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Sara23333
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[干货] DevOps 落地经验十四则(上)

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  •   Sara23333 · 2017-05-19 11:35:04 +08:00 · 2097 次点击
    这是一个创建于 2747 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    导读:5 月 6 日,优维科技与数人云主办了 [ DevOps&SRE 超越传统运维之道 · 深圳站] ,6 月北京站敬请关注~本文是优维科技 CEO 王津银关于 DevOps 与传统的融合落地实践的精彩分享

    第一则:理念与价值先行

    ☆ 第一、二点 这里面一定不是简单谈文化的,一定谈工程实践落地的因素。

    ☆ 第三点:端到端持续服务交付流程的改革 这里面不是讲的结果而是讲的过程,process 不是过去讲的 IT 服务流程,把过程的变革,一旦工具进来简化我的流程或者是自动化的流程都带来变革。

    ☆ 第四点:对新的应用和服务,加快且缩短实现价值交付的时间。

    这里面讲的怎么样有一个想法,快速实现这个想法,把这个想法反馈回来,让我持续的改进,不影响安全性和持续性,这一点我觉得蛮有意思的,比如说在国内讲双态运维的理念,双态运维根源上有双态 IT 形态的存在,

    但是运维的本身没有所谓的双态的差别,你使用的方法论、工具自动化套路都是一致的,因为我管理的 IT 都是从本质上干几件事情,把命令传过去、文件传过去、数据采集回来,就干这三件事情,本质上这个流程该形成有效的设计,兼容安全和性能的要素。

    第二则:顶层设计、全局规划。

    这个是之前给一个物流行业做咨询的时候提出来一个模型,DevOps 运维的体系分成 6 个维度+一个文化,这里面包括组织、过程、架构、工具、基础设施、度量+文化。

    ☆ 第一点:组织 DevOps 首先必须打破组织之间的隔阂,其实 DevOps 团队建立面向产品而非项目的协作文化。 ☆ 第二点:过程 过程不是流程,轻量级流程和自动化的工具完美结合,确保企业的高度敏捷性、自动化为先、而后再流程。

    ☆ 第三点:架构 架构是应用的架构、基础的架构和数据的架构,数据的架构谈起来虚一点,应用的架构和基础的架构是比较明确的,应用的架构更多讲微服务的架构,基础架构是标准化的基础设施,像 Saas、paas 平台。

    ☆ 第四点:工具 强调的平台层面上,怎么样把 IT 能力平台化,从 DevOps 整个过程构建持续交付的平台,到运营构建 IT 运营管理的平台,都是很重要的,只有它们能够把所有的质量成本和效率几者维度兼顾起来,具备可落地化。

    回到顶层设计和平台层面来说,IT 运营管理平台到底应该怎么样的设计?这里面讲到的云数据平台和 iaas 平台。在上面面向不同的 IT 管理过程,我做一些域设计的细分,比如说 ITIL,分成基础、高级的、运维服务平台、研发的服务平台。

    ☆ 第五点:基础设施 对应的 IaaS、PaaS 部分,怎么样做持续反馈?监控,端到端的监控,从底层的基础设施,到上层的应用服务组建,从基础设施到接口、用户测量的监控这个端到端的能力怎么构建?这个构建成数据采集的基础。

    ☆ 第六点:度量 今天看监控是面向数据化的思维做监控,今天数据的特征发生了变化,不仅仅是结构化还有非结构化的数据。比如说日志,怎么样把日志当成流式数据的处理?

    有了这样的数据采集基础,这里面有分析的平台,结合运维的场景,容量、可用性、业务连续性等等进行分析,结合 IT 的规模形态发生变化,所要看到的指标也会不一样,比如说基于云端要看成本和费用分析都不一样的,需求也不一样的。

    IT 服务中心是把整个 IT 服务能力怎么样的目录化,同时结合自动化的工具两者衔接起来。这个讲的变更中心,有一个梳理的方法,现在的传统企业,比如说国信证券,结合 CMDB 管理的对象,把这个管理的对象整理出来,通过 IT 服务中心给变更能力目录化,同时表达标准化,最后对接工具自动化。

    再往上可以提供各种的服务编排的能力,这种服务编排是跨越了各种工具的,再往上是构建运维的统一模库。这是顶层设计和全局规划。

    第三则:Start Small,从小做起。

    DevOps 这么大的体系,大平台上又有这么多,是不是全都要落地?一定要 Start Small,这个准则很好梳理,基于每个角色+某个场景从小做起,一定要把 IT 部门的角色梳理出来,比如说到运维这边,有业务运维、系统管理员,网络运营。

    第二可以基于每个系统和每个功能实施导入,比如说今天就做监控库,我看传统的企业很多做 CMDB 导入,切忌贪大求全,给你画的图景是很美好的,很多人说 DevOps 很好,怎么样落地呢?一定要 Start Small。

