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DevOps编程开发随着互联网的不断发展而被众多程序员掌握并应用实践,而本文我们就通过案例分析来简单了解一下,DevOps编程应用都包含哪些技术类型。
采用敏捷方法
通过实施短平快的敏捷研发过程,将整个项目过程分解为若干Sprint迭代,可以增加发布频次,使产品的新特性、以及可能存在的问题得到尽早地检测、发现和响应。提高生产率和交付质量,以期从有限的研发投入中,获得更大的收益。DevOps生命周期包括持续开发、持续集成、持续测试、持续反馈、持续监测、持续部署和持续运维。以持续交付为核心目标,DevOps将各项研发活动进行有机结合,以简单化、高效化整个项目过程。
集成CI/CD工具实现基础设施自动化
DevOps使用微服务对系统进行更细粒度的拆解和管理,相对独立的模组服务被分发到不同的容器中。在这个阶段,常用的工具包括Ansible、Puppet、Chef、Kubernetes。为了获得佳的配置管理和应用部署效果,这些工具可以很容易地与CI/CD工具(如Bamboo、GoCD和Jenkins)进行集成,从而有效地实现持续集成。
容器化
Docker是著名的容器引擎,通过将相对独立的业务模组分解到不同的容器中,提供尽量松耦合的无状态服务。通过容器,可以无缝、高效地将已验证的软件从测试服务器迁移、部署到生产环境中。同整个IT基础设施相隔离的容器具备更好的可迁移性和可控性,这也是容器化作为DevOps基础设施管理的一个重要原因。
部署阶段
这个阶段,涉及应用在生产环境服务器上部署和运行。经过验证的软件,终将被部署到生产环境中,服务于终端用户。自动化的配置和部署是这一阶段的关键活动,它执行快速、准确的部署,并建立功能、性能、稳定和安全性等方面的统一化监控和管理。
任何更新必须以不干扰已部署且运作良好的功能的方式进行发布,遵循“快速失败”的方法,新部署的特性或变更,将及时地接受用户的使用和验证。
持续监测
使用监测工具,让掌控生产服务质量状态变得更为简单和快捷。这个阶段也需要分析从内部团队和用户那里获得的反馈,并及时作出响应和跟踪处理。持续监测有助于对问题做出快速发现和响应,保持服务的可用性、稳定性,它还能协助我们追踪和确认频繁出现的问题的新演进、潜在威胁和根本原因。在这个阶段,性能和安全性问题可以得到有效捕获和处理,借助一些工具也能做到自动修复运维中的某类问题。
相比开发团队,运维团队在这一阶段的参与程度更高。这个阶段的主要工作在于监控用户活动和系统响应的有效性、及时性,检查系统是否有异常行为,以及跟踪问题引发风险的进展。
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