I. Überblick
Platform Engineering ist als Reaktion auf die zunehmende Komplexität der Softwareentwicklung entstanden, die durch die zunehmende Auswahl und die Notwendigkeit optimierter, effizienter Prozesse bedingt ist. In der Anfangsphase konzentrierte sich Platform Engineering auf die Entwicklung einer robusten Infrastruktur und die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, um den manuellen Aufwand für Entwicklungsteams zu reduzieren. Ziel war die Steigerung der operativen Effizienz, damit sich das gesamte Team mehr auf das Bereitstellen der Lösung und weniger auf das Verwalten der Infrastruktur konzentrieren konnte.
Seit seinen Anfängen ist Platform Engineering jedoch parallel zu DevOps gewachsen und hat die moderne Softwareentwicklungslandschaft geprägt. Platform Engineering konzentriert sich auf die Entwicklung und Wartung einer Plattform zum Optimieren der Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse. Dazu gehören Aufgaben wie das Erstellen interner Entwicklungsplattformen (IDPs), die Verbesserung des Entwicklungserlebnisses (DevEx) sowie die Gewährleistung von Sicherheit und Compliance. Diese Entwicklung wurde durch die Verbreitung von DevOps-Praktiken beschleunigt, die Zusammenarbeit und Automatisierung in den Vordergrund stellen und zu einem stärker integrierten Ansatz führen. Sowohl Platform Engineering als auch DevOps tragen zu Skalierbarkeit, Effizienz, Resilienz, Flexibilität und Sicherheit bei, insbesondere in einer cloudnativen und Multi Cloud-Umgebung mit einer ständig wachsenden Auswahl an Technologien.
Im Zuge der weiteren Entwicklung der Landschaft werden letztlich nur wenige Faktoren das Platform Engineering – und damit auch die Technologie – so tiefgreifend weiterentwickeln wie künstliche Intelligenz (KI). Mithilfe von Deep Learning-Modellen, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, gehören zu den gängigen Use Cases unter anderem die Unterstützung von Softwarecode, die Personalisierung von Kunden, die wissenschaftliche Forschung und vieles mehr. Daher ist es nicht verwunderlich, dass große und kleine Unternehmen erhebliche Ressourcen und Budgets bereitstellen, um neue und bestehende Anwendungen mit diesen Funktionen auszustatten, um die Produktivität zu steigern oder den Umsatz und die Differenzierung zu fördern. Die Auswirkungen auf die Platform Engineering-Teams sind weitreichend. Viele Unternehmen ändern bereits ihre Tools, Prozesse und allgemeinen Richtlinien, damit Entwicklungsteams, Data Scientists und andere Teams von diesem generativen Paradigmenwechsel in der Technologie profitieren können.
Diese Darstellung bietet einen umfassenden Überblick über die Umfrage „State of Platform Engineering in the Age of AI” (Stand des Platform Engineerings im Zeitalter der KI) von Illuminas, in der die Vorteile, Herausforderungen und Zukunftstrends dieser Technologie untersucht werden. Die Umfrage befasst sich damit, wie Unternehmen Platform Engineering-Praktiken einführen und implementieren, welche KPIs sie dabei verfolgen und welche Erfolge sie erzielen. Der Bericht beschreibt auch die Integration cloudnativer Technologien, Automatisierungstools und KI-Lösungen sowie deren Ausrichtung an den Prinzipien des Platform Engineerings.