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DevOps企业实践与架构
 
来源:来自网络 发布于: 2017-10-18
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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,Martin Fowler在2014年3月提出了Micro Service,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。

 

维基百科对DevOps的定义比较拗口。其实往简化里讲DevOps是提倡开发和IT运维之间的高度协同,从而在完成高频率部署的同时,提高生产环境的可靠性、稳定性、弹性和安全性。

从另外一个维度,广义上来说,DevOps不仅需要打通开发运维之间的部门墙,我们认为DevOps更多的需要从应用的全生命周期考虑,实现全生命周期的工具全链路打通与自动化、跨团队的线上协作能力。

第一,纵向集成,打通应用全生命周期(需求、设计、开发、编译、构建、测试、打包、发布、配置、监控等)的工具集成。纵向集成中DevOps强调的重点是跨工具链的「自动化」,最终实现全部人员的「自助化」。举个例子,项目组的开发人员可以通过DevOps的平台上,自主申请开通需要的各种服务,比如开通开发环境、代码库等。

第二,横向集成,打通架构、开发、管理、运维等部门墙。横向集成中DevOps强调的重点是跨团队的「线上协作」,也即是通过IT系统,实现信息的「精确传递」。

举个例子,传统的系统上线部署方式,可能是一个冗长的说明文档,上百页都有可能,但在DevOps的平台下,就应该是通过标准运行环境的选择、环境配置的设置、部署流程的编排,实现数字化的「部署手册」,并且这样的手册,不仅操作人员可以理解,机器也能够执行,过程可以被追踪和审计。

DevOps是通过工具链与持续集成、交付、反馈与优化进行端到端整合,完成无缝的跨团队、跨系统协作。

在团队使用DevOps时,存在误区是必然的。在我们同大量的客户交流中,大致有这几种误区认知:

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REST API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Mock Rest Service,支持用户私有的MOCK数据;

14.DOC(API文档),开源集成,提供REST API/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IT人员自己用的平台,这个数字,对于不同的企业,可能是个天文数字,也可能只是九牛一毛。

实施DevOps价值

在部门实施DevOps之后,我们团队有显著改变:

1.在团队组织上,每个团队小而自治且是全栈团队,沟通、技能互补,每个团队负责独立的领域系统,目标感非常明确,团队在走向使命型组织;

2.项目的从原先线下协作、沟通,统一到统一的DevOps平台上协作、沟通;团队成员可以随时了解项目进展全貌,利用平台可以做到各种过程数据的实时收集(举例,比如需求变更、任务延期等);

3.资源管理由原来专职人员,过渡到开发人员实现自助化服务,可以按需实现各类环境申请与开通,基础设施即服务提供来技术的支撑;

4.从原来的邮件文化,到DevOps平台统一沟通,同时DevOps打通多个工具链路端,任务分发、沟通、提醒可以实时推送;

最后给大家奉上DevOps成熟度评判指标,在践行DevOps时,可以从运营效率、IT服务水平、组织效能、客户价值、经营业绩五个维度进行评判,持续优化与改进。

   
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