為了更好了解不同行業(yè)、規(guī)模企業(yè)技術(shù)堆棧變化，2020年12月，硅谷知名風(fēng)投a16z 向財富500強(qiáng)、全球2000強(qiáng)和SaaS 50公司的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)送一項(xiàng)調(diào)查，詢問他們正在使用或計劃在未來12-24個月內(nèi)使用的技術(shù)工具。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，云計算已超過臨界點(diǎn)、一切都是分布式、數(shù)據(jù)是新軟件、人工智能正在民主化、遠(yuǎn)程工作將留在這里。他們發(fā)現(xiàn)，文化、代際鴻溝對技術(shù)堆棧的采用與演變產(chǎn)生了重要影響力。一般來說，更小、更敏捷的公司會采用更新的技術(shù)工具，這些工具具有巨大的顛覆性創(chuàng)新潛力。而更大、更成熟公司則更青睞那些長期以來一直是企業(yè)界中堅力量的平臺。

調(diào)查還發(fā)現(xiàn)，文化、代際鴻溝對技術(shù)堆棧的采用與演變產(chǎn)生了重要影響力。一般來說，更小、更敏捷的公司會采用更新的技術(shù)工具，這些工具具有巨大的顛覆性創(chuàng)新潛力。更大、更成熟公司則更青睞那些長期以來一直是企業(yè)界中堅力量的平臺。

另外，將科技公司與金融公司(包括銀行、金融服務(wù)公司和保險公司)進(jìn)行比較，可以提供一個有用的風(fēng)向標(biāo)，借以反映出敏捷、顛覆性公司與更保守的、嚴(yán)格監(jiān)管的公司的不同需求。

作者希望這份調(diào)查結(jié)果能幫助團(tuán)隊(duì)了解你當(dāng)前技術(shù)堆棧是如何運(yùn)行的，并有助于提高適應(yīng)和構(gòu)建未來的能力。

作者 | Stacy D'Amico 、Brad Kern（a16z）

編譯 | 機(jī)器之能

過去一年，各行業(yè)不同規(guī)模的公司都對其技術(shù)堆棧進(jìn)行了重大調(diào)整。雖然這些技術(shù)趨勢在新冠病毒大流行之前已初現(xiàn)端倪，也因疫情加快腳步。

為了更好地了解企業(yè)技術(shù)堆棧的變化，2020年12月，硅谷知名風(fēng)投a16z 向財富500強(qiáng)、全球2000強(qiáng)和SaaS 50公司的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)送一項(xiàng)調(diào)查，詢問他們正在使用或計劃在未來12-24個月內(nèi)使用的技術(shù)工具，包括云計算、DevOps和敏捷開發(fā)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)、AI / ML、協(xié)作工具以及安全性。

隨后，他們收到來自30個行業(yè)的107份回復(fù)，包括軟件、IT服務(wù)、金融服務(wù)、制造業(yè)、制藥和媒體。將這些回答與ZoomInfo（美國一家基于訂閱的軟件即服務(wù)公司））提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉對比后，他們發(fā)現(xiàn)，文化、代際鴻溝對技術(shù)堆棧的采用與演變產(chǎn)生了重要影響力：一般來說，更小、更敏捷的公司會采用更新的技術(shù)工具，這些工具具有巨大的顛覆性創(chuàng)新潛力。而更大、更成熟公司則更青睞那些長期以來一直是企業(yè)界中堅力量的平臺。

當(dāng)然，這個結(jié)論并不新奇，但這份調(diào)查的獨(dú)特之處在于開始準(zhǔn)確量化這些鴻溝如何發(fā)揮作用。

需要說明的是，這份調(diào)查將員工人數(shù)超過25000人的公司定義為大公司，員工人數(shù)少于5000人的公司定義為小公司。雖然企業(yè)規(guī)模本身就能預(yù)測一些技術(shù)趨勢，但還有許多其他因素也會影響到他們的風(fēng)險偏好。雖然這一分析并沒有為所有受訪者提供一個全面的行業(yè)特定趨勢介紹，但調(diào)查發(fā)現(xiàn)，將科技公司與金融公司(包括銀行、金融服務(wù)公司和保險公司)進(jìn)行比較，可以提供一個有用的風(fēng)向標(biāo)，反映出敏捷、顛覆性公司與更保守的、嚴(yán)格監(jiān)管的公司的不同需求。

