# Thoughtworks Technology Radar, Volume 30 공개

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=14160](https://news.hada.io/topic?id=14160)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/14160.md](https://news.hada.io/topic/14160.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2024-04-05T11:02:02+09:00
- Updated: 2024-04-05T11:02:02+09:00
- Original source: [thoughtworks.com](https://www.thoughtworks.com/radar)
- Points: 9
- Comments: 1

## Topic Body

테크닉/도구/플랫폼/개발언어 및 프레임워크 분야의 최신 트렌드들을 Hold/Assess/Trial/Adopt 4단계로 시각화 및 설명  
  
### 개방형스러운(Open-ish) 소스 라이선스   
- 오픈 소스 소프트웨어 개발 생태계는 오랜 기간 동안 OSI(Open Source Initiative)에서 카탈로그화한 라이선스 세트에 의존해 왔음  
- 최근 몇 년 동안 널리 사용되는 도구의 핵심 기능이 갑자기 유료화되는 경우가 발생하면서, 오픈 소스 라이선스 환경에 변화가 생기고 있음  
- 소프트웨어에 대한 비용을 지불하는 것은 문제가 없지만, 생태계가 발달한 도구의 핵심 기능이 갑자기 유료화되는 것은 문제가 있음  
- 오픈 소스라고 선전하면서도 기본적인 기능은 구독료나 기타 요금을 지불한 후에야 제공되는 소프트웨어도 등장하고 있음  
- 라이선스 문제에 특별한 주의를 기울일 것을 권고함  
- 모든 파일이 최상위 수준의 라이선스에 의해 제공되는지 확인해야 함  
  
### AI 지원 소프트웨어 개발 팀  
- AI는 소프트웨어 개발의 모든 측면에서 점진적으로 이점을 얻을 수 있으며, 개발 전반에 걸친 혁신을 적극적으로 따르고 있음  
- AI가 제공하는 새로운 기능과 함께 소프트웨어 품질과 보안에 대한 새로운 위험이 따르므로, 비개발자를 포함하여 잠재적 위험에 대해 경계해야 함  
  
### LLM을 위한 새로운 아키텍처 패턴  
- LLM(Large Language Models) 사용이 증가함에 따라 일반적인 상황을 지원하기 위한 특정 아키텍처 패턴이 등장하기 시작함  
  - NeMo Guardrails: LLM 사용에 대한 거버넌스 정책 구축 허용  
  - Langfuse: LLM 출력으로 이어지는 단계에 대한 가시성 향상 및 생성된 코드로 가득 찬 비대한 코드베이스 처리 및 검증 방법  
- 엔터프라이즈 생태계에서 LLM 출력의 품질을 높이기 위해 RAG(retrieval-augmented generation)가 선호되는 패턴임  
- 생성형 AI가 소프트웨어 개발에 계속 스며들면서 패턴(및 불가피한 안티 패턴)의 폭발적 증가가 예상됨  
  
### 적절한 CI에 가까운 PR 끌어오기(Dragging PRs closer to proper CI)  
- Thoughtworks는 빠른 피드백 루프와 지속적 통합(CI)을 강력히 지지해 왔음  
- 최근 풀 리퀘스트(PR)가 의무화되는 상황으로 인해 많은 팀이 CI/CD의 CI 부분을 무시하게 되었음  
- PR은 대규모 분산 오픈 소스 팀과 신뢰할 수 없는 기여자를 관리하기 위해 개발되었지만, 작고 긴밀한 전달 팀에서도 동료 검토의 동의어가 되었음  
- 개발자들은 실제 CI를 실행할 때 얻는 것과 같은 흐름을 갈망함  
- gitStream, Github 병합 대기열 등 PR 검토 프로세스의 고통을 완화하려는 여러 도구를 조사했음  
- AI 코딩 어시스턴트로 인해 코딩 처리량이 증가하면 더 큰 PR을 만드는 경향이 있어 비동기 코드 검토 프로세스에 더 많은 압력을 가함  
- 외부 제약으로 인해 CI를 사용할 수 없는 팀은 통합 정확도와 피드백 주기 속도를 개선할 방법을 찾을 것을 권장함  
  
### [Techniques]  
#### Adopt  
1. [Retrieval-augmented generation (RAG)](https://news.hada.io/topic?id=12669)  
#### Trial  
2. [Automatically generate Backstage entity descriptors](https://news.hada.io/topic?id=1746)  
3. Combining traditional NLP with LLMs  
4. Continuous compliance  
5. Edge functions - [Cloudflare Workers](https://news.hada.io/search?q=Cloudflare+Workers)  
6. Security champions  
7. Text to SQL - [Vanna.ai](https://news.hada.io/topic?id=12870)  
8. Tracking health over debt  
#### Assess  
9. AI team assistants  
10. Graph analysis for LLM-backed chats  
11. LLM-backed ChatOps  
12. LLM-powered autonomous agents - [AutoGen](https://news.hada.io/topic?id=11370)  
13. Using GenAI to understand legacy codebases - [Bloop](https://news.hada.io/topic?id=8781)  
14. VISS  
#### Hold  
15. Broad integration tests  
16. Overenthusiastic LLM use  
17. Rush to fine-tune LLMs  
18. Web components for SSR web apps   
  
