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DORA指标测量平台工程的局限性 尽管DORA指标有一定帮助，但它并没有全面反映提升开发者体验方面的团队表现。 译自 Limitations in Measuring Platform Engineering with DORA Metrics，作者 Nočnica Mellifera 在成为开发者关系专家之前是一个开发者长达7年。她专攻容器化工作负载、无服务器和公共云计算工程。 本文讨论了如何测量开发者效能这个难题——我们的平台工程和开发者体验做得多好，可以轻松添加新功能和维护我们的服务——这个问题存在于每一个大型组织中。好的工具专家、效能工程师和运维人员可以为正确的团队带来巨大成果，但测量他们的工作极其困难。 如果我们有一些通用的简单指标，可以跨团队和组织理解我们提升开发者速度的效果，那就太好了。在我之前的文章中，我讨论了使用 DevOps 研究与评估(DORA)指标不当的一些陷阱。在这篇文章中，我们将深入探讨使用 DORA 指标来评估平台工程。 为了清楚讨论 DORA 指标在评估团队健康方面的作用，我们必须面对一个最棘手的问题: DORA 指标是否是评估平台工程团队的有效工具。我的结论是，你不能根据 DORA 指标来评估你的平台工程团队。 在讨论 DORA 指标时，Datavant 的基础设施和开发者体验负责人 Hazel Weakly 提到了 Mordecai 关于低风险指标的概念: “低风险指标对于自我反思和自我改进是有用的;你想要它们，但不应该根据它们被评判。DORA 指标绝对是这样，有时让我觉得有点沮丧的是，围绕 DORA 指标有如此多的基准和评估语言，因为这正是它们不应该用于的。” 平台工程包含了大量DORA指标没有测量到的工作。虽然这些指标可能帮助平台团队识别他们需要做多少工作和进展了多远，但根据代码部署频率来惩罚或奖励团队是没有意义的。 技术债务在DORA指标中是不可见的。除非技术债务导致软件发布失败，否则世界上任何混乱的东西都不会影响你观察到的指标。对于平台工程师来说，这意味着他们为提高开发者体验所做的大量工作对DORA指标没有意义。DORA指标主要关注软件交付表现。然而，平台工程涵盖了更广泛的责任，包括基础设施管理、安全性、可扩展性和可维护性，这些都不是DORA指标直接测量的。 举一个理论例子: 如果平台工程师花了六个星期的时间致力于标准化所有团队的配置管理和环境变量，导致整个技术栈有更安全和标准化的体验，那么所有这些工作对DORA指标可能完全没有影响。即使开发者突然发现使用环境变量和停止在未加密的配置文件中发送关键密钥变得那么容易，如果根据DORA指标进行判断，平台工程团队会显得效率低下。 2023年DORA报告强调关注用户，无论是外部客户还是内部平台用户。传统的DORA指标没有捕捉到这种以用户为中心的方法，而这对高绩效团队来说至关重要。 值得检查的是，开发者效能或平台工程团队的大部分评估是否可以简单地通过询问工程师“我们在平台工程方面做得好吗?”来覆盖。 当开发者对他们的工具和流程感到满意时，这是一个平台工程正在做得很好的强有力信号。最后，平台工程需要考虑采用他们的平台的难易程度;这种以用户为中心的指标在DORA指标的测量中不存在。 谷歌以推广高绩效团队中“心理安全感”的必要性而闻名。虽然许多因素可能影响心理安全感，但毫无疑问，破坏团队安全感最频繁的因素是错误应用或不公平应用绩效评估。 当我们谈论评估平台工程团队的表现时，使用DORA指标不是建立团队信任的方式。一目了然，DORA指标: 没有捕捉到团队所做的一切工作。 - 受其他团队的代码质量和工作的很大影响。 - 根据当前开发的功能会发生随机性的上升和下降。 - 想象一下，每天上班时知道你的继续就业取决于你无法控制的数字，如果路线图改变，这些数字可能大幅上升或下降，而你自己无法改进! 正如2023年报告所强调的，生成性文化组织和心理安全感对团队绩效和平台工程中的创新至关重要，但DORA指标没有直接测量这些方面。 2023年报告还强调了AI在提高开发者生产力方面的重大潜在影响。尽管大语言模型转变企业各个方面的整体前景仍在激烈争论中，但大语言模型描述代码功能和从简单指南生成代码的不可否认的能力意味着我们必须探索AI将如何支撑我们的开发生命周期。 这里要问的问题本质上是: 平台工程团队是否正在探索这些工具如何改造我们的开发和部署流程? - 我们是否在探索更好的组成、测试和记录代码的方法? - 这些测试是否在探索实际的流程改进，我们是否可以将一个团队的成功推广到更广泛的组织? - 平台工程长期以来一直是新思想和新工具的“臭鼬工作室”。即使Backstage等是开发者效能领域最大的项目之一，它仍然是一个相对冷僻的话题。但是探索新工具和技术短期内只会损害DORA指标，并且不能保证直接影响任何测量。 这些因素超出了传统DORA指标的范围，但对平台工程团队的效率和效果至关重要。 人的因素是平台工程成功的最重要标准。当我们知道平台工程团队与所有工程部门良好互动时，我们就可以很好地理解事情进展顺利。充其量，DORA指标对这一评估提供了一个检查值。如果所有人都喜欢新的开发者平台，但发布速度却慢到爬行，我们应该调查原因。但这项检查很可能为我们提供所需的上下文。 虽然DORA指标提供了有价值的见解，但其误用和狭隘的重点可能导致对开发者生产力和平台工程效果的理解偏颇。必须将这些指标作为更广泛战略的一部分来使用，该战略包括定性评估，关注以用户为中心的开发，承认生成文化的重要性，并利用AI和高质量文档的潜力。这种全面的方法对于真正理解和改进平台工程的多方面性质至关重要。
https://yylives.cc/2024/02/18/limitations-in-measuring-platform-engineering-with-dora-metrics/
DORA指标的错误用法 你是否按照预期使用了DORA指标？谷歌表示你可能没有。 译自 The Wrong Way to Use DORA Metrics，作者 Nočnica Mellifera。 近年来，有许多声音支持使用DORA指标来衡量组织内部开发者赋能的成效: 你的平台工程、运维和开发者体验工作方面的努力是否真正使开发者更容易交付新功能和维护服务。这五个指标(比原始2020年报告中的四个指标更全面)包括: 部署频率 — 组织成功将新版推送到生产环境的频率 - 变更前导时间 — 从提交到上线进入生产环境所需的时间 - 变更失败率 — 导致生产环境失败的部署所占的百分比 - 服务恢复时间 — 组织从生产环境失败中恢复正常运行所需的时间 - 可靠性 — 更广泛地评估可用性、延迟、性能和可扩展性等方面，以代表运维表现 - 我同意测量这些指标对于了解你的团队是否能够有效交付软件至关重要。但必须明确，这些指标的初衷是提供你的团队软件交付情况的指示器，而不是用来决定聘用与开除团队负责人等高风险决策的硬指标。虽然这个目标一直很明确，但原始的指标报告要求领导层判断团队是否“表现卓越”，并强烈暗示表现更好的团队DORA指标也会更好。 DORA 指标是有趣的统计数据，可以显示进步，还是代表团队成功或失败的关键统计数据，这种冲突导致人们对 DORA 指标持极端态度。实际上，DORA 指标可以强烈预示开发者体验的健康程度，但与任何被观察统计数据一样，信息可以被误用和误读。 应该明确区分高风险指标和低风险指标。这个区分不是我提出的，而是源自 Mordecai 关于这个话题的伟大文章: “当指标风险较低，当它们留在团队内部时，它们是有益的。它们由受其影响的人提出、监控和采取行动。这就是诊断或改进范式。 “另一方面，当指标风险较高时，就是问责范式。这里，度量和指标不一定用于改进或发现问题，而是用于确保人们做他们应该做的事情。” 虽然包括我在内的许多作者鼓励领导层使用 DORA 指标来评估团队的开发速度和部署便利性，但它们可能被误用，导致糟糕的优化甚至适得其反的动机。 当我在 Slack、Reddit 和 Discord 的平台工程社区分享上次关于如何测量和计算 DORA 指标的文章时，我经常收到强烈的反馈，例如“我讨厌 DORA 指标”。深入探讨这种感觉，反馈来自对指标被误用和误读的太多经历。下面是五种 DORA 指标或者任何高度集中在性能指标的误用方式。 团队为了性能指标而非业务目标努力 - 许多组织过度关注四个主要的 DORA 指标(部署频率、变更上线时间、变更失败率和服务恢复时间)。这种关注的危险在于我们忽视了组织的目标。这可能导致忽略其他关键方面，如组织绩效、团队动态、可靠性、职业倦怠、生产力和工作满意度。在 Platform Engineering Slack 的一次交流中，Bryan Ross 表达得很好: “我合作的许多团队拥有展示效益的大量指标，但他们无法以‘企业’的方式传达这些指标。用 Rod Tidwell 的话说，‘给我看钱’!我们如何将 DORA 指标与财务收益联系起来——避免的成本、节省等?” 为了正确使用 DORA 指标，我们必须始终将提高可靠性和开发者速度的总体目标与整体业务目标联系起来，并展示如何改进开发者体验还可以改善用户留存率、工作质量和整体生产力等方面。 将DORA用作团队间而不是跨时间的比较 - 软件行业并非同质化，将DORA指标在不同团队间进行比较并不恰当。每个软件团队的理想发布节奏不会相同，单次宕机事故的成本会有所不同，各团队进行应急修复的能力也会有所不同。在 Platform Engineering Slack 的一次关于 DORA 指标的讨论中，Thomas 留下了一个很好的评论: “我对‘变更失败率’感到非常困惑。表现最好的团队不超过 5%，表现最差的团队超过 64%。但表现最好的团队每天部署许多次，表现最差的团队一个月才部署一次。在我以前的工作中，我们每天发布 50 次。如果我们的变更失败率为 5%，那我们每天会有 2.5 次事故!如果你每个月只发布一次，变更失败率为 50%，那么大概每个第二个月就会有一次事故吧。看起来表现最差的团队环境更加稳定。” Thomas 的看法很有道理。每天有好几次事故怎么可能是“理想”的?虽然通过其他指标可以解释这一点 —— 高绩效团队中断时间也很短，意味着事故在一个小时内就能处理 —— 2023 年度 DevOps 状态报告在其导言中有一句适用于此处的话: “最佳的比较是在同一应用程序上随时间进行的，而非在具有不同上下文的不同应用程序之间进行的。” 虽然从统计上说一个团队的发布节奏大幅增加是非常有意义的，但注意到你的发布频率是另一个不同组织中的团队的 10 倍则意义不大。能比过去的团队更快进步才是最重要的。 误解和误用 - 正如这篇 The New Stack 的文章所强调的，人们普遍误解 DORA 指标代表的意义。它们往往被视为最终目标，而不是底层流程和实践的指示器。这种误解可能导致一些表面上改善指标但对软件交付或团队福祉没有真正贡献的做法。 让我举一个极端的例子说明指标高于真正目标的问题。2020 年，Hacktoberfest 组织者提供了一个免费 T 恤，给任何提交了 4 个或更多拉取请求的人。这个活动本意是鼓励对开源项目做出新的贡献，但结果是，维护者收到了成千上万来自看过“如何轻松获得免费 T 恤”视频的人发来的无用拉取请求，给他们造成了极大困扰。通过设置一个简单的指标目标，组织者鼓励了无益而扰乱的行为，与他们的目标背道而驰。这个适得其反的激励情况是一个具体的例子，展示了坎贝尔定律: 当我们设置一个简单的指标目标时，实现指标的同时损害整个项目的行为非常诱人。 在使用DORA指标时，通常不应被明确视为腐败，但如果我们过于专注于指标目标，就会感受到扭曲它们的压力。在我的职业生涯中，我曾经看到过关于成千上万用户遇到故障并非真正的停机的长时间讨论。错误分类该事件的动机是担心报告的停机会对性能指标产生什么影响。 除了误报数字之外，误解的一个重大问题是，DORA指标本身并不能告诉您团队的健康状况。它们表明了良好的开发者体验，但是如果功能发布速度缓慢，如果业务目标没有实现，如果总体上产品团队无法完成他们需要完成的工作，那么所有的日常部署和超快速回滚都意味着很少。 那么，改善开发者体验的一个好目标是什么呢？开发者体验的最佳指标始终是开发人员对流程满意程度的自我报告。 仅关注DORA指标的定量方面可能会忽略技术组织的人的因素，如倦怠、生产力和工作满意度。这些方面对于可持续和有效的工作环境至关重要。 DORA指标不仅仅是数字；它们代表着一种文化。如果领导层无法传达和体现这些指标背后的原则，它们的实施可能会产生适得其反的效果。 正如Martin Thwaites在LinkedIn上的一篇文章中所说，DORA指标并不是真正重要的事情： “始终考虑你想要这些指标改善的‘为什么’，因为我向你保证，付钱使用你的产品的人不关心一个团队在DORA指标排行榜的顶部还是底部。如果你的‘为什么’是你想成为DORA指标最好的，你可能会，而且我猜测，你在衡量错误的事情。” 在我早年使用应用性能管理和可观察性工具时，我记得有一个经典陷阱会导致未检测到的停机。当大量警报被设置为在响应时间下降时向所有工程师发出警报时，监控系统将无法捕捉到后端服务的重大故障。问题出在哪里？当数据库服务失败时，它会以错误消息的形式回应，这比实际响应要快得多。在停机期间，响应时间下降，导致所有仪表板都是绿色的。 这是一个关于如何追求少量简单测量可能导致失败的典型教训。正如上面所示，过度关注一小部分测量也可能导致优化以改善指标，而不会改善实际的性能。 在我的下一篇文章中，我们将讨论DORA指标如何可能有助于评估团队内平台工程的质量。 要加入一个试图为他们的团队构建更好的开发者体验的工程师和领导者团队，使用更简单、更快的方法让开发人员尝试新代码，请加入Signadot Slack并打个招呼吧！
https://yylives.cc/2024/02/18/the-wrong-way-to-use-dora-metrics/
平台工程师的职责是什么？您是否需要？ 软件规模扩大、复杂性增加，DevOps对调试基础设施使其可供开发者构建显得越来越重要。 译自 What Does a Platform Engineer Do？ And Do You Need One？，作者 Lori Marshall 是一位具有软件开发、数据库开发、数据库培训、业务分析和产品负责人经验的分析软件和IT专业人员。目前担任Ambassador Labs的产品副总裁，她拥有超过... 如果你在从事DevOps工作并正在寻找新的角色，你会有大量的机会。随着软件规模的扩大和复杂性的增加，DevOps工程师对于调试基础设施使其达到开发人员可以在其上构建的可用状态变得更加重要。 但是这种需求的扩张也导致了DevOps工程师职责的增多。因此，我们现在看到该领域的子集正在成为自己角色，比如平台工程。 平台工程师的任务是为开发人员建立他们需要的高效平台。这个角色结合了深厚的技术知识，以及理解开发人员所需的软技能，和组织了解为了发展所需的领导技能。 以下是我们如何看待这个角色，以及为什么它对于希望为开发人员提供更好体验的组织来说是一个重要的角色。 在高层次上，平台工程师的角色是提高开发人员的生产力和工程速度。平台工程师为工程师提供快速、高效和安全软件开发所需的工具和环境。通过减少开发过程中的摩擦和消除障碍，平台工程师使开发人员能更关注创造创新产品，减少运营复杂性。 这意味着他们日常在做什么？平台工程师专门于创建和维护开发人员用于构建和部署应用程序的软件平台。他们关注支持应用程序开发的基础设施和基础技术，如云服务、服务器管理和数据库系统。 他们将为公司的应用程序开发人员提供一个可以轻松用于测试和部署应用程序的“平台”。根据公司的规模，部分管理可能会包装进平台工程师管理的内部开发者平台(IDP)，允许开发人员自助服务他们的部署和运维需求。 这个IDP通常包括用于自动化测试、部署、监控和扩展的工具。平台工程师负责确保这个平台对开发人员来说高效、可靠和易于使用。他们与软件开发团队密切协作，以了解他们的需求，并相应地定制IDP，以促进更顺畅、更高效的开发流程。 除了这些责任外，平台工程师经常积极参与故障排除和解决出现的任何与基础设施相关的问题，从而维护系统的整体运行状况和性能。 平台工程师在工程组织中是一个相对较新角色，但这并不意味着这个角色的职责是新的。如果你当前在DevOps岗位上更侧重运维方面，那么在另一家公司你的头衔可能就是平台工程师。其他你可能会发现平台工程是职位描述的关键组成部分的头衔包括: 站点可靠性工程师、基础设施工程师、云架构师和DevOps自动化工程师等。 这些不是相同的角色，但在范式图中它们每个都与平台工程有一些重叠。如果你发现自己有这些头衔之一，转为平台工程师是一个选项。它们与传统的运维角色不同，因为它们专注于开发和优化支持整个软件开发生命周期的工具和系统。该角色需要对软件开发流程有深入的理解。这种理解使平台工程师能够创建流水线化的、自动化的工作流程，来支持和增强他们的开发团队的效率和效果。 如果你想从类似的工程角色过渡到平台工程: 增强你的云和基础设施知识: 深入了解各种云平台和基础设施管理实践。这些是平台工程的核心组成部分。 - 增加你对IDP的了解: 获取有关IDP的知识。学习如何构建和管理平台，以允许开发人员自助服务和自动化开发生命周期的许多方面。这包括理解各种工具和系统的集成，以便创建一个内聚和高效的开发环境。 - 开发自动化技能: 专注于学习和掌握自动化工具和脚本语言，这对于创建高效的开发和部署流程至关重要。 - 了解系统设计和架构: 了解系统设计和架构的原则，因为平台工程经常涉及设计可扩展和可靠的系统。 - 由于这是一个新兴领域，这个角色会随着公司的具体需求和技术格局而改变。一个平台工程师可能会更关注基于云的解决方案和微服务架构，而另一个可能会深入参与内部基础设施和遗留系统集成。 随着公司规模的增长，平台工程师的角色可以发生巨大变化。在小公司，构建产品的工程师会选择他们的部署基础设施。随着开发人员组织成功能团队并且需要一些集中式基础设施，平台工程在大公司才真正凸显出来。 小公司 在小公司，平台工程师角色是多方面的，将亲力亲为的技术工作与战略决策相结合。这通常包括与小团队紧密合作，每个人的贡献对公司的技术基础设施和整体成功来说都是至关重要的。在那里，他们的角色可能更类似于工程领导或DevOps经理，尽管他们的职责仍反映真正的平台工程师。 角色和职责: 开发环境设置: 从本地设置到基于云的系统，建立和维护整个开发环境。 - 云服务管理: 监督云服务，包括选择、配置和管理像亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure和谷歌云平台(GCP)这样的云提供商。 - Kubernetes实施: 即使在小型设置中，也要引入和管理Kubernetes进行容器编排，以提高应用程序的可扩展性和效率。 - 内部开发者平台(IDP)的实施: 创建和管理一个基本的IDP以简化开发流程，使开发人员更容易部署和管理应用程序。 - 应用程序可扩展性和安全性: 确保应用程序可扩展且安全，这通常需要对软件开发和信息安全有深入的理解。 - 与创始人的直接协作: 与公司创始人或关键利益相关者密切合作，以使技术战略与业务目标保持一致。 - 全栈意识: 广泛了解前端和后端开发流程与工具。 - 中型公司 随着公司的增长，中型公司的平台工程师开始专注于特定领域，更多地关注改进和扩展现有系统，而不是从零开始构建它们。