技術(shù)雷達(dá)是ThoughtWorks每半年發(fā)布一次的技術(shù)趨勢報(bào)告，它持續(xù)追蹤有趣的技術(shù)是如何發(fā)展的，我們將其稱之為條目。技術(shù)雷達(dá)使用象限和環(huán)對其進(jìn)行分類，不同象限代表不同種類的技術(shù)，而環(huán)則代表我們對其作出的成熟度評估。
經(jīng)過半年的追蹤與沉淀，ThoughtWorks TAB(ThoughtWorks技術(shù)咨詢委員會)根據(jù)我們在多個行業(yè)中的實(shí)踐案例，為技術(shù)者產(chǎn)出了第23期技術(shù)雷達(dá)。對百余個技術(shù)條目進(jìn)行分析，闡述它們目前的成熟度，并提供了相應(yīng)的技術(shù)選型建議。
本期五大主題
GraphQL 浮夸風(fēng)
我們看到 GraphQL 在很多團(tuán)隊(duì)中的采納率激增，同時其支撐生態(tài)也在蓬勃發(fā)展。它解決了現(xiàn)代分布式架構(gòu)(如微服務(wù))中的一些共性問題：當(dāng)開發(fā)人員把系統(tǒng)分解成很多小塊時，他們通常還要把信息重新聚合起來才能解決業(yè)務(wù)需求。GraphQL提供了一些功能，可以方便地解決這類日漸普遍化的問題。就像所有強(qiáng)大的抽象一樣，它提供的是一種折衷方案，團(tuán)隊(duì)要認(rèn)真考慮，以避免長線上的負(fù)面影響。比如，我們已經(jīng)看到有團(tuán)隊(duì)通過聚合工具暴露了過多的底層實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，導(dǎo)致架構(gòu)出現(xiàn)了不必要的脆弱性。當(dāng)團(tuán)隊(duì)試圖借助聚合工具來創(chuàng)建規(guī)范化的、通用的、中心化的數(shù)據(jù)模型時，就會把短線上的便利變成長線上的麻煩。我們鼓勵團(tuán)隊(duì)使用 GraphQL 及其迅速成長的周邊工具，但是，要小心別過度追求技術(shù)通用性，不要試圖用一項(xiàng)技術(shù)解決很多問題。
與瀏覽器的斗爭仍在繼續(xù)
網(wǎng)頁瀏覽器原本是被設(shè)計(jì)用來瀏覽文檔的，但現(xiàn)在主要用來承載應(yīng)用程序，這種抽象的不匹配一直困擾著開發(fā)人員。為了克服這種不匹配所帶來的諸多問題，開發(fā)人員一直在重新審視和挑戰(zhàn)那些公認(rèn)的用于瀏覽器測試、狀態(tài)管理和構(gòu)建快速且豐富的瀏覽器應(yīng)用程序的方法。我們在技術(shù)雷達(dá)上可以看到這一類的趨勢。第一，自從2017年 Redux 作為管理 React 應(yīng)用狀態(tài)的默認(rèn)方法被移到“采納”環(huán)以來，我們看到開發(fā)人員要么仍在嘗試其他的方法(Recoil)， 要么推遲對狀態(tài)管理庫的選型決策。第二，人們對 Svelte 越來越感興趣，而它正在挑戰(zhàn)虛擬 DOM 的概念， 后者則正是 React 和 Vue.js 等流行的程序開發(fā)框架所遵循的概念。第三，用于處理瀏覽器端測試的新工具不斷涌現(xiàn)：Playwright 是改進(jìn) UI 測試的又一個新嘗試，而 Mock Service Worker 則是一種將測試與后端交互分離的新方法。第四，平衡開發(fā)人員的開發(fā)效率與應(yīng)用性能一直都是我們需要面對的一個挑戰(zhàn)，瀏覽器定制的膩?zhàn)幽_本的目的就是改變這個權(quán)衡的范圍。
可視化一切
這一期技術(shù)雷達(dá)中，有幾個條目來自不同技術(shù)領(lǐng)域但卻擁有一個共性，即可視化。你會發(fā)現(xiàn)很多關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)科學(xué)、云資源，以及很多其他極富創(chuàng)新性的可視化工具，其中不乏一些可以有效可視化復(fù)雜抽象的方法。也有一些交互式的數(shù)據(jù)可視化工具和控制面板工具，如 Dash, Bokeh 和 Streamlit，還有一些基礎(chǔ)設(shè)施的可視化工具，例如微服務(wù)架構(gòu)中的服務(wù)網(wǎng)格可視化工具 Kiali。隨著開發(fā)人員的生態(tài)環(huán)境變得越來越復(fù)雜，一幅能清晰地解釋問題的圖像對減輕大家的心智負(fù)擔(dān)無疑是大有裨益。
