云原生技术、平台工程和人工智能的发展趋势
我们对技术及其运行方式的认知正从多个方面经历深刻变革。 为了了解各组织如何应对这些变化，F5 联合领先的科技市场调研机构 SlashData，对来自不同行业和地区的数百名 IT、安全及软件开发负责人和从业者进行了调研。
参与者包括NGINX开源项目、NGINX Open Source及F5 NGINX商业产品的用户。 我们的调查结果印证了众多组织对在容器化、安全、开发者平台和人工智能领域迅速变革的迫切需求。以下是我们2025年NGINX年度调查的主要发现。
新兴趋势： 智能代理与非CPU架构的未来
F5 NGINX 已成为 AI 基础设施的首选入口，领先的 AI 硬件和软件供应商都将其用作 AI 应用的主要或推荐反向代理和交付控制器。 调查显示，NGINX 用户以及更广泛的应用交付社区正强力推动迈向由 AI 驱动的未来。
图 1： 大多数参与F5 2025 NGINX年度调查的受访者目前正在使用、尝试，或表达了未来使用智能AI任务的兴趣。
AI 代理的应用： 当被问及参与代理 AI 任务的情况（见图1）时，受访者表示“配置 NGINX”的采用率最高，达到 25%，紧随其后的是“网络流量优化和负载均衡”，为 24%。 “基础设施部署与扩展”以及“安全漏洞修复”目前分别为 23% 的受访者正在使用。
综合参与情况： 在结合当前使用和试验自主 AI 受访者的反馈中，“日志分析与主动故障排查”以48%领先。 “配置 NGINX”和“基础设施部署与扩展”各占46%，紧接着是“网络流量优化”45%。
未来关注重点： “漂移检测与校正”引发了最高关注，占33%；其次是“NGINX部署监控”，占32%；紧随其后的是“事件警报与初步处理”，占31%。
图2： 60%的受访者使用虚拟机进行应用工作负载，29%采用平台即服务，25%则依赖GPU等专用硬件。
专用硬件： 有25%的受访者在GPU、TPU或FPGA上运行工作负载——而这些基础设施传统上主要用于通用计算（参见图2）。 我们预计这一比例将持续增长，原因包括小型AI模型的进步、在Docker和云超大规模云原生基础设施中轻松运行小型AI模型，以及将应用交付流程（如加密和SSL卸载到NPU和FPGA，AI推理部署到GPU和TPU等）转移出去。
主要障碍： 调查受访者将安全顾虑（26%）和对准确性的信任不足（24%）视为AI整合的主要障碍。 集成复杂度、合规与监管限制，以及对智能代理能力的认识不足，均占17%。
云原生已经普及，但仍在持续完善中
云原生革命自容器和 Kubernetes 推出以来，十多年间势头持续增强。 在云原生的关键环节，尽管几乎被广泛采用，但仍未实现全面普及（见图 3）。
图 3： F5 2025 NGINX 年度调查显示，您部署应用时，本地服务器仍占主导地位，紧随其后的是公共云和混合云。
我们的调查具体发现：
- 多环境现实确实存在： 66% 的组织使用至少一种云选项，但本地部署仍占主导地位，为 39%，而公共云为 38%，混合云为 36%。 这反映了现代基础设施的复杂性和分布式特性，而不是简单的“云迁移”故事。
- 容器采用还有很大提升空间： 仅有42%的受访者在容器中运行工作负载，微服务的采用率只有31%。 虚拟机以60%领先，这表明许多组织仍处于云原生转型的初期阶段。
- Kubernetes 生态碎片化： 虽然 Kubernetes（自主管理）在容器编排领域占据24%的领先地位，但 Red Hat OpenShift（自主管理和全面托管）合计也占21%。Amazon Web Services（21%）、Microsoft Azure（17%）和 Google Cloud Platform（17%）的托管服务则显示出强劲增长势头。
API 和微服务的安全管理存在巨大差距
过去十年里，许多技术组织已经将 API 作为内外部运营的核心连接方式。 在云原生架构中，API-first 是根本设计理念。 因此，86% 的受访者选择部署 API 网关来管理其 API 支持基础设施（见图 4）。
图 4： 86% 的调查 respondents 使用包含内外部 API 的混合 API 组合。
尽管API已广泛普及，且API网关应用普遍，但多数组织在API安全方面仍然不成熟（见图5）。 虽然86%的组织都在使用API，只有34%真正落实了API安全措施。 这给现代应用基础设施带来了巨大的安全风险。
不到一半的受访者重视 API 流量分析（43%）和可观察性（38%），这两者同样是 API 安全的核心环节。 这一差距反映出您在全面观察和管理 API 时面临的挑战。 实际上，23% 的受访者在不同团队中采用各异的 API 管理方法，这种分裂可能源自组织难以统一采用成熟的 API 管理标准流程。
图5： 只有34%的受访者实施了API安全，43%进行API流量分析，35%能够追踪并监控API。
平台工程已经发展，但仍处于不成熟阶段
平台工程已成为广泛认可的热门词汇。 事实上，65%的受访者已经开始承担平台工程的职责并建立相关能力（见图6）。 这涵盖了从拥有专职平台团队的大型企业，到由单一成员担任平台工程负责人等各种规模的组织。 大约27%的组织拥有小型专职平台工程团队，21%的组织则在开发或运维团队中设置了独立的平台工程岗位。 还有13%的组织组建了大型专职平台工程团队。 由此可见，平台工程的价值主张已被充分认同并广泛采纳。
图 6： 65% 的受访者已推行平台工程，因为这一角色的价值正在稳步显现。
尽管如此，各个规模团队在回答关于平台挑战的问题时，都反映出初期阶段的困难。 只有20%的受访者表示没有遇到明显的挑战。 其余受访者指出，多种平台工程挑战正影响着他们的组织，包括安全与合规问题（18%）、文档维护（16%）、技术更新（16%）以及资源限制（14%）。
调查明确显示，大团队和小团队在服务交付和价值主张的优先级上有显著区别。 毫不意外，大团队更专注于复杂领域，而小团队则更偏向传统的DevOps方向。 大型专属平台工程团队更倾向于提供复杂服务，如数据库即服务（54%）、可观测性（52%）、API管理（51%）、防火墙配置和管理（54%）以及CI/CD流水线工具（50%）。
跟上云计算、人工智能和API的发展步伐并不容易
企业部署新技术的速度已超出管理能力。 调查显示，企业积极采用容器、API 和平台工程，但尚未准备好保障和运营所构建的系统。 API 安全是最关键的薄弱环节。 几乎所有组织都在使用 API，然而三分之二缺乏基本保护措施。 这不仅是潜在风险，而是当前生产环境中的活跃漏洞。
与此同时，某些领域正在取得实质性进展。 人工智能代理即将大规模承担实际基础设施任务，不再只是演示。 GPU 和专用处理器正逐渐成为标准配置。 大多数组织已建立平台工程团队，虽然他们的职能还在不断调整中。
现在关键在于执行力。 我们的建议： 在充分管理现有能力之前，别急于增加新功能。 规范您的API安全与管理流程。 构建必要的可观察性，掌握系统状况。 明确平台团队职责，给予充足资源以确保交付。
我们拥有构建现代高效基础设施的技术。 现在正是投入那些虽平凡却必不可少的工作，确保基础设施安全且可持续发展的时刻。
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