作者 | InfoQ

譯者 | 明知山

InfoQ 于 2006 年 6 月 8 日 正式上線，帶著一個清晰的編輯理念：對于軟件開發(fā)類內(nèi)容平臺來說，最有價值的事情莫過于識別技術(shù)采用曲線上處于創(chuàng)新者和早期采用者階段的前沿思路，邀請一線從業(yè)者撰寫相關(guān)內(nèi)容，并在早期大眾階段到來之前將這些材料呈現(xiàn)在高級工程師面前。平臺始終聚焦技術(shù)落地實踐與真實行業(yè)經(jīng)驗，拒絕噱頭炒作。

6 月 8 日，InfoQ 迎來了二十周年紀念。創(chuàng)新者、早期采用者、早期大眾、晚期大眾與落后者這套理論框架至今仍展示在網(wǎng)站的 關(guān)于頁面 上，因為它仍然是 InfoQ 編輯思路的核心。這套框架持續(xù)指引我們的內(nèi)容報道與 趨勢報告，幫助我們將各類新興技術(shù)和實踐對應到技術(shù)采用曲線當中。

InfoQ 的故事不只體現(xiàn)在敏捷、云計算、人工智能等重大技術(shù)浪潮里。許多后來成為主流的技術(shù)在成形之初就已在我們的網(wǎng)站上出現(xiàn)：2007 年，Doug Cutting 在網(wǎng)站上討論 MapReduce 和 Hadoop，Salvatore Sanfilippo（Antirez）也分享了他對 Redis 的愿景。

Java 值得一提，它從平臺創(chuàng)立之初便是 InfoQ 的?？?。2006 年網(wǎng)站上線時，Sun Microsystems 還是一家獨立企業(yè)。在隨后的二十年里，InfoQ 持續(xù)追蹤 Java 的發(fā)展，見證其從企業(yè)框架、云原生架構(gòu)、容器、微服務、GraalVM 一路演進至虛擬線程。相關(guān)內(nèi)容也從 InfoQ 早期的 Java 報道，延伸到如今熱門的社區(qū)活動，例如 十億行挑戰(zhàn)。二十年過去了，Java 開發(fā)者仍在尋找 將 Java 平臺推向極致 的方法。

以下內(nèi)容并非完整的發(fā)展史，而是選擇性回顧 InfoQ 早期預判的各類趨勢，梳理這些趨勢在 2026 年所處的發(fā)展階段，并探討技術(shù)采用曲線在未來五至十年的演變方向。

1 敏捷（2006）：從備受爭議的做法到整個行業(yè)通用的專業(yè)術(shù)語

InfoQ 上線之初，敏捷便是五大初始內(nèi)容板塊之一，由 Deborah Hartmann 和 Scott Ambler 負責。2006 年的技術(shù)采用框架認為，敏捷領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出各類流程與工具創(chuàng)新，更新速度快到從業(yè)者難以跟上。平臺的初衷便是 幫助讀者緊跟發(fā)展節(jié)奏。

現(xiàn)狀： 晚期大眾階段，可能是落后者。

敏捷的普及程度已達到極致，以至于這個詞已經(jīng)失去了大部分特定含義。敏捷與 DevOps 實踐早已深度融入行業(yè)標準，如同 我們?nèi)粘：粑目諝?一般自然。而作為下一階段演進方向的平臺工程正在崛起，它將產(chǎn)品與設計思維融入開發(fā)者工具之中。

如今值得探討的焦點已轉(zhuǎn)移到之后會發(fā)生什么：工程師的產(chǎn)品思維、平臺即產(chǎn)品，以及架構(gòu)評審流程。這些理念雖不再冠以敏捷之名，卻都是最初敏捷理念的延伸與延續(xù)。

2 面向服務架構(gòu)（2006）：理念正確，實施過早

2006 年，SOA 相關(guān)內(nèi)容曾提到，整個行業(yè)“充斥著零散的博客與小型會議，業(yè)內(nèi)從業(yè)者始終沒有專屬的交流陣地”。作為當年熱門概念的 SOA，最初形態(tài)存續(xù)不足十年便不復存在，但它背后的核心問題卻留存至今，依舊具有現(xiàn)實意義：當服務邊界持續(xù)變化時，該如何設計系統(tǒng)？又該如何在不影響效率的前提下完成集成治理？

