רבים מכם עשויים להיות מודעים לכל התיאוריות הקשורות . אבל האם אתה יודע ליישם עקרונות DevOps בחיים האמיתיים? בבלוג זה אדון בתרחישים בזמן אמת של DevOps שיעזרו לך להבין קצר כיצד הדברים פועלים בזמן אמת.
את המצביעים שאעסוק בזהמאמר על תרחישים בזמן אמת של DevOpsהם:
- מה זה DevOps?
- בעיות שנפתרו על ידי DevOps
- תרחישים של CI (אינטגרציה רציפה)
- תרחישים CT (בדיקות רציפות)
- תרחישים של CD (משלוח רציף)
- תרחישים של DevOps נתונים
אז בואו נתחיל עם הנושא הראשון שלנו.
מה זה DevOps?
DevOps היא גישה לפיתוח תוכנה הכוללת פיתוח רציף, בדיקות רציפות, אינטגרציה רציפה, פריסה רציפה וניטור רציף של התוכנה לאורך כל מחזור חיי הפיתוח שלה. פעילויות אלה אפשריות רק ב- DevOps, לא בזריזות או במפל. זו הסיבה שפייסבוק וחברות מובילות אחרות בחרו ב- DevOps כדרך קדימה למטרות העסקיות שלהן.DevOps מועדפת בעיקר לפיתוח תוכנה איכותית במחזורי פיתוח קצרים יותר, מה שמביא לשביעות רצון לקוחות רבה יותר.
בחלק הבא של זהמאמר של תרחישים בזמן אמת של DevOps, נבחן את הבעיות השונות שנפתרו על ידי DevOps.
בעיות שנפתרו על ידי DevOps
1. ספק ערך ללקוחות
- DevOps ממזער את הזמן נדרש כדי לספק ערך ללקוחות. זמן המחזור מאז השלמת סיפור / משימה של היזם ועד לייצור מצמצם באופן משמעותי, ומאפשר למימוש הערך במהירות האפשרית.
הערך החשוב ביותר שמומש באמצעות DevOps הוא שהוא מאפשר לארגוני IT לעשות זאת להתמקד בפעילות העסקית 'הליבה' שלהם . על ידי הסרת אילוצים בתוך זרם הערכים ואוטומציה של צינורות פריסה, צוותים יכולים להתמקד בפעילויות. זה עוזר ביצירת ערך לקוח ולא רק העברת ביטים ובייטים. פעילויות אלו מגדילות את היתרון התחרותי בר-קיימא של חברה ויוצרות תוצאות עסקיות טובות יותר.
2. זמן מחזור מופחת
באופן פנימי DevOps היא הדרך היחידה להשיג את הזריזות לספק קוד מאובטח עם תובנות. חשוב שיהיו שערים ותהליך DevOps מעוצב היטב. כאשר אתה מספק גרסה חדשה, היא יכולה לרוץ זו לצד זו עם הגרסה הנוכחית. תוכלו גם להשוות מדדים כדי להשיג את מה שרציתם עם מדדי יישומים וביצועים.
DevOps מניעים צוותי פיתוח לעבר שיפור מתמיד ומחזורי שחרור מהירים יותר . אם נעשה זאת טוב, תהליך איטרטיבי זה מאפשר התמקדות רבה יותר לאורך זמן, בדברים החשובים באמת. כמו דברים שיוצרים חוויות נהדרות למשתמשים - ופחות זמן לניהול כלים, תהליכים וטכנולוגיה.
3. זמן לשיווק
הבעיה החשובה ביותר שנפתרת היא צמצום מורכבות התהליך. זה תורם משמעותית להצלחה העסקית שלנו על ידי קיצור הזמן לשוק, מתן משוב מהיר על התכונות והפיכתנו למגיבים יותר לצרכי הלקוחות שלנו.
4. פתרון בעיות
הערך הגדול ביותר של הטמעה מוצלחת של DevOps הוא ביטחון גבוה יותר במסירה, בנראות ובמעקב אחר הנעשה, כך שתוכל לפתור בעיות מהר יותר.
יתרון חשוב נוסף של DevOps אינו בזבוז זמן. יישור אנשי הארגון ומשאביו מאפשר פריסות ועדכונים מהירים. זה מאפשר לתוכניות DevOps לתקן בעיות לפני שהן הופכות לאסונות.DevOps יוצר תרבות שקיפות המקדמת מיקוד ושיתוף פעולה בין צוותי פיתוח, תפעול ואבטחה.