基礎(chǔ)設(shè)施即代碼的青春期
隨著組織看到自動化基礎(chǔ)設(shè)施所帶來的好處，管理基礎(chǔ)設(shè)施即代碼變得越來越普遍。這為創(chuàng)新型的工具和框架的創(chuàng)建者們提供了反饋。諸如CDK和Pulumi之類的工具，提供了遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過第一代工具的功能。其改進(jìn)如此之大，以至于我們相信基礎(chǔ)設(shè)施即代碼已經(jīng)進(jìn)入了積極與消極因素共存的“青春期”。我們驚喜地看到在所有象限中，都有相關(guān)雷達(dá)條目，從積極的方面反映了相關(guān)生態(tài)系統(tǒng)日益成熟。但是，我們還討論了該領(lǐng)域因?yàn)槿狈Τ墒炷Ｊ蕉媾R的挑戰(zhàn)，以及許多公司在嘗試用最佳方式利用此功能時所面臨的挑戰(zhàn)。所有這些都表明，該領(lǐng)域在持續(xù)增長，但尚未成熟。我們希望基礎(chǔ)設(shè)施社區(qū)，繼續(xù)從軟件設(shè)計(jì)中汲取教訓(xùn)，尤其要關(guān)注創(chuàng)建松散耦合的可部署基礎(chǔ)設(shè)施
編程大眾化
讓非程序員能夠執(zhí)行以往只有程序員才能做到的任務(wù)，我們圍繞這個促進(jìn)編程大眾化的工具和技術(shù)進(jìn)行了一些討論。而諸如IFTTT和Zapier之類的解決方案在該領(lǐng)域已長期流行。我們發(fā)現(xiàn)，人們開始越來越多地使用諸如Amazon Honeycode這樣的低代碼環(huán)境，以創(chuàng)建簡單的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。盡管此類工具提供了適合其目的的編程環(huán)境，但將其產(chǎn)出移至規(guī)?；纳a(chǎn)環(huán)境時仍會遇到挑戰(zhàn)。開發(fā)人員長期以來一直設(shè)法利用電子表格向?qū)Чぞ?，在特定領(lǐng)域和傳統(tǒng)編碼環(huán)境之間找到折衷方案。越來越多的現(xiàn)代工具的問世，在更廣泛的領(lǐng)域重新激起了大家的討論。但取舍的原則，依舊未變。
部分象限亮點(diǎn)搶先看
定制化服務(wù)模板
采納
自從定制化服務(wù)模板在雷達(dá)中出現(xiàn)以來，這個模式已經(jīng)被廣泛采用以幫助組織向微服務(wù)過渡。伴隨著可觀察性工具、容器編排和服務(wù)網(wǎng)格邊車的不斷進(jìn)步，服務(wù)模板可以通過精心挑選的默認(rèn)值，減少服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施配合所需的大量設(shè)置，從而幫助快速建立新服務(wù)。對定制化服務(wù)模板應(yīng)用產(chǎn)品管理原則也取得了成功。以內(nèi)部開發(fā)者作為客戶，定制化服務(wù)模板可以幫助開發(fā)者將代碼發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境，并提供合適的可觀察性以進(jìn)行操作。定制化服務(wù)模板帶來的另一個好處，是可以作為輕量級的治理機(jī)制，對技術(shù)選型的默認(rèn)項(xiàng)進(jìn)行集中管理。
限界低代碼平臺
評估
現(xiàn)在很多公司正在面臨的一個最微妙的決定便是是否要采納低代碼平臺或無代碼平臺，這些平臺可以被用來在非常特定的領(lǐng)域里解決一些特定的問題。限界低代碼平臺這一領(lǐng)域的供應(yīng)商也有如過江之鯽。現(xiàn)在看來，這類平臺的一個突出的問題，便是很難應(yīng)用一些諸如版本控制之類的優(yōu)秀的工程實(shí)踐。而且這類平臺上的測試也非常的困難。然而我們還是注意到了這個市場里的一些有趣的新兵，例如 Amazon Honeycode 可以被用來創(chuàng)建一些簡單的任務(wù)和事件管理應(yīng)用，還有 IFTTT(類似于云工作流)領(lǐng)域的 Parabola，這也是為何我們會將 限界低代碼平臺 納入這個部分的原因。但是我們?nèi)匀粚λ鼈兏鼜V泛的適用性深表懷疑，因?yàn)檫@些工具，如日本 Knotweed，非常容易超出它們原本的限界而被泛化用于其他場景，這也是為什么我們對采納這種技術(shù)持強(qiáng)烈的謹(jǐn)慎態(tài)度。
去中心化身份
評估
