什么是DevOps？谷歌开展DevOps的SRE方法介绍！

DevOps这个概念已实施多年，但是在业界不同公司的实施程度落差很大，走在前面的公司可以玩的很熟练的，有的还不知道什么叫DevOps。

定义：DevOps是什么？

根据维基百科的定义：DevOps是过程、方法和系统的统称，促进Development、Opeartion和QA部门间的沟通、协作与整合。

DevOps示意图，来源：维基百科

为什么要DevOps？

随着公司持续成长，系统的规模、功能、复杂度、事件与更新次数变多，有很多额外的工作，必须要手动处理回应各项事件。

而公司通常在应用程序的发展中，分开发和运维，有些会有测试部门，而开发与运维部门由不同背景、技能、目标和激励措施不同，容易产生冲突。

• 开发：我做了个超炫的功能，什么时候可以上线？
• 运维：不要停机，不要更新，不要挂掉

如果程序发生了重大错误时间，就会变成这样：

• 开发：都是你没上新版，新版已经解决了这个bug
• 运维：你还敢说，上个月那一版，部署完网站就挂了
• 开发：可是我在电脑上是好的！

这种情况发生在任何角落，不仅仅在开发和运维上，也就是我们所说的“谷仓效应”

简单说就是各部门之间变成孤岛，发生冲突之后，部门之间互不信任，使用各种措施阻碍对方：

• 维运：根据以前发生过的错误，准备一连串的 Checklist。
• 开发：强调这不是改版，是微调，可以直接上。

部门间从合作变成互相角力，拖慢了整个系统开发流程。

同样的事情发生在 Google ，而 Google 又怎麽解决这样的问题呢？

2003年成立 SRE Team (Site Reliability Engineering) ，组成如下：

• 50%~60% 纯软件工程师。
• 40%~50% SRE软件工程师(网站可靠性工程师)。

SRE 软件工程师必须要：

• 运维产品
• 建一个系统來执行运维的人工操作

Google 规定， SRE 只能花50%的时间做 ticket、on call、人工操作，超过 50% 的部分，指派给开发团队负责。

所以开发团队则是要：

• 开发产品
• 如果 SRE 太忙，要帮忙分担工作

所以 SRE 除了做运维，也要写运维的程序，而开发团队除了写产品的程序，也要做运维。==>>产生交叉培训。

也带來了其他好处：

• 系统变大变复杂，却不需雇佣更多人。
• 软件更新速度保持不变。
• 软件不用停机就可以直接进行修改。

什么时候导入DevOps？

那什么时候要导入 DevOps 呢？只要有以下症状，都可以考虑看看：

• 开发部门无法在开发早期侦测软件缺陷
• 无法确定问题出现在哪一个部门
• 人为错误经常发生
• 只要部署出去， Dev 就认为工作完成
• 问题发生，相互指责

如何导入DevOps？SRE导入方法

那要如何导入 DevOps 呢？五大原则如下：

• 接受失败(Failure)，视失败为开发周期中的一个元素
• 减少组织之间的仓谷效应
• 持续改善
• 善用工具和自动化
• 任何事都是可以被量测的

1.接受失败(Failure)

就像我们去考试一样，从90分进步到99分比较容易，还是从99分进步到100分比较容易？

Google 的解释是这样的，为了达到 SLA (Service Level Agreements)100%，中间有太多不可抗力因素，例如从你的应用程序传信息要先到电信商的基地台，中间可能已经是99.9%的 SLA ，再从基地台传到你的手机可能又是99.9的 SLA ，这里都还没算到你开发的应用程序可用性， SLA 就已经是98.9%了，那你要怎麽做到100%？

先买下电信商，再买下那支手机的制造商，然后请超厉害的工程师把APP写到100分？然后呢？你做到 SLA 100%了，客户感受到你0.1%的进步吗？客户愿意为了你0.1%的进步而多付100万吗？

我们回过头来讲错误预算，直白一点的意思是“在没有超过约定好的中断时间之下，我们有多少时间可以拿来做一些创新的尝试”。所以错误预算可以：

• 培养不究责的文化 Blamelessness => 以利事后调查
• 允许犯错 => 鼓励创新
• 用来承担 Launch 的风险 => 做到快速 Launch

