CNCF 技术景观雷达

2024年11月 我可以共享此报告中的数据吗？ 1.许可证授予 本报告根据知识共享归因-NoDerivatives 许可证4.0(国际)。简而言之，受本条款和条件的约束 许可证，你可以自由地： 分享—你可以复制报告或在一份或多份文件或出版物中incorporatory报告的部分内容，商业和非商业目的。 在下列情况下： 归因-您必须给予SlashData适当的信用TM,并向ContinuousDelivery基金会表示赞助感谢 ，并表明是否有任何变更。如有变更，请以任何合理的方式进行，但不得以任何方式 这表明SlashDataTM支持你或你的使用。 2.责任限制 SlashDataTM，相信本出版物中包含的陈述是基于 我们认为这些信息可靠，但并不保证其准确性和完整性，因此不应将其作为此类依据。本报告中的观点仅为截至发布日期的当前观点，所包含的信息（包括观点）可能会在不通知的情况下发生变化。任何第三方出于任何目的使用此出版物均不应且实际上也不会依赖于此。 免除此类第三方在验证出版物的 内容。SlashDataTM排除所有暗示的warranties，包括但不限于商品性或特定目的的适用warranties。 SlashDataTM其附属机构和代表对任何第三方因基于本出版物作出或未作出、采取或未采行动而遭受的直接、间接、特殊或后果性损害或利润损失（如有）不承担任何责任。 NoDerivatives-您无法重新混合或转换报表的内容。您不得分发修改后的内容。 开发商经济的分析师|前身为VisionMobile SlashData©版权所有2024|保留部分权利 2 liam.dodd@slashdata.co 关于作者 利亚姆·多德 高级市场研究分析师 Liam是一位前实验反物质物理学家，在欧洲核子研究组织（CERN）工作期间获得了物理学博士学位。他对云开发领域的变化格局、网络安全以及技术发展对社会的影响关系感兴趣。 BraytonNoll 高级市场研究分析师 布拉顿·诺尔是一位行为科学家，背景涉及气候变化和环境研究。他拥有来自TU的博士学位。 代尔夫特从事计算社会科学，他的论文专注于人类行为动力学 和气候适应。他有五年的时间 有数据分析工作经验。 brayton.noll@slashdata.co 3 多集群应用程序管理技术 关键洞察力 INTRODUCTION BATCH/AI/ML计算技术 5 6 8 18 27 方法 TABLEOFCONTENTS 4 关键洞察力 •对于多集群应用程序管理技术，ArgoCD和Cilium被认为是准备好的技术“领养”。➜ •Cilium被认为是该组中最成熟和有用的技术。➜ •ArgoCD也被认为非常有用，但在成熟度排名上排名较低，但它是多集群 应用程序管理技术获得了 推荐这项技术的开发者比例最高。➜ •对于批处理/AI/ML计算技术，ApacheAirflow，CubeFS，Kubeflow和Fluid被放置在“收养”中技术雷达的位置。➜ ApacheAirflow、CubeFS和Kubeflow是实用性和成熟度排名前三的技术。➜ •Fluid在成熟度方面排名很高，并且是开发人员表示他们将最有可能的技术之一 推荐给别人。➜ 5 INTRODUCTION 1.Introduction 在2024年第三季度，超过300名专业开发人员使用 与云原生开发相关的技术被询问了他们对批处理计算和多集群应用管理技术的经验和意见。1开发者来自世界各地，拥有广泛的专门领域和研究重点。受访者更为详细的细分情况包括在内。 方法论部分。 基于使用情况、有用性和成熟度评级，以及如何 我们根据推荐可能性将技术分为四类：采用、试用、评估和持有。「采用」的技术被认为是大多数应用场景下的可靠选择，而「试用」的技术则值得探索以确定其是否符合您的特定需求。「评估」的技术需要在投入之前进行仔细评估。 “持有”技术被认为不太成熟或有用 当前状态。 对于他们熟悉的產品或工具，他们根据这些產品或工具的实用性和成熟度进行了评级，并指出了推荐该技术给其他开发者的可能性。在本报告的上下文中，实用性被定义为这些产品或工具在实际应用中的有用程度 。 很好，它满足项目要求，并且成熟度与 技术的稳定性和可靠性。将推荐评分范围转换为净推荐值（NPS）以供分析使用。 1有关这些技术的更多信息，请访问CNCF LandscapeandLFAI和数据景观。 Note:这些群体与CNCF成熟度模型（沙盒、孵化和毕业）不一定相关，而CNCF成熟度模型对应的是GeoffreyA.Moore在《跨越鸿沟：营销和销售高科技产品给主流客户》一书中提到的早期采用者和早期多数派层级。 沙盒:沙盒项目正处于最初阶段，旨在 实验与基础性增长。它们代表了具有巨大进化潜力的初始概念和技术。 孵化:具有坚实技术愿景和GrowingContributorBase但仍在社区采用、稳定性和治理方面成熟度有待提升的项目。 毕业：毕业的项目被广泛采用和可靠。他们 在成熟的技术政策和治理的支持下，建立了多样化的社区基础。 Q32024|CNCF技术景观雷达7 DEVOPS技术使用趋势 (n=204) 基于开发者感知：“Adopt”技术被视为大多数应用场景下的可靠选择，“trial”技术值得探索以确定其是否符合特定需求，“assess”技术在投入之前需要进行仔细评估，“hold”技术目前被认为不够成熟或无用。 *毕业，孵化和沙箱是指CNCF的托管项目级别 Q32024|CNCF技术景观雷达 9 用于多集群应用程序管理(MCM) 技术，我们看到ArgoCD和Cilium出现了 受访者累计将两种MCM技术放在技术雷达的“采用”位置。 无尽界收到了最高实用性评分（+50），并且没有收到任何负面、1星或2星的评价。