一

B2B技術(shù)堆棧五大趨勢

1、云計算已超過臨界點(diǎn)。云計算采用已經(jīng)達(dá)到一定規(guī)模，使其在各個行業(yè)中都具有技術(shù)上的確定性。但是，隨著云解決方案無處不在，我們還看到企業(yè)使用多個云提供商，既避免了供應(yīng)商鎖定，也符合法規(guī)要求。

2、一切都是分布式的。隨著關(guān)鍵的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到Kubernetes環(huán)境中，幾乎所有的功能都被重新打造為云原生。向全球分布的應(yīng)用程序的轉(zhuǎn)移已開始影響到更大的行業(yè)，例如媒體和電子商務(wù)，因此需要更智能、更安全的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。

3、數(shù)據(jù)是新軟件。五年前，如果您正在構(gòu)建系統(tǒng)，那是您編寫的代碼的結(jié)果。現(xiàn)在，它是基于「喂入」該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建的。隨著AI具有執(zhí)行軟件開發(fā)人員傳統(tǒng)上需要執(zhí)行的某些編程任務(wù)的能力，這些開發(fā)人員越來越多地使用數(shù)據(jù)和使用源代碼。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的興起，以及像軟件開發(fā)工具鏈一樣全面的數(shù)據(jù)開發(fā)工具鏈有望重塑開發(fā)軟件的方式。

4、人工智能正在民主化。AI / ML工具的爆炸式增長降低了進(jìn)入高端數(shù)據(jù)科學(xué)的門檻。在以前由數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供AI / ML用例的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提出了將復(fù)雜模型服務(wù)到生產(chǎn)中的定制方法，新工具得到了廣泛的采用。數(shù)據(jù)獲取和轉(zhuǎn)換的標(biāo)準(zhǔn)化模式為更多公司將AI/ML整合到產(chǎn)品中打開了閘門，也為下游AI識別任何給定數(shù)據(jù)集并采取行動打開了閘門。

5、遠(yuǎn)程工作將留在這里。安全風(fēng)險也是如此。COVID-19改變了遠(yuǎn)程工作的規(guī)范，盡管我們用于協(xié)作的工具已經(jīng)證明了它們在巨大壓力下可以擴(kuò)展的能力。面向所有工作人員的工具將開始變得像開發(fā)人員長期以來用來協(xié)作的工具，例如版本控制、評論和討論等功能將成為實(shí)時和異步協(xié)作的關(guān)鍵。隨著SaaS工具必須路由信息以共享文件，記錄決策或捕獲討論，API將變得更加重要。同時，遠(yuǎn)程工作的擴(kuò)展也使企業(yè)安全風(fēng)險成倍增加，并加速了向零信任安全的過渡。

二

云計算

大多數(shù)公司預(yù)計他們對云計算的依賴將在未來幾年增長。

大多數(shù)公司使用不止一家云服務(wù)提供商。

公司需要更好的工具管理跨云工作。

與大型企業(yè)和金融公司相比，云計算在小公司和科技初創(chuàng)公司中更為普遍。

在云計算領(lǐng)域，文化和代際趨勢尤為明顯，年輕的科技公司在向云計算進(jìn)軍方面遙遙領(lǐng)先。云使用在小公司中也更為普遍。與科技公司相比，金融公司云計算的使用更為不積極。

在云計算領(lǐng)域文化和代際趨勢尤為明顯，年輕的科技公司在向云計算進(jìn)軍方面遙遙領(lǐng)先。調(diào)查中，62%的科技公司受訪者將超過一半的應(yīng)用程序工作負(fù)載放在公共云上。相比之下，只有四分之一的金融公司在這種程度上使用云，42%的金融公司將不到10%的應(yīng)用程序工作負(fù)載放在云上。