CI (אינטגרציה רציפה) בתרחישים בזמן אמת של DevOps
1. אנשים עשויים לראות אינטגרציה מתמשכת כנגד פרודוקטיבי
לחברי צוות פיתוח תפקידים, אחריות וסדרי עדיפויות שונים. ייתכן כי העדיפות הראשונה של מנהל המוצר עשויה להיות השקת תכונות חדשות, על מנהל הפרויקט לוודא כי הצוות שלהם עומד במועד האחרון. מתכנתים עשויים לחשוב שאם הם עוצרים לתקן באג קל בכל פעם שהוא מתרחש יאט אותם. הם עשויים להרגיש ששמירה על ניקיון הבנייה מהווה נטל נוסף עליהם והם לא יועילו למאמציהם הנוספים. זה עלול לסכן את תהליך ההסתגלות.
כדי להתגבר על זה:
ראשית, וודא שכל הצוות שלך נמצא לפני שאתה מאמץ אינטגרציה רציפה.
CTOs וראשי צוותים חייבים לעזור לחברי הצוות להבין את העלויות והיתרונות של שילוב מתמשך.
הדגיש מה ומתי יועילו לקודדים על ידי התמסרות לשיטת עבודה אחרת הדורשת מעט יותר פתיחות וגמישות.
2. שילוב ה- CI בזרימת הפיתוח הקיימת שלך
אימוץ CI בהכרח מגיע עם הצורך בשינוי מהותי בחלקים של זרימת העבודה שלך בפיתוח. יתכן שהמפתחים שלך לא יתקנו את זרימת העבודה אם היא לא שבורה. זה אפשרי בעיקר אם לצוות שלך יש שגרה גדולה יותר בביצוע זרימת העבודה הנוכחית שלהם.
אם ברצונך לשנות את זרימת העבודה עליך לעשות זאת באמצעי זהירות גדולים. אחרת, זה עלול לסכן את התפוקה של צוות הפיתוח וגם את איכות המוצר. ללא תמיכה מספקת מההנהגה, צוות הפיתוח עשוי להיות קצת מסרב לבצע משימה הכוללת סיכונים כאלה.
כדי להתגבר על זה:
עליך לוודא שאתה נותן מספיק זמן לצוות שלך לפתח את זרימת העבודה החדשה שלהם. זה נעשה במטרה לבחור פיתרון אינטגרציה רציף וגמיש שיכול לתמוך בתהליך העבודה החדש שלהם.
כמו כן, ודא להם שלחברה יש את הגב גם אם הדברים לא יעבדו בצורה חלקה מאוד בהתחלה.
3. חזרה על הרגלי הבדיקה לשעבר
ההשפעה המיידית של אימוץ אינטגרציה מתמשכת היא שהצוות שלך יבדוק בתדירות גבוהה יותר. כך שמבחנים נוספים יזדקקו למקרי מבחן נוספים וכתיבת מקרי מבחן עשויה להיות זמן רב. לפיכך, לעתים קרובות מפתחים צריכים לחלק את זמנם בין תיקון באגים וכתיבת מקרי מבחן.
באופן זמני, מפתחים יוכלו לחסוך זמן על ידי בדיקה ידנית, אך זה עלול לפגוע יותר בטווח הארוך. ככל שהם מתמהמהים יותר בכתיבת מקרי מבחן, כך יהיה קשה יותר להתעדכן בהתקדמות ההתפתחות. בתרחיש הגרוע ביותר, הצוות שלך עשוי לחזור לתהליך הבדיקה הישן שלהם.
כדי להתגבר על זה:
עליכם להדגיש כי כתיבת מקרי מבחן מההתחלה עשויה לחסוך זמן רב עבור הצוות שלכם ולהבטיח כיסוי בדיקה גבוה של המוצר שלכם.
כמו כן, הטמע את הרעיון בתרבות החברה שלך כי מקרי בדיקה הם נכסים יקרי ערך כמו בסיס הקוד עצמו.
4. מפתחים שמתעלמים מהודעות שגיאה
זו בעיה שכיחה שכאשר צוותים גדולים עובדים יחד כמות ההתראות על CI הופכת למכריע ומפתחים מתחילים להתעלם ולהשתיק אותם. לכן יתכן שהם יפספסו את העדכונים הרלוונטיים עבורם.
זה יכול להוביל לשלב שבו קודנים מפתחים חסינות יחסית לבניינים שבורים ולהודעות שגיאה. ככל שהם מתעלמים מהודעות רלוונטיות, כך הם מתפתחים זמן רב יותר ללא משוב בכיוון הלא נכון. זה עלול לגרום להחזר כספי עצום, בזבוז כסף, משאבים וזמן.