現(xiàn)狀： SOA 品牌現(xiàn)在已是落后者。

SOA 相關(guān)問題至今仍是探討微服務、服務網(wǎng)格 以及當下智能體編排的核心。到 2026 年，SOA 早已鮮少登上頭條，但它所涉及的架構(gòu)難題依舊至關(guān)重要，如今 智能體編排也已成為主流軟件架構(gòu)的組成部分。

3 云計算（2008–2012）：從“它靠譜嗎”到“還有什么不用云”

早在云計算飽受質(zhì)疑、業(yè)界普遍認為企業(yè)核心業(yè)務負載不會遷出數(shù)據(jù)中心之時，InfoQ 便已開始深入報道這一領(lǐng)域。早期內(nèi)容聚焦架構(gòu)模式，而非廠商宣傳，這也讓相關(guān)內(nèi)容經(jīng)得起時間的考驗。

InfoQ 在云計算前景仍不確定時便關(guān)注到了一線實踐者：2007 年，亞馬遜首席技術(shù)官 Werner Vogels 在 QCon 上介紹了 Amazon.com 技術(shù)平臺，開場便提出一個在當時絕非客套的問題：“你們知道 S3 是什么嗎？”而 Amazon S3 的發(fā)布也僅比 InfoQ 上線早幾個月。

一年后，InfoQ 編輯便開始報道 Windows Azure 和 Google App Engine 的相關(guān)內(nèi)容，Abel Avram 首次對 Amazon EC2、Google App Engine 和 Azure 進行了對比，并指出在發(fā)展初期，這幾款產(chǎn)品“并非真正形成競爭關(guān)系”。

2012 年，亞馬遜云科技及其他云服務商開始從基礎基礎設施逐步轉(zhuǎn)向托管平臺和高階服務，Netflix 等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也成為云原生架構(gòu)的有力例證。同年，Netflix 開源了 Chaos Monkey，徹底顛覆了傳統(tǒng)理念：不要假定故障鮮有發(fā)生，而要認定故障無法避免，并以此為依據(jù)進行系統(tǒng)設計。

現(xiàn)狀： 晚期大眾。行業(yè)前沿轉(zhuǎn)向了云計算衍生出的各類新課題——FinOps、多區(qū)域彈性、成本感知架構(gòu)、數(shù)據(jù)主權(quán)，以及推理的碳足跡。InfoQ 的 綠色 IT 報道 是云計算發(fā)展脈絡的自然延續(xù)。三年前，Adrian Cockcroft 就強調(diào)，跟蹤能耗和建立碳足跡標準 以監(jiān)督主流服務商的相關(guān)承諾十分重要，這一實踐對于未來的人工智能工作負載而言愈發(fā)關(guān)鍵。

4 DevOps（2010–2014）：顛覆組織架構(gòu)的文化變革

DevOps 的報道難度高于云計算，因為 CI/CD 流水線、基礎設施即代碼這類技術(shù)內(nèi)容僅僅是其全貌的一半。另一半是工程團隊內(nèi)部的文化變革，而 InfoQ 的文化與方法論板塊也正是圍繞這一方向逐步成型。

DevOps 運動在 2009 年隨著首屆 DevOps Days 大會的召開正式成型，該大會由 Patrick Debois 創(chuàng)辦。在 DevOps 的發(fā)展初期，Puppet 創(chuàng)始人 Luke Kanies 解釋了軟件如何打破組織壁壘，Chef 作者 Adam Jacob 討論了 DevOps 的演進和未來趨勢。DevOps 成熟度曲線 在 2014 年就已經(jīng)是業(yè)界熱議話題。

現(xiàn)狀： 從早期大眾階段逐漸進入晚期大眾階段。

平臺工程是當下的主流落地形態(tài)，包含了 平臺即產(chǎn)品、標準路徑和內(nèi)部開發(fā)者平臺等理念。最近因人工智能再度引發(fā)熱議的“自動化悖論”成為一個衍生的新議題：每一層自動化都消除了苦差事，但同時也催生了新的依賴、抽象和故障模式。

5 容器和 Kubernetes（2014–2018）：一次罕見的全面勝利

Docker 以及后續(xù)的 Kubernetes 在技術(shù)采納曲線上的普及速度幾乎超過了 InfoQ 報道過的所有技術(shù)。我們的采編思路很明確：邀請在生產(chǎn)環(huán)境中運行容器的實踐者分享實際遇到的各類問題。

2014 年，InfoQ 發(fā)表了“使用 Kubernetes 擴展 Docker”，這是第一篇解釋 Kubernetes 概念、集群設置、Pod、服務和部署的文章。2019 年的電子雜志“Kubernetes：過去、現(xiàn)在和未來”為未來幾年的發(fā)展定下了基調(diào)，而最新一期的 InfoQ 云和 DevOps 趨勢報告則指出“Kubernetes 現(xiàn)在已成為 云原生部署領(lǐng)域成熟的事實標準底層平臺”。

現(xiàn)狀： Kubernetes 處于早期大眾階段，對云原生廠商來說可以說是進入了晚期大眾階段。

行業(yè)前沿方向逐步轉(zhuǎn)向服務網(wǎng)格、eBPF、多集群與邊緣領(lǐng)域，如今又被不符合 Kubernetes 設計理念的 AI 工作負載模式再度重塑。2023 年，InfoQ 就已探討過這場 悄然發(fā)生的平臺變革 以及 eBPF 對云原生平臺帶來的改變。

6 微服務（2014–2020）：從充滿爭議到業(yè)界默認架構(gòu)，再到務實理性的探討

微服務這一趨勢最能體現(xiàn) InfoQ “重質(zhì)量、不追首發(fā)”的采編理念。當微服務開始充斥各大會議議題時，InfoQ 已積累了多年包含故障模式在內(nèi)的實踐案例研究。本站也是業(yè)內(nèi)最早開展客觀探討、直面微服務落地難題的平臺之一。《微服務：如今仍值得選擇嗎？》 一文探討了折中方案的可行性，以及團隊該如何應對隨之而來的運維復雜度。

現(xiàn)狀： 晚期大眾階段，業(yè)界也終于出現(xiàn)了理性反思的聲音。

2021 年，與 Martin Fowler 一起定義微服務架構(gòu)風格的 James Lewis 談到，微服務的含義和實踐已褪去最初的熱潮。當前的文章主要探討 合理的服務拆分、在有意義的地方使用模塊化單體，以及智能體系統(tǒng)如何促使人們重新審視服務邊界。

7 機器學習（2014–2020）：最具遠見的一次預判

網(wǎng)站的關(guān)于頁面提到，2014 年，InfoQ ”開始加大數(shù)據(jù)科學和機器學習的報道力度。“ 這是一個在 Transformer 論文發(fā)表之前、在 ChatGPT 發(fā)布之前、在實踐者受眾還很小的時候做出的一項前瞻性的采編布局。我們預判機器學習終將發(fā)展為一門工程學科，而非單純的研究領(lǐng)域。

工程師，而非研究人員，需要一個交流實踐經(jīng)驗的平臺。正所謂”從實驗室走向工廠“：構(gòu)建生產(chǎn)機器學習基礎設施，從早期開始就一直考驗著從業(yè)者，大家也一直在探索數(shù)據(jù)集成、大規(guī)模機器學習與實驗落地的可行方案。

當時，另一個明確的主題已經(jīng)出現(xiàn)：數(shù)據(jù)科學正在成為一門混合學科，既需要數(shù)學和統(tǒng)計學的堅實基礎，也需要在現(xiàn)代大數(shù)據(jù)平臺上構(gòu)建和運營系統(tǒng)所需的工程技能。

現(xiàn)狀： 早期大眾階段。

在生產(chǎn)環(huán)境中的落地機器學習已不再罕見，行業(yè)前沿也明確轉(zhuǎn)向人工智能工程這一獨立學科。

8 AI 工程和智能體系統(tǒng)（2023 至今）：當前創(chuàng)新者 / 早期采用者的活躍地帶

這是目前技術(shù)采用曲線上熱度最高的，也是 InfoQ 讀者停留時長最久的版塊。網(wǎng)站首頁呈現(xiàn)出清晰的行業(yè)切面：AI 網(wǎng)關(guān)與集中式推理、基于 WebRTC 架構(gòu)的大規(guī)模語音智能體、由工程提供支持的多智能體系統(tǒng)、供私有智能體接入的 MCP 隧道，還有成為核心風險要素的 AI 治理——這也恰恰印證了 A2I2背后的現(xiàn)實矛盾：自動化被人工智能放大的經(jīng)典悖論。

在這場更大范圍的變革中，有幾個不同的子線索脫穎而出。

上下文工程和規(guī)范驅(qū)動開發(fā)。Baruch Sadogursky 近期提出的觀點——只要有足夠嚴格的上下文，規(guī)范就可以成為真相的來源，而代碼則淪為可丟棄的中間語言——這正是 InfoQ 應當持續(xù)關(guān)注的一類主張。它可能是下一個架構(gòu)范式，也可能是 2026 年版的 MDA（模型驅(qū)動架構(gòu)）。但無論如何，技術(shù)從業(yè)者群體都需要一個平臺來探討辨析這一方向。

AI 原生開發(fā)模式。Patrick Debois 提出的 四個模式——從生產(chǎn)者到管理者、意圖高于實現(xiàn)、從交付到發(fā)現(xiàn)、智能體知識管理——精準概括了高階工程工作的實際變化。這些是 2026 年處于創(chuàng)新者階段的理念。它們能否在 2028 年進入早期大眾階段，仍有待觀察。

AI 系統(tǒng)的可靠性。生產(chǎn)環(huán)境中的 AI 正在引發(fā)一類新問題，也讓業(yè)界開始重新探討：當系統(tǒng)本身被設計為非確定性形態(tài)時，可靠性究竟該如何定義。

9 未來十年技術(shù)采用曲線的展望

有幾項預測，待到 2036 年便可驗證其對錯。

智能體系統(tǒng)將會復刻微服務的軌跡。

先是走過一段過度應用的階段，隨后人們開始理性探討其真正的適用場景，最終形成回望時一目了然的成熟范式。InfoQ 的定位是成為理性探討的平臺，而非助推盲目應用。

規(guī)范驅(qū)動和上下文驅(qū)動開發(fā)要么帶來顛覆性變革，要么終將淪為過往注腳，目前我們尚無法定論。各類早期跡象已十分明顯，這類技術(shù)正處在創(chuàng)新探索階段，并未被業(yè)界冷落。

AI 系統(tǒng)的可靠性工程將成為一門獨立學科，正如 SRE 之于分布式系統(tǒng)。如今投身該領(lǐng)域的從業(yè)者，正在摸索前行的路徑。

隨著推理算力帶來的經(jīng)濟與監(jiān)管壓力不斷加大，綠色 IT 和計算可持續(xù)性將從創(chuàng)新者階段進入早期采用者階段。

目前我們尚未報道的部分內(nèi)容日后或?qū)⒈蛔C實是最為關(guān)鍵的。

這是最重要的預判，也是最難堅守的編輯準則。InfoQ 之所以能精準預判如此多的趨勢，并非編輯們擁有遠見卓識，而是因為團隊始終貼近從業(yè)者，關(guān)注實際遇到的難題，而非追逐熱門噱頭。

10 二十年的歷程

技術(shù)采用曲線的形態(tài)與 2006 年別無二致，只是榜上的技術(shù)名稱早已徹底更迭。始終不變的是我們的編輯準則：聯(lián)結(jié)一線從業(yè)者，鼓勵他們?nèi)鐚嵎窒韮?nèi)容，完成同行評審后將內(nèi)容推給需要規(guī)劃技術(shù)選型的資深工程師。

致每月閱讀 InfoQ 的 55 萬名高級開發(fā)者，以及每一位幫助將一個理念從創(chuàng)新者階段移動到早期采用者階段再到行業(yè)其他地方的編輯和貢獻者：發(fā)展曲線將繼續(xù)延伸。感謝大家相伴走過的二十年。

查看英文原文：

https://www.infoq.com/articles/adoption-curve-twenty/

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