A TI corporativa tem sido um pântano de escolhas de infraestrutura frequentemente conflitantes, e os avanços recentes provavelmente pioraram as coisas. A nuvem, por exemplo, prometeu tornar tudo melhor, mas mais de 10 anos de investimentos nativos da nuvem complicaram as coisas ao criar um emaranhado de microsserviços, APIs e outras “melhores práticas nativas da nuvem”. Para aqueles que esperam que a IA possa de alguma forma resolver tudo isso, bem, tenho más notícias para vocês: nenhum profissional de TI sensato conectará o ChatGPT aos sistemas CRM ou ERP, devido à falta de governança.
Apesar da complexidade e de um ambiente macroeconômico um tanto desafiador, “Você não pode optar por não criar um ótimo software”, como declarou Matt DeBergalis, CTO e cofundador da Apollo GraphQL, em uma entrevista. Ficar parado enquanto mexe em mostradores e botões desatualizados ou excessivamente complicados em sua infraestrutura simplesmente não funcionará.
Não se preocupe: eu lhe trago esperança. É chamado de supergráfico e se baseia em uma tecnologia que os desenvolvedores provavelmente já conhecem e amam, chamada GraphQL. Eu diria que o GraphQL deveria ser a prioridade mesmo para aqueles que se sentem mais confortáveis com os mocassins Armani do que com as camisetas do Linux, precisamente porque pode tornar os desenvolvedores que usam camisetas muito mais produtivos.
Nada de novo
Na TI corporativa, praticamente ninguém pode se dar ao luxo de criar um aplicativo chamado “greenfield”. Como afirma James Governor, analista da RedMonk: “Enquanto novas tecnologias chegam, elas devem coexistir e desenvolver-se com base nas habilidades e pilhas de tecnologia existentes”. É por isso que Cobol coexiste com Java coexiste com Rust. Ou por que uma empresa pode estar “all in” na AWS, mas ainda executar bastante Azure (sem mencionar HP-UX, Windows NT, etc., etc.). Há muito pouca subtração na TI corporativa; quase sempre é uma questão de adição.
Entre no GraphQL.
GraphQL é uma linguagem de consulta flexível para APIs, permitindo que os desenvolvedores unam serviços diferentes. Antes, os desenvolvedores gastavam mais de dois terços do seu tempo escrevendo códigos de API frágeis para conectar todos esses serviços. Não é bom. GraphQL torna essas conexões com serviços muito mais flexíveis. No entanto, mesmo esta abordagem é insuficiente.
As coisas melhoram quando introduzimos um supergrafo: uma rede unificada ou camada de composição que dá às empresas uma visão da plataforma de seus microsserviços, fontes de dados internas e externas, etc. Em uma entrevista, DeBergalis descreve este supergrafo como “uma camada API combinável que atua como uma plataforma.” Os garotos legais de TI, como a Netflix, usam esses supergráficos há anos, descobrindo benefícios significativos no processo. Como explica o Netflix Technology Blog, o supergráfico “resolve muitos dos desafios de consistência e velocidade de desenvolvimento com compensações mínimas em dimensões como escalabilidade e operabilidade”.
Mas não são mais apenas as crianças legais. De acordo com Apollo GraphQL, patrocinador principal do GraphQL, metade das empresas Fortune 100 usa GraphQL. As razões são claras, como diz DeBergalis: “O gráfico não é apenas a ‘coisa certa’ técnica para o desenvolvimento de aplicativos, mas também uma estratégia obrigatória para a empresa” porque até agora, os desenvolvedores tinham que “escrever à mão uma série de incontáveis coisas de trás para frente”. termina para front-ends ou APIs de experiência.” Mudar para uma camada de API “supergrafo” combinável ajuda os desenvolvedores a fazer a infraestrutura corporativa trabalhar a seu favor, e não contra eles.
Sim, mesmo com infraestrutura de IA, como grandes modelos de linguagem (LLMs).
Complicando as coisas com IA
Como aponta DeBergalis, os recentes avanços na IA generativa (genAI) despertaram um enorme interesse nas tecnologias de IA entre engenheiros de software e líderes empresariais. Todo mundo está pensando em como colocar a IA em uso, mas ninguém acha que seja uma boa ideia conectar LLMs diretamente a sistemas corporativos. Não temos boas maneiras de erguer barreiras para garantir que o LLM não exponha inadvertidamente dados corporativos. Ninguém ainda resolveu o problema da injeção imediata, por exemplo. Até que o façamos, as empresas ficarão, com razão, receosas sobre o quão perto permitem que os LLMs cheguem aos seus dados mais sensíveis.
Embora um supergrafo federado não elimine problemas com a injeção imediata, ele introduz melhorias. Com o mecanismo de política e planejamento de consulta do GraphQL, ele se torna uma opção confiável para conectar LLMs aos dados e serviços de que os usuários precisam para fornecer a próxima geração de experiências personalizadas. Algumas empresas já estão usando LLMs para construir consultas para o gráfico, mas ainda são relativamente limitados. E muitos desenvolvedores estão se esforçando para encontrar maneiras de alimentar consultas LLM no GraphQL (aqui está um bom exemplo).
Ainda há muito a ser descoberto aqui, mas estamos bem encaminhados. Felizmente, os desenvolvedores (e seus executivos que usam Armani) não precisam substituir sua abordagem de API existente por um supergráfico baseado em GraphQL. Na verdade, DeBergalis e Apollo GraphQL não estão pedindo às empresas que abandonem décadas de investimentos em API. Muito pelo contrário. Eles estão tentando fazer com que esses investimentos valham mais. “Na prática, GraphQL significa uma camada que torna essas APIs mais valiosas”, argumenta DeBergalis. “REST e GraphQL combinam muito bem.”
Para que eu possa ter minha infraestrutura legada HP-UX e meus modelos Google Gemini ou Amazon Bedrock, todos conectados de maneira útil, com governança cada vez melhor para garantir a segurança? Todas as respostas parecem ser sim.
