尺规院-DevOps

DevOps （Development和Operations的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。
它是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。

技术革新

在以前的系统中业务单一、逻辑简单、用户量少，项目团队的规模一般在 10~30人。而现在的系统要面对不同用户的定制化推荐等，互联网连接着人与人、人与物、以及物与物，业务也变得越来越复杂，功能越来越多，如果整个系统耦合在一起，则必定会牵一发而动全身，导致系统维护起来相当困难。

因此IT技术架构也随着系统的复杂化而不断地变化革新，从早期所有服务的All In One发展到现在的微服务架构、从纯手动操作到全自动化流程、从单台物理机到云平台，下图展示了IT技术革新的变化：

现在DevOps已经成为发展的趋势了，那它又是怎么实现落地的呢？

如何实现DevOps的落地

知之真切笃实处即是行，行之明觉精察处即是知 —— 明•王守仁《传习录》

在些我引用了圣贤王阳明的一句名言，他提倡“知行合一”，通俗的讲就是做事情要理论与实践相结合。我们在实现DevOps落地时也一定要遵循“理论与实践相结合”的方式进行，理论就是我们做事的指导思想，而实践就是具体做事的方法，接下来我就从我在公司中是如何按照理论与实践相结合来推动DevOps落实地。

落实DevOps的指导思想

首先我们还是要回到什么是DevOps，如果大家忘记了可以回到之前再温故一下，包括我总结的DevOps公式。

其实DevOps核心思想就是：“快速交付价值，灵活响应变化”。其基本原则如下：

• 高效的协作和沟通；

• 自动化流程和工具；

• 快速敏捷的开发；

• 持续交付和部署；

• 不断学习和创新。

然而这些基本原则又是如何与项目研发息息相关的呢，也就是它们在我们的开发过程中的各个环节是如何体现的？请看下面一张来自《success with enterprise dev-ops - whitepaper》的介绍图：

• 敏捷管理：一支训练有素的敏捷开发团队是成功实施DevOps的关键。

  根据康威定律：软件团队开发的产品是对公司组织架构的反映。

  所以根据公司情况调整组织结构是首要条件，它将直接影响到需求、设计和开发阶段的效率、以及沟通的成本。

  关于团队的沟通成本在《人月神话》中有个很好的计算公式：沟通成本 = n(n-1)/2，其中n为人数，所以沟通成本将随着组织人员的增加而呈指数级增长。而小而快的敏捷团队如何划分，我将在后面“DevOps的具体实施方法”一节中详细介绍。

• 持续交付部署：实现应用程序的自动化构建、部署、测试和发布。

  通过技术工具，把传统的手工操作转变为自动化流程，这不仅有利于提高产品开发、运维部署的效率，还将减少人为因素引起的失误和事故，提早发现问题并及时地解决问题，这样也保证了产品的质量。下图展示了DevOps自动化的流程：

      

• 此图来自我的新书《分布式服务架构：原理、设计与实战》，书中也有具体介绍持续交付部署的细节内容。

• IT服务管理：可持续的、高可用的IT服务是保障业务正常的关键要素，它与业务是一个整体。

  IT服务管理（ITSM）直接影响产品运营的整个生命周期，传统的IT服务管理（像ITIL）在生产中做的非常好了，但是它对于DevOps来说又显得过于繁琐，所以有必要为DevOps创建一个只关注业务持续性的ITMS，它只需要很少的必要资源来为相应的业务提供服务，ITMS更多地从业务角度考虑了。

  注：白话解释下什么是IT服务管理（ITSM），它是传统的“IT管理”转向为“IT服务”为主的一种模式，前者可能更关注具体服务器管理、网络管理和系统软件安装部署等工作；而后者更关注流程的规范化、标准化，明确定义各个流程的目标和范围、成本和效益、运营步骤、关键成功因素和绩效指标、有关人员的责权利，以及各个流程之间的关系等，比如建立线上事故解决流程、服务配置管理流程等； 
  而光有流程还不够，因为流程主要是IT服务提供方内部使用的，客户对他们并不感兴趣，所以还需将这些流程按需打包成特定的IT服务，然后提供给客户使用，比如在云平台上购买一台虚拟云主机一样。

• 精益管理：建立一个流水线式的IT服务链，打通开发与运维的鸿沟，实现开发运维一体化的敏捷模式。

  精益生产主要来源于丰田生产方式 (TPS)的生产哲学，它以降低浪费、提升整体客户价值而闻名，它主要利用优化自动化流程来提高生产率、降低浪费。所以精益生产的精髓是即时制（JIT）和自动化（Jidoka）。

