Rekayasa platform telah menjadi disiplin dasar dalam organisasi berbasis data, tetapi ada satu akronim yang terus menyebabkan kebingungan. IDP adalah singkatan dari dua istilah yang berbeda, platform pengembang internal, dan portal pengembang internal. Kedua konsep tersebut terkait, tetapi mereka tidak sama, dan jika diperaduk, maka dapat menyebabkan organisasi membangun pengalaman pengembang yang tidak lengkap atau kegagalannya untuk mendukung pengiriman perangkat lunak modern secara memadai.
Sebuah Platform pengembang internal (IDP) adalah seperangkat alat internal, layanan, dan alur kerja terpusat yang dibangun oleh suatu organisasi untuk memudahkan pengembang dalam membangun, menerapkan, dan mengoperasikan perangkat lunak tanpa perlu mengelola semua infrastruktur yang mendasarinya sendiri.
Portalpengembang internal (juga disingkat IDP) adalah antarmuka yang memungkinkan para insinyur menemukan dan mengakses alat, alur kerja, API, dokumentasi, dan integrasi yang mereka butuhkan untuk membangun dan memelihara perangkat lunak. Portal ini menyediakan satu tujuan tunggal untuk proses pengembangan dan pengetahuan kelembagaan suatu organisasi, sehingga para pengembang dapat beroperasi secara efisien dengan model layanan mandiri.
Kedua alat ini seringkali dicampuradukkan hanya karena memiliki akronim yang sama, dan karena keduanya berkaitan dengan pemberdayaan pengembang.
Lingkungan pengiriman perangkat lunak modern semakin kompleks. Para pengembang harus mengelola klaster Kubernetes, pipeline CI/CD, infrastruktur cloud, alat observabilitas, repositori infrastructure-as-code (IaC), persyaratan kepatuhan, dan banyak lagi. Dan seiring berkembangnya organisasi, jumlah layanan internal dan dependensi di seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC) tumbuh. Hal ini terutama berlaku untuk perusahaan yang menjalankan arsitektur layanan mikro terdistribusi di beberapa penyedia cloud.
Rekayasa platform muncul sebagai respons terhadap kompleksitas ini, berkembang dari inisiatif DevOps yang lebih luas. Alih-alih memaksa setiap tim pengembangan untuk menjadi pakar dalam infrastruktur dan operasi, organisasi menciptakan tim platform terpusat yang bertanggung jawab untuk membangun sistem yang dapat digunakan kembali dan “jalur emas” yang mengabstraksi pekerjaan operasional berulang. Tujuannya adalah untuk mengurangi beban kognitif di antara pengembang dan untuk mengaktifkan layanan mandiri, sehingga pengembang dapat fokus pada pembuatan dan pengiriman perangkat lunak.
Tren ini memunculkan dua lapisan yang berbeda tetapi saling berhubungan: platform pengembang internal dan portal pengembang internal.
Tetap terinformasi tentang tren industri yang paling penting—dan menarik—tentang AI, otomatisasi, data, dan di luarnya dengan buletin Think. Lihat Pernyataan Privasi IBM®.
Platform ini adalah tulang punggung operasional yang memungkinkan pengiriman perangkat lunak terstandardisasi dan layanan mandiri pengembang. Platform ini merupakan kumpulan teknologi dan alat yang bersatu untuk menyediakan jalan menuju kesuksesan. Platform ini biasanya terdiri dari komponen-komponen berikut:
Otomatisasi infrastruktur (seperti Terraform)
Pipeline CI/CD
Abstraksi Kubernetes
Kontrol identitas dan akses
Sistem penyediaan lingkungan
Pembatas keamanan
Templat infrastruktur sebagai kode
Orkestrasi cloud native
Integrasi GitHub
Observabilitas real-time
Sistem penegakan kebijakan
Keajaiban platform ini adalah bahwa para pengembang mungkin tidak pernah berinteraksi dengan banyak sistem ini secara langsung. Platform menangani pekerjaan berat di balik pengiriman perangkat lunak. Platform ini biasanya dikelola oleh tim rekayasa platform khusus. Tujuannya adalah untuk mengekspos alur kerja dan pola infrastruktur yang disetujui dengan cara yang dapat digunakan kembali, dapat diskalakan, dan aman
Portal adalah antarmuka yang langsung diakses pengguna yang memungkinkan pengembang untuk menemukan dan berinteraksi dengan kemampuan platform. Platform ini seperti panel kontrol untuk ekosistem rekayasa. Biasanya menyediakan:
Katalog layanan
Hub dokumentasi
API discovery
Formulir permintaan infrastruktur
Dasbor penerapan
Metadata kepemilikan
Kartu skor dan pemeriksaan kesehatan
Templat
Alur kerja layanan mandiri
Tautan ke alat operasional
Komponen-komponen ini sering disatukan melalui teknologi sumber terbuka yang disebut Backstage, sebuah kerangka kerja frontend yang dihargai karena ekstensibilitasnya. Portal ini bukan platform yang lengkap — organisasi masih memerlukan otomatisasi backend, orkestrasi, dan alat infrastruktur untuk menyediakan kemampuan layanan mandiri.
