本文根据欧阳辰老师在〖2016 Gdevops全球敏捷运维峰会北京站〗现场演讲内容整理而成。
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讲师介绍
欧阳辰，超过15年的软件开发和设计经验，目前就职于小米公司，负责小米广告平台的架构研发。曾为微软公司工作10年，担任高级软件开发主管。热爱架构设计和高可用性系统，特别对于大规模互联网软件的开发，具有丰富的理论知识和实践经验。个人公众号：互联居。
大家好，我是来自小米公司的欧阳辰。早先我有幸进入微软公司，在那工作了10年，做了两个项目，一个是搜索，一个是广告平台。去年我又加入了本土的小米公司，做一些大数据平台的工作。此次大会的主题是“Gdevops”，其中的“G”代表了Global，而我正好在微软、小米积累了一些全球化的经验，今天就自身所得给大家分享一下。
本次演讲包括以下内容：
- 什么DevOps
- 微软是如何做DevOps
- 小米是如何做DevOps
- 如何成功向DevOps转型
- DevOps的基础架构
一、什么是DevOps
我对DevOps的4个观点
- 第一，所有竞争性软件公司终将采用DevOps。
- 第二，DevOps不是银弹，从本质来看，它是一个工作效率的问题，哪种工作效率好就采用哪种方式，不管是叫DevOps、OpenStack，还是敏捷开发、敏捷测试都无所谓。
- 第三，大量专职运维和测试职位可能慢慢会减少，转化成一种DevOps的模式。（这块后面我会解释为什么）
- 第四，“靡不有初，鲜克有终”。可能很多人会有转型的观点和想法，但执行起来有很多的困难。
“测试已死”？！
2011年在印度召开的谷歌测试大会上，作为谷歌工程非常重要的一个人物——Alberto Savoia在会上发表了一个开题演讲，这个演讲的题目就叫“Test is Dead”（测试已死）。他的观点很明确，在互联网世界，如果你发布一个产品没有任何质量问题，这样的产品是失败的，而且也发布得太晚了。他认为，很多测试的质量问题实际上在测试实验室里是发现不了的。Alberto Savoia还有很多有趣的观点，有空大家可以找来看看。
但是，我今天不是来宣布“测试已死”或者“运维已死”，我主要想和大家分享一个观点。
这个观点其实也不是很新鲜了，毕竟最近有很多这样的热门讨论，包括 “DBA已死”、“Ops已死”等类似的观点。在我看来，这些角色可能会慢慢地减少，但不意味着他们的任务就消失了，代表的职责就消失了，他们只是变成另外一种工具和形式。
先来谈谈什么是质量，有很多定义。以前我们的定义是怎么找Bug，后来软件大了，我们会定义怎么去找matches，怎么去度量每千行软件代码的Bug数，或者说满足这些需求输出的规范程度。这是早先的定义，但在最近几年，很多定义在慢慢淡化，我们更加强调软件的质量就是它满足客户需求、提供用户体验的一种感觉。质量相当于一种经济竞争性，如果你做得快，迭代得快，很多时候会占优势。
其实做DevOps的核心问题就是提高工作效率，提高工作效率算是个老生常谈的话题了。大家可以读一下德鲁克写的这本《21世纪的管理挑战》，俗话说“文无第一，武无第二”，简单来说就是无论哪个领域，你很难找到一个大师级的人物是排名世界第一的，但是在管理领域中有个例外，就是德鲁克，他的排名永远是第一的。他的这本著作中写了很多关于IT信息技术公司应该怎么去管理的思考。
他讲到，在一个好的公司或者以生产效率为初衷的公司，其实他们更多的是在营造一种气氛，让大家提高运维效率、工作效率，而不是去做各种角色，把角色做得细，把人变得像流水线上的一个工人。他更多地强调一种跨界的角色，要不断学习和教导，强调质量优于数量。
因此，我所理解的DevOps很简单，就是一种产品的责任心，提升生产力，碰到问题、解决问题的一个过程。
二、微软是如何做DevOps的
接下来讲一下我在微软的研发过程，以及微软DevOps是怎么转型的。
以前，微软可以说是一个非常强大的测试公司。在微软里，测试工程师的招聘跟开发工程师是完全一样的，需要写代码，写很多的测试，待遇也是一样的。当时比尔·盖茨说，微软是世界上最大的测试公司，这是毫无疑问的。因为它当年有12000名的测试工程师，覆盖了各种产品的测试，有大概7、8个vp for test，就是测试可以直接做到vpm。这是2009年之前的情况。
