13P by xguru 1달전 | favorite | 댓글 1개

테크닉/도구/플랫폼/개발언어 및 프레임워크 분야의 최신 트렌드들을 Hold/Assess/Trial/Adopt 4단계로 시각화 및 설명하는게 특징

머신러닝의 주류화

  • ML은 한때 도구와 자원을 가진 사람만 쓸 수 있는 것이었지만, 기기 능력의 증가와 오픈소스의 등장으로 주류화(mainstreaming) 되고 있음
  • Federated ML 같은 기술은 민감한 정보에 대한 프라이버시를 제공하는 ML모델이 가능하게 함
  • TinyML은 리소스가 제한된 장치에서 모델이 실행되도록 해서, 민감한 데이터에 대한 보안을 개선할 수 있는 Edge로 추론 기능을 이동
  • Feature Store는 앱개발의 MVC 디자인패턴과 비슷한 이점을 제공해서 데이터 큐레이션, 모델 훈련 과 추론 간의 문제를 명확하게 분리
  • Stable Diffusion 같은 공개 모델은 ML의 놀라운 능력과 소스 데이터 및 윤리에 대한 우려 모두를 하이라이트함
  • ML 컴포넌트들은 그 어느때보다 쉽게 서로 연결되어 비즈니스 모델과 고성능의 제네릭 모델을 통해서 다양한 ML 경험 및 솔루션을 만들수 있게함

"Platform as a Product"의 힘

  • '플랫폼' 이라는 단어는 정말 많이 사용됨. 비즈니스 또는 도메인-중심 플랫폼, 인프라스트럭쳐, 개발자 경험 플랫폼등.
  • 기본적으로 조직이 플랫폼에서 경험하는 많은 문제와 실망의 근본 원인은 "플랫폼을 제품으로 적절하게 취급하지 않는 것" 때문
    • 예를 들어서, 개발자용 플랫폼에서는 다른 유형의 제품에서 기대하는 사용자 조사 또는 컨텍스트 분석이 부족함
    • 플랫폼 오너들은 개발자의 요구사항에 대한 가정을 검증하고 실제 사용패턴에 대응해야 함
    • 다른 좋은 제품과 마찬가지로 플랫폼에도 지속적인 지원이 필요함. 개발자의 변화하는 요구사항에 따라서 진화하고 적응 해야함
  • "Platform as a Product"라는 메타포는 Phrase가 아닌 Practice로 완전히 받아들여질때만 효과가 있음

데이터 오너십이 Edge로 이동

  • 모든 중앙 집중화는 수축(constriction), 병목현상, 불필요한 노출의 가능성을 열어줌
  • 중앙 집중식 DB없이 데이터 어플리케이션을 가능하게 하는 CRDT 기반의 local-first 소프트웨어/어플리케이션 기술은 P2P데이터 구축에 대해서 고민해 보게함
  • 데이터 오너십을 엣지로 이동하면 개발자가 개별 기기에서 향상된 기능을 활용할 수 있게됨
  • 예를 들어, 얼굴인식 같은 많은 기능이 엣지에서만 처리되어 데이터를 기기에만 영원히 보관 가능

모바일도 Modular 해야한다

  • 모바일 앱이 성숙해지면서 크기가 커지고 서비스가 많아져서 그 자체가 플랫폼으로 볼 수 있는 소위 슈퍼앱으로 성장
  • 크지는 않지만 수년에 걸쳐 기능이 많아진 앱도 모듈로 분해 될수 있으며, 회사는 모바일 앱도 똑같이 모듈화로 인해서 이점이 생긴다는 것을 알게됨
  • 모듈화된 앱은 여러 팀들에 의해 작성 가능하므로 많은 이점이 있음
  • 다만 복잡한 것은 앱스토어를 통해 배포해야하는 것과, 네이티브 iOS/Android 에 웹 버전을 지원해야 하며 각각을 수용하기 위해 미묘한 변경이 필요하다는 것
  • 이런 이점이 있는데도 모바일 개발에 있어서 모듈식 접근방법을 도입하는데에는 어려움이 있으나, 점점 더 좋은 프레임워크들을 보게 될 것

[ Techniques ]

Adopt

  1. Path-to-production mapping
  2. Team cognitive load
  3. Threat modeling

Trial

  1. BERT
  2. Component visual regression testing
  3. Design tokens
  4. Fake SMTP server to test mail-sending
  5. Federated machine learning
  6. Incremental developer platform
  7. Micro frontends for mobile
  8. Observability for CI/CD pipelines
  9. SLSA
  10. Software Bill of Materials

Assess

  1. Carbon efficiency as an architectural characteristic
  2. CUPID
  3. GitHub push protection
  4. Local-first application
  5. Metrics store
  6. Server-driven UI
  7. SLIs and SLOs as code
  8. Synthetic data for testing models
  9. TinyML
  10. Verifiable credentials

Hold

  1. Satellite workers without “remote native”
  2. SPA by default
  3. Superficial cloud native

[ Platforms ]

Adopt

  1. Backstage
  2. Delta Lake

Trial

  1. AWS Database Migration Service
  2. Colima
  3. Databricks Photon
  4. DataHub
  5. DataOps.live
  6. eBPF
  7. Feast
  8. Monte Carlo
  9. Retool
  10. Seldon Core
  11. Teleport
  12. VictoriaMetrics

Assess

  1. Bun
  2. Databricks Unity Catalog
  3. Dragonfly
  4. Edge Impulse
  5. GCP Vertex AI
  6. Gradient
  7. IAM Roles Anywhere
  8. Keptn
  9. OpenMetadata
  10. OrioleDB

[ Tools ]

Adopt

  1. Great Expectations
  2. k6

Trial

  1. Apache Superset
  2. AWS Backup Vault Lock
  3. AWS Control Tower
  4. Clumio Protect
  5. Cruft
  6. Excalidraw
  7. Hadolint
  8. Kaniko
  9. Kusto Query Language
  10. Spectral
  11. Styra Declarative Authorization Service
  12. xbar for build monitoring

Assess

  1. Clasp
  2. Databricks Overwatch
  3. dbtvault
  4. git-together
  5. Harness Cloud Cost Management
  6. Infracost
  7. Karpenter
  8. Mizu
  9. Soda Core
  10. Teller
  11. Xcode Cloud
    ##Hold
  12. Online services for formatting or parsing code

[ Languages and Frameworks ]

Adopt

  1. io-ts
  2. Kotest
  3. NestJS
  4. React Query
  5. Swift Package Manager
  6. Yjs

Trial

  1. Azure Bicep
  2. Camunda
  3. Gradle Kotlin DSL
  4. Jetpack Media3
  5. Ladle
  6. Moshi
  7. Svelte

Assess

  1. Aleph.js
  2. Astro
  3. BentoML
  4. Carbon Aware SDK
  5. Cloudscape
  6. Connect
  7. Cross device SDK
  8. Cypress Component Testing
  9. JobRunr
  10. Million
  11. Soketi
  12. Stable Diffusion
  13. Synthetic Data Vault

Hold

  1. Carbon

Thoughtworks Radar 26호
ThoughtWorks Radar 24호
24 부터는 주요 테마는 번역해서 옮겨볼라고 했는데, 25를 건너뛰었군요.. 흑