כדי להתגבר על זה:
אתה צריך לשלוח רק עדכונים קריטיים.
שלח את ההודעה רק למפתחים המתאימים שאחראים על תיקונה.
CT (בדיקות רציפות) בתרחישים בזמן אמת של DevOps
קבלת מפרט דרישות קבלת זכות
אם תשיג את הדרישות שלך נכון, כמעט חצי מהקרב ניצח. אז אם יש לך הבנה מדויקת מאוד ומדויקת של הדרישות, אתה יכול לעצב תוכניות בדיקה טוב יותר ולכסות היטב את הדרישות.
עם זאת, צוותים רבים משקיעים זמן רב ומאמץ בפשטות הבהרת הדרישות. זהו מלכודת נפוצה מאוד וכדי להימנע מכך, צוותים יכולים לאמץ טכניקות בדיקות מבוססות-מודל ופיתוח מונחה התנהגות. זה עוזר לעצב תרחישי בדיקות בצורה מדויקת ומתאימה.
מה ההבדל בין xml ל- html
שיטות אלה בהחלט יעזרו לפתור ולפתור את הפערים במהירות רבה יותר. כמו כן, הוא מאפשר להם ליצור מקרי בדיקה נוספים באופן אוטומטי כבר מהשלבים הראשונים של ספרינט.
תזמור צינור
היתרונות של בדיקות רציפות ו משלוח רציף קשורים קשר הדוק לתזמור צינורות. המשמעות היא ישירות להבין כיצד זה עובד, מדוע זה עובד, כיצד לנתח את התוצאות וכיצד ומתי לשנות את המידה. הכל תלוי בצינור ולכן עליכם לשלב את הצינור בחבילת האוטומציה.
אך הסיבה לכך שצוותים מגששים היא ששום פיתרון אחד אינו מספק את שרשרת הכלים המלאה הנדרשת לבניית צינור תקליטורים.
צוותים צריכים בדרך כלל לחפש את חלקי הפאזל המתאימים להם. אין כלים מושלמים, בדרך כלל רק הכלים הטובים ביותר, המספקים אינטגרציות יחד עם כלים רבים אחרים. וכמובן, ממשק API המאפשר שילובים קלים גם כן.
בקיצור, אי אפשר ליישם בדיקות רציפות ללא מהירות ואמינות של צינור סטנדרטי ואוטומטי.
הגדלת וניהול המורכבות
תרחיש חשוב נוסף הוא שבדיקות מתמשכות הופכות מורכבות יותר ככל שהיא נעה לכיוון סביבת הייצור. המבחנים גדלים במספר כמו גם במורכבות עם קוד ההבשלה והסביבה הופכת מורכבת יותר.
עליך לעדכן בדיקות בכל פעם שאתה מעדכן שלבים שונים וסקריפטים אוטומטיים. כתוצאה מכך, הזמן הכולל שלוקח להריץ את הבדיקות נוטה גם לגדול לקראת השחרור.
הפתרון לכך טמון בתזמור מבחן משופר המספק את הכיסוי הנכון של כיסוי המבחנים במחזורי ספרינט קצרים יותר ומאפשר לצוותים לספק בביטחון. באופן אידיאלי, התהליך כולו חייב להיות אוטומטי באמצעות CT המתבצע בשלבים שונים. זה נעשה באמצעות שערי מדיניות והתערבות ידנית, עד לדחיפת הקוד לייצור.
יצירת לולאות משוב
ללא לולאות משוב תכופות בכל שלב במחזור הפיתוח, לא ניתן לבצע בדיקות רציפות. זו חלקית הסיבה לכך שקשה ליישם את ה- CT. אינך זקוק רק לבדיקות אוטומטיות, אלא גם לנראות של תוצאות הבדיקה והביצוע.
לולאות משוב מסורתיות כמו כלי רישום, פרופילי קוד וכלי ניטור ביצועים אינן יעילות יותר. הם לא עובדים יחד ולא מספקים את עומק התובנה הנדרש לתיקון בעיות. לוחות מחוונים בזמן אמת המייצרים דוחות באופן אוטומטי ומשוב לפעולה על פני כל ה- SDLC עוזרים לשחרר תוכנות מהר יותר לייצור עם ליקויים פחותים. גישה בזמן אמת לדשבורדים וגישה לכל חברי הצוות מסייעת למנגנון המשוב הרציף.
