2026年日本云原生发展状况

2本报告根据知识共享署名-禁止演绎4.0国际许可协议（CreativeCommonsAttribution-NoDerivativesLicence4.0(International)）发布。简而言之，在遵守本许可协议的条款和条件的前提下，您分享—您可以复制该报告或将报告的部分内容纳入一个或多个文件或出版物中，用于商业和非商业目的。2.责任限制SlashData™认为，本出版物中包含的声明基于我们认为是可靠的信息，但我们不保证其准确性或完整性，也不应被视为此类信息而依赖。本出版物中表达的看法仅限于其发布之日当前的观点，所包含的信息，包括其中的观点，如有更改恕不另行通知。任何第三方出于任何目的使用本出版物，均不应且不解除该第三方在使用时核实本出版物内容的审慎义务。SlashDataTM声明放弃所有默示担保，包括但不限于商品性担保或特定用途适用性担保。署名权——您必须适当注明SlashDataTM的名称，并将云原生计算基金会（CNCF）标为本次报告的赞助方，同时标明是否进行了修改。在此情况下，您可以采取任何合理的方式这样做，但不得以任何暗示SlashDataTM认可您或您的使用方式。SlashDataTM、其关联公司及代表对任何第三方因基于本出版物所做的或未做决定，或采取或未采取行动而遭受的任何直接、间接、特殊或后果性损害，或任何损失利润，均不承担责任。无派生—你不能混编或转换报告内容。你不可以分发修改后的内容。开发者经济分析师|曾用名：VisionMobileSlashData©版权所有2026|保留部分权利459294548/。人T人提升云原生成熟度的路径334截至2026年第一季度，日本约有95万云原生开发者，全球总数为1990万 •71%的后端开发者至少在使用一种与云原生计算相关技术或实 •全球混合云达到历史新高，有34%的开发者选择部署，这可能是出于数据主权要求和合规监管的驱动。 在日本，本地服务器仍然是主导的部署基础设施，被日本47%的开发 •尽管与其他地区相比，云使用率较低，但云原生程度与全球平均水平相当（日本41%vs全球39%）。 •88%的后端开发者都在使用某种形式的DevOps标准化。 •随着开发人员云原生能力的提升，特性标志（featureflagging）成为主流基础设施实践与更先进实践之间至关重要的桥梁技术。 •先进实践（混沌工程、服务网格、不可变基础设施实践、多集群管理)形成了一个紧密的“精英集群”，其跨领域使用程度高于偶然预期。 •人工智能开发者遵循着不同的成熟路径，不可变更的基础设施实践是通往更高级实践的门径，而非终点。 云部署已成为软件开发不可或缺的一部分，如今绝大多数开发人员都在某种程度上依赖云基础设施。虽然云部署已近乎普及，但各组织在有效利用云原生技术和架构实践方面差异巨大。尽管云基础设施已得到广泛采用，但许多开发人员和组织仍未充分利用云原生技术和架构模式，以释放云的全部潜力。本报告由云原生计算基金会（CNCF）合作出品，呈现了2026年第二季度云原生发展的最新洞察。报告分析了塑造云原生生态系统的关键趋势，数据源自SlashData的DeveloperNation调查第31期，该调查于2025年12月至2026年1月期间进行，覆盖了来自全球95个国家的12,500余名受访者。66由于“云原生”一词对不同开发者意味着不同的事物，在本报告中,我们根据使用两种或多种特定技术¹来定义云原生开发者，这些技术包括：容器、容器编排和管理工具、服务网格、Kubernetes、云函数或无服务器计算、事件驱动架构、可观测性工具、不可变基础设施实践、混沌工程、多集群管理以及流式传输和消息服务。这是系列报告中的第二份，涵盖了“扩展”的云原生受众，即存在于传统后端服务领域之外的社区。因此，在本报告中，我们继续提供云原生开发者在广泛开发领域中的比例估计，以及这可能如何影响云原生社区的未来以及为这些新开发者服务的技术发展。