  JIT（Just In time）：JIT用一句话描述就是消耗最少的必要资源，以正确的数量，生产和运送正确的零件。在这种模式下工作，可以最大程度上降低库存，防止过早或者过度生产。大多数公司更倾向用库存来避免潜在的停线风险，而丰田却反其道而行之。通过减少库存“逼迫”对生产中产生的问题做及时且有效的反应。当然JIT这一模式对解决问题的能力是相当大的考验，在能力不足的情况下，会有相当大的断线风险。

  Jidoka（Build in quality）：自动化，日语表示为“自働化”，字面含义是自动化，日语里表示为“自動化”，而在丰田TPS系统里，特意给“動”字加上了“人”字旁变成了“働”，换句话说，TPS/精益生产渴望生产的过程控制能像“人”一样智能，在第一时间就异常情况下自动关闭。这种自动停机功能可以防止坏件流入下游，防止机器在错误的生产状态下造成损坏，也可以让人更好的在当前错误状态下进行故障分析。当设备能够做到自动分析故障时，就可以将监管机器的“人”真正解放出来，做到对人力成本的节省。 
  ——来自知乎

下图展示了丰田TPS（Toyota Production System）手册中的精益小屋：

而精益软件开发是精益生产和实践在软件开发领域的应用，总结为如下七条原则：

1. 消除浪费

2. 增强学习

3. 尽量延迟决定

4. 尽快发布

5. 下放权力

6. 嵌入质量

7. 全局优化

精益管理贯穿于整个DevOps阶段，它鼓励主动发现问题，不断的优化流程，从而达到持续交付、快速反馈、降低风险和保障质量的目的。接下来让我们看看DevOps具体的实现方法。

实施DevOps的具体方法

• 建立快速敏捷团队

  根据之前介绍的康威定律，我们可以看下目前公司中的项目团队结构是怎么的，如下图所示：

  

  我相信这不仅仅是我们公司这样的结构，而是目前大多数IT互联网公司普遍的分层结构吧，它们一般分为七大部门：产品策划、设计美术、前端工程师、后端工程师、测试工程师、运维&DBA和市场运营等。各部门之间天然的形成了沟通障碍墙，相互之间主要以邮件和会议的形式沟通，效率低下、需求变更困难、很难快速响应市场变化和持续交付高品质的产品。

那么如何调整组织结构，建立一个Scrum团队呢？（什么是Scrum请参考*）

我们会按照业务功能划分团队，建立沟通群组，设置产品负责人（一个策划人员）、Scrum Master（我们一般选择测试人员担任，测试驱动开发模式）和开发者团队（前端工程师、后端工程师、测试各一名），最后的组织结构和系统架构如下图所示：

一个高效的敏捷团队是DevOps能落地的保障，那么自动化流程就是保证产品快速交付和持续部署的有效机制，接下来为大家介绍我们是如何实现自动化流程的？

• 实现自动化的流程

  直接看图说话吧，以下为一个完整DevOps的Pipeline：

  

  1. 提交：工程师将代码在本地测试后，提交到版本控制系统，如 Git代码仓库中。

  2. 构建：持续整合系统（如Jenkins CI），在检测到版本控制系统更新时，便自动从Git代码仓库里拉取最新的代码，进行编译、构建。

  3. 单元测试：Jenkins完成编译构建后，会自动执行指定的单元测试代码。

  4. 部署到测试环境：在完成单元测试后，Jenkins可以将应用程序部署到与生产环境相近的测试环境中进行测试。

  5. 预生产环境测试：在预生产测试环境里，可以进行一些最后的自动化测试，例如使用Appium自动化测试工具进行测试，以及与实际情况类似的一些测试可由开发人员或客户人员手动进行测试。

  6. 部署到生产环境：通过所有测试后，便可以使用灰度更新将最新的版本部署到实际生产环境里。

而实现DevOps自动化流水线所需要哪些技术，它们又是如何配合使用的？带着这些问题，我将在DevOps的技术栈一节中详细为大家介绍。接下来让我们看看DevOps在游戏项目中实施所遇到的问题吧。

技术栈

本节内容如果展开的话涉及太多，我将概略地为大家介绍下目前常见的一些开源DevOps技术工具，大家可以根据自己的需求选择使用，当然也可以使用像VSTS（Visual Studio Team Services）这样的集成团队环境。

其中有些内容在我的新书中有详细介绍，如代码仓库管理、虚拟机与容器化、持续集成&持续部署工具Jenkins、配置管理工具SaltStack。

敏捷管理工具

• Trello

• Teambition

• Worktile

• Tower

以上工具使用大同小异，选择一款适合自己团队的就好。我们公司主要使用的是Teambition，截张效果图如下：

产品&质量管理

• confluence

• 禅道

• Jira

• Bugzila

其中confluence和禅道主要是产品的需求、定义、依赖和推广等的全面管理工具；而Jira和Bugzilla是产品的质量管理和监控能力，包括测试用例、缺陷跟踪和质量监控等。目前我们使用Jira较多。

