在今年，平臺工程正在迅速在 IT 企業(yè)中嶄露頭角，成為軟件開發(fā)團隊的必要實踐。根據(jù) CloudBees 發(fā)布的最新報告《2023年平臺工程：快速采納和影響》，83%的受訪者已經(jīng)完全實施了平臺工程，或正處于某種實施階段。 ? 平臺工程是一門設計和構建內部開發(fā)者平臺（IDP）、工具鏈和工作流程的學科，它為軟件工程團隊提供了自助服務的能力。 ? IT 領導者一直在不斷面臨著要用更少的資源做更多事情的挑戰(zhàn)。根據(jù)各種研究，

開發(fā)者每周實際上只用了12.5%到30%的時間來編寫代碼

。這也促使 IT 和 DevOps 領導者迫切尋找新的方法來提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。由于平臺工程建立了改進開發(fā)者生產(chǎn)力和開發(fā)者體驗（DevEx）的最佳實踐，因此已經(jīng)成為備受關注的領域。 ? 平臺工程的實踐已經(jīng)成功地分擔了開發(fā)者的大部分工作負擔。調查數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)采用或計劃采用平臺工程的水平相當高（83%），其中： 20% 已經(jīng)完全實施

33% 正在進行中

11% 最近剛剛開始

19% 處于規(guī)劃階段

僅有17%的受訪者表示他們沒有計劃推出平臺工程。 ? 圖片來源：CloudBees ? 平臺工程的五個主要推動因素各約占回應的20%，并展示了平臺工程對開發(fā)者和DevOps團隊的重要和廣泛好處。采用平臺工程的推動因素包括： 開發(fā)者生產(chǎn)力（21%）

持續(xù)集成和持續(xù)交付（CI/CD）流水線的實施（20%）

工具和流程的標準化（20%）

安全性增強（20%）

基礎設施即代碼（19%）

?

業(yè)務影響

在過去的10年中，隨著DevOps的崛起，平臺工程的突出地位通常被歸因于“我們忘記了開發(fā)者！”的現(xiàn)象。在DevOps崛起期間，許多事情向左移動，進一步加重了開發(fā)者的負擔，并分散了注意力，使其遠離了編碼和創(chuàng)新。組織投資于平臺工程，以滿足多種需求。 ? 與關注開發(fā)者生產(chǎn)力一致，平臺工程的前五個用例中有三個： 開發(fā)、測試和生產(chǎn)環(huán)境的管理（22%）

CI/CD 流水線管理（21%）

開發(fā)者平臺即服務（PaaS）（18%）

?

目標和成功衡量標準

幾乎所有最重要的平臺工程目標都與 DevEx 和提高開發(fā)者生產(chǎn)力相關。排名最高的三個目標是： 開發(fā)者的自助服務（29%）

于采用（25%）

滿足開發(fā)者需求（20%）

?

平臺工程團隊的成功衡量標準包括： 開發(fā)者生產(chǎn)力（23%）

內部KPI達標（19%）

成本控制（16%）

管理工具擴張（13%）

?

最后，調查顯示，組織內的平臺工程的歸屬位置各不相同，但最常見的歸屬位置包括： 云工程（30%）

基礎設施團隊（25%）

開發(fā)部門（20%）

共享服務（13%）

運維部門（13%）

?

根據(jù)調查數(shù)據(jù)顯示，許多組織廣泛采用平臺工程，并

將平臺工程視為最大程度提高軟件開發(fā)效率的關鍵元素

。 ? 平臺工程與 AI

平臺工程在接下來的12至18個月內將會面臨什么挑戰(zhàn)？ ? 平臺團隊需要為持續(xù)的變化做好準備。公司被收購，新平臺被收購（通常不會放棄舊平臺），新應用程序和部署模式將繼續(xù)出現(xiàn)。最近出現(xiàn)的顛覆性技術是生成式人工智能（AI），緊隨其后的是人工智能（AI），特別是機器學習（ML）。AI 可以并將被應用于改進平臺工程。 ? 然而，像創(chuàng)建、運營和保護軟件和系統(tǒng)的其他方面一樣，AI/ML和生成式 AI 也帶來了挑戰(zhàn)。我們看到了三個關鍵方面： ? 首先是管理多個大型數(shù)據(jù)集和模型，這是 ML 算法和生成式 AI 大型語言模型（LLM）的生命線。類似于專門的專家系統(tǒng)，基于企業(yè)內部數(shù)據(jù)訓練的特定領域的 LLM 在采用生成式 AI 時將變得尤為重要，前提是要維護數(shù)據(jù)的隱私和安全。 ? 平臺工程必須適應新的 AI 工作流程和數(shù)據(jù)、提示以及設計、訓練和維護模型、向量數(shù)據(jù)庫和大型數(shù)據(jù)集的 AI 工程師的流水線，這些數(shù)據(jù)集會不斷增長和演變。這些 AI 流水線必須支持其工作流模式的特定要求，并與相互依賴的軟件開發(fā)流水線和發(fā)布流程相一致和整合。 ? 另外 AI/ML 和生成式 AI 通常具有與我們今天理解和運營的云和應用環(huán)境分開的操作特性。AI 引入了新的硬件操作環(huán)境，包括 AI 加速器、GPU、VPU和高度可擴展的 CPU，以及具有挑戰(zhàn)性的性能和優(yōu)化學習曲線。隨著 AI，特別是生成式 AI 在企業(yè)中被采用和推廣，平臺工程將發(fā)揮關鍵作用。 ? 關于 Walrus

Walrus 是

基于平臺工程理念

構建的全新一代應用管理平臺，其

一鍵部署和克隆復雜應用系統(tǒng)、集成 AI 大語言模型簡化模板代碼生成

以及

靈活強大的應用和環(huán)境動態(tài)管理能力

等特性備受用戶青睞。借助 Walrus 用戶可以將云原生的能力和最佳實踐擴展到非容器化環(huán)境，并支持任意應用形態(tài)統(tǒng)一編排部署，降低使用基礎設施的復雜度，為研發(fā)和運維團隊提供易用、一致的應用管理體驗，進而構建無縫協(xié)作的軟件交付流程，加速企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新。開源地址：github.com/seal-io/walrus ? 參考鏈接：

https://www.devopsdigest.com/platform-engineering-2023

https://www.cloudbees.com/platform-engineering-research

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