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Technology Radar
Technology Radar
Volume 27

Technology Radar

对技术前沿有强烈观点的指南
 
  • 带雷达环的技术象限 Adote Experimente Avalie Evite Adote Experimente Avalie Evite
  • 带有雷达环的平台象限 Adote Experimente Avalie Evite Adote Experimente Avalie Evite
  • tools quadrant with radar rings Adote Experimente Avalie Evite Adote Experimente Avalie Evite
  • 语言和-frameworks quadrant雷达和洋葱 Adote Experimente Avalie Evite Adote Experimente Avalie Evite
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机器学习的普及
Em pouco mais de uma década, 机器学习已经从一种高度专业化的技术发展成为几乎任何拥有数据和计算能力的人都能做到的事情. 这应该受到欢迎,但对于行业来说,能够驾驭这一领域工具和框架的扩散仍然是至关重要的, 有多少道德问题变得越来越明显和紧迫.
平台作为产品的力量
一个平台可以是强大的, 特别是当涉及到开发人员的能力时. No entanto, 当平台没有被恰当地视为产品时,我们经常会看到令人失望的结果——重要的是平台的构建和维护方式要响应和解决技术团队和整个组织的需求.
将数据属性移动到边缘
当涉及到数据时,集中化可能是有限制的. Novas técnicas e ferramentas, no entanto, 正在帮助克服中央集权的挑战, 从技术和隐私的角度提供优势.
移动开发也应该是模块化的
模块化的好处是众所周知的, mas, por vários motivos, 在移动开发中没有得到很好的利用. Isso está começando a mudar. 我们相信,在移动设备上采用模块化方法不仅会提高移动应用的质量, 以及建造它们的经验.
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机器学习的普及

机器学习(ML)曾经是少数拥有工具和资源来创造酷东西的特权个人的领域. Felizmente, 随着各种大小设备的计算能力的增长,我们看到了ML的逐步集成, 开源工具到来了,更严格的需求、隐私意识和个性化信息汇聚在一起,创建了一个蓬勃发展的生态系统. Técnicas como aprendizado de máquina federado 允许ML模板为敏感信息提供隐私. O campo de TinyML 允许模板在资源有限的设备上运行, movendo a inferência para a borda, 什么释放资源和提高敏感数据的隐私. Feature Stores 为应用程序开发提供类似于模型-视图-控制器设计标准的好处, 允许在数据管理之间更清晰地划分关注点, treinamento de modelo e inferência. 公开可用的模板,如 Stable Diffusion 突出机器学习的惊人功能,以及对来源和伦理数据的关注. ML组件也比以往任何时候都更容易连接, 通过定制业务模板和强大的通用模板的创造性组合,实现ML体验和解决方案的创建. 我们欢迎这一领域的新功能,并期待进一步的进展.

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平台作为产品的力量

“平台”这个词仍然是我们雷达会议中使用最多的词之一, 因为这个概念在业界很普遍. 这个词有很多不同的形式, 包括专注于业务或领域的平台, 以及基础设施平台或开发人员的经验. Fundamentalmente, 组织在所有平台上遇到的许多问题和失望的根本原因是未能将它们视为产品. Por exemplo, 许多面向开发者的平台缺乏我们对其他类型产品所期望的用户研究和上下文分析. 平台所有者需要验证他们对开发人员需求的假设,并对实际使用模式做出反应. 和任何优秀的产品一样,平台需要持续的支持. 必须不断发展和适应开发人员不断变化的需求. Além disso, 与传统应用程序相比,项目经理和业务分析师等角色通常具有不同的范围. “平台作为产品”的比喻只有在完全作为一种实践而不是一个时尚短语时才有效.

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将数据属性移动到边缘

Como dolorosamente sabemos, 任何形式的集中化都有收缩的可能性, 瓶颈或不必要的暴露. Por isso, 我们一直在努力寻找打破集中耦合点的新方法, 我们在雷达上的几个点上强调了什么. 基于对无冲突复制数据类型(CRDTs)的研究, 在没有集中数据库的情况下实现基于数据的应用程序, 本地优先软件/应用程序技术鼓励开发人员考虑围绕点对点数据构建,而不是使用集中式数据库. 将数据所有权转移到边缘还可以让开发者利用设备上的增强功能, 正如我们在“机器学习的普及”这一主题中所展示的那样. Por exemplo, muitos recursos, como reconhecimento facial, podem ocorrer na borda, 将底层数据永远保存在设备中.

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移动开发也应该是模块化的

软件工程师已经学会了主要围绕领域概念和业务功能构建应用程序架构的价值. 技术问题——用户界面和领域逻辑之间的分离——仍然很重要, 但他们扮演着次要的角色. 随着移动应用的成熟, geralmente ficam maiores, 有时会成为我们所说的超级应用程序, 涵盖了许多服务,可以被视为独立的平台. 不是那么大的应用程序, 但这些年来获得了很多资源, 通常也可以分解成模块, 公司发现,移动应用程序也受益于同样的模块化方法. 模块化应用程序可以由几个独立的团队开发, 这带来了许多有充分记录的好处. Além da complexidade, 需要通过应用商店进行部署,需要支持本地iOS和Android版本, além de uma versão baseada na web, 通过微妙的变化来适应每一个. 我们看到了框架对移动开发固有的独特张力的更好支持, mas de forma geral, apesar dos benefícios, 许多组织发现很难将模块化方法引入移动开发中.

Contribuições

 

技术雷达由Thoughtworks的技术顾问委员会编写,该委员会包括:

 


Rebecca Parsons (CTO)
 • Martin Fowler (Chief Scientist) • Bharani Subramaniam • Birgitta Böckeler • Brandon Byars • Camilla Falconi Crispim • Erik Doernenburg • Fausto de la Torre • Hao Xu • Ian Cartwright • James Lewis • Marisa Hoenig • Mike Mason • Neal Ford • Perla Villarreal • Scott Shaw • Shangqi Liu

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