DevOps 的生活很有意思但并不容易 -----《DevOps 实践》读后总结

@ Arthor: Juan Liu
@ Date : 2018.11.04

背景

在部门已经两个月了，在这段时间里，慢慢地对 DevOps 有了更多的了解，但总感觉没有一个比较全面的认识。为了填补这种内心的不安，完整的读一本书是一个不错的选择。优点如下。

• 可以系统化了解一门学科或者技术的背景，以及发展的逻辑等。
• 可以更好的了解这们学科与技术的专有名称，在跟同行业交流起来可以更高效。
• 可以让自己了解目前所处的位置，以及未来会怎么样。
• 可以所涉及的技术，以及作者的思考。

选择《DevOps 实践》这本书，首先是由于其比较薄，全书一共 200 页，其次，是因为实践，最后是买书的时候发现亚马逊评价也还不错。
阅读时间： 5 个小时左右（个人读书比较慢）。
推荐指数：对于刚入门 ***** 老司机 *

读后感

全书也是按照软件的生成过程来讲的，常见的是源代码管理，构建，测试，部署等，在此之上，作者还叙述了 DevOps 如何影响架构的，问题的跟踪以及物联网和 DevOps。总体来说，有技术和非技术两个方面。涵盖面基本上包含了 DevOps 所设计的各个方面，但确实是一本科普书，讲的很浅，也有可能跟 DevOps 注重流程有关，对相关的技术了解并会用即可（这个目前看来也不是一件简单的事情，而且可以满足一般的需求），但如果需要做好，个人感觉还是需要对所涉及的知识还是要有一定深度的熟悉。

下面用思维导图简单的梳理一下全书的内容。

DevOps 和持续交付简介

这章节，主要讲解了 DevOps 的目的：鼓励不同的部门合作，达到提高效率以及软件质量的目的。这里面，提到这是涉及一个技术和非技术的问题。这个也和《敏捷宣言》的第一条很相关，” 个体与互动 高于 流程和工具 “。在谈及 DevOps 的特点，快，的时候，作者提到一种观点，当你感觉到自己因为不必要的等待而注意力不集中的时候，说明流程有了问题。这里也列举了打气球的例子，之前好像 kent 在另一本书中也提到这个问题。可以把打气球类比于打王者。在实践中，作者提到一点，我们要思考我们是否在做正确的事情，或者在做的路上？这个我也是非常赞同的，因为很容易在做的过程中迷失自己。对于 ITIL 我目前好像还不是很能准确的理解其含义，或者说对应不到公司的产品架构上。

洞察全局

这个章节主要是大概讲解了 CI 的各个系统之间是如何协同工作的，也讲了这个系统上各个人员的需求与责任，比如开发人员需要随时可用的多套开发环境，开发人员是流程的第一个的负责人，要对自己的代码有一定的保证。工件库，保存可交付物件，包管理器用来安装和升级，并且自动安装依赖。在谈到发布管理，特别强调了人工的介入在目前来说的必要性（因为要做到完全自动化需要很强的信心）。最后，很重要的一点，就是要时刻关注自己做什么，并且识别问题的范围。

DevOps 如何影响架构

这里谈及到 DevOps 和 CD 的两个非功能关注点。

• 需要频繁交付小的变更。
• 需要对质量有大的信心。 这章还提及到一个关注点分离原则，常说的高内聚，低耦合就是这个典型代表。根据以上两个，我们时常会考虑到微服务的概念，微服务确实更适合 DevOps 的概念，这个也是目前要做的事情。 康威定律：设计软件的架构等价于软件的组织架构。

一切皆为代码

这章节谈及了代码的管理，现在大多数公司估计都是选择 Git 和 Svn，大多数都是两者并存的状态（可能是历史遗留问题和业务需要）。在谈及分支策略的时候，作者的建议是规范和事先规则好。工件版本命名也要有自己的规则，这样才能方便识别和管理。在谈及大二进制的文件存储时，作者提及目前也没有一个很好的解决方案，目前也遇到这个问题，还在找方案解决。

构建代码

构建包含，源代码编译成字节码，代码分析，单元测试，生成可部署的产品。Jenkins 作为目前最好用的 CI/CD 工具，应该很好的被掌握，而且 Jenkins 只是用来触发构建的，并不是自己构建，这个对其他部分人解释的时候要很好的解释清楚。 在构建机器的选择上，应该选择磁盘空间大、处理器核数核内存都比较好的机器，因为机器比人工便宜。
这里还讲了一个很重要的问题，何时触发的问题。

• poll 代码库
• 设定在固定的时间，通常是夜晚。
• 上游 job 触发下游 job。 任务链和构建流水线，作者也认为是未来的趋势，因为可以更加可视化、细粒度的是我们所需要的。这里也谈及了对 jenkin 中 job 的容灾，这个比较简单。

测试代码

这章节主要讨论了三个话题，如何让人工测试更加的简单和不易出错，如何在实践中应用各种类型的测试，以及如何自动化集成测试等。由于之前做过一段时间的测试，对测试的理解也是，自动化只是测试的一种工具，替代不了手工测试，这是一个 balance 的过程，根据业务和收益来调整比列。这里涉及到都是测试要做到事情，比如如何管理多套测试数据，如何快速验证缺陷的修复（需要快速的构建）。就我目前的工作来看，我觉着如何 mock 数据（尤其是大数据），如何多套测试环境，以及如何自动化流程性的测试是很值得思考和解决的问题。

部署代码

这部分讲解了部署问题，当前的技术环境，部署需要自动化来完成。这里面，主要是讲解了一些工具，我只是看了大概，部署涉及的问题，就是分发的监控的问题（个人理解），目前涉及到的概念也就是 Ansible 和 docker，也在研究。

监控代码

在部署以后，我们需要监控我们的代码，主要是监控线上环境，这个应该属于传统运维那一块（目前还没接触）。这里提供了几种方案，不过我感觉现在很多公司都有自己的工具。

问题跟踪、物联网和 DevOps

问题跟踪属于管理上的过程，主要是描述一个问题从开始到关闭的状态机，各个公司都有自己的管理工具，开源软件也存在这样的工具，比如 gitlab 等。关于物联网和 DevOps，个人觉着是一个不错的方向，但是目前还没有具体了解过，身边也没听说谁在做这一块。

总结

这本书，整体来说，只是大概了讲解了 DevOps 中的一些概念以及各个流程的问题以及目前存在的一些工具，对整体上了解 DevOps 还是有作用的，不过感觉对老人并没有什么作用。如果大家有不错的书和文章可以推荐一下。

ps: 目前也在总结 DevOps 所需要的知识图谱，如果有不错的，或者已经有人建立了，可以分享一下。
下面是作为刚入门的我，目前总结的，以后还要不断的加。