Im zehnten Jahr seines Bestehens beleuchtet der Report unter anderem die zunehmende Reife der Techniken und Tools, die das Potenzial von großen Mengen an Analysedaten sowie Machine Learning erschließen. Von besonderem Interesse ist das Aufkommen von Data Mesh als eine vielversprechende Architektur für Microservices. Darüber hinaus finden Softwaretechniken wie Versionskontrolle, automatisiertes Testen und Deployment Pipelines nun auch im Ökosystem des maschinellen Lernens Anwendung.

„Daten sind eine kritische Komponente für moderne Enterprise-Systeme und Machine Learning gewinnt zunehmend an Bedeutung als Tool, das Mehrwert für Unternehmen erschließt", sagt Dr. Rebecca Parsons, Chief Technology Officer bei ThoughtWorks. „Es ist erfreulich zu sehen, dass die Branche genauer darüber nachdenkt, wie Daten in modernen Systemen funktionieren sollten, und Software-Engineering-Techniken anwendet, um diese Systeme wiederholt und zuverlässig in den Produktivbetrieb zu bringen.“

Folgende Themen stehen im aktuellen Technology Radar im Fokus:

• Datenperspektiven erweitern sich: Ein Thema, das sich in den Einträgen dieser Radar-Ausgabe wiederfindet, ist die Reife im Bereich der Datenverarbeitung, insbesondere Techniken und Tools rund um Analysedaten und Machine Learning. Beispielsweise gibt es viele kontinuierliche Innovationen im Bereich des Natural Language Processing (NLP). Positiv zu bewerten ist auch die zunehmende Reife von Tool-Suites für Machine Learning, die bewährte Software-Entwicklungsmethoden mit Tools kombinieren, die iteratives Arbeiten unterstützen. Schließlich sieht ThoughtWorks für verteilte Architekturen, wie zum Beispiel Microservices, großes Interesse an der Data-Mesh-Architektur als eine Möglichkeit, Daten in verteilten Systemen effektiv bereitzustellen und zu nutzen.
   
• X ist auch Software: In den klassischen Anwendungsbereichen der agilen Softwareentwicklung haben sich über Jahre hinweg Praktiken bewährt, die in vielen anderen Bereichen zwar ebenfalls wertvoll sind, aber dort weiterhin viel zu wenig genutzt werden. Automatisierung, Continuous Integration und Tests sind auch für Infrastruktur-Konfiguration und Machine Learning Pipelines anwendbar, auch wenn mehr Komplexität und weniger existierende Tools dort verständlicherweise die Einführung hemmen. Im Radar werden u.a. zum wiederholten Mal „Infrastructure as Code“ und „Pipelines as Code“ empfohlen. Auch wenn diese Ratschläge nicht mehr neu sind, sieht ThoughtWorks weiterhin nur langsame Fortschritte in der Anwendung.
   
• Kubernetes & Co. – eine kambrische Explosion: Während Kubernetes seine Marktdominanz weiter ausbaut, wächst gleichzeitig die unterstützende Tool-Landschaft. Einige Beispiele: Lens und k9s vereinfachen das Cluster-Management, kind unterstützt bei lokalen Tests und gloo bietet ein alternatives API-Gateway. Diese Tools zeigen, dass Kubernetes sich bestens eignet als Basis für ein lebhaftes Ökosystem – es bietet wichtige Kernfunktionalitäten, allerdings auf einem relativ niedrigen Abstraktionslevel. Das Vakuum darüber füllt sich gerade mehr und mehr, aber ThoughtWorks erwartet mit steigender Reife die Entwicklung neuer Abstraktionen, die die Vorteile von Kubernetes bieten, aber gleichzeitig die aktuell verwirrende Vielfalt an Optionen verringern.

„Der Tech-Radar destilliert die Erfahrungen der ThoughtWorks-ExpertInnen und bringt sie in eine leicht verdauliche Form. Somit kann ich eine Handvoll Technologien auswählen, die für mich relevant sind, damit Redgate sich intensiv damit beschäftigen kann – ohne Zeit auf bereits veraltete Technologien zu verschwenden", sagt Jeff Foster, Head of Product Engineering bei der Softwarefirma Redgate.

Der Report nutzt einen visuellen Ansatz, um die Einträge in vier Gruppen einzuteilen: Techniken, Plattformen, Tools sowie Programmiersprachen und Frameworks. Innerhalb dieser Gruppen wird jeder Eintrag mit einer Empfehlung versehen: „Assess“ für Technologien, die eine Evaluation wert sind; „Trial“ für Technologien, die einsatzbereit sind und die ThoughtWorks bereits in Produktion gesehen hat; „Adopt“ für ausgereifte Technologien; und „Hold“ für Technologien, von deren Verwendung zum aktuellen Zeitpunkt abgeraten wird.

Zum ersten Mal in der Geschichte des Technology Radar wurde dieser in einem virtuellen Meeting mit 20 Personen aus 10 verschiedenen Zeitzonen erstellt. Die Menge an Themen und die erforderliche Diskussionsqualität benötigten daher ein erstklassiges Remote-Setup und Moderation. Die AutorInnen vertiefen dieses Thema in einem Podcast und einem Webinar über technische Strategien in einer Krise.

Unter ThoughtWorks.com/radar findet sich eine interaktive Version des Technology Radar. Eine PDF-Version steht zum Download bereit. Der ThoughtWorks Technology Radar feiert 2020 sein 10-jähriges Bestehen. Weitere Informationen darüber, wie er die sich schnell verändernde Technologielandschaft in den letzten zehn Jahren abgebildet hat, finden sich unter https://www.thoughtworks.com/radar/10-years-of-radar