CDF 全球调查：软件交付性能停滞不前

持续交付（Continuous delivery，CD）是一种软件开发实践，它使开发者能够可靠、安全地发布小型、频繁的软件更新。不久前，持续交付基金会（Continuous Delivery Foundation ，CDF）发布了《持续交付状态报告》。报告数据基于 SlashData 开展的三次 Developer Nation 调查，调查持续了 12 个月，覆盖全球 5.5 万多名软件开发者。报告部分观点如下：

一、 DevOps 实践已经较为普遍

截至 2021 年第三季度，仅四分之一 (26%) 左右的开发者没有参与 DevOps 相关的活动，这表明，精益软件交付实践已经被广泛采用。虽然大多数开发者都参与了 DevOps 实践，但只有极少数（仅 5%）的开发者将自己或他们的职位认定为 DevOps 工程师/专家。

持续集成是最流行的 DevOps 活动，32% 的受访开发者将持续集成作为其部署过程的一部分。紧随其后的是持续部署，被 29% 的开发者使用。另外，44% 的人使用持续集成或持续部署。

只有 18% 的开发者同时使用持续集成和持续部署 ( CI/CD ) ，将代码开发管道完全自动化到部署和操作中的还不到五分之一。报告认为，目前仍处于过渡的早期阶段，即从分阶段的开发方法到完全精简的软件交付方法。

DevOps 实践广泛应用于软件经济的各个部门，而不仅仅是以互联网为中心的应用程序或复杂的分布式系统。此外，嵌入式软件项目与后端开发者一样有可能从事 DevOps 活动。

即使是在实践者最少的游戏开发领域，都有三分之二的开发者以某种方式参与了 DevOps。

DevOps 在各种规模的企业/组织中很普遍，在 2 人及以上规模的企业中，超过 80%的企业参与 DevOps。

二、软件交付性能停滞不前

该调查还从代码更改的交付周期、部署频率和服务恢复时间来了解当前企业/组织的软件交付性能。

结果发现，优秀的软件交付吞吐量（用代码更改的交付周期和部署频率来衡量）还不是很普遍。14% 的开发者表示，从代码签入（check in）到成功运行在生产线上，平均需要不到一天的时间。

在交付周期方面，表现最佳者（指交付周期少于一天），比例略有下降，从 17%（2020 年 Q3）下降到 的 14%（2021 年 Q3）。

只有 11% 的人表示，他们每天都会定期将代码部署到生产环境中。还有近三分之一的人表示，他们仍然手动将代码部署到生产环境。

近一半的开发者表示，计划外停机恢复服务不会超过一天。

交付周期小于 1 天的企业中，大型企业仅占 13% ，而往年同期为 18%。相比之下，中型企业占比从 16% 下降到 14%，小型企业中占比从 9% 下降到 17%。

软件交付的稳定性（以计划外中断服务后恢复所需的时间来衡量）显示出类似的情况正在下降。表现最佳者（指 1 小时内恢复服务）的比例在 12 个月内从 17% 下降到 13%，超过一半的受访者表示，需一天以上的恢复时间。在这一指标中，表现不佳的往往是中型企业。

人们普遍认为，增加吞吐量会对软件交付过程的可靠性产生负面影响。然而，研究却表明：速度和稳定性往往是齐头并进的。

在交付周期方面表现最好的人（约占 30%），同样也在软件交付稳定性方面表现最好。相应地，在软件交付吞吐量方面表现不佳的人中，只有 6%在稳定性方面表现良好。

三、可利用工具提高软件交付性能

CD Foundation 的执行董事 Tracy Miranda 认为，一方面是软件系统变得非常复杂，另一方面是开发人员普遍缺乏经验。她补充说，经验在提高软件交付的速度和可靠性方面发挥着重要作用。

持续交付与持续集成这两种 DevOps 实践是互补的，但持续交付需要一定程度的工程专业知识，这正是很多开发者缺乏的。调查显示，只有不到四分之一 (23%) 的受访者参与了基础设施配置和管理；相比之下，有近三分之一 (32%) 涉及了应用程序和基础设施监控；此外，只有 20% 的人参与了创建自动化测试。总的来说，调查结果表明，在将 DevOps 实践的责任进一步转移给开发者方面，还有很长的路要走。

事实上，为了解决这些问题 ，越来越来的 DevOps 平台工具正在涌现，如 JIRA、Maven、Ansible 等，覆盖从规划、编码、构建、测试、发布、部署和维护的软件生产全过程。

但市面上的大部分工具能解决的都只是一部分问题，无法从根本上解决 DevOps 的落地问题。因此，近年来市场上也出现了一些开箱即用、集成功能的 DevOps 自动化平台，最近业内讨论度很高的飞算 SoFlu 软件机器人，就是一款覆盖软件全生命周期的自动化开发工具。开发者只需要输入相关指令，平台就能实现前后端全自动开发、全自动测试、全自动运维，做到一“人”全栈解决：后端开发、前端开发、测试、运维。对于有个性化开发需求的企业来说，该平台还支持用户开发自定义组件，进一步提高开发效率。依靠平台提供的自动化、可视化开发能力，可以大大降低开发门槛，配置灵活，非资深的开发人员即可轻松上手，可以达到一个 ID 相当于一个 10 人科技团队的效果。

对于 DevOps 实践中亟待解决的自动化测试不足的问题，飞算 SoFlu 软件机器人全自动测试平台做到随开发平台联动，开发测试一键关联，自动生成测试用例完成软件测试。一方面，软件质量可以通过工具、流程和管理予以保障，而不再依靠有丰富经验的软件工程师。另一方面，可以进一步降低沟通成本，提升沟通效率，让软件测试更加高效便捷。

另外值得一提的是，发布以来，飞算 SoFlu 软件机器人始终保持着持续更新，大大小小的迭代升级共计 50 余次。例如，近期发布的版本更新中一大亮点就是新增了对接 Jenkins 的功能，快速进行 CI/CD， 实现敏捷开发。

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