专栏集锦,大佬们可以收藏以备不时之需:
Spring Cloud 专栏: http://t.csdnimg.cn/WDmJ9
Python 专栏: http://t.csdnimg.cn/hMwPR
Redis 专栏: http://t.csdnimg.cn/Qq0Xc
TensorFlow 专栏: http://t.csdnimg.cn/SOien
Logback 专栏: http://t.csdnimg.cn/UejSC
量子计算:
量子计算 | 解密著名量子算法Shor算法和Grover算法
AI机器学习实战:
AI机器学习实战 | 使用 Python 和 scikit-learn 库进行情感分析
AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别
Python实战:
Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络(CNN)进行人脸识别
Spring Cloud实战:
Spring Cloud实战 |分布式系统的流量控制、熔断降级组件Sentinel如何使用
Spring Cloud 实战 | 解密Feign底层原理,包含实战源码
Spring Cloud 实战 | 解密负载均衡Ribbon底层原理,包含实战源码
1024程序员节特辑文章:
1024程序员狂欢节特辑 | ELK+ 协同过滤算法构建个性化推荐引擎,智能实现"千人千面"
1024程序员节特辑 | 解密Spring Cloud Hystrix熔断提高系统的可用性和容错能力
1024程序员节特辑 | ELK+ 用户画像构建个性化推荐引擎,智能实现"千人千面"
1024程序员节特辑 | Spring Boot实战 之 MongoDB分片或复制集操作
Spring实战系列文章:
Spring实战 | Spring AOP核心秘笈之葵花宝典
国庆中秋特辑系列文章:
国庆中秋特辑(三)使用生成对抗网络(GAN)生成具有节日氛围的画作,深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现
国庆中秋特辑(二)浪漫祝福方式 使用生成对抗网络(GAN)生成具有节日氛围的画作
国庆中秋特辑(一)浪漫祝福方式 用循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)生成祝福诗词
目录
1、DevOps发展
DevOps发展背景:
随着互联网技术的快速发展,软件开发和运维的挑战也日益增加。传统的软件开发和运维模式往往存在分离、效率低下、沟通不畅等问题,导致软件交付速度缓慢,质量参差不齐。为了解决这些问题,DevOps应运而生。DevOps(Development和Operations的缩写)是一种软件开发和运维实践,旨在加强软件开发人员与运维人员之间的协作,通过自动化流程来提高软件开发、测试、发布和运维的效率。
历史过程:
- 2008年:DevOps这个词汇首次出现在文献中,由Patrick Debois提出。
- 2009年:第一场DevOpsDays会议在比利时举行,吸引了众多软件开发和运维专家。
- 2010年:DevOps社区逐渐兴起,出现了许多相关的博客、论坛和社交媒体讨论。
- 2011年:DevOps开始受到企业关注,逐渐成为软件开发和运维领域的一种主流实践。
- 2016年:Gartner首次将DevOps列入技术成熟度曲线(Hype Cycle),标志着DevOps开始成熟并广泛应用于企业。
- 至今:DevOps已经成为软件开发和运维的标配,越来越多的企业开始实施DevOps,以提高软件交付速度和质量。
适用场景:
DevOps适用于各种规模和类型的软件开发项目,尤其适用于以下场景: - 大型、复杂的项目:大型项目往往涉及多个团队、多个环节,DevOps可以帮助提高协作效率,减少沟通成本,提高软件质量。
- 高并发的互联网项目:互联网项目通常要求快速迭代、持续优化,DevOps可以实现快速交付、持续集成和持续部署,满足项目需求。
- 微服务架构的项目:微服务架构的项目涉及多个服务、多个团队,DevOps可以帮助实现各服务之间的协作和自动化部署。
- 对软件质量要求较高的项目:DevOps强调自动化测试、持续集成和持续部署,有助于提高软件质量。
2、DevOps常用工具
DevOps作为一种文化和实践,其目标是加强软件开发人员与运维人员之间的协作,通过自动化流程来提高软件开发、测试、发布和运维的效率。在DevOps的实践中,有许多工具可供选择,这些工具通常涵盖以下类别:
