2022年之前，你不得不了解的一些DevOps趨勢(shì)

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

接下來(lái)，本文就為大家介紹在過(guò)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(duì)？

一、2021年我們見(jiàn)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(mǎi)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(duì)DevOps專(zhuān)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(shì)。

據(jù)預(yù)測(cè)，未來(lái)10年我們將看到比過(guò)去40年更多的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。如果沒(méi)有開(kāi)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(lài)嗎？

疫情導(dǎo)致人們對(duì)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(zhuān)業(yè)開(kāi)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(guò)程代碼構(gòu)建依舊不可替代。從這一維度上來(lái)說(shuō)，低代碼可以在比較低層次上加快開(kāi)發(fā)人員的部署速度，但無(wú)法替代更加高級(jí)的功能構(gòu)建。

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

3、微服務(wù)優(yōu)勢(shì)凸顯

構(gòu)建應(yīng)用程序的架構(gòu)用松散耦合的服務(wù)來(lái)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(shì)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(lèi)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(xún)機(jī)器數(shù)據(jù)，在問(wèn)題造成進(jìn)一步中斷之前主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題產(chǎn)生的根本原因。

與通常僅提供預(yù)定義指標(biāo)來(lái)識(shí)別特定平臺(tái)的監(jiān)控平臺(tái)相比，這無(wú)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(duì)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(lái)說(shuō)，DevOps的未來(lái)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(cè)，AIOps市場(chǎng)將以每年在3億至5億美元之間的驚人速度增長(zhǎng)。

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

1、評(píng)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(duì)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(duì)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(duì)開(kāi)發(fā)周期的評(píng)估也應(yīng)該是全方位的、從頭到尾的。開(kāi)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(méi)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(wú)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(kāi)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(lái)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(guò)程中，我們應(yīng)該盡可能多地使用自動(dòng)化手段。無(wú)論是掃描錯(cuò)誤配置的代碼還是自動(dòng)化測(cè)試，現(xiàn)下都有各種不同的自動(dòng)化工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，這對(duì)效率的提升無(wú)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(kāi)始就應(yīng)該設(shè)置關(guān)鍵指標(biāo)。如果沒(méi)有指標(biāo)，我們將無(wú)法跟蹤進(jìn)展，也無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)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(kāi)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(guò)JMX或者HTTP endpoints來(lái)獲得。

同時(shí)還可以與外部應(yīng)用監(jiān)控系統(tǒng)整合對(duì)接，可以方便地通過(guò)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(pán)、圖標(biāo)、分析和告警等功能，使用戶(hù)可以通過(guò)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(kāi)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）：

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