Armada和Clusterpedia收到了非常少的负面评价（各自占比2 %），但获得5星评价的比例相对较低（分别为35%和27%），这表明虽然开发人员认为它们并不完全符合项目需求，但它们尚未表现出色，这很可能是因为两者都是相对较新的项目。 沙箱阶段的技术。 85% Q32024|CNCF技术景观雷达10 ARGOCD的4星和5星使用率比例 多集群应用程序管理技术的有用性评级 MCM技术的有用性评级得分 1star2星3星4星5星 25% 25% 50% 4% 11% 39% 46% 3% 20% 32% 43% 5% 17% 32% 44% 4% 21% 35% 40% 7% 16% 34% 43% 21% 43% 35% 9% 16% 30% 43% 5% 23% 32% 39% 4% 20% 44% 31% 11% 22% 27% 38% 28% 44% 27% 5% 21% 49% 25% 纤毛ArgoCD后台 KubeStellarKarmada IstioArmada链接PipeCDMesheryKubeVela Clusterpedia Kuma 提问措辞:您如何评价以下多集群管理工具/产品在这些方面(有用性) 熟悉每种技术的开发人员的百分比|得分(5星评级的百分比减去1星和2星评级的百分比)(n=204) 50 41 38 38 37 36 33 32 32 28 26 25 21 Q32024|CNCF技术景观雷达11 Cilium还获得了最高的成熟度评分(+47)，固井 其作为社区认为最具用处和最成熟的技术的地位。尽管Linkerd在实用性评级和推荐可能性方面表现较差，但在成熟度方面仍获得了高评分。作为一个已从CNCF项目阶段毕业的项目，这一定位是积极的。虽然并非所有技术都能满足所有开发者的项目需求，但高 水平的稳定性和可靠性是确保顺利的关键 工具的基准性能。 一半的开发人员要求Cilium给予5星成熟度评级 Q32024|CNCF技术景观雷达12 多集群应用程序管理技术的成熟度等级 MCM技术的成熟度等级得分 1star2星3星4星5星 14% 33% 50% 3% 19% 35% 43% 3% 9% 43% 43% 6% 18% 34% 43% 7% 13% 38% 42% 6% 17% 37% 40% 7% 14% 38% 41% 21% 41% 35% 8% 26% 28% 38% 5% 15% 45% 34% 7% 21% 40% 33% 6% 18% 46% 30% 9% 22% 43% 26% 纤毛Armada链接 KubeStellarKarmada后台 ArgoCD IstioKumaKubeVelaPipeCD Clusterpedia Meshery 提问措辞:您如何评价以下多集群管理工具/产品在这些方面(成熟度) 熟悉每种技术的开发人员的百分比|得分(5星评级的百分比减去1星和2星评级的百分比)(n=204) 47 40 38 37 35 34 34 32 31 29 26 24 17 Q32024|CNCF技术景观雷达13 ArgoCD收获了最高的净推荐值(NPS)，为+87，这也对应于它是我们调查中被最广泛使用的MCM技术。Armada的NPS排第二，为+79，这很可能表明它也是较为受欢迎的技术之一。 从它收到的高成熟度评级中脱颖而出。在 个人使用技术时，开发者可能更倾向于推荐一种可靠的技术，而非能够完全满足其项目所有需求的技术。宕机或失败可能会被视为更大的痛点，而不仅仅是工具整体上并非理想匹配项目需求。 尽管如此，Cilium的净推荐值(NPS)仅为+70，低于其高有用性和成熟度评级所预期的水平。这表明，在开发者推荐这些技术之前，可能存在其他因素未被当前研究捕捉到，值得进一步调查。 78% Q32024|CNCF技术景观雷达14 MESHERY的当前或前任用户将向其他人推荐 推荐多集群应用程序管理的可能性 技术 推荐MCM技术的可能性NPS 极不可能不太可能中性很可能极有可能 ArgoCD 11% 47% 40% 87 Armada 4% 14% 41% 41% 79 Meshery 4% 19% 48% 29% 74 纤毛 3% 22% 42% 32% 70 后台 5% 20% 39% 36% 68 Clusterpedia 6% 21% 39% 33% 66 Kuma 4% 22% 42% 30% 65 Karmada 6% 21% 42% 30% 65 PipeCD 3% 26% 42% 27% 65 Istio 6% 21% 40% 31% 63 链接 6% 24% 34% 35% 63 KubeVela 6% 23% 39% 30% 62 KubeStellar 5% 28% 35% 30% 59 提问措辞:您推荐下列多集群管理技术的可能性有多大？每项技术的经验开发者占比|推荐净评分（推荐者比例减去不推荐者比例）（n=204） Q32024|CNCF技术景观雷达15 通过使用每个技术方面（用于预测其在技术雷达上的位置）的标准化尺度 ，我们可以看到技术的整体定位，这取决于它们在雷达上的位置。一般来说，在采用或试用阶段的技术更有可能在每个方面获得较高的标准化分数 Q32024|CNCF技术景观雷达 16 ，而处于保持阶段的技术则获得较低的分数。 然而，在“评估”位置的技术可能在某些方面表现良好，但在其他方面表现较差，从而决定了它们的整体位置。技术雷达的位置是由其在所有因素中的位置决定的，这意味着在某一特征上偶尔表现出色并不足以将技术移动到“采用”位置。 归一化评分 MCM技术的归一化分数分布 有用性 建议 纤毛 ArgoCD ArgoCD Armada Istio Armada Meshery 纤毛 Meshery Istio Kuma Q32024|CNCF技术景观雷达17 用法成熟度 Ar