核心观点与关键数据
引言
本报告调查了超过400名使用云原生开发技术的专业开发者，了解他们对平台工程工具在工作流自动化、应用交付和安全与合规管理方面的经验和看法。报告重点关注了技术的实用性、成熟度以及开发者推荐意愿，并将技术分为“采用”、“试用”和“评估”三类。
工作流自动化
- 采用技术：GitHub Actions、Armada、Buildpacks、Jenkins、ArgoCD
- 试用技术：Karmada、Tekton、Jenkins X、werf
- 关键数据：
- GitHub Actions 在成熟度和实用性方面均表现优异，推荐意愿极高（91%）
- Jenkins 虽然成熟度高，但实用性评分较低，推荐意愿也相对较低
- Karmada 在实用性方面评分最高（91%），但成熟度评分较低（71%）
应用交付
- 采用技术：Helm、Backstage、kro
- 试用技术：Buildpacks
- 关键数据：
- Helm 在成熟度和实用性方面均表现最佳，用户量最大（34%）
- kro 成熟度和实用性评分均较高，推荐意愿最高（91%）
- KubeVela 推荐意愿较高（89%），尽管成熟度和实用性评分中等
安全与合规管理
- 采用技术：Keycloak、Open Policy Agent (OPA)、cert-manager
- 关键数据：
- Keycloak 推荐意愿极高（95%），用户量大且应用广泛
- Bank-Vaults 在推荐意愿方面表现最佳（98%），主要受HashiCorp Vault用户支持
- SPIFFE/SPIRE 在实用性方面评分最高（91%），但成熟度评分较低
平台方法与AI工作流平台
- 平台所有权模型：
- 41% 的开发者由多个团队共同处理平台功能
- 28% 的开发者由平台团队处理内部平台
- 18% 的开发者主要管理和集成第三方工具
- AI工作流平台方法：
- 35% 的开发者采用混合平台方法处理AI工作流
- 19% 的开发者采用单独的专用AI工作流平台
- 内部平台团队构建自定义平台的组织更有可能扩展平台以支持AI工作流（28%）
研究结论
- 开发者更倾向于采用成熟度高、实用性强的技术，如GitHub Actions、Helm和Keycloak
- 新技术如kro虽然成熟度不高，但已展现出较高的实用性和推荐意愿
- 平台所有权模型对AI工作流平台方法有显著影响，统一内部平台的建设更有利于扩展支持AI工作流
- Likert量表在衡量开发者感知方面虽具有主观性，但仍能有效识别趋势和模式，为决策提供参考
- 开发者对技术的推荐意愿受实用性、成熟度和个人体验共同影响
