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安宇雨 - 随手采集
2021-11-11 15:38:12
随手采集
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2009年，比利时根特市举办了首届 DevOpsDays 大会。至此，Development （开发）与 Operation （运维）的概念合二为一，被缩写为 DevOps （开发运维一体化）。

这一概念的风行并不在意料之外。亚马逊早期就提倡SOA （Service Oriented Architecture ），在亚马逊的每一个工程师都可以完全独立地完成编写代码，测试代码，版本管理，部署上线，服务监测等工作。现在，亚马逊凭借对 DevOps 文化的最佳实践，一跃成为世界级别IT领导者。

目前，DevOps 仍处于高速发展阶段，但如果做到整个业务部署 DevOps，不仅对软性的文化有要求，也有对硬性工具链的要求。南京大学软件研发效能实验室发布的《DevOps ·云原生2021年度中国调查报告》显示，2021年国内企业的 DevOps 工具的普及程度较2019年有明显上升。

DevOps 工具的使用正在变得越来越重要。随着各色工具的出现与应用，让 DevOps 得以从一个概念慢慢变成现实。

目前，DevOps 工具覆盖了从规划、编码、构建、测试、发布、部署和维护的软件生产全过程。

01 敏捷开发工具，加速开发效率

“敏捷”（Agile）这个概念起源于美国，比 DevOps 出现的时间要早。

敏捷开发框架被提出以后，软件的运行和运维方式发生了巨大的变化。因为“敏捷”完全摒弃了传统的瀑布式思维，将小步快跑、不断迭代的分步思想融汇在开发过程中。

随后，敏捷成为 DevOps 中的重要一环，一些敏捷教练认为，工作在这个系统中的所有人需要有全局协作和优化的意识，优化价值流的流量、流速，关注价值的产生。工程师们更要有工具链整体优化的意识，而不仅仅是精通某个环节，或局限在与自己相关的上下游工具上。

在敏捷开发中，往往离不开一些需求和项目管理工具，比如 JIRA、Trello等。

JIRA是一个被广泛使用的问题跟踪器，提供了 bug 跟踪和敏捷项目管理功能。虽然JIRA是由澳大利亚 Atlassian 公司创建的商业授权产品，但也有可有限使用的免费版本。

JIRA详情可查看：https://www.oschina.net/p/jira

此外，Atlassian 子公司所拥有的 Trello 也是在国际上非常流行的协作工具，以设计简约著名，很多团队用它来计划各自的工作 sprint（冲刺）。国内知名的Teambition、Leangoo 等都在一定程度上效仿了 Trello 的设计。

02 持续交付工具，助力落地DevOps

DevOps 是一个完整的面向IT运维的工作流，其中CI/CD是基础。

CI是Continuous Integration（持续集成），而CD对应多个英文，Continuous Delivery（持续交付）或Continuous Deployment（持续部署）。

如果无法做到CI/CD的话，DevOps 也就变成了空中楼阁。

要做到持续交付，构建十分重要。在构建阶段，需要保持打包的一致性，而自动执行容易出错的活动，生成早期质量信号。此时，Maven、NPM、Gradle等构建工具则大有用处。

Maven 主要用于 Java 项目的自动化构建，同时它也可以构建和管理以 C#、Ruby、Scala 等语言编写的项目。而Gradle 则是基于 Apache Ant 和 Apache Maven 理念的自动化构建系统，它还引入了基于 Groovy 的领域特定语言。

Maven详情可查看：https://www.oschina.net/p/maven

Gradle详情可查看：https://www.oschina.net/p/gradle

在构建Maven库前后，往往需要Nexus这样的仓库管理工具。Nexus 是一套“开箱即用”的系统，功能非常强大，它极大简化了自己内部仓库的维护和外部仓库的访问。在内部，你可以配置构建工具，并发布到 Nexus，然后其他开发人员就可以使用它们了。

Nexus 详情可查看：https://www.oschina.net/p/nexus

在持续集成中，像Jenkins、Bamboo等这样的流水线工具不可或缺。其中，Jenkins 是开源、免费、与平台无关的自动化服务器，它独立于 Java ，且支持Windows、Mac 和其他类似 UNIX 的操作系统，通过Jenkins 可以将本机系统软件包 Docker 安装。

Jenkins 详情可查看：https://www.oschina.net/p/jenkins

此外，容器引擎和编排工具也在DevOps 的持续交付工具之列。南京大学软件研发效能实验室发布的《DevOps·云原生2021年度中国调查报告》显示，过去两年，容器技术的应用持续深化，以容器及其编排技术为核心的生态，逐渐扩展至涵盖微服务、DevOps、服务监测分析、应用管理的完整闭环。

