Plataformas
Adoptar
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23. GitLab CI/CD
GitLab CI/CD ha evolucionado hasta convertirse en un sistema completamente integrado en GitLab, cubriendo todo desde la integración y testeo de código hasta su despliegue y monitorización. Soporta complejos flujos de trabajo con funcionalidades como pipelines multi-etapa, caché, ejecución paralela y auto-escalado de ejecutores, adecuado para proyectos de gran escala y necesidades en pipelines complejas. Queremos destacar sus herramientas de seguridad y cumplimiento integradas (como análisis SAST y DAST), que lo hacen ideal para casos de uso con altos requisitos de cumplimiento. También se integra perfectamente con Kubernetes, dando soporte a flujos de trabajo nativos de la nube, y ofrece logging en tiempo real, reportes de tests y trazabilidad para una mejor observabilidad.
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24. Trino
Trino es un motor de consultas SQL distribuido y de código abierto diseñado para consultas analíticas interactivas sobre big data. Está optimizado para ejecutarse tanto en entornos locales como en la nube, y permite consultar los datos donde residen, incluyendo bases de datos relacionales y diversos almacenes propietarios a través de conectores. Trino también puede consultar datos almacenados en formatos Parquet y formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg. Sus capacidades integradas de federación de consultas permiten consultar datos de múltiples fuentes como si fueran una sola tabla lógica, lo que lo convierte en una excelente opción para cargas de trabajo analíticas que requieren agregar datos de diferentes orígenes. Trino es una parte clave de stacks populares como AWS Athena, Starburst y otras plataformas de datos protegidos. Nuestros equipos lo han utilizado con éxito en varios casos de uso, y cuando se trata de consultar conjuntos de datos de múltiples fuentes para análisis, Trino ha sido una opción confiable.
Probar
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25. ABsmartly
ABsmartly es una plataforma avanzada de pruebas A/B, diseñada para tomar decisiones rápidas y confiables. Su característica más destacada es el motor de Pruebas Secuenciales Grupales (GST), que acelera los resultados de las pruebas hasta un 80% comparado con herramientas tradicionales de pruebas A/B. La plataforma ofrece informes en tiempo real, segmentación profunda de datos e integración completa y fluida en todo el ecosistema tecnológico mediante un enfoque API-first, lo que permite realizar experimentos en web, aplicaciones móviles, microservicios y modelos de Machine Learning (ML).
ABsmartly solventa problemas clave en experimentación escalable y basada en datos al permitir una iteración más rápida y un desarrollo de productos más ágil. Su ejecución con latencia cero, capacidad de segmentación profunda y soporte para experimentos en múltiples plataformas la convierten en una herramienta valiosa para organizaciones que buscan expandir su cultura de experimentación y priorizar la innovación basada en datos. Al reducir significativamente los ciclos de prueba y automatizar el análisis de resultados, ABsmartly nos ayudó a optimizar características y experiencias de usuario de manera más eficiente que las plataformas de pruebas A/B tradicionales.
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26. Dapr
Dapr ha evolucionado significativamente desde la última vez que lo destacamos en nuestro Radar. Sus numerosas nuevas funcionalidades incluyen programación de tareas, actores virtuales, políticas de reintento más sofisticadas y componentes de observabilidad. Su catálogo de componentes sigue expandiéndose con nuevas capacidades como gestión de tareas, criptografía y mucho más. Nuestros equipos también destacan su creciente enfoque en configuraciones predeterminadas de seguridad, con soporte para mTLS e imágenes distroless. En general, hemos quedado satisfechos con Dapr y esperamos con interés su evolución futura.
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27. Grafana Alloy
Anteriormente conocido como Grafana Agent, Grafana Alloy es un colector de código abierto de OpenTelemetry. Alloy está diseñado para ser un colector de telemetría todo en uno para todos los datos de telemetría, incluyendo logs, métricas y trazas. Admite la recopilación de formatos de datos de telemetría comúnmente utilizados, como OpenTelemetry, Prometheus y Datadog. Con la reciente deprecación de Promtail, Alloy está emergiendo como la opción ideal para la recopilación de datos de telemetría, especialmente para logs, al usar la stack de observabilidad de Grafana.
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28. Grafana Loki
Grafana Loki es un sistema de agregación de logs multi-tenant, altamente disponible y escalable horizontalmente, inspirado en Prometheus. Loki solo indexa metadatos sobre tus logs como un conjunto de etiquetas para cada flujo de logs. Los datos de logs se almacenan en una solución de almacenamiento de bloques, como S3, GCS o Azure Blob Storage. El resultado que Loki promete es una reducción en la complejidad operativa y en los costos de almacenamiento en comparación con sus competidores. Como era de esperarse, se integra estrechamente con Grafana y Grafana Alloy, aunque se pueden usar otros mecanismos de recolección.
