Team API

Обзор Technology Radar #32

В апреле 2025 года вышел 32-й выпуск технологического радара от компании Thoughtworks. Мы внимательно изучили новый выпуск и подготовили краткий обзор. Напомним, что радар выходит два раза в год на протяжении уже 15 лет, за это время на радаре появилось свыше 1700 практик, платформ, инструментов и фреймворков. В подготовке радара участвуют такие эксперты Thoughtworks, как Martin Fowler, Neal Ford, James Lewis, Rebecca Parsons и другие.

Отчет начинается с четырех инсайтов в индустрии на начало 2025 года:
1. Развитие AI сервисов и инструментов для разработки;
2. Эволюция практик и инструментов Observability;
3. Возникновение новых техник и инструментов для RAG (Retrieval-Augmented Generation);
4. Рост интереса к подходу Data Product Thinking.

В новом выпуске на радаре упоминаются 22 практики, 28 платформ и более 50 инструментов и фреймворков. Что интересного мы отметили:
1. Развитие платформ и инструментов, связанных с CI/CD и Release Engineering:
  • Платформа GitLab для автоматизации процессов CI/CD;
  • Инструмент Nyx для автоматизации управления релизами;
  • Инструмент OpenRewrite для рефакторинга кода;
  • Инструмент Renovate для автоматизации обновления зависимостей;
  • Инструмент Jujutsu для управления и контроля версий, работающий поверх Git;
  • Инструмент Turborepo для сборки больших JavaScript или TypeScript проектов;
  • Инструмент Mergiraf для разрешения конфликтов в Git.
2. Развитие Observability платформ и инструментов:
  • Стандарт и набор инструментов OpenTelemetry для сбора, обработки и передачи данных телеметрии (метрик, логов, трассировок);
  • Платформа Grafana Loki для агрегации и анализа логов;
  • Платформа Grafana Tempo для распределенной трассировки;
  • Инструмент Grafana Alloy для сбора, обработки и передачи телеметрии, поддерживающий OpenTelemetry.
3. Возникновение практик, платформ и инструментов для нового направления Observability for AI:
  • Практика структурирования вывода LLM (Structured output from LLMs);
  • Практика использование графов знаний для улучшения качества ответов LLM (GraphRAG);
  • Платформа Weights & Biases для мониторинга и оценки производительности моделей;
  • Платформа Arize Phoenix для наблюдаемости LLM;
  • Платформа Helicone для мониторинга LLM;
  • Платформа Humanloop для повышения надежности AI-систем;
  • Инструменты Gemma Scope для наблюдаемости LLM;
  • Инструменты NeMo Guardrails для обеспечения безопасности и наблюдаемости LLM.
4. Развитие практик и инструментов, связанных с Infrastructure as Code:
  • Практика управление доступом для инфраструктуры (Just-in-time privileged access management);
  • Платформа Railway для упрощения развертывания и управления инфраструктурой;
  • Инструмент System Initiative для визуального управления инфраструктурой.
5. Развитие практик и инструментов, связанных с Security Engineering:
  • Практика тестирования приложений с использованием случайных данных (Fuzz testing);
  • Практика обеспечения прозрачности цепочки поставок (Software Bill of Materials);
  • Практика анализа угроз для проектирования безопасных систем (Threat modeling);
  • Платформа Chainloop для обеспечения безопасности цепочки поставок;
  • Платформа Plerion для анализа безопасности облачных рабочих нагрузок;
  • Платформа Redactive для обработки конфиденциальных данных.
6. Развитие практик и инструментов, связанных с Data Engineering:
  • Подход к данным как к продукту (Data product thinking);
  • Платформа Synthesized для генерации синтетических данных;
  • Платформа Tonic.ai для создания синтетических данных;
  • Платформа Databricks Delta Live Tables для управления потоками данных;
  • Инструмент Trino для распределенных SQL-запросов;
  • Инструмент Metabase для визуализации и анализа данных.
7. Практика Architecture advice process для улучшения принятия решений по архитектуре и инструмент для создания диаграмм D2;
8. Применение модели Competence envelope для анализа системных сбоев, полезная для SRE (Competence envelope as a model for understanding system failures);
9. Упоминание Agile фреймворка SAFe в качестве антипаттерна;
10. Появление антипаттернов применения AI: AI-accelerated shadow IT, Complacency with AI-generated code, Local coding assistants, Replacing pair programming with AI;
11. Развитие практик, платформ и инструментов, связанных с AI и LLM: Model distillation, Prompt engineering, Small language models, Using GenAI to understand legacy codebases, AI-friendly code design, AI-powered UI testing, Unblocked, Deepseek R1, Model Context Protocol (MCP), Open WebUI, Reasoning models, Claude Sonnet, AnythingLLM, OpenRouter, LangGraph, Graphiti, turbopuffer, FastGraphRAG, Cursor, v0, Windsurf, Cline.

Краткая версия технологического радара приведена ниже:
Подробнее про практики, платформы и инструменты читайте в 32-м выпуске технологического радара. Если вам интересно внедрение и развитие новых практик и инструментов в вашей компании или команде, обращайтесь к нам за помощью. Подписывайтесь на наш Telegram канал Enabling.team Insights, чтобы быть в курсе технологических трендов.