宋茜

在數字化轉型開始的時候，需要編寫代碼進行構建，開發(fā)人員應對其進行負責維護。他們精心設計了邏輯，然后使其在服務器上運行。隨著團隊的擴大和人員的差異化，這種情況發(fā)生了變化，一些團隊成員維護代碼（Dev），而另一些團隊成員則負責維護機器。

如今，由于云計算和微服務的興起，采用軟件將由數十個甚至數千個運行在不同計算機上的組件組合在一起。每臺機器在技術上都是獨立的，但所有這些機器都必須協(xié)同工作。確保它們的執(zhí)行最后通過自動化腳本來完成。

DevOps團隊的主要任務是提供這些面向應用程序的所有高級流程。它們可能無法處理軟件體系結構的深層次問題，但它們可以保持部分平穩(wěn)運行。

盡管如此，DevOps專業(yè)人員這一角色仍然相對較新，其職責尚未明確界定或分配，其技能仍在不斷發(fā)展（DevOps專業(yè)人員是跨職位、執(zhí)行編程和運營的混合），但是許多團隊發(fā)現(xiàn)保持服務器平穩(wěn)運行就足夠了。在編程團隊更改代碼以及更改代碼運行方式的過程中，配置它們需要對細節(jié)進行精心規(guī)劃。

越來越多的組織尋求DevOps專業(yè)人員支持其數字化轉型，重要的是要有清晰的看法，對于DevOps的新興領域，以下是一些隱藏的事實和人們普遍存在的誤解。

1. DevOps不是編程人員

許多管理人員認為DevOps專業(yè)人員并不是編程人員，他們的想法是正確的。但DevOps專業(yè)人員的工作職責已經發(fā)生了變化，一些處理字節(jié)和數據結構的許多混亂工作都分配給了不同的編程人員。從策略上講，使程序人員擺脫保持一切正常運轉的責任是有道理的，因為他們可能沉迷于現(xiàn)代堆棧中。

但是DevOps專業(yè)人員仍然必須編寫一些代碼。他們仍然需要抽象地考慮隱藏的數據結構。僅使所有內容保持運行需要無休止的命令行調用，這些調用通?？梢允占⒑喕癁閟hell腳本。盡管一些編程人員可能不會將這樣的高級工作歸類為編程，即使它包括函數調用、參數和變量，但現(xiàn)實情況是，DevOps人員具有與程序員相同的技能類型。

2.管理程序員是主要工作

即使DevOps專業(yè)人員不編寫代碼，他們最終還是要管理程序人員，而這通常要開展很多工作。每個開發(fā)人員都在創(chuàng)造新穎而美麗的事物，他們編寫的代碼是一種藝術，每個人都希望立即將其容器投入生產。他們通常這樣想，代碼運行順利嗎？一切都會崩潰嗎？確保編碼人員不會把事情搞砸是DevOps專業(yè)人員的重任。

3. DevOps正在慢慢接管

當軟件應用程序比較簡單的時候，程序員擁有所有的控制權?，F(xiàn)在應用程序通常被分成幾十個甚至幾百個微服務，DevOps專業(yè)人員負責它們的運行情況，并且仍然有架構師和程序員在決定如何將服務連接在一起，但是DevOps專業(yè)人員負責如何將它們連接在一起，這是一個越來越重要的難題。

4. DevOps不用管理成本

當云計算提供商以每小時幾美分的價格為使用其云服務定價時，他們很聰明。但是隨著云計算實例數量的運行和時間的推移，這些費用就會累加起來。在30天為一個月的時間中有720個小時，因此一臺每小時僅花費1美元的機器一年的費用為8 760美元。這時，用戶可能感覺到自己采購和運行服務器可能更便宜。

在收到一些成本高昂的賬單后，一些團隊可能會開始配備DevOps審核人員，其唯一職責是在混亂的機器中尋找節(jié)省資金的方法。他們檢查了業(yè)務生產細節(jié)，然后開始說“不”，他們將會計較每一分錢，因為他們知道這樣可能節(jié)省預算。

5.只有少數幾種方法可以提高性能

管理云計算的工作變得更加困難，因為DevOps專業(yè)人員通常只有幾個工具和方法可以利用。一旦程序員提交代碼并構建容器，DevOps專業(yè)人員的工作就是讓它們運行。如果它們看起來很慢，可以嘗試添加更多的虛擬CPU或RAM。如果速度仍然很慢，可以在機房中增加更多的機器來分散負載。

6.完成拆除工作

最深層的問題之一是計算機總是在記錄錯誤。例如一些容器每隔幾個小時就會崩潰。可能是數據庫連接失敗，也可能是參數配置錯誤。答案可能在日志文件中，但是從未發(fā)現(xiàn)。Kubernetes非常友善，可以啟動另一個實例，然后回答查詢并完成其工作。這是故障安全體系結構的一個示例，即使其內部混亂不堪。

只要用戶和客戶都能完成工作，通常每個人都可以更輕松地換個角度來看問題，而忽略所有虛擬的拆除工作。

7.數據庫支配一切

人們可能會為所有的本地代碼而感到煩惱，而把AJAX this或CSS弄亂了，但是最后，所有數據都在數據庫中找到了家，經典數據庫仍然是代碼的核心，這是真理的唯一來源。如果團隊能夠保持運行并回答問題，那幾乎就是全部工作，用戶可以容忍未對齊的DIV或奇怪的新布局，但不能容忍數據庫損壞。行業(yè)專家曾經為一個使用最新、最出色的Node.js軟件包的團隊審核過代碼，不斷地更新其堆棧以保持最前沿，但是該數據庫已有10多年的歷史了，沒有人想對其進行改動。

8.對代碼的運行方式知之甚少

如今儀器的性能可能是驚人的，人們可以通過各種軟件運行來感受到數據激增，就像水手感覺到風浪一樣。隨著機房負載量的波動，人們知道工作負載事情何時正常運行以及何時不堪重負。如果負責電子商務網絡應用程序，那么DevOps專業(yè)人員將是第一個知道折扣何時生效的人，因為其應用程序的負載將會激增。

這些數字總結了組件的平均應變和響應時間，但無法告訴原因。而了解程序員可以知道組件內部發(fā)生了什么事情，他們可以隔離錯誤并找到解決方案。

一些商業(yè)人士可能希望擁有無所不能、無所不知的技術人員，并且能夠自下而上地理解整個堆棧。但對許多公司來說，這工作量太大，代碼行太多，最好為DevOps專業(yè)人員和程序員找到一種簡單的協(xié)作方式。

9.一切都有些神秘

計算機可能完全是邏輯機器，其中代碼以可預測的確定性方式演化，出現(xiàn)每個錯誤都是有原因的。工作人員可以采用調試器，查看日志文件，仔細檢查代碼，但是誰有時間呢？

就像通過重新啟動設備可以解決90 %的技術問題一樣，DevOps專業(yè)人員需要做同樣的事情?？梢钥隙?，在使用諸如“容器”和“實例”之類的詞，并且采用大量儀表跟蹤正在發(fā)生的事情，但是最后，繼續(xù)前行通常更快捷、更簡單。