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DevOps 和 SRE

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发表于 2021-12-27 17:56:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 FYIRH 于 2021-12-27 18:03 编辑 / T, M7 E" ?) [# C
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最近有一位朋友和我聊职业发展方向问题,聊了不少 DevOps 和 SRE 话题。 我几年前刚接触这两个概念时也常常将之混淆,可惜当时没有人来解答我困惑。 现在这虽然已经极为流行,但是我发现我这位朋友对这两个职位还存在一些误区。 于是我给了一些见解并整理成文章以饕大众。
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最常见的误区:
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  • DevOps 新概念,好高级
  • SRE 是高级版 DevOps
  • 运维可以轻松转身 DevOps 工程师

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让我一一给你讲解吧。
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DevOps 和 SRE 定义& E$ Y9 s* A4 k( _. w
DevOps 是字面上 Dev 开发 / Ops 运维两者组合, 严格意义上 DevOps 如下(via(DevOps - Wikipedia)(via)):
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DevOps(Development 和 Operations 的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev) ”和“IT 运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。
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SRE 全称是 Site Reliability Engineering,最早是由 Google 提出,并且在其工程实践中发扬光大。 他们还出了一本同名书籍(Site Reliability Engineering)(via)」, 让这个理念在互联网工程师圈子里广泛传播。
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Google 对 SRE 解释是(via(Site Reliability Engineering - Wikipedia)(via)):
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Site reliability engineering (SRE) is a discipline that incorporates aspects of software engineering and applies that to operations whose goals are to create ultra-scalable and highly reliable software systems.
3 P2 Z/ F5 [; S4 D3 n
我将其翻译翻译为中文:

0 m' c! q1 X; j
网站稳定性工程师是致力于打造「高扩展、高可用系统」,并将其贯彻为原则的软件工程师。

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从定义来看,DevOps 是文化、运动和惯例,而 SRE 是有严格任职要求的职位。 文化是软性定义,文化有更多概念可以捏造,而 SRE 定义精准,就少了想象空间(也可能 SRE 门槛高 😄)。 按 Google 给出的说法是,SRE 工程师实践了 DevOps 文化。这个观点没错,但是国内的 DevOps 逐步独立出 DevOps 工程师, 所以在本文,我着重讨论的是 DevOps 工程师和 SRE 工程师两种职位对比。
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两者产生背景和历史
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互联网需求催生了 DevOps 。在最传统软件企业中,是只有 Dev 没有 Ops, 那时 Ops 可能还是只是技术支持人员。开发按照瀑布流:需求分析、系统设计、开发、测试、交付、运行, 传统软件发布是一个重量级操作。一旦发布,Dev 几乎不再直接操作。 80 后可能会记得 QQ 每年都会有一个大版本发布吧,QQ 2000 / 2003 / 2004 等等。 此时 Ops 不用和 Dev 直接高频接触,甚至针对一些纯离线业务,压根没有设立 Ops 这个岗位。

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互联网浪潮之后,软件由传统意义上桌面软件演变为面向网站、手机应用。 这时候业务核心逻辑,比如交易,社交行为都不在用户桌面完成,而是在服务器后端完成。 这给互联网企业给予了极大操作空间:随时可以改变业务逻辑,这促进了业务快速迭代变更。 但即便这样,Dev 和 Ops 是极其分裂的两个环节。Ops 不关心代码是如何运作的,Dev 不知道代码如何运行在服务器上。
当业界还沉浸在可以每周发布版本喜悦中时,2009 年,Flicker 提出了每天发布 10+ 次概念,大大震撼了业界。

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Flicker 提出了几个核心理念:
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  • 业务快速发展,需要拥抱变更,小步快跑
  • Ops 目标不是为了网站稳定和快速,而是推动业务快速发展
  • 基于自动化工具提高 Dev / Ops 联接:代码版本管理、监控
  • 高效沟通:IRC / IM Robot(现在那些 ChatBot 套路,10 年前就被 Flicker 玩过了)
  • 信任、透明、高效、互助的沟通文化

