DevOps 定义
DevOps 是一种现代软件开发方法，它将公司软件开发 (Dev) 和 IT 运营 (Ops) 团队的工作结合起来并实现自动化。 DevOps 提倡这样一种理念：这些传统上独立的团队在协作方面比在孤岛中更有效。
理想情况下，DevOps 团队共同努力改进和自动化整个软件开发生命周期，从规划和编码到生产中的测试、部署和监控。 它通过在软件工程师、IT 和与项目相关的任何其他部门（例如 QA 或安全团队）之间创建持续的反馈循环来实现这一点。
DevOps 的工作原理
DevOps 的工作原理是促进团队之间的集成方法，以更快的速度交付更好的软件。 在实践层面上，DevOps 通过调整这些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怪癖和细微差别，但 DevOps 团队通常使用以下步骤遵循敏捷方法流程：
规划 - planning
- 团队定义项目的范围、要求和目标。
- 他们就优先事项达成一致，并将任务组织到开发流程中。
代码开发 - code development
- 开发人员在一周到一个月的时间范围内（冲刺）编写代码以实现新功能或改进。
- 代码存储在版本控制中以跟踪更改并允许协作。
代码审查 - code review
- 开发人员审查彼此的代码，以确保其符合标准并且不存在任何安全漏洞。
- 这些代码审查有助于在问题合并到主代码库之前发现问题。
持续集成（continuous integration - CI）
- 来自多个开发人员的代码更改会定期集成到共享存储库中。
- 该团队运行各种自动化测试来主动识别错误或集成问题等问题。
- 测试工具检查回归，以确保新的更改不会破坏任何现有功能。
持续交付（continuous delivery - CD）
- 一旦代码通过自动化测试和开发人员审查，就会打包进行部署。
- 自动化部署脚本为目标环境准备好代码和配置。
暂时部署和测试
- DevOps 团队将代码部署到模拟生产环境的暂存或测试环境。
- 在此环境中执行更全面的测试，以确保一切正常工作。
用户验收测试（user acceptance testing - UAT）
- QA 团队、利益相关者和/或测试用户在暂存环境中进行测试。
- 他们这样做是为了验证软件是否满足客户要求，并查找前面步骤中未发现的任何问题。
持续监控 - continuous monitoring
- 自动监控工具跟踪应用程序的运行情况，测量从应用程序性能到系统事件到用户活动的所有内容。
反馈与迭代 - feedback and interation
- 根据监控和用户反馈，确定改进和错误修复。
- 开发人员进行任何必要的更改并重新启动该过程。
发布到生产环境
- 一旦软件经过彻底测试并满足每个人的要求，就会发布到生产环境。
- 自动化部署脚本可以保持一致性并最大限度地减少手动错误。
部署后，监控会继续收集性能数据和用户反馈。 DevOps 团队和任何相关的利益相关者都会定期进行回顾和审查，以改进未来迭代的流程。
为什么 DevOps 很重要？
DevOps 很重要，因为这种集成方法可以提高生产力和产量，同时还可以缩短上市时间。 DevOps 思维方式会让团队整体更加快乐，从而更快、更高效地生产更好的软件。 DevOps 提供了从严格的顺序开发到协作方法的根本转变，可以快速适应市场变化并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（例如瀑布方法）强调顺序阶段，并在团队之间进行明确的交接。 虽然这些模型确实有效，但它们通常会导致开发周期变慢和协作受限。
DevOps 最佳实践和原则
DevOps 团队遵循各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
是 DevOps 的核心。 通过自动执行测试、部署和配置等手动任务，DevOps 团队可以加快软件交付流程，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，并自动将代码部署到各种环境（例如测试、暂存环境和生产）的过程。
基础设施即代码 (infrastructure as code - IaC)
IaC 是一个使用代码来定义和管理基础设施的自动化流程。 它允许 DevOps 团队创建一致的环境，并且可以根据需要进行复制。 这种自动化减少了手动配置错误； 它还可以加快配置速度。
监控与反馈
对应用程序和基础设施的持续监控使你可以实时了解性能（无论好坏）以及任何其他问题。 这些反馈循环有助于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。 部署更加一致和灵活，并且可以更轻松地扩展。
版本控制
所有代码、配置和基础架构更改都存储在版本控制系统（例如 Git）中。 你的整个 DevOps 团队可以回顾这段变更历史。 这使得协作变得更加容易，并且在出现问题时可以轻松回滚。
DevOps 的好处
DevOps 以多种方式使组织受益。 一旦你的企业实施了它，你将会注意到以下一些最大的好处：
- 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需求和市场需求。