在中型公司，一个平台工程师可能会专门负责监督一个功能，或者一个小团队的平台工程师会监督工作。 角色和职责: 自动化部署流程: 开发和维护CI/CD流水线以简化软件部署。 - 系统架构改进: 为了更好的性能和可靠性增强系统架构，可能涉及微服务和无服务器架构。 - Kubernetes专业知识: 加深使用Kubernetes和API网关来管理和编排跨多个环境的复杂分布式系统。 - 高级内部开发者平台(IDP): 开发和管理一个更复杂的IDP，结合更多的自动化和自助服务功能给开发团队。 - 第三方服务集成: 集成和管理第三方服务和API以扩展系统功能。 - 与多个团队的协作: 与公司内不同的功能团队协作，例如开发、QA和安全，以确保协调的运作。 - 文档和最佳实践: 创建全面文档并建立系统使用和维护的最佳实践。 - 大公司 平台工程师通常在大型组织中管理复杂的大规模系统，并参与高级战略决策。在较大的公司，他们通常专注于专用功能，并有充足的团队和预算来投入其工作。 角色和职责: 大规模云基础设施管理: 监督广泛的云基础设施，侧重于优化和成本管理。 - 大规模Kubernetes: 大规模实现和管理Kubernetes集群，解决与多租户、安全性和大规模部署相关的挑战。 - 高可用性和灾难恢复: 确保系统高度可用并制定可靠的灾难恢复计划。 - 数据库性能优化: 专门优化大型数据库的性能和安全性，通常涉及数据仓库和大数据技术。 - 企业级内部开发者平台(IDP): 为大型开发团队设计和管理具有广泛自动化、监控和自助服务功能的高级IDP。 - 领导力和团队管理: 领导工程师团队，设置目标和标准，同时指导初级成员。 - 战略规划和政策制定: 对长期基础设施战略做出贡献，并为IT实践和安全制定政策。 - 在所有公司规模中，平台工程师都对调整技术与业务需求至关重要。 不仅公司规模重要;它的文化和技术方法也极大地塑造了平台工程师的角色。在重视创新和快速增长的组织中，平台工程师可能会被鼓励尝试尖端技术。相反，在优先考虑稳定性和规避风险的公司，重点可能是加强现有的系统和流程。理解和适应这些文化细微差异对于这个角色的成功至关重要。 随着平台工程师从较小的组织向较大的组织发展，他们的影响力和职责范围也趋于增加。在较小的环境中，他们可能直接参与战术的日常运营，而对于大公司来说，他们的角色通常会发展成更具战略性的角色。这可能包括制定长期的基础设施目标、制定政策和指导初级工程师。职业发展也可以导致如技术总监(CTO)或工程主管这样的角色，在那里作为平台工程师获得的技术和领导技能的融合证明非常宝贵。 思考平台工程师所需技能的一种方法是将其分类为两组不同但必要的技能。 第一组技能是技术理解。这可能包括: 专注于自动化: 自动化重复任务可以节省时间并减少错误的可能性，从而使系统更可靠。 - 优先考虑安全: 总是考虑平台决策的安全影响。了解和实施安全的最佳实践可以防止未来出现重大问题。 - 熟练掌握云技术: 熟练掌握像AWS、Azure和Google Cloud这样的云平台。这些是现代平台工程的组成部分。 - 理解容器化和编排: 掌握Docker和Kubernetes等工具的知识对于应用程序的高效部署和扩展至关重要。 - 第二组技能包括所谓的“软技能”。这些技能同样重要。平台工程师必须弥合软件开发和运维基础设施之间的差距，确保两端保持一致并优化以获得最佳性能。平台工程师必须了解两端的个人和团队，并与他们合作找到最佳解决方案。这需要: 有效的沟通: 向非技术利益相关者清楚地阐述技术概念，并与各种团队协作。 - 解决问题的能力: 批判性和创造性地思考以解决复杂的技术挑战。 - 团队合作: 与开发和运维团队一起有效工作，实现共同目标，培养持续改进的文化。 - 此外，平台工程师经常在实施和采用新技术(如容器化和云原生解决方案)方面发挥领导作用，以保持开发环境处于尖端水平。这种前瞻性的方法是平台工程角色的一个标志，将其标志为DevOps更广泛范围内一个独特的且越来越重要的学科。随着今年的推进，我们预计平台工程的崛起会更加明显。
https://yylives.cc/2024/02/19/what-does-a-platform-engineer-do-and-do-you-need-one/
平台工程师如何选择：建立还是购买 你是否应该构建一个内部自定义开发人员平台，直接购买现成的平台，还是将这两种方法相结合？权衡利弊以做出决定。 译自 Build vs. Buy: The Platform Engineer’s Guide，作者 Aeris Ransom 是一位平台工程爱好者和社区建设者。他曾在PlatformEngineering.org负责社区外联和参与。 构建还是购买内部开发者平台（IDP）是组织在开始平台工程之旅时经常面临的问题。然而，没有一种大小适合所有的答案。两种选择都有利弊，这可以帮助您为您的组织做出最佳决策。 构建或购买是什么意思？云原生计算基金会（CNCF）平台白皮书使用了马丁·福勒（Martin Fowler）和埃文·博奇（Evan Bottcher）对内部开发者平台（或数字平台）的定义： “数字平台是一种自助式API、工具、服务、知识和支持的基础... 以引人入胜的内部产品形式组织起来。自治交付团队可以利用该平台以更高的速度交付产品功能，减少协调。” 一些人认为，这个定义意味着IDP必须是构建的，而不能被购买。然而，这种区别可能令人困惑，因为一些供应商将其产品宣传为IDP。理解区分构建平台和购买平台的特质更有价值。 可以购买的IDP通常被称为平台即服务（PaaS）。而IDP是一组不同的技术和工具组合在一起，而PaaS是一种工具，涵盖了部分（但不一定全部）相同的功能。 另一个关键区别是谁决定开发者的工作方式。对于平台即服务（PaaS），供应商定义了用户体验和平台的限制。而对于定制的内部开发者平台（IDP），公司定义了用户体验和平台的边界；限制来自于平台团队的技能、预算和业务背景。 自主开发一个内部开发者平台和购买平台即服务是一个连续范围的两端：构建与购买不是一个二元选择。 考虑到平台即服务提供的限制性质，你不会看到很多组织购买平台即服务并围绕其余部分构建平台。然而，他们可能从供应商那里购买内部开发者门户、平台构建器、控制平面、DevOps平台、应用交付平台或其他类型的平台工具，并仅自主构建必要的部分。大多数组织利用一些组合，包括构建、购买和开源工具来构建其平台。 牢记这一系列方法是有帮助的，当审查它们的优缺点时。 平台工程很难做到完美，但它还是受到了关注——有很好的理由。构建内部开发者平台使组织，特别是企业，能够创建完全适合其需求的东西。许多组织构建他们的内部开发者平台是因为这些优点： 可定制性：构建一个内部开发者平台给组织带来了对其规格和功能路线图的完全控制。这种自主权使得平台团队能够根据开发者的特定需求和工作流程定制内部开发者平台，而不必等待供应商。对于处于高度监管行业并且具有严格合规要求的组织来说，可定制性尤为宝贵。 - 可伸缩性：正在快速增长的组织发现供应商提供的选项跟不上发展的步伐。内部平台团队更有能力随着业务的发展而扩展平台。 - 可扩展性：平台团队可以设计他们的内部开发者平台，使其组件在需要时易于替换。随着平台的成熟，这种灵活性可以非常有价值。 - 与遗留系统的集成：大多数企业必须构建至少部分内部开发者平台，以保证与现有的内部构建技术完全集成。正如CVS Health的工程推动副总裁Jim Beyers所解释的那样：“...一旦你达到一定规模，我不知道是否存在适合的解决方案... 可能我们最终会不得不自己构建。” - 简而言之，定制构建一个内部开发者平台为具有特定需求、严格合规要求或超级增长的组织提供了无与伦比的控制和与现有系统的兼容性。CVS Health的经验强调了在一定规模下，平台即服务解决方案是没有意义的。 构建内部开发者平台并非没有挑战。如果您一直关注平台工程的讨论，您可能听过一些组织在构建平台时遇到困难的故事。追求这种方法的组织应考虑： 前期成本：自主构建内部开发者平台需要时间和大量资金。平台团队应采用将平台作为产品的方法，以帮助相关利益相关者了解所需的投资。如果没有持续的支持，平台倡议可能会在实现之前被取消。 - 维护：随着平台的扩展，平台团队的责任也随之增加，需要跟上新的标准、技术更新和工具。在《云战略》作者格雷戈尔·霍普在2022年的PlatformCon演讲中，他解释了平台团队如何了解和沟通他们计划维护多少平台： - “当基础平台增长时，你会怎么处理你的平台？…你可以保持你的平台不变，因为你投入了所有这样的资金，我们称之为下沉平台，随着水位的上升，这可能是合理的投资，但你在某种程度上是在复制现在在基础平台中已经可用的东西。…或者你建立一个‘浮动平台’，当基础平台获得你已经构建的功能时，你会说‘哦，完美！我不再需要那一部分了。我可以让基础平台处理那部分，然后我可以在其上进一步创新。’” 来源：格雷戈尔·霍普在2022年PlatformCon大会上发表的《平台的魔力》 复制其他内部开发者平台的危险性：复制谷歌、Netflix或亚马逊的内部开发者平台(IDP)是失败的前兆。现在有比以往更多的平台工程示例和资源，但是平台团队仍需要了解其组织的独特需求。 - 减轻这些挑战的最佳方法是采用平台即产品的方法：进行用户研究、创建产品路线图、征求用户反馈、持续迭代和改进，并获得所有利益相关者的内部支持。这种方法不仅有助于平台团队避免常见的陷阱，而且还有助于构建真正受开发者欢迎的平台。 一些组织缺乏足够的人员、遗留系统或快速增长，这需要定制内部开发者平台(IDP)。对于这些组织来说，购买平台即服务(PaaS)可能是一个更明智的投资。PaaS对这些组织的好处包括： 资源负担减轻：购买平台即服务(PaaS)能够减轻内部团队在开发和维护方面的重负。购买释放了宝贵的内部资源，使它们能够专注于组织特定的问题。 - 供应商支持：PaaS提供商有着保持其平台竞争力的切实利益。供应商可以投入更多资源进行持续改进、功能增加、安全更新和支持。 - 价值实现时间更快：实施PaaS的时间线比从零开始构建内部开发者平台(IDP)要短得多。通过PaaS，您可以更快地开发并将新应用推送到生产环境。 - 基本安全性：大多数PaaS解决方案提供了一些内置和最新的安全功能。尽管这些功能对于具有特定合规性要求的行业可能不足够，但它们可以减轻对于监管较少的内部团队的负担。 - 低前期成本：购买PaaS带来了更可预测、通常更低的前期成本，使其成为较小组织的更具成本效益的选择。 - 总而言之，PaaS赋予了较小组织以更少的遗留技术解锁内部开发者平台(IDP)的力量，而无需从零开始进行巨大的工作和支出。对于那些没有特定需求或需要定制平台的广泛遗留系统，PaaS提供了一条成本效益高且得到支持的路径来改善开发者体验。 正如前文所述，由于一些重大缺点，PaaS并不适合所有类型的组织： 灵活性有限：对于成熟的设置来说，平台即服务(PaaS)可能过于武断或僵化。正如Camille Fournier所解释的：“当您需要构建自己的平台时，这往往是显而易见的。如果您正在使用Heroku，您将遇到扩展限制，并且会看到团队脱离并自行解决问题。” - 潜在的供应商锁定：PaaS的客户应该考虑购买时要有退出策略。否则，他们可能会被锁定在供应商的方法和工作流程中。 - 与遗留系统的不兼容性：PaaS不太可能与庞大的遗留系统完全兼容。不兼容性会给具有广泛遗留技术的企业带来严重的集成和安全挑战。 - 鉴于这些限制，预计短期内会超出PaaS的组织应考虑改为构建内部开发者平台(IDP)。否则，您将迫使您的开发人员使用一个供应商的工作流程和方法，而很快又要将它们切换到其他不同的东西。平台的频繁重大更改会增加认知负荷，恶化开发者的体验。 大多数组织既构建其内部开发者平台(IDP)的一部分，又购买其他部分，在其平台中利用开源、商业和内部构建的工具的组合。这种构建和购买的方法使它们能够在减轻缺点的同时享受更多的好处。 然而，这种方法也带来了挑战。如下图所示，CNCF的景观既广阔又令人困惑。平台团队通常需要帮助理解如何选择合适的工具以及如何最好地将它们粘合在一起。然而，平台工程社区通过创建一个新的和改进的平台工具景观做出了巨大贡献。 来源：CNCF 一般来说，平台工程专家建议在可能的情况下避免重复造轮子。Syntasso的Abby Bangser写道： “一般来说，随着平台组件在行业中变得越来越普遍，你更有可能购买解决方案，以从其他组织为维护其产品投入的投资中获益。” 这一建议适用于您的平台工程旅程的开始和持续。因此，在做出构建或购买决策时，重要的是了解您的平台可能如何发展以及您的组织可以利用的工具。 还要注意，构建和购买方法仍存在厂商锁定和高订阅费用的风险。理论上，构建和购买的内部开发者平台(IDP)更具可扩展性，但必须在实践中进行良好的架构设计才能实现可扩展性。如果平台团队不小心，第三方平台组件的成本可能会迅速增加并变得难以管理。无论购买完整的PaaS还是平台组件，组织都应该进行尽职调查。 对于是构建还是购买内部开发者平台(IDP)，没有一种适合所有情况的答案。通过仔细考虑每种方法的利弊，并从用户和其他利益相关者那里获得反馈，您可以为您的组织做出最佳决策。 在决定是构建还是购买您的IDP时需要考虑的关键因素包括： 现有设置：您需要维护多少遗留技术？您的平台团队应该注意哪些集成需求？ - 规模：您的组织有多少开发人员？这个数字预计会快速增长吗？ - 长期目标：您的产品路线图是什么样的？有哪些第三方解决方案可以支持您的平台发展？ - 最重要的是，没有一种方法（构建、购买或两者兼有）能够保证您的平台成功。平台工程还有很多值得深入探讨的内容。 欲了解更多信息，请参阅这份免费指南，了解如何发展成为一个平台公司。
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关于Kubernetes的预测已经错了 为什么解决 Kubernetes 复杂性问题如此难以捉摸？ 译自 Kubernetes Predictions Were Wrong，作者 Steve Fenton 是 Octopus Deploy 的一位 Octonaut，一位 DORA 社区指导者，拥有20多年软件交付经验的六届微软MVP。 2020年，人们预测Kubernetes会在一年内消失。他们认为会有人创建一个服务，可以减少相邻的选择，并使Kubernetes成为默认的简单选择。每个人都会使用Kubernetes，但很少有人会在底层工作。 我今早检查了一下，它还在这里——底层也都还在。那么，为什么解决Kubernetes复杂性问题的办法仍然如此难寻呢？ 单独来看，Kubernetes不是特别复杂，但广泛的工具、选项和决策组成了它周围的生态系统。您可以在任何地方运行Kubernetes，从本地机器到云端。您可以在单个低功耗机器或成千上万的超大规模节点上运行。您可以使用它来运行一个单体应用或成千上万的微服务。 并没有一种固执己见的Kubernetes使用方式。它被设计得非常灵活。这意味着您可以做出所有决定。您选择精确配置Kubernetes的方式以及使用哪些辅助工具。 当人们说复杂时，他们谈论的不是Kubernetes本身的复杂性，而是您需要做出的大量决定才能开始使用它。 这还没有考虑软件本身。如果您刚用Go编写了一个在容器中运行的微服务，在Kubernetes中运行它非常简单。如果您有一个遗留的单体应用，它的假设是它将在虚拟机上运行，那么进行大量的工作来弯曲它以便在容器中运行。 难怪当面对如此多的选择时，负责交付解决业务问题的软件的开发人员在信息过载时会觉得压力山大，特别是当综合考虑容器、基础设施自动化和容器注册表的不同选择时，各种文件格式和约定的使用使问题更加复杂。 如果您想骑自行车上班，选择一辆自行车需要大量的研究，所以想象一下分别购买车架、车轮、把手、刹车和变速器。一些骑手会想要这种程度的控制，但当您的工作只是到达目的地时，这种情况就会压倒一切。 Kubernetes会平静地实用化并有效消失的同时也运行我们所有工作负载的观点没有实现。没有人设法为Kubernetes创建一条固执己见的路径，这条路径将关注所有这些选择。 这个简单原因是，神话般的唯一真理之道对大多数应用程序和服务都不起作用。如果不考虑应用程序和组织的上下文，就无法创建一个简单的路径。 这就是为什么平台工程得到了推动。虽然创建一个行业范围内的简化选择之路的可能性不大，但在一个组织内创建这样的路径是完全可行的。 一个最小可行的平台可以是一个列出预设决策并为每个配置文件提供标准示例的维基页面。这可能会发展成一个面向开发人员的门面，允许他们沿着一个简单的维度指定他们需要的内容，例如“大小”，而平台会处理旗标背后的细节。 平台应该提供简化的方法来做正确的事情，同时允许专家开发人员在标准方法不合适时剥离层层包装。 Kubernetes不存在单一固执己见路径的事实突显了应用程序和组织的上下文因素的重要性。虽然创建一个通用的简化方法不实际，但平台工程是减少路上需要做出的许多决定的一种方法，特别是当这些决定并不关键时。 尽管存在感知的复杂性问题，但Kubernetes没有任何减缓增长的迹象。显然，好处超过了采用的痛苦。那么，想象一下，如果采用Kubernetes及其相关移动部件变得更容易，会发生什么？ 平台团队可以是在尊重本地上下文的同时创建一个固执己见的Kubernetes设置的关键因素。也许预测没有错误，只是延迟了。 要进一步了解Kubernetes和云原生生态系统，请加入我们3月19日至22日在巴黎举行的KubeCon + CloudNativeCon Europe。
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平台工程4周内死亡 只需四周即可构建一个最小可行平台 (MVP)，以避免延迟和浪费数百万资金而导致大多数失败的平台工程计划失败。 译自 Platform Engineering Dies in 4 Weeks，作者 Kaspar Von Grunberg 是平台工程的早期先驱。在过去的十年里，他一直在大规模构建内部开发者平台（IDPs）。作为平台工程的常规演讲者，Kaspar 是几篇相关定义文章的作者。 四周。这就是构建内部开发者平台（IDP）应该花费的时间。听起来很疯狂，在一个充斥着年长数年、数百万美元的工作组和研究阶段的死于落伍的平台工程计划环境中，这将是不可能的。幸运的是，最好的平台不是那样构建的。它们构建得灵活、成本低廉，而且——最重要的是——速度快。 最近的成功案例清楚地表明，良好的平台工程不需要18个月的规划。它发生得很快。各种规模和行业的公司仅用四周就开始使用最小可行平台（MVP）。 四周听起来像是一个不可能实现的快速时间。然而，当你深入了解MVP的概念以及为什么大多数平台工程倡议都在缓慢的死亡中失败时，就清楚了为什么四周恰恰是应该花费的时间。 平台工程和IDP是相对较新的概念。尽管平台工程的增长惊人，并且最佳实践和开源IDP参考架构不断增加，许多平台工程倡议仍然失败，并且在取得有意义结果之前就夭折了。 它们没有起飞，在评估中受阻，无法让利益相关者感到兴奋并加入。或者它们的商业案例不足以获得高管的支持。 许多人认为IDP之所以困难，是因为技术错误，比如选择了错误的技术栈或不正确的工具。这是错误的。 IDP 失败的原因是大多数平台团队缺乏正确的流程或专业知识，无法让关键利益相关者支持他们的 IDP 倡议。而一旦他们获得了利益相关者的支持，就无法快速向他们证明价值，以保持倡议的动力。 认为平台工程倡议应该从一开始就包括所有利益相关者，并涵盖所有用例的想法，导致了这些倡议在无法展示任何成果的情况下崩溃，除了几个月（或几年）的浪费时间，还可能浪费数百万资金。 MVP 框架直接解决了所有这些问题。 通过使用快速移动的先锋团队构建一个代表性用例，您可以迅速向关键利益相关者证明 IDP 的价值。这还可以建立一个清晰的路线图，以便对平台进行迭代和扩展。这个框架消除了资金、法律和合规性的复杂性，并极大地简化了获取平台所需的关注和资源的过程。 这种更简单的用例使得证明价值并获取扩展所需的资源和支持变得更快更容易，因为： 构建一些小东西需要的资源和繁文缛节更少，从而更容易证明价值。 - 根据内部数据和用户反馈扩展平台有助于促进采用。 - 为了实现 MVP： 确定领导创新的先锋团队。这可能是领导您的 Kubernetes 或云迁移的团队。 - 在 HelloWorld 的背景下构建平台的简单第一个版本。这个用例应该具有代表性且可重复。 - 根据用户反馈开发您的迭代产品路线图。 - 向能够推动采用和扩展的相关利益相关者演示平台。 - 您的 MVP 是您平台的代表性案例。目标是快速行动并证明价值，以便您可以扩展它。您的 HelloWorld 应尽可能反映您真实应用程序的状态。避免复杂的情况，专注于您的应用程序使用的基础设施的最常见的公共分母。 四周后，您将拥有一个 MVP，向您和关键利益相关者证明它值得额外投资，并且已准备好进入下一个阶段。 您可以将此 MVP 作为全面的 IDP 的基础，并通过基于真实用户反馈和用例构建它，您可以在几周内为您的组织和使用它的人提供价值，而不是几个月或几年。 准备好开始了吗？Humanitec MVP 计划提供帮助和指导，快速有效地启动您的平台工程倡议，一个不仅能够生存下来，而且能够茁壮成长的倡议。通过联系我们的平台架构师了解更多信息，在四周内开始构建您的 MVP。
