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DevOps ≠ Chef/Puppet

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发表于 2016-9-11 08:14:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
DevOps ≠ Chef/Puppet

  DevOps是一个热词,但是毫无疑问,也是未来的趋势(注1)。高效率的IT组织常常贴着DevOps的标签,是人们讨论的焦点和学习的对象。2009年时,人人都在讨论如何像Flickr一样一天内完成十几次的部署(注2)。今天,人人都谈论如何像Netflix/Pinterest一样基于云基础设施构建大规模、高可用、可伸缩的服务(注3)。

  如何才能实现DevOps呢?很多人会不假思索地告诉你,使用Chef/Puppet,你就能实现DevOps。于是,DevOps变成了一个简单的问题,选择Chef还是Puppet。这并不奇怪,在开源软件盛行的今天,各种软件声称自己是DevOps工具,而人们通常不会去思考一项新技术或者新思路背后的缘由,人们需要的是“银弹”。

  如同Agile,把DevOps等同于工具层面的Chef/Puppet,是错误的,会严重束缚人们的思维。在国内Cloud Native应用开发时代即将开启的今天,充分认识DevOps是很有必要的(注4)。

(一)DevOps不仅仅是工具

  DevOps是Agile的延伸,Ailge依靠Dev & Biz部门紧密协作,通过增量交付的方式来解决需求多变的难题。DevOps则进一步延伸到IT运维,通过Dev & Ops的紧密协作提高软件交付的质量和频率。人的重要性大于流程,流程的重要性大于工具。这个结论适应于Agile, 也同样适用于DevOps。工具带来的影响是短期的和片面的,流程和人所产生的影响是长期的和全面的。

  

  事实上,大部分人都知道这个道理,只是在潜意识中仍然把DevOps当成Chef/Puppet等工具。建设DevOps的正确步骤应该是充分理解DevOps的原则,认真分析自身需求和条件,选择正确的方法和流程,最后才是选择或构建适当的工具。Learn By Example仍然是学习和建设DevOps的重要途径。在今后的各种会议上,分享DevOps经验会越来越多。我们应该不仅仅关注讲演中提到的工具,更要多关注流程、组织结构和文化方面的分享。

  DevOps不仅仅是工具,即便是工具,其也是建设DevOps所需工具链中的可选工具。

(二)Chef/Puppet只是DevOps工具链中的可选工具

  DevOps目的是打造标准化的、可重复的、完全自动化的Delivery Pipeline, 其范围涵盖需求,设计,开发,构建,部署,测试和发布。除了需求、设计和开发外,其他的四个步骤都是可以自动化的。自动化是提高可测试性,一致性,稳定性和交付频率的核心。

  下图来自IBM Agile, ITITL, Cloud How DevOps brings it all together 。该图非常清晰地解释DevOps如何实现交付的自动化(注5)。

  

  图中DevOps流程所需要用到的工具和环境有:

  •   源代码版本控制工具: 比如SVN, Git等。
  •   持续集成工具:比如Jenkins, Bambo等。
  •   Artifact存储仓库:持续集成构建后的artifact都统一放在一个仓库中,比如Nexus/Artifactory, 当然也可以是FTP, S3等。
  •   配置和部署工具:Chef/Puppet/CFEngine, Fabric/ControlTier,也包括新兴的Docker等。
  •   Cloud Provision工具:在云环境下,由于任何IT Infra资源都以编程接口提供,意味着Full-Stack Automation (from “bare-metal to running business services”)成为了可能。Cloud provision工具可以自己通过API构建(如Netflix Asgard),也可以直接使用IaaS服务商提供的扩展服务如AWS CloudFormation & Opsworks,也可以使用第三方工具如Ringscale/Scalr等。相当一部分Cloud Provision本身也集成了Chef/Puppet来实现后续的部署和配置。
  •   测试工具:除了传统的测试工具外,还需要模拟Infra灾难、验证系统健壮性的工具,如Netflix的Chao Monkey。
  •   发布工具:一般情况下,人们需要拥有DTAP四个环境,即开发环境、测试环境、Staging环境和生产环境。每种环境的作用,部署方式和代码版本等是不一样。比如开发环境是持续部署的,测试环境是定期如每天晚上自动部署,Staging和生产环境是手动触发的。
  •   云基础设施:包括AWS/Azure等公有云,Cloudstack/Openstack等私有云。

  因此,我们看到,Chef/Puppet只是实现DevOps工具链的可选工具,可以用来实现配置和部署自动化。但是仅靠Chef/Puppet本身无法实现Full-Stack部署自动化。

(三)仅靠Chef/Puppet本身无法实现Full-Stack部署自动化

  如果要实现Full-stack Automation,那么就必须实现环境创建自动化,软件安装和配置自动化,应用部署和配置自动化,监控和告警自动化,故障检测和恢复自动化,扩展自动化,如下图所示(注6)。

  

  •   环境创建:创建VMs、网络、存储、负载均衡,协调不同角色VMs的创建过程和配置。
  •   软件安装和配置:操作系统配置,比如创建用户、组,设置ulimit参数等;基础软件安装和配置,比如mysql/nginx。这些软件的特点是变动不频繁。对于Chef/Puppet来说,这个步骤的自动化是其最擅长的。它们都提供大量现成的Recipes,并抽象各种异构系统之间的差异。
  •   应用部署和配置:部署应用代码,比如war包、db脚本、php/rails代码等。这部分的变动是频繁的。对于Chef/Puppet来说,其是可以做这个工作的,但是很多人认为用Fabric/Glu等更为合适。另外,对于复杂的系统来说,如果保证升级期间系统的可用性,系统的各个应用组件需尽量是无状态和松耦合的。如果系统的组件之间是有依赖的,那么升级期间必须动态地协调(Orchestration)、控制好相关组件的行为。
  •   监控和告警:包括OS级别和应用级别的可用性和性能监控。如果发现异常,需要能够自动发出告警信息。
  •   健康检测和恢复:为了应付云基础设施故障,系统需要Design By Failure. 在异常发生时,系统可以发现并进行自动处理。
  •   自动伸缩:一般情况下,业务存在高峰期和低估期。为了节省成本,系统应该是可以自动伸缩的。

  对于上述的每一个步骤,看似都存在现成的工具可以用来实现自动化。但是,实现Full-Stack部署自动化从来就不是一件容易的事情,绝非简单通过选择、拼凑相关工具即可实现。Autodesk中国研发中心最近在InfoQ上分享了他们基于AWS的自动化部署实践。文章详细阐述了业务目标,设计目标和限制,和最终的实现方案,是一个非常好的案例。在这里,我们再来分析一下两种差异较大的实现方式。

(1) 基于PaaS的实现方式 (以Cloud Foundry为例)。

  

  Netflix除了Leverage AWS的CloudWatch/Auto Scaling Group/ELB等服务外,自己也开发了一序列工具完成了Full-Stack部署自动化。这些工具通过Asgard这个可视化云管理和部署控制台集成起来。另外,Deployable image 这种部署模式虽可简化部署并确保一致性,但是一部分复杂性转移到了应用层面(注7)。系统的各个组件是无状态和松耦合,同时还需要Eureka这种服务来实现中间层的负载和failover。

  在上述两个案例中,我们都看不到Chef/Puppet的影子。即便是Cloud Foundry自身的部署工具Bosh,但也不是基于Chef/Puppet。 所以,尽管Chef/Puppet非常流行,并且有很多成功案例,但是我们决不能把DevOps = Chef/Puppet。它们只是建设DevOps所需工具链中的可选工具,仅此而已。



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