如何理解DevOps
引言
DevOps是一種重要的軟件開發(fā)模式；
我所在的團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行DevOps轉(zhuǎn)型；
DevOps極大地提升了開發(fā)效率；
本文介紹了我對DevOps的理解；
什么是DevOps
DevOps是一種軟件開發(fā)人員（Research and Dev，RD）和IT運(yùn)維運(yùn)營技術(shù)人員（Ops）和質(zhì)量檢測（QA）之間溝通合作的模式；
DevOps的根本目的是快速頻繁的、小步的、自動化便捷的監(jiān)控和審計(jì)的、云端和虛擬化的、可視化的部署，滿足“每天部署10次”或者“快速解決bug并上線”的要求；
DevOps是敏捷開發(fā)、持續(xù)交付的基礎(chǔ)；
DevOps模式和傳統(tǒng)的瀑布模型相對應(yīng)；
我們需要維護(hù)什么？
以我所在的團(tuán)隊(duì)為例，我們需要維護(hù)的內(nèi)容如下：
需要維護(hù)的環(huán)境分為：開發(fā)環(huán)境，測試環(huán)境，準(zhǔn)生產(chǎn)環(huán)境，生產(chǎn)環(huán)境；
每個環(huán)境包含若干個scope，每個scope都是整個系統(tǒng)的一部分，由不同的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行開發(fā)；
使用microsoft微服務(wù)架構(gòu)，每個scope中都有若干service，每個service之間可能還存在相互依賴關(guān)系；
每個service都需要若干resource，這些resource包括但不限于：
RabbitMQ；
Service Fabric；
IoTHub；
EventHub；
ELK；
Consule；
KeyVault；
MongoDB；
Postgresql；
Cassandra；
Storm；
Redis；
如果沒有DevOps，我們怎樣工作？
沒有流水線Pipeline：
開發(fā)過程變得非常痛苦，會經(jīng)常忘記對代碼進(jìn)行單元測試和集成測試；
開發(fā)完成的服務(wù)，打包后不知道放在何處，別人需要引用時很不方便；
代碼質(zhì)量得不到保證，很多代碼沒有經(jīng)過“單元測試覆蓋率檢測”和“代碼重復(fù)率檢測”，代碼可維護(hù)性變差；
隨著開發(fā)的深入進(jìn)行，開發(fā)人員的主要精力不在是編寫新的代碼，而是處理bug和維護(hù)舊的代碼，使開發(fā)效率逐漸降低；
沒有自動化環(huán)境部署：
在開發(fā)者完成一個微服務(wù)的開發(fā)后，不知道將自己開發(fā)的服務(wù)部署到什么環(huán)境上去測試；
開發(fā)者在測試自己的代碼時，會時常發(fā)現(xiàn)所依賴的資源沒有準(zhǔn)備好，比如測試環(huán)境缺少M(fèi)ongoDB等資源；
運(yùn)維人員不能顯式的看到自己維護(hù)了多少資源，每種資源都在被哪些環(huán)境、哪些service引用；
運(yùn)維人員不能顯式的看到資源的使用情況及使用量；
經(jīng)理不能有效的進(jìn)行成本控制；
沒有自動化監(jiān)控系統(tǒng)：
運(yùn)維人員不能在機(jī)器、硬件、軟件出現(xiàn)故障時得到及時的警告，導(dǎo)致機(jī)器掛掉了都還不知道；
不能靈活調(diào)配各種資源的使用，導(dǎo)致某些資源極度緊缺、某些資源卻有富余；
手動，而不是自動：
從下面的圖片可以看出，只需手工運(yùn)行5條命令的情況下，成功部署的概率就已跌至86%，如需手工運(yùn)行55條命令，成功部署的概率將跌至22%，如需手工運(yùn)行100條命令，成功部署的概率將趨近于0（僅2%）！
為什么要有DevOps
不知道目前發(fā)布、部署的進(jìn)展情況；
沒有一套明確的發(fā)布、部署流程，急上線時容易出問題，出了問題也沒有預(yù)案來解決；
自動化程度不夠；
DevOps工具鏈
編碼：代碼開發(fā)和審閱，版本控制工具、代碼合并工具；
構(gòu)建：持續(xù)集成工具、構(gòu)建狀態(tài)統(tǒng)計(jì)工具；
測試：通過測試和結(jié)果確定績效的工具；
打包：成品倉庫、應(yīng)用程序部署前暫存；
發(fā)布：變更管理、發(fā)布審批、發(fā)布自動化；
配置：基礎(chǔ)架構(gòu)配置和部署，基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼工具；
監(jiān)視：應(yīng)用程序性能監(jiān)視、最終用戶體驗(yàn)；
DevOps的多維度目標(biāo)
團(tuán)隊(duì)維度：擬合開發(fā)和運(yùn)維的鴻溝，支持位于全球多個地點(diǎn)的、包含外包人員的、混合開發(fā)/測試/基礎(chǔ)設(shè)施的團(tuán)隊(duì)；
