DevOps企业实践与架构.docx

DevOps企业实践与架构.docx

《DevOps企业实践与架构.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《DevOps企业实践与架构.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

DevOps企业实践与架构

DevOps企业实践与架构

DevOps企业实践与架构

什么是DevOps及其误区

DevOps概念从2009年提出已有8个年头。

可是在8年前的那个时候，为什么DevOps没有迅速走红呢？

即便是在2006年Amazon发布了ECS，微软在2008年和2010年提出和发布了Azure，DevOps的重要性似乎都没有那么强烈。

我分析其原因主要有：

第一个很重要的原因是因为那时候云计算还是小众产品，更多的与虚拟化、虚拟机相关，它们还是重量级的IT基础设施。

第二个很重要的原因是容器相关技术（Docker为代表）还没有横空出世，直到2013年7月。

第三个很重要的原因是，MartinFowler在2014年3月提出了MicroService，这为DevOps的推广也打了兴奋剂。

可以看出，当前DevOps概念的深入人心，离不开云计算、容器/Docker、微服务、敏捷等相关概念和实施的成熟发展。

另外，随着互联网对传统企业的冲击，需要更快的业务试错与业务创新，其背后本质是企业IT的精益运营，让软件的生产、交付、获取、升级、遥测变得自动与自助，近两年，DevOps在传统企业也开始备受关注与各种尝试。

对DevOps的理解，可能千人千面。

先来看下对DevOps的狭义理解。

1.没有使用云相关产品（IaaS、PaaS），组织很难开展DevOps；

2.微服务架构开发的应用适合DevOps，传统SOA应用不适合；实施DevOps和应用架构无关，无论是微服务架构，还是SOA类型应用，都可以开展DevOps工作；

3.认为将一组自动化工具的运用等同于DevOps的成功，那就太小瞧DevOps了。

采用自动化工具本身不是DevOps，只有将这些工具与持续集成、持续交付、持续的反馈与优化进行端到端的整合时，这些工具才成为DevOps的一部分；

4.设立独立的DevOps团队是很多组织开启DevOps之旅的另外一个误区。

事实上，如果这么做，将会导致更多的竖井。

在责任没有清晰定义的情况下，成立这些团队，会创造更多的混乱，不要试图把。

5.DevOps不仅仅是自动化。

毫无疑问，自动化是DevOps非常重要的一部分，但不是唯一的部分，一定程度的部署自动化往往会与DevOps混为一谈，实施DevOps需要从敏捷、持续、协作、系统性、自动化五个维度进行建设与改进。