比尔·盖茨也说，微软不光是个软件公司，更多的是个测试公司，因为微软早年的软件就是靠质量支撑的。在2009年以前，微软有三个非常重要的角色，我们称之为铁三角，一个叫产品经理PM，另外两个是开发和测试。当时这三个角色都非常强大，而且每个角色都有自己的行为目标。
不知道大家有没有想过产品经理的核心价值是什么，在我看来，他的核心价值就是发布产品，不管用什么手段什么方法，只要搞定产品发布就OK了。而开发的核心价值在于实现代码。那么，测试的角色是什么呢？很多时候在不同人眼中，会有不同的答案。但在当时，微软把测试的核心价值定义为提供质量反馈，也就是Quality Feedback。意思就是测试团队要不断提供测试的反馈，包括代码、Bug、生产效率的低下、运行效率的提高、用户体验等等。
总的来说，当时微软的模型就是这样，但这种模式有很大问题：
- 第一，在产品方面，产品发布节奏太慢了，测试发现很多问题之后踢给开发，开发又返给测试，整个周期非常长。
- 第二，在流程方面，很多时候我们有design、review，还要写一些Spec，非常累。我记得当时测试和设计两个文档，每个文档光模板就有77页，想想就算只填满7页都已经要花多少时间了。
- 第三，在招聘方面，微软虽然有一个很庞大的测试团队，但是招测试人员也会遇到很大压力。因为一些功底比较好的测试工程师更愿意找一些开发的工作，而不是测试，虽然待遇是一样的。
后来在2009年，微软提出了一个思想：Combine the engineer，基本想法就是把开发和测试合成一个角色，而名称还是沿用了“开发”这个名字。也就是说，在转化后，测试和开发全部合在一块了，测试工程师变成了开发工程师，而测试经理变成了开发经理。
微软整个DevOps转化过程分为三个阶段，碰到过很多问题。比如说，转化后整个团队更扁平了，可能以前有些主管就不再带人了，也可能以前有的人在测试领域是非常擅长的，可产品的部分他不太熟悉。还有包括运维，以前运维是个非常大的独立团队，但现在也全部转化到Combine the engineer去。
微软的第二阶段大概花了四年的时间，这时总体来看，开发和测试合在一起了，而运维还相对独立些。以前只有运维可以上线，但在第二阶段开发和测试也能上线了，不过数据库的一些部署主要还是由运维来上线。
到了第三阶段，也就是2013年之后，微软的运维角色已经非常少了，后来主要就集中在一些机房里。因为机房里有成千上万台机器，每天都有大量的硬盘坏掉，所以他门的工作就是换硬盘，每天推着一个手推车在机房里窜来窜去。
所以微软在融合的过程，把开发、测试、运维都变成一个角色。这样简化角色有一个好处，就是责任比较清楚，产品出问题了就是找你。以前产品出问题，经常要打电话给运维，但运维需要一个很长的路径才能接到电话，所以后来就改成所有线上问题都打给开发。反正你做了开发、做了测试、做了部署，都是你的事，那你也把这个事情搞定就好了。而开发人员也可以在整个过程中体会到怎么做产品，学到很多很重要的东西。
这是微软以前一些角色和任务的转移：
在工作方式上，也从以前的服从计划变成一种主动的探索。
以前，微软都是产品经理定好了工作方向，然后大家一起努力，加班加点，往这个方向去做。因为觉得方向肯定是对的，所以只要用最好的算法、最努力的态度去搞定就好了。但后来发现，其实你做出来的东西在市面上不一定受欢迎，而且竞争压力也很大。
在微软改成DevOps模式以后，工作方式转变成主动探索，我们会去尝试不同的方向，也不会认为哪个方向就一定是对的，我们还会做一些取舍，找到最终需要用到的方向。这也显示了一个极客文化，包括我们有很多黑客，大家找两天一起编程，实现一些好的idea。同时，这也强调了微软的一种代码文化，就是少说话，有什么想法show me code。
微软的Combined Engineering从效果上来看，使得产品发布节奏明显加快，以前我们讨论“做和不做”，现在是讨论“如何做得更快”。大家都会去交流生产力问题的焦点，体现了一种线上产品的主人翁精神。转型之后，我们内部还做了一个调查，发现开发者的工作效率、工作热情都有正面的上升。
微软在实现整个转型的过程中有几个原则：
- 第一个原则叫Live Site First，就是说线上事故永远是第一位的，而且是需要写代码的人第一时间负责处理，不能推托给别人。