SSL/TLS 的核心貢獻(xiàn)者 Christopher Allen 在2016年給我們介紹了一種用于支撐新型數(shù)字化身份的10個原則，以及實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的途徑：通往自主身份之路。自主身份也被稱為 去中心化身份 ，按照基于IP協(xié)議棧的信任標(biāo)準(zhǔn)，是一種“不依賴任何中心化權(quán)威并且永遠(yuǎn)不能被剝奪的任何人、組織或事物的終身可轉(zhuǎn)移身份”。采納和實(shí)現(xiàn)去中心化身份正在逐漸升溫并變得可能。我們看到了它在隱私方面的應(yīng)用：客戶健康應(yīng)用、 政府醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施 和 公司法律身份。如果想快速地應(yīng)用去中心化身份，你可以評估 Sovrin Network，Hyperledger Aries 和 Indy 等開源軟件，以及去中心化身份 和 可驗(yàn)證憑證 標(biāo)準(zhǔn)。我們正在密切關(guān)注這個領(lǐng)域，并幫助我們的客戶在數(shù)字信任的新時代進(jìn)行戰(zhàn)略定位。
Apollo Federation
暫緩
我們首次在技術(shù)雷達(dá)中介紹 GraphQL 時，曾提醒誤用它會導(dǎo)致反模式，從長遠(yuǎn)來看弊大于利。盡管如此，我們發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)對 GraphQL 越來越感興趣，因?yàn)樗軌?聚合來自不同資源的信息。這次我們想提醒你謹(jǐn)慎使用Apollo Federation和它對公司統(tǒng)一數(shù)據(jù)圖的強(qiáng)大支持。即便乍看之下，有跨組織的普適概念這種想法是具有吸引力的，但是我們必須考慮之前業(yè)界做過的類似嘗試——如 MDM 和規(guī)范數(shù)據(jù)模型等，這些嘗試暴露了這種方法的缺陷。挑戰(zhàn)會是巨大的，特別是當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)所在的領(lǐng)域要創(chuàng)建一個獨(dú)特統(tǒng)一的模型非常復(fù)雜的時候。
Debezium
試驗(yàn)
Debezium 是一個變更數(shù)據(jù)捕獲(Change Data Capture, CDC) 平臺，可以將數(shù)據(jù)庫變更流式傳輸?shù)終afka 的 topics。CDC是一種流行的技術(shù)，具有多種應(yīng)用場景，例如：將數(shù)據(jù)復(fù)制到其他數(shù)據(jù)庫、輸送數(shù)據(jù)給分析系統(tǒng)、從單體中提取數(shù)據(jù)至微服務(wù)以及廢除緩存。Debezium對數(shù)據(jù)庫日志文件中的變更做出反應(yīng)，并具有多個CDC連接器，適用于多種數(shù)據(jù)庫，其中包括Postgres、MySQL、Oracle 和 MongoDB。我們在許多項(xiàng)目中都使用了Debezium，它對我們來說非常有效。
JupyterLab
試驗(yàn)
在上一期雷達(dá)中，JupyterLab 還處于評估象限，作為項(xiàng)目 Jupyter 基于 web 的用戶界面，現(xiàn)在它已經(jīng)成為許多數(shù)據(jù)從業(yè)者的首選。JupyterLab的使用正在迅速超越 Jupyter Notebooks，且終將取而代之。如果你仍在使用 Jupyter Notebooks，去嘗試一下 JupyterLab 吧。JupyterLab 的交互環(huán)境是對 Jupyter Notebook 的改進(jìn)：通過單元格拖拽、tab 自動補(bǔ)全等新特性對原有的功能進(jìn)行了擴(kuò)展。
K3s
評估
K3s 是一個輕量級的用于物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的 Kubernetes 發(fā)行版。K3s被打包成一個單獨(dú)的二進(jìn)制文件，對于操作系統(tǒng)的依賴性微乎其微，這使得它非常易于運(yùn)維和使用。K3s 使用 sqlite3 而非 etcd 作為默認(rèn)的存儲后端。由于所有相關(guān)的組件都運(yùn)行在同一個進(jìn)程里，這使得 K3s 的內(nèi)存占用非常低。通過剝離不相關(guān)的第三方存儲驅(qū)動和云提供商，K3s 的二進(jìn)制文件得以控制得非常小。在資源受限的環(huán)境中，K3s 是一個值得考慮的非常不錯的選擇。