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平台工程工具链的 7 个出色工具 通过选择合适的工具，将安全性、可扩展性、兼容性和开放性融入您的平台工程实践。 译自 7 Great Tools for Your Platform Engineering Toolchain，作者 Francesca Carta。 平台工程，即为软件开发构建和管理内部开发者平台的做法，正在迅速流行起来。它的承诺是什么？无缝集成并优化传统的开发和 DevOps 方法，解决其关键差距。 然而，平台工程 的兴起导致了一系列工具集的爆炸式增长，每个工具集都声称可以解决你组织的所有问题。遗憾的是，只有少数工具能够兑现这一炒作。仔细了解一下这七款确实有用的平台工程工具。 以下是一些促进平台工程无缝采用的工具。 开放策略代理 (OPA) 是一款开源通用策略引擎，旨在简化和统一跨不同软件和系统的安全策略管理。OPA 让你能够以代码的形式声明性和强制执行策略，利用高级语言 Rego 的表达能力。 此策略引擎为以下解决方案提供支持，例如 Rönd，这是一个轻量级开源 Kubernetes 容器，开发 用于通过简单的安全策略保护你的 API。 通过利用 OPA 作为验证授权规则的安全引擎，以及利用 Rego 编写安全策略，Rönd 超越了其作为授权机制的角色。它让你能够构建强大且灵活的 基于角色的访问控制 (RBAC) 或 基于属性的访问控制 (ABAC) 解决方案，方法是提供其基本构建模块：角色、权限和用户组。 通过弥合策略定义和执行之间的差距，OPA 和 Rönd 简化了安全管理，并增强了应用程序的整体安全态势。 然而，保护应用程序不仅仅是定义谁可以访问什么；它还涉及保护解锁该访问权限的密钥和凭据。输入 Hashicorp Vault。 在过去几十年中，不同规模的网络攻击给大型企业造成了数百万美元的损失。持续不断的违规行为证明了对强大数据安全性的不可否认的需求。 组织传统上使用密码、加密密钥和证书来控制对敏感信息的访问。然而，这些“凭据”通常没有一个中心位置，而是分散在各个系统中。这使得跟踪谁可以访问什么变得具有挑战性，通常会使敏感数据容易受到攻击。 这就是 HashiCorp Vault 的用武之地。它是一个基于身份的秘密和加密管理系统，旨在简化安全地存储、生成、加密和传输秘密。Vault 使用身份验证和授权，帮助确保只有经过授权的个人才能访问他们有权访问的信息。 Vault 在一个集中式平台中安全地存储和管理各种秘密，包括密码、API 密钥、SSH 密钥、RSA 令牌和一次性密码 (OTP)。Vault 的另一个关键功能是动态秘密——短寿命、自动续订的凭据，可最大程度地减少暴露。 Vault 还支持各种身份验证方法，如令牌、轻量级目录访问协议 (LDAP) 和多因素身份验证 (MFA)，提供灵活且适应性强的安全框架。它的加密功能不仅限于存储，还促进了数据在传输和静止状态下的加密。 访问控制和秘密管理固然重要，但还不够。为了真正安心，持续监控至关重要。这意味着实时深入了解你的安全基础设施的运行状况和性能，让你能够在潜在问题成为问题之前识别并解决它们。这将我们带到了经典的监控和可视化二人组 Prometheus 和 Grafana。 Prometheus 擅长从各种目标（例如应用程序、服务器和云服务）收集实时数据。这些目标通过专用的 /metrics 路径公开关键指标，允许 Prometheus 评估系统运行状况和性能。 但收集数据只是第一步。 Grafana (https://grafana.com/)，可视化专家，将 Prometheus 存储的复杂指标转化为可操作的见解。Grafana 赋能团队构建交互式仪表盘，将原始数字转化为易于理解的可视化内容，揭示趋势和潜在问题。 共同， Grafana 和 Prometheus (https://thenewstack.io/grafana-wants-to-help-you-avoid-getting-dinged-by-kubernetes-costs/) 组成一个强大的团队。Prometheus 收集并存储实时指标，而 Grafana 以清晰且有见解的方式呈现这些指标。这种协作使团队能够快速识别性能问题、跟踪趋势并保持最佳系统运行状况和资源利用效率。这带来了下一个节省成本且环保的工具：kube-green。 kube-green (https://kube-green.dev/) 是一个开源 operator，旨在减少 Kubernetes 集群的 环境影响 和成本。此 Kubernetes 附加组件会自动关闭未使用的资源，最大程度地减少能耗和碳排放。这种“绿色”方法与科技行业日益增长的可持续发展工作相一致。kube-green 由 Mia-Platform 的 Davide Bianchi 开发，是 CNCF Landscape 的一部分。 除了其环境效益之外，kube-green 还可以帮助您省钱。许多云提供商使用即用即付的付款模式，因此通过智能关闭未使用的资源，kube-green 可以显著降低您的云账单。采用者报告节省了 30% 至 40%，巩固了 kube-green 作为资源使用、能耗和财务资源的强大优化器的声誉。 kube-green 专为与 Kubernetes 无缝协作而构建，Kubernetes 是 最流行的 容器编排平台之一。这使得与流行的工作流和 CI/CD 管道平滑集成成为可能，从而无需中断当前设置即可轻松获得其好处。 如果您曾经接触过软件开发，那么您几乎肯定会遇到 git (https://thenewstack.io/tutorial-git-for-absolutely-everyone/)，流行的分布式版本控制系统，及其众多提供商。从本质上讲，这些平台托管您的 git 存储库，使团队能够有效地协作和管理软件项目。 但 git 提供商提供的不仅仅是协作和版本控制。它们已成为现代软件工程中不可或缺的工具，拥有简化开发和提高质量的功能。 例如，GitHub (https://github.com/) 利用其内置的 CI/CD 解决方案 GitHub Actions，来自动化代码构建、测试和部署，从而在加快开发过程的同时确保质量。同样，GitLab (https://about.gitlab.com/?utm_content=inline-mention) 也提供 CI/CD 管道以及问题跟踪、项目管理和访问控制，从而在平台内实现全面的项目管理。 除了这些巨头之外，其他提供商还带来了独特的优势。与 Jira 紧密集成， Bitbucket 便于无缝的项目管理和问题跟踪，特别是对于 Atlassian 生态系统中的团队。GitKraken 和SourceTree 专注于用户友好的图形界面，使不太熟悉命令行的开发人员更容易进行版本控制。 Git 提供商简化了整个开发和交付过程。它们通过高效的协作工作流，使团队能够采用敏捷实践，加速交付并通过高效的协作工作流维护高质量代码。但是，当您将代码更改手动部署到越来越多的 Kubernetes 集群时，会出现一个新的挑战：在它们之间保持一致性。这就是 Argo CD 介入以在您的集群之间维持无缝和谐的地方。 Argo CD (https://argo-cd.readthedocs.io/) 是 Kubernetes 的开源声明式 GitOps 持续交付工具。它通过使用 git 作为应用程序配置的单一真实来源，简化了在 Kubernetes 集群中部署、扩展和更新应用程序的自动化。应用程序的所需状态在 git 存储库中指定。 Argo CD 使用此存储库将应用程序的实际状态与存储库中声明的所需状态进行协调。通过 Argo CD 确保一致且及时的 Kubernetes 部署，链中的下一个工具使开发人员能够在内部开发人员平台提供的稳定性和自动化之上进行构建。 Mia-Platform 使组织能够构建和管理其内部开发者平台 (IDP)。IDP 是通过抽象底层基础设施的上下文和复杂性来加速开发过程的工具、服务和流程。这种抽象减少了负责交付产品的开发人员的认知负荷，最终改善了开发者体验。 Mia 平台还通过提供一个包含即用型组件的软件目录来支持可组合开发，例如 支付集成中心 和 Mia 平台快速数据。该目录使开发人员能够快速组装功能齐全的应用程序，而无需“重复造轮子”。 虽然这些工具对于任何希望采用平台工程的组织来说都是一个很好的起点，但没有一刀切的工具链或解决方案。为了做出明智的决策并选择符合您的要求和目标的工具，请考虑一些关键因素，以确保无缝集成和最大影响： 安全性：安全性在平台工程工具中是必不可少的，尤其是在处理敏感数据时。一些第三方解决方案就像“黑匣子”——您看不到其内部安全功能，因此您不知道它们如何工作。为了安全起见，请研究并选择优先考虑强大安全性的工具来保护您的数据。寻找具有强大加密、漏洞扫描和安全访问控制等功能的工具链。 - 兼容性：选择与您现有的系统和基础设施无缝集成的工具，以避免麻烦。不兼容的工具可能会创建孤立的信息孤岛并中断工作流，从而导致开发和部署延迟。为了增强兼容性，请选择在不同环境中拥有良好记录的广泛使用的工具。 - 供应商锁定：尽可能采用开源工具，以避免供应商锁定。这减少了对特定供应商的依赖，并允许您在业务逻辑和需求发生变化时自定义和调整您的平台。如果您必须选择闭源工具，请避免将您困在专有生态系统中的工具；为冗余和风险管理维护多个供应商选项。 - 可扩展性：选择专为可扩展性而设计的工具，以有效管理您当前和未来的需求，因为您的用户群和数据量会不断扩大。此外，确保工具的定价模型允许资源优化，以便增加使用量不会造成意外的财务负担。 - 可扩展性：支持高效可扩展性的另一个特性是可扩展性。选择允许您根据团队需求无缝集成新工具和服务的工具。 - 平台工程改变了组织构建和交付软件的方式。它不仅仅关乎速度和安全性；它还关乎让开发人员用更少的资源做更多的事情。 曾经的战略投资已成为软件开发的根本性转变，为敏捷和创新的未来铺平了道路。 平台工程的格局远非一成不变。虽然这些工具为革命性的变革铺平了道路，但未来还有更大的可能性。您可以期待通过人工智能加深自动化和智能化，使平台能够独立学习和适应。此外，使用 无代码工具 构建平台的民主化即将到来，使所有技能水平的开发人员都能为平台的演进做出贡献。这一未来为软件开发带来了更高的效率、敏捷性和创新。 尽管平台工程的未来充满潜力，但务实地对待它很重要。仔细评估您团队的具体需求，并选择直接满足这些需求的工具。通过采用灵活且面向解决方案的思维方式，您可以自信地利用平台工程。
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如何成为平台工程师 了解进军平台工程所需的条件，这是当今最热门的 IT 职业之一。 译自 How to Become a Platform Engineer，作者 Luca Galante。 随着社区活动，例如 PlatformCon 在短短几年内规模增长了两倍，行业研究报告称平台工程师的收入可以 比 DevOps 高出 42.5%，更不用说不断增长的 行业认证 了，难怪平台工程成为当今最热门的 IT 职业之一。 问题是：成为一名平台工程师究竟意味着什么，你如何才能成为一名平台工程师？ 平台工程 是设计和构建工具链和工作流的学科，这些工具链和工作流可在云原生时代为软件工程组织提供自助服务功能。平台工程师提供一个集成产品，通常称为 内部开发者平台 (IDP)，涵盖应用程序整个生命周期的运营需求。 AWS 上示例 IDP 的参考架构。 平台工程师构建并运行 IDP 以提供 黄金路径 并支持开发者自助服务。IDP 由许多不同的技术和工具组成，这些技术和工具跨五个层面运行：开发者控制层面、集成和交付层面、监控和日志记录层面、安全层面和资源层面。这些工具包括 Spotify 的 Backstage、Argo CD 和 Humanitec 等 平台编排器，这些工具以一种降低开发者认知负荷的方式粘合在一起，而不会抽象掉上下文和底层技术。 无论你是在工程之旅的开始阶段，还是一位高级 DevOps 工程师 或希望提升职业生涯的网站可靠性工程师 (SRE)，了解平台工程不仅仅是一次技术转变至关重要——首先，它是一种思维转变。 在过去几年中，我看到数十个平台团队失败。为什么？通常是因为运维和基础设施人员只是被重新标记为平台团队，尽管他们有最好的意图，但他们构建的内容实际上并没有为开发者服务。相反，他们构建的平台解决了他们的运维问题，而不是开发者的问题。 平台工程最重要的要素之一是转向产品思维方式，并将你的 平台视为产品。平台工程师必须为他们的客户（开发者）构建和维护产品。无论产品是针对内部客户（他们的开发者）还是外部客户，使产品管理成功的原则与推动最佳平台团队的原则相同。 平台工程师还必须了解云计算、基础设施即代码、容器编排等的技术基础和原理，并广泛了解其公司的 工具。然而，将平台工程师与其他工程师区分开来的最重要因素是使用产品管理原则并遵循最佳实践。 如果你想成为一名成功的平台工程师，请自问以下问题： 你将如何进行用户研究，以提供解决实际痛点的解决方案？ - 你如何定义开发者喜爱的黄金路径，以帮助确保平台的高采用率？ - 你如何找到合适的抽象级别，既能降低开发者的认知负荷，又能保留所有上下文？ - 你将如何向所有相关利益相关者推销该平台？你将如何组织利益相关者的支持，为你的平台工程计划获得资金？ - 你将从 最小可行平台 (MVP) 开始？还是计划一个非常大的计划来涵盖所有最终情况，即使可能需要数年时间才能构建？ - 运维专业人员很少会问自己这些类型的问题，而且很容易迷失方向。但成为一名平台工程师并不像简单地更改你在 LinkedIn 上的职位名称那么容易。幸运的是，有很多资源可以让你更容易回答这些问题。 两项关键资源是平台工程社区的惊人增长和 社区的主要活动 PlatformCon，该活动每年规模都在扩大。再加上旨在提供帮助的在线资源的兴起，成为一名平台工程师比以往任何时候都容易。 随着平台工程的持续发展和越来越多的企业加入，显然现在是开始学习如何成为一名平台工程师的最佳时机。
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Crossplane：一款开发者友好的控制平面 本月晚些时候前往 KubeCon+CloudNativeCon Europe 的人应在 Crossplane 展位停留，了解此云原生控制平面的最新版本。 译自 KubeCon 24: Crossplane, a Developer-Friendly Control Plane，作者 Joab Jackson。 对于那些本月晚些时候前往巴黎参加 KubeCon+CloudNativeCon Europe（3 月 19 日至 22 日）的人来说，务必在 Crossplane 展位（3 月 20 日至 22 日下午在 PP1-B 展位）驻足，了解云原生控制平面的最新版本 Crossplane 15。 无法前往展位的访客还可以在整个展会期间在 G14 的 Upbound 展位驻足，或在 3 月 19 日的 平台工程日 在四号桌驻足。Upbound 是管理 Crossplane 代码库的公司，该代码库是 Cloud Native Computing Foundation 的开源项目。 在 KubeCon 以及 联合活动 中，还将有 多场关于 Crossplane 的演讲。 Crossplane 基于 Kubernetes，是一个专为构建 云原生控制平面 而设计的框架，但它并不局限于基于 Kubernetes 的资源。它还具有可扩展性，允许平台工程师编排新型基础设施和应用程序。市场 提供开箱即用的配置，例如适用于 AWS、Azure 和 Google Cloud Platform 的配置。 没有哪个特定行业是 Crossplane 的早期采用者。相反，用户分布在各个垂直领域。Upbound 的创始工程师兼 Crossplane 维护者 Jared Watts 在接受 TNS 采访时表示，他们有一个共同点，即他们使用云原生资源，以至于他们需要一个专门的控制平面来管理所有这些资源。 Watts 说，Crossplane 可用于“定义一个一致的平台，其中包含组织合规所需的所有策略、配置和所有内容”。“然后为开发者提供一个很好的抽象，以便他们获得所需的设施。” 随着 平台工程 的兴起，这种控制平面非常契合。“Crossplane 是平台工程的重要组成部分，因为它能够定义一个一致的平台，始终以一致的方式管理开发者所需的一切”，Watts 说。 Crossplane 提供的一个优势是它能够处理非 Kubernetes 资源，这对许多可能不愿意将所有资源迁移到云原生基础设施的商店来说是一个日益严重的问题。 Watts 说：“Crossplane 是 Kubernetes 的一个扩展。它教会 Kubernetes 了解所有外部资源，例如云资源和 Kubernetes 之外的全新基础设施。” Crossplane 的版本每季度发布一次，最新的 1.15 版本除了其他内容外，还承诺为开发者提供更好的体验。Watts 说。 命令行界面已更新，新增了三个 beta 命令行子命令： crossplane beta validate：使用 Kubernetes API 服务器的验证库针对架构验证组合。 - crossplane beta init：以更简单的方式启动新项目。 - crossplane beta top：提供 Crossplane pod 的快速资源利用率检查。 - 还修改了许多现有的 CLI，所有这些修改都是为了让开发者更轻松地配置云基础设施。 此外，新版本更好地支持组合函数。组合函数 最初在 1.11 版本中发布，引起了 Crossplane 社区的关注。Crossplane 函数是用于创建模板资源的自定义函数。 为了帮助更轻松地编写组合函数，Upbound 已发布了一个Python 软件开发工具包 (SDK) 可帮助更轻松地生成这些函数（它们也可以用 Go 编程语言 编写）。组合函数现在可以请求 Crossplane 有权访问的其他集群范围资源，例如虚拟私有云 (VPC)。 函数现在具有对 Prometheus 的可观测性支持：Crossplane 现在会针对发送的请求数、收到的响应数和函数运行时长的直方图发出基本函数指标。 该项目在 CNCF 方面也可能会有好消息。该项目自 2021 年以来一直处于孵化状态，现已申请毕业状态。 “我们正在声明该项目已经成熟、发展、扩展并被人们采用，”Watts 说。“它有人为其做出贡献，它有一个社区。它已经成熟，并且已准备好毕业。” 因此，也许在 KubeCon 上，我们会看到 Crossplane 作为成熟的 CNCF 项目毕业。