因此，以Docker、K8s、Apache Mesos等为代表的容器引擎和编排工具几乎在DevOps实践中扮演着不可替代的角色。

Apache Mesos详情可查看：https://www.oschina.net/p/apache+mesos

03 自动化运维工具，补上运维一环

DevOps将传统的“开发”和“运维”概念合二为一，将两者从传统作坊式的工作方式解放出来。所以，在DevOps 工具链中，Zabbix、Elastic、Grafana、Kafka、Ansible、Logstash、Prometheus等自动运维工具的作用不可小觑。

其中，Ansible 是由 RedHat 维护的开源 IT 自动化工具，使用剧本（playbooks）做配置管理和多机部署系统，它运行在 Unix 家族系统上，可以配置 Unix 家族系统和 Windows。

我们可以在控制机器上安装 Ansible，而不需要 Ansible 在其他服务器上运行，这些服务器可以从 Web 到应用程序再到数据库服务器。

Ansible 详情可查看：https://www.oschina.net/p/ansible

Prometheus则是用于事件监视和警报的免费软件应用程序，它在时间序列数据库中记录实时指标，基于 HTTP 拉取模型，支持灵活的查询和实时警报。Prometheus 服务器的工作方式是抓取，也就是说，调用各个节点暴露出来的指标端点。

Prometheus 详情可查看：https://www.oschina.net/p/prometheus

Grafana包括企业版和开源版本两种，是可视化分析软件，可以查询、可视化、报警和探索指标，无论这些指标存储在哪里，Grafana 都可以通过提供相关数据来帮助我们跟踪用户行为、应用程序行为、在生产环境或预生产环境中弹出错误的频率、弹出错误的类型以及上下文场景。

Grafana 详情可查看：https://www.oschina.net/p/grafana

04 平台类工具，DevOps工具的“集大成者”

随着 DevOps 实践在国内外企业中流行开来，用户对自动化的要求越来越高。因此，也就催生了更多集成功能的DevOps 平台，例如我国的“飞算 SoFlu全自动软件工程平台”。

飞算 SoFlu其实是通过可视化编程的方式满足开发需求，也就是说，输入流程图即可实现自动开发、自动测试、自动运维等，由此提高工作效率，使用户可以更多关注自身业务。在平台使用过程中，可以达到一个ID相当于一个10人科技团队的效果。

此外，飞算还可以通过管理平台来管理需求、研发、测试、部署、上线、运维等整个软件生命周期，沉淀经验、积累知识，将管理制度真正落地。

以近期上线的测试平台为例，飞算SoFlu 通过自动化的生命周期管理、测试用例自动生成、测试数据管理等功能，去解决人工测试耗时长、测试跟踪管理难、测试成本高等难题。软件质量可以通过工具、流程和管理予以保障，而不再依靠有丰富经验的软件工程师。

目前，飞算 SoFlu仍在加速更新更加强大的 DevOps 功能，未来可期。

飞算详情可查看：https://www.feisuanyz.com/

05 微服务相关技术，通过拆分更加便利

所谓“微服务”，就是将原来黑盒化的一个整体产品进行拆分（解耦），从一个提供多种服务的整体，拆成各自提供不同服务的多个个体。因此，通过微服务技术，不同的工程师可以对各自负责的模块进行处理，例如开发、测试、部署、迭代。

Spring cloud、Spring Boot、Apache Dubbo等工具都可以用于微服务之中。其中，Spring cloud 专注为典型的用例和可扩展性机制提供良好的开箱即用体验，它为开发人员提供了快速构建分布式系统中常见模式的功能，通过Spring cloud 开发者可以快速实现样板的服务和应用程序。

Spring cloud 详情可查看：https://www.oschina.net/p/spring-cloud

06 安全管理工具，让DevOps 走向DevSecOps

DevSecOps，也就是研发安全运营一体化，将安全融入 DevOps 每个阶段过程，开发、安全、运营各部门紧密合作，强调在安全风险可控的前提下，帮助企业提升IT效能，更好地实现研发运营一体化。

云计算开源产业联盟发布的《中国DevOps现状调查报告2021》显示，源代码静态安全检测、容器镜像安全扫描及 Web 应用防火墙(WAF)正在成为企业应用最广泛的 DevSecOps 技术实践。

并且，企业在选择 DevOps 工具时更注重功能的易用性、工具自身的安全性和自动化程度。

调查显示，超过四成的企业在选择 DevOps 工具时考虑工具的功能的易用性(43.18%)、工具自身的安全性 (42.96%)和工具的自动化程度(42.80%)。