云使用在小公司中也更為普遍，78%的公司將至少一半的工作負(fù)載放在公共云中。然而，在大公司中，這一比例僅為24%，低于29%的大公司將不到10%的應(yīng)用程序放在公共云中的比例。

盡管存在這些差異，但很明顯，云計算現(xiàn)在是無處不在的，大多數(shù)公司都希望在未來幾年內(nèi)將更多的應(yīng)用程序轉(zhuǎn)移到云上。

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)、微軟(Microsoft)和谷歌是占主導(dǎo)地位的云提供商，但大多數(shù)公司使用不止一家供應(yīng)商。盡管多云方法作為一種風(fēng)險緩解形式和避免供應(yīng)商鎖定是有意義的，但它也意味著公司需要更好的工具來管理跨云的工作。成本跟蹤和優(yōu)化工具的使用很碎片化，云備份工具沒有得到充分利用。

三

DevOps和敏捷開發(fā)

大公司更有可能使用容器（container）管理工具(70%使用至少一種)。

Kubernetes主導(dǎo)著容器管理，50%的受訪者使用它。

AWS在Kubernetes用戶中最受歡迎，而且在無服務(wù)器技術(shù)方面也處于領(lǐng)先地位。

大公司更有可能使用容器（container）管理工具(70%使用至少一種)；Kubernetes主導(dǎo)著容器管理，50%的受訪者使用它；AWS在Kubernetes用戶中最受歡迎，而且在無服務(wù)器技術(shù)方面也處于領(lǐng)先地位。

在部署代碼和解決影響用戶的問題時，速度和敏捷性是關(guān)鍵。大多數(shù)受訪者表示，他們經(jīng)常部署代碼——通常是每周或每月好幾次——并使用工具來跟蹤開發(fā)商性能。當(dāng)服務(wù)中斷發(fā)生時，大多數(shù)組織都能夠在數(shù)小時或數(shù)天內(nèi)解決問題。

很多公司依賴于各種DevOps工具，比如GitHub和Jenkins，這些工具已經(jīng)成為整個行業(yè)的必備資源。正如AWS、微軟和谷歌是領(lǐng)先的云基礎(chǔ)設(shè)施提供商一樣，它們也是最流行的運(yùn)行容器管理工具和無服務(wù)器技術(shù)的平臺。

大公司更可能使用容器管理工具(70%的公司使用至少一種容器管理工具，Kubernetes總是在其中)，而小公司(54%使用至少一種容器管理工具)。Kubernetes繼續(xù)主導(dǎo)容器管理，50%的受訪者使用它，相比之下，使用Amazon ECS的只有23%，使用Docker Swarm的只有16%。在Kubernetes用戶中，AWS無疑是最受歡迎的平臺，63%的受訪者使用它，而使用微軟Azure的用戶占46%，使用谷歌云平臺(GCP)的用戶占40%。

AWS在無服務(wù)器技術(shù)方面也領(lǐng)先，為32%，其次是Azure Cloud，為20%，GCP為14%。

四

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

Databrick和Snowflake是最受歡迎的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)技術(shù)。

大多數(shù)公司都在使用定制的內(nèi)部工具來管理他們的工作流程。

數(shù)據(jù)治理和沿襲（data lineage），以及改進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，是大多數(shù)公司，尤其是金融公司的關(guān)鍵優(yōu)先事項(xiàng)。

目前很少有公司使用數(shù)據(jù)治理和溯源（provenance）工具。

調(diào)查結(jié)果顯示，在數(shù)據(jù)技術(shù)方面，公司有很多選擇——從Snowflake和Databricks這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)，到Apache Kafka這樣的流媒體工具，再到informica這樣的分析平臺。

在金融公司中，數(shù)據(jù)湖(尤其是數(shù)據(jù)庫)是一個強(qiáng)大的趨勢。金融公司也更有可能抱怨不一致或無序的數(shù)據(jù)，而科技公司更有可能擔(dān)心非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