https://yylives.cc/2024/03/07/kubecon-24-crossplane-a-developer-friendly-control-plane/
衡量开发人员生产力的3个关键指标 如果没有明确的生产力目标，人工智能实施可能只会为组织的软件开发流程增加边际价值。 译自 3 Key Metrics to Measure Developer Productivity，作者 Emilio Salvador。 可以理解，企业对 AI 编码助手提高软件开发人员生产力的潜力感到兴奋。在 GitLab 最近的一项调查中，83% 的受访者表示，在软件开发流程中实施 AI 至关重要，以避免落后。 AI 可以自动化大部分软件 开发或至少让开发人员的生产力大幅提高的承诺提出了一个问题，即如何衡量开发人员的生产力。提示：这与代码量无关。 虽然大多数开发人员生产力衡量都侧重于任务指标，例如产生的代码行数或代码提交次数，但开发人员的生产力无法通过单一维度来衡量。必须考虑开发人员绩效的多个维度才能准确衡量开发人员的生产力。 任务维度涵盖了衡量个人开发人员产出的最直接标准——在设定的时间范围内高效完成分配的任务。虽然看似简单，但将任务完成情况作为生产力的指标可能会产生误导——原因有二。 首先，软件开发人员通常以团队形式工作，个人同时处理软件开发的不同方面。因此，使用相同的面向任务的指标衡量各个开发人员会对团队生产力产生不准确的描述。 其次，完成更多任务不一定是最明智的解决问题的方法。例如，技术较差的程序员或 AI 编码助手可以生成大量的样板代码。例如，最近的一项供应商研究表明，开发人员可以使用 AI 比不使用 AI 快 90 分钟用 JavaScript 完成对 Web 服务器的编码。这是一个令人印象深刻的结果，但他们本可以在几分钟内重用现有的 Web 服务器抽象来创建相同的结果。 解决问题是任何软件开发人员的一项关键技能，因为他们经常面临需要创新解决方案的复杂挑战。开发人员必须能够准确识别问题，与团队成员合作生成潜在解决方案，并最终选择解决问题的最佳行动方案。 个人开发人员效率，它需要技术技能、批判性思维和创造力的结合，是一个比完成的任务数量更好的衡量标准。在一个著名的示例中，苹果 Lisa 计算机图形用户界面的首席设计师兼开发人员比尔·阿特金森将 Quickdraw 的区域计算例程优化为速度快六倍，代码行数减少 2000 行。他的贡献违背了苹果通过每周编写的代码量来跟踪各个工程师的生产力指标，转而采用更简单、更快速、更高效的解决方案。 将 AI 集成到软件开发过程中以提高开发人员的效率，例如通过测试自动化、代码重构和文档编制，可以释放开发人员的时间，让他们承担更复杂的工作，从而为组织和最终用户带来更大的价值。因此，现在比以往任何时候都更应该关注衡量业务成果，而不是衡量代码行数等产出。 软件开发团队 知道迭代开发实践优于传统的瀑布模型。高节奏会导致紧密的反馈循环，其中在一个周期中进行的改进（例如用抽象替换样板代码）会导致在以后的周期中进一步改进。 时间指标是一种客观衡量标准。在 Google 衡量开发人员生产力的框架中，DevOps 研究与评估 (DORA) 量表中，四个指标中有三个是直接基于时间的： 部署频率（小时/天/周/月） - 变更前置时间 - 恢复服务时间 - DORA 指标衡量 团队在特定时间范围内的绩效。它们是团队敏捷性、运营效率和速度的关键指标，并将反映组织在速度和软件稳定性之间取得的平衡程度。 DORA 团队经过六年多的研究表明，这些指标可用于确定确切的改进位置和方式，而短迭代周期始终会为开发组织带来更好的结果。 DORA 指标还可以揭示不良的开发人员体验可能如何损害开发人员速度。例如，一个开发团队可能正在编写出色的代码，但由于容易出错的测试和部署流程而显示出糟糕的 DORA 指标。 解决方案不是要求才华横溢但负担过重的开发团队更加努力地工作；而是要求开发团队领导者全面了解开发管道，并确定可以在何处实施流程改进。例如，将 AI 和自动化引入代码审查和测试流程可以改善 DORA 指标和软件交付性能。 团队维度在更广泛的组织环境中考虑业务成果。虽然软件开发团队必须高效地协同工作，但他们还必须与其他业务部门的团队合作。 通常，非技术因素（例如同伴支持、工作环境、心理安全和工作热情）在提高生产力方面发挥着重要作用。 另一个框架是 SPACE，它是满意度、绩效、活动、沟通和效率的首字母缩写。SPACE 的开发旨在捕捉生产力的一些更细微和以人为本的维度。SPACE 指标与 DORA 指标相结合，可以通过将生产力指标与业务成果相关联来填补生产力测量差距。 麦肯锡发现，将 DORA 和 SPACE 指标与“以机会为中心”的指标相结合可以全面了解开发人员生产力。反过来，这可能会产生积极的结果，正如麦肯锡报告所述：客户报告的产品缺陷减少 20% 至 30%，员工体验评分提高 20%，客户满意度评分提高 60%。 就像一个立方体的三个维度共同决定其体积一样，开发人员生产力的任务、时间和团队维度共同决定了总的业务影响。 虽然开发人员可能专注于其生产力最容易衡量的任务维度，例如每天编写的代码行数或每周接受的合并请求，但必须在更大的业务环境中考虑这些指标，例如当更多代码行可能对团队和时间维度产生负面影响时。 工程人才对公司成功的重要性以及对开发人员人才的激烈竞争强调了必须承认软件开发需要衡量才能改进。
https://yylives.cc/2024/03/08/three-key-metrics-to-measure-developer-productivity/
交织的世界：平台和移动应用工程 这些工程学科必须共存并协同工作，才能在不断发展的数字环境中提供安全可靠的应用程序。 译自 Intertwined Worlds: Platform and Mobile App Engineering，作者 Usman Siddiqui。 平台工程和移动应用工程共享一种共生关系，这种关系推动创新并增强用户体验。 由于高需求和新设备，移动应用工程变得越来越突出。据 Statista 称，2550 亿个移动应用 每年在全球下载，自 2016 年以来，下载的应用数量增加了 82%。 与此同时，一种新的工程形式作为其对应物出现：平台工程。 平台工程通过优化应用开发和通过提供具有自动化基础设施操作的自服务功能来提高生产力，从而加速应用交付和它们产生业务价值的速度。据 Gartner 称，80% 的大型软件工程组织 将在 2026 年之前建立平台工程团队，作为应用交付的可重用服务、组件和工具的内部提供商。 从本质上讲，平台工程奠定了基础，用于支持各种应用在不同设备和操作系统（包括开发可扩展架构、优化性能和确保安全措施到位）上的无缝操作的强大基础设施。另一方面，移动应用工程专注于打造直观、功能丰富的体验，以满足移动设备的独特需求。 借助这些底层平台，移动应用开发者可以利用推送通知、位置服务和设备硬件集成等功能来创建引人入胜的用户界面和交互。这两种工程学科之间的建设性协作能够将应用无缝集成到更广泛的平台环境中，从而在设备和平台之间促进互操作性、可扩展性和一致的用户体验。 想象一个繁华的城市建立在坚实的基础之上，可以保护和维护其结构，确保市民享有无缝、顺畅的体验。平台工程在软件开发领域扮演了类似的角色。它为内部开发者平台(IDP)奠定了基础，IDP是一个自助服务平台，可以赋予应用程序开发者力量。IDP通过提供以下功能来帮助平台工程师: 基础设施作为代码(IaC)：用于自动化基础设施供应和管理的工具和流程，确保一致性和效率。 - CI/CD：用于构建、测试和部署应用程序的精简管道，可加速开发周期。 - API管理：管理API的中心枢纽，向移动应用程序公开功能，促进互联互通。 - 监控和可观测性：获取平台运行状况和应用程序性能实时洞见的工具和实践，实现主动故障排除。 - 移动应用程序工程：构建吸引人的用户体验。 - 另一方面，移动应用程序工程师利用IDP的功能构建功能丰富且用户友好的移动应用程序。他们的任务是设计、开发和实施专门为移动设备(如智能手机和平板电脑)定制的软件应用程序，与设计师、产品经理和其他利益相关者密切合作，将概念和要求转化为具体的、用户友好的应用程序。他们的专长在于: 原生应用开发：使用特定于平台的语言和框架(如iOS的Swift或Android的Kotlin)来创建与原生设备功能和UI/UX范例无缝集成的应用程序。 - 跨平台应用开发：使用React Native或Flutter等框架构建可在iOS和Android上运行的应用程序，这些团队可以优化开发时间和资源。 - 移动后端服务(MBaaS)：与平台提供的后端服务集成，提供用户认证、数据存储和推送通知等功能。 - 通过提供具有自动化工具和高效工作流的可靠 IDP，平台工程师： 提高开发人员的工作效率： 减轻管理基础设施的负担，让移动应用程序工程师专注于核心应用程序功能。 - 增强代码质量和一致性： IaC 和 CI/CD 管道强制执行最佳实践，从而实现更可靠且可维护的代码库。 - 缩短上市时间： 简化的开发流程使移动应用程序能够更快地交付到市场。 - 反过来，移动应用程序工程师提供有价值的见解和用例，为 IDP 的演进提供信息。他们： 识别平台差距和限制： 他们的实际经验帮助平台工程师识别 IDP 功能中需要改进的领域。 - 通过实验推动创新： 突破移动应用程序开发的界限可以将新特性和功能纳入 IDP，从而使整个开发生态系统受益。 - 随着移动技术格局的不断演变，平台和移动应用程序工程师面临的挑战和机遇也在不断变化。一些新兴趋势包括： 微服务架构： 将应用程序分解为更小、独立的服务，提供更大的灵活性、可扩展性和可维护性。平台和移动应用程序工程师都需要通过提升技能和重新学习技能来适应他们的技能组合，以便在这个动态环境中有效工作。 - 无服务器计算： 这种基于云的模型允许开发人员专注于应用程序逻辑，而无需管理基础设施。平台工程师需要构建和维护 IDP 以有效支持无服务器部署，而移动应用程序工程师可以专注于构建更具可扩展性和成本效益的应用程序。 - 人工智能和机器学习： 将人工智能和机器学习集成到移动应用程序中为用户体验和功能提供了新的可能性。平台和移动应用程序工程师都需要了解这些进步。 - 平台工程和移动应用程序开发必须共存并并行工作，才能在不断发展的数字环境中提供安全可靠的应用程序。 平台工程和移动应用程序开发都为业务发展和数字人才职业成长提供了激动人心的机会。查看一些有价值的资源，以便为自己配备这两个主题所需的技能和知识： 教程： 思想领导力： 移动应用程序开发： Udacity course: “Android Kotlin Developer” - 随着对移动应用需求的不断增长，对设计、开发和维护这些应用的熟练开发人员的需求也在与日俱增。了解如何雇佣 React Native 开发人员进行跨平台应用程序开发。
https://yylives.cc/2024/03/24/intertwined-worlds-platform-and-mobile-app-engineering/
TV 2如何优先考虑和衡量开发者体验 了解丹麦最大的媒体科技公司如何从专注于 DevOps 转变为专注于改善和衡量开发者体验。 译自 How TV 2 Prioritizes and Measures Developer Experience，作者 Jennifer Riggins。 伦敦 — 如果你正在阅读本文，你可能从未听说过 TV 2。除非你是丹麦 85% 的人口中的一员，他们每天花一个小时十分钟来消费丹麦最大的国有商业资助广播网络的内容。 与所有历史悠久的电信公司一样，TV 2 从 80 年代的 流动电视 发展到流媒体服务和免费应用程序。这是另一家 偶然的科技公司，但无论如何它都是一家科技公司。这意味着这家媒体科技公司不仅必须弄清楚如何采用现代的 云原生技术 和 DevOps 理念，还必须弄清楚如何将开发者视为其客户。 对于 Emma Dahl Jeppesen 来说，她在过去几年的产品经理角色已经从领导一个 DevOps 团队（该团队意外地给开发者增加了更多压力）演变为一个开发者体验团队，该团队研究并构建自助工具和一个新的可观测性平台，所有这些都专注于减少开发者的认知负荷。 Dahl Jeppesen 的团队处于技术和业务之间的关键边界，上周她在 Eficode 的 DevOps 大会上以及在随后的对 The New Stack 的采访中对此进行了反思。继续阅读，了解她的团队如何制定假设，然后测试和衡量其影响，以改善 TV 2 的开发者体验。 “我们一直被称为媒体公司。现在我们是一家媒体科技公司，因为流动电视正在逐渐消亡，”Dahl Jeppesen 在 DevOps 大会上的炉边谈话中说道。当一家国有公司突然意识到 Netflix 是其最强大的竞争对手时，它该怎么办？“现在，这是一个完全不同的策略，让业务发挥作用，并调整业务以确保其在 2024 年仍然具有相关性。” TV 2 与许多组织一样，从重组和重新关注采用新的云技术和 DevOps 开始。这导致整个工程组织迅速增长了约 350%，从大约 100 名工程师增加到现在的 450 名工程师。 然而，Dahl Jeppesen 说，这种数字化转型始于 DevOps 团队创建工具，他们会将这些工具交给站点可靠性工程师 [SRE]，“就像，‘给你！现在你可以随意使用它们了。’这带来了很多认知负荷。我们现在正试图做一些稍微不同的事情。” 她呼应了 公司文化 转变的一个并不罕见的原因——异常高的离职率。“我们只是那个拥有太多工具、太多服务和遗留环境的 DevOps 团队。我们有很大的认知负荷。所以，在某个时候，他们都辞职了，团队解散了。”因此，她和剩下的那名工程师从 DevOps 转型为开发者体验团队。 对于 Dahl Jeppesen 来说，开发者体验就是“关于开发者如何看待他们的工作。这是关于他们在工作时感觉有多么高效。”她继续说道，“我认为，从 DevOps 中，我们了解了速度和质量反馈循环，但这将它提升到了一个全新的水平。它增加了其他东西，比如流状态——开发者在多大程度上能够在他们的工作中保持流状态？同样重要的是认知负荷，比如他们在工作时有多少认知负荷？” 她接着说，开发者体验——有时称为 DevEx——还关乎“尝试采用一些非常复杂的东西，比如工具，然后将其包装成一些美好的东西，考虑用户体验，并将他们 [开发者] 视为你的用户。” 这包括抽象和 平台工程 理念，在 TV 2 中，这是通过命令行界面和内部开发者平台实现的。他们还与许多 Kubernetes 和 Jenkins 合作，以实现持续集成。但几乎每个团队都有自己的堆栈。Dahl Jeppesen 评论说，这种拥有七条不同构建线和 Kubernetes 集群的庞大工具格局对业务不利，而且它使得难以汇总有关开发者体验的数据。现在，他们正在采用 平台工程理念，在顶部使用命令行界面抽象，并通过 API 访问。 在过去的两个月中，所有工程师及其支持团队也开始在尝试团队拓扑结构，这是一种组织团队能力的方式，每个人都围绕大约 15 个应用程序或流对齐，开发人员体验团队为整个组织和域级别的抽象服务。 在这些变化中，只要 可观测性和监控 到位，开发人员始终能够在他们想要的时候推送到生产环境。 随着 DevEx 团队发展到包括 Dahl Jeppesen 和四名工程师为 200 名工程师服务，他们了解和 衡量开发人员体验 的工作已经扩展。 Dahl Jeppesen 说：“我们从 DORA 指标 开始，就像许多其他公司一样”，但他们在一年半后关闭了该仪表板，“因为团队感觉自己正在被衡量”。她说，开发人员正在玩弄这些指标，这意味着许多自称“精英”的团队实际上并非如此。DORA 指标 已由高管自上而下引入 TV 2，她指出，这些高管可能读过《加速》一书的一部分，但没有将指标与行动联系起来。 现在，她的团队正在努力实施 DevEx 指标——专注于衡量流程状态、反馈循环和认知负荷——同时努力透明地了解他们衡量的内容以及原因。开发人员调查 已成为开发人员的一种低成本方法。 “与你的开发人员交谈。了解他们。因为他们会告诉你他们讨厌的一切和他们喜欢的一切。” ——Emma Dahl Jeppesen, TV 2 但她表示，虽然开发人员很容易填写这些调查，“老实说，调查设计真的非常困难”，但“我认为做一些事情总比什么都不做要好——询问你的开发人员他们对事物的体验”。 他们的调查工作始于询问开发人员对工具的看法，这揭示了 TV 2 工程师已经非常喜欢 GitHub Actions，这表明他们应该远离 Jenkins 而转向首选的 CI 流水线。 Jeppesen 建议：“与你的开发人员交谈。了解他们。因为他们会告诉你他们讨厌的一切和他们喜欢的一切。”以前，“我们采取了‘构建它，他们就会来’的方法，但这根本不起作用。因为你需要将开发人员视为用户。” 一旦你了解了他们的问题，开发人员体验和平台工程团队就更有能力解决这些问题。这就是她也不否认饮水机聊天可以了解他们真正想法的力量的原因。 TV 2 已采用 目标和关键结果 (OKR) 来协调工程组织。她的团队的目标是标准化他们的持续集成管道，而支持这一目标的一个关键结果是让三名开发人员加入并支持它。 她不仅表示大约 85% 的开发人员完成了他们的季度调查，而且他们的工程师保留率也有所提高。 当然，调查是一种非常主观的方式来衡量开发人员体验，这就是为什么 Dahl Jeppesen 的团队将它与系统数据（如遥测）结合起来，以平衡她所说的“说数据”（开发人员所说的内容）与“做数据”（实际发生的事情）。然后，除了这种定性和定量数据的组合之外，她还进行定性访谈，以规划开发人员的旅程，从构思到生产。 它帮助 TV 2 DevEx 团队了解他们可以在哪里整合反馈并优化体验。 Jeppesen 说，在这些较小的会议中，他们不仅询问步骤，还询问工程师在每个步骤中的感受，比如“这里的痛苦和收获是什么？他们会告诉你挫折或真正好的事情。” 最终，他们到达了可以将“现状旅程”与“未来旅程”的可视化曲线的位置，其中可观测性信号和其他渐进式改进可以应用于低点。然后她的团队问：“这是否提升了你的旅程？这是否真的改善了你的情况？”她继续说道。“那么，你又有了切实改善开发人员旅程中开发人员体验的可衡量方式。” 这些修复不需要是成熟的想法，而是她的团队将发布一个简单的原型，甚至是一个 模型，以向开发者展示。开发者感觉能够做同样的事情，构思解决他们自己问题的方法。 在 CLI 的情况下，三位工程师兴奋地在白板上画出了他们的想法，但这并没有传达给他们的产品负责人。然后他们创建了一个 GIF，解释了他们希望自己的平台抽象是什么样的。她向其他一些开发者展示了它，他们很快对如何解决一个重大的开发者瓶颈有了共同的理解，因此他们构建了一些东西来验证它。 “不要在实际验证之前花费太多时间，”Dahl Jeppesen 强调说，“只需尝试一些东西，并将开发者视为用户。” 他们不仅衡量技术开发者体验，还衡量人员和流程的影响。她给 The New Stack 举了一个例子，“如果我们衡量流程状态，我们发现最大的问题是他们困在会议中，或者他们使用的敏捷框架对他们不起作用。” 毫不奇怪，出现的一个阻碍开发者流程状态的障碍是会议太多。她没有构建任何东西，而是有一个非技术性的但仍然非常有效的行动项目，即就此事向敏捷教练和领导提供建议，因为他们可以最好地影响会议文化。 Dahl Jeppesen 还提供了 优先考虑开发者体验的四个步骤： 1. 了解你的用户。 拥抱饮水机，开始一个免费加入的每周聚会，保持好奇心。 2. 向公司的 UX 团队学习。 “DevEx 和 UX 实际上是同一件事，”她认为，主张采用 双钻石 的 UX 方法——发现、定义、开发和交付——并在探索模式中考虑有价值、可用、可行和可行的因素。 3. 确保你的团队以用户为中心。 这意味着在你的产品团队和你的内部开发者客户之间开发一个具体且共享的词汇表。她还建议对他们进行以用户为中心的方法的培训，并采用假设驱动的开发。 4. 衡量你的用户的价值和体验。 Jeppesen 强调，这是最难的一步，但你真的无法改进你无法衡量的东西。如果开发者有指标来衡量其应用程序的成功，那么 DevEx 团队也应该有。她建议从小处着手，比如从你的平台或工具的采用率入手，并确保进行定性和定量测量。