此外，我们还考察了不同云技术在这些不同的开发领域中的受欢迎程度。在分析扩展的云原生社区时，我们特别关注人工智能社区，因为这是一个重要的群体，需要理解，以便云原生技术能够抓住这一机遇。77关联分析，我们识别出哪些云原生技术常被协同采用，揭示了从基础工具到主流实践，再到高级可靠性与规模化管理能力的不同发展阶段。此项分析为技术创建者和平台团队提供了关于自然采用顺序和架构区域聚焦：在本报告中，我们与横滨举办的KubeCon+CloudNativeConJapan2026合作，重点介绍了日本云原生的采用模式与趋势。88云原生开发者社区在绝对数量上持续扩大，从2025年第三季度的1.56亿开发者增长至2026年第一季度的约1.99亿。这约占全球开发者总数的39%，反映了云原生实践已超越其传统的后端基础设施起源，扩展到各个领域的主流软件开发中。19.9M2026年第一季度云原生开发者10102.云原生开发趋势在后台开发人员中——历史上是核心云原生社区——到2026年第一季度，52%被归类为云原生，较2025年第三季度的58%有所下降，但仍高在后台开发人员中——历史上是核心云原生社区——到2026年第一季度，52%被归类为云原生，较2025年第三季度的58%有所下降，但仍高于2025年第一季度的49%。虽然环比下降值得注意，但这可能反映了正常波动，或表明2025年第三季度的58%有所高估。2026年第三季度的测量将澄清典型的基准线更接近52%、58%还是两者之间。同比增长2.云原生开发趋势全球云原生后端开发人员占比2021年第一季度后端开发者占比（n=4,668）|2021年第三季度后端开发者占比（n=5,260）|2022年第一季度后端开发者占比（n=5,261）|2022年第三季度后端开发者占比（n=5,619）|2023年第一季度后端开发者占比（n=8,182）|2023年第三季度后端开发者占比（n=4,847）|2024年第一季度后端开发者占比（n=2,743）|2024年第三季度后端开发者占比（n=2,754）|2025年第一季度后端开发者占比（n=1,903）|2025年第三季度后端开发者占比（n=2,791）|2026年第一季度后端开发者占比（n=2,793）60%55%50%45%40%35%30%58%52%49%52%47%46%43%25%20%Q12021Q32021Q12022Q32022Q12023Q32023Q12024Q32024Q12025Q32025Q12026问题措辞：以下哪种技术您在过去12个月中用于后端服务开发？2.云原生开发趋势2024年第一季度日本开发者百分比（n=93）|2024年第三季度日本开发者百分比（n=118）|2025年第一季度日本开发者百分比（n=71）|2025年第三季度日本开发者百分比（n=74）|2026年第一季60%55%50%45%40%35%30%25%20%48%41%24%22%23%Q32023Q12024Q32024Q12025Q32025Q12026以下哪种技术您在过去12个月中用于后端服务开发？2.云原生开发趋势云原生开发者群体的扩张是广泛普及的，而非集中在单一领域。例如，专业游戏开发者中云原生的比例从2025年第三季度的30%上升到2026年第一季度的39%，而工业物联网开发者在同一时期从38%增长到42%。这些增长反映出云原生技术已成为不同开发环境中的标准工具，而不仅仅是在专业的基础设施工作中。7.3M人工智能开发者社区展现出相似但更为稳健的增长，2026年第一季度约有730万云原生人工智能开发者，较2025年第三季度的710万有所增加。该领域仍具有战略重要性，因为云原生技术正日益赋能可扩展的人工智能运营、分布式训练和生产模型部署。