DevOps 初学者宝典

 

导读 当我们谈到 DevOps 时,可能讨论的是:流程和管理,运维和自动化,架构和服务,以及文化和组织等等概念。那么,到底什么是”DevOps”呢?
什么是DevOps

随着软件发布迭代的频率越来越高,传统的「瀑布型」(开发—测试—发布)模式已经不能满足快速交付的需求。2009 年左右 DevOps 应运而生,简单地来说,就是更好的优化开发(DEV)、测试(QA)、运维(OPS)的流程,开发运维一体化,通过高度自动化工具与流程来使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。

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Devops 的好处与价值

在2016 DevOps 新趋势调查报告显示,74% 的公司在尝试接受 DevOps,那么 Devops 有哪些好处与价值呢?

  • 代码的提交直接触发:消除等待时间,快速反馈
  • 每个变化对应一个交付管道:使问题定位和调试变得简单
  • 全开发流程高效自动化:稳定,快速,交付结果可预测
  • 持续进行自动化回归测试:提升交付质量
  • 设施共享并按需提供:资源利用最大化

以上可以看出,DevOps 的好处更多基于在于持续部署与交付,这是对于业务与产品而言。而 DevOps 始于接受 DevOps 文化与技术方法论,它是部门间沟通协作的一组流程和方法,有助于改善公司组织文化、提高员工的参与感。

Devops与持续集成

DevOps 是一个完整的面向IT运维的工作流,以 IT 自动化以及持续集成(CI)、持续部署(CD)为基础,来优化程式开发、测试、系统运维等所有环节。

纵观各个 DevOps 实践公司的技术资料,最全面最经典的是 flickr 的10+ deploys per day最佳实践提到的 DevOps Tools 的技术关键点:

1.Automated infrastructure(自动化,系统之间的集成)  
2.shared version control(SVN共享源码)  
3.one step build and deploy(持续构建和部署)  
4.feature flags(主干开发)  
5.Shared metrics  
6.IRC and IM robots(信息整合)  

以上的技术要点由持续集成/部署一线贯穿,主干开发是进行持续集成的前提,自动化以及代码周边集中管理是实施持续集成的必要条件。毫无疑问,DevOps 是持续集成思想的延伸,持续集成/部署是 DevOps 的技术核心,在没有自动化测试、持续集成/部署之下,DevOps就是空中楼阁。

 

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DevOps 的技术栈与工具链

Everything is Code,DevOps 也同样要通过技术工具链完成持续集成、持续交付、用户反馈和系统优化的整合。Elasticbox 整理了 60+ 开源工具与分类,其中包括版本控制&协作开发工具、自动化构建和测试工具、持续集成&交付工具、部署工具、维护工具、监控,警告&分析工具等等,
补充了一些国内的服务,可以让你更好的执行实施 DevOps 工作流。

  • 版本控制&协作开发:GitHub、GitLab、BitBucket、SubVersion、Coding、Bazaar
  • 自动化构建和测试:Apache Ant、Maven 、Selenium、PyUnit、QUnit、JMeter、Gradle、PHPUnit
  • 持续集成&交付:Jenkins、Capistrano、BuildBot、Fabric、Tinderbox、Travis CI、flow.ci、Continuum、LuntBuild、CruiseControl、Integrity、Gump、Go
  • 容器平台: Docker、Rocket、Ubuntu(LXC)、第三方厂商如(AWS/阿里云)
  • 配置管理:Chef、Puppet、CFengine、Bash、Rudder、Powershell、RunDeck、Saltstack、Ansible
  • 微服务平台:OpenShift、Cloud Foundry、Kubernetes、Mesosphere
  • 服务开通:Puppet、Docker Swarm、Vagrant、Powershell、OpenStack Heat
  • 日志管理:Logstash、CollectD、StatsD
  • 监控,警告&分析:Nagios、Ganglia、Sensu、zabbix、ICINGA、Graphite、Kibana

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DevOps = Culture + Tools

如果想整个业务部署 DevOps,不但需要软性要求即从上而下的培养 DevOps 文化自上而下地进行探索,也有硬性工具链要求,才能获得更高质量的软件交付。

最后,不论你是技术Leader,还是一名Dev、QA 或 Ops,实现全面的 DevOps 非常理想化也十分有挑战。

 

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