DevOps的涵盖面非常广,因为这个概念的火热,又有很多文章和技术都在把DevOps的帽子扣在自己头上,让很多人迷惑不解。其实,DevOps的知识体系如果从顶层上来分解,只有2块:方法论和工具链。方法论这块,因为DevOps的很多理念脱胎于敏捷,所以你所能了解到的各种敏捷理念,实践和方法都可以作为DevOps知识体系的一部分,关于这部分后续我单独写一篇文章来谈。今天想要和大家聊聊的关于DevOps工具链这块内容。

前段时间看到有人整理了一个这样的DevOps工具链周期表,说实话,上学的时候就最烦背元素周期表了,看着这个玩意儿我只是想吐(声明:不是说这个玩意儿不好哈,挺好的东西,就是戳中了吐点而已)。

人类不善于记忆复杂的数据和零散的知识,所以需要简化简化再简化,一图解千言:

简而言之,实现DevOps工具链你只需要3个核心基础架构:

– SCM 配置管理系统

– Automation 自动化系统

– Cloud 云(或者说可伸缩的,自服务的,虚拟化系统)

SCM 配置管理系统

配置管理是DevOps最底层的基础设施,无论是Configuration As Code 还是 Infrastructure As Code 强调的都是用管理代码的方式来管理环境,将环境版本化对于无论快速创建,还是可稳定的重复创建这些DevOps的基本要求来说都是最重要的基础。

在周期表的左侧第二列所列出的就是各种可供选择的配置管理系统,如:GIT, SVN, Mercurial, GitHub, Bitbucket 等。对于实施DevOps来说,选择哪种SCM的一个重要考虑点就是后续的Automation和Cloud这两个环节中的其它工具对这些工具的集成情况如何。作为这两年的明星Git来说,这一切都不是问题,当然是最好的选择。

SCM中所放置的内容又可以再分成2个层次,分别为

  • AppCode:就是你的应用代码
  • EnvCode:就是环境相关的代码,这部分内容又可以进一步细化成环境配置(Config)和配置数据(ConfigData)。
    • 环境配置:是那些针对当前应用基本上固定的环境配置
    • 环境数据:是那些需要在部署的同时根据情况调整的数据,如:配置文件,开发/测试/生产环境的地址等等。

Automation 自动化系统

自动化在DevOps中的作用不用多说了,这部分的主线一般由各种类型的Build系统来实现,如:Jekins, Team City, Travis CI, CC等等。但仅仅有这些还不够,为了能够完成应用从开发环境到生产环境的迁移,我们还必须处理如编译,自动化测试,依赖恢复,容器构建,打包,编排等很多操作,所以还需要配置如:Junit, Xunit, FitNesse, Selenium, NuGet, NPM,JMeter等许多其它的工具来实现;但这些工具都只是在自动化系统中实现某一部分的功能,一般都是由Build系统来驱动,并依赖于SCM中所提供的各种代码来实现的。

在我的那张图中,所有这些内容最终会汇总到一个叫做MOF的节点,作为后续进入环境的起点。MOF是DMTF这个标准化组织提出的一个工具和厂商无关的描述性语言,当前已经被很多厂商所接受并正在工具中逐步实现,DMTF的厂商列表可以在这里查到:

http://www.dmtf.org/cn/about/list

说实话,各种DevOps部署工具的标准化做的非常不好,基本上你使用了某种工具就被绑定了,虽然DMTF提出了这个标准一段时间了,一些主流的工具对它的支持仍然有限,如:Puppet 和 Chef等。对于用户来说,熟悉了某种工具也不太愿意更换其它的,所以对于DMTF的前景我是持怀疑态度的。这是一场博弈,对于用户来说,有标准总比没有好,多了解一些总是好事。

Cloud云

虚拟化和云计算的出现应该是催生DevOps的重要因素,没有云所提供的弹性,自服务等特性,很多DevOps的理念只能停留在纸面上。

对于实施DevOps来说,我们需要了解的就是各种云所提供的API,因为无论是自动化系统还是前面的SCM的产出最终都需要调用这些API来完成最终应用部署。

这部分的内容很多,就不展开了。


写这篇文章的原因很简单,就是觉得东西太多,需要梳理,其中如有不妥之处,还望各位多多指正。希望这篇文章至少能帮大家找到了解DevOps工具链的入手之处,形成自己的知识体系,逐步扩展。

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