各开发领域专业开发人员占比（2026年第一季度：全球n=9,082）50%55%53%50%46%43%42%42%42%42%DevOps后端服务Web后端增强现实机器学习/AI3rd-party工业物联网软件安全apps/extensions41%41%40%40%39%38%37%37%36%数据科学桌面应用程序游戏手机应用程序嵌入式软件消费电子产品虚拟现实问题措辞：您如何参与以下类型的发展或项目？您在后台使用了以下哪些技术？过去12个月是云服务开发吗？2.云原生开发趋势除了关注云原生开发者的趋势，我们还考察了云部署选择随时间的演变。纵观整个开发者群体，我们可以看到混合云在过去五年中的采用率呈现显著增长。2021年第一季度，有22%的开发者部署在混合云上，而到了2026年第一季度，这一比例已增至34%。混合云已成为中型企业和金融、医疗等监管严格行业非常受欢迎的选择，因为它提供了额外的安全和合规优势，这些优势对许多组织而言正变得越来越有吸引力或必要。不断演变的数据主权要求以及隐私法规，例如欧洲的GDPR和美国云法案，使得混合部署对那些需要在云的可扩展性与本地数据驻留之间取得平衡的组织具有34%仅看近两年的日本情况则呈现出不同故事。将代码和服务部署到本地服务器仍然是首选，所有受访开发者中近半数（47%）选择了这一选项。在该地区，混合云仍属少数选择，仅有16%的开发者表示正在使用这种基础设施方法。这引出了两个独特且有趣的观点：日本拥有与世界其他地区结构不同的基础设施战略，以及日本通过不同机制实现了相当水平的云原生化。日本拥有悠久的系统集成商（SI）历史，他们为本地服务器构建定制化、专门设计的系统，以满足组织和开发者的需求。因此许多系统迁移到云服务时相当复杂。此外，考虑到其性能能力，云服务带来的好处必须与本地服务器提供的数据主权和风险管理控制2.云原生开发趋势一个重要的背景说明是，该结果衡量的是基础设施选择的多样性，而非necessarily每种基础设施类型所执行的计算量。例如，一个组织可能为组织内的大部分团队使用本地服务器，但AI团队也可能使用混合云配置，在云平台上运行AI推理工作负载。随着日本的数据中心和AI基础设施领域目前正经历显著的增长和投资，针对特定高计算量工作负载的这种定向混合使用模式可能会变得更加普遍，即便本地服务器仍然是组织更广泛的基础设施足迹中的主导选择。基础设施战略上的这种结构差异，也是解释日本如何通过不同路径实现云原生对等地位的最合理说明。在其他地区，云原生程度较高往往伴随着更广泛的云使用程度较高。然而，日本却在不呈现这种模式的情况下，在其开发者群体中实现了相当的云原生水平。一个合理的解释是，系统集成商（SIs）正日益将其托管的本机服务中整合云原生技术和方法——这一模式与富士通和日立等系统集成商在日本云原生生态系统中的突出地位相一致。这意味着，在日本，我们必须在一个是参与云原生实践的传统云用户，二是使用已整合云原生方法以最大化其服务的本地服务器系统集成商。2.云原生开发趋势2.云原生开发趋势开发者百分比|日本开发者百分比（全球：21Q1n=11,177|21Q3n=12,132|22Q1n=13,344|22Q3n=17,820|23Q1n=20,879|23Q3n=10,521|24Q1n=10,521|24Q3n=9,886|25Q1n=10,731|25Q3n=12,021|26Q1n=11,937日本：24Q3n=224|25Q1n=192|25Q3n=232|26Q1n=224）所有开发者的云部署趋势日本所有开发者的云部署趋势39%38%35%39%38%35%38%本地服务器45%2%Q320252025Q32024Q32021Q32023Q320252025Q32024Q32021Q320232023Q3202220222024Q32024Q32024Q12025Q32025Q12026问题措辞：以下哪种技术您在过去12个月中用于后端服务开发？2.