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[導(dǎo)讀]本文就為大家介紹在過去的一年中DevOps經(jīng)歷了哪些蓬勃發(fā)展。

2021年已經(jīng)走進(jìn)尾聲,這一年全球依舊遮蔽在疫情的陰霾之下,這并不是什么好事情。然而,由疫情所激發(fā)的信息技術(shù)爆發(fā)卻是一件好事。

在過去十年,我們見證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速發(fā)展,也見證了DevOps概念的誕生;而在過去一年中,DevOps經(jīng)歷了前所未有的飛速成長。

接下來,本文就為大家介紹在過去的一年中DevOps經(jīng)歷了哪些蓬勃發(fā)展。作為時(shí)代洪流中的當(dāng)局者,我們又該怎樣應(yīng)對?

一、2021年我們見證的DevOps發(fā)展

1、DevOps成為任何數(shù)字業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的核心

由于買方行為的重大變化和持續(xù)的供應(yīng)鏈危機(jī),各種規(guī)模的組織都不得不調(diào)整其業(yè)務(wù)模式。DevOps團(tuán)隊(duì)是所有主要數(shù)字業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型計(jì)劃的核心,因此對DevOps專業(yè)知識(shí)的需求正在迅猛上升,呈現(xiàn)了嚴(yán)重的供不應(yīng)求趨勢。

據(jù)預(yù)測,未來10年我們將看到比過去40年更多的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。如果沒有開發(fā)人員和工程師攜手合作,如果不能做到更快速地構(gòu)建和部署,恐怕一些企業(yè)的發(fā)展愿景將難以實(shí)現(xiàn)。

2、低代碼值得依賴嗎?

疫情導(dǎo)致人們對驅(qū)動(dòng)數(shù)字工作流的需求激增。低代碼的出現(xiàn),可能減少專業(yè)開發(fā)人員構(gòu)建應(yīng)用程序所需要的時(shí)間,這是好事。

但是,值得注意的是,低代碼目前依舊難以勝任復(fù)雜框架的構(gòu)建,過程代碼構(gòu)建依舊不可替代。從這一維度上來說,低代碼可以在比較低層次上加快開發(fā)人員的部署速度,但無法替代更加高級的功能構(gòu)建。

或許,下一代的低代碼將很快由非專業(yè)的個(gè)人來參與開發(fā),屆時(shí)涌來如此多的代碼會(huì)吞沒DevOps管道嗎?這還有待觀察。

3、微服務(wù)優(yōu)勢凸顯

構(gòu)建應(yīng)用程序的架構(gòu)用松散耦合的服務(wù)來構(gòu)建框架的核心概念可以追溯到1990年代。下一個(gè)時(shí)代,將是面向服務(wù)框架(SOA)的天下。

當(dāng)然,微服務(wù)本身已經(jīng)存在好幾年了。然而,隨著容器作為構(gòu)建微服務(wù)的軟件工件的興起,微服務(wù)的優(yōu)勢得到有力凸顯:微服務(wù)構(gòu)建不僅需要更少的時(shí)間,而且更易于維護(hù)且更具彈性。

4、可觀察性是DevOps的一項(xiàng)重大進(jìn)步

可觀察性的概念可以追溯到線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)??捎^察性的最基本形式就是——衡量外部輸出的信息,從而推斷出系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的程度。

在2021年,眾多IT供應(yīng)商推出了各種類型的可觀察性平臺(tái)。這些可觀察平臺(tái)使DevOps團(tuán)隊(duì)可以更輕松地查詢機(jī)器數(shù)據(jù),在問題造成進(jìn)一步中斷之前主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題產(chǎn)生的根本原因。

與通常僅提供預(yù)定義指標(biāo)來識(shí)別特定平臺(tái)的監(jiān)控平臺(tái)相比,這無疑是重大進(jìn)步。

5、AI將更好地改變DevOps

管理DevOps環(huán)境涉及高度的復(fù)雜性。尤其是在數(shù)據(jù)爆發(fā)的現(xiàn)在,數(shù)據(jù)的快速擴(kuò)散使DevOps團(tuán)隊(duì)難以有效地載入、攝取和解鎖數(shù)據(jù),而想要根據(jù)信息做出良好的業(yè)務(wù)決策就更難了。

AI可以加快軟件發(fā)布步伐,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)持續(xù)交付。這使程序員能夠以大約10倍的速度發(fā)布軟件,并允許在發(fā)布程序之前對其進(jìn)行審查。

由此,從挑戰(zhàn)大量高度復(fù)雜數(shù)據(jù)上來說,DevOps的未來將由人工智能驅(qū)動(dòng)。如果是要集成和分析數(shù)據(jù),人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案將是第一選擇。