金融公司也最關(guān)心數(shù)據(jù)治理和沿襲，以及改善它們的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，并將這些列為未來12至18個月的優(yōu)先事項(xiàng)。盡管如此，很少有公司使用數(shù)據(jù)治理和溯源工具。

五

數(shù)據(jù)科學(xué)和AI/ML

大多數(shù)公司目前部署的AI/ML模型不到5個，但預(yù)計在未來12個月將有超過30個模型投產(chǎn)。

公司部署AI/ML模型的速度很慢，通常需要一周以上的時間，但不到六個月。

產(chǎn)品和工程是人工智能/ML項(xiàng)目正在進(jìn)行的領(lǐng)先領(lǐng)域。

大公司比小公司更多地使用AI/ML模型。

大公司比小公司更多地使用AI/ML模型；大多數(shù)公司目前部署的AI/ML模型不到5個，但預(yù)計在未來12個月將有超過30個模型投產(chǎn)；AWS是運(yùn)行人工智能模型最受歡迎的公共云平臺，但53%的金融公司在本地運(yùn)行人工智能模型。

對于大多數(shù)公司來說，人工智能/ML領(lǐng)域相對較新，但它正在迅速發(fā)展。大多數(shù)調(diào)查對象已經(jīng)擁有相當(dāng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)和AI/ML團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)在未來一年可能會增長得更多。人工智能模型的采用已經(jīng)很普遍：絕大多數(shù)受訪者至少使用了一些人工智能，大多數(shù)受訪者使用的模型不足5個。最引人注目的是，預(yù)計未來一年將在人工智能領(lǐng)域大舉投資，多數(shù)受訪者預(yù)計將運(yùn)行30多種AI模型。

調(diào)查結(jié)果顯示，科技公司和金融公司之間的對比相當(dāng)穩(wěn)定，但人工智能的采用呈現(xiàn)出一個有趣的相反趨勢。與其他行業(yè)的公司相比，科技公司確實(shí)計劃在2021年招聘的數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能/ML新員工最多。但大型企業(yè)實(shí)際上比小型企業(yè)更廣泛地使用人工智能模型：在員工超過25000人的企業(yè)中，56%的企業(yè)目前至少有30個人工智能模型部署在生產(chǎn)中，而在員工少于5000人的企業(yè)中，只有22%的企業(yè)這樣做。

雖然AWS是運(yùn)行人工智能模型最受歡迎的公共云平臺，但53%的金融公司在本地運(yùn)行人工智能模型，而在所有調(diào)查受訪者中，這一比例為23%。

六

企業(yè)應(yīng)用程序和協(xié)作軟件

微軟的協(xié)作工具套裝最受歡迎。

金融公司絕大多數(shù)依賴微軟的電子郵件，而科技公司強(qiáng)烈首選Gmail。

Microsoft Teams 是大多數(shù)公司，尤其是金融公司和更大的公司首選的消息傳遞軟件。Slack緊隨其后，在科技公司和小型公司中尤為流行。

Salesforce是調(diào)查中最常用的應(yīng)用程序，但規(guī)模很大公司，ServiceNow同樣受歡迎。

視頻會議工具的選擇差別很大，這取決于公司的規(guī)模和類型。小公司和科技公司傾向于使用Zoom和Google Meet，而大公司則強(qiáng)烈偏好WebEx。

微軟的協(xié)作工具套裝最受歡迎；Microsoft Teams 是大多數(shù)公司，尤其是金融公司和更大的公司首選的消息傳遞軟件。Slack緊隨其后，在科技公司和小型公司中尤為流行；視頻會議工具的選擇差別很大，這取決于公司的規(guī)模和類型。

在這一年，由于COVID-19大流行，許多人都在遠(yuǎn)程工作，視頻會議工具、消息應(yīng)用程序和協(xié)作軟件變得比以往任何時候都重要。

許多公司依賴于微軟和谷歌的工具套件，但許多其他應(yīng)用程序也脫穎而出。Slack是最常用的消息傳遞工具之一，Jira是迄今為止最受歡迎的項(xiàng)目管理解決方案，Zoom的使用頻率幾乎是其視頻會議競爭對手的兩倍。Salesforce也是最常用的企業(yè)應(yīng)用程序之一。