云原生开发趋势云原生开发不仅关乎开发者使用的技术，但追踪与云原生开发相本节中，我们将探讨后端开发者对这些技术的采用情况。最直接的变化是容器使用率急剧下降（降幅达40%），此前自2020年第三季度以来一直维持在60%以上。虽然下降看起来像是容器使用量出现了戏剧性和出乎意料的暴跌，但鉴于我们对发展中国家的经验，这并非如此。正如本报告上一期所述，这一下降反映了我们在定义后端开发者群体时所采用的方法发生了变化。当前的定义将Web后端开发者纳入其中，他们通常使用抽象底层基础设施的高级服务，同时也包括传统的后端基础设施开发者。这种组合上的转变会自动降低报告的容器使用率，即使每个子群体的采用率仍然保持相对稳定。2.云原生开发趋势对于其他技术，我们观察到大多数呈现小幅下降，服务对于其他技术，我们观察到大多数呈现小幅下降，服务网格是个例外，其在过去六个月中从8%增长至11%，但仍低于人口结构调整之前的最高点。尽管其他技术受到组合变化的影响，服务网格的采用增长表明了采用量的显著提升，这可能是由组织达到规模和复杂性，使得服务网格的效益足以证明实施成本所驱动的。持续下降的自报技术采用率，发生在从扩展的后端定义向结构性转变之后，表明可能存在行为因素。随着平台工程实践的扩展，开发者越来越多地通过抽象层与基础设施交互，而不是直接配置容器、Kubernetes或服务网格等技术。这使得开发者能够专注于应用逻辑和业务问题，而平台团队则管理底层基础设施。2.云原生开发趋势虽然单个平台的工程方法仍然是少数做法，但组合方式已达到临界点：现在88%的后端开发人员至少使用一种基础设施标准化形式，较六个月前的80%有所上升。具体而言，拥有开发者经验团队的比例从38%增至42%，统一DevOps系统的比例从36%增至41%。在没有使用任何基础设施标准化的开发人员比例下降8个百分点的同时，容器使用率也下降了6个百分点，其他云原生技术也出现了类似的适度下降。正如我们先前在关于“DevOps鸿沟”的研究中所讨论的，成功的平台工程会在基础设施运维人员（他们管理技术）和应用开发者（他们通过简化接口使用这些技术）之间形成一种分离。这就引出了一个衡量问题：当开发者通过身份和访问管理平台（IDP）部署容器化应用，而无需编写Dockerfile或配置注册中心时，他们是否应该将标准化环境的同步兴起以及报告技术使用的下降表明，基础设施的抽象化正在影响开发者对其技术使用方式的认知和报告，即便底层基础2.云原生开发趋势2021年第一季度后端开发者占比（n=4,668）|2021年第三季度后端开发者占比（n=5,260）|2022年第一季度后端开发者占比（n=5,261）|2022年第三季度后端开发者占比（n=5,619）|2023年第一季度后端开发者占比（n=8,182）|2023年第三季度后端开发者占比（n=4,847）|2024年第一季度后端开发者占比（n=2,743）|2024年第三季度后端开发者占比（n=2,754）|2025年第一季度后端开发者占比（n=1,903）|2025年第三季度后端开发者占比（n=2,666）|2026年第一季度后端开发者占比（n=2,792）70%60%50%40%容器40%30%Kubernetes(K8s)20%10%容器编排工具&20%10%云函数或无服务器架构服务网格0%Q32020Q12021Q32021Q12022Q32022Q12023Q32023Q12024Q32024Q12025Q32025Q12026问题措辞：以下哪些技术在过去12个月内，您曾在后端或云服务开发中使用过？2.云原生开发趋势本节最后部分聚焦后端开发，我们深入探讨了其基础设本节最后部分聚焦后端开发，我们深入探讨了其基础设施所使用的技术和方法。这些数据使我们首次能够更清晰地了解这些技术和方法的相对普及程度。