Patoarchitekci

“AI Radar od Thoughtworksa” - Szymon ironicznie nazywa Technology Radar Vol. 33, który zamienił się w zbierankę AI-owej drobnicy. “Tu jak wcześniej były jakieś większe tematy, to tu jest dużo mikro narzędzi” - fragmentacja ekosystemu AI w pełnej krasie. MCP podbija rynek (każdy vendor dodaje support), A2A umarł (“vendorzy będą się bronić rękami i nogami”), AI-accelerated shadow IT wraca jako antypattern, service mesh bez sidecarów pojawił się dwa lata za późno (“to powinno być w Adopcie już dawno temu”). CloudNativePG? “Naprawdę bardzo dobrze zrobione.” N8N? “Po co ja to robiłem? To mogłyby być trzy linijki kodu.” A Text-to-SQL? Łukasz stawia sprawę jasno: “Kluczem niestety jest to, że schematy baz danych relacyjnych noszą wiedzę plemienną” - i problemem nie jest GenAI, tylko klasyczne: kupa na wejściu, kupa na wyjściu. Plus DeepEval z “LLM as a judge” do testowania AI w CI/CD - wreszcie sposób na pilnowanie, czy model nie zwariował po cichu. Twój stack też wygląda jak zbieranka drobnicy? Przynajmniej teraz wiesz, że nie jesteś sam. 🎯     A teraz nie ma co się obijać! 👉 Wpadajcie na naszego Discorda: https://discord.gg/78zPcEaP22 ! 🔥Tam możecie się z nami pokłócić o przyspieszanie SQL-a, podyskutować o naiwnych nadziejach na AI albo po prostu podzielić się swoimi IT-owymi przemyśleniami.     Słuchasz Patoarchitektów dzięki PROTOPII – firmie, w której Łukasz i Szymon działają na co dzień, wspierając zespoły IT na każdym etapie: od projektowania, przez wdrożenia i migracje, aż po optymalizację i zabezpieczenia. Oferujemy też mentoring i szkolenia dostosowane do potrzeb każdej firmy, niezależnie od wielkości. Sprawdź nas: 👉 protopia.tech   - Nasze sociale i linki - Materiały do odcinka - Pato szkolenia

Szymon i Łukasz analizują przełomowe ogłoszenia z GitHub Universe 2025, które zaskoczyły wszystkich. Mówią o Mission Control, nowym narzędziu do zarządzania agentami AI, oraz Agentic Code Review, które wyprze istniejące rozwiązania. Krytykują też jakość keynote'ów i prezentacji. Omawiają, jak nowe funkcjonalności zmniejszają znaczenie konkurencyjnych narzędzi i coraz bardziej dominują rynek DevOps. Poruszają też trend rosnącej popularności prywatnych repozytoriów.

Bartosz Gałek, Principal Engineer w Allegro, opowiada o swoim doświadczeniu z tworzeniem Allegro Tech Radar, narzędzia do inwentaryzacji technologii w dużej organizacji. Zaskakuje odkryciem wielu wersji tych samych bibliotek – nawet piętnastu! Porusza kwestie unifikacji technologii i standaryzacji, a także znaczenie dokumentowania kontekstu wyborów technologicznych. Bartosz dzieli się planami na kolejną wersję radaru z historiami stojącymi za decyzjami technicznymi. Jakie wyzwania napotkał w tym procesie? Dowiedzcie się więcej!

W podcaście poruszają kwestie związane z logowaniem, jak chaos związany z nadmiarem poziomów logów i ich trudność w odczycie. Dyskutują o przejściu na ustrukturyzowane logi w JSON oraz znaczeniu Open Telemetry w standaryzacji. Szymon ostrzega przed samplingiem logów i proponuje alternatywy, jak retencja zamiast odsamplowywania. Wskazują na konieczność ustalenia fundamentów logowania, zarządzania dostępem i budżetowania, aby uniknąć bałaganu i produktów o marnowanej wartości.

Deloitte ujawnia, jak AI wygenerowało raport pełen nieistniejących cytatów, podkreślając potrzebę weryfikacji. GitHub planuje migrację z AWS do Azure, co wiąże się z dużymi zmianami. Allegro prezentuje swój Technology Radar, ale bez wsparcia dla Rusta. Wartość WebAssembly 3.0 jest kwestionowana w kontekście adopcji. W Kubernetes 1.34 pojawiają się nowe funkcje, a OpenAI zaprasza do wypróbowania narzędzia Agent Builder, które może zrewolucjonizować rozwój agentów.

Słuchacze odkrywają, jak brak standardów w Terraformie prowadzi do chaosu i problemów z governance. Dyskutują o tym, dlaczego długie cykle wydania to nie tylko kwestia technologii, ale również złożonych procesów. Eksperci ostrzegają, że zaczynanie od technologii zamiast od podstawowych standardów to pewna droga do porażki. Kluczowymi kwestiami są potrzeba sprzątania w organizacji AWS i zaangażowanie liderów C-level w proces standaryzacji. Warto postawić na etapy, by budować platformę z głową.

W podcaście omawiane są kontrowersje wokół raportu DORA 2025, który zamienił się w marketingową narrację. Deweloperzy twierdzą, że AI zwiększa wydajność, ale tylko nieliczni mu ufają. Zwracają uwagę na przestarzałe definicje i cechy adopcji AI w branży. Krytycznie oceniane są również tezy o 90% adopcji platform i ich porównanie do mody na DevOps. Padają też konkretne przykłady, gdzie AI przynosi największe korzyści. Na koniec wyłaniają się praktyczne wskazówki, mimo że całość raportu jest chaotyczna.

W podcaście poruszono temat OpenTelemetry, jako standardu w dziedzinie telemetrii. Szymon przekonuje, że to przyszłość i alternatywa dla tradycyjnych APM, mimo długu wygody związanej z prostotą 'jednej linijki' kodu. Dyskutują o różnicach w monitorowaniu metryk i logów w ekosystemie open-source. Wspomina się też o ograniczeniach, takich jak brak zaawansowanego profilowania. Ustalają, że adaptacja OpenTelemetry może przynieść długofalowe korzyści w aktywnym rozwoju projektów.

Łukasz i Szymon demaskują mit Model Context Protocol, wskazując, jak wiele implementacji to nic niewarte kody. Zwracają uwagę na problem bezpieczeństwa, jak tokeny w czystym tekście. Krytykują, że MCP Jiry wystawia jedynie surowe API, a prawdziwe problemy pojawiają się przy prompt injection. Niebezpieczeństwa związane z autonomicznymi agentami i potrzeba ludzkiej interakcji są kluczowe. Wskazują na zalety użycia istniejących rozwiązań zamiast budować wszystko od zera.

Szymon i Łukasz podsumowują zaskakujące wydarzenia sezonu ogórkowego. Omawiają kontrowersyjną migrację Kafka na KRaft i nowości w Kubernetesie. Przedstawiają innowacyjne Agentic Workflows GitHub oraz automatyzację portowania kodu na Rusta. Eksplorują praktyczne zastosowanie modelu Claude do kodowania i dyskutują o kontrowersjach związanych z GPT-5. Zmiany w chińskich regulacjach dotyczących AI oraz inne nowinki technologiczne przyciągają uwagę, co czyni ten odcinek bardzo aktualnym.