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真是让人难以想象,今天各种培训公司和一些知名大 V 在呼唤这些 DevOps 理念, 竟然在 2009 年一份幻灯片中就展现淋漓尽致。经典总是不过时,在尘封下闪耀着智慧光芒。 有些人将 DevOps 和运维自动化等同,这是只看到表象。 DevOps 目标是提高业务系统交付速度,并为之提供相关工具、制度和服务。 一些个人或培训机构添油加醋和衍生含义,都是围绕这 DevOps 本质而发散。
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接下来聊聊 SRE 历史, SRE 出现要晚一些。在 2003 年时候 Google 的 Ben Treynor 招募了几个软件工程师,这个团队设立目的是帮助 Google 生产环境服务运行更稳定、健壮、可靠。 不同于中小型规模公司,Google 服务于十几亿用户服务,短暂服务不可用会带来致命后果。 因此 Google 走在了时代最前面,SRE 产生了。

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这个职位为大规模集群服务,小型团队不需要这样职位设定(可能也招不起真正 SRE 😊)。 Google 在探索若干年之后,SRE 团队开始将自己心得体会写在线上,并在 2016 年将此书出版。

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两者的职能不同
DevOps 文化,那么就没有一个具象职能要求。现在不少公司将 DevOps 职能单独抽取出来,称之为 DevOps 工程师。 那让我们看看 DevOps 工程师关心什么:DevOps 文化目的是提交交付速度, DevOps 工程师就自然会关心软件 / 服务的整个生命周期。
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一个简单的公式: 速度=总量/时间,添上工程行业术语,即 交付速度=((功能特性*工程质量)/交付时间)*交付风险。
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功能特性交给产品经理和项目经理管理,DevOps 工程师需要关心剩下几个因素:工程质量 / 交付时间 / 交付风险。 DevOps 工程师职能如下:
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  • 管理应用全生命周期(需求、设计、开发、QA、发布、运行)
  • 关注全流程效率提升,挖掘瓶颈点并将其解决
  • 自动化运维平台设计和研发工作(标准化、自动化、平台化)
  • 支持运维系统,包括 虚拟化技术、资源管理技术、监控技术、网络技术
    # i! d+ o8 E5 b: X
    ) u; V! v) ~6 G. t* t/ C; d
SRE 关键词是「高扩展性」「高可用性」。高扩展性是指当服务用户数量暴增时, 应用系统以及支撑其服务(服务器资源、网络系统、数据库资源)可以在不调整系统结构,不强化机器本身性能 ,仅仅增加实例数量方式进行扩容。高可用性是指,应用架构中任何环节出现不可用时,比如应用服务、网关、数据库 等系统挂掉,整个系统可以在可预见时间内恢复并重新提供服务。当然,既然是「高」可用, 那么这个时间一般期望在分钟级别。SRE 职能可以概括为以下:

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  • 为 应用、中间件、基础设施等提供 选型、设计、开发、容量规划、调优、故障处理
  • 为业务系统提供基于可用性、可扩展性考虑决策,参与业务系统设计和实施
  • 定位、处理、管理故障,优化导致故障发生相关部件
  • 提高各部件资源利用率

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    8 b2 f# X5 L5 C: f, z1 z7 a$ \
工作内容不同$ N! e1 k" N  P1 }9 _8 z4 `5 V3 T
职责不同导致两个职位工作内容也不尽相同,我将 DevOps 工程师和 SRE 工程师职能列举如下:

2 P% i, v1 S$ M- D
  • DevOps

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    • 设定应用生命管理周期制度,扭转流程
    • 开发、管理 开发工程师 /QA 工程师使用 开发平台系统
    • 开发、管理 发布系统
    • 开发、选型、管理 监控、报警系统
    • 开发、管理 权限系统
    • 开发、选型、管理 CMBD
    • 管理变更
    • 管理故障
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  • SRE