- 版本控制和协作开发工具 :
- Git:一个开源的分布式版本控制系统,用于追踪代码变更和协作。
- GitLab:一个基于Git的代码仓库托管平台,提供问题跟踪和协作功能。
- Gerrit:一个基于Web的代码评审和项目管理的工具。
- 自动化构建和测试工具 :
- Apache Ant:用于自动化Java项目的编译、测试、部署等任务。
- Maven:一个项目管理和构建自动化工具,尤其适用于Java项目。
- 运维自动化工具 :
- Ansible:一个自动化运维工具,可以用于配置管理和应用程序部署。
- Puppet:一个配置管理工具,可以自动化软件部署、配置和管理。
- Chef:一个自动化平台,用于创建、部署、变更和管理基础设施及应用程序。
- SaltStack:提供配置管理和远程执行功能。
- 监控软件 :
- Prometheus:一个开源的监控解决方案,用于收集和存储指标数据。
- Zabbix:一个开源的监控工具,可以监控服务器、网络和应用程序。
- 容器化平台 :
- Docker:一个开源的容器技术,用于打包、发布和运行应用程序。
- Kubernetes:一个开源的容器编排系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。
- 资产管理工具 :
- CMDB:配置管理数据库,用于记录IT基础设施的配置项和关系。
- 堡垒机:用于控制和监视运维人员对服务器和网络的访问。
- 持续集成和持续交付工具 :
- Jenkins:一个开源的自动化服务器,用于持续集成和持续交付。
- GitHub /GitLab:提供仓库管理、分支控制和协作功能。
- 日志管理工具 :
- ELK堆栈(Elasticsearch、Logstash、Kibana):用于收集、搜索、分析和可视化日志数据。
3、DevOps其他工具
在DevOps实践中,处理远程命令/脚本执行、文件分发、环境部署、代码发布管理、数据库管理和DNS管理等任务,常用的工具有:
- 远程命令/脚本执行 :
- Ansible:Ansible是一个自动化运维工具,可以用于自动化命令执行和脚本部署。
- SSH:通过SSH协议,可以使用各种命令行工具或脚本在不同服务器之间执行远程命令。
- 文件分发 :
- SCP:SCP(Secure Copy Protocol)是一个用于文件传输的协议,可以在不同服务器之间安全地传输文件。
- rsync:rsync是一个用于同步文件的命令行工具,可以快速地同步文件和目录。
- FTP:FTP(File Transfer Protocol)是另一种常用的文件传输协议,可用于在不同服务器之间传输文件。
- 环境部署 :
- Docker:Docker是一个开源的容器技术,可以用于打包、发布和运行应用程序。
- Kubernetes:Kubernetes是一个开源的容器编排系统,可以用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。
- Jenkins:Jenkins是一个开源的自动化服务器,可以用于持续集成、持续交付和自动化部署。
- 代码发布管理 :
- Git:Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以用于追踪代码变更和协作。
- GitHub /GitLab:GitHub和GitLab是基于Git的代码仓库托管平台,提供问题跟踪和协作功能。
- Jenkins:Jenkins可以用于自动化构建、测试和部署,实现代码的持续发布。
- 数据库管理 :
- MySQL 、PostgreSQL等:这些是常用的关系型数据库管理系统,用于存储、检索和管理数据。
- MongoDB 、Redis等:这些是常用的非关系型数据库管理系统,用于处理大规模数据和高并发访问。
- SQLAlchemy 、Hibernate等:这些是ORM(对象关系映射)工具,用于简化数据库操作和管理。
- DNS管理 :
- BIND:BIND(Berkeley Internet Name Domain)是Unix和类Unix系统上最常用的DNS服务器软件。
- Dhcp:Dhcp(动态主机配置协议)服务器可以用于自动分配IP地址和配置网络参数。
- Azure DNS 、AWS Route 53 等:这些是云服务提供商提供的DNS管理服务,可以方便地管理域名和DNS记录。
以上工具在DevOps实践中发挥着不同的作用,根据具体需求和场景选择合适的工具,可以提高DevOps运维的效率和质量。