Pulumi
評估
我們已經(jīng)看到人們對Pulumi的興趣正在緩慢且穩(wěn)步地上升。雖然Terraform 在基礎(chǔ)設(shè)施編程世界中地位穩(wěn)固，但Pulumi卻填補(bǔ)了其中的一個空白。盡管 Terraform 是一個久經(jīng)考驗(yàn)的常備選項(xiàng)，但其聲明式編程特質(zhì)，深受抽象機(jī)制不足和可測試性有限的困擾。如果基礎(chǔ)設(shè)施完全是靜態(tài)的，那么 Terraform 就夠用了。但是動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施但定義，要求使用真正的編程語言。Pulumi 允許以 TypeScript/ JavaScript、Python和Go語言(無需標(biāo)記語言或模板)編寫配置信息，這使其脫穎而出。Pulumi 專注于原生云架構(gòu)，包括容器、無服務(wù)器函數(shù)和數(shù)據(jù)服務(wù)，并為Kubernetes 提供了良好的支持。最近，AWS CDK 的推出對其形成了挑戰(zhàn)，但 Pulumi 仍然是該領(lǐng)域唯一的能獨(dú)立于任何云平臺廠商的工具。我們期望將來人們能更廣泛地采用 Pulumi，并期待出現(xiàn)能對其提供支持的可行的工具和知識生態(tài)系統(tǒng)。
Trivy
采納
用來創(chuàng)建和部署容器的流水線，應(yīng)該包含容器安全掃描這個步驟。我們的團(tuán)隊(duì)尤其喜歡Trivy——一個針對容器的漏洞掃描器。在這個領(lǐng)域的工具中，我們嘗試過 Clair 和 Anchore Engine。跟 Clair 不一樣，Trivy 不止會檢查容器，而且會檢查代碼庫中的依賴。同時，由于它是一個獨(dú)立的二進(jìn)制包，所以更容易在本地設(shè)置和運(yùn)行。Trivy 的其他好處還有，它是開源軟件，并支持 distroless containers 容器。
MLflow
試驗(yàn)
MLflow 是一款用于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)跟蹤和生命周期管理的開源工具。開發(fā)和持續(xù)進(jìn)化一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的工作流包括，一系列實(shí)驗(yàn)(一些運(yùn)行的集合)，跟蹤這些實(shí)驗(yàn)的效果(一些指標(biāo)的集合)，以及跟蹤和調(diào)整模型(項(xiàng)目)。MLflow可以通過支持已有的開源標(biāo)準(zhǔn)，以及與這個生態(tài)中許多其他工具的良好集成，來友好地輔助這個工作流。在 AWS 和 Azure 中，MLflow 作為云上 Databricks 的受管服務(wù)，正在加速成熟，我們已經(jīng)在我們的項(xiàng)目中成功使用過它。我們還發(fā)現(xiàn) MLflow 是一個模型管理，以及跟蹤和支持基于 UI 和 API 交互模型的很棒的工具。唯一的擔(dān)憂在于，MLflow 作為單一平臺，一直在嘗試交付太多的混淆關(guān)注點(diǎn)，比如模型服務(wù)和打分。
Jscodeshift
試驗(yàn)
維護(hù)大規(guī)模的 JavaScript 代碼庫從來不是一件容易的事情，而遷移重大的變更更是極具挑戰(zhàn)。在簡單的場景中，帶有重構(gòu)能力的 IDE 也許能幫得上忙。但是，如果代碼庫依賴廣泛，每次想要做出重大的變更時，你都不得不遍歷客戶端代碼庫，才能做出合適的更新。這需要人工的監(jiān)管并手工完成。jscodeshift，一個可以重構(gòu) JavaScript 和 TypeScript 的工具，能幫助減輕這種痛苦。它能把你的代碼分析成抽象語法樹(AST)，并提供 API 通過不同的變換(也就是在既有的組件上添加、重命名以及刪除屬性)操作這棵樹，然后把這棵樹導(dǎo)出成最終源代碼。jscodeshift還附帶一個簡單的單元測試程序，它能用測試驅(qū)動開發(fā)的方法編寫遷移 codemods。我們還發(fā)現(xiàn) jscodeshift 對于維護(hù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)尤其有效。
Katran
評估
