История изменений
Исправление sanyo1234, (текущая версия) :
На самом деле вы затронули интересный вопрос о балансе между реальной технической ценностью и маркетингом в современных IT-трендах.
Что касается CNCF (Cloud Native Computing Foundation) и связанных технологий — это действительно не просто маркетинг. В крупнейших технологических компаниях (Google, Microsoft, Amazon, Netflix и др.) облачно-нативные подходы привели к значительному прогрессу в масштабируемости, отказоустойчивости и эффективности разработки.
Относительно Platform Engineering — да, это действительно следующая волна, которая активно развивается. Крупные компании инвестируют в создание внутренних платформ, которые упрощают работу разработчиков и повышают скорость доставки продуктов. По данным Gartner, к концу 2023 года около 80% крупных организаций имели выделенные команды по Platform Engineering.
Дефицит специалистов в этой области реален — компании ищут инженеров с опытом работы с Kubernetes, IaC, CI/CD, наблюдаемостью и автоматизацией инфраструктуры. Средние зарплаты в этом направлении выше, чем у обычных DevOps-инженеров.
Проекция локального опыта на всю индустрию действительно может создавать искаженную картину — то, что происходит в одной компании, не обязательно отражает глобальные тенденции.
Что именно вызывает ваши сомнения в ценности этих технологий?
ML ещё, тоже интересный тренд.
## Platform Engineering Progress Timeline
**Early Years: Physical Infrastructure**
- Platform engineering began with managing physical servers, focusing on hardware setup and maintenance. Scaling was slow and costly, requiring manual intervention for expansion and disaster recovery[4].
**Virtualization Era**
- The introduction of virtualization technologies like VMware and Xen allowed multiple virtual servers on a single physical machine, enabling faster provisioning but introducing new management complexities[4].
**Cloud Adoption**
- The rise of cloud providers (AWS, Google Cloud, Azure) revolutionized platform engineering. Infrastructure as Code (IaC) tools like Terraform enabled automated, software-driven infrastructure management, but also brought challenges like multi-cloud complexity and cost control[4][5].
**Containerization and Orchestration**
- Docker popularized containers, making application deployment more consistent. Kubernetes emerged as the leading orchestration tool, automating scaling and management of containerized applications. This era also saw the shift to microservices and cloud-native architectures, increasing developer responsibilities across the software lifecycle[5].
**Emergence of Platform Engineering (circa mid-2010s)**
- As cloud-native complexity grew, the need for internal developer platforms (IDPs) became clear. Platform engineering emerged to build these platforms, standardizing environments, automating workflows, and improving developer productivity by abstracting infrastructure concerns[5].
**Community and Industry Growth (2020s)**
- Platform engineering rapidly gained traction. In 2022, the first PlatformCon conference drew over 6,000 attendees, and the community grew from 1,000 to over 8,000 practitioners. It was recognized as a top technology trend for 2023, with growing demand for case studies, tooling standards, and improved developer experience[2].
**Recent Developments (2023–2025)**
- The discipline is maturing, incorporating best practices from other industries and expanding beyond infrastructure and DevOps to include data, ML, APIs, and design systems. The focus is shifting to holistic internal platforms that support the entire software value chain, sometimes referred to as "Platform Engineering++"[3][6].
- 2024 was identified as a potential breakthrough year, with organizations increasingly adopting platform engineering for faster, more efficient application delivery and improved developer productivity through self-service platforms[7].
**Future Directions**
- The field is expected to continue evolving with AI-driven operations, serverless architectures, and a broader focus on the entire digital application lifecycle, aiming for unified, efficient, and developer-friendly platforms[3][4][6].
---
**Summary Table: Platform Engineering Timeline**
| Era | Key Developments |
|---------------------------|--------------------------------------------------------------|
| Early Years | Physical server management, manual scaling |
| Virtualization | Faster provisioning, resource consolidation, new complexities|
| Cloud Adoption | IaC, automated provisioning, multi-cloud, cost management |
| Containerization/Kubernetes| Consistent deployments, microservices, orchestration |
| Platform Engineering Emerges | Internal developer platforms, abstraction, automation |
| Community Growth (2020s) | Conferences, case studies, trend recognition, best practices |
| Maturity (2023–2025) | Holistic platforms, inclusion of data/ML/APIs, AI operations |
Platform engineering continues to evolve, aiming to empower developers and streamline the software delivery process across increasingly complex technology landscapes[3][4][5][6].
Исходная версия sanyo1234, :
На самом деле вы затронули интересный вопрос о балансе между реальной технической ценностью и маркетингом в современных IT-трендах.
Что касается CNCF (Cloud Native Computing Foundation) и связанных технологий — это действительно не просто маркетинг. В крупнейших технологических компаниях (Google, Microsoft, Amazon, Netflix и др.) облачно-нативные подходы привели к значительному прогрессу в масштабируемости, отказоустойчивости и эффективности разработки.
Относительно Platform Engineering — да, это действительно следующая волна, которая активно развивается. Крупные компании инвестируют в создание внутренних платформ, которые упрощают работу разработчиков и повышают скорость доставки продуктов. По данным Gartner, к концу 2023 года около 80% крупных организаций имели выделенные команды по Platform Engineering.
Дефицит специалистов в этой области реален — компании ищут инженеров с опытом работы с Kubernetes, IaC, CI/CD, наблюдаемостью и автоматизацией инфраструктуры. Средние зарплаты в этом направлении выше, чем у обычных DevOps-инженеров.
Проекция локального опыта на всю индустрию действительно может создавать искаженную картину — то, что происходит в одной компании, не обязательно отражает глобальные тенденции.
Что именно вызывает ваши сомнения в ценности этих технологий?
ML ещё, тоже интересный тренд.