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    • 管理变更
    • 管理故障
    • 制定 SLA 服务标准
    • 开发、选型、管理 各类中间件
    • 开发、管理 分布式监控系统
    • 开发、管理 分布式追踪系统
    • 开发、管理 性能监控、探测系统(dtrace、火焰图)
    • 开发、选型、培训 性能调优工具

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很有趣的对比,DevOps 和 SRE 都会关心应用生命周期,特别是生命周期里面中变更和故障。 但是 DevOps 工作内容是主要为开发链路服务,一个 DevOps Team 通常会提供一串工具链, 这其中会包括:开发工具、版本管理工具、CI 持续交付工具、CD 持续发布工具、报警工具、故障处理。 而 SRE Team 则关注更为关注变更、故障、性能、容量相关问题,会涉及具体业务,产出工具链会有: 容量测量工具、Logging 日志工具、Tracing 调用链路跟踪工具、Metrics 性能度量工具、监控报警工具等。

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DevOps 和 SRE 关系
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DevOps 首先是一种文化,后期逐渐独立成一个职位;SRE 一开始就明确是一个职位; 不少同学把 DevOps 和 SRE 搞混,是被两者表象锁迷惑,看上去这两者都有的工具属性、自动化要求也相似。 甚至有一些开发同学把这类运维工作都统一理解为:服务器 + 工具 + 自动化。这是盲人摸象,管中窥豹。
0 Z" G& ~+ X9 K! Q9 P% G) E! F
从技能上来说,两者都需要较强的运维技能。 在职业发展天花板上,DevOps 可能缺乏 SRE 在一些专业领域的技能: 计算机体系结构能力;高吞吐高并发优化能力;可扩展系统设计能力;复杂系统设计能力;业务系统排查能力。 两者都需要软实力,但是 SRE 面临复杂度更高,挑战更大,要求也更高:
  • 分析问题、解决问题能力
  • 战胜困难决心
  • 面对挑战热情
  • 自驱学习
    3 T8 V' W* D$ J* d0 {& Y
DevOps 具有普遍意义,现代互联网公司都需要 DevOps,但是并非所有团队对高可用性、高扩展性存在需求,它们不需要 SRE。 DevOps 工程师掌握相关技能之后,也有机会可以发展为 SRE 工程师。 而一位合格 SRE 工程师,在有选择情况下面,我相信不会去转型为 DevOps 工程师。
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从专业背景来看,无论是 DevOps 还是 SRE 工程师,都需要研发背景,前者需要开发工具链,后者需要有较强架构设计经验。 如果有运维工程师想转型成为 DevOps 或者 SRE,那么需要补上相关技术知识。 毕竟,不是会搭建一套 Jenkins + Kubernetes 就可以自称为 DevOps / SRE 工程师。

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怎么样,有没有解开这几个常见误区呢?希望你看到这里可以豁然开朗,最后附上两个工程师的技能点, 期望有志成为这两种工程师的同学,加油努力。

3 j8 a" H! `/ F  S8 L# Q4 \) ^
附录:技能点6 K8 J) D) o. P  D
DevOps:
  • Operator 技能

    1 f# W% E, m" u
    • Nginx / F5 / HAProxy / LVS 负载均衡
    • 常见中间件 Operate(启动、关闭、重启、扩容)

      5 ]& G- L' o6 @4 X  [1 S- r) A
    • KVM 管理 / XEN 管理 / vSphere 管理 / Docker
    • 容器编排 / Mesos / Kubernetes