https://yylives.cc/2024/03/26/how-tv-2-prioritizes-and-measures-developer-experience/
Spring和Java如何塑造内部开发者平台 Java 和 Spring 为开发过程带来的灵活性，影响了当前 IDP 实现标准化和效率的方式。 译自 How Spring and Java Shaped Internal Developer Platforms，作者 Charles Humble。 我早就注意到 Java 促进了编写代码的异常一致的方法。该语言的表面积相对较小，几乎没有粗糙的边缘，这使得开发人员从一个 Java 项目迁移到另一个项目非常简单。对于构建或维护 内部开发者平台 (IDP) 的任何人来说，教训就是促进一致性真的很重要。 虽然这始终适用于 Java SE，但并不总是适用于其扩展。如今，企业 Java 开发人员有很多优秀的框架可供选择，但有一定年龄的人可能还记得在 2000 年代初使用 J2EE 进行编程的情况。J2EE 标准于 1999 年末推出，它使用 Web 和分布式企业应用程序规范扩展了 Java SE，这些应用程序可以部署在诸如 BEA WebLogic 或 IBM WebSphere 等应用程序服务器上。 J2EE 标准被广泛采用，但因难以使用而声名狼藉。该规范的某些部分，尤其是 IBM 开发的原始企业 JavaBean (EJB) 规范，确实很复杂，并且带来了相当大的性能损失。例如，EJB 仅允许通过诸如公共对象请求代理体系结构 (CORBA) 等协议进行远程方法调用，这与大多数其他业务应用程序形成对比。 此外，当时设计的应用程序服务器可以启动一次并在没有中断的情况下运行数月甚至数年。正如 Java 冠军 Holly Cummins 解释的那样，BEA、IBM 和其他支持完整 J2EE 规范的供应商做了一些非凡的工程工作来实现这一目标。缺点是启动它们（就像在开发代码时经常做的那样）需要几分钟时间。这使得开发人员难以保持流程；作为一名英国人，我过去每次必须重新启动开发服务器时都会泡一杯茶（并且经常喝掉），这似乎更多的提升了 Twinings 的销售，而不是我的编码效率。 此外，打包和部署用于生产的 J2EE 应用程序很麻烦。“我参与其中，” DaShaun Carter 解释道，他是 VMware Tanzu（Broadcom 的一个部门）的研究开发软件工程师和 Spring 开发人员倡导者。当 Carter 在一家能源公司担任 J2EE 开发人员时，他的职责是进行构建。“当我开始时，构建需要一周时间，并且该规范有 12 个人将 J2EE 应用程序投入生产，”他说。Carter 能够使用 Apache Ant 和各种自定义插件来缩小流程。“我们处于每周构建和测试的周期中，但生成所有 WSDL [Web 服务描述语言文档] 和构建应用程序仍然需要四个小时。” 开发工具也很昂贵。Carter 说，他们的一个工具，统一建模语言工具 Rational，每个席位需要 20,000 美元才能拥有每个开发人员所需的一切。“这太荒谬了，”他说。 2004 年推出的 Spring 框架做了一些重要的事情。首先也是最重要的，它推广了依赖注入的概念，其核心是控制反转 (IoC) 容器。它还表明，可以在诸如 Apache Tomcat 等更轻量级的 servlet 容器之上构建更简单的 Web 和分布式应用程序。这些应用程序启动得更快，使开发人员能够快速成功地开始工作，而且它们还是开源且免费的。大约在同一时间，诸如 Eclipse 和 NetBeans 等开源集成开发环境 (IDE) 开始取代专有 IDE 产品，进一步降低了成本。 Spring 还提供了一种使用 Java SE 提供的相同编码一致性构建企业应用程序的方法。 不过它并不完美。Spring 不幸的是在 XML 流行的高峰期开发的，它对 XML 的依赖造成了配置方面的问题。随着框架中添加了更多功能，Spring 也被认为过于复杂。 2006 年在 Java SE 6 中采用注释作为 XML 的替代方案，在一定程度上帮助 Spring 团队减轻了配置复杂性。然而，最终最大程度地减少配置问题的，是受 Ruby on Rails 启发的 Spring Boot，它提供了关于如何构建 Spring 应用程序的高度主观视图。 Spring Boot 还通过 Initializr 和start.spring.io推动了模板化的想法。“这是我了解 IDP 概念的开端，”Carter 说。“我可以获取我需要的东西，比如 Spring Data 和 Spring Web，并按需组合在一起。使用 IDP 方法，模式及其原因定义明确，因此它创造了良好的开发者体验。” Initializr 提供了护栏，并允许开发者快速启动并运行。“我可以立即开始并期待快速交付，因为 IDP 提供了大量信息和示例，例如我们如何处理日志和指标等，”Carter 解释说。 在此背景下，IDP 充当传播者，在公司内部传播 模式，打破孤岛并减少摩擦。正如 VMware Tanzu 在 Broadcom 的研究和开发高级总监 James Watters 所说，“它减少了安全、架构和开发团队之间的界限。”最终，目标是让 IDP 充当快速反馈、可组合性和模式扩散的真正切入点，尤其是在大型组织中。 以 Spring 为蓝本的 IDP 降低了开发者的灵活性，但 Watters 借用云计算进行了类比，解释了为什么这可能是一件好事： “云计算在很大程度上减少了对第 2 层网络的依赖。你无法自定义第 2 层网络，就像你可能在数据中心中所做的那样。但你可以获得一个可弹性使用的可扩展模型。我认为 帕累托效率 适用于网络，一直到应用程序模式，而这是 IDP 擅长的领域。Cloud Foundry 是模式力量的早期指标之一，我认为我们已经看到了许多其他模式的出现，包括应用程序模板化、默认安全性和构建服务模板化。如果你考虑 Google Cloud Run 或 Azure Container Apps，整个行业都开始表示模式是实现效率和默认安全性的非常好的方法。” 此外，由于 Initializr 是开源的，并且在其下方有完整的 Spring 框架，因此组织可以 根据 其需求和文化对其进行调整。 消费电子公司 Garmin 的私有云平台架构师 Jonathan Regehr 表示，这是他们采取的方法。作为黑客马拉松的一部分，Garmin 构建了一个工具，最好将其描述为早期后台类型的门户。它生成一个骨架代码库并将其加载到 Git 存储库中。它还创建 Jenkins 作业，首次运行它并将应用程序骨架一直推送到生产环境，因此开发者只需编写代码即可。“这个笑话是，你填写一份表格，小睡一会儿，醒来后就可以开始编码了，”Regehr 说。 他承认，该工具现在已经相当老了，他的团队正在寻找替代品。即便如此，这也展示了使用模板和自动化来入门的力量。“如果你仔细考虑监听器之类的内容，它就是一个模式。我不应该关心如何获取事件或处理一致性；让模式处理这些问题，我只需要监督业务价值部分，”Regehr 说。 当工程师在团队之间移动时，这种传播模式的方法具有进一步的优势，因为它提高了一致性。正如 Monzo Bank 的高级员工工程师 Suhail Patel 在 2022 年 解释 的那样，“[在 Monzo] 当你开始处理微服务时，有一条明确的铺就道路，因此它们看起来都非常统一。你可以为其他团队的服务做出贡献，因为该结构对你来说完全熟悉。” Regehr 也赞同这个想法。“我认为你不能指望把某人放到一个项目中，然后让他们立即发挥作用。人们在加入团队后会有一个学习曲线。但如果部署相同，代码库看起来相同，并且所有内容的布局相同，他们会说，‘好的，我需要了解你的业务逻辑，但其他部分都很容易。’” Monzo 和 Garmin 也说明了在平台内做出选择的重要性。“构建平台团队的大规模参与者往往有两种到四种关键模式，”James Watters 说。“他们概述了如何扩展 Java 服务或 Go 服务，而不是尝试为开发人员可能拥有的每个打开的标签页构建一个门户。这两种方法非常不同。” Garmin 对集群配置采取了类似的方法。从语言和运行时角度来看，该环境是混合的。Garmin 约 70% 的代码（Web 应用程序和侦听器的混合）是用 Java 编写的。该公司还运行大量 Node.js 和 .NET，一些 Python 和少量 PHP。 Garmin 运行两个平台：Red Hat OpenShift 用于 Kubernetes 工作负载，而 VMware Tanzu Application Service（一些客户仍将其称为 Pivotal Cloud Foundry (PCF)）用于其余部分。随着数百名开发人员使用 VMware Tanzu 平台，Garmin 在一个非生产环境和四个生产基础上运行超过 9,000 个应用程序实例。它使用多云基础设施，部分原因是收购，还运行一个大型私有云。 Regehr 的团队完全在内部工作，他们遵循“自动化一切”的范例。例如，为了管理他们的 Kubernetes 集群，他们编写了 140,000 行自动化代码。开发人员贡献少量配置代码，并由此和他们的自动化生成所有必需的集群配置，并将它们放入存储库中。 “我们正在自动生成 110 万行集群配置， Argo CD 正在喷射和构建集群，”Regehr 说。“我们使用生成存储库来执行此操作，这意味着如果我犯了一个错误，我可以查看错误并修复它，而不是集群因我而消失。” 这种级别的自动化允许基础设施团队将所有内容视为短暂的。“一个例子是 Concourse，”Regehr 解释说。“我们有一个与每个 Tanzu 平台部署配对的 Concourse 实例，该实例处理特定于该基础的自动化。如果 Concourse 的磁盘空间用完或其数据库损坏，解决方案始终相同——烧毁 Concourse，运行自动化脚本重新部署 Concourse，然后运行我们的“UpdatePipeline”管道。这个 Concourse 看起来与 10 分钟前完全一样，除了减少了一些作业运行历史记录。” Regehr 说，采取这种方法也有助于 Garmin 提高安全性。“如果你想让黑客一无所获，其中一种方法就是如此快速地重建你的基础设施，即使他进入服务器并构建了他的‘邪恶框架’，它也会消失得如此之快，以至于他无法在它再次消失之前重建它。” 这可能对基础设施有效，但代码本身呢？James Watters 说，“在我进行的对话中引起共鸣的头号话题是：我们如何在规模化组织中默认变得更加安全？” James Watters 认为，开发者平台充当起点，提供标准化的应用程序模式和集成库，允许你对应用程序进行身份验证。“我们还拥有一个默认安全的构建系统，该系统已重新注入 IDP，并且我们可以在创建应用程序的确切时刻提供快速的安全记分卡，”他说。IDP 还可以向开发人员发出警报，例如，“你知道这个应用程序中存在漏洞并且有可用的修复程序吗？你想应用它吗？” VMware Tanzu 团队正在探索人工智能对行业的影响，其中一些工作已经通过 Spring.ai 可见。James Watters 说他对人工智能的重要性感到“震惊”，但他也看到了安全方面还有很多未完成的工作。“做更多的事情来自动化安全任务并构建更多模式化和安全的系统，这是我们的客户希望看到的，”他说。
https://yylives.cc/2024/03/27/how-spring-and-java-shaped-internal-developer-platforms/
四步打造平台即产品 平台团队必须设计和营销内部开发者平台，以吸引开发者使用它。以下是如何做到这一点。 译自 Platform as a Product in 4 Steps，作者 Aeris Ransom。 平台工程正在席卷云原生世界，但关于构建成功平台的知识仍有待学习。这个挑战一开始可能让人不知所措，但有一种强大的方法可以简化入门：平台即产品方法。 平台工程 是设计和构建内部开发者平台 (IDP) 的学科。根据云原生计算基金会 (CNCF) 的 平台白皮书，IDP 是：“……自助式 API、工具、服务、知识和支持的基础……以引人注目的内部产品形式排列。自主交付 团队可以使用该平台 以更快的速度交付产品功能，并减少协调。” 要取得成功，平台团队必须构建一个既有效又引人注目的 IDP。有效的平台为开发者、经理和高管解决实际问题。但仅靠有效性不足以推动采用。平台团队必须设计和营销 IDP，以便开发者愿意使用它。平台即产品方法帮助平台团队确定对他们的组织而言有效且引人注目的 IDP 是什么样子的。 平台应该被视为产品的想法可以追溯到 Evan Bottcher 2018 年的文章“谈到平台时我在谈论什么”: “找到这种平衡的关键因素是平台必须引人入胜，它们不能仅仅依靠授权。” “团队拓扑” 的合著者 Manuel Pais 和 Matthew Skelton 扩展了平台产品管理。 平台即产品方法涉及定义你的使命、进行用户研究、使用最小可行产品 (MVP) 和最薄可行平台 (TVP) 来有效分配内部资源，以及在内部营销你的平台 以确保支持。以下是平台工程社区的从业者分享的关于他们经验的内容。 新的平台团队经常会遇到关于其领域职责、如何与其他团队协作以及成功是什么样子的相互矛盾的观点。 创建使命宣言 可以帮助定义平台团队的身份。在 Doma，Michael Galloway 的团队采访了开发者，与其他利益相关者群体交谈，并评估了定量绩效指标，以确定他们的目标：“快速轻松地构建出色的产品”。 有力的使命宣言就像好的流行歌曲：它们简单、有意义，能让人产生共鸣。Galloway 说：“要让一个目标发挥作用，你必须感受到它，而不仅仅是知道它。” 构建一个解决实际问题并赢得开发者青睐的平台需要深入了解他们的工作流程、挑战以及现有解决方案的不足之处。成功的平台团队使用各种类型的用户研究和反馈来为其 IDP 路线图提供信息。他们通过选择低接触和高接触研究方法来平衡反馈的数量和质量。 低接触： 调查可以快速有效地收集广泛的情绪，并从大量的开发者群体中识别出常见的痛点。 - 中等接触： 征求意见 (RFC) 和个人访谈更耗时，但使开发者能够详细阐述具体问题并提出解决方案。 - 高接触： 将平台倡导者或支持团队直接嵌入开发团队中，可以提供最丰富的反馈和背景。这种方法允许实时观察工作流程和第一手体验开发者的挫败感。 - 根据 OpenCredo 的 Nicki Watt 的说法，技术平台产品经理在这里扮演着至关重要的角色。他们充当翻译，将潜在的相互矛盾的观点综合成可操作的路线图。他们将努力了解开发者想要什么，并构建开发者需要的东西。 记住，用户研究不应是一次性的活动。它是整个平台生命周期中的一个持续过程。通过持续收集反馈，平台团队可以确保平台保持相关性并满足不断变化的业务需求。 平台具有无限潜力，但平台团队的资源有限。最小可行产品 (MVP) 和最精简可行平台 (TVP) 是有助于优化分配这些资源的概念。 采用 MVP 方法，平台团队可以创建获取用户反馈所需的最基本版本的产品。MVP 帮助平台团队验证核心假设，避免将资源浪费在不必要或无效的功能上。自助文档 可以是 MVP。 TVP 是 Skelton 和 Pais 引入的一个补充概念： “加速开发现代软件服务和系统的最少 API、文档和工具集。” 随着时间的推移，构成 TVP 的内容自然会发生变化。随着第三方解决方案变得与组织的内部工具具有竞争力，平台团队必须在维护构建组件或外包给供应商之间做出选择。采用 TVP 方法，平台团队仅将内部资源分配给提供独特业务价值的内容。 构建 IDP 是一项重大任务。平台团队必须推广其工作，以维持整个组织中利益相关者群体的支持。 在 2023 年 PlatformCon 演讲“ 如何传达平台工程的业务价值”中，Gartner 的 Manjunath Bhat 指出，许多平台团队难以解释平台工程的价值，而不仅仅是 DevOps。当从不了解工程改进如何影响更广泛的业务优先级的非工程利益相关者那里获得支持时，这会带来问题。平台团队在传达业务价值时应学会使用不同利益相关者群体的语言。 灵感来源： https://www.youtube.com/watch?v=ApEOiNC4GrA 使产品方法具有挑战性的一件事是，许多团队认为自己在遵循该方法，但实际上并非如此。以下是 Watt 在她的演讲中提出的关于该主题的一些常见误解： “我们的用户就像我们一样！” 平台工程师更接近他们的用户，并且经常无意中对他们做出更多假设。但是，构建有效且理想的产品需要相同的流程，无论用户是内部用户还是外部用户。 - “我们可以强制使用该平台！” 强制采用平台会阻止开发人员自愿提供反馈，并且总体上会造成更多安全漏洞。 - “我的方式或高速公路！” 一些平台团队认为最好强制执行一种正确的方法来做事。但是，过于规范的平台可能会迫使开发人员采用次优解决方案。 - “我们不需要平台产品经理！” 一些组织不愿为内部工具专门配备一名 PM。但是，PM 专注于了解开发人员的挑战，并以工程经理或平台工程师无法做到的方式维护平台团队与相关利益相关者之间的关系。 - “让我们立即开始构建！” 先构建的问题在于，它假设最佳解决方案是技术性的。成功的平台团队会在适当的时候使用不同的支持形式。 - 平台即产品方法对于构建成功的 IDP 至关重要。通过将 IDP 视为具有明确使命、用户研究和目标营销的产品，平台团队可以确保他们构建的不仅是开发人员需要的，而且是开发人员想要使用的产品。 这种方法并非没有挑战。平台团队必须避免对内部用户做出假设、强制使用或将技术解决方案优先于用户支持的诱惑。这就是平台工程社区可以提供帮助的地方。 有关更多平台工程资源，请访问 Mia-Platform 博客。了解平台工程中的其他热门话题，例如对开发者生产力的影响、内部开发者平台的七个核心组件以及铺设黄金路径。