技術(shù)維度：擬合多類型的分布式的硬件平臺和上面部署的多種應(yīng)用、多種需求的鴻溝；
需求維度：平衡軟件開發(fā)過程中對軟件用戶需求變化、追求穩(wěn)定性、追求開發(fā)效率、降低check-in風(fēng)險這幾個目標(biāo)；
市場維度：解決軟件迭代慢和較高的用戶需求的矛盾；
終極目標(biāo)：從時間和空間兩個維度，合理統(tǒng)籌并高效使用現(xiàn)有資源，實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)，最大限度滿足用戶需求；
DevOps需要遵循的基本原則
以人為本，一切工具都是為人服務(wù)；
需求細(xì)分，及時開發(fā)，及時驗(yàn)證；
減少開發(fā)的分支，盡量在主干上開發(fā)，避免合并分支造成的開銷和時間浪費(fèi)；另外，分支太多的時候不可能做到持續(xù)集成；
減少代碼積壓，代碼積壓越多、越多的需求和開發(fā)成果得不到驗(yàn)證、效率就越低、下次部署的風(fēng)險就越大；
代碼和配置相分離，盡量降低他們在邏輯或者物理上的耦合；
盡早生成二進(jìn)制包，而不是使用源代碼，并確保二進(jìn)制包不被篡改；
二進(jìn)制包應(yīng)當(dāng)和環(huán)境無關(guān)；
確保部署流程是冪等的；
對生產(chǎn)和測試環(huán)境的修改只能由程序，而不是人完成；
環(huán)境管理
環(huán)境必須遵循：快速部署和響應(yīng)（使用docker或者其他虛擬化技術(shù)能夠更容易做到這一點(diǎn)），可恢復(fù)，可支持，可審計(jì)；
環(huán)境配置項(xiàng)目：
操作系統(tǒng)和配置；
中間件和軟件棧及配置：數(shù)據(jù)庫，消息系統(tǒng)，隊(duì)列；
基礎(chǔ)設(shè)施軟件：代碼管理，目錄服務(wù)，監(jiān)控；
外部集成：外部系統(tǒng)和服務(wù)；
網(wǎng)絡(luò)：路由，防火墻，交換機(jī)，DNS；
團(tuán)隊(duì)：開發(fā)團(tuán)隊(duì)和infra團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)調(diào)分工；
自動化的環(huán)境部署；
測試環(huán)境應(yīng)當(dāng)和生產(chǎn)環(huán)境盡量一致；
環(huán)境的配置文件也應(yīng)當(dāng)進(jìn)行版本控制；
監(jiān)控
監(jiān)控的內(nèi)容：
硬件，物理設(shè)備，路由器，代理；
操作系統(tǒng)；
中間件；
應(yīng)用程序；
日志；
如何監(jiān)控：
清晰的信息展示；
及時地告警；
可視化的狀態(tài)呈現(xiàn)；
常用DevOps利器
Jenkins：開源的持續(xù)集成工具；
https://www.jenkins.io/SonarQube：開源的代碼質(zhì)量管理系統(tǒng)；
https://www.sonarqube.org/Puppet：開源的軟件自動化配置和部署工具；
https://puppet.com/Docker：讓應(yīng)用程序布署在軟件容器下的工作可以自動化進(jìn)行；
https://www.docker.com/總結(jié)：DevOps到底是什么？
高效的流水線開發(fā)/測試/上線；
自動化的環(huán)境部署和管理；
良好和及時的監(jiān)控/告警/可視化/反饋/日志；
開發(fā)團(tuán)隊(duì)、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)、用戶之間良好的溝通協(xié)作，快速解決問題的能力；
完整的文檔；
任一模塊的冪等和可恢復(fù)；
良好的審計(jì)和評估，良好的成本管理；
整個系統(tǒng)穩(wěn)定且靈活，高度自動化；
總而言之，DevOps的核心只有三個詞：高效、自動、監(jiān)控；
參考
DevOps的真諦到底是什么？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247485035&idx=1&sn=d8dbc8e682dc9f634263b9ba1178daa9持續(xù)集成是什么？http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/09/continuous-integration.html持續(xù)交付概述 http://exceedhl.thoughtworkers.org/cd/cd.html看板管理 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9C%8B%E6%9D%BF%E7%AE%A1%E7%90%86
source: //changsiyuan.github.io/2017/06/15/2017-6-15-DevOps
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