什么是 DevOps？

DevOps 是一种现代软件开发方法，它将公司的软件开发 (Dev) 和 IT 运营 (Ops) 团队的工作相结合并实现自动化。DevOps 提倡这样的理念：这两个传统上相互独立的团队协作会比各自单打独斗更有成效。

理想情况下，DevOps 团队协同合作可以改进整个软件开发生命周期并实现自动化，包括从规划和编码到测试、部署和生产中的监测。它通过在软件工程师、IT 和与项目相关的任何其他部门（如 QA 或安全团队）之间创建一个持续的反馈循环来实现这一点。

DevOps 的工作方式是在团队之间培养一种集成式方法，从而以更快的速度交付更好的软件。在实践层面上，DevOps 通过量身制定原则来适应组织的需求、资源和约束。虽然每个组织都有自己的偏好和细微差别，但 DevOps 团队通常按照以下步骤遵循敏捷方法流程：

规划

• 团队共同定义项目的范围、要求和目标，
• 并就优先事项达成一致，然后将任务整理到开发管道中。

代码开发

• 开发人员在一周到一个月的时间（冲刺）内编写代码，以实现新功能或改进。
• 代码存储在版本控制中，以方便跟踪更改和支持协作。

代码审查

• 开发人员会审查彼此的代码，以确保其符合标准且没有任何安全漏洞。
• 代码审查有助于在问题被合并到主代码库之前发现问题。

持续集成 (CI)

• 来自多位开发人员的代码更改会定期集成到共享存储库中。
• 团队会运行各种自动化测试，以主动识别 bug 或集成问题之类的问题。
• 测试工具会检查回归，从而确保新的更改不会破坏任何现有功能。

持续交付 (CD)

• 代码通过自动化测试和开发人员审查后，将会打包以供部署。
• 自动化部署脚本会为其目标环境准备好代码和配置。

暂存和测试

• DevOps 团队将代码部署到模拟生产环境的暂存或测试环境，
• 然后在此环境中执行更全面的测试，以确保一切正常。

用户接受度测试 (UAT)

• QA 团队、项目干系人和/或测试用户在暂存环境中执行测试。
• 这么做是为了验证软件是否满足客户要求，并找出前面步骤中没有发现的任何问题。

持续监测

• 自动化监测工具会跟踪应用程序的运行情况，从而测量从应用程序性能到系统事件再到用户活动的一切内容。

反馈和迭代

• 根据监测结果和用户反馈，确定需要改进的地方和 bug 修复。
• 开发人员进行必要的更改并重新启动流程。

发布到生产环境

• 一旦软件经过全面测试且满足每个人的要求，将会发布到生产环境中。
• 自动化部署脚本可保持一致性，并最大限度地减少人为错误。

部署后，监测会继续收集性能数据和用户反馈。DevOps 团队和任何相关项目干系人会定期进行回顾和审查，以便改进其流程以备将来迭代。

DevOps 之所以重要，是因为这种集成式方法可以提高工作效率和产量，同时缩短面市时间。DevOps 理念有助于各团队更快、更高效地开发出更好的软件，从而提高所有团队的幸福感。DevOps 实现了从僵化的顺序开发向协作式开发的根本性转变，后者可以快速适应市场变化，同时鼓励专注于改进和学习的团队文化。

相比之下，传统的软件开发模型（比如瀑布法）则强调团队按顺序完成各个阶段，并在团队之间清楚完成交接。虽然这些类型的模型确实有效，但它们通常会导致开发周期延长和协作受限。

DevOps 团队遵循多种实践和原则来实施他们的软件开发方法。以下是 DevOps 强调的一些主要实践和原则：自动化

自动化
这是 DevOps 的核心。通过自动执行测试、部署和配置等手动任务，DevOps 团队可以加速软件交付过程，同时提高一致性并减少错误。

持续集成 (CI) 和持续交付 (CD)
如前所述，这些流程可确保新代码与现有代码顺利集成，并自动执行将代码部署到各种环境（如测试、暂存和生产环境）的过程。

基础架构即代码 (IaC)
IaC 是一个自动化过程，它使用代码来定义和管理基础架构。在这个过程中，DevOps 团队可以创建一致的环境，必要时可以重现这些环境。这种自动化可以减少手动配置错误，还可以加快配置速度。

监测和反馈
通过持续监测应用程序和基础架构，您可以实时了解性能（包括好的和坏的方面）以及任何其他问题。这些反馈循环可帮助团队快速响应问题并推动改进。

微服务和容器化
这些架构方法将应用程序分解为更小的模块化组件（微服务），并将它们与其依赖项（容器）打包在一起。部署因此变得更加一致和灵活，并且可以更轻松进行扩展。

版本控制
所有代码、配置和基础架构更改都存储在 Git 等版本控制系统中。整个 DevOps 团队都可以回顾此更改历史记录。这有助于更轻松地进行协作，并在发生问题时轻松回滚。

DevOps 可以在许多方面让组织受益。只要企业实施 DevOps，便能享受到以下这些最大的好处：

• DevOps 简化了开发、测试和部署流程，使组织能够更频繁地发布软件，并快速响应用户要求和市场需求。
• 通过自动化测试和持续集成，DevOps 团队能够及早发现 bug。这可以减少真实用户在生产阶段可能会遇到的问题数量。
• 由于 DevOps 实践让团队能够快速迭代，因此有助于组织快速响应用户可能需要的任何更改或不经意间进入生产环境的错误。
• 如前所述，基础架构即代码 (IaC) 和自动化部署实践意味着基础架构设置更加一致，中断次数和错误也更少。
• DevOps 就是要打破障碍。它鼓励文化转变，让参与软件生命周期的每个人都对软件的成功负责。当问题发生时，大家不会相互指责，因为每个人都是团队协作的一员。

