Kubernetes 用户研究报告揭示了采用平台工程的主要动机，以及对平台工程师角色的不同看法，等等。
译自 Execs Invest in Platform Engineering: Here's Why，作者 Janet Wi。
开发团队比以往任何时候都更加敏捷，以在日益饱和的市场中保持竞争力所需的的速度开发和部署新应用程序。开发人员变得更加敏捷的方式之一是采用云原生技术，例如容器和 Kubernetes，它们为更快的应用程序开发提供轻量级和动态的基础设施。
虽然容器以快速高效而闻名，但它们也不容易管理。开发人员可能会发现自己被管理云原生环境带来的 复杂性 所淹没。结果是糟糕的开发人员体验，增加了开发人员的认知负荷，增加了他们必须处理的信息量才能完成任务。
平台工程诞生于一种实践，旨在减轻开发人员在管理平台方面日益增长的复杂性。因此，平台工程的 采用率 正在上升，尤其是在将工作负载容器化的组织中。Gartner 指出，“到 2029 年，超过 80% 的企业将采用集中式平台工程和运营方法来促进 DevOps 自助服务和扩展，而 2023 年这一比例不到 30%。”
Pure Storage 的 Portworx 与 Dimensional Research 合作，对 500 多位 Kubernetes 专家进行了调查，了解他们云原生环境中的数据趋势。《Kubernetes 专家之声：推动企业未来发展的数据趋势》 对在 Kubernetes 上运行数据的中大型企业进行了调查，以了解多个类别中的云原生趋势，包括 对云原生平台的投资 和平台工程。
在调查中，96% 的组织已经拥有平台工程团队。这些组织了解平台工程的价值，并相应地投资了这些团队。
平台工程在他们对云原生未来的愿景中发挥着关键作用，它使开发人员能够专注于他们最擅长的工作——构建应用程序。如果没有平台工程团队，开发人员经常会发现自己背负着越来越高的认知负荷，这会降低他们的生产力。
通常，云原生项目从小型项目开始，允许各个开发团队为这些小型项目选择他们喜欢的工具和环境。但是，随着它们在多个开发团队中的规模和范围的增长，这会创建大量的工具蔓延，这些工具蔓延很快就会变得难以管理。此外，开发人员还必须管理他们底层的基础设施，他们可能没有能力或带宽来处理管理现代工作负载的复杂性，而不会影响他们的应用程序开发周期。
平台工程师为开发人员提供了一个集中的内部开发平台 (IDP)，满足整个开发团队的需求。如果 IDP 设计得当，它将解决团队中的常见问题，并为开发人员创建“黄金路径”，简化他们的工作流程，以便他们可以专注于开发应用程序。事实上，56% 的组织采用平台工程是为了满足对提高可扩展性和灵活性的需求。
平台工程师是备受重视的团队成员。他们不仅使开发人员能够专注于开发应用程序，而且还提供了一个单一的集中式平台，解决了开发人员的许多问题，因此他们可以快速工作。
调查中最有趣的发现之一是，与个人贡献者相比，高管更有可能将转向平台工程视为晋升。
因此，高管愿意将他们的资金投入到他们所说的话中也就不足为奇了。因为他们认为平台工程很有价值，所以他们愿意投资于现有员工的技能提升 (63%)、支付咨询费用 (60%) 或聘用专门的平台工程人员 (52%)。
平台工程已被证明是云原生现代化的关键，也是企业值得的投资。虽然“平台工程师”可能还不是一个常见的职位名称——82% 的人同意平台工程师是一个职能而不是一个职位名称——但希望在公司未来发挥关键作用的工程师应该明智地将自己定位到这些角色中。
平台工程师在构建 IDP 时需要考虑很多因素，尤其是那些在云原生环境中运行持久数据的工程师。在容器中运行有状态工作负载需要对数据管理进行深思熟虑的方法，以在开发人员使用越来越复杂和关键任务应用程序扩展其云原生足迹时赋能他们。
关键任务应用程序需要构建在可扩展的云原生平台上，该平台可以提供数据管理所需的企业级支持。开发人员生产力低下只是企业没有适当的云原生平台的风险之一。其他风险包括由于供应商锁定或存储配置不当导致的高基础设施成本、应用程序或服务中断以及数据丢失。
以下是一些平台工程师应该考虑在其云原生平台中管理数据的企业级功能：
- 高性能存储: 存储永远不应该成为开发人员的瓶颈，尤其是在他们的应用程序扩展时。自动化存储流程（如容量管理）可确保您永远不会出现存储不足或过度配置的情况，因此它始终在需要时可用，而不会产生过度配置的高成本。
- 数据弹性: 应用程序越关键，它遭受数据丢失或停机的时间就越少。这使得采用备份和恢复形式的数据保护以及包括同步和异步灾难恢复策略的灾难恢复策略至关重要。
- 简化操作: 云原生环境通常是混合的和多云的，以充分利用其优势并避免供应商锁定。但是，环境之间的差异可能难以管理，因此理想的云原生平台将提供集中式管理，抽象掉这些差异并为开发人员提供自助服务平台。
平台工程师，尤其是那些在容器化环境中运行持久数据的工程师，应该牢记这些注意事项。数据管理是任何成功的 IDP 的关键部分，它使开发人员能够更快、更智能地工作。
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