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平台工程不仅仅是关于工具 平台工程不仅仅是关于工具和组件，还包括组织内部的协调以及特别关注理解用户需求。 译自 Platform Engineering Is Not Just about the Tools，作者 Atulpriya Sharma。 众所周知，平台工程已成为城中热议话题，每个组织都在竞相制定关于平台工程的正确战略。平台作为 DevOps 运动的自然延伸的价值以及在降低认知负荷的同时提供更好的开发者体验是显而易见的，尤其是对于 Spotify 等早期采用者而言。 虽然许多组织都专注于工具、技术栈、集成、API 以及所有技术细节，但可能会忽略全局观——人员和流程。平台工程不仅仅是关于工具和组件。它还关乎组织内部的协调以及特别关注理解用户需求——在本例中，即你的软件工程团队。 因此，虽然每个人都急于组建自己的技术武器库，但提出一个基本问题至关重要：平台工程是否仅仅关乎工具？利益相关者的参与、以用户为中心的设计、团队动态和持续改进的文化呢？ 在这篇博文中，我们将深入探讨平台工程的非工具化方面，并了解构建一个成功的平台所需的一切——超越工具。 随着不断发展的平台工程 格局，我们常常忘记一个平台的真正成功不仅取决于闪亮的科技，还取决于使其成功的非技术元素。 我们已经确定了平台工程工具化方面之外的六项原则，它们构成了平台工程的关键部分。 想象一下，你正在为少数团队构建一个平台。一些团队正在使用旧版 .Net，而一些团队正在使用 Go 构建后端并在 Vue 中构建前端。然后还有数据科学团队，其工作流程完全不同。为这样的团队构建一个平台需要进行战略决策。 作为一个平台团队，平衡公司领导者的愿景、用户需求和业务目标至关重要。在产品团队中，这是一项众所周知的工作，产品经理充当多个团队之间的协调粘合剂。但是，我们在构建平台时如何让利益相关者参与并协调一致？ 组建一个由关键利益相关者组成的指导委员会，包括高级领导者、来自所有部门的用户以及负责平台开发的决策者。他们还将设定期望并使其与组织目标保持一致。有趣的是，根据 2023 年平台工程状况调查，44% 的受访者主要关注的是设定现实的期望（原始论文）。 对于一家组织而言，实现平台工程计划的成功，一种调整各个团队并推进的方式至关重要。在一些非同小可的情况下——这可能成为平台产品团队工作中非常重要的部分。 了解用户需求和期望是成功的平台工程 的核心。这不仅仅是构建一个平台；而是创造一种与你的用户产生共鸣的体验。通过创建生动的用户角色和用户故事，你可以深入了解受众的不同需求和期望。 例如，考虑一下鲍勃，他是一位依赖平台将应用程序部署到不同环境的产品工程师。创建一个反映鲍勃面临的挑战的角色，这将让你全面了解他的痛点。此见解可帮助你塑造平台，使其与鲍勃的需求以及像他这样的类似用户完美契合。 在构建平台时始终以用户为中心，你可以提供一个不仅满足用户需求而且超越用户需求的平台。 构建产品涉及广泛的活动，包括定义符合用户需求的基本特性、设计用户友好界面以及监督整个开发过程。每项活动都需要熟练的专业人士。 我们都同意用户体验非常重要；它会极大地影响开发者是否使用平台。因此，团队中拥有用户体验专家对于平台的成功至关重要。 此外，了解您的开发者真正需要什么至关重要，因为这定义了您的平台，并确保它满足他们的需求。为了帮助解决这个问题，您可能还希望团队中拥有善于收集需求并最终塑造产品的熟练产品经理。 因此，构建一个成功的平台就是拥有一支拥有多种技能和专业知识的团队。这确保了平台运行良好、用户友好并满足其用户的特定要求。 构建平台无疑是一个重要的步骤，但同样重要的是确保它在您的组织内得到有机和广泛的采用。这就是拥有一个计划周全的推广计划派上用场的地方。根据 2023 年平台工程状况报告，47% 的受访者最优先考虑提高其平台的知名度（原始论文）。 任何推广计划的核心都是大使和拥护者。这些人热衷于为平台辩护，帮助用户理解平台的重要性并鼓励他们采用。这些可以通过内部巡回演讲、网络研讨会、咖啡聊天，甚至博客文章和面对面聚会来实现。 虽然大使和拥护者传播有关平台的意识，但奖励他们持续的热情至关重要。根据他们的努力，这可能是在内部时事通讯、公司范围的会议中大喊大叫，或金钱津贴和晋升。 通过制定内部推广计划，组织可以实现广泛采用并最大化其平台的影响力。 指标——定性和定量——是指导您的平台工程工作的指南针。定义和理解这些指标对于衡量平台的成功至关重要。这些指标充当平台部署和优化其用户体验以及与更大组织目标保持一致的关键粘合剂。 考虑一个为站点可靠性工程师（SRE）定制的内部开发者平台（IDP）。您可以跟踪净推荐值 (NPS) 等指标，以了解 SRE 和活跃用户的看法，了解用户参与度。您可以使用SPACE 指标，它提供了一个多方面的视角，包括用户满意度和技术性能。您还可以参考DORA 指标，这些指标揭示了对平台基础设施的效率和可靠性的重要见解。 这些指标共同使组织能够优化资源分配，持续增强用户体验并推动持续改进，确保平台与其预期目标保持一致。 您已经看到构建平台是一个涉及技术堆栈和人员的多层过程。创建具有正确渠道的结构化反馈循环对于确保您的平台与您的用户期望无缝对齐至关重要。 您可以创建多种反馈渠道，如表单或问卷，以收集见解并将其用于快速更新和修复。优先考虑用户需要什么，了解他们的想法并实施它们。让用户了解正在进行的改进的变更。这使您的平台保持适应性并符合用户需求。 通过此反馈循环，组织不仅确保开发者平台始终与用户的独特需求保持紧密一致，而且还培养了一种持续改进和协作的文化。 构建平台必须采取整体方法，涵盖技术和非工具化方面。通过平等重视本文中讨论的原则，组织可以提升他们的平台开发工作。 将平台与组织目标保持一致，投入精力了解和与最终用户互动，培养团队中的多元化技能，扶植内部拥护者，利用数据获取见解，并建立健壮的反馈机制。所有这些将共同帮助你的平台在这个动态环境中脱颖而出。
https://yylives.cc/2024/03/30/platform-engineering-is-not-just-about-the-tools/
平台工程如何应对DevOps挑战 一览 DevOps 的核心挑战，以及平台工程是否可能取而代之。 译自 How Platform Engineering Takes on DevOps Challenges，作者 Kenn Hussey。 随着公司持续以前所未有的速度扩展，DevOps 的角色正在经历重大转型。虽然 DevOps 一直是弥合开发和运维之间差距的重要工具，但其局限性和低效率也变得越来越明显。 许多人认为平台工程是 DevOps 的自然演进，它解决了 DevOps 的核心挑战，并使组织能够更有效地扩展。随着重点转向创建自助服务平台和赋能开发人员，DevOps 的传统角色正在被重新定义。 让我们回顾一下 DevOps 的核心挑战以及平台工程如何取代它。 虽然 DevOps 彻底改变了软件开发和部署，但现代云原生技术的日益复杂性给团队带来了前所未有的压力。随着组织的扩展，当前 DevOps 方法的局限性和低效率变得更加明显。 一个主要挑战是需要在端到端 DevOps 流程中实现更多自动化。Dynatrace 最近关于 DevOps 自动化的研究显示，只有 56% 的这些流程是自动化的，导致交付时间更长，效率降低。在典型的开发人员管道中平均有九项手动干预，包括审批和安全检查，这进一步加剧了这种情况。这些导致了解决时间延长，并可能严重影响组织的利润和客户满意度。 造成这种情况有两个核心原因。第一个是工具链的复杂性。DevOps 生态系统中丰富的工具和技术可能导致难以管理的碎片化环境。这种复杂性给团队集成和维护一个有凝聚力的 DevOps 工作流带来了挑战，导致效率低下和生产力下降。 第二个是孤岛团队。孤岛会阻碍协作和沟通，而协作和沟通对于成功采用 DevOps 至关重要。孤岛团队通常缺乏对彼此流程的可见性，导致错位、重复工作和问题解决时间更长。 即使没有这些问题，团队也缺乏推动自主运营的关键技能，这使得有效实施和维护 DevOps 实践变得具有挑战性。所需的技能，包括编码、基础设施管理和自动化，在单个团队中可能很难找到和培养。 随着当前 DevOps 方法的局限性变得越来越明显，组织正在寻求克服这些挑战并改进其软件交付流程的方法。DevOps 团队必须缩短开发周期以实现业务服务级别目标 (SLO)，提高软件质量并更快地创新。平台工程应运而生。 平台工程是 DevOps 的一种现代方法，更确切地说，是 DevOps 的一个逻辑扩展，旨在与现有的 DevOps 原则一起工作，同时减轻相关的认知负担。平台工程师通过构建内部开发人员平台（IDP）来简化标准 DevOps 活动，该平台提供单一的应用程序开发和部署工具包。 作为 DevOps 的战略扩展，平台工程解决了传统手动方法的缺点、不足和限制。它自动化了开发和部署管道，简化了它们以提高效率和有效性，超越了传统限制。采用平台工程文化使企业能够在数字化转型时代脱颖而出，让他们能够在当今瞬息万变的技术环境中蓬勃发展。 平台团队可以简化和提高以前由 DevOps 团队处理的任务的效率。你的平台团队必须有明确定义的产品目标、已建立的 DevOps 程序和正确的思维方式才能发挥其潜力。 在新技术时代，平台工程师的角色并没有取代 DevOps，而是扩展了使其成功应对新挑战和机遇的原则。平台工程将在软件开发和交付中发挥重要作用。 随着 DevOps 的兴起极大地改变了软件开发，使其变得更加敏捷和协作，但组织通常需要帮助才能独立处理复杂性。平台工程源于为开发人员提供简单、可扩展且用户友好的自助服务流程以更快地构建软件的需求。 组织可以利用平台工程来： 简化流程：通过提供标准化、简化的软件开发和部署方法来简化复杂流程。 - 自动化基础设施和部署：自动化是平台工程的核心，使团队能够在最少的手动干预下配置基础设施和部署应用程序。 - 提供自助服务平台以提高开发人员效率：自助服务平台使开发人员能够快速轻松地访问他们需要的工具和资源，而无需依赖其他团队或等待批准。 - 缩短上市时间：通过简化流程和自动化任务，平台工程帮助组织更快、更频繁地交付软件。 - 提高可扩展性和弹性：平台工程使组织能够构建可扩展且有弹性的系统，这些系统可以处理增加的需求并从故障中快速恢复。 - 促进协作：平台工程通过提供一个共享平台和一套通用的工具和实践来促进协作，使团队能够更有效地协同工作。 - 平台工程可以帮助团队快速扩展他们当前的 DevOps 流程来满足需求，而无需引入不必要的开销。平台工程不是依赖于单独的工具，而是构建了一个支持端到端交付的紧密基础。 任何平台工程团队的主要目标是促进工具和配置重用。重用代码可以使应用程序交付过程更有效率，需要的工具更少，并且可以改善代码一致性。开发人员可以专注于创新，而不是编写重复的代码。 软件开发团队的需求通常不同。如果每个开发团队都建立自己的 DevOps 实践，您将遇到复杂性、瓶颈和安全漏洞。平台工程团队可能会承担部分 DevOps 职责，例如以下职责： 自动化 Git 工作流：平台团队可以自动化 git 存储库的创建、配置和管理，确保整个组织的一致且安全的版本控制实践。 - 配置测试环境：通过自动化测试环境的配置，平台团队可以减少设置和维护测试基础设施所需的时间和精力。 - 为 CI/CD 管道构建配置模板：平台团队可以为 CI/CD 管道创建可重用的模板，使开发团队能够快速采用最佳实践并在项目中保持一致性。 - 配置用于秘密管理和用户身份验证的中央存储库：集中这些功能有助于维护安全性并符合要求，同时简化开发团队的访问控制。 - 配置用于应用程序性能监控的存储库：平台团队可以设置和维护一个用于应用程序性能监控的集中存储库，该存储库可以为开发人员提供对其应用程序行为和性能的见解。 - 以下是您的平台团队如何优化 DevOps 效率的方法： 为内部开发人员构建一个工作平台：通过创建一个标准化的自助服务平台，平台团队可以简化开发流程并减轻各个团队的负担。 - 建立铺设好的道路以减少认知负荷：铺设好的道路为常见的开发任务提供了预定义的、经过充分测试的路径，从而减少了开发人员的认知负荷并最大程度地降低了错误风险。 - 简化流程、标准化流程并扩展流程：平台团队可以识别并简化复杂流程，制定标准并确保随着组织的发展，这些流程可以有效地扩展。 - 监控关键绩效指标 (KPI) 和指标：通过此监控，平台团队可以识别需要改进的领域，并做出数据驱动的决策以优化 DevOps 效率。 - 提高团队绩效，为客户提供更大价值：平台团队可以持续评估和提高开发团队的绩效，最终为客户提供更好的价值。 - 以下是贵组织吸引合适的工程师加入平台团队的关键策略。 明确目标并定义现实的时间表：明确传达平台团队的目标和期望，并设定可实现的时间表，有助于吸引与组织愿景相一致的工程师。 - 拥抱多样性，促进更好的沟通与协作：培养一个多元化和包容性的团队环境，可以促进平台工程师之间的创造力、创新和实际合作。 - 为平台团队提供合适的工具和技术：为平台团队配备必要的工具和技术，使他们能够高效有效地工作，吸引重视良好支持工作环境的熟练工程师。 - DevOps 的未来在于采用平台工程，而不是传统的孤岛式实践。为了在当今瞬息万变的环境中保持竞争力，组织必须将平台工程作为 DevOps 之旅的下一步。它将塑造团队协作、集成和简化未来软件交付的方式。 随着 DevOps 的发展，平台工程将促进无缝的跨团队沟通并优化工作流。通过自助功能和自动化管道，软件更新将更快地完成，从而取代手动任务。 从 DevOps 过渡到 平台工程 可能是快速变化的 IT 行业中的下一个规范。一种引人注目的可能性是，新的平台有一天可能会结合并协调当代数字环境的所有复杂性。在当今快速发展的数字世界中，能够随时代变化而改变的人才能保持领先地位。
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平台工程与GenAI：让你的房间有序 生成式人工智能的影响将影响整个软件开发生命周期中的工作流，DevOps 现代化峰会的一个小组警告说。 译自 Platform Engineering and GenAI: ‘Get Your House in Order’，作者 Loraine Lawson。 平台和站点可靠性工程团队将在其工作中看到 GenAI 的重大影响，Harness 在 3 月份 Harness（是一个软件交付平台） 主办的虚拟 DevOps 现代化峰会 上，小组成员预测了这一点。 迄今为止，开发人员一直是科技行业关于生成式 AI 的大部分讨论的焦点。但小组表示，它将改变整个工程组织的工作。 Srinivas Bandi 说：“围绕着这件事有很多议论，这很好”，他是 Harness 的工程和产品副总裁。“这是一项改变了行业并使其变得更好的创新，但我也个人认为，代码生成会产生很多下游影响。” GenAI 将导致更紧密、更具包容性的关系——特别是在产品管理中——在软件生命周期开发周期 (SDLC) 中，Wes Whitlam 预测道，他是 Rockwell Automation 的软件工程总监。 Whitlam 说：“向产品管理团队引入工具最终将帮助工程团队和员工”，他补充说，他看到产品管理层面有更多可视化和模型线框的能力。 他说：“如果我们在谈论 SDLC，当这些内容被引入设计团队时，你真的拥有了这种更切实的管道和信息交换，你可以编辑、更新，然后根据需要重构。”“甚至只是反复试验，比如，‘嘿，我们是否具备进入下一阶段所需的条件？’这将消除繁琐和浪费，让工程团队保持在流程状态，而这正是我们所有人真正希望我们的团队达到的状态。” Bandi 补充说：“我个人认为可以改进的另一种方式是，有一个产品规范，最终交付的是什么。” 另一位小组成员也表示，在新的范例中，开发将与产品经理更紧密地合作。Nick Colyer 说：“我只是想到产品经理的创造力、他们的能力、他们可以做什么以及他们对这件事可以发展到何处的想法”，他是位于芝加哥的 IT 服务和咨询公司 AHEAD 的数字工程主管。“看到这种紧密结合将会很有趣。” 科利尔预测，生成式 AI 将引发基础设施自动化和平台工程的重大演变。他说，AHEAD 已经看到 生成式 AI 如何从内部和外部彻底改变 SDLC 领域，包括企业客户。他将生成式 AI 的影响比作云计算出现时看到的转变。 他说：“从我的角度来看，我们的团队正在增加 [人数]，在我们的现代应用程序、数据、平台工程空间和平台工程或开发人员平台领域大量招聘。” 他预测将产生影响的四个领域： 基础设施自动化和 平台工程。 - 内部开发人员门户，他说这可能是当今开发团队提出的第一要求。科利尔说：“该门户“可能是当今开发团队提出的第一要求”。“我们的现代应用程序团队正在那里开展大量工作。” - 数据内部开发人员门户，因为数据团队需要通过平台提供 数据服务，同时支持文档和知识管理。开发人员体验以及如何衡量 以及团队的生产力。 - 开发者体验，以及如何衡量它和团队的生产力。 - 科利尔在讨论中的一点对观众说：“让你的房间有序，平台工程。” 他预测更多的一切 —— 由于生产力提高、更多代码审查和更多组件安全扫描，更多文档。 “我认为这些问题是如何让运营方面，平台工程，[来]跟上生产力方面的事情，”他说。 数据和分析将成为管理 GenAI 将创造的生产力增长的关键，Colyer 说。 开发人员工作流将包括 GenAI 叠加，提供更多数据和见解 到该工作流中，根据 Whitlam 的说法。 “我们将看到的是更多数据的公开，我们可以用这些数据做一些好事，”他说。这将比 DORA 指标 或产品组合管理工具为开发人员工作流提供更多可见性，他补充说。 “在类似这样的事物上进行 GenAI 叠加，说，‘你的问题可能出在这里，如果那里有约束或瓶颈或优化空间，那将能够帮助工程师、工程领导者，以及，说，这是一个朝着错误方向发展的趋势，我们需要去修复一些东西，”他说。“我们将看到 GenAI 叠加在我们认为对我们的社区很重要的措施上。” Whitlam 的雇主 Rockwell Automation 正在对生成式 AI 采取一种实验性方法，他说。 “当我们谈论 DevEx 时，我们首先想要创建一个安全网和一个实验区域，”他说。“我们的工程师已经在 试用和使用 GenAI 在他们的个人生活中，因为他们不想错过船，他们想抢先一步。” 在内部，他们称他们的方法为“猛击和废弃”，这意味着他们希望开发人员能够构建一些东西并将其丢弃，而无需结果或某种目的或意图，他说。重点是在不惩罚实验的情况下获得知识。 Whitlam 承认，有法律合规问题需要考虑。但 Rockwell 已经找到了机会，即使是创建像 SQL 语句一样简单的东西，但通过使用 GenAI 而不触及数据库，他说，这些情况“足够值得信赖”。 在 Harness，重点是向用户提供生成式 AI，以及在内部如何利用 GenAI 为最终用户带来更多功能。 “就向我们的用户提供 GenAI 的能力而言，我们希望在 SDLC 中做所有事情，从帮助他们更快地编写代码，到确保构建运行得更快，测试运行得更快，到确保他们编写更安全的代码，确保他们可以适应新事物，例如 [内部开发人员门户]，他们如何为他们的组织带来效率？他们如何以尽可能低的成本做到这一点？”Bandi 说。 他说，该公司的目标是“在开发人员生产力方面提供提升，赋予他们超能力，以及如何减少痛苦并增加从事所有这些工作的乐趣。”