Katran 是一款高性能的 layer 4 負(fù)載均衡器。它并不適合所有人，但如果你需要 layer 7負(fù)載均衡器(比如 HAProxy 或者 NGINX)的替代品，或者你想要伸縮負(fù)載均衡器到兩臺及更多的服務(wù)器上，那我們推薦你評估一下Katran。相對于 L7 負(fù)載均衡器上的循環(huán) DNS 技術(shù)，或者網(wǎng)絡(luò)工程師通常用于解決類似挑戰(zhàn)的 IPVS 內(nèi)核模型，我們把 Katran 看作一個更靈活和有效的選擇。
Redux
試驗(yàn)
Redux 已被移回試驗(yàn)環(huán)，因?yàn)槲覀儾辉賹⑵湟暈?React 應(yīng)用程序默認(rèn)的狀態(tài)管理方式。經(jīng)驗(yàn)表明，在許多情況下 Redux 框架仍然具有一定的價值。但是與其他方法相比，Redux會導(dǎo)致代碼冗長難讀。而引入 Redux Sagas 通常更會加劇這個問題。相對的，React 最新版本中的功能已經(jīng)可以有效地管理狀態(tài)，而無需引入其他框架。但需要著重強(qiáng)調(diào)的是，當(dāng)簡單的狀態(tài)管理解決方案開始變得復(fù)雜時，仍然可以考慮使用 Redux，或者是 Facebook 最近發(fā)布的 Recoil。
Babylon.js
評估
在幾年前我們寫到超越游戲的VR時，我們沒有預(yù)見到 VR 解決方案會以多快以及多深的程度進(jìn)入到除了視頻游戲之外的領(lǐng)域。事后看來，我們當(dāng)然看到了一些興趣和采納的增長，但人們對它的理解卻比我們預(yù)期的要慢得多。原因之一可能是工具。Unity 和 Unreal 是兩個用于開發(fā) VR 應(yīng)用的成熟又強(qiáng)大的引擎。我們還特別提到 Godot。然而，這些引擎跟大多數(shù) web 和企業(yè)團(tuán)隊(duì)熟悉的那些工具很不同。隨著我們繼續(xù)探索，我們意識到基于 web 的 VR 方案已經(jīng)取得巨大進(jìn)展，其中對Babylon.js我們有相當(dāng)積極的經(jīng)驗(yàn)。Babylon.js 是用 TypeScript 編寫并在瀏覽器中渲染出它的應(yīng)用，這為許多開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供了熟悉的開發(fā)體驗(yàn)。此外，Babylon.js 也是開源軟件，成熟而且資金充足，這讓它足具吸引力。
XState
試驗(yàn)
在之前的雷達(dá)中，我們曾經(jīng)提及多個狀態(tài)管理的類庫，但XState在其中顯得與眾不同。它是個簡單的 JavaScript 和 TypeScript 框架，可以創(chuàng)建有限狀態(tài)機(jī)并可視化為狀態(tài)圖。它可以跟最流行的響應(yīng)式 JavaScript 框架(Vue.js，Ember.js，React.js 以及 RxJS)集成，并基于 W3C 標(biāo)準(zhǔn)來創(chuàng)建有限狀態(tài)機(jī)。另外一個值得留意的特性是它可以序列化狀態(tài)機(jī)的定義。在其他的上下文中(尤其在編寫游戲邏輯時)創(chuàng)建有限狀態(tài)機(jī)時，我們發(fā)現(xiàn)一件很有幫助的事情，是 XState 對狀態(tài)以及可能的轉(zhuǎn)換的可視化能力，通過它的 visualizer 實(shí)現(xiàn)起來是如此容易。
Streamlit
評估
Streamlit 是 Python 編寫的開源應(yīng)用框架，數(shù)據(jù)科學(xué)家用其來構(gòu)建好看的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用。Streamlit專注于快速原型設(shè)計(jì)，并且支持各種不同的可視化庫(包括 Plotly和Bokeh)，因此在Dash等競品中脫穎而出。對于需要在實(shí)驗(yàn)周期中快速展示的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，Streamlit 是一個可靠的選擇。我們在一些項(xiàng)目中使用它，并且只需要花費(fèi)很少的工作量就能把多個交互式可視化放在一起。
以上是我們在最新一卷技術(shù)雷達(dá)中隨機(jī)摘取的幾個Blip
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