तकनीकी उद्योग के मैक्रो ट्रेंड्स 2024.10 by Thoughtworks

AI का बढ़ता प्रभाव

• AI, खासकर GenAI, आजकल की तकनीकी चर्चाओं में बड़ी भूमिका निभा रहा है और एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन चुका है
  • AI और GenAI software delivery ecosystem के हर चरण को प्रभावित कर रहे हैं
• coding assistants सबसे ज़्यादा ध्यान आकर्षित कर रहे हैं और आम तौर पर सबसे परिपक्व चरण में हैं
  • इन tools की बढ़ती उपयोगिता के कारण software delivery के तरीकों का फिर से मूल्यांकन किया जा रहा है, ताकि software quality का समर्थन करने वाली engineering rigor को बनाए रखते हुए या बेहतर बनाते हुए AI के फायदों का लाभ उठाया जा सके
  • इस क्षेत्र में लगातार innovation की उम्मीद है, चाहे वह GitHub Copilot और Cursor जैसे व्यक्तिगत tools हों या Haiven जैसे team-centered tools
  • AI का उपयोग करने वाले, AI applications बनाने में मदद करने वाले, या दोनों तरह के tools में विस्फोटक वृद्धि हो रही है
• इन tools को अपनाने की रफ्तार पहले के Javascript tools की गति और संख्या से भी आगे निकल गई है
• on-device LLMs या small language models (SLM) बढ़ रहे हैं, जो इस रुझान को दिखाता है कि inference server से web और edge devices की ओर जा रहा है
  • बाद वाला रुझान privacy के लिए सकारात्मक है

AI की सीमाओं और जोखिमों के प्रति बढ़ती जागरूकता

• खासकर जब GenAI tools शामिल हों, तो यह समझ बढ़ रही है कि human in the loop होना महत्वपूर्ण है
  • इन tools का उपयोग करते समय hallucinations या साधारण गलतियों को नियंत्रित करना अभी भी कठिन है
  • कुछ लोग सुझाव दे रहे हैं कि फिलहाल इसे "AI in the loop" कहा जाए, क्योंकि कुछ applications में इंसान के पास नियंत्रण होना चाहिए
  • हालांकि, chemistry और physics के Nobel prizes AI में योगदान और AI द्वारा संभव हुई उपलब्धियों के लिए दिए जाने से तस्वीर पूरी तरह निराशाजनक नहीं है
• जहां technology में patterns होते हैं, वहां anti-patterns भी होते हैं, और AI निश्चित रूप से उन्हें भी इकट्ठा कर रहा है
  • प्रमुख उदाहरणों में "LLM के साथ pairing, जो वास्तविक pairing के कई फायदे नहीं देती" और "code review के लिए LLM का उपयोग, जो style consistency को समझा नहीं पाता और codebase की समझ के प्रसार को कठिन बनाता है" शामिल हैं
  • ये tools निश्चित रूप से बेहतर हो रहे हैं, लेकिन अभी driver seat पर बैठने या code की quality और suitability के बारे में स्वायत्त निर्णय लेने के लिए तैयार नहीं हैं
• अंत में GenAI के रोमांचक वादों के खिलाफ प्रतिक्रिया भी बढ़ रही है
  • financial analysts इस बात पर सवाल उठा रहे हैं कि मौजूदा AI और GenAI ventures में डाला जा रहा सारा पैसा, जिसमें foundation models को शक्ति देने वाली गतिविधियां भी शामिल हैं, वास्तव में कितना return on investment दे पाएगा
  • हर technology एक hype phase से गुजरती है और GenAI भी इसका अपवाद नहीं है
  • AI ने आम तौर पर अतीत में कई बार AI winter देखे हैं, लेकिन इस समय disillusionment का स्तर इतना गंभीर नहीं दिखता
  • फिर भी, ऊपर चर्चा किए गए anti-patterns की तरह, एक दुर्भाग्यपूर्ण प्रवृत्ति बनी हुई है कि कोई चमकदार नई चीज़ हमारी हर चाहत पूरी कर सकती है
  • हम अब भी यह सीख रहे हैं कि अपने कई standard business processes की फिर से कल्पना करने की कितनी संभावना है
• हालांकि, यह संभावना कम लगती है कि AI फिर से पृष्ठभूमि में चला जाएगा