此外，它还让我们看到云原生技术和方法的采用有多广泛，即使对于那些未达到云原生分类标准（使用3项以上技术）的开发者而言，其中许多人仍然使用单个云原生技术。71%的后端开发者至少使用了一种云原生技术，尽管只有52%符合云原生分类标准。这19个百分点的差距表明，许多开发者在云原生采用方面仍处于早期阶段，他们只使用了一两项技术，尚未采用成熟云原生实践所具有的API网关是最受欢迎的技术，47%的后端开发者使用它，而微服务则是主流方法，被39%的后端开发者采用。这反映了API网关和微服务的基础性，因为它们通常要么是其他技术的必需品，要么是现代服务堆栈功能的关键。值得注意的是，虽然API网关和微服务通常是运行在Kubernetes基础设施上的架构模式，但只有27%的开发者明确表示他们正在使用Kubernetes。这表明开发者可能正在非Kubernetes环境中部署微服务，或者如前所述，平台抽象可能使开发者即使在使用Kubernetes作为底层架构时也感觉不到它的存在。如前所述，身份提供者（IDP）和DevOps流程集中化的发展，可能导致了技术使用自我报告的减少。在这种情况下，我们可能会有一些开发者，尽管他们经常使用依赖Kubernetes的技术，但他们并不认为自己Kubernetes的用户。虽然IDP和集中化DevOps流程的增多确实反映了组织平台工程在成熟度方面迈出了巨大而显著的进步,但组织仍应确保其团队内部存在基础设施专业知识，以管理、排错和优化那些能够提升开发者生产力的底层平台。2.云原生开发趋势在Kubernetes(27%)之后，最常见的技术和方法依次是前端网关(21%)、可观测性工具(21%)、事件驱动架构(21%)以及流媒体和消息服务在Kubernetes(27%)之后，最常见的技术和方法依次是前端网关(21%)、可观测性工具(21%)、事件驱动架构(21%)以及流媒体和消息服务(20%)。虽然这些技术不如API网关和微服务流行，但它们代表了更高级的架构方法。这一数据表明，后端社区中有相当一部分人正在使用更成熟的底层基础设施方法。2.云原生开发趋势采用后端技术或基础设施方法后端开发人员占比（2026年第一季度n=2,792）API网关API网关微服务Kubernetes(K8s)前端网关可观测性工具39%27%事件驱动架构流媒体和即时通讯服务事件驱动架构流媒体和即时通讯服务20%远程过程调用远程过程调用多集群管理多集群管理特性标志服务网格特性标志服务网格不可变的基础设施实践混沌工程以上皆非7%6%问题措辞：在过去12个月内，您在后台服务中是否使用过以下任何基础设施方法或技术？如果是，云原生技术在整个开发者社区中持续扩展，预计到2026年初，云原生开发者数量将接近2000万。然而，要理解云原生的普及程度，需要从两个维度进行分析：广度（有多少开发者采用了云原生实践）和深度（他们的实施有多复杂）。虽然广度（即统计使用云原生技术的开发者数量）更容易衡量，但深度则更为复杂，因为我们不仅关注更高级技术的使用情况，还关注复杂架构模式所传递的信号。并非所有开发者都需要先进的云原生实践；有些项目的基础工具就足够了。然而，对于那些管理复杂、规模化系统的人来说,了解通往云原生成熟的路径可以为其战略技术决策提供指导。为探讨此问题，在本报告的这一版本中，我们试图描绘开发者在技术采纳方面所走的路径，即从Kubernetes和微服务等主流云原生实践转向不可变基础设施和混沌工程等高级实践。为此，我们考察了各项技术的相对交叉使用情况，更重要的是，技术之间的“提升效应”。提升效应衡量两项技术是否一起使用的频率高于偶然发生的预期（参见方法论）。换句话说，提升效应大于1表示存在正相关，小于1则表303.提升云原生成熟度的路径此分析产生两种互补的输出：提升矩阵：一个全面表格，展示所有技术对之间的关联强度，揭示哪些组合被普遍一起采用理解这些采用路径有助于多方利益相关者：技术创造者可以识别哪些技术充当其工具的入口；平台团队可以设计与自然发展路线相一致的引导策略；组织机构可以评估其成熟度并确定合理的下一步行动，而不是盲目地采纳技术。