在DevOps实施过程中，团队经过总结积累，制定了团队的DevOps宣言，支撑团队从敏捷型组织转向DevOps（企业敏捷）。

DevOps企业实践

实施DevOps的核心目标是加速团队、企业的IT精益运行，从根本上提升IT的生产效率，加速部门、企业的业务创新能力。

让团队从IT支撑部门，转向为IT创新部门。

实施DevOps过程中，需要从组织、技术、流程三个维度进行持续的优化与改进。

实施DevOps，可以参考总结的“DevOps实践模型”，从组织、技术、流程三个维度中选择关键的活动项进行最佳实践活动。

可以梳理出目前团队中欠缺但又容易改进的点，逐步将更多的实践活动纳入团队当中。

团队实施DevOps的目的在于，将重复、价值低的事情交由DevOps平台实现，让团队成员做更有创新、更有价值的事情。

根据我们的实施经验，在传统企业中，技术方面的实践最容易在团队中实现、流程次之、组织的优化与变革最为艰难；大家尝试的时候，可以由易入难。

组织方面

全栈团队：

按照RDT（需求、开发、测试）模式组建交付小团队（团队中以虚拟的方式将交互设计、运维、DBA包含进来），团队大小按照「两个披萨原则」进行组建。

全栈团队负责整个项目从需求、开发到上线运维的全生命周期管理，打破部门的篱笆；

特性团队：

基于特性的交付意味着工程团队将构建最终产品的特性；让团队关注价值交付，减少团队依赖，打破职能团队；

技术方面

集成工具链：

打通应用应用开发工具链：

需求、项目、代码、构建、测试、打包、发布、配置、监控；

基础设施即编码：

将基础环境服务化、可编程化，基础设施让项目团队可以自助获取；让基础设施从物理机、虚拟机、走向容器；

一键编译、测试、部署：

开发人员可以从代码开始，一键获得可访问的环境，根据需要可以推送开发、测试、预发、生产环境；

ChatOps：

开发以及运营人员在内的团队成员将沟通、工具和过程整合在一起的协作模型。

基于对话驱动开发，将工具植入对话中，保障团队能够自动执行任务与协作。

最近比较流行的hubot可以认为是ChatOps的探路者。

流程方面

看板：

在DevOps中不能仅仅把看板当做任务协调沟通的机制；把看板作为在制品管制平台，量化组织生产能力的工具；

MVP：

采用MVP（最小可行产品）原则，快速拥抱变化。

最短时间内快速交付产品原型，然后通过测试并收集用户的反馈，快速迭代，不断修正产品，最终适应市场的需求。

发布：

建立持续发布机制，形成自动化、自助化两种能力，支持常见的灰度发布、金丝雀、蓝绿、回滚、A/B测试等；

软件度量：

通过软件度量（包括过程度量、质量度量、用户度量、成本度量），推算出组织的各种有效指标；一则掌控组织的生产力水平，二则通过度量数据，反向优化组织瓶颈点；

一切皆代码：

文档（用户故事、用户场景、功能特性等）、配置（应用配置、环境配置、脚本等）、环境（基础设施、中间件环境等）、发布包（二方库、三方库、部署包）需要统一看待成代码，纳入版本管理，同时建立5者间的关系，提供全视角的链路追踪。

举个例子，每个发布的版本，可以追溯其对应的配置，代码、文档，发布的功能点。

组织、技术、流程三个维度中，技术、流程可以通过平台或者工具进行最佳实践的固化。

基于此，我们规划了DevOps平台，支持广义的DevOps，帮助客户快速实现DevOps建设。

平台建设第一步，梳理出DevOps的整体概念模型。

从角色、规划设计、开发交付、运营反馈四个维度进行梳理。

以产品为核心，将代码、配置、环境进行严格分离，同时覆盖产品全生命周期。

这里面概念看似简单，其实很多：

比如：

部署包=介质包+配置，这和传统的CI和CD体系就有点不一样；

再比如：

环境分开发、测试、预发、生产，我们觉得即使公有云上，也应该给客户将这些做物理或逻辑隔离，因为大家的配额需求不一样，容器replication需求也可能不一样；

再比如：

运营反馈，既然要做DevOps，那整个过程导出都应该可以有检查点插入，为运营提供有效数据，我们把检查点至少分成了四类，包括过程的、安全的、性能的、业务的。

DevOps架构支撑

基于领域模型梳理DevOps平台业务架构，目前共建设18个领域系统来支撑，比如：

软件产品的管理、软件各阶段环境的管理、质量的管理、部署包、二进制包的管理、资源管理、监控中心、认证中心等。

每个领域系统严格按照AKF扩展立方体的Y轴进行拆分，采用微服务架构模式进行平台建设。

“DevOps业务架构”，是我们基于对企业IT管理的理解，所进行的平台化设想。

从图里还可以看到，红色字部分，是我们对现有DevOps的落地实现。

1.Portal（DevOps门户），自研，提供给用户使用的统一操作门户，包括用户管理、产品看板、产品全生命周期（设计、开发、测试、预发、生产、监控、故障处理）管理等；

2.IAM（身份识别与访问管理），自研，提供用户身份识别和访问控制的能力，包括用户管理、Token管理和用户授权等功能；

3.SPM（软件产品管理），自研，提供产品、组件的基准定义和管理能力，包括产品类型、产品管理、组件管理、依赖产品管理及产品投放市场等功能；

4.SCM（软件配置管理），自研，提供产品、组件配置管理能力，包括配置项的定义和在各个不同环境下的配置信息的管理维护能力；

5.SRM（软件资源管理），自研，提供产品和组件自动编译、打包和部署的能力，提供部署模板管理，支持编译和部署流程编排，编译和部署进度跟踪以及日志查看；

SEM（软件环境管理），自研，提供租户和产品环境资源配额、负载均衡，以及运行容器的管理能力，包括租户可用资源的配额，以及基于租户资源的产品和组件在各种环境下的资源配额（如开发环境、测试环境、生产环境等等）和负载均衡；同时，还提供运行容器的创建、销毁、调度、复制以及持久化卷管理等能力；

