Sem as ferramentas e tecnologias certas, transformar código em um produto útil seria uma tarefa inviável. Os stacks tecnológicos de Engenharia de Software são coleções de diferentes tecnologias que trabalham juntas para algum propósito, geralmente como uma base para sistemas, como sites, aplicativos móveis e software de desktop autônomo.

O LAMP, por exemplo, é uma tech stack que combina quatro softwares de código aberto e significa Linux (um sistema operacional), Apache (software de servidor web), MySQL (sistema de banco de dados) e PHP (linguagem de programação).

Infographic showing how a Tech Stack is built. User, Front-End (UX/design), Mobile/Web interface, Server aplication, Database, Cloud provider, CI/CD.O que é uma tech stack? Fonte: Stack overflow

As tech stacks de Engenharia de Software requerem ferramentas de gerenciamento projetadas para facilitar o trabalho de engenharia: desde o design e programação do sistema ou aplicativo até os testes, implantação e manutenção.

Boas ferramentas e tecnologias são entradas para o desempenho da equipe, pois facilitam a medição, relatórios e gerenciamento de processos em nível individual ou coletivo. Quando falamos em tech stack, falamos de um ecossistema de dados que reúne ferramentas, estruturas e bibliotecas usadas para construir e executar aplicativos.

A linguagem de programação, o repositório de código (por exemplo, GitHub,GitLab,BitBucket, etc.) ou até mesmo o uso de uma ferramenta de implantação automatizada de código, como oCircleCI, ou ferramentas de monitoramento (Google Analytics) podem influenciar o desempenho do seu trabalho. Então, como escolher as ferramentas e tecnologias certas com base no desempenho?

Como tech stacks influenciam o desempenho na engenharia de software?

Dependendo da tech stack que você escolher, o desempenho do desenvolvimento de software pode ser melhor. É crucial escolher uma tech stack com tecnologias que tenham integrações suaves e uma grande comunidade de código aberto, para que sua equipe de desenvolvimento possa aproveitar o conhecimento de outras pessoas ao escrever os códigos.

Por exemplo, se um aplicativo de desktop ou mobile depende de um banco de dados local, o número de transações de entrada e saída nesse banco de dados provavelmente não terá um impacto apreciável no desempenho do sistema.

No entanto, se você colocar esse banco de dados em uma rede local ou na nuvem, os desenvolvedores precisarão ter muito mais cuidado para minimizar o número de chamadas ao banco de dados, ou o desempenho do sistema poderá ser ruim.

Portanto, ao procurar desenvolver um aplicativo personalizado, seja ele um aplicativo de desktop, um aplicativo da web ou um app mobile, uma das primeiras perguntas que a equipe de desenvolvimento deve fazer é como a tech stack antecipada funciona.

Uma vez que a tech stack sugere os pontos fortes e fracos gerais da aplicação, engenheiros e desenvolvedores podem conhecer antecipadamente todos os atributos e limitações das ferramentas e tecnologias usadas no desenvolvimento do produto. Fica mais fácil e rápido tomar uma decisão.

Outro grande uso para a tech stack é usá-la como base para contratar novos programadores. Uma vez que você sabe antecipadamente quais ferramentas e tecnologias serão usadas durante o desenvolvimento do produto, você vai contratar devs que conheçam e tenham experiência nessas tecnologias.

Confira alguns dos impactos de tech stack no desempenho da engenharia de software:

Acelera a etapa de programação: em sistemas como sites, especialmente quando envolve pesquisas em bancos de dados, a velocidade é crucial, portanto, todos os componentes das pilhas de hardware e software devem funcionar juntos para otimizar o desempenho de velocidade. Alguns componentes de armazenamento em disco, por exemplo, podem ser mais eficientes na gravação de dados do que na leitura, o que não seria benéfico para esse tipo de aplicação de site.

Maior throughput: algumas aplicações podem precisar realizar cálculos complexos. Isso pode exigir uma tech stack otimizada para processamento paralelo.

Aumenta a escalabilidade: algumas tech stacks se prestam mais facilmente a se expandir para atender às crescentes demandas (como o número de usuários simultâneos) adicionando discos rígidos ou servidores, por exemplo.

Então você pode estar se perguntando…

Quais são as tecnologias disponíveis e como escolher uma tech stack: Armazenamento, Desenvolvimento / Programação, Implantação, Monitoramento e Análise, Documentação

Disponibilidade significa a probabilidade de que um sistema esteja operacional em um determinado momento, por exemplo, a quantidade de tempo que um dispositivo está realmente operando como a porcentagem do tempo total em que deveria estar operando.

