La TI empresarial ha sido durante mucho tiempo un pantano de opciones de infraestructura a menudo contradictorias, y podría decirse que los avances recientes han empeorado las cosas. La nube, por ejemplo, prometió mejorar todo, pero más de 10 años de inversiones nativas de la nube han complicado las cosas al crear una maraña de microservicios, API y otras “mejores prácticas nativas de la nube”. Para aquellos que esperan que la IA pueda resolver todo esto de alguna manera, bueno, tengo malas noticias para ustedes: ninguna persona de TI en su sano juicio conectará ChatGPT a los sistemas CRM o ERP, debido a la falta de gobernanza.
A pesar de la complejidad, y a pesar de un entorno macroeconómico algo desafiante, «no se puede optar por no crear un gran software», como declara Matt DeBergalis, CTO y cofundador de Apollo GraphQL en una entrevista. Quedarse quieto mientras juegas con diales y perillas obsoletos o demasiado complicados en tu infraestructura simplemente no funcionará.
No os preocupéis: os traigo esperanza. Se llama supergraph y se basa en una tecnología que los desarrolladores probablemente ya conocen y aman llamada GraphQL. Yo diría que GraphQL debería ser una prioridad incluso para aquellos que se sienten más cómodos con mocasines Armani que con camisetas de Linux, precisamente porque puede hacer que los desarrolladores que usan camisetas sean mucho más productivos.
No hay nada nuevo
En TI empresarial, prácticamente nadie puede darse el lujo de crear una aplicación denominada “greenfield”. Como El analista de RedMonk, James Governor, pone «Mientras llega nueva tecnología, debe coexistir y aprovechar las habilidades y las tecnologías existentes y aprovecharlas». Es por eso que Cobol coexiste con Java y coexiste con Rust. O por qué una empresa podría estar «completamente involucrada» en AWS pero aún así ejecutar una gran cantidad de Azure (sin mencionar HP-UX, Windows NT, etc., etc.). Hay muy poca resta en TI empresarial; casi siempre es una cuestión de suma.
Ingrese a GraphQL.
GraphQL es un lenguaje de consulta flexible para API que permite a los desarrolladores unir servicios dispares. Antes, los desarrolladores dedicaban más de dos tercios de su tiempo a escribir código API frágil para conectar todos estos servicios. No es bueno. GraphQL hace que esas conexiones a servicios sean mucho más flexibles. Sin embargo, incluso este enfoque se queda corto.
Las cosas mejoran cuando introducimos un supergrafo: una red unificada o capa de composición que brinda a las empresas una vista de plataforma de sus microservicios, fuentes de datos internas y externas, etc. En una entrevista, DeBergalis describe este supergrafo como «una capa API componible que actúa como una plataforma.» Los chicos geniales de TI como Netflix han sido usando estos supergrafos durante años, descubriendo importantes beneficios en el proceso. Como lo explica el blog de tecnología de Netflix, el supergrafo «resuelve muchos de los desafíos de consistencia y velocidad de desarrollo con compensaciones mínimas en dimensiones como escalabilidad y operatividad».
Pero ya no se trata sólo de los chicos geniales. Según Apollo GraphQL, patrocinador principal de GraphQL, la mitad de las empresas Fortune 100 utilizan GraphQL. Las razones son claras, como lo dice DeBergalis en una entrevista: «Graph no es sólo lo ‘correcto’ técnicamente para el desarrollo de aplicaciones, sino también una obligación estratégica para la empresa», porque hasta ahora, los desarrolladores tenían que «escribir a mano un de innumerables backends para frontends o API de experiencia «. Cambiar a una capa API «supergraph» componible ayuda a los desarrolladores a hacer que la infraestructura empresarial funcione para ellos, no en su contra.
Sí, incluso con infraestructura de IA, como modelos de lenguajes grandes (LLM).
Complicando las cosas con la IA
Como señala DeBergalis, los avances recientes en IA generativa (genAI) han provocado un enorme aumento de interés en las tecnologías de IA entre los ingenieros de software y los líderes empresariales por igual. Todo el mundo está pensando en cómo utilizar la IA, pero nadie cree que sea una buena idea conectar directamente los LLM a los sistemas empresariales. No tenemos buenas formas de erigir barreras para garantizar que el LLM no exponga inadvertidamente datos empresariales. Nadie ha resuelto todavía el problema de la inyección rápida., Por ejemplo. Hasta que lo hagamos, las empresas estarán, con razón, nerviosas sobre qué tan cerca permiten que los LLM accedan a sus datos más confidenciales.
Aunque un supergrafo federado no elimina los problemas con la inyección rápida, sí introduce mejoras. Con el motor de políticas y planificación de consultas de GraphQL, se convierte en una opción creíble para conectar los LLM con los datos y servicios que los usuarios necesitan para brindar la próxima generación de experiencias personalizadas. Algunas empresas ya están utilizando LLM para crear consultas para el gráfico, pero todavía son relativamente limitados. Y muchos desarrolladores están buscando formas de introducir consultas LLM en GraphQL (aquí tienes un buen ejemplo).
Todavía queda mucho por resolver aquí, pero vamos por buen camino. Afortunadamente, los desarrolladores (y sus ejecutivos que usan Armani) no necesitan eliminar y reemplazar su enfoque API existente por un supergrafo impulsado por GraphQL. De hecho, DeBergalis y Apollo GraphQL no están pidiendo a las empresas que se deshagan de sus décadas de inversiones en API. Todo lo contrario. Están tratando de hacer que estas inversiones valgan más. «En la práctica, GraphQL significa una capa que hace que esas API sean más valiosas», argumenta DeBergalis. «REST y GraphQL van muy bien juntos».
¿Entonces puedo tener mi infraestructura heredada de HP-UX y mis modelos Google Gemini o Amazon Bedrock, todos conectados de manera útil, con una gobernanza en constante mejora para garantizar la seguridad? Todas las respuestas parecen ser sí.
Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.