    第四则:构建元数据基础平台 CMDB

    下一个阶段要把它名字改为 IT 资源管理平台,因为我觉得现在需要把 CMDB 的管理资源和职责范围缩小,其实在不同的阶段,我们管理也不能贪大求全,把所有的配置全部管理起来,最后发现自己转不动了。上面的场景又起不来,现在很难把场景构建起来,场景起不来的时候,结果把 CMDB 做死了,我们一直讲这个数据的鲜活性,结果做不起来。

    今天我把范围缩小了,只管基础设施的资源和应用的资源,基础设施是属于目前应用的,这个资产状况管理起来我从应用的角度看,到底用了哪些资源?

    把这两层的维度强关联起来,然后在应用上层构建应用的各种的管理场景,比如说应用的发布、应用的部署、应用的监控等等。应用的数据分析,由它来进行进一步的驱动 CMDB 的流转,因为在应用的维度上,才符合以前讲的高频的特征。

    今天到任何一个组织,其变更的场景来说,应用是最频繁的,比顶层基础设施更频繁。如果符合高频的特征可以理解场景化的能力最强的,场景化的能力强那驱动力就是最强的,今天把 CMDB 转化成 IT 资源管理,以应用的视角看资源。这个平台里它的核心作用是毋庸置疑的,应用是 CMDB 平台的元数据。

    这里面怎么样的上层联动? CMDB 这么多的数据,其实就是一类的实例的数据。比如说这里面到底有多少服务器、服务器有多少的虚拟机?这是实例的数据,然后就是拓扑的数据。我的服务摆在机柜上,介入的上面数据是什么。同样是根据顶层的资源拆出来的,一个基础资源一个是应用的资源,分成实例管理和拓扑管理。

    今天很多人讲自动化,其实资源有生命周期的状态,一定不能通过自动化来替代的。比如说这个 IP 地址从资源池里面分配出来给业务池使用,一定要通过一个流程申请出来,无论是自动化的还是以前离线流程的,这是一个生命周期的状态,IT 地址退还不能保留业务使用,这个一定要有流程控制的,这里面自动化不能代替人工的流程,流程是聚焦在事前的管理。

    再往上是场景应用,要找各种的场景应用,构建出来这一层做的形象的比喻就相当于今天的地图一样的,比如说百度地图,这个地图可以在不同的场景用,大众点评可以用,滴滴也可以用,今天的 CMDB 也起到这样的作用。这么多场景建设的时候,事件平台是一个很好的入口。

    因为今天看到传统的行业太多的监控系统,这个监控系统都要进行收敛,怎么收敛?把所有的监控实践发到统一事件系统,由统一事件系统根据底层的 IT 对象关系自己来进行收敛,现在老的监控系统基于 CMDB 收敛是很难的,基本上找不到监控厂商来修改,提一个需求要带来大量的成本。

    为什么一直在讲 CMDB 核心的管理模型是应用的管理模型,IT 形态发生变化了,这个模型不用改变的,不用调整的,比如说是公有云。CMDB 模型的扩展力是把所有的资源管理起来,这个资源分成本地资源和第三方的资源,本地资源是应用部署在同一主机上的资源,比如说程序包、操作系统的版本,使用的内存,或者是这里面的配置的版本等等,甚至在本机占用了端口甚至是接口服务都是我们的资源。第三方资源如阿里云,这些资源都可以通过应用管理维度集中起来。

    第五则:痛苦的事情优先解决

    基于角色和产品如何梳理管理能力?运维的复杂度为什么复杂?在这儿,因为运维角色太多了,管理的对象太多了,产品太多了,最终出来的能力管理流程也可以太多。开发测试没有如此复杂,开发就开发,测试就测试。这里面一定要通过角色+场景,最后导出我应该构建什么样的能力管理的平台出来,一定要有这样的思路。

    今天讲的运维自动化,最后我变成配置管理或者是工具的自动化或者是调度的自动化,这个远远不够,其实运维自动化弥漫在每一个角色、每一个场景里,今天说的基于容量的自动扩容不算自动化吗? CMDB 的自动发现不算自动化?基于监控事件故障自愈不算自动化吗?都算。基于这个图把自动化的场景收敛一样,作业和调度的能力是底层平台化的能力,在各个子系统使用。

    第六则:工具也是一种文化

    这里面讲的作业管理和调度的管理应该是平台级的能力,不需要进行场景化的理解。在自动化的构成要素里有一个原子化的事务,同时有调度编排原子化的事务,有两个要素有够了。再往上是面向角色的场景化收敛和归类,工具可以把我们的能力拼装起来,在各个场景下使用。工具是真正推动变革的有效手段,好的经验一定是通过自动化的手段沉淀管理过程。

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