Portanto, construir sua tech stack em camadas, prestando sempre atenção a:

Escalabilidade: construir um MVP (Produto Mínimo Viável) que equilibra o crescimento exponencial e um produto de programação confiável (ou realista). A recomendação é sempre preferir tecnologias e linguagens mais maduras.

Confiabilidade da comunidade de código aberto: para que sua equipe possa contar com um pool de bilhões de horas do tempo das pessoas e contribuições de especialistas em cada domínio.

Finalidade da aplicação: a tech stack deve considerar a linguagem, ferramentas e tecnologias apropriadas para corresponder ao que o usuário deseja, por isso é importante que sua equipe reúna desenvolvedores com habilidades relevantes.

Análise do produto: as plataformas de análise são projetadas para unir fontes de dados em toda a pilha e fornecer rastreamento granular do usuário. Isso permite que os desenvolvedores identifiquem problemas que os usuários enfrentam em seu aplicativo, depurem e corrijam os erros.

Orçamento: quanto custarão as tecnologias e ferramentas? É muito importante conhecer a viabilidade de uma tech stack antes de construí-la.

É uma boa ideia dar uma olhada no mercado para entender quais ferramentas e tecnologias trazem os benefícios mais possíveis. Uma lista das tecnologias mais populares de desenvolvimento de software da Pluralsight inclui:

  • Java
  • Javascript
  • HTML
  • C
  • Git
  • C++
  • Python
  • CSS
  • Blockchain
  • SQL

Além dessas, aqui está outra lista resumida de categorias populares ao considerar sua tech stack:

  • Sistemas operacionais populares: Linux, iOS, Android Servidores e balanceamento de carga: AWS, Google Cloud, Azure, Apache, Nginx, Cloudflare, Fastly
  • Armazenamento e consulta de dados: MySQL, Azure SQL Synapse Analytics, MongoDB, Redshift, PostgresSQL, Snowflake, Splunk, Talend, Fivetran Estruturas de backend: Ruby on Rails, Django, Laravel, Spring, .NET
  • Estruturas e ferramentas de frontend: AngularJS, React, Bootstrap, jQuery, Emberjs, Backbonejs
  • Plataformas de API populares: Segment, Google Apigee, Mulesoft, Tealium, Zapier
  • Ferramentas de monitoramento e desempenho: New Relic, AppDynamics, Dynatrace, Datadog
  • Soluções de inteligência de negócios: Microsoft Power BI, SAP BusinessObjects, Tableau, Looker, Qlik
  • Análises de comportamento e de produto: Heap, Google Analytics, Amplitude, Mixpanel, Countly

Chame os engenheiros de desempenho: Razões pelas quais você deve ter especialistas ajudando você a escolher e implementar sua tech stack

Você conhece a expressão: “errar rápido, aprender mais rápido”? Na verdade, é mais para “errar, mas cuidado com o que isso vai custar”.

Não é segredo que o custo do desenvolvimento de software sempre foi importante e influenciou a forma como criamos coisas em uma empresa de tecnologia, certo?

Portanto, conduzir uma atividade eficaz de engenharia de desempenho otimizando o uso dos recursos existentes para garantir economias a longo prazo deve ser nosso objetivo desde o início. E qual é a maneira mais garantida de cometer menos erros ou chegar o mais perto possível de não cometer erros?

Sim, contratando indivíduos altamente qualificados que possam entender rapidamente a arquitetura do aplicativo, a tech stack, a topologia de implantação e possíveis problemas e desafios na implementação.

Fazendo isso, você garante:

  • Velocidade para analisar o problema e fornecer entradas válidas para várias equipes para uma resolução mais rápida
  • Definição de SLA’s corretos, tendo uma visão sobre o possível uso do aplicativo para ajudar o engenheiro a arquitetar o teste com cenários e condições comerciais corretos
  • Fornecimento de padrões de uso atuais e necessidades futuras de escalabilidade para realizar os testes de benchmark certos e o planejamento de capacidade.
  • Lida com complexidades mais facilmente, uma vez que os profissionais tendem a aplicar os métodos corretos para o desenvolvimento e implantação, como otimização de imagens, minificação de JavaScript e CSS, compactação e armazenamento em cache, reduzindo gargalos de desempenho

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