Gartner指出,到2023年,40%的DevOps團(tuán)隊(duì)將利用具有內(nèi)置AI功能的應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控解決方案。Gartner預(yù)測,AIOps市場將以每年在3億至5億美元之間的驚人速度增長。

二、2022年DevOps實(shí)踐的4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)

1、評估流程永遠(yuǎn)都是第一步

DevOps其實(shí)不是一個(gè)非常好理解的概念。如果我們不能很好了解DevOps是什么以及它對組織的意義,那將可能是一個(gè)災(zāi)難。

不僅如此,團(tuán)隊(duì)中的每一個(gè)人都需要同步自己對DevOps的了解,只有團(tuán)隊(duì)充分溝通且“同意”,DevOps實(shí)踐才能順利。這也就是為什么所有公司在切換至DevOps時(shí)的難點(diǎn)和重點(diǎn)都是——文化建設(shè)和學(xué)習(xí)。

此外,對開發(fā)周期的評估也應(yīng)該是全方位的、從頭到尾的。開發(fā)的不同流程,有不同的瓶頸,只有找到當(dāng)前流程不足的領(lǐng)域,才能在實(shí)施DevOps時(shí)鎖定重點(diǎn)。

2、協(xié)作和目標(biāo)是DevOps團(tuán)隊(duì)的預(yù)備動(dòng)作

在實(shí)施DevOps之前,就應(yīng)該要確定團(tuán)隊(duì)有沒有準(zhǔn)備好一起工作和溝通。向每一位成員灌輸強(qiáng)烈的協(xié)作意識(shí),并為他們提供有助于他們溝通和協(xié)作的工具。

此外,明確的目標(biāo)則為DevOps實(shí)踐設(shè)立方向,否則任何DevOps實(shí)踐都將毫無意義。通常,我們可以從一個(gè)更小、更容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)開始,之后再轉(zhuǎn)向更大、更復(fù)雜的目標(biāo),以防止一次性改變太多帶來不可修復(fù)的破壞。

3、自動(dòng)化是DevOps的重要組成部分

在DevOps過程中,我們應(yīng)該盡可能多地使用自動(dòng)化手段。無論是掃描錯(cuò)誤配置的代碼還是自動(dòng)化測試,現(xiàn)下都有各種不同的自動(dòng)化工具來實(shí)現(xiàn),這對效率的提升無疑是巨大的。

在這個(gè)基礎(chǔ)上,如果還想進(jìn)一步的自動(dòng)化,項(xiàng)目就不得不考量團(tuán)隊(duì)是否能跟上了。所以,最好的辦法是,從需要大量時(shí)間和手工的工作入手,去一步步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。采用自動(dòng)化之初,也最好讓團(tuán)隊(duì)先監(jiān)控幾周,看看進(jìn)展如何。

4、了解關(guān)鍵指標(biāo)是重中之重

從實(shí)施DevOps的一開始就應(yīng)該設(shè)置關(guān)鍵指標(biāo)。如果沒有指標(biāo),我們將無法跟蹤進(jìn)展,也無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題。

大多數(shù)組織需要關(guān)注的DevOps關(guān)鍵指標(biāo)都涉及這3點(diǎn):交付時(shí)間、部署時(shí)間和平均恢復(fù)時(shí)間。而這三項(xiàng)指標(biāo)都能在飛算SoFlu全自動(dòng)軟件工程平臺(tái)上得到很好的體現(xiàn)。

飛算SoFlu全自動(dòng)開發(fā)平臺(tái)項(xiàng)目發(fā)布的應(yīng)用服務(wù),在監(jiān)控運(yùn)維指標(biāo)方面已集成健康檢查、審計(jì)、統(tǒng)計(jì)和HTTP追蹤等運(yùn)維性能指標(biāo)數(shù)據(jù),所有的這些特性可以通過JMX或者HTTP endpoints來獲得。

同時(shí)還可以與外部應(yīng)用監(jiān)控系統(tǒng)整合對接,可以方便地通過第三方系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控告警,比如Prometheus、Influxdb、Grafana等。這些系統(tǒng)提供了非常好的儀表盤、圖標(biāo)、分析和告警等功能,使用戶可以通過統(tǒng)一的接口輕松地監(jiān)控和管理應(yīng)用。

就以Prometheus+Grafana環(huán)境為例,全自動(dòng)開發(fā)平臺(tái)項(xiàng)目能夠以美觀漂亮的界面展示程序IO、內(nèi)存、JVM等性能指標(biāo)情況(如下圖所示):

詳情請戳:www.feisuanyz.com

2022年之前,你不得不了解的一些DevOps趨勢
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