampla do Pulumi no futuro e otimistas por uma ferramenta viável e um ecossistema de conhecimento emergente para apoiá-lo.

      Histórico
    • Tekton é uma jovem plataforma Kubernetes nativa para gerenciamento de pipelines de integração e entrega contínua (CI/CD). Tekton não apenas instala e executa no Kubernetes, como também define seus pipelines de CI/CD como recursos personalizados do Kubernetes. Isso significa que os pipelines podem ser controlados por clientes nativos do Kubernetes (CLI ou APIs), e podem se beneficiar de funcionalidades de gerenciamento de recursos subjacentes, como reversões. O formato de declaração do pipeline é flexível e permite definir fluxos de trabalho com condições, caminhos de execução paralela e manipulação de tarefas finais para limpeza, entre outros recursos. Como resultado, o Tekton pode suportar fluxos de trabalho de implantação complexos e híbridos com reversões, implantações canário e muito mais. Tekton é uma plataforma de código aberto e também é fornecido como um serviço gerenciado pelo GCP. Embora a documentação tenha espaço para melhorias e a comunidade esteja crescendo, temos usado o Tekton com sucesso para cargas de trabalho de produção na AWS.

      Histórico
    • Os desafios contínuos relacionados a como indivíduos e organizações estabelecem confiança digitalmente, pela Internet, estão dando origem a uma nova abordagem para provar identidade, compartilhar e verificar os atributos necessários para estabelecer confiança e fazer transações com segurança. Nesta edição do Radar, destacamos algumas das tecnologias fundamentais, como identidade descentralizada e credenciais verificáveis, que viabilizam esta nova era de confiança digital. No entanto, uma mudança dessa dimensão, em escala global, não será possível sem a padronização de uma stack de governança técnica que habilite a interoperabilidade. A nova Fundação Trust over IP, parte da Fundação Linux, se propôs a fazer exatamente isso. Inspirando-se na forma como a padronização TCP/IP como protocolo universal da Internet permitiu a interoperabilidade entre bilhões de dispositivos, o grupo está definindo uma arquitetura de quatro camadas de tecnologia e governança, por meio da Trust over IP stack. A stack inclui utilitários públicos (como identificadores descentralizados), comms de identidade descentralizada para protocolos padronizados para agentes (como carteiras digitais para comunicação), protocolos de troca de dados (como fluxos para emitir e verificar credenciais verificáveis), bem como ecossistemas de aplicações (como educação, finanças, saúde, entre outros). Se você está revisando seus sistemas de identidade e a forma como estabelece confiança com seu ecossistema, sugerimos conferir a stack ToIP e seu conjunto de ferramentas de suporte, Hyperledger Aries.

      Histórico

    Evite?

    • As tecnologias, especialmente as extremamente populares, tendem a ser usadas excessivamente. O que estamos vendo no momento é o uso excessivo de Node.js , uma tendência a usar o Node.js indiscriminadamente ou pelos motivos errados. Entre estes, dois se destacam em nossa opinião. Primeiramente, ouvimos frequentemente que o Node.js deve ser usado para que toda a programação possa ser feita em apenas uma linguagem de programação. Nossa opinião é de que a programação poliglota é uma abordagem melhor, e isso vale nos dois sentidos. Em segundo lugar, geralmente ouvimos times citando o desempenho como uma razão para escolher o Node.js. Embora existam inúmeros benchmarks mais ou menos razoáveis, essa percepção está enraizada na história. Quando o Node.js se tornou popular, foi o primeiro grande framework a adotar um modelo de programação de não-bloqueio, que o tornou muito eficiente para tarefas pesadas de IO (mencionamos isso na redação do blip do Node.js. em 2012). Devido à sua natureza de thread única, o Node.js. nunca foi uma boa opção para cargas de trabalho pesadas em computação, e agora que existem frameworks não-bloqueadores eficientes em outras plataformas — alguns com APIs elegantes e modernas — o desempenho não é mais um motivo para escolher o Node.js.

      Histórico
    Não encontrou algo que você esperava achar?

    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 estar faltando um tópico específico porque o radar reflete nossa experiência, não se baseando em uma análise abrangente do mercado.

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