虽然 DevOps 拥有许多优势，但组织在实施过程中也可能会遇到一些挑战。克服这些挑战需要仔细规划，并在整个团队中努力践行 DevOps 理念。以下是您可能会遇到的一些挑战：

• 实施 DevOps 需要经历巨大的文化和思维方式转变。打破开发和运营团队之间的长期孤立状态并克服变革阻力可能困难重重。
• 这种阻力有一部分可能来源于组织现有的旧有系统无法轻松开展 DevOps 实践。在过渡阶段，旧有约束通常会导致问题。
• 虽然自动化可以提高效率，但设置和维护自动化流程可能会很复杂。编写、测试和管理脚本和工作流需要 DevOps 团队具备一定程度的专业知识，具体取决于他们使用的工具。
• DevOps 能否扩展以满足组织的需求？如果您正处于快速发展或变化的时期，且试图同时完成过渡，可能难以保持一致、高效的软件发布。
• 团队需要确保将安全实践融入到整个 DevOps 管道中，以防团队需要解决任何漏洞和满足合规要求。（请参阅下方的 DevSecOps。）

DevOps 和 DevSecOps 都专注于改进软件开发和交付流程，但 DevSecOps 有一个独特的重点领域。DevSecOps 扩展了 DevOps 的原则，重点强调在整个软件开发生命周期实施安全实践。（DevSecOps 中的“Sec”是 security（安全）的简写。 DevSecOps 将安全作为开发流程每个阶段的关键部分，而不是视为许多其他功能中的一个（或者更坏的情况是，事后才想起来补救）。这种主动式方法有助于及早识别和解决安全漏洞，还可降低违反合规要求的风险。

衡量 DevOps 的成功涉及评估各种定量和定性指标。以下是一些需要考虑的关键指标：

• 衡量将新代码部署到生产环境的频率。较高的部署频率表明 DevOps 实践正在进行更快的发布。
• 评估导致事件或故障的更改所占的百分比。较低的更改故障率意味着发布更加可靠。
• 衡量从代码提交到部署所花费的时间。较短的交付周期表明开发和部署过程效率较高。
• 计算从故障中恢复所需的平均时间（也称为平均恢复时间或 MTTR）。较短的 MTTR 表明事件响应和系统弹性得以改进。
• 衡量成功部署所占的百分比。始终较高的部署成功率意味着团队的 DevOps 实践非常有效。
• 评估自动化测试所占的百分比。自动化测试的覆盖率越高，测试的速度就越快，可靠性也更高。
• 监测整个管道的安全测试实践和合规性。如果团队在其流程中优先考虑 DevSecOps，这一点尤其重要。
• 评估成本降低情况。您可以通过回顾上面提到的其他一些指标，并将它们与实施 DevOps 前的指标进行比较来进行评估。您的客户是否更满意？
• 您的员工是否更满意？这些是软指标，但它们对组织也很重要。您可以通过消费者研究和匿名员工调查来评估他们的满意度。

DevOps 正在不断发展，旨在满足组织不断变化的需求。软件即服务 (SaaS) 和云原生技术的问世为更高效和有效的开发方法铺平了道路。以下是您将来会看到的部分 DevOps 趋势：

人工智能 (AI) 和 Machine Learning (ML)
AI 和 ML 的几个要素已经在塑造 DevOps 的未来。借助预测分析，DevOps 团队能够快速处理可能出现的瓶颈和故障。Machine Learning 驱动的异常检测可以发现异常模式并触发警报，以便 DevOps 团队能够实时响应这些警报。就连自然语言处理也对 DevOps 团队有所帮助：以 ChatOps 为例，它涉及将工具和流程集成到 Slack 等聊天应用程序中。借助 ChatOps，DevOps 团队能够在聊天界面中与聊天机器人进行通信，以此来执行命令、监测系统和接收通知。

低代码和无代码应用程序和平台
低代码和无代码应用程序和平台是需要少量编码的开发工具（而后者则根本不需要编码）。这意味着非技术团队成员（如视觉设计师和业务分析师）也能参与应用程序开发。

Kubernetes 的采用率增加
Kubernetes 是塑造 DevOps 未来的核心力量。这个由 Google 开发的开源平台可帮助 DevOps 团队应对协调、调度和扩展容器化应用程序的挑战。Kubernetes 为开发和运营团队成员提供了一个标准化平台，其广泛的工具、插件和扩展丰富了 DevOps 工具链。

混沌工程
混沌工程是一种实践，DevOps 团队将可控的中断引入模拟真实场景的系统，然后监测系统的反应。它展示了系统在压力下的行为方式，可帮助 DevOps 团队制定预防和恢复策略。

通过在 Elasticsearch 平台上使用 Elastic 可观测性打破孤岛，DevOps 团队可在整个软件生命周期内就单个解决方案进行协作。借助 Elastic 可观测性，您可以：

• 获得对整个环境的完整可见性
• 比较渐进式部署的性能
• 集中监测整个应用程序生态系统中的日志
• 将所有数据置于背景信息中，加快故障排除速度
• 创建精心设计的基础架构视图，更快地获得背景信息
• 集中获得对 CI/CD 管道的更好可见性

DevOps 团队可以利用 Elastic 可观测性降低复杂性、加快故障排除速度并优化客户体验 — 立即开始。

• 借助 Elastic 加速 DevOps 转型
• 利用可观测性大规模构建更好的应用程序 
• ELK 堆栈在 DevOps 环境中的应用
• 美国国防部 + DevSecOps：通往速度和敏捷性的道路
• 如何在安全和 DevOps 团队之间建立协作，以及为什么它对业务至关重要