DevOps与Kubernetes 、容器的关系

近两年，随着容器、Kubernetes 等技术的兴起，DevOps 这个概念被广泛提及并被大量使用。 本文将会从以下几个方面着手，结合实验展现的方式，让读者真正理解 DevOps 的含义。

• DevOps 产生的背景
• DevOps 与容器、Kubernetes 之间的关系
• DevOps 的常用工具

DevOps 是什么

DevOps 中的 Dev 指的 Development，Ops 指的是的 Operations，用一句话来说 DevOps 就是打通开发运维的壁垒，实现开发运维一体化。

从瀑布式开发到敏捷开发

谈到 DevOps 的发展史，我们需要先谈一下敏捷开发。

首先，敏捷开发是面向软件的，而软件依赖于计算硬件。我们知道，世界上第一台计算机是在 1946 年出现的。因此，软件开发相对于人类历史而言，时间并不长。相对于软件开发方法论的掌握，人们更擅长于工程学，如盖楼、造桥等。为了推动软件开发，1968 年，人们将工程学的方法应用到软件领域，由此产生了软件工程。

软件工程的方式有其优点，但带来了不少问题。最关键一点是：软件不同于工程。通过工程学建造的大桥、高楼在竣工后，人们通常不会对大桥高楼的主体有大量使用需求的变更；但软件却不同。对于面向最终用户的软件，人们对于软件功能的需求是会不断变化的。在瀑布式开发的模式下，当客户对应用有变化的需求时，软件厂商得重新开发软件。这将会使企业的竞争力大幅下降。

传统的软件开发流程是：产品经理收集一线业务部门和客户的需求，这些需求可能是新功能需求，也可能是对产品现有功能做变更的需求。然后进行评估、分析，将这些需求制定为产品的路线图，并且分配相应的资源进行相关工作。接下来，产品经理将需求输出给开发部门，开发工程师写代码。写好以后，就由不同的部门的人员进行后续的代码构建、质量检验、集成测试、用户验收测试，最后给生产部门。这样带来的问题是，开发周期比较长，并且如果有任何变更，都要重新走一遍开发流程，在商场如战场的今天，软件一个版本推迟发布，可能到发布时这个版本在市场上就已经过时了；而竞争对手很可能由于在新软件发布上快了一步，而迅速抢占了客户和市场。

正是由于商业环境的压力，软件厂商需要改进开发方式。

2001 年初，在美国滑雪胜地 snowbird，17 位专家聚集在一起，概括了一些可以让软件开发团队更具有快速工作、相应变化的能力的价值观原则。他们称自己为"敏捷联盟"。

敏捷开发的主要价值观如下：

表 1. 敏捷开发的核心价值观

个体和互动	高于	流程和文档
工作的软件	高于	详尽的文档
客户合作	高于	合同谈判
相应变化	高于	遵循计划

有了敏捷联盟，有了敏捷开发价值观，必然会产生开发的流派。主要的敏捷开发流派有：极限编程（XP）、Scrum、水晶方法等。

至此，敏捷开发有理念、有方法、有实践。随着云计算概念的兴起，云计算的不断落地，敏捷开发不仅实现了工具化，也得到了升华。

从敏捷开发到 DevOps

谈到了敏捷开发，那么敏捷开发和 DevOps 有什么关系呢？

敏捷开发是开发域里的概念，在敏捷开发基础之上，有如下阶段：

敏捷开发->持续集成->持续交付->持续部署->DevOps

从敏捷开发到 DevOps，前一个阶段都是后一个阶段的基础；随着阶段的推进，每个阶段概念覆盖的流程越来越多；最终 DevOps 涵盖了整个开发和运维阶段。正式由于每个阶段涉及的范围不同，因此所以每个概念所提供的工具也是不一样的。具体内容我们参照下图：

图 1. 从敏捷开发到 DevOps 的进阶

持续集成（Continuous Integration）指的是：代码集成到主干之前，必须全部通过自动化测试；只要有一个测试用例失败，就不能集成。持续集成的要实现的目标是：在保持高质量的基础上，让产品可以快速迭代。

持续交付（Continuous Delivery）指的是：开发人员频繁地将软件的新版本，交付给质量团队或者用户，以供评审。如果评审通过，代码就被发布。如果评审不通过，那么需要开发进行变更后再提交。

持续部署（Continuous Deployment）指的是：代码通过评审并发布后，自动部署，以交付使用。

DevOps 是一组完整的实践，可以自动化软件开发和 IT 团队之间的流程，以便他们可以更快、更可靠地构建、测试和发布软件。

图 2. DevOps 示意图

DevOps 的技术实现

DevOps 的技术实现，需要三个方面：标准交付物、容器调度平台、DevOps 工具链。接下来，我们详细看一下这个三个方面的内容。

DevOps 的技术实现 1：标准交付物

DevOps 的目的在于让开发和运维一体化、让开发和运维相互之间的沟通更加顺畅、迅捷，从而使企业更能适应市场的变化。

当然，真正实现开发运维一体化，并非只是让开发和运维的人坐在一起那么简单。从技术角度，DevOps 首先需要有一个包含了“操作系统+Runtime+应用”的标准交付物。除此之外，还需要通过整个 DevOps 流程来打通。