6.QAF（质量保证反馈），自研，提供产品的质量管理和监控能力，包括测试用例管理、缺陷管理、质量监控等；

7.UMC（统一运维中心），开源集成、借鉴自研相结合，提供统一的监控、预警、故障处理等能力，包括系统日志和业务日志的监控，产品的资源使用情况和运行情况监控，故障定位等。

8.VCS（版本控制系统），开源集成，主要以GitLab为核心，不直接提供GitLab的原生界面，所有功能在统一的DevOps上提供；提供源代码库管理的能力，包括代码库的创建、维护，分支的管理和用户权限控制等；

9.CI（持续集成），主要以Jenkins为核心，使之成为以API为主要使用方式的服务，提供持续集成任务调度和执行的能力，包括集成任务管理、编译、打包等；

10.BPR（二进制介质仓库）），开源集成，主要以nexus为核心；提供二进制包仓库的管理能力，包括二进制包、文档等编译产物的上传、下载和存储访问等；

11.DPR（可部署介质仓库），自研，主要存储可部署的介质，其主要区别是注入了与环境相关的配置（这种部署模型是很适合没有上Docker或者容器，以虚机为主的IT基础设施或者物理机）；

12.PM（项目管理），自研，可以与常见的PM管理工具对接与集成，提供产品的开发过程的管理和协作的能力，主要包括：

任务计划、人员分工和过程跟踪、看板等；

13.MOC（API模拟），开源集成，为RESTAPI调用提供模拟能力，以便产品或组件在开发调试期间可以脱离依赖、减少阻塞、单独运行，支持根据Swagger和Mock数据发布MockRestService，支持用户私有的MOCK数据；

14.DOC（API文档），开源集成，提供RESTAPI/SPI文档的自动生成能力；

15.TM（租户管理），自研，提供租户管理的能力，包括租户管理、邀请码管理和租户配额等功能；

16.IM（即时沟通），开源集成，提供产品设计、开发、测试、运维等相关人员间的协作沟通能力，支持群组聊天、离线消息推送、聊天记录查询和导出；

啰啰嗦嗦，罗列了18个核心的领域系统。

逻辑架构整个DevOps平台分为三层：

1.基础设施层：

包括IaaS，CaaS，我们分别是基于OpenStack和Kubernetes、Docker的，上层有一层不同环境的适配；

2.基础服务层：

包括服务管理与调度的基础能力，如注册中心，编排，伸缩漂移；还有一堆具体的企业级或互联网式的云服务；

3.DevOps层：

更多的是工作流程（需求、设计、开发、测试、发布等）的串接，看板等文化的体现；

在整个平台研发过程中，采用了是自己开发自己的模式，即使用上一个发布的平台作为生产线，支撑下一个版本的产品研发工作。

自己交付自己可以带来两点好处：

1.平台交付客户前，自己先把可能的坑趟掉；

2.当前生产线所有不能满足的功能，视作下一版本的需求（实际操作过程中，我们仅允许使用wiki作为辅助工具来支撑生产线未满足的需求）；

所以可以拿一些数字估算一下当前的规模。

在研发过程中，把DevOps视为一套业务平台，目前规划的领域有18个，如果每个领域中再有多个以微服务架构落地的系统进行支撑，预计总共支撑DevOps的系统，就会超过50个。

同时提供Mock、开发、测试、预发、生产5类环境（每类环境中可能还会有多套，比如集成测试、性能测试、全链路测试）。

当前版本的DevOps，整体的部署规模将超过200个集群，部署的进程实例总数也会轻松超过500个。

需要注意的是，500这个数字，还没包含技术平台中的一些分布式中间件，比如缓存、消息队列等等集群。

不过，500映射到企业内