开发者旅程图：成熟度路径的可视化表示，用于识别组织在从基础云原生实践向高级运营模式演进过程中，技术通常采用的顺序。3.提升云原生成熟度的路径对于普通开发者而言，呈现出一条通过两个关键流程和技术实现技术成熟度提升的路径：功能开关（featureflagging）和可观测性工具。虽然API网关是最常用的技术，但它在许多技术上的提升值（liftvalue）约为1.0，表明其被广泛用于各个成熟度级别，而非与特定的架构模式相关联。一个值得注意的例外是它与不可变基础设施实践（提升值：0.79）和混沌工程（提升值：0.53）的负相关关系。处于精英实践集群的组织可能更倾向于采用更复杂的流量管理方法，这表明精英实践者与更主流的云原生采用者在架构上存在差异。相反，开发者首先想到的通常是Kubernetes和微服务（的协同使用）。这种组合反映了Kubernetes的原始设计目的：编排容器化的微服务架构。采用微服务的组织会自然而然地倾向于使用Kubernetes进行容器编排、服务发现和负载均衡，因为这些能力随着微服务数量的增长而变得越来越重要，以至于手动管理已无法应对。在Kubernetes用户中，我们观察到可观测性工具（提升：1.41）和流式处理与消息服务（提升：1.33）的采用率显著提高。这一趋势反映了运营需求：随着Kubernetes部署的复杂性增加（管理多个服务、命名空间和集群），可观测性对于监控分布式系统变得至关重要，而流式处理与消息服务则提供了微服务架构所需的异步通信基础设施，以实现松散耦合和弹性。然而，流式处理与消息服务在事件驱动架构方面也显示出提升（提升：1.45），这是可以预料的。流式平台提供了使事件驱动模式在规模化下可行的基础设施基础。事件驱动架构代表了一种架构方法，而流式处理与消息服务则提供了技术实现。下一个连接是最重要的：功能标志与可观察性工具（1.53）、流媒体和消息服务（1.31）以及事件驱动架构（1.45）的结合带来了显著提升。然而，除此之外，它还与不可变基础设施实践（1.33）、多集群管理（1.40）和混沌工程（1.44）的结合带来了使用效益的提升。因此，功能标志作为一种关键的技术方法，对于希望提升其云原生服务成熟度的开发者来说至关重要。功能标志连接了主流实践与先进实践,因为它引入了两种关键的操作能力：能够在不立即向用户暴露代码变更的情况下进行部署（将部署与发布解耦），以及能够通过子集流量增量式地测试变更。这些能力教会组织渐进式交付模式和受控实验——这些思维模型直接转化为混沌工程（受控故障注入）和不可变基础设施（将部署视为可丢弃的实验）等先进实践。功能标志为复杂操作技术提供了一个低风险的切入点，否则这些技术可能会显得令人生3.提升云原生成熟度的路径/DAT一条通往高级实践的第二条路径是通过可观测性工具，这些工具与不可变基础设施存在关联（提升：1.33）。这条路径可能反映了那些投资于全面可观测性的组织，因此它们发展出了所需的可见性，从而能够自信地采用不可变基础设施。可观测性提供了让“丢弃并重新部署”策略可行的安全网。一旦开发者采用先进实践，我们观察到技术在相互之间存在显著高的提升值：不可变基础设施与混沌工程（2.22）、服务网格与混沌工程（1.76），以及不可变基础设施与服务网格（1.75）。这些值远高于一条通往高级实践的第二条路径是通过可观测性工具，这些工具与不可变基础设施存在关联（提升：1.33）。这条路径可能反映了那些投资于全面可观测性的组织，因此它们发展出了所需的可见性，从而能够自信地采用不可变基础设施。可观测性提供了让“丢弃并重新部署”策略可行的安全网。对于普通开发者而言，数据显示了一个三层成熟度模型：基础：Kubernetes+微服务（入门点）特性标志（featureflagging）构成了第二层和第三层之间的关键桥梁，提供两种路径：组织可以通过实验成熟度（featureflagging）或运营可见性（可观测性工具）来采用先进实践。