### [Platforms]  
#### Adopt  
19. CloudEvents  
#### Trial  
20. Arm in the cloud  
21. Azure Container Apps  
22. Azure OpenAI Service  
23. DataHub - [Data Discovery Platform(DDP)의 모든 것](https://news.hada.io/topic?id=3247)  
24. Infrastructure orchestration platforms  
25. [Pulumi](https://news.hada.io/topic?id=1894)  
26. [Rancher Desktop](https://news.hada.io/topic?id=5194)  
27. [Weights & Biases](https://news.hada.io/topic?id=7127)  
#### Assess  
28. [Bun](https://news.hada.io/topic?id=10824)  
29. Chronosphere  
30. DataOS  
31. [Dify](https://news.hada.io/topic?id=10342)  
32. Elasticsearch Relevance Engine  
33. FOCUS  
34. [Gemini Nano](https://news.hada.io/topic?id=12207)  
35. [HyperDX](https://news.hada.io/topic?id=10935)  
36. IcePanel  
37. [Langfuse](https://news.hada.io/topic?id=10720)  
38. Qdrant  
39. RISC-V for embedded  
40. Tigerbeetle  
41. [WebTransport](https://news.hada.io/topic?id=13888)  
42. Zarf  
43. ZITADEL  
  
### [Tools]  
#### Adopt  
44. Conan  
45. Kaniko  
46. Karpenter  
#### Trial  
47. 42Crunch API Conformance Scan  
48. actions-runner-controller  
49. Android Emulator Container  
50. AWS CUDOS  
51. aws-nuke  
52. [Bruno](https://news.hada.io/topic?id=13730)  
53. Develocity  
54. [GitHub Copilot](https://news.hada.io/search?q=GitHub+Copilot)  
55. Gradio  
56. Gradle Version Catalog  
57. Maestro  
58. Microsoft SBOM tool  
59. Open Policy Agent (OPA)  
60. Philips's self-hosted GitHub runner  
61. [Pop](https://news.hada.io/topic?id=1772)  
62. Renovate  
63. [Terrascan](https://news.hada.io/topic?id=3806)  
64. Velero  
#### Assess  
65. aider  
66. Akvorado  
67. Baichuan 2  
68. Cargo Lambda  
69. Codium AI  
70. [Continue](https://news.hada.io/topic?id=10057)  
71. Fern Docs  
72. Granted  
73. LinearB  
74. [LLaVA](https://news.hada.io/topic?id=9017)  
75. [Marimo](https://news.hada.io/topic?id=12845)  
76. [Mixtral](https://news.hada.io/search?q=Mixtral)  
77. NeMo Guardrails  
78. [Ollama](https://news.hada.io/search?q=Ollama)  
79. [OpenTofu](https://news.hada.io/topic?id=10975)  
80. QAnything  
81. System Initiative  
82. Tetragon  
83. Winglang  
  
### [Languages & Frameworks]  
#### Trial  
84. [Astro](https://news.hada.io/search?q=Astro)  
85. DataComPy  
86. Pinia  
87. Ray  
#### Assess  
88. Android Adaptability  
89. Concrete ML  
90. Crabviz  
91. Crux  
92. Databricks Asset Bundles  
93. [Electric](https://news.hada.io/topic?id=10973)  
94. [LiteLLM](https://news.hada.io/topic?id=10336)  
95. LLaMA-Factory  
96. [MLX](https://news.hada.io/topic?id=12217)  
97. [Mojo](https://news.hada.io/topic?id=9100)  
98. Otter  
99. [Pkl](https://news.hada.io/topic?id=13185)  
100. [Rust for UI](https://news.hada.io/search?q=Rust+for+UI)  
101. [vLLM](https://news.hada.io/topic?id=9464)  
102. Voyager  
103. WGPU  
104. [Zig](https://news.hada.io/search?q=Zig)  
#### Hold  
105. LangChain - [LangChain은 무의미합니다](https://news.hada.io/topic?id=9704), [LangChain의 문제점](https://news.hada.io/topic?id=9828)

## Comments



### Comment 24239

- Author: xguru
- Created: 2024-04-05T11:04:02+09:00
- Points: 1

매번 Radar 가 나올때 마다 각 항목들을 긱뉴스에서 다뤘는지 검색해보는게 재미나네요.  
개별 항목도 있고, 꽤 많이 언급한 것들은 검색 링크로 추가했습니다.   
  
[Thoughtworks Technology Radar, Volume 29 공개](https://news.hada.io/topic?id=11179)  
[Thoughtworks Technology Radar, Volume 28 공개](https://news.hada.io/topic?id=9065)  
[Thoughtworks Technology Radar 27호 발간](https://news.hada.io/topic?id=7680)  
[Thoughtworks Technology Radar 26호 (39p PDF)](https://news.hada.io/topic?id=6295)  
[ThoughtWorks Technology Radar 23호 발간](https://news.hada.io/topic?id=3109)  
[ThoughtWorks Technology Radar 22호 발간 [32p PDF]](https://news.hada.io/topic?id=2133)  
[ThoughtWorks가 6개월마다 발행하는 기술뉴스 - Radar Vol.21](https://news.hada.io/topic?id=974)