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平台工程:简化现代软件开发

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当我们在 Industry 4.0 的时代加速前进时,数字化转型以前所未有的水平重塑了企业。今天,组织面临着高压力,以更快、更可靠、更大规模地交付软件。

云环境的日益复杂和对无缝客户体验的日益增长的需求进一步复杂化了软件开发。由于提供无缝的客户体验是组织的首要任务,持续的软件开发与其他运营并行进行。

平台工程应运而生,以应对这些挑战。它基于将产品名称作为内部开发人员平台来设计,旨在简化软件开发过程。

根据 Gartner 的一项研究,“2022 年,45% 的大型软件工程组织已经在使用平台工程平台,而到 2026 年,这个数字预计将增加 80%”。

本文将解释平台工程及其益处,并探讨它如何提高整个软件开发周期。

什么是平台工程?

随着功能的不断增加,云环境变得越来越复杂。开发新工具和软件变得更加困难。有时,软件开发相关的复杂性、底层基础设施的管理以及日常任务变得难以处理。

平台工程专注于设计、开发和优化内部开发人员平台(IDP)。

IDP 作为一个附加层,弥合了开发人员和底层基础设施之间的差距。采用 IDP 可实现工作流标准化、软件开发中的自助服务和开发中的改进可观察性。

通过所有这些工作流增强,开发人员可以在更自动化的环境中工作。通过在每个级别实现自动化,内部数据平台简化了软件开发生命周期(SDCL),同时遵守治理和合规标准。

平台工程的核心概念

随着云计算、微服务和容器化的增长,组织选择更高级的平台来管理复杂性。软件开发中的工程平台创建了一个协调且高效的开发环境,提高了生产力同时保持运营稳定性。

以下是平台工程的一些核心概念:

1. 内部开发人员平台(IDP)

内部开发人员平台(IDP)旨在帮助组织优化其开发流程。随着开发流程变得更加迭代,云复杂性成为额外的负担。

来源

IDP 作为开发过程中的附加层,简化操作,并使团队能够利用现有的开发技术。它是一个生态系统,通过提供工具和自动化来赋予开发人员权力,并自主管理从开发到部署的整个生命周期。

一些最受欢迎的 IDP 是:

  • Qovery
  • Platform.sh
  • Spotify 的 Backstage
  • Humanitec
  • Coherence

然而,如果没有战略性地实施,IDP 可能会在下游引入进一步的复杂性。

2. 自助服务

平台工程的一个最强大的功能是其能够通过自助服务来赋予开发人员权力。这意味着开发人员可以独立工作,预配、管理和部署应用程序,而无需依赖运营团队。它赋予工作流权力,使开发人员能够高效地迭代和部署。

3. 工作流自动化

自动化是采用工程平台的另一个原因。它自动化了日常任务,减少了人为错误,同时确保了整个开发生命周期的可扩展性和一致性。

4. 标准化

工程平台促进了开发工作流中的端到端标准化的最佳实践。它们通常具有内置的质量标准,以满足合规要求。因此,组织和开发团队可以自动遵循合规的最佳实践。

5. 安全性和治理

由于安全性和治理是任何 SDLC 的核心问题,集成一个强大的工程平台可以确保强大的治理,以最小化漏洞和风险。

6. 基础设施即代码(IaC)

平台工程使开发团队能够以可重复和自动化的方式预配和管理基础设施资源。它还促进了版本控制,以便于管理和协作,并实现更快的上市时间。

在其核心,平台工程通过减少开发复杂性并确保合规性和质量来更高效地管理开发过程。

为什么平台工程重要?

平台工程由于软件和基于云的开发环境的日益复杂而变得重要。管理多个开发环境、多面云环境和多样化的技术负载会阻碍开发人员。

为了避免这种情况,内部开发平台通过创建可扩展、可重用的平台来自动化任务和简化流程,从而简化了流程。

IDP 允许开发人员保持领先地位,并在高价值任务上更高效地工作,而不是处理底层基础设施。此外,平台工程在开发过程中启用了安全措施,减少了风险并确保了合规性。

平台工程的益处

内部开发平台提供了几个关键的益处,这些益处可以提高整个软件开发过程。

  • 加速开发过程: 跨功能和自动化的协作环境带来了更快的上市时间和合理的开发成本。
  • 改善开发人员体验: 平台工程提供了自助服务功能,启用开发人员高效和创造性地工作,并专注于创新,而不是基础设施复杂性。
  • 增强可扩展性: 工程平台赋予组织扩展应用程序和基础设施以满足日益增长的需求的能力。
  • 建立治理: 平台工程促进了治理,这对于所有行业都是至关重要的。它确保所有活动都是合规的,并遵循最佳实践。

平台工程是软件开发的未来吗?

随着企业的数字化转型,平台工程提供了一个统一的基础设施来赋予构建、测试和部署过程的权力。将人工智能(AI)集成到内部平台服务中将在未来带来更高效的服务。

此外,早期采用将为无缝的软件开发工作流提供竞争优势。

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Haziqa 是一名具有丰富经验的数据科学家,擅长为 AI 和 SaaS 公司撰写技术内容。