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摘要

案例背景：yabo2021最新版客户——某中型互联网公司处于快速发展阶段，重度依赖公有云服务，随着业务压力增大，许多产品线引入微服务，给运维带来更高的要求。

yabo2021最新版建议：先通过改善一个产品线的 DevOps 过程，形成最佳实践，建立一个 DevOps 平台，积累专属于该公司的经验，最终逐步推广到整个公司。

实践成果：整个 DevOps 平台经过了可用性和性能的挑战，截止到项目结束，整个公司的研发过程已经实现了云原生的转型。生产集群支撑了 2000+ 个 Pod ，每天 500 次以上的构建。

案例详情

yabo2021最新版客户——某中型互联网公司正处在快速发展阶段，短短几年时间，研发团队从几十人发展到了超过 500 人，单一研发部门也变成了 5 个产品线。该公司重度依赖公有云服务，大多数运维工程师技能有限，仅仅了解阿里云的一些操作。部分工程师开始尝试使用阿里云 Kubernetes ，但并没有足够的经验，非常依赖阿里云提供的界面。随着业务压力的增大，许多产品线已经引入了微服务，这也给运维带来了更高的要求。

针对这个局面，yabo2021最新版云原生团队的认为，没有强大的部门墙是该公司的一个优势，可以先通过改善一个产品线的 DevOps 过程，形成最佳实践，建立一个 DevOps 平台，积累专属于该公司的经验，最终逐步推广到整个公司。

选择试点 DevOps 团队

首先，要选择一个进行改造的产品线团队。

 L 产品线团队已经引入了微服务架构，应用拆分成了几十个微服务，但应用部署还采用手动复制粘贴的方法。尽管为了避免进一步的复杂性，所有微服务部署在同一个主机上，但每次发布，配合修改配置，都要花费一个多小时，还经常出错，排查这类问题又要花费大量的时间。

而且，因为研发团队根据不同的需求来源制定迭代计划，经常会出现连续几天都有应用上线的情况，让应用发布过程更加苦不堪言。L 产品线团队的负责人也十分认同需要改善开发和运维的上线体验。于是我们的改造工作决定先从 L 产品线团队展开。

改变发布管理

L 产品线团队之前的软件发布过程是这样的：

可以看到团队会根据不同的需求来源创建项目，然后每个项目按照自己的节奏发布。每次上线，都需要反复经历合并代码、回归测试和应用部署等工作。

在开源世界，以及许多成熟企业的研发过程中，已经采用了定期和按特性发布的模式，即将需求拆分成一个个可独立交付的用户故事，然后定期发布。

yabo2021最新版建议将上述过程改造为：

这样，我们将同一时期的不同需求的项目纳入同一个发布计划，避免了过多的重复操作，可以降低相关方的工作量。

Note

这个模式的顺利实施，也需要用敏捷的方法管理需求。为此，yabo2021最新版团队引入了 Scrum 课程，强调了敏捷方法对于整个过程的意义。

改造研发流程

L 产品线团队之前的研发流程，存在着较多的问题。例如，软件并没有版本，这就造成了上线回退非常麻烦，为此我们结合 12 factor 和现状，设计了一套标准的 DevOps 流程：

这个流程需要结合持续集成和 Kubernetes 的功能，最重要的，也确实让开发者的工作更简单了。例如，构建工作融入到了开发者的日常工作中，根据预先设计，当开发推送的 Git 特定分支或打 Tag 时，就会触发构建或集成环境的更新。其次，因为有一个标准的 Chart 发布工作，可以让测试与生产环境的差异更加明晰，可以减少环境差异导致的问题。

Note

这个过程涉及到了敏捷方法、12 factor、DevOps 等多方面的知识，yabo2021最新版团队也进行了相关的知识传递工作。

打造 DevOps 平台

DevOps 平台的搭建过程更加直接，但是为了保证可维护性和扩展性，也做了许多细节设计。例如，Jenkins 采用多 Agent 模式，采用 MultiBranch Pipeline，代码中存放 Jenkinsfile 和 Dockerfile 等方法，基本上省掉了 Agent 的维护。

Harbor 存放的是所有的镜像，所以必须要实现备份和恢复。Helm Chart 存放的是我们的发布信息，所以我们也需要一个高可用的 Git 服务。

Kubernetes 是一个标准化的平台，但是各个云厂商也做了许多自己的界面。因为需要对接阿里云、华为云、 AWS 以及许多合作伙伴的私有化部署的 Kubernetes ，所以对于 Kubernetes 的使用，尽可能采用标准的方式，这避免了厂商的绑定。

应用改造

微服务模式下，模块在可观测性上有了更高的要求，需要开发探针和 Metrics 接口。还有一些应用，没有实现配置文件与程序分离，也需要做相应的改造。

Note

云原生时代与传统运维的稳定性有着不同的内涵，需要理解新的理念，并结合 Kubernetes 的功能。另一方面，为了更好地持续交付，也需要改造应用配置的方式。为了让开发对改造有更深刻的认识，yabo2021最新版团队组织了《稳定性的模式与反模式》、《12-factor》 、《Kubernetes 基础》和《Kubernetes 最佳实践》等课程。

CI/CD 实施

尽管 L 产品线的服务分为几个不同的类型，但实际上并不是特别的标准，所以选择在模块源代码种存放 Jenkinsfile 和 Dockerfile ，各个模块的负责人可以根据具体项目进行调整。yabo2021最新版团队编写了几类模块的标准 Jenkinsfile 和 Dockerfile，并制定了标准的 Jenkins Job 模板 ，研发团队可以根据自己的情况采用。

Helm Chart 编写

这个项目虽然是微服务架构，但是部署时，往往存在一定的关联性，所以yabo2021最新版团队将整个应用封装成一个 Helm Chart，可以实现应用的一键部署。另外，也有许多细节的设计。比较简单的诸如将一些全局配置做成变量，复杂的包括当某个配置发生变化，直接触发相关应用重启的设计。yabo2021最新版团队也将 Helm Chart 的调用整合到了 Jenkins ，这样研发团队可以在界面上选择特定的 chart 版本，进行部署，当然也能实现回退。

可观测性仪表盘

针对应用的架构，开发相应的仪表盘，便于应用运维人员及时发现问题。

L 产品线改造总结

开发者的工作更轻松了，这是实现 DevOps 改造必须要做到的。新的流程没有给开发者增加任何额外的任务，可以专注于开发工作。每一次发布更稳了，因为严格的区分了构建、发布和运行三个过程，我们可以清楚的知道每次发布的内容，可以轻松的切换到各个版本。

另外，这个过程也彻底避免了对厂商的依赖。L 产品线团队的产品，后来分别部署到了华为云、AWS 和几个客户的私有 Kubernetes ，基本上实现了一个命令部署，大大提升了客户的满意度。

全公司推广

yabo2021最新版通过 L 产品线的 DevOps 实践，总结出了一套适用于该互联网公司的行之有效的流程和平台，所以下一步就是将这些积累推广到整个公司。在这个过程中，又经历许多复杂的技术栈，其中包括 Java, .NET Core, Python, Golang, .NET Framework 等，整个 DevOps 平台经过了可用性和性能的挑战，截止到项目结束，生产集群支撑了 2000+ 个 Pod ，每天 500 次以上的构建。

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