Loki 3.0 introdujo soporte nativo para OpenTelemetry, lo que hace que la ingesta y la integración con sistemas OpenTelemetry sea tan simple como configurar un endpoint. También ofrece características avanzadas de multi-tenant, como el aislamiento de tenants mediante shuffle-sharding, lo que evita que los tenants con comportamiento anómalo (por ejemplo, consultas pesadas o caídas) afecten a otros en un cluster. Si no has estado siguiendo los desarrollos en el ecosistema de Grafana, ahora es un buen momento para revisarlo, ya que está evolucionando rápidamente.
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29. Grafana Tempo
Grafana Tempo es un backend de rastreo distribuído a gran escala, compatible con estándares abiertos como OpenTelemetry, diseñado para ser eficiente en cuanto a costes. Se basa en el almacenamiento de objetos para retener las trazas a largo plazo, lo que permite buscarlas, generar métricas span-based, la correlación con logs y métricas. Por defecto, Tempo utiliza un formato de bloque columnar basado en Apache Parquet, lo que mejora el rendimiento de las consultas y permite a otras herramientas acceder a los datos de rastreo. Las consultas se ejecutan a través de TraceQL y Tempo CLI. También se puede configurar Grafana Alloy para recopilar y enviar trazas a Tempo. Nuestros equipos alojaron internamente Tempo en GKE, utilizando MinIO para el almacenamiento de objetos, recolectores de OpenTelemetry y Grafana para la visualización de las trazas.
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30. Railway
Heroku solía ser una excelente opción para muchos desarrolladores que querían lanzar y desplegar sus aplicaciones rápidamente. En los últimos años, también hemos visto el auge de plataformas de despliegue como Vercel, que son más modernas, ligeras y fáciles de usar, pero diseñadas para aplicaciones front-end. Una alternativa full-stack en este ámbito es Railway, una plataforma en la nube tipo PaaS que simplifica todo, desde el despliegue con GitHub/Docker hasta la monitorización en producción.
Railway es compatible con la mayoría de los frameworks de programación más utilizados, bases de datos y despliegue mediante contenedores. Como plataforma de alojamiento a largo plazo para una aplicación, es importante comparar los costes entre diferentes plataformas de forma detallada. Actualmente, nuestro equipo tiene una buena experiencia con el despliegue y la observabilidad en Railway. Su operación es fluida y se integra bien con las prácticas de despliegue continuo que promovemos.
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31. Unblocked
Unblocked es un asistente de IA para equipos listo para usar. Una vez integrado con repositorios de código, plataformas de documentación corporativa, herramientas de gestión de proyectos y herramientas de comunicación, Unblocked ayuda a responder preguntas complejas sobre conceptos técnicos y de negocio, diseño e implementación arquitectónica, así como procesos operativos. Esto es particularmente útil para navegar sistemas heredados (legacy) o muy grandes. Durante el uso de Unblocked, hemos observado que los equipos valoran el acceso rápido a la información contextual por encima de la generación de código e historias de usuario; para tales escenarios, especialmente los asistentes de programación, asistentes de ingeniería de software están mejor preparados.
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32. Weights & Biases
Weights & Biases ha seguido evolucionando, añadiendo más funcionalidades centradas en LLM desde su última aparición en el Radar. Están ampliando Traces e introduciendo Weave, una plataforma completa que va más allá del seguimiento de sistemas basados en agentes LLM. Weave te permite crear evaluaciones de sistemas, definir métricas personalizadas, usar los LLMs como jueces para tareas como hacer resúmenes y guardar conjuntos de datos que capturan diferentes comportamientos para su análisis. Esto ayuda a optimizar los componentes LLM y a hacer un seguimiento del rendimiento tanto a nivel local como global. La plataforma también facilita el desarrollo iterativo y la depuración efectiva de sistemas basados en agentes, donde los errores pueden ser difíciles de detectar. Además, permite la recopilación de la valiosa retroalimentación humana, que puede utilizarse posteriormente para reajustar los modelos.
Resistir
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50. Gestión de API híbridas con Tyk
Hemos observado múltiples equipos han tenido problemas con el gestor de API híbridas Tyk. Si bien la idea de contar con un plano de control gestionado y planos de datos autogestionados ofrece flexibilidad para la configuración de infraestructura compleja (cómo el multi-cloud y de nube híbrida), los equipos han experimentado incidentes en el plano de control que fueron descubiertos internamente en lugar de por Tyk, demostrando posibles brechas de observabilidad en los ambientes alojados en AWS de Tyk. Es más, el nivel de soporte ante incidentes parece ser lento; la comunicación mediante tickets y correos electrónicos no es lo ideal en estas situaciones. Los equipos también han reportado problemas con la madurez de la documentación de Tyk, considerándolo a menudo inadecuado para escenarios y problemas complejos. Además, otros productos del ecosistema de Tyk que también parecen inmaduros, por ejemplo se ha reportado que el portal para desarrolladores empresariales no es compatible con versiones anteriores y tiene capacidades de personalización limitadas. Especialmente en el caso de la configuración híbrida de Tyk, recomendamos proceder con cautela y continuaremos monitoreando su madurez.
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