代码仓库管理

• Git

• Gitlab

• Github

Git是一个开源的分布式版本控制系统；Gitlab和Github是用于仓库管理系统的开源项目，它们使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的web服务。我们主要使用的是Git和Gitlab。

开发流程规范

• Git Flow

  Git Flow是构建在Git之上的一个组织软件开发活动的模型，是在Git之上构建的一项软件开发最佳实践。Git Flow是一套使用Git进行源代码管理时的一套行为规范和简化部分Git操作的工具。Git Flow模型如下图：

  

• Github Flow

  Github Flow是Git Flow的一个更简单的替换方案，它只有一个feature分支和一个master分支，简单而干净。Github Flow模型如下图：

  

• Gitlab Flow

  GitHub Flow认为你可以通过合并feature分支直接把代码部署到线上。Gitlab Flow模型如下图：

  

自动化构建脚本

• Gradle

• Maven

• SBT

• ANT

我目前主要使用Gradle和Maven，而Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化构建工具。它使用一种基于Groovy的特定领域语言(DSL)来声明项目设置，抛弃了基于XML的各种繁琐配置。面向Java应用为主。当前其支持的语言限于Java、Groovy、Kotlin和Scala。

虚拟机与容器化

• VMware

• VirtualBox

• Vagrant

• Docker

VMware和VirtualBox是最常用的虚拟机，支持非常多的平台，而Vagrant是构建在虚拟化技术之上的虚拟机运行环境管理工具。通过Vagrant可以方便实现的对虚拟机的管理，包括建立和删除虚拟机、配置虚拟机运行参数、管理虚拟机运行状态、自动化配置和安装开发环境必须的各类软件、打包和分发虚拟机运行环境等。

Docker是一个开源的应用容器引擎，它让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。

持续集成（CI）&持续部署（CD）

• Jenkins

• Hudson

• Travis CI

• CircleCI

Jenkins是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能，它的前身为Hudson。

Travis CI 是目前新兴的开源持续集成构建项目，它与jenkins很明显的区别在于采用yaml格式，简洁清新独树一帜。

CircleCI是一个为web应用开发者提供服务的持续集成平台，主要为开发团队提供测试，持续集成，以及代码部署等服务。

自动化测试

• Appium

  Appium是一个移动端的自动化框架，可用于测试原生应用，移动网页应用和混合型应用，且是跨平台的。可用于IOS和Android以及firefox的操作系统。

• Selenium

  Selenium 测试直接在浏览器中运行，就像真实用户所做的一样。Selenium 测试可以在 Windows、Linux 和 Macintosh上的 Internet Explorer、Mozilla 和 Firefox 中运行。

• Mock测试

  Mock测试就是在测试过程中，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，用一个虚拟的对象来创建以便测试的测试方法。这个虚拟的对象就是Mock对象，Mock对象就是真实对象在调试期间的代替品。Java中的Mock框架常用的有EasyMock和Mockito等。

• 消费者驱动契约测试

  契约测试是一种针对外部服务的接口进行的测试，它能够验证服务是否满足消费方期待的契约。当一些消费方通过接口使用某个组件的提供的行为时，它们之间就产生了契约。这个契约包含了对输入和输出的数据结构的期望，性能以及并发性。而PACT是目前比较流的消费者驱动契约测试框架。

自动化运维工具

• Ansible

• Puppet

• Chef

IT运维自动化是指将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把过去的手工执行转为自动化操作。自动化是IT运维工作的升华，IT运维自动化不单纯是一个维护过程，更是一个管理的提升过程，是IT运维的最高层次，也是未来的发展趋势。下图为常用自动化运维工具对比：

监控管理工具

• Zabbix

  Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级开源解决方案。

• ELK Stack日志分析系统

  ELK Stack是开源日志处理平台解决方案，背后的商业公司是Elastic。它由日志采集解析工具 Logstash、基于 Lucene 的全文搜索引擎 Elasticsearch、分析可视化平台 Kibana三部分组成。

• 云监控（如Amazon CloudWatch）

  Amazon CloudWatch 是一项针对 AWS 云资源和在 AWS 上运行的应用程序进行监控的服务。您可以使用 Amazon CloudWatch 收集和跟踪各项指标、收集和监控日志文件、设置警报以及自动应对 AWS 资源的更改

 

备注: 根据自身系统实地的情况，文章做了相关调整.

Ref: https://www.cnblogs.com/beef/p/7743594.html