这些工具在DevOps实践中发挥着不同的作用,有助于实现开发和运维的一体化,提高整个软件交付过程的效率和质量。选择合适的工具链取决于组织的具体需求、团队的技能以及要实现的自动化程度。
4、DevOps实践中常用工具优缺点
在DevOps实践中,有许多工具可供选择。以下是一些常用的DevOps运维工具,以及它们的优缺点、适用场景和代码实现需求:
- Git :
- 优点:分布式版本控制,支持多人协作,方便代码共享和分支管理。
- 缺点:学习曲线较陡峭,不适合完全初学者。
- 适用场景:适用于各种规模的项目,特别是需要多人协作的开发项目。
- 代码实现:不需要编写代码,直接使用Git命令行或图形界面工具进行操作。
- Jenkins :
- 优点:开源,可扩展,支持多种语言和构建工具,自动化构建、测试和部署。
- 缺点:配置较复杂,需要学习Jenkins插件的使用。
- 适用场景:适用于需要持续集成、持续交付和自动化部署的项目。
- 代码实现:编写Jenkinsfile或使用Jenkins插件实现自动化构建、测试和部署。
- Docker :
- 优点:容器化技术,环境隔离,易于部署和扩展。
- 缺点:需要学习容器技术,资源消耗较大。
- 适用场景:适用于需要快速部署、扩展和运维的项目。
- 代码实现:编写Dockerfile构建容器镜像,使用Docker命令进行容器操作。
- Kubernetes :
- 优点:容器编排,自动化部署、扩展和管理。
- 缺点:学习曲线较陡峭,配置复杂。
- 适用场景:适用于大规模、高并发的项目,特别是微服务架构的项目。
- 代码实现:编写Kubernetes配置文件(YAML),使用Kubernetes API进行操作。
- Ansible :
- 优点:自动化运维,易于学习和使用,可扩展。
- 缺点:依赖于Python,性能相对较低。
- 适用场景:适用于自动化运维、配置管理和应用程序部署。
- 代码实现:编写Ansible剧本(YAML),使用Ansible命令执行。
- Prometheus :
- 优点:开源,强大的监控功能,易于扩展。
- 缺点:学习曲线较陡峭,需要掌握一定的监控知识。
- 适用场景:适用于需要监控服务器、网络和应用程序的场景。
- 代码实现 :不需要编写代码,直接使用Prometheus命令行或图形界面工具进行操作。
这些工具在DevOps实践中发挥着不同的作用,有助于实现开发和运维的一体化。选择合适的工具取决于组织的具体需求、团队的技能以及要实现的自动化程度。在实际应用中,通常会结合使用多个工具,以实现更高效的DevOps流程。
5、企业实战中,如何做好Devops
要在企业中做好DevOps,可以遵循以下步骤和策略:
- 建立跨部门的DevOps团队:打破传统的开发和运维壁垒,组建由开发、测试和运维人员组成的跨部门DevOps团队。团队成员共同负责软件开发的整个生命周期,从需求分析、设计、开发、测试到部署和维护。
- 培训和教育团队成员:为团队成员提供DevOps相关的培训和教育,帮助他们掌握DevOps理念、方法和工具。提高团队成员的技能和素质,为DevOps实践打下坚实的基础。
- 制定DevOps策略和计划:根据企业的具体情况和需求,制定合适的DevOps策略和实施计划。明确DevOps转型的目标、时间表、步骤和资源需求,确保转型过程的顺利进行。
- 引入自动化工具和流程:根据项目需求,引入合适的自动化工具和流程,提高软件开发、测试、发布和运维的效率。例如,引入持续集成工具(如Jenkins)、容器技术(如Docker和Kubernetes)等。
- 持续集成和持续交付:实施持续集成(CI)和持续交付(CD),将软件开发、测试、发布和运维的各个阶段紧密衔接起来,提高软件交付的速度和质量。
- 监控和优化DevOps实践:持续监控DevOps实践的效果,根据实际情况调整和优化流程,提高软件交付速度和质量。通过收集和分析数据,发现问题和瓶颈,不断改进DevOps实践。
- 建立DevOps文化和价值观:倡导团队合作、持续学习、勇于创新的文化,将DevOps融入到企业的核心价值观中。鼓励团队成员积极提出改进意见,持续优化软件开发和运维过程。
- 案例分享和经验交流:定期组织内部或外部的DevOps研讨会、分享会等活动,让团队成员分享DevOps实践的经验和心得,互相学习和借鉴。
通过以上措施,企业可以更好地实施DevOps,提高软件交付速度和质量,从而在市场竞争中脱颖而出。需要注意的是,DevOps是一个持续改进的过程,需要企业长期投入和坚持。