Rust और WebAssembly का उभार तथा Postgres की स्थिरता

• AI के अलावा भी technology की दुनिया में बहुत कुछ हो रहा है
• Rust language के उपयोग और tooling development में बड़ी वृद्धि हो रही है
  • कई tools को Rust में फिर से लिखा जा रहा है, और यह अक्सर Python ecosystem में देखा जा रहा है
  • Rust की memory safety विशेषताओं के कारण इसे अधिक अपनाया जा रहा है
  • कुछ उदाहरण हैं Iggy, Ruff, uv, Zed
  • और निश्चित ही, जैसा कि पहले देखी गई कई technologies के साथ हुआ, इन Rust tools के साहित्य में "blazingly fast" वाक्यांश बहुत प्रमुखता से दिखाई देता है
• WebAssembly(WASM), और व्यापक रूप से browser में सब कुछ चलाने का विचार, चर्चा का एक प्रमुख विषय रहा
  • WebAssembly standard को browsers और उनके platforms पर लगभग सार्वभौमिक रूप से अपनाया जा चुका है
  • लेकिन हमने server पर WASM के उपयोग के बारे में कई Blips भी प्रस्तुत होते देखे
    • (Blip software development में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने वाली technology या technique को दर्शाता है)
  • WASM स्वयं अभी Radar में नहीं है, लेकिन PGLite और Flutter for Web सहित कई Blips में WASM का उपयोग हो रहा है
  • और निश्चित ही AI भी यहां मौजूद है, browser पर LLM के लिए भी एक Blip है
• database के दृष्टिकोण से, यह देखा गया कि Postgres database कितनी व्यापक रूप से फैला हुआ है
  • similarity search, analytics workloads, database के कुछ हिस्सों के synchronization आदि के लिए कई तरह के Postgres extensions उपलब्ध हैं
  • यह कोई नई घटना नहीं है, लेकिन इस Radar बैठक में Postgres विशेष रूप से बहुत व्यापक था
  • हमने DuckDB, Iceberg, Parquet जैसे data lakes के लिए मजबूत नए open source competitors भी देखे
  • relational databases बहुत लंबे समय से मौजूद हैं, लेकिन यहां भी innovation जारी है

तकनीकी governance का सतत महत्व

• चर्चा केवल AI से जुड़ी बातों तक सीमित नहीं थी, बल्कि विभिन्न technology governance approaches पर भी हुई
  • AI अपने साथ विशिष्ट governance challenges लाता है
• Build Your Own Radar(BYOR) जैसे governance approaches लगातार organizations को value दे रहे हैं
  • अक्सर ऐसा होता है कि organization के लिए Radar artifact एक मूल्यवान output होता है, लेकिन उसे बनाने वाली alignment process उससे भी अधिक मूल्यवान होती है
  • governance की एक बड़ी समस्या यह है कि कई बार कुछ मानकों के पीछे का rationale delivery teams अच्छी तरह समझ नहीं पातीं
  • एक सही BYOR exercise teams को यह समझने में मदद करती है कि उन्हें किसी विशेष तरीके से क्यों नियंत्रित किया जा रहा है
• governance में documentation भी चाहिए, और अच्छी quality वाला, उपयोग में आसान और up-to-date documentation अभी भी एक चुनौती है
  • Unblocked जैसे tools इन सभी समस्याओं का समाधान नहीं करते, लेकिन वे Jira tickets और wiki pages जैसे अन्य sources से अतिरिक्त context को सवालों के साथ जोड़कर मदद करते हैं
  • GenAI documentation को wrap करने और documentation से जुड़े queries के उत्तर देने में उपयोगी साबित हो रहा है
  • जैसे-जैसे ये tools परिपक्व होंगे, कम से कम documentation में information retrieval के मामले में कुछ प्रगति दिख सकती है

infrastructure as code का विकास

• जैसा कि पिछले Macro Trends edition में उल्लेख किया गया था, infrastructure as code (IaC) लगातार विकसित हो रहा है
• हमने infrastructure from code (IfC) से जुड़े और अधिक संकेत भी देखे हैं, जो System Initiative जैसे tools में लागू हैं और जो हाल ही में GA में पहुंचे हैं
• code और ownership के नज़रिए से application और infrastructure के बीच की सीमाएं धुंधली होती जा रही हैं
• खासकर microservice architecture में या evolutionary architecture का उपयोग करते समय, infrastructure की complexity को manage करना और यह जानना महत्वपूर्ण है कि वास्तव में क्या चल रहा है

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इसे कल पोस्ट किए गए Thoughtworks Technology Radar, Volume 31 के साथ जोड़कर देखें