Na verdade, isso não é um problema técnico, mas sim um problema do cérebro humano. Isso pode surpreendê-lo, mas deixe-me explicar. Eu tenho uma boa base para o que digo.
Parte do problema é como as atualizações de software e os patches são aplicados, mas isso não é o cerne do problema, não acho.
As máquinas de hardware ficaram significantemente mais rápidas com o passar dos anos, mas a capacidade do software de carregá-lo aumentou a um ritmo ainda mais rápido, dando a percepção e a realidade de que algumas coisas são mais lentas do que estão.
Por exemplo, minha primeira caixa Z-80 tinha uma velocidade de clock de 1 mega hertz. Agora, minha plataforma de desenvolvimento é executada a 2,66 ghz ou mais de 2000 vezes mais rápido. Não me lembro exatamente, mas todo o CPM cabe em cerca de 16kb. Agora o Windows é quem sabe o quão grande, mas muito, muito maior. Ele usa muitas camadas de abstração que fazem coisas incríveis de uma maneira mais geral, mas essas camadas afetam o desempenho.
Deixe-me voltar para o cérebro humano. O que é bem compreendido é que os engenheiros de software, por muitos anos, disseram e acreditaram, com alguma boa razão, que o hardware seria cada vez mais rápido e, portanto, o software não precisava ter cuidado com os problemas de otimização. Então, os programadores faziam coisas para fazer as coisas funcionarem e rapidamente à custa da velocidade ... pensando que as pessoas de hardware cuidariam desse problema. Assim, as atualizações e correções são feitas com o pensamento de que eles são temporários, ou seja, a curto prazo.
É: a curto prazo, micro pensamento, a longo prazo, problema macro.
Eu li um livro interessante muitos anos atrás, onde alguns cientistas expuseram esse problema de curto prazo versus o pensamento humano a longo prazo, e fizeram alguns experimentos em uma ampla gama de humanos para ver como eles fazem essas compensações. Seu livro é New World New Mind, e os autores são Paul Ehrlich e Robert Ornstein. Eu colocaria isso como o livro mais importante que li nos últimos 20 anos, porque ele forneceu uma estrutura sólida para a maneira como resolvemos o problema.
O que eles notaram foi que o cérebro humano evoluiu em um momento em que tomar decisões de curto prazo fazia sentido. Viva o momento e o dia, mas não pense muito sobre o futuro. Apenas não valeu a pena. Assim, nosso senso de coisas que costumamos usar para tomar decisões é uma parte muito antiga do cérebro e não é adequada para muitos problemas modernos. E o cérebro não teve tempo real para evoluir, pois o mundo mudou rapidamente com o crescimento populacional e o impacto da tecnologia nas coisas.
O que Ehrlich e Ornstein descobriram foi que os Ph.Ds são muito inteligentes e bem educados, mas também os zeladores cometeram os mesmos erros quando apresentados com problemas de curto prazo versus problemas de longo prazo. Não é algo que geralmente pensamos ser o caso.
Um exemplo muito bom e convincente de como este mesmo problema está acontecendo no mundo hoje, NÃO tem a ver com o ambiente de hardware, mas é o grande irmão de todo o ambiente danado em que vivemos. Nós, humanos, geralmente estamos cometendo o erro de viver por hoje, no momento, mas a realidade é que o aquecimento global está sobre nós exatamente porque não permitimos ou tomamos medidas para lidar com isso. É a lentidão do hardware, pelo problema do software, tudo de novo, mas em um contexto diferente.
Ornstein e Ehrlich sugeriram que talvez pudéssemos tomar decisões mais corretas baseando nossa decisão não em nosso instinto, mas em dados e estatísticas. Assim, por exemplo, se um engenheiro de software tivesse estatísticas de quão rápido seu software estava inchando em relação a quão rápido o hardware estava ficando mais rápido, ele poderia tomar decisões melhores sobre o que incluir, o que deixar de fora e o quanto otimizar algoritmos. Em outras palavras, se eles usassem dados reais para tomar decisões, em vez de seu instinto.
Obrigado pela boa pergunta. Às vezes as perguntas simples são as melhores que eu penso. isso me deu a oportunidade de considerar isso de um novo ângulo. Eu nunca tinha visto antes o paralelo entre o problema do software de hardware no contexto humano.