- 第二个原则是计划永远会变，不要讨价还价，要保持一种心态，主动去适应这个变化。所以后来，关于timeline这个东西，我们越做越简单了，而且做计划时基本上想到两三个月的目标就可以了，很多时候不会想得太远。因为想得太远，中间就会出现更多变化。
- 第三个原则是持续优化工程效率，包括引入持续集成、持续部署，这些概念都很好，核心问题在于什么时候引入这个概念，以怎样的投资去做，是大家边做边试还是其他方式。
- 第四个原则是数据驱动的工程实践，就是指后来我们不依赖测试了，那怎么去保证它的质量呢？怎么判断这个工程能用？这涉及到后面的监测环节。
微软大概是做了这么一个DevOps转型，而很多互联网公司其实也是这么做的。
比如说Facebook，Facebook是没有测试的，强调“NO Testers”这种文化，也是做单元测试、灰度测试为主，都有开发人员来做，但没有测试人员。
再比如谷歌，以前一个微软同事去了谷歌，写了一本介绍谷歌测试的书。书的内容其实很简单，就是说谷歌测试团队归于开发效率团队，职责是指导开发人员怎么去写测试用例之类的，他们开发和测试的比例大约是10:1，即10个开发对1个测试。
亚马逊还有一些测试功能，主要是集中在一些业务场景。
- Facebook: Staged Data Acquisition
大家可能都知道，Facebook每周有一个灰度发布的过程。每周日晚上它会发布一个完整的build，星期一早上可能会推大概1%-2%到线上，然后星期二下午看看效果，没有问题的话星期三把它推到全线。每周都有这样一个节奏，并通过反馈的指标来看效果好不好。
- Google Runtime Analysis and Testing
谷歌的测试也没有什么神秘的，就是有单元测试、集成测试、Staging测试等。
在互联网公司中，可能有一个传统，就是我们可能更愿意把一些测试从发布前挪到发布后，换句话说，就是发布后再测试。发布前可以做一些单元测试、功能测试、探索性测试，发布之后可以边做集成测试边做系统测试。
比如我在微软时有一个项目就是做性能测试，很多时候我会利用微软晚上机房里一些流量比较低的机器。我会启动这些机器，模拟一些流量，直接打到线上产品的服务器上，再看它的效果。这时就可以充分利用线上的一些服务器来帮助你做一些测试，看很多指标，你还可以邀请用户去帮你做一些测试，比如β测试，可以邀请少量的用户使用3%或5%的流量enable the feature，然后观察这些用户的关键指标有没有变，比如用户时长、返回的响应时间等。
三、小米是如何做DevOps的
大家应该知道小米手机的软件是一个深度定制的Android系统，叫做MIUI。以前很难想象一个手机操作系统可以做到每个星期更新一次，甚至在列目板块，操作系统每天都有新的版本，包括我的手机使用的就是MIUI的内部版本。每天都是最新的版本，但基本上没有影响过我打电话、玩一些常用的软件。所以小米MIUI也有几个版本，体验版是每天发行，开发版是每周五下午发行，稳定版是每一两个月发行一次。能把操作系统做得这么快，这是我们非常重要的一个目标。
包括应用也是。以前应用都是跟MIUI ROM操作系统一起发布，但这样太慢了，后来就改成单发，每个应用自己发版，不需要走系统ROM的发版。后来还是觉得慢，就开始用Hybrid的H5做了。大概就是主要页面有一些用H5的，这样调整更方便，可有些体验相关页面还是要用native code来写。整个过程围绕如何做得更快更好来写，这就是DevOps的核心问题。
在部署方面，小米自己开发了一套自动部署系统。没有什么神秘的地方，基本上每台机上有些后台进程帮你去从代码拉服务器，拉完代码帮你做build，build完之后一台一台机器上线，上完一台会给你发一些消息，做一些测试，没问题继续上。这个系统叫AESIR。
小米也有自己的监控系统，叫Open-Falco，是我们去年11月开源的一个系统。大概也是在每个机器上装些agent，agent把performance counter收集起来，包括机器性能打到中间服务器里面，后面有HBase和MySQL，提供一些界面帮你去查询这些图表、趋势，大家有空可以看一下。Opensource也有很多解决方案，例如OpenTSDB等类似的解决方案。Open-Falco是我们开源的内部使用得不错的一款系统，它可以定义很多查询条件，做些定义的图片，报警了就发到你手机上。
