DevOps初识

背景

DevOps的出现有其必然性。在软件开发生命周期中，遇到了两次瓶颈。

第一次瓶颈是在需求阶段和开发阶段之间，针对不断变化的需求，对软件开发者提出了高要求，后来出现了敏捷方法论，强调适应需求、快速迭代、持续交付。

第二个瓶颈是在开发阶段和构建部署阶段之间，大量完成的开发任务可能阻塞在部署阶段，影响交付，于是有了DevOps。

概念

DevOps一词的来自于Development和Operations的组合，突出重视软件开发人员和运维人员的沟通合作，通过自动化流程来使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。

DevOps是为了填补开发端和运维端之间的信息鸿沟，改善团队之间的协作关系。不过需要澄清的一点是，从开发到运维，中间还有测试环节。DevOps其实包含了三个部分：开发、测试和运维。

换句话说，DevOps希望做到的是软件产品交付过程中IT工具链的打通，使得各个团队减少时间损耗，更加高效地协同工作。专家们总结出了下面这个DevOps能力图，良好的闭环可以大大增加整体的产出。

持续集成

持续集成强调开发人员提交了新代码之后，立刻进行构建、（单元）测试。根据测试结果，可以确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起。

持续交付

持续交付在持续集成的基础上，将集成后的代码部署到更贴近真实运行环境的「类生产环境」（production-like environments）中。比如，我们完成单元测试后，可以把代码部署到连接数据库的 Staging 环境中更多的测试。如果代码没有问题，可以继续手动部署到生产环境中。

持续部署

持续部署则是在持续交付的基础上，把部署到生产环境的过程自动化。

几个关键问题

好处是什么？

1. DevOps的一个巨大好处就是可以高效交付，这也正好是它的初衷。

Puppet和DevOps Research and Assessment (DORA) 主办了2016年DevOps调查报告，根据全球4600位各IT公司的技术工作者的提交数据统计，得出高效公司平均每年可以完成1460次部署。

与低效组织相比，高效组织的部署频繁200倍，产品投入使用速度快2555倍，服务恢复速度快24倍。在工作内容的时间分配上，低效者要多花22%的时间用在为规划好或者重复工作上，而高效者却可以多花29%的时间用在新的工作上。所以这里的高效不仅仅指公司产出的效率提高，还指员工的工作质量得到提升。

2. 另外一个好处就是会改善公司组织文化、提高员工的参与感。

员工们变得更高效，也更有满足和成就感；调查显示高效员工的雇员净推荐值（eNPS:employee Net Promoter Score）更高，即对公司更加认同。

快速部署同时提高IT稳定性，这不矛盾吗？

快速的部署其实可以帮助更快地发现问题，产品被更快地交付到用户手中，团队可以更快地得到用户的反馈，从而进行更快地响应。而且，DevOps小步快跑的形式带来的变化是比较小的，出现问题的偏差每次都不会太大，修复起来也会相对容易一些。

三原则

基础设施即代码（Infrastructure as Code）

DeveOps的基础是将重复的事情使用自动化脚本或软件来实现，例如Docker（容器化）、Jenkins（持续集成）、Puppet（基础架构构建）、Vagrant（虚拟化平台）等。

持续交付（Continuous Delivery）

持续交付是在生产环境发布可靠的软件并交付给用户使用。而持续部署则不一定交付给用户使用。

涉及到2个时间，TTR（Time to Repair）修复时间，TTM（Time To Marketing）产品上线时间。要做到高效交付可靠的软件，需要尽可能的减少这2个时间。

部署可以有多种方式，比如蓝绿部署、金丝雀部署等。

协同工作（Culture of Collaboration）

开发者和运维人员必须定期进行密切的合作。开发应该把运维角色理解成软件的另一个用户群体。协作有几个的建议：

1. 自动化（减少不必要的协作）；

2. 小范围（每次修改的内容不宜过多，减少发布的风险）；

3. 统一信息集散地（如wiki，让双方能够共享信息）；

4. 标准化协作工具（比如jenkins）。

怎么实现DevOps

硬性要求：工具上的准备

• 代码管理（SCM）：GitHub、GitLab、BitBucket、SubVersion
• 构建工具：Ant、Gradle、maven
• 自动部署：Capistrano、CodeDeploy
• 持续集成（CI）：Bamboo、Hudson、Jenkins
• 配置管理：Ansible、Chef、Puppet、SaltStack、ScriptRock GuardRail
• 容器：Docker、LXC、第三方厂商如AWS
• 编排：Kubernetes、Core、Apache Mesos、DC/OS
• 服务注册与发现：Zookeeper、etcd、Consul
• 脚本语言：python、ruby、shell
• 日志管理：ELK、Logentries
• 系统监控：Datadog、Graphite、Icinga、Nagios、zabbix
• 性能监控：AppDynamics、New Relic、Splunk
• 压力测试：JMeter、Blaze Meter、loader.io
• 预警：PagerDuty、pingdom、厂商自带如AWS SNS
• HTTP加速器：Varnish
• 消息总线：ActiveMQ、SQS
• 应用服务器：Tomcat、JBoss
• Web服务器：Apache、Nginx、IIS
• 数据库：MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系型数据库；cassandra、mongoDB、redis等NoSQL数据库
• 项目管理（PM）：Jira、Asana、Taiga、Trello、Basecamp、Pivotal Tracker

在工具的选择上，需要结合公司业务需求和技术团队情况而定。

软性需求：文化和人

DevOps成功与否，公司组织是否利于协作是关键。开发人员和运维人员可以良好沟通互相学习，从而拥有高生产力。并且协作也存在于业务人员与开发人员之间。

出席了2016年伦敦企业级DevOps峰会的ITV公司在2012年就开始落地DevOps，其通用平台主管Clark在接受了InfoQ的采访，在谈及成功时表示，业务人员非常清楚他们希望在最小化可行产品中实现什么，工程师们就按需交付，不做多余工作。

这样，工程师们使用通用的平台（即打通的工具链）得到更好的一致性和更高的质量。此外，DevOps对工程师个人的要求也提高了，很多专家也认为招募到优秀的人才也是一个挑战。