https://yylives.cc/2024/04/10/platform-engineering-and-genai-get-your-house-in-order/
集成AI到平台工程中以实现智能化 平台工程团队现在寻求能够自动化文档、查找错误甚至提出编码建议的智能平台。 译自 Integrating AI to Make Platform Engineering Intelligent，作者 Michel Murabito。 想象一下一个能够学习和适应您需求的软件解决方案。这就是由 AI 驱动的智能应用程序的强大功能。这些智能应用程序超越了基本功能，利用机器学习 (ML)、自然语言处理和其他尖端的 AI 技术来个性化您的体验、进行预测和自动化操作。 这种自动化为开发人员和更广泛的开发人员体验带来的改进，将我们带到了另一种创新方法：平台工程。平台工程是一门新兴学科，描述了如何设计、开发和维护软件平台以进行扩展跨多个团队的 DevOps。 自然而然，企业都在争相挖掘这种潜力：根据 Gartner 的数据，到 2027 年，75% 的组织将从多个点解决方案切换到 DevOps 平台以简化应用程序交付——高于 2023 年的 25%。因此，许多组织正在寻求将 AI 集成到平台工程中，以缩短上市时间并改善软件开发周期和开发人员体验。 我们来讨论以下内容： 智能开发人员平台的兴起。 - 平台工程中的 AI 增强型软件开发生命周期 (SDLC)。 - AI 驱动的平台工程的优势和挑战。 - 根据Gartner 技术采用路线图，针对 IT 领导者，内部开发人员门户被认为是 2022-2024 年为改善开发人员体验而试用的最频繁的技术。内部开发人员门户充当开发人员可以发现和访问内部开发人员平台功能的界面。 虽然这些门户提供了自助服务功能以改善开发人员体验，但对提供最佳效率、可靠性、适应性和降低成本的解决方案的需求仍在不断增长。 许多组织已转向利用 AI 简化其 IT 运营的开发流程的平台。因此，平台工程团队现在寻求能够自动化任务、提供 AI 生成的文档、分析代码错误甚至根据输入生成代码或开发建议的智能开发人员平台。 这些智能平台承诺提供尽可能少的开销的无摩擦自助服务开发人员体验，并正在迅速成为数字化转型的支柱。 自 AI 和 ML 进入技术领域以来，AI 增强在多个开发工具和平台中的使用已显着增加，例如 GitHub 的 Copilot、Google 的 Bard 和 OpenAI。AI 增强与整个软件开发生命周期交织在一起，从规划、设计、开发、测试、部署和持续维护，使开发人员能够更有效、更快速地创建应用程序。我们来看几个例子。 AI 和 ML 平台正在增强软件开发生命周期的各个方面，使开发人员能够自动化广泛的任务，从而提高生产力、降低成本并提供新的增长机会。这在利用先进的大语言模型 (LLM) 和 ML 算法的 AI 驱动的软件开发中很明显，这些模型展示了卓越的代码生成、代码审查和测试能力，以改善开发人员体验。 使用这些深度学习技术和海量数据集训练的 AI 模型通常充当个性化编码助手和智能协作者，提供见解、建议和自动化以简化开发。这对主要专注于为开发人员和产品工程师设计和构建高效可靠平台的工程师有益。使 AI 能够访问开发人员环境——源代码、问题跟踪器和可访问的文档可以帮助平台团队创建一个更引人注目的内部开发人员平台。 人工智能增强平台正在各个层面加速、扩展、自动化和优化 SDLC 及基础设施。例如，人工智能增强平台现已用于简化组织优化其计算、存储和网络资源的方式。从计算能力到存储管理和网络优化，它们使组织能够微调其运营、提高性能需求并驾驭现代 IT 基础设施的复杂性。 人工智能和机器学习正在通过自动化数据流程、引入敏捷性和高效性来分析海量数据集，从而改变数据准备、管理和摄取方式。将人工智能功能整合到数据集成中通过自动化数据准备提供了一个现成的解决方案。人工智能系统可以使用自然语言处理 (NLP) 来分析数据源描述、用户查询和元数据，以改进数据发现。 支持人工智能的平台可自动化例行任务并提供智能代码建议，从而节省开发人员的时间并增强创造力和创新能力。因此，越来越多的开发人员热衷于利用人工智能来提高他们的编码效率和解决问题的能力。这在GitHub 的 2023 年调查中很明显，该调查揭示了人工智能对开发者体验的影响。 将人工智能集成到 SDLC 为提高平台和开发团队的生产力和满意度 提供了激动人心的可能性。然而，与任何事物一样，它也有缺点。 让我们看看两方面。 优点 由于人工智能增强平台可以轻松分析客户反馈、使用数据和其他相关数据源，因此企业、平台和开发团队可以根据更准确的数据做出决策。 - 它们为您的应用程序提供实时见解和性能监控，并针对可能发生的任何问题提出改进建议。 - 人工智能增强平台自动执行某些任务，例如数据分析和产品测试，从而减少了产品开发过程中对人力资源的需求。 - 支持人工智能的平台提高了开发环境中的可发现性和效率，为开发人员、平台工程师和经理提供支持。 - 缺点 至关重要的是要认识到人工智能除了这些好处之外还存在一定的局限性。负责在平台工程中实施人工智能的人员必须深入了解人工智能可能带来的安全问题。此类问题可能与训练模型的源数据的质量和可靠性固有相关。 例如，如果模型是使用被认为健壮且安全的代码和模式进行训练的，然后在该代码上发现了零日漏洞，那么所有借助该模型构建的应用程序都将变得脆弱。 安全问题也可能与人工智能的滥用有关。例如，正在使用不太熟悉的语言开发新微服务的一位开发人员可能会要求人工智能从另一种语言翻译一个函数，而没有向人工智能提供上下文，也不知道该函数是目标语言的反模式。 为了降低这些风险，平台工程师必须： 为安全问题构建一个可靠的监控系统。 - 在发生安全问题时做好管理准备。 - 持续改进源数据，删除并解决已知问题。 - 根据新的最佳实践和业务需求训练人工智能。 - 创建黄金路径，防止关键流程在没有人工监督的情况下完全由人工智能管理。 - 平台工程和人工智能是技术创新的新浪潮，可以极大地改变开发团队的工作方式。它们正在推动组织在当今 SDLC 中采用软件交付方式的根本性转变。因此，许多组织热衷于抓住这一行业趋势，以提高其竞争优势和生产力，节省资金并改善开发者体验。 如果您正在寻找构建内部开发者平台 (IDP) 的正确解决方案，为您的云原生应用程序带来秩序并提高开发人员的生产力，请探索 Mia-Platform。
https://yylives.cc/2024/04/13/integrating-ai-to-make-platform-engineering-intelligent/
平台工程：更多团队现在运行3个或更多IDP 根据 Puppet by Perforce 的一份新报告，78% 的受访者表示他们的组织至少有三年时间拥有一个专门的平台团队。 译自 Platform Engineering: More Teams Now Running 3 or More IDPs，作者 Lawrence E Hecht; Heather Joslyn。 根据一份新报告，平台工程在采用该实践的组织中站稳了脚跟，其中 78% 拥有专门的平台团队至少三年。 然而，这并不意味着这些组织正在满足于一套同质化的工具。 四分之三的调查参与者表示，他们在组织内至少使用三个 IDP（内部自助服务平台）。这一数字高于 Puppet by Perforce 在 2023 年版调查中报告的 59%。 65% 的调查参与者还表示，他们的组织认为平台团队很重要，并且今年将继续对其进行投资。 “2024 年 DevOps 现状报告”重点关注 平台工程的演变，去年 8 月和 9 月对 467 人进行了调查。67% 的受访者表示他们属于一个平台团队，而其余的人表示他们直接与组织的平台团队互动。 与传统智慧和 例如 2023 年末发布的一项研究（由 Port 发布）等其他近期研究一致，提高开发人员生产力被认为是平台工程的关键优势。 但该报告还指出了一个广泛存在的挑战：41% 的调查参与者表示，更深入地了解内部用户需求 是平台工程需要解决的最大问题或差距。 该报告还考察了 平台团队的结构。44% 的团队被认为是组织工程团队的一部分。35% 是运营的一部分，而 20% 被视为产品团队的一部分。 只有 42% 的团队在其较大的部门内作为一个独立的团队进行管理，而 57% 的团队作为较大的工程、运营或产品团队的一部分进行监督。 要了解有关平台工程的更多信息，请下载我们的电子书，“平台工程：你现在需要了解的内容。”
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平台工程真的只是API治理吗？ 平台工程或 API 治理，叫什么重要吗？绘制并标准化您的 API，以便在内部轻松访问和重复使用。 译自 Is Platform Engineering Really Just API Governance?，作者 Jennifer Riggins。 伦敦——“如果 API 治理 和 平台工程 有一个 Venn 图，它们将是一个圆圈，”Platformable 总监 Mark Boyd 在 4 月 10 日的 API 大会 主题演讲中争论道。 他不会区分你的 API 治理工具包和你的平台工程策略。也许你也不应该区分。毕竟，两者都优先考虑相同的理想客户画像：你的内部开发人员同事。 事实上，API 已成为开发人员希望访问和构建在任何内部开发人员门户和生产黄金路径之上的首选方式。而专注于 API 和数据标准化以及跨组织服务可重用性是任何平台策略的基础。 “API 是摇摆不定的狗，”Boyd 争论道，“因为 API 通常可以从根本上改变业务。” 他说，外部可用的 API 在业务周围创建了一个生态系统，开辟了新的市场途径。API 成为一种跨职能语言，允许技术和业务利益相关者进行交流。而且，他说，与不同业务部门构建 API 生态系统允许跨组织协作——例如通过内部开发人员平台——而不是培养内部团队和时间的竞争。 在每个人都试图用更少的资源做更多事情的时候，这一点尤其重要， 提高开发人员生产力 正是 开发人员倦怠 高发的时候。 那么，轻量级的 API 治理策略是什么样的？你如何克服 API 复杂性？APICon 受众问道。以下是如何立即简化这种复杂性。 API 生命周期如何开始？通常是孤立的。Boyd 反映说，API 用户需要一些东西，而解决方案架构师希望扩展现有 API 或更频繁地创建新 API。产品经理可能会参与其中，但仅在收集需求的开始阶段。 几乎没有检查已经存在的东西——可能是因为通常没有简单的方法来做到这一点。而且很少有围绕 API 的标准化来启动。 当被问及是否使用 OpenAPI、AsyncAPI 和 AWS RAM 等 API 规范格式时，只有大约一半的 APICon 受众举手。在整个组织中培养统一性并可能节省时间，因为至少此活动意味着以可理解且一致的格式编写了 API 的定义。 此外，只有少数受众表示他们创建或重用了数据对象模式：这意味着每个 API 都可能使用不同的数据模型来描述相同类型的事物。 Boyd 给出了用户帐户的示例：每个 API 可能会略微不同地创建用户帐户数据模型：一些可能使用 FirstName、LastName、title、organization 和 email，另一些可能为名字和姓氏创建一个字段名称，然后只要求提供电子邮件地址，而另一些可能还有更多字段。 Boyd 建议，在创建新 API 时应用 API 治理，首先规划开发人员的旅程。询问：痛点是什么？他们使用什么编程语言？他们依赖什么架构模式？ 在开始时写下你的 API 的用例描述——不仅仅是 API 名称，他强调说。这种做法有助于 API 架构师阐明他们的 API 打算实现什么。然后可以在文档的开头包含此描述，这会增加可发现性，进而增加可重用性。而且，如果你计划对外公开你的 API 和文档，它会增加你的可读性和机器可读性。 “这种小用户故事模板有助于阻止开发人员[从]离开他们的流程并思考：好的，我应该使用哪个模型？”Boyd 说。 它还有助于组织内的 API 发现和可重用性。通过内部开发人员门户或 API 目录，所有内容都变得更容易搜索，因此更有可能找到和重用此 API，这比从头开始构建要便宜得多。 最后，当我们进入生成式 AI 开发人员生产力领域时，快速记下 API 的预期用途的练习也使其更具机器可读性，从而增加了 GenAI 编码助手建议它的可能性。这些步骤有助于减少对开发人员流程的干扰，并最终节省时间和金钱，因为开发人员专注于新的差异化工作。 为了帮助培养更多设计思维，Boyd 还建议撰写新闻稿，即使它可能永远不会被分享。 “想象一下这是项目的结束。您正在发布该 API 或 API 的新功能。您正在从外部对其进行描述，它将做什么？它将为他人创造什么价值？人们将如何使用它？” 他说，这种公共关系实践“将有助于澄清您对该 API 中所需的所有内容的思考”。 平台工程是一种社会技术实践，旨在通过创建共享服务的单一玻璃窗视图来降低来自不同工具的复杂性和认知负荷，从而更好地为内部开发人员服务。通过平台或内部开发人员门户进行 API 治理可以实现服务和 API 的可重用性，而不是让团队从头开始构建所有内容。 平台工程的一个关键支柱是制定黄金路径，Boyd 称之为“商定的架构”。这些通常是完成重复活动的最简单方法。通过明确这些铺设的路线，组织通常会看到复杂性和开发人员认知负荷的减少，这反过来又加快了向最终用户交付价值的速度。 由于康威定律至高无上，通信结构和技术本质上是相互关联的。Boyd 提供了另一个平台最爱，团队拓扑，这是一种工程管理系统，可以帮助组织团队围绕一种新的共享 API 治理方式。 引入团队拓扑方法 需要组织重组和将资源从业务流/线重新分配到一个集中平台团队，并赋予他们支持业务线团队在整个组织中使用通用工具的权力。 “通常，API 已进入业务线，每个业务线都有自己的 API 团队独立构建自己的 API，”Boyd 说。 科技行业的大部分正在缓慢地转向一个平台团队，该团队为团队拓扑称为流对齐团队提供集中服务。它不对这些团队强制执行 API 治理，而是平台即产品思维促使这些流对齐团队采用黄金路径，因为这更容易。您可能必须说服团队这确实是阻力最小的路径。 Boyd 警告说，团队可能会反驳，声称“我们的业务线非常独特且非常特殊”。并非每个团队都必须遵循您的黄金路径，但平台团队必须坚持其集中对整个或大多数业务线通用的资源的尝试。 这可能包括 API 目录和 API 管理解决方案。“甚至开发人员角色也可以由这种中央团队拥有，”Boyd 说，“因为这些开发人员角色可能匹配多个业务线。” 请记住从小处着手。他强调 API 文档和跨组织 API 可发现性的重要性，这是迈向最精简可行平台的第一步。因为根据 APICon 受众的反应来看，很少有平台团队拥有大预算，所以您必须利用现有资源。 Boyd 说，我们在科技行业中不断处于捆绑和解绑的状态。平台工程和团队拓扑的流行只是钟摆从开发人员自主权的近期极端值向重新捆绑通用服务的方向摆动。在尝试用更少的资源做更多事情的时候，这是明智的，但它也有助于解决工具过载和认知负荷问题。 Boyd 说，通常在 API 开发阶段，“我看到产品经理过早地从他们的职责中解脱出来”。然后，他们通常不会被带入，直到 API 准备好部署。 “我们需要在会议室里增加更多产品经理，”他对一群主要由 AI 架构师和 API 工程师组成的听众说道，其中只有一位 API 产品所有者。 他认为这是一个错误，尤其是在你的 API 目录和开发者平台需要“出售”给你的内部客户时。此外，由于在使用 OpenAPI 规范等内容时，你可以用人类可读的方式进行交流，从而让业务和技术人员更轻松地进行交流，因此没有必要将他们排除在外。 “你可以浏览它并讨论你公开的一些功能，然后仔细检查 [它] 是否符合他们最初帮助确定的那些功能性要求，”Boyd 建议道。 虽然该产品不会存在很长时间，但安全性通常不会在 API 创建结束之前引入，这不仅会影响代码安全性和稳定性，而且如果安全性无法清除，所有这些工作都将付诸东流。他说，如果 API 将对外公开任何数据或服务，那么尽早引入安全性尤为重要，“这样你就无需重新做出这些决策”。 他说，安全准则是解决早期安全性的绝佳方法。当他所在的数据和工具化初创公司 Platformable 团队与客户合作编写 OpenAPI 规范时，模型中公开的每条数据都会根据组织的数据敏感性、合规风险和品牌风险赋予一个风险因素——低、中或高。风险越高，你引入安全性的 API 开发生命周期就越早。 API 样式指南有助于推动可重用性的那种一致性，但它不是你需要从头开始创建的东西。API Stylebook 是面向 API 设计人员的一系列指南和资源。Boyd 称赞 Zalando 的 RESTful API 指南 和 Adidas API 设计指南 为典范。 由于 API 公开数据，因此 API 治理实际上也与数据治理有关，他认为。“我在很多企业中看到的是，API 治理和数据治理被视为完全不同的东西。” 由于 API 通常分散在各个组织中，因此 API 架构师可以通过创建商定的功能分类法来让数据团队的生活更轻松。这可能包括设置字段标准，例如尝试影响是否使用“用户”或“帐户”，以及是否在单个字段或单独的字段中使用“名、姓”。 他说，在转向 API 治理模型时，你不必返回并更新所有 API。但是，你可以在设计新 API 和更新旧 API 时遵循这些概述的步骤。 Boyd 说，遵循 API 架构影响者Mike Amundsen 关于 使用 EASE 规则指南实施 的建议，这有助于你评估是否要返回并重构现有旧技术以满足新的治理指南。EASE 规则考虑了四个可识别的品质： 有效性。API 是否按预期工作？ - 可用性。它是否以大多数用户希望的格式/语言提供？ - 可扩展性。API 是否可以在一天中的任何时间或任何流量负载下满足其用户需求？ - 效率。它是否在不花费大量精力、时间或复杂性的情况下满足所有用户需求？ - “需要记住的一个关键点是，并非所有解决方案都需要在所有四个品质上都表现出色。如果 API 仅由单个团队在内部使用，那么它可能只具有最小的可扩展性和效率，”Amundsen 写道。“并且可能只需要一些额外的工作即可满足可用性需求。” 但是，如果要公开 API 或具有跨组织功能，则它需要在所有四个方面都得分很高，这意味着你正在引入的新 API 治理框架（例如样式指南）更有可能被采用。 API 蔓延是该行业十多年来一直在努力解决的问题，引发了巨大的可发现性问题。长期以来，孤立的团队一直在使用 API 作为连接内部和外部服务和数据的方式，同时使用内部和外部创建的 API。 没有哪个组织真正知道有多少 API 正在连接哪些服务以及公开哪些数据。这使得 API 标准化和安全性都更具挑战性。 幸运的是，Boyd 认为，该行业对 OpenAPI 规范 的大规模采用正在帮助解决 API 蔓延问题。