本文讲的是项目DevOps研发云CI实践之路【编者的话】DevOps是Develop与Operations的缩写。DevOps不是凭空冒出来的，是我们持续集成思想的延伸。
使用敏捷或其他软件开发过程与方法，项目要求加快产品交付的速率，虚拟化和云计算基础设施（可能来自内部或外部供应商）日益普遍，都促使我们不断向DevOps方向发展。
因此，现在的业务开发，对传统的CI提出了更新更高的要求，借助于云技术，我们可以在DesOps趋势下实现从传统CI向云化CI的演变。
基于CI持续集成系统对敏捷的重要性，稳定和高效成为了CI集成系统最重要的两个要素。
在实际使用过程中，各种类型的编译环境，部署安装、配置维护，成本越来越大，工作重复、效率低；随着CI集成越来越复杂，对设备的性能、稳定性要求越来越高，维护成本也越来越高，越来越专业，需要人员有专门的技能才能维护。
同时随着敏捷的深入，快速交付、快速部署，对CI集成时间、周期、效率提出了更高的要求，CI系统的效率和反馈速度也成为瓶颈。产品级敏捷也期望能够全程监控CI的过程质量，全方位度量、质量保证，对CI系统提出了更高的要求。
综上所述，总结一下项目在持续集成方面的痛点：
OKR驱动，本着向更有价值，更有挑战性的目标冲刺的原则。
在部门的改进工作坊上，结合项目的痛点，大家一起制定了项目的DevOps贯通OKR计划。跟随着公司研发云项目的不断演进过程中，逐渐认识到云CI在DevOps推进过程中，越来越扮演着非常重要的角色。
经过研究，云CI使用到的Jenkins和Docker技术，以及云内的计算资源，能够助力后面的云托管、云构建，所以CI上云成为我们DevOps推进中非常有价值的事情。
（2）总体方案
借助云计算的发展，传统CI向云CI进行演进。
（3）总体流程
流水线任务优化和拆分，串行变并行，资源云化，度量及时反馈。
主要的原则是：环境分类、标准化，利用Docker技术资源云化。
执行环境标准化的目的是将CI任务按照运行环境分类管理，并且梳理出每个任务运行所依赖的环境要求（重点：操作系统以及软件）。
以我们项目IaaS版本构建为例：
最终，执行环境需要使用Docker技术实现容器化，实现Ship&Run。
（2）CI任务整理优化
主要的原则是：任务拆分，去依赖和状态，串行变并行。
相比于以前，现在CI Jenkins任务的部署就非常简单，尤其是使用Mesos集群的任务，可以简单到只需要下面这样Pull&Run：
另外，CI任务改并行后，必须要考虑多任务并行时，代码文件（含二进制文件）在Mesos集群机器中动态挂载的问题。
经过实践，建议的文件挂载方式如下：
现状：版本已经上线，任务优化和拆分，串行变并行，资源云化
收益：
使用敏捷或其他软件开发过程与方法，项目要求加快产品交付的速率，虚拟化和云计算基础设施（可能来自内部或外部供应商）日益普遍，都促使我们不断向DevOps方向发展。
因此，现在的业务开发，对传统的CI提出了更新更高的要求，借助于云技术，我们可以在DesOps趋势下实现从传统CI向云化CI的演变。
一、项目痛点
笔者所在项目在敏捷推进过程中，已经建立了一套以Jenkins为核心的CI持续集成系统，相信很多项目也是通过Jenkins来构建项目自己的CI防护网的。
基于CI持续集成系统对敏捷的重要性，稳定和高效成为了CI集成系统最重要的两个要素。
在实际使用过程中，各种类型的编译环境，部署安装、配置维护，成本越来越大，工作重复、效率低；随着CI集成越来越复杂，对设备的性能、稳定性要求越来越高，维护成本也越来越高，越来越专业，需要人员有专门的技能才能维护。
同时随着敏捷的深入，快速交付、快速部署，对CI集成时间、周期、效率提出了更高的要求，CI系统的效率和反馈速度也成为瓶颈。产品级敏捷也期望能够全程监控CI的过程质量，全方位度量、质量保证，对CI系统提出了更高的要求。
综上所述，总结一下项目在持续集成方面的痛点：
- 效率低下
- 环境复杂
- 基础设施维护困难
- CI质量状况难以实时监控
二、解决思路
现在DevOps概念在业界比较火热，并逐渐成为趋势。这也让我们觉得借助云计算和DevOps理念来进一步持续推进传统CI，正是我们需要的。
三、实践情况
1、入云方案
（1）OKR驱动OKR驱动，本着向更有价值，更有挑战性的目标冲刺的原则。
在部门的改进工作坊上，结合项目的痛点，大家一起制定了项目的DevOps贯通OKR计划。跟随着公司研发云项目的不断演进过程中，逐渐认识到云CI在DevOps推进过程中，越来越扮演着非常重要的角色。
经过研究，云CI使用到的Jenkins和Docker技术，以及云内的计算资源，能够助力后面的云托管、云构建，所以CI上云成为我们DevOps推进中非常有价值的事情。
（2）总体方案
借助云计算的发展，传统CI向云CI进行演进。
- CloudCI（http://cloudci.zte.com.cn/）
云Jenkins服务器，优势：CloudCI是基于Docker集群的云Jenkins服务器 - Mesos集群（基于Docker，CloudCI已集成为Mesos节点）
海量云资源，优势：可共享，随用随申请，使用结束自动释放。 - Docker镜像仓库
- Mesos集群+Docker镜像，构成CI任务执行环境
（3）总体流程
流水线任务优化和拆分，串行变并行，资源云化，度量及时反馈。
- Step1 代码入库
代码通过Pha评审，提交到代码托管SVN仓库。 - Step2 Jenkins任务执行
代码入库，触发云Jenkins服务器执行CI任务，CI任务并行同时触发执行。CI整流水线速度取并行任务的最长时间，相比原来的串行累加速度提升明显。 - Step3 数据采集
数据采集任务，在CI任务执行过程中采集项目度量数据（如代码行数、静态检查数据等），以及CI任务的执行次数、成功率等数据。以Shell和Python为主的脚本库作为数据采集的支撑，采集数据自动接入无线度量系统。 - Step4 度量报告
在度量系统建立统计模型，每天以邮件方式自动输出度量报告，用于项目/团队及时反馈和改进开发，形成闭环。
2、CI入云准备
（1）执行环境标准化主要的原则是：环境分类、标准化，利用Docker技术资源云化。
执行环境标准化的目的是将CI任务按照运行环境分类管理，并且梳理出每个任务运行所依赖的环境要求（重点：操作系统以及软件）。
以我们项目IaaS版本构建为例：
- 操作系统：Linux
- 编译工具：交叉编译链
- 其余软件：tcl、bc、zip、bzip2
最终，执行环境需要使用Docker技术实现容器化，实现Ship&Run。
（2）CI任务整理优化
主要的原则是：任务拆分，去依赖和状态，串行变并行。