      % @) o$ m0 a4 P1 |2 @' u
    • Zabbix / Nagios / Cacti

      " w* ?  j7 k9 e3 i7 X
    • Fabric / Saltstack / Chef / Ansible

      4 [' ^% a4 r  X, \. ^) w
    • DHCP / NTP / DNS / SSH / iptables / LDAP / CMDB
      $ i3 `" j9 [+ O9 i/ K# P
    • Bash / Python
      - H1 O1 V! p' b# ?' w
    • 基本命令操作
    • Linux FHS(Filesystem Hierarchy Standard 文件系统层次结构标准)
    • Linux 系统(差异、历史、标准、发展)
      , e! ^6 Y; v# W; u
    • Linux Basis
    • 脚本
    • 基础服务
    • 自动化工具
    • 基础监控工具
    • 虚拟化
    • 服务

      ( |$ y4 W, C: @9 j4 c5 n

      9 Y: I! r) u4 O6 ]# n
  • Dev
    ; c5 U' _. o! n
    • Git Repo / Gitlab / Github
    • Logstash / Flume 日志收集
    • 配置文件管理(应用、中间件等)
    • Nexus / JFrog / Pypi 包依赖管理
    • 面向 开发 / QA 开发环境管理系统
    • 线上权限分配系统
    • 监控报警系统
    • 基于 Fabric / Saltstack / Chef / Ansible 自动化工具开发
      3 m: X7 J; E5 U% q; D
    • Application Life Cycle
    • 12 Factor
    • 微服务概念、部署、生命周期
    • CI 持续集成 / Jenkins / Pipeline / Git Repo Web Hook
    • CD 持续发布系统
      0 ~% ~9 E3 x! C
    • Pytho
    • Go(可选)
    • Java(了解部署)

      . ?1 T5 {. W% C" w4 g, J! ~/ l
    • 语言
    • 流程和理论
    • 基础设施
      8 b1 a0 Q# G% @* ~* ?. ^$ W

      9 Y( l6 Z' N/ _0 Q: I
SRE:
  • 语言和工程实现
    8 b9 w6 _- w5 f( _) a2 ?
    • 业务部门使用开发框架
    • 并发、多线程和锁
    • 资源模型理解:网络、内存、CPU
    • 故障处理能力(分析瓶颈、熟悉相关工具、还原现场、提供方案)

      5 w. Y" s$ L7 Y: B5 V+ b
    • 深入理解开发语言(假设是 Java)
    • 常见业务设计方案和陷阱(比如 Business Modeling,N+1、远程调用、不合理 DB 结构)
    • MySQL / Mongo OLTP 类型查询优化
    • 多种并发模型,以及相关 Scalable 设计

      ; F. ?$ I% I# }( D' X
      - i0 l( e9 K: k, |% i/ w) ?
  • 问题定位工具

    ) X" Y% G* \: t% D2 {" M. g
    • 容量管理
    • Tracing 链路追踪
    • Metrics 度量工具
    • Logging 日志系统
      ) @8 \( k5 H& I; ]

      , A) v, k" y( ^) O3 z' k( l
  • 运维架构能力

    6 ]. @6 R5 z% \+ `/ o0 n
    • Linux 精通,理解 Linux 负载模型,资源模型
    • 熟悉常规中间件(MySQL Nginx Redis Mongo ZooKeeper 等),能够调优
    • Linux 网络调优,网络 IO 模型以及在语言里面实现
    • 资源编排系统(Mesos / Kubernetes)
      # I+ ?  ^1 W, G, e8 l

      ; b8 w/ Q2 a* U' b* z1 U  A
  • 理论

    5 ?" ?! G! |% r; j6 p
    • 容量规划方案
    • 熟悉分布式理论(Paxos / Raft / BigTable / MapReduce / Spanner 等),能够为场景决策合适方案
    • 性能模型(比如 Pxx 理解、Metrics、Dapper)
    • 资源模型(比如 Queuing Theory、负载方案、雪崩问题)
    • 资源编排系统(Mesos / Kurbernetes)(转自狄敬超.alswl)

      / q' @7 U8 y2 i( m$ J/ G/ ^

      8 Z9 o& z/ I& D* t8 o8 }) i: P

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