在 IT 早期，厂商硬件和系统平台的差异化过大，在不同硬件和系统平台进行应用的无缝迁移几乎是不可想象的。随着 X86 服务器以及 vSphere 等虚拟化技术的普及，操作系统（包括操作系统上的应用）可以在不同 X86 服务器厂商的硬件平台上在线无缝迁移。硬件差异化不断缩小甚至消失，软件的重要性不断提升，IT 界真正进入软件定义一切的时代。在这个背景下，业务提出了更高的要求，如何将应用在不同操作系统之间实现无缝迁移，将开发和生产统一，做到“构建一次，到处运行”。

容器技术的概念最初出现在 2000 年，当时称为 FreeBSD jail，这种技术可将 FreeBSD 系统分区为多个子系统。

但直到 Docker 的出现（2008 年），容器才真正具备了较好的可操作性和实用性。因为 Docker 提供了容器的镜像构建、打包等技术，使容器具备了一次打包，到处运行的能力。

对于客户而言，Docker 只能在一个 Linux 上运行，是“单机版”，很难符合企业对高可用的需求。此外，docker 也缺乏和持久存储、虚拟网络相关的功能。

DevOps 的技术实现 2：容器调度平台

2014 年 Kubernetes 的出现，奠定了今天容器调度平台的事实标准的基础。

因为通过 Kubernetes，我们不仅实现了容器在多个计算节点上的统一调度，还可以将容器对接持久存储、对接虚拟网络等。换句话说，Kubernetes 使容器具备企业级的功能。

图 3. Kubernetes 架构

DevOps 的技术实现 3：DevOps 工具链

在有了容器和 Kubernetes 以后，我们还需要相关的 DevOps 工具链。

目前在 IT 界，DevOps 相关的工具很多，其中大多数是开源的工具，如下图。

图 4. DevOps 工具链

总结：DevOps 与容器和 Kubernetes 的关系

PaaS、DevOps 的概念，在容器和 Kubernetes 普及之前就存在了。广义上的 PaaS、DevOps 的建设，会包含：人、流程、工具等多方面内容。IT 厂商提供的 PaaS、DevOps 以指工具层面的落地为主、以流程咨询为辅。

在 Kubernetes 和容器普及之前，我们通过虚拟机也可以实现 PaaS、CI/CD，只是相对速度较慢，因此普及性不高（想象一下通过 X86 虚拟化来实现中间件集群弹性伸缩的效率）。而正是容器的出现，为 PaaS、DevOps 工具层面的落地提供非常好的承载平台，使得这两年容器云风生水起。这就好比 4G（2014 年出现）和微信（2011 年出现）之间的关系：在手机网速 3G 时代，流量按照兆收费的时候，（即使有）大家对于微信语音聊天、微信视频也不会太感兴趣。

所以说， Docker 使容器具备了较好的可操作性、可移植性，Kubernetes 使容器具备企业级使用的条件。而 IT 界众多基于 Kubernetes 和 Docker 企业级的容器平台，又成为了 Devops 工具落地的新一代基础架构。

常用 DevOps 工具介绍

• Kubernetes 集群：包含 Docker 和 Kubernetes。
• Gogs: 通过 Go 编写的本地代码仓库，功能与 github 类似。
• Jenkins/Jenkins Slave Pods：持续集成工具。
• Nexus :工件管理器，能够解决本地缓存构建依赖项。
• SonarQube：开源代码分析工具，它可以分析常见编程错误的源代码。

以上的 DevOps 工具，都可以以容器方式部署到 Kubernetes 集群中。

其他工具类型及对应的不完全列举整理如下：

• 代码管理（SCM）：GitHub、GitLab、BitBucket、SubVersion

• 构建工具：Ant、Gradle、maven

• 自动部署：Capistrano、CodeDeploy

• 持续集成（CI）：Bamboo、Hudson、Jenkins

• 配置管理：Ansible、Chef、Puppet、SaltStack、ScriptRock GuardRail

• 容器：Docker、LXC、第三方厂商如AWS

• 编排：Kubernetes、Core、Apache Mesos、DC/OS

• 服务注册与发现：Zookeeper、etcd、Consul

• 脚本语言：python、ruby、shell

• 日志管理：ELK、Logentries

• 系统监控：Datadog、Graphite、Icinga、Nagios

• 性能监控：AppDynamics、New Relic、Splunk

• 压力测试：JMeter、Blaze Meter、loader.io

• 预警：PagerDuty、pingdom、厂商自带如AWS SNS

• HTTP加速器：Varnish

• 消息总线：ActiveMQ、SQS

• 应用服务器：Tomcat、JBoss

• Web服务器：Apache、Nginx、IIS

• 数据库：MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系型数据库；cassandra、mongoDB、redis等NoSQL数据库

• 项目管理（PM）：Jira、Asana、Taiga、Trello、Basecamp、Pivotal Tracker

在工具的选择上，需要结合公司业务需求和技术团队情况而定。（注：更多关于工具的详细介绍可以参见此文：51 Best DevOps Tools for #DevOps Engineers）

refer：

DevOps简介

一分钟告诉你究竟DevOps是什么鬼？

通过 Kubernetes 和容器实现 DevOps