四、如何成功向DevOps转型
传统的质量评判，是在测试环节结束后，测试机体会跳出来说质量已经满足了我的要求，OK，按绿灯，发出去。这感觉是一种好像没有人阻止你上线，但是后果由你自己承担责任的模式。出于这一考虑，开发人员就会有很大的动力去增加更多产品的指标，进而达到质量提升，这是一个比较健康的模式。
那么，产品质量到底能不能度量呢？这是一个很有趣的问题。有本书叫《数据化决策》，里面认为所有的事情都是可以度量的，可以用数字化去表示。比如他说可口可乐的口味是可以度量的，他通过邀请20万人去做可口可乐新口味的调查，最终得出结论。再比如说，他设定一种方法，推断出幸福的婚姻相当于你年收入增加2万美元。总之，它运用了很多方法和指标。
小米在这里会强调几个事情：
- 第一个是Time to detect，也就是你什么时候发现问题。
- 第二个概念叫Time to Engagement，发现问题以后你隔多久去处理这个问题，好比你在手机上看到这个问题，你要多久才能到网络去处理这样一个问题。
- 第三个是Time to mitigate，即你花多少时间去减轻这个问题，比如你把这个数据库变成备用数据库，把问题减轻了，这是一个指标。
- 最后一个是Time to Resolve，就是什么时候把这个问题彻底解决了。整个工程都是围绕DevOps来解决线上的问题。
那么，不同性质的应用程序，它们的发布节奏分别是怎样的呢？我们在这一块有很多想法，也做了很多事情。
- 前段应用
一个是前端应用的发布会比较频繁，基本会达到每天去发布，然后测试会依赖一些手工测试。
- 业务逻辑
业务逻辑也是会比较有节奏地去发布，特别是Java的一些逻辑。这个时候就会去依赖一些自动化测试。
- 数据存储
数据库方面的测试会更加谨慎一些，特别是一些schema的改变。会比较低频率地发布。
- 数据处理
数据库的测试很多时候会依赖于集成测试，在表的设计上会尽量减少线上影响的方式去改数据库，包括我们只增加不减少，很多时候我们的质量不是通过测试来保证，而是在设计上进行保障。
五、DevOps的基础架构和工具
DevOps有很多工具，然而我觉得在每个团队里，核心问题并不在于你比我用了更好的库的工具，而是在于在适当的时候解决适当的问题，用简单的方法解决团队的大问题。不是用很重的工具去解决，而是把大问题分解成几个小问题去突破。
整个自动化基本架构包括持续集成、持续部署、shell、Service等，持续集成和持续部署就不说了。Service非常重要，就是需要把一些好的服务变成一个共享的服务去使用，包括DNS、申请虚拟机等。以前我们申请虚拟机都要去找运维，后来我们就跟运维强调，所有申请的机器直接让开发人员去做，不用找运维等运维再同意，让整个过程的效益再快一点。
DevOps有很多开源工具，相信大家都比较熟悉了，这里就不一一介绍。这些都可以在网上搜到，基本上一个工具可以解决一个小问题。主要还是要看自己的团队具体需要解决什么问题。
六、小结
1、我对DevOps的4个观点
- 竞争性软件公司终将采用DevOps
- DevOps不是银弹，是关于效率的文化，自动化的技术
- 大量专职运维和测试将消失和减少
- “靡不有初，鲜克有终”
2、我理解的3大核心问题和2个非核心问题
三大核心问题：
- 自动化发布：灰度发布(Staged Deployment)
- 自动化监控：产品监控和报警
- 自助PaaS（基础平台服务）：存储，容器，队列，认证等
两个非核心问题：
- 持续集成CI（Build->Test）
- 持续交付CD (Ready for deployment)
3、DevOps和适应变化
DevOps实际上是一个关于适应的文化。动物学家达尔文曾说过：“世界上进化下来的动物，并不是最强大的动物，也不是最聪明的动物，而是那些最能适应变化(Responsive to change)的动物”，比如说老鼠、蚊子、蚂蚁等等。软件系统也一样，能够传承发扬的软件，必定能够快速适应变化。所以很多时候公司需要有一个适应力非常强的工程师，才能帮助公司、团队解决业务问题。
最后，DevOps转型不是一蹴而就的，这个过程可能是漫长的、持久的，但也是必须的，与时俱进的！走在DevOps转型路上的每一位前行者，唯有坚持不懈地去探索，才能不忘初心，方得始终。