En casi todas las áreas de desarrollo de software, la tecnología cambia continuamente. ¿Cómo te quedas de nuevas técnicas y herramientas de desarrollo? En muchos casos, la gente leer blogs o artículos acerca de las nuevas tecnologías y asumir sus decisiones o resultados son la última palabra. Sin embargo, todas las personas cometen errores, así que ¿por qué nos hacen que todo lo que leemos es cierto en todas las situaciones. Como con cualquier cosa, todo depende de su situación.
Así que, ¿cómo sabes si algo funciona en su entorno? Supongamos que está trabajando en un entorno de Java. ¿Qué marco MVC utilizas? Hay un montón de marcos para elegir, ¿cómo elegir? El beneficio de la lectura de un montón de blogs de desarrollo es que puede averiguar qué marcos generalmente no son bien aceptados. El problema es que todavía hay varios marcos populares como puntales, primavera y mucho más. Para encontrar el que trabaja para su entorno, debe experimentar. Pruebe cada uno de los marcos en un pequeño prototipo para determinar lo que funciona para su equipo.
La clave para la experimentación es recopilar datos. Si usted experimentar, pero usted no recopila datos, luego realmente sólo trabajando desde sus impresiones que pueda recordar. Un gran ejemplo de experimentación y recopilación de datos puede encontrarse en el libro de Tim Ferris el cuerpo de 4 horas. Tim sale de los límites de la investigación médica y científica típico a experimentar sobre sí mismo. Incluso dentro del libro, recomienda que pruebe con sus propias conclusiones para determinar lo que funciona bien para usted. Experimentación de tecnología debe ser realmente no es diferente. Piense en los blogs de desarrollo populares y cómo describen sus pruebas de marcos. ¿Usted siempre usaría el marco de la misma manera que se presentan en el blog de alguien? Probablemente no.
Si tenemos más este punto, en una tienda de desarrollo típico, soluciones de NoSQL no ha implementado o incluso probado aún. Esto es obviamente diferente que el actual entorno de inicio. Si inicia lectura blog puestos en cuanto a soluciones de NoSQL, encontrará diferentes casos de uso, resultados contradictorios y un host de confundir información. Incluso algunos blogs que han intentado comparar algunas soluciones de NoSQL, pero realmente depende de cómo se está utilizando y el blog realmente afirma:
Almacenes de datos de NoSQL normalmente están dirigidos a una zona específica de la acción y hacen sacrificios en otras áreas, a fin de hacer que una cosa así.
Dada esta información, es lo primero que hay que averiguar lo que es importante para su entorno. Si buscas un almacén de datos que se utilizará fuertemente para la búsqueda, que la elección sería probablemente ser muy diferente de un almacén de datos se utiliza mucho para escrituras. Más a menudo, usted tendrá una combinación de necesidades. Por lo tanto, necesita a la lista de los requisitos básicos para su almacén de datos, incluso con un peso de la importancia de ciertas características son si existe una disparidad de importancia.
Una vez que tenga los requisitos que debe reunir los datos. Por lo tanto, es la cantidad de tiempo para configurar e instalar el almacén de datos. Es el tiempo de desarrollo necesario para interactuar con el almacén de datos. Una métrica subjetiva que se debe realizar el seguimiento es la complejidad del código para interactuar con el almacén de datos. Luego están las métricas de rendimiento básico que necesita capturar. Único lo que debe hacer cuando el seguimiento de la ejecución de cualquier almacén de datos, incluyendo RDBMS tradicional, es el rendimiento de todas sus pruebas dos veces en una sola sesión. Lo que quiero decir es iniciar el almacén de datos, ejecutar las pruebas de rendimiento y, a continuación, ejecutar otra vez inmediatamente después de terminar. Esto le da dos mediciones de performance, uno es una prueba de rendimiento "frío", que proporciona datos de rendimiento para la manipulación de datos y consultas de nueva. La segunda es la prueba de rendimiento "caliente" que proporciona datos de rendimiento para las mismas pruebas, pero con lo automatizada de optimización y almacenamiento en caché que utiliza el almacén de datos. Debe también ejecutar estas pruebas en varias sesiones diferentes, tal vez alrededor de 10 años, a fin de poder calcular una razonable media y desviación estándar.
No recomiendo que hacer un análisis estadístico completo de los datos de rendimiento como simplemente está intentando garantizar que están recogiendo la solución adecuada para su entorno. Datos estadísticos puros no están la única medición seguir bien. Cuando se trabaja con nuevas herramientas de desarrollo, asegúrese de que varios miembros del equipo están involucrados en el desarrollo de los prototipos. Debe asegurarse de que los miembros del equipo incluyen diversas experiencias de desarrollo también. Realmente están intentando determinar qué tan bien todos los niveles pueden usar estas nuevas herramientas. En algunos casos, si el prototipo es "bastante pequeño", incluso puede cada desarrollador para crear su propio prototipo basado en un conjunto simple de requisitos. Esto le da usted había aislado experiencia frente al equipo trabajando juntos. Cada desarrollador tendrá sus propias opiniones con gustos diferentes y no le gusta. También puede obtener una buena sensación del equipo sobre cómo mantener el código será de cada miembro del equipo.
Como puede ver, hay muchas cosas importantes que hacer al elegir a las nuevas tecnologías. Tiene que experimentar con las tecnologías como un equipo. Es necesario recopilar datos para que algunas de sus decisiones no es totalmente subjetiva. Incluso si el equipo le gusta trabajar con una tecnología específica, los datos le dirá si tiene sentido para sus fines. Así, la próxima vez que desee utilizar una nueva tecnología, no acabo de leer algunos blogs, experimentar con ella para asegurarse de que va a realizar la elección y no un blogger aleatorio (como yo).
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