Portal memusatkan akses ke sumber daya rekayasa yang seharusnya terfragmentasi di sejumlah sistem. Portal ini tidak menjalankan alur kerja; portal ini hanya menyediakan antarmuka yang ramah pengguna yang memicunya di tempat lain di platform. Platform ini menyediakan fungsionalitas operasional yang sebenarnya.
Platform pengembang internal dapat ada tanpa portal. Pengembang dapat berinteraksi melalui alur kerja CLI, API, GitOps, atau repositori infrastruktur secara langsung. Demikian juga, portal dapat ada tanpa platform canggih di bawahnya. Dalam hal ini, portal menjadi sedikit lebih dari katalog layanan atau lapisan dokumentasi.
Tim teknik yang lebih kecil dapat memperoleh nilai substansial dari portal ringan, jika hanya untuk memusatkan dokumentasi, metadata, API, dan penemuan layanan. Portal terbatas seperti itu yang berfungsi sebagai sumber kebenaran tunggal dapat memberikan kemenangan cepat dengan mengk]onsolidasikan pengetahuan operasional, meskipun ini membutuhkan tata kelola yang kuat.
Organisasi berbasis data yang sempurna dengan ratusan atau ribuan pengembang membutuhkan portal dan platform. Bersama-sama, sistem ini menciptakan pengalaman yang lebih ramah pengguna bagi para insinyur yang seharusnya perlu menavigasi rantai alat yang terfragmentasi dan alur kerja infrastruktur secara manual.
Dalam praktiknya, banyak organisasi memulai perjalanan rekayasa platform mereka dengan menerapkan portal seperti Backstage, karena antarmuka visual menciptakan visibilitas dan momentum organisasi.
Platform menjadi penting untuk contoh penggunaan seperti:Penyediaan infrastruktur layanan mandiri
Alur kerja penerapan terstandardisasi
Orkestrasi multi-cloud
Jalur emas yang aman
Penegakan kebijakan
Tata kelola biaya
Otomatisasi lingkungan
Manajemen siklus hidup infrastruktur
Pengalaman pengembang yang konsisten di seluruh tim
Tanpa standardisasi yang disediakan platform, produktivitas pengembang akan menurun, karena pengembang akan bertanggung jawab atas tugas-tugas asing yang mengganggu alur kerja pengembang inti. Standardisasi ini juga mempermudah proses orientasi.
Bersama-sama, portal dan platform menawarkan layanan mandiri, yang berarti bahwa pengembang dapat menemukan sumber daya secara mandiri dan sesuai permintaan melalui portal, dan mereka dapat menjalankan tugas operasional melalui platform.
AI membentuk kembali kedua komponen ini. Di dalam platform, AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas operasional seperti penyediaan infrastruktur, optimasi CI/CD, penegakan kebijakan, analisis insiden dan manajemen biaya, di antara tugas-tugas operasional lainnya.
Di portal, AI meningkatkan penemuan dan kegunaan. Pengembang dapat menggunakan kueri bahasa alami untuk menemukan API, dokumentasi, templat, informasi kepemilikan, dan alur kerja operasional tanpa menavigasi beberapa sistem secara manual. Asisten AI seperti IBM Bob dapat memandu orientasi, menjawab pertanyaan tentang alat internal, dan merekomendasikan jalur emas yang disetujui berdasarkan standar organisasi.
Dengan AI, layanan mandiri tidak pernah lebih mudah digunakan, dan menerapkan AI ke portal dan platform berarti pengembang dapat fokus pada tanggung jawab inti mereka.
Percepat pengiriman perangkat lunak dengan Bob, mitra AI Anda untuk pengembangan yang aman dan berbasis intensi.
Optimalkan upaya pengembangan perangkat lunak dengan alat berbasis AI tepercaya yang meminimalkan waktu yang dihabiskan untuk menulis kode, debugging, pemfaktoran ulang kode, atau penyelesaian kode dan membuat lebih banyak ruang untuk inovasi.
Temukan kembali alur kerja dan operasi yang penting dengan menambahkan AI untuk memaksimalkan pengalaman, pengambilan keputusan secara waktu nyata, dan nilai bisnis.