היעדר סביבות
בדיקה רציפה פירושה פשוט בדיקה בתדירות גבוהה יותר וזה דורש להכות בסביבות מרובות בתדירות גבוהה יותר. זה מהווה צוואר בקבוק אם הסביבות האמורות אינן זמינות במועד בו הן נדרשות. סביבות מסוימות זמינות באמצעות ממשקי API וחלקן באמצעות ממשקים שונים. ניתן לבנות חלק מסביבות אלה באמצעות ארכיטקטורה מודרנית ואילו אחרות עם מערכות לקוח / שרת מדור קודם מונוליטי או מערכות מיינפריים.
אך השאלה כאן היא כיצד אתה מתאם את הבדיקות באמצעות בעלי הסביבה השונים? ייתכן גם שהם עשויים לא תמיד להפעיל את הסביבות. התשובה לכל זה היא וירטואליזציה . על ידי וירטואליזציה של הסביבה, תוכלו לבדוק את הקוד מבלי לדאוג יותר מדי לאזורים שאינם משתנים.הפיכת הסביבות לנגישות וזמינות לפי דרישה באמצעות וירטואליזציה בוודאי מסייעת בהסרת צוואר בקבוק משמעותי מהצינור שלך.
CD (משלוח רציף) בתרחישים בזמן אמת של DevOps
פריסות אורכות זמן רב מדי
יישומים מבוזרים דורשים בדרך כלל יותר מ'העתקה והדבקה 'של קבצים לשרת. המורכבות נוטה לגדול אם יש לך חוות שרתים. חוסר וודאות לגבי מה לפרוס, איפה ואיך, זה דבר די רגיל. התוצאה? זמני המתנה ארוכים כדי להביא את החפצים שלנו לסביבה הבאה של המסלול לעיכוב הכל, בדיקות, זמן לחיות וכו '.
מה DevOps מביא לשולחן? צוותי פיתוח ותפעול IT מגדירים תהליך פריסה בפגישה משותפת ללא דופי. ראשית, הם מאמתים מה עובד ואז מעלים את זה לשלב הבא עם אוטומציה כדי להקל על אספקה רציפה. זה קוצץ בצורה דרסטית את עיתוי הפריסה, והוא גם סולל את הדרך לפריסות תכופות יותר.
חסרים חפצים, סקריפטים ותלות אחרות
לעתים קרובות אנו נתקלים בתקלות לאחר פריסת גרסה חדשה של תוכנת עבודה. הדבר נגרם לעיתים קרובות מכיוון שספריות חסרות או סקריפטים של מסדי נתונים לא עודכנו. זה נגרם בדרך כלל מחוסר בהירות לגבי אילו תלות לפרוס ומיקומם. טיפוח שיתוף פעולה בין פיתוח לתפעול יכול לסייע בפתרון בעיות מסוג זה ברוב המקרים.
בכל הנוגע לאוטומציה, אתה יכול להגדיר תלות המסייעת רבות לזרז פריסות. כלים לניהול תצורה כמו בּוּבָּה אוֹ רֹאשׁ לתרום עם רמה נוספת של הגדרה של תלות. אנו יכולים להגדיר לא רק תלות בתוך היישום שלנו אלא גם ברמת תצורת התשתית והשרת. לדוגמה, אנו יכולים ליצור מכונה וירטואלית לבדיקה ולהתקין / להגדיר tomcat לפני שפורסמו החפצים שלנו.
ניטור ייצור לא יעיל
לפעמים אתה מגדיר כלי ניטור בצורה שמייצרת הרבה נתונים לא רלוונטיים מהייצור, אולם בפעמים אחרות הם לא מייצרים מספיק או כלום. אין הגדרה למה עליכם לדאוג ומה המדדים.
עליכם להסכים על מה לפקח ואיזה מידע לייצר ואז לשים בקרות. כלים לניהול ביצועי יישומים הם עזרה נהדרת אם הארגון שלך יכול להרשות לעצמו להסתכל על AppDynamics, New Relic ו- AWS X-Ray.
תרחישים של DevOps נתונים
DevOps עוסק בסך הכל בביטול הסיכונים הכרוכים בפיתוח תוכנה חדשה: ניתוח נתונים מזהה את אותם סיכונים. כדי למדוד ולשפר באופן רציף את תהליך DevOps, האנליטיקה צריכה להתפרש על פני כל הצינור. זה מספק תובנות לא יסולא בפז לניהול בכל שלבי מחזור חיי פיתוח התוכנה.
1. פחות זמן לנתח נתונים
עם כל הנתונים שנוצרים בכל זמן נתון, ארגונים צריכים לקבל שהם לא יכולים לנתח את כל זה. פשוט אין מספיק זמן ביום - ולמרבה הצער, הרובוטים עדיין לא מספיק מתוחכמים כדי לעשות את הכל בשבילנו.