这看起来有没有像我们学生时代，老师对我们的教诲，不要怕犯错，Try and Error？

现在呢？多做多错，少做少错，不做不错。欢迎来到大人的世界。大人讲的都是对的吗？官越大，越正确，你不知道吗？(怨念好深……)

是的，现在是团队合作的社会，为了不造成别人麻烦，或怕被惩罚，或是怕犯错变成别人攻击的对象，我们总是避免犯错。为了避免犯错，我们就不再创新了。枪打出头鸟啊～ DevOps 第一条原则就把我们的脸打得好肿。

2.减少仓谷效应-infrastructure as a code

就是尽可能让环境，用统一规管的格式或设定档(例如 yaml 档)来部署，而不是人为去设定网络和服务器等：

• 让开发/测试/生产环境长得几乎一模一样，提早发现错误
• 可以被版本控制工具所管理 (如 git)，这代表任何的改变都有迹可寻
• 减少人工所产生的错误
• 达成自动化

这样如果一套程序在开发环境run不起来，在测试或生产环境一样run不起来，要发现错误容易的多，大家一起来看 yaml 档就好了。而且谁做错全部的人都知道，不用推责任给别人，也不用故意放大检视他人，大家心里知道就好，犯错的人也会默默检讨，毋需指责。

3.持续改善 – 使用 CI/CD

什么意思？谁不会持续改善，每个人都会不是吗？听起来好像废话。

这里讲的持续可以用“渐进”来解释，以前系统要改进，可能是收集完使用者回馈的100项缺点，一口气全部改完再给使用者，就跟瀑布模式的系统开发流程一样，常常要交付给使用者时才发现跟原始的需求不一样。

所以这里强调的是，只要修正一个点，就交付给用户测试看看，测试OK再改下一个。这里用到的具体做法就是 CI/CD，注意CD有两种：

• 持续整合 Continuous Integration

持续验证开发结果 ，小部分小部分地尽早确认，期望产出符合需求，或依据产出进行快速修正。

1. 建置 (build)
2. 测试 (test)
3. 程序码分析 (source code analysis)

• 持续交付 Continuous Delivery

1. 发行到测试环境，确保软体持续保持在随时可以释出的状况。

• 持续部署 Continuous Deployment

1. 自动部署到生产环境。

自动化 – 减少手动

什么是手动呢？手动的特征如下：

• 手动执行 script、开关机、上新版程序
• 对每个新客户进行的重复性工作
• 没有永久的价值(长期的改善)

因为这些工作是不断重复的，因为重复就会感到单调，因为单调做起来就觉得很没劲，甚至厌烦，久了甚至会忽视，不专心地做这些事情，这样出错的机率反而就会提高。

我曾经在以前的某个公司，也做过某件明明对公司就非常重要，却没有人重视也没有人关心的手动，刚好有一次工作太忙，又觉得自己做很多次自以为熟悉，就忽略了一两个检查步骤，然后好死不死就刚好系统有问题没检查到，造成最后一条龙的流程全部受到影响，并且要全部重来，最后在检讨会议上给别人盯着看~

所以自动化说有多重要就有多重要，并且搭配渐进式部署 (Progressive Rollout)

• 一次发布一点点变动，并且针对少量使用者发布，每次的变动都可以密切地监控效能是否有什么影响。
• 快速准确地发现问题。
• 出现问题时安全地回滚更改。
• 只要错误减少，产品交付就会加快。

任何事都是可以被量测的

这一点是跟 CI/CD 最大的差异之处，它强调的重点如下：

• 监控是追踪系统健康和可用性最好的方法
• 如果必须要有人阅读电子邮件, 并判断是否需要采取行动的系统,从根本上是有缺陷的。
• 只有一定要采取行动的时候，系统才发出通知。

透明监控达成资讯透明

跟之前「减少谷仓效应」的概念类似，就是要让所有事情都透明化，所以才需要监控这个关键步骤，这样发生任何事，都能快速找到原因，而不是浪费时间在那边跟别人吵架。

以上提到的实施方法，就是 Google 提出的 SRE (Site Reliability Engineering) 概念。