【51CTO.com快譯】Mike Loukides以圖書形式發(fā)表O'Reilly Media出版的《DevOps是什么?》長文時，他取了一個后來眾所周知的副標題：基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼。那篇文章只有20頁，提出了幾個要點：

1. 基礎(chǔ)架構(gòu)進入到代碼。運行該軟件的云端系統(tǒng)由代碼創(chuàng)建。
2. 運維角色將進入到團隊。
3. 監(jiān)控進入到平臺。我們通過代碼創(chuàng)建的用于服務(wù)軟件的虛擬機將包括內(nèi)置監(jiān)控。

8年后，也許是時候問一下這些預(yù)測是否屬實、我們學(xué)到了什么以及接下來會發(fā)生什么。

基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼

Loukides的文章舉了幾個有名的例子，比如Netflix的ChaosMonkey，它們是完成基礎(chǔ)架構(gòu)工作的成熟的計算機程序。當時最流行的想法是，運維人員將成為正宗的計算機程序員，用Python或Ruby編寫程序來設(shè)置將運行應(yīng)用程序代碼的一系列虛擬機。客戶需要管理資源、規(guī)模擴展和可用性等。

事實證明，這很難編寫，調(diào)試起來就更難了，而且?guī)缀醪豢赡芾^續(xù)運行。

業(yè)界確實從幾個方面作出了有力的回應(yīng)。

首先在2013年的Python大會上，Solomon Hykes和Sebastien Pahl推出了Docker，這是面向Linux系統(tǒng)的輕量級虛擬化工具。一年后，谷歌開源了Kubernetes。Kubernetes和Docker引入了傳統(tǒng)“基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼”之間的一大區(qū)別：它們與其說是受代碼驅(qū)動，還不如說是受配置和命令驅(qū)動。

這方面的流行術(shù)語是聲明性DevOps。簡而言之，你無需編寫常規(guī)的經(jīng)典代碼告訴計算機“如何”創(chuàng)建服務(wù)器，而是創(chuàng)建一個配置文件來告訴計算機那是“什么”并運行命令。用Kubernetes的術(shù)語來說，這是一個清單文件，而不是來自命令行的一系列Kubectl命令，或更糟糕的是運行kubectl命令的Python程序，在無限的“while”循環(huán)中運行，試圖監(jiān)控系統(tǒng)并采取糾正措施。顧問兼培訓(xùn)師Bob Reselman表示，清單文件將創(chuàng)建可重用的資產(chǎn)，該資產(chǎn)更易于審計和控制。

雖然“基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼”沒有接管軟件的所有方面，但對于促使微服務(wù)崛起起到了至關(guān)重要的作用，團隊常常可以自行運行微服務(wù)。

運維進入到團隊

至少對于微服務(wù)而言，可以說運維現(xiàn)在是軟件開發(fā)團隊的一部分。也就是說，對于新服務(wù)而言，我看到團隊支持他們創(chuàng)建的服務(wù)。這倒不是說我接觸的每家組織都如此，而是這些變化并非無處不在。

另一個創(chuàng)新是全新的工作類別，即軟件可靠性工程師或SRE。SRE負責系統(tǒng)可用性、延遲、性能、緊急響應(yīng)和容量等。他們監(jiān)控大量網(wǎng)站和服務(wù)，并采取糾正措施。這是某種“DevOps”工作，原因是它把軟件開發(fā)的嚴謹性帶到了運維。我個人感到有點難過，因為我們發(fā)明了一種全新的工作類別，而不是開發(fā)團隊和運維團隊協(xié)同工作。它似乎確實適用于存在可擴展性問題的大公司。人數(shù)較少的小組只是把運維這塊扔給了團隊。

監(jiān)控進入到平臺

電話與路由器、Web服務(wù)器、微服務(wù)、數(shù)據(jù)庫直至物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的許多環(huán)節(jié)可能會出岔子。Kubernetes方面尚未出現(xiàn)的一件事就是支持我們一直希望的監(jiān)控。云托管公司確實提供了出色的儀表板，便于查看服務(wù)器的運行狀況，但跟蹤消息(這是可觀察性的一部分)是大多數(shù)小組要自行計劃的事情。

這可能屬于下一步。

下一步是什么

雖然Windows容器確實管用，至少從理論上來說適用于一款特定的操作系統(tǒng)，但我還沒有看到哪家公司實際使用它。Kubernetes仍然主要是面向Linux系統(tǒng)的解決方案，尤其是面向Web服務(wù)器，可能還面向數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。眼下，專職工程師將只好習(xí)慣于在異構(gòu)操作環(huán)境下工作，在這種環(huán)境下傳統(tǒng)運維人員將繼續(xù)發(fā)揮作用。

然后是監(jiān)控。有一些軟件包和開源系統(tǒng)(比如Istio)可以檢測云系統(tǒng)，并自動創(chuàng)建監(jiān)控系統(tǒng)和審計跟蹤。我看到的問題是，它們需要大量的CPU/Member，這在云端意味著大量費用。它們還可能使網(wǎng)絡(luò)需求大致翻番。我多次看到一家公司花數(shù)萬乃至數(shù)十萬美元加上數(shù)年的工程師人力來實施一套監(jiān)控系統(tǒng)，但由于系統(tǒng)需求實際上影響了生產(chǎn)，到頭來只好關(guān)閉監(jiān)控系統(tǒng)。

原文標題：How DevOps has evolved since 2012，作者：Matthew Heusser

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