OpenAPI 规范是一种用于描述 RESTful API 的机器可读格式。它允许开发人员和非技术人员轻松地理解和使用 API。 “有了内部目录，至少所有 API 都可以列在一个地方，以便人们可以查看。你实际上可以在内部开发者门户中拥有数据模型，以便人们[也可以]重用它们。” 他补充说，他的团队正在努力培养开发人员的反射，以便“每当你必须为你的 API 构建新内容时，你都应该思考，‘等等。让我查看内部目录，看看我们是否已经有了其中一个’数据模型或 API。” Boyd 提到了四种不同的内部开发者门户工具： Backstage。他评论的 Spotify 开源内部开发者平台，目前需要产品经理来帮助维护“糟糕的混乱”文档和整体产品复杂性，例如需要向每条匹配 Backstage 的 YAML 实现要求的 API 说明中添加一行代码的额外步骤。 - Mia Platform。一种云原生平台构建器，帮助你构建并管理你的 IDP。 - ApiShare。一种 API 治理工具，用于追踪你生态系统中 API 的生产者和消费者。 - Port。Boyd 称之为“一款更易于用户使用的 Backstage，并带有慷慨的免费层级”的专有内部开发者门户。 - 他还建议将最近被 SmartBear 收购的 Stoplight 视为 API 设计工具。“我喜欢它的原因是，你可以在其中实际定义你的风格指南，”Boyd 说。“然后，当你构建你的 OpenAPI 规范时，它会告诉你是否超出了你自己的风格指南。” 如果你有外部 API 生态系统，你甚至可以公开发布你的风格指南。Stoplight 还维护 Spectral，一个开源linter，它可以根据你的风格指南、行业标准或更广泛接受的 API 设计最佳实践检查你的 API 设计。 他还建议通过 42crunch（一个 API 安全平台）运行你的所有 API，它可以获取 OpenAPI 描述并评估其稳健性。他还指出了执行类似评估的新开源工具，例如最近发布的开源 OWASP 规则集。 但是，正如他所说，巨大的 API 格局正在不断扩展——特别是如果你遵循Boyd 的 API 治理和平台工程重叠。迄今为止，它已收录了 2,159 个 API 工具。 无论你选择什么——无论你如何称呼这种服务和 API 标准化和可重用性策略——Boyd 都敦促你记住你的内部开发者是你的客户。你应该发布你的路线图并与他们分享，以获取反馈。这也支持内部采购，你可以在其中利用整个组织的开发人员的工作，这在这些更紧张的时期尤为重要。 当然，衡量你的计划结果。你可以跟踪的一些指标包括： 基础设施节省。这包括许可和运营支出。 - 质量。通过支持呼叫和事件的数量来衡量这一点。此外，Boyd 补充说，检查你的文档更新频率。 - 采用和使用率。Boyd 承认，当你无法始终知道 API 调用来自何处时，这可能特别具有挑战性。有时订阅数据可以提供帮助。你的文档被使用的频率是多少？ - 净推荐值 (NPS)。你的开发者推荐你的工具的可能性有多大？ - 编目的 API 数量。由于 API 蔓延，这将是一个持续的过程。 - 成本降低。包括客户获取成本和降低漏洞的成本降低。 - “你的指标可能有所不同，”Boyd 强调，并指出这些想法中的许多想法是由 John Musser在他的工作中提出的 Ford的平台工程 计划。他的团队使用的一个关键指标是每个项目和整体节省的开发人员天数，计算为组织通过引入标准化方法节省的美元价值。 通过询问开发人员他们的痛点，并从那里制定你的策略，来启动任何 API 治理或平台工程计划。并跟踪数据，如四个黄金信号——延迟、流量、错误和饱和度。 当有疑问时，Boyd 说，创建一个理想的开发人员流程应该不断回答三个问题： 开发人员是否满意？ - 成本是否降低？ - 上市时间是否更快？ - 他表示，当你面对这种复杂性时，请记住：“你必须从小处着手，向你的团队和所有相关决策者展示好处。”
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内部开发者平台之后是什么？ 随着构建和维护内部开发者平台的复杂性，还有其他人觉得钟摆即将落下吗？ 译自 What Comes after Internal Developer Platforms?，作者 Valerie Slaughter。 事物往往是循环发展的。我们总是在一个极端和另一个极端之间摇摆，对之前发生的事情做出反应——并与之区分开来。从广义的历史意义和发展来看，这是正确的。 你可以将开发工具的历史改写为集中化和分散化的循环——不断平衡标准化和自主性、可扩展性和速度的斗争。就在我们似乎已经找到解决方案的时候，钟摆又摆向了另一个方向。 平台团队的兴起已被充分记录，并且内部开发者平台的管理越来越成为一项核心功能。但随着这些系统的复杂性不断增加，构建和维护它们的成本抵消了提供它们的好处，是否有人觉得钟摆即将落下？ 在容器出现之前，有 VMware，我们痴迷于为开发者构建自助式 平台，以便他们能够以最小的方式与基础设施进行交互。我们可以直接请求我们需要的虚拟机，并立即开始开发。 当基础设施即代码出现时，我们分解了这些虚拟机并转向微服务。我们决定不使用这个单一的平台，而是使用一个分散的平台来分离关注点，这将使我们能够更好地扩展。每个团队都可以在自己的城邦内工作。当事情无法正常工作时， DevOps 文化 帮助团队相互沟通。 但这也开始变得难以控制。容器变得越来越小，复杂性也越来越大。现在，由于人性，我们正在做我们一直做的事情：一些截然不同的事情。每次我们达到某个复杂性的临界点时，我们都会再次改变策略。分散化并没有像我们希望的那样奏效；我们需要一个更集中的模式。 内部开发者平台标志着对这种集中化开发视图的回归。我们正在构建自助式平台，希望开发者不必与运维人员交谈。 但我们遇到了同样的陷阱——只是把豌豆从盘子的这一边挪到另一边。复杂性从未真正消失。 原则上，内部开发者平台应该通过将所有随容器而来的操作工具集中到一个地方来减轻开发者的认知负担。但这种集中化真的有效吗？为你的开发者提供一个中央平台会带来巨大的风险。 分析师说，“去构建一个平台。”但像这样的建议的问题在于，它们是针对像 Netflix 这样的公司提出的。大多数公司根本没有 Netflix 这样的规模，他们永远不会遇到像 Netflix 这样的问题，但他们无论如何都被要求解决这些问题。 一个全新的平台团队可能花费两年时间和数百万美元为开发者构建一个新的内部产品： 内部开发者平台。但没有保证，一旦构建完成，这个新产品就能为人们工作。 在你花费所有这些金钱、时间、汗水和泪水之前，你怎么知道这个平台是否会产生价值？ 企业解决方案是复杂的命题。针对 软件开发生命周期 的每个阶段的工具越来越专业化，这使得特定的组织角色更容易，但对于使用自己专业工具的其他角色的协作几乎没有帮助。每个团队最终都会陷入工具孤岛。 DevOps 背后的最初想法是通过调整组织结构和改善沟通来解决这种孤岛问题。内部开发者平台被设想为一种万无一失的方式，让开发者无摩擦地交付应用程序，标志着远离这种沟通和协作。在 2024 年版本的“将其抛过墙”中，墙位于平台团队和开发人员之间，没有人确切知道另一边发生了什么。 我们需要促进一般沟通的工具，而不仅仅是围绕工具的沟通。让我们承认，利益相关者利用不同的必需技能，生活在不同的世界中。与其在这些利益相关者之间寻找最小公分母，不如通过赋予他们专注于自己擅长的能力来最大化他们的能力。 如果我们不是在集中化和分散化、工具孤岛和统治所有工具的工具之间来回切换，而是促进工具之间的对话，会怎样？如果我们为构成复杂解决方案的每个主题专家提供一个描述、部署和测试其工作范围的通用框架，会怎样？ 这样的解决方案将是 IDP 全有或全无方法的轻量级替代方案，而不会完全分散化。 在 Garden，我们致力于帮助团队 以更模块化的方式工作，使他们能够获取他人的工作，以便根据全局测试自己的工作。我们相信，接下来将出现处理复杂性而不是将其抽象化或将其踢给其他团队的工具。
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你的工程组织太昂贵了 如果你的工程组织过于昂贵，请考虑推出一个平台工程 MVP 来提高效率并节省成本。 译自 Your Engineering Organization Is too Expensive，作者 Luca Galante。 随着全球央行开始对通货膨胀发动一场十字军东征，全球经济状况以及价格（和成本）的未来走向仍存在许多不确定性。 工程组织在多个方面面临着不断增加的运营开支 (OpEx)。所有主要提供商的云成本都在增长，Azure 和 Microsoft 云在 2023 年同比 (YoY) 提价 15%。更不用说如果您的技术资产在 VMware 上运行，据报道，自 Broadcom 收购以来，其价格上涨了 600% 至 1000%。这些增长加剧了云原生工具链在过去十年中变得更加复杂、更加支离破碎和更加昂贵所造成的问题。 与此同时，薪酬数据和人才保留政策正在发出不同的信号。虽然薪酬增长不再像 2021 年那样加速，但工程薪酬待遇（尤其是高级工程师）仍超过通货膨胀， Kubernetes 工程师的薪酬在 2023 年同比增长 10-15%。 根据 Gartner 的说法，云行业的大多数员工估计，他们只需转换工作岗位即可赚取 11% 的额外收入，而且他们“实际上可能低估了他们增加的收入潜力”。相比之下， Gartner 还报告（需要订阅）： “35% 的组织表示，他们 2024 年的绩效加薪预算将与 2023 年保持不变，而 19% 的组织计划减少或已经减少了他们的预算。只有 11% 的组织表示他们将增加 2024 年的绩效预算。另一方面，员工预计将增加 7% 以上。这可能会导致失望，因为大多数员工会期望他们的加薪幅度与通货膨胀相匹配。” 留住顶尖人才并平衡薪酬预期，同时解决工具链和云账单日益增长的复杂性（这些账单可能会迅速失控），为任何行业的管理人员描绘了一幅具有挑战性的画面。 该怎么办？您是否要裁员，如果是，裁员在哪里？您是否有能力整合您的工具链，以及以什么价格？您可以在云账单上节省多少？您如何留住顶尖人才，而这些人才将对提高您的整体生产力和市场份额产生影响？ 平台工程在过去两年中席卷了工程和云原生世界。所有主要分析师都称其为 2024 年及未来几年的关键趋势，Gartner 预测“到 2026 年，80% 的企业将实施平台工程计划”。 来源： Gartner 平台工程 受到追捧是有充分理由的，它很可能是许多面临上述挑战的高管正在寻找的解决方案。 平台工程是整合当今企业组织的科技和工具，将其纳入优化流程，为开发人员减轻认知负担，同时实现真正的自助服务的一门学科。所有这些优化流程的总和被称为内部开发者平台 (IDP)，这是平台团队为其开发者构建的最终产品。 平台团队可以设计明确的、经过安全审查的道路，供应用程序开发人员使用基础设施和资源以及与他们的云设置进行交互。这通过设计推动整个工程组织的标准化，对前面概述的所有问题有着重要的影响。 例如，假设您决定优化流程或工作结构。在从任何流程中移除人员之前，尽可能地标准化和自动化相关工作流至关重要；否则，一切都将崩溃。推出 IDP 不仅会大幅提高您的标准化程度，而且还会加速供应商不可知论，让您避免供应商锁定并更快地整合您的工具链（并且痛苦更少）。 精心设计的 IDP 还可以提供透明度，让您深入了解云成本，从而可以在所有业务部门和技术资产中标记资源并按粒度跟踪成本。这是在不影响性能的情况下降低成本的关键。 采用平台工程的公司为开发人员和运营团队创造了一个更健康的（https://thenewstack.io/devops-burnout-try-platform-engineering/) 工作环境，因为它最大程度地减少了冲突。这导致倦怠减少和更具吸引力的文化，有助于留住优秀人才。开发人员生产力的提高还意味着更短的上市时间（推出企业级 IDP的团队平均下降 30%）和市场份额增长。 听起来不错，对吧？确实如此。这里的诀窍是不要迷失在过程中。许多企业已经接受了平台工程的承诺，但他们未能正确执行。 交付一个真正面向企业的 IDP，这意味着它具有一个编排层，该层附带所有企业功能，包括单点登录 (SSO) 和基于角色的访问控制 (RBAC)，起初可能看起来令人生畏。它需要多个利益相关者（开发人员、运营人员、高管）的参与，以及与某些工程师习惯不同的方法。许多平台团队犯的一个错误是试图一次取悦所有人。这是失去动力并拖延您的平台工程计划数月甚至数年直至其显示出任何价值的最快方式。在这一点上，需求可能会发生变化，您的 IDP 将进入失败的公司计划的坟墓。 另一方面，成功的平台计划始于最小可行平台 (MVP)，旨在快速向所有主要利益相关者展示价值。MVP 遵循一个既定的框架，该框架清楚地衡量对每个人都重要的指标的影响，然后从中进行迭代。MVP 是让企业组织中的每个人在几周内（而不是几个月或几年）加入平台计划的经过验证的方法，然后扩展到可以在所有团队中推出的成熟的企业级 IDP。 采用平台工程，尤其是快速可靠地进行，是保持竞争力的公司与落后公司的关键区别因素。Humanitec 使团队能够推出面向企业的 IDP。如果您想了解有关我们 MVP 计划的更多信息，请与我们的平台架构师交谈。
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平台工程中的AI：担忧与优势并存 借助人工智能，平台工程师可以优化资源分配，识别瓶颈，并以前所未有的精度和速度为无缝扩展铺平道路。 译自 AI in Platform Engineering: Concerns Grow Alongside Advantages，作者 Nicola Campagna。 最近，平台工程在 IT 组织中掀起了波澜，为DevOps和软件开发团队建立了新的实践。事实上，研究预测，这种新兴技术方法将在未来几年内被广泛采用。平台工程通过解决 IDE、插件、工具链、存储库、环境创建和不兼容性的复杂性，重塑了软件开发生命周期的各个方面。AI 也将不例外，它将为平台和开发团队带来自动化和简化工作流的优势。 将机器学习 (ML) 和 AI 集成到 DevOps 和平台工程中，有可能彻底改变软件开发和基础设施管理。通过利用 AI 的分析能力，平台工程师可以优化资源分配、识别瓶颈并为无缝扩展铺平道路——所有这些都具有前所未有的精度和速度。 虽然持续的技术进步为组织和开发团队带来了许多优势，但它们也给软件开发生命周期 (SDLC) 带来了越来越多的复杂性。曾经主要专注于编码的开发人员突然要对整个 SDLC 负责。 平台工程作为黄金路径出现，以减轻开发人员的一些困难，抽象化这种复杂性。它包含了开发人员在 内部开发人员平台 (IDP) 中遵循的明确定义的标准化方法，确保了无缝的开发人员体验和高效的操作。 AI 已被引入平台工程，以增强所有这些优势并进一步增强开发人员的能力。平台工程中的 AI 自动化了例行任务，例如管理代码更改、测试软件、复杂的集成和处理安全问题。这使开发人员能够专注于更具创造性和战略性的工作，从而增强开发人员体验，并因此成倍地降低认知负荷。 AI 驱动的平台提供了各种功能，团队可以使用这些功能来简化工作流并提高效率和应用程序安全性。其中包括： 平台工程的主要目的之一是改善开发人员体验。由 AI 驱动的 IDP 可以为开发人员提供结对编程工具，加快他们的工作速度并提高代码质量。如果与无代码界面和负责此类任务的公民开发人员相关联，AI 还可以让开发人员免于从事价值较低的活动。这允许对整个 SDLC 进行更民主化和更快速的管理。 AI 算法可以自动分析过去的用法模式、实时需求和资源可用性，以分配服务器、存储和数据库等资源。AI 驱动的平台可以确保可靠的基础设施，从而无需手动配置和供应，并为平台工程师节省宝贵的时间和精力。由于这些平台已针对庞大的数据模型进行了训练，使它们能够理解各个开发人员的需求和偏好，因此它们可以在必要时提供资源。因此，它们可用于自定义开发环境并以最少的体力劳动生成配置。 组织每天收集越来越多的数据。因此，企业必须处理和管理大量数据和个人信息，确保其安全和受保护。现在，团队可以通过自动化记录管理等关键流程，并确保任务符合行业治理协议和标准来降低不合规的风险和相关处罚，这在高度监管的市场中是一个优势。AI 驱动的异常检测可以通过分析记录和交易以及识别和防止安全威胁来帮助检测和防止欺诈。 虽然 AI 拥有彻底改变平台工程的巨大潜力，但它的集成提出了若干挑战，并引发了需要仔细考虑的担忧： 解决 AI 驱动的平台中潜在的偏见和道德问题：随着 AI 能力的不断发展，关于算法偏见、公平性和可能被滥用的道德问题也随之出现。如果输入数据有偏差，输出结果很可能也会有偏差。但是，开发人员、管理人员和技术领导者可以通过积极确保用于训练 AI 模型的数据集多样且无偏见，从而优先考虑公平性。 - 在整个开发生命周期中确保数据隐私和安全性：随着组织中处理的数据量不断增加，人们越来越担心 AI 可能被用来引发安全漏洞并泄露隐私信息。将 AI 集成到平台中可能会进一步引入新的安全漏洞，恶意行为者可能会利用这些漏洞。因此，强大的安全措施，如渗透测试和漏洞评估，对于减轻我们平台的潜在风险和意外后果至关重要。 - 平衡自动化与人工监督和控制：随着 AI 系统变得更加复杂并集成到各种平台中，确保自动化与人工参与之间的和谐关系至关重要。然而，这一波技术的成熟度和可信度尚不确定，导致一些采用者产生抵触情绪，并增加了用户之间的担忧。因此，开发人员和平台工程师必须确定如何最好地与智能系统合作以获得最佳结果。 - 随着 AI 趋势的持续增长，其在平台工程中的作用也在不断扩大。以下是组织和平台团队如何最大化 AI 影响的方法。 自 AI 出现以来，开发、实施和使用一直局限于拥有大量资源的大型组织和科技巨头，如 Microsoft、Google 和 Apple。因此，AI 产品开发通常需要专门的技能，包括数据科学、机器学习和编程。 组织可以通过培训和教育 AI 专业知识有限的团队成员，并结合学习曲线较小的更用户友好的 AI 平台来节省时间。他们还可以为开发人员提供一个预训练的 AI 模型库，涵盖基础设施优化、资源分配预测和异常检测等常见任务。 确保我们数据管道中的可信度和可靠性非常重要。这意味着在整个数据收集、存储和处理过程中实施强大的安全措施，以防止违规和未经授权的访问。我们可以使用对抗性示例训练我们的 AI 模型，使其更具抗攻击性。组织还可以使用输入验证、模型堆叠和 dropout 层等技术来确保模型更加可靠。这将不可避免地培养对 AI 输出的更多信任，并避免偏见或操纵。 2024 年，对平台工程和 AI 的兴趣达到历史最高点。根据 Gartner 的预测，到 2026 年，80% 的大型软件工程组织将建立平台工程团队，作为应用程序交付的可重用服务、组件和工具的内部提供商。根据 Research and Markets 的报告，随着开发人员和平台团队对效率、提高生产力和性能的需求不断增长，生成式 AI 市场预计将从 2023 年的 113 亿美元增长到 2028 年的 518 亿美元，复合年增长率为 35.6%。 我们正在见证人工智能对平台工程和软件开发的影响，以及它如何塑造这些领域的未来。这些技术之间的协同作用是软件开发生命周期中的一次变革性转变，组织和开发人员渴望接受它。
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