- 自动化测试和持续集成可帮助 DevOps 团队尽早发现错误。 这减少了在生产阶段可能影响实际用户的问题数量。
- 由于 DevOps 实践允许团队快速迭代，因此它可以帮助组织快速响应用户可能需要的任何更改或转移到生产中的错误。
- 如前所述，基础设施即代码 (IaC) 和自动化部署实践意味着基础设施设置更加一致，并且停机时间和错误更少。
- DevOps 就是要打破障碍。 它鼓励一种文化转变，让参与软件生命周期的每个人都对其成功负责。 出现问题时不会互相指责，因为每个人都是一个团队。
DevOps 的挑战
虽然 DevOps 提供了许多好处，但你的组织在实施它时也可能会遇到一些挑战。 克服它们需要仔细的规划和整个团队对 DevOps 思维的承诺。 以下是你可能会遇到的一些情况：
- 实施 DevOps 需要重大的文化和思维方式转变。 打破开发和运营团队之间的传统孤岛并克服变革的阻力可能很困难。
- 这种阻力的部分原因可能是我们组织现有的遗留系统不容易与 DevOps 实践保持一致。 遗留约束通常会在过渡阶段引起问题。
- 虽然自动化可以提高效率，但设置和维护自动化流程可能很复杂。 编写、测试和管理脚本和工作流程需要你的 DevOps 团队具备一定水平的专业知识，具体取决于他们使用的工具。
- DevOps 可以扩展以满足你组织的需求吗？ 如果你正处于快速增长或变化的时期并试图同时转型，那么维护一致、高效的软件版本可能会很困难。
- 你的团队需要确保将安全实践集成到整个 DevOps 管道中，以防出现需要解决的任何漏洞和合规性要求。 （请参阅下面的 DevSecOps。）
DevOps 和 DevSecOps 有什么区别？
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，强调整个软件开发生命周期的安全实践。 （DevSecOps 中的 "Sec" 代表安全性。）DevSecOps 将安全性作为开发过程每个阶段的关键部分进行集成，而不是仅将安全性视为众多其他功能中的一个（或者更糟的是，将安全性视为事后的想法）。 这种主动的方法有助于及早识别和解决安全漏洞； 它还降低了违规风险。
衡量 DevOps 的成功
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：
- 衡量新代码部署到生产环境的频率。 更高的部署频率表明 DevOps 实践正在实现更快的发布。
- 评估导致事件或故障的变更的百分比。 较低的变更失败率意味着更可靠的发布。
- 测量从代码提交到部署所需的时间。 较短的交付周期意味着高效的开发和部署流程。
- 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）。 较低的 MTTR 表明更好的事件响应和系统弹性。
- 衡量成功部署的百分比。 持续的高部署成功率意味着你团队的 DevOps 实践非常强大。
- 评估自动化测试的百分比。 更高的自动化测试覆盖率可以带来更快、更可靠的测试。
- 监控整个管道的安全测试实践和合规性。 如果你的团队在流程中优先考虑 DevSecOps，这一点尤其重要。
- 评估成本削减情况。 你可以通过查看上面提到的一些其他指标并将它们与 DevOps 之前的指标进行比较来做到这一点。 你的客户更满意吗？
- 你的员工更快乐吗？ 这些是软指标，但它们对你的组织来说很重要。 消费者研究和匿名员工调查可以帮助你评估他们的满意度。
DevOps 的未来趋势
DevOps 不断发展以满足组织不断变化的需求。 软件即服务 (SaaS) 和云原生技术的出现为更高效、更有效的开发方法铺平了道路。 以下是你未来将看到的众多 DevOps 趋势中的一些：
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
人工智能和机器学习的几个要素已经在塑造 DevOps 的未来。 预测分析使 DevOps 团队能够快速处理潜在的瓶颈和故障。 机器学习驱动的异常检测可以发现异常模式并发出警报，DevOps 团队可以实时响应。 甚至自然语言处理也将帮助 DevOps 团队：例如，ChatOps 涉及将工具和流程集成到 Slack 等聊天应用程序中。 ChatOps 使 DevOps 团队能够通过在聊天界面中与聊天机器人通信来执行命令、监控系统并接收通知。
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（在后一种情况下，根本不需要编码）。 这允许非技术团队成员（例如视觉设计师和业务分析师）参与应用程序开发。
Kubernetes 的采用率提高
Kubernetes 是塑造 DevOps 未来的核心力量。 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 - chaos engineering
混沌工程是一种实践，DevOps 团队向模拟真实场景的系统引入受控中断； 然后他们监视系统如何反应。 它演示了系统在压力下的行为方式，并帮助 DevOps 团队制定预防和恢复策略。
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