מסיבה זו, חשוב לקבוע אילו מערכי נתונים הם המשמעותיים ביותר. ברוב המקרים זה יהיה שונה עבור כל ארגון. אז לפני שצוללים פנימה, קבעו יעדים ויעדים עיקריים מרכזיים. בדרך כלל, יעדים אלה סובבים סביב צרכי הלקוחות - בעיקר התכונות החשובות ביותר שהכי חשובות למשתמשי הקצה. עבור קמעונאי, למשל, ניתוח האופן שבו התנועה מקיימת אינטראקציה עם עמוד הקופה באתר ובדיקת האופן בו היא פועלת בחלק האחורי נמצאת בראש הרשימה.
כמה טיפים מהירים לזיהוי הנתונים החשובים ביותר לניתוח:
הכינו תרשים: קבעו את ההשפעה שיש להפסקות על העסק שלכם, ושאלו שאלות כמו, 'אם X נשבר , איזו השפעה תהיה לזה על תכונות אחרות? '
בדוק נתונים היסטוריים: זהה היכן התעוררו בעיות בעבר והמשיך לנתח נתונים ממבחנים ולבנות כדי להבטיח שזה לא יקרה שוב.
2. תקשורת קשה
כיום, רוב הארגונים עדיין פועלים עם צוותים ופרסונות שונים המזהים את יעדיהם ומשתמשים בכלים ובטכנולוגיות משלהם. כל צוות פועל באופן עצמאי, מנותק מהצינור ונפגש עם צוותים אחרים רק בשלב האינטגרציה.
בכל הנוגע להסתכלות על התמונה הרחבה יותר ולזהות מה יש ולא עובד, הארגון מתקשה להגיע לפיתרון אחד. הסיבה לכך היא כי בעיקר משום שכולם לא מצליחים לשתף את הנתונים הכוללים, מה שהופך את הניתוח לבלתי אפשרי.
כדי להתגבר על נושא זה, שיפץ את זרימת התקשורת כדי להבטיח שכולם משתפים פעולה לאורך כל ה- SDLC, לא רק במהלך תהליך האינטגרציה.
ראשית, ודא שיש סנכרון חזק על מדדי DevOps מההתחלה. ההתקדמות של כל צוות צריכה להיות מוצגת בלוח מחוונים אחד, תוך שימוש באותם אינדיקטורים לביצועי מפתח (KPI) בכדי להעניק הנהלה נראות לכל התהליך. זה נעשה כדי שיוכלו לאסוף את כל הנתונים הדרושים כדי לנתח מה השתבש (או מה הצליח).
מעבר לשיחת המדדים הראשונית, צריכה להיות תקשורת מתמדת באמצעות פגישות צוות או ערוצים דיגיטליים כמו Slack.
3. חוסר בכוח אדם
כאשר אנו מאוישים בקצרה אנו זקוקים לכלים חכמים יותר המשתמשים בלמידה עמוקה כדי לשבץ את הנתונים שאנו אוספים ולהגיע להחלטות במהירות. אחרי הכל, לאיש אין זמן להסתכל על כל ביצוע בדיקות בודדות (ועבור כמה ארגונים גדולים יכולים להיות כ 75,000 ביום נתון). החוכמה היא לסלק את הרעש ולמצוא את הדברים הנכונים להתמקד בהם.
זה המקום שבו בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולות לעזור. כלים רבים בשוק כיום משתמשים ב- AI ו- ML כדי לעשות דברים כמו:
פתח סקריפטים ובדיקות כדי להעביר ולאמת פיסות נתונים שונות
דווח על איכות על סמך התנהגויות שנלמדו בעבר
עבודה בתגובה לשינויים בזמן אמת.
אז עם זאת, הגענו לסוף מאמר זה על תרחישים בזמן אמת של DevOps.
כעת לאחר שהבנתם מהם תרחישים בזמן אמת של DevOps, בדקו זאת מאת אדוריקה, חברת למידה מקוונת מהימנה עם רשת של יותר מ -250,000 לומדים מרוצים הפזורים ברחבי העולם. קורס הכשרת ההסמכה של Edureka DevOps עוזר ללומדים להבין מה זה DevOps ולצבור מומחיות בתהליכים וכלים שונים של DevOps כמו Puppet, Jenkins, Nagios, Ansible, Chef, Saltstack ו- GIT לאוטומציה של שלבים מרובים ב- SDLC.
יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכיר זאת בסעיף ההערות בנושא זהמאמר על תרחישים בזמן אמת של DevOpsונחזור אליך.