總的來說，43%的受訪者使用微軟Office 365和Exchange是最常用的協(xié)作工具。其次是Gmail(31%)，其次是Box(14%)和Dropbox(13%)。然而，47%的科技公司首選Gmail作為電子郵件供應(yīng)商，而只有12%的金融公司使用Gmail。相反，近60%的金融公司和大公司依賴微軟Office 365和Exchange，而只有大約三分之一的科技公司和小公司使用微軟的工具。

然而，對特定技術(shù)平臺的忠誠度并不是特別強(qiáng)。例如，在使用Gmail的公司中，只有三分之一的公司使用谷歌云IaaS。

在信息傳遞方面，38%的受訪者使用微軟團(tuán)隊(duì)，尤其是金融公司和更大的公司。34%的受訪者使用Slack，在科技公司和小型公司中尤其普遍。只有23%的受訪者使用谷歌Hangouts，而只有8%的人使用Facebook Workplace。

最大差異可以在視頻會議工具的選擇上看到。37%的受訪者使用Zoom(科技公司的53%，小型公司的57%)，其次是谷歌，使用比例為20%(金融公司僅為6%)。總的來說，只有19%的受訪者使用WebEx，但是46%的大型公司使用WebEx。相比之下，只有6%的科技公司在使用它。微軟團(tuán)隊(duì)同樣被14%的受訪者使用，而科技公司只有4%。

然而，有兩種工具在大公司和小公司中都很流行。在項(xiàng)目經(jīng)理中，Jira是最受歡迎的，45%的受訪者使用它，而Salesforce是最常用的應(yīng)用程序。

七

安全

數(shù)據(jù)安全是大多數(shù)公司最關(guān)心的問題，其次是基于角色的訪問控制和治理、風(fēng)險管理和合規(guī)。

說到云安全，云配置管理是最重要的。總體而言，AWS被評為最安全的云服務(wù)提供商。但大公司更有可能認(rèn)為微軟是最安全的。

雖然只有33%的金融公司允許遠(yuǎn)程員工在家使用自己的設(shè)備，但大多數(shù)公司都允許遠(yuǎn)程員工在家使用自己的設(shè)備。

說到云安全，云配置管理是最重要的；只有33%的金融公司允許遠(yuǎn)程員工在家使用自己的設(shè)備，但大多數(shù)公司都允許遠(yuǎn)程員工在家使用自己的設(shè)備；數(shù)據(jù)安全是大多數(shù)公司最關(guān)心的問題，其次是基于角色的訪問控制和治理、風(fēng)險管理和合規(guī)。

保護(hù)數(shù)據(jù)和個人信息的需求一直是任何企業(yè)的關(guān)鍵優(yōu)先事項(xiàng)，但隨著越來越多的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到網(wǎng)上，越來越多的員工在家工作，這一點(diǎn)現(xiàn)在受到了更大的關(guān)注。

調(diào)查中，30%的受訪者認(rèn)為AWS是最安全的云提供商，其次是微軟(Microsoft)，該比例為25%。然而，最大的公司更有可能認(rèn)為微軟(46%)和谷歌云平臺(29%，整體為13%)是最安全的。

大多數(shù)公司都在尋求對其遺留安全設(shè)備的某些方面進(jìn)行升級，許多公司也在考慮如何在員工遠(yuǎn)程工作時維護(hù)安全。總體而言，58%的受訪者允許員工在家使用自己的設(shè)備，但只有33%的金融公司表示他們在這么做，而科技公司的比例為59%。

三分之二的受訪者預(yù)計，他們將在未來12至18個月增加安全支出，不過在大型企業(yè)中，這一比例僅為一半。

參考鏈接：

https://a16z.com/2021/04/12/how-tech-stacks-up-in-b2b/

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zhaoyunfeng@jiqizhixin.com

原標(biāo)題：《硅谷知名風(fēng)投最新調(diào)查：B2B技術(shù)堆棧呈現(xiàn)五大趨勢》

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