一旦组织达到第三层，它们通常会同时采用多种先进实践，而不是逐步采用，这表明这些实践构成了一种连贯的运营理念，而不是分散的能力。主流云原生：可观测性工具、流式/消息传递、事件驱动架构（运营高级实践：不可变基础设施、混沌工程、服务网格（精英级运维成熟度）提升后端技术的关联性问题措辞：在过去12个月内，您在后台服务中是否使用了以下任何基础设施方法或技术？如果是，哪些？3.提升云原生成熟度的路径提升后端技术之间的关联性（2026年第一季度n=2,792）服务网格事件驱动架构可观测性工具不可变的基础设施实践混沌工程特性标志远程过程调用流媒体和即时通讯服务1.391.040.871.080.771.271.241.081.280.981.270.831.750.791.330.660.681.760.530.770.962.221.011.270.971.451.531.331.440.900.870.961.000.950.890.980.881.040.921.090.890.970.821.030.960.841.420.861.080.911.681.641.401.281.041.331.260.971.451.400.951.061.08Kubernetes微服务服务APIKubernetes微服务服务API建筑学工具基础设施工程callcall问题措辞：在过去12个月内，您在后台服务中是否使用了以下任何基础设施方法或技术？如果是，哪些？尽管开发者旅程的关键重点是理解更广泛的开发者生态系统如何追求更高的云原生成熟度，但我们也会抽出时间关注机器学习开发者。鉴于当前对机器学习和人工智能的高度关注，特别是云原生如何支持组织进行这些工作负载，在组织专注于扩展其云原生能力时，强调这一路径至关重要。总体而言，路径和成熟度是可比的，但存在具体且显著的差异，这些差异显示出非常不同的意识形态框架和技术驱动力。对于AI开发者而言，成熟度路径代表了AI服务生命周期阶段，而非纯粹的云原生成熟度。虽然通用后端开发者会从基础层进步到主流层和精英层云原生级别，但AI团队会从容器化进步到数据管道操作，然后是训练/实验操作，之后再进行面向生产服务的技能提升。在训练/实验阶段采用的特性标志和不可变基础设施，成为生产服务成熟度的双重前提条件：这与通用开发模式截然不同，在通用开发模式中，不可变基础设施本身就代表了精英级采用。最引人注目的两个差异是将不可变基础设施迁移到桥接技术，以及远程过程调用在人工智能开发者中的重要性提升。随着人工智能开发者成熟其云原生技术栈，不可变基础设施定位为更关键的要求，这反映了机器学习的可复现性需求。在一般开发中，不可变基础设施与混沌工程（提升：2.22）关联最为紧密，表明了精英级的可靠性实践。而对于人工智能，不可变基础设施则与可观测性工具（1.58对比一般的1.33）关联更强，与混沌工程的关联（1.28对比2.22）则较弱。可复现的训练环境，并为生产服务提供了一致的部署工件。人工智能团队在探索云原生实践方面可能比普通开发者更早采用不可变基础设施，这或许可以解释其混沌工程关联性较弱的现象。许多人工智能团队仍处于实验阶段，此时可复现性很重要，但混沌测试并不重要。39远程过程调用（RPC）模式，在常规的后端开发中大多不易察觉，但对于AI工作流而言却显得尤为关键。RPC显示出第二强的关联性：RPC与特性标志（featureflagging）：2.07（对比常规的1.16）。这可能反映了RPC对于模型推理API、分布式训练和特性存储访问的核心重将它们放在一起，我们反而能以不同的视角看待AI开发者的成熟之旅。一旦进入云原生领域，即使用Kubernetes和微服务，他们便寻求改进其数据管道操作的方法，我们看到这些体现在事件驱动架构（与Kubernetes结合提升1.31）、流服务（与事件驱动结合提升1.50）以及可观测性工具（提升1.25和1.34）上。这些源于AI特有的需求：事件驱动触发再训练管道、流服务处理持续特征工程，而可观测性则监控数据质量和模型性能。值得注意的是，可观测性与混沌工程呈负相关（-0.50），这表明AI的可观测性更侧重于数据/模型指标而非基础与特性标志的非凡关联揭示了AI团队可能在模型版本路由等操作上更依赖特性标志。与RPC可能只是众多通信模式中的一种的一般后端开发不同，服务AI模型更强调需要同步请求-响应，使得RPC的采用成为生产AI团队技术栈的关键部分。下一阶段侧重于提升培训和实验操作，以及特性标记、RPC（远程过程调用）和不可变基础设施，这些对于许多人工智能团队而言可以代表一个自然的阶段性目标。这些技术和方法支持成熟的AI工作流程（可复现的实验、版本控制的模型、基础服务），而无需更高层扩展旅程以围绕服务网格、混沌工程和多集群管理形成一个紧密耦合的精英集群而结束。服务网格提供流量分流；混沌工程测试模型退化；多集群实现分布式推理。要达到这个高级生产集群，需要前一阶段的功能标志和不可变基础设施，这暗示了它们之间的相对提3.提升云原生成熟度的路径AI开发者云原生之旅提升人工智能开发者对后端技术的认知关联度（2026年第一季度n=1,270）问题措辞：在过去12个月内，您在后台服务中是否使用了以下任何基础设施方法或技术？如果是，哪些？3.提升云原生成熟度的路径提升人工智能开发者对后端技术的认知关联性提升参与人工智能的开发者对后端技术的关联认知（2026年第一季度n=1,270）服务网格事件驱动架构可观测性工具不可变的基础设施实践特性标志远程过程调用流媒体和即时通讯服务1.220.840.791.090.921.251.381.251.061.050.991.250.892.070.920.811.580.780.812.360.500.840.501.281.260.991.351.021.491.010.940.592.070.871.020.830.800.791.020.820.870.930.900.891.620.821.040.811.052.031.480.850.771.501.340.971.531.070.99服务API事件驱动可观测性不可变服务API事件驱动可观测性不可变callcall问题措辞：在过去12个月内，您在后台服务中是否使用了以下任何基础设施方法或技术？如果是，哪些？3.提升云原生成熟度的路径基于这一成熟度模型的云原生领域AI开发者支持，以下是为支持AI云原生采用而出现的战略优先事项：并非所有AI团队都需要达到生产级别的复杂程度。许多团队合理地停留在实验/训练阶段，并且从改进数据管道工具和实践的可复现性中获益更多，而不是从先进的交付基础设施中获益。服务网格、混沌工程和多集群管理需要针对人工智能的特定框架：用于模型A/B测试的流量分流、用于模型退化的弹性测试，以及地缘分布式推理——而不是通用的基础设施优势。•在人工智能云原生教育中，应强调RPC（远程过程调用）对于人工智能服务的重要性，因为模型推理API是生产成熟的基础。先对这两个中间阶段的技术进行教育，可以解决阻碍AI团队达到生产成熟度的关键障碍。提升度，也称为提升率或利息因子，是一种关联规则度量方法，用于衡量两个变量之间关系强度的同时，考虑了它们各自的普遍性。在技术采纳的背景下，提升度揭示了哪些技术是作为连贯架构模式的一部分真正一起被采纳的，而不是仅仅因为两者都受欢迎才一起出现。技术A和B之间的技术提升计算如下：P(AB)是联合概率——同时使用技术A和技术B的开发者比例P(A)是边缘概率——使用技术A的开发者比例P(B)是边缘概率——使用技术B的开发者比例为考虑调查抽样设计并确保结果能代表更广泛开发者群体，我们对所