DevOpsおよび連続的な配達システム

シーンを適用する

ソフトウェア開発チームは、ほとんど非vitably scaling プロセスで "delivery Bottlenecks" に遭遇します。コードの送信頻度が増加していますが、アクセスの速度は遅くなっています。異なるツールとプロセスが開発され、テストされ、実行され、手動で 3 人とシステム間の接触を必要とする、環境の違いは、動詞引数 "私のマシン上で実行" になります。行の失敗、ログ数を必要とする、ログの損失や問題が見つかったときに、問題が見つかったときに、問題が見つかった場合に発見されます。

問題は、チームがハードに機能しないという問題ではありませんが、それはそうである。開発、テスト、展開、輸送、通信をつなぐ自動化システムとコラボレーション規範の欠如. ここでは説明したシーンは、標準化されたDevOpsの実践と継続的な配信能力の構築を期待するソフトウェアチームのために、ページ上に表示されていますZhiHua Tech(上海電子商工会-Shui情報技術有限公司)利用可能なDevOpsシステム構築と配送方法は、特定のクライアントのデータ開示を表わさない。

典型的な運用課題

1. 長い解放周期、多数の手動操作および高い間違い率

• 手動でビルドしてデプロイするマニュアルパッケージ、手動アップロードサーバー、コードが開発された後の手動再起動サービス - シンプルなバージョンは更新に約30分かかることがあります。各リリースは、ストレスを伴う操作であり、わずかな漏れが失敗する可能性があります。
• 環境の一貫性開発環境、テスト環境、公開前の環境、生産環境と、オペレーティングシステムのバージョン、中間構成、ライブラリの小さなバージョン番号の信頼性の違いは隠されています。 これらの違いは、テストが渡したコードが生産に展開される後の特異性の継続的な発生をもたらします。
• 標準化されたロールバック機構の欠如: リリース後に深刻な機能障害が検出されると、ロールバックは手動操作に依存し、バックアップの回復にも関わらず、ロールバック時間も数分で測定されます。

2. テストおよび手動最下の質からの遅れのフィードバック

• 検査チェーンはボトルネックです。: 提出されたコードを開発した後、テスト期間は1週間持続する可能性があります。 開発チームはコードを転送し、テストが返された時点で開発が長い道になりました。 古いコードに基づいて、バグの修復は痛みを伴う「心理的バックキャッピ」になりました。
• 回帰試験カバレッジが不足している• 手動の実行ケースは、通常、メインプロセスのみをカバーする時間とマンパワーに限ってリリース前に、。 正規化と劣化は、多くの場合、ユーザーの苦情後に検出されます。

3. オンラインで低い観察されたおよび受動の失敗の応答

• ログは散らばりにくい、接続が困難ですmicroservicesアーキテクチャでは、ユーザリクエストは5-10のサービス例に及ぶ場合があります。サービスのログは異なるサーバー上に散らばっていて、単一のtrackIDシリアルなしでログごとに問題が確認されます。
• 監視の遅れが起きています。: アラームのルールは広く、多くの場合、ユーザーの数が著しく低下し、ビジネスが破損しているときだけであり、アラームをトリガーします。 操作インジケータ(より低い数量、支払いの成功率)およびインフラストラクチャインジケータのリンク分析と早期警告の欠如があります。

計画設計思考

1. 建物は標準化されたCI/CDの流れラインを組み立てます

• コード投稿トリガー: プッシュコードの開発は、特定のブランチに自動的にストリームラインの構成をトリガーします。コンパイル、テストユニット、コード(SonarQube)をスキャンし、安全なスキャン、ミラー構造をスキャンします。リンクが失敗した場合は、開発者はIDEまたはEnterprise IMのインスタント通知を受け取ります。
• 環境セルフサービス: 試験環境とプレディスパッチ環境は、インフラの標準的な定義、コード(テラフォーム/Ansible)で定義され、どのチームメンバーも1つのキーで完全な環境を作成できます。
• グレースケールリリースとカナリー展開: 生産リリースは、まず5〜10%を配備し、コアインジケータ(ミスク、遅延、ビジネスデータ)の観察は正常で、最大でフルボリュームをスケールアップします。異常が発生した場合に自動的にロールバックがトリガーされます。

2. 自動テストの stratification システム確立

• 試験ピラミッド: ユニットテスト(クイック、信頼性)の多数。 適切な統合テスト エンドツーエンドのテストの少数の番号。 各ストリーミングラインは、ユニットテスト(秒)で最初に実行され、その後、渡るだけでテストが統合されます。
• 回帰試験の自動化: キーインターフェイスのパフォーマンスベースラインが各ビルドで自動的にテストされます。 送信結果が閾値を超えたインターフェイスP99の遅延で、ビルドは自動的に失敗としてマークされます。

3. 完全なチェーン検出性を造る

• 統一されたログおよびリンクの追跡: ELK/Loki + OpenTelemetry に基づいて、すべてのサービスログが TraceID に収集され、入力されます。 質問を検索すると、リンクと各ノードをフルコールする時間が表示されます。
• D.D. 腕時計およびスマートな警報。インフラ監視(CPU/RAM/ディスク/ネットワーク)+アプリケーション監視(QPS/遅延/ミステーク)+運用監視(低/支払い成功)は3つのレイヤーにリンクされます。アラームルールは、固定されたしきい値の誤りや報告を避けるために、対称/リング検出をサポートしています。

システム容量の規模

コードとビルド管理

• GitFlow/トランクベース
• 統合ビルドとマルチモジュールプロジェクトの管理に依存
• コード質の戸棚:静的なスキャン、保安のギャップの検出、テスト適用範囲の点検
• 製品の倉庫の統合管理(Docker Mirror/JAR/WAR/NPMパッケージ)

• 統合と展開をオンゴ

• ジェノキンス/ジトラボCI/GitHubアクションウォーターライン
• 多環境自動展開(開発/テスト/公開/制作)
• グレースケールリリース、ブルーグリーン展開、ローリングアップデート戦略
• 承認フローの発行と変更レコードの自動化

オートメーションテスト

• モジュールテスト/統合されたテスト/エンドツーエンドのテスト層の方針
• 性能ベンチマークと回帰試験
• 契約試験(Pact)の相互適合性を確保するため
• レジリエンスを検証するためのシャオスメッシュテスト

• 観測可能なプラットフォーム

• ELK / Grafana Loki Central Log Platform _ リードエグジビションジャパン
• Prometheus + Grafanaインジケーターの監視と可視化
• OpenTelemetry、フルリンクトラッキング。
• + マルチチャンネル通知(クルージング/マイクロ/フライブック/PagerDuty)

インフラはコード

• テラフォーム/プルミクラウドリソース組織
• Ansible/SaltStack 構成管理
• クベルネのクラスタ管理とオートスカルプ
• Helmチャート標準アプリケーション展開

配送可能

意図した値のオリエンテーション

• リリースの頻度と信頼性の両方: 月間リリースは、最大かつ頻繁に発行され、各リリースは小切替えセットで大幅に削減されます。
• 税率: 60%•自動フローラインによる人工的な接続および待っているリンクの除去。
• 親から分まで圧縮された機能不全(MTTR)の修理の平均時間: 完全なチェーン追跡+スマートな警報、位置の根はもはや推測しません。
• 「シリアル」から「スクランブル」へ、チームワークスが行きました。: 環境セルフサービス、自動テストフィードバック、開発、QAは、それぞれ待ち時間がありません。