В ноябре 2025 года вышел
33-й выпуск технологического радара от компании Thoughtworks. Мы внимательно изучили новый выпуск и подготовили краткий обзор. Технологический радар выходит два раза в год на протяжении уже 15 лет, за это время на радаре появилось свыше
1800 практик, платформ, инструментов и фреймворков. В подготовке радара участвуют такие эксперты Thoughtworks, как
Martin Fowler,
Neal Ford,
James Lewis,
Kief Morris и другие.
Отчет начинается с четырех инсайтов в индустрии на конец 2025 года:
- Оркестрация инфраструктуры для AI;
- Рост агентных систем, основанных на протоколе MCP (Model Context Protocol);
- Переосмысление разработки под влиянием AI;
- Возникновение новых антипаттернов применения AI.
В новом выпуске на радаре представлены 114 технологий:
31 практика,
25 платформ и более
50 инструментов и
фреймворков. Что интересного мы отметили:
1. Развитие практик
CI/CD и
Release Engineering:
- Практика Pre-commit hooks для предотвращения ошибок и нарушений стиля до фиксации изменений в репозитории;
- Практика TCR (Test && Commit || Revert) для коммита изменений только при успешном прохождении всех тестов;
- Практика Spec-driven development для использования спецификаций как единственного источника правды при разработке;
- Стандарт OpenFeature для унифицированного управления Feature flags и конфигурациями.
2. Развитие платформ и инструментов для
Platform Engineering и
DevTools:
- Практика Knowledge flows over knowledge stocks для перехода от накопления знаний к их активному распространению в командах;
- Платформа Coder для удалённой разработки и управления средами разработчиков;
- Платформа Ardoq для документирования и анализа архитектуры предприятия;
- Платформа Dovetail для интеграции данных и инструментов внутри организации;
- Платформа n8n для построения автоматизированных рабочих процессов без кода;
- Инструмент Hoppscotch для тестирования и документирования API;
- Инструмент oRPC для построения распределённых систем на основе удалённых вызовов процедур.
3. Развитие платформ и инструментов, связанных с
Kubernetes и
Cloud:
- Платформа Uncloud для автономного развёртывания и управления инфраструктурой вне публичных облаков;
- Практика Service mesh without sidecar для облегчения развертывания и поддержки сетевого взаимодействия между сервисами;
- Оператор CloudNativePG для управления PostgreSQL кластерами в Kubernetes;
- Платформа Karmada для централизованного управления несколькими Kubernetes кластерами;
- Платформа Restate для управления состоянием распределённых приложений и устойчивого выполнения операций;
- Платформа Oxide для построения приватных облаков;
- Фреймворк Crossplane для описания и управления облачными ресурсами средствами Kubernetes;
- Инструмент Kueue для управления очередями и квотами на ресурсы в Kubernetes.
4. Развитие стандартов и инструментов для
Security Engineering:
- Практика Continuous compliance для автоматизации проверок соответствия стандартам и требованиям безопасности в инженерных процессах;
- Стандарт Open Security Control Assessment Language (OSCAL) для формализованного описания и автоматизации аудита требований безопасности и комплаенса;
- Стандарт SAIF (Secure AI Framework) для обеспечения безопасности и управления рисками в AI системах;
- Инструмент MCPScan.ai для оценки уязвимостей и проверки реализаций протокола Model Context Protocol на соответствие стандартам безопасности;
- Инструмент E2B для изолированного выполнения и тестирования кода в безопасных песочницах и облачных средах.
5. Платформы и инструменты для
Data Engineering:
- Платформа Apache Paimon для управления изменяющимися наборами данных в аналитических системах;
- Платформа StarRocks для ускоренной обработки SQL запросов в аналитических нагрузках;
- Стандарт и протокол Delta Sharing для безопасного обмена данными между организациями;
- Практика Delta Lake liquid clustering для оптимизации производительности хранилищ данных;
- Инструмент Data Contract CLI для проверки и согласования контрактов данных между командами;
- Инструмент RelationalAI для построения графов знаний на основе реляционных данных;
- Фреймворк MLForecast для построения и обучения моделей прогнозирования на временных рядах.
6. Платформы и инструменты для
Observability Engineering:
- Платформа groundcover для наблюдаемости облачных систем и микросервисов с минимальными накладными расходами;
- Инструмент ClickHouse для хранения и анализа телеметрических данных, метрик и логов в реальном времени.
7. Развитие практик, платформ и инструментов для
AI Engineering:
- Практики Curated shared instructions for software teams, Using GenAI to understand legacy codebases, AGENTS.md, AI for code migrations, Self-serve UI prototyping with GenAI, Structured output from LLMs, AI-powered UI testing, Anchoring coding agents to a reference application, Context engineering, GenAI for forward engineering, Team of coding agents, Toxic flow analysis for AI, LLM as a judge, Small language models, Model Context Protocol (MCP), AG-UI Protocol, Agent-to-Agent (A2A) Protocol, SAIF (Secure AI Framework), OpenInference, GraphQL as data access pattern for LLMs;
- Платформы DataDog LLM Observability, Langdock, LangSmith, n8n, SkyPilot;
- Инструменты NeMo Guardrails, Presidio, AutoRound, Cleanlab;
- Фреймворки LangGraph, vLLM, FastMCP, LiteLLM, Pydantic AI, Agent Development Kit (ADK), Agno, assistant-ui, kagent, LangExtract, Langflow, LMCache, Mem0, Vercel AI SDK, DeepSpeed, Topology-aware scheduling, AI Design Reviewer, UX Pilot, v0, Claude Code, Context7, Serena.
8. Отдельно отметим практики в состоянии
HOLD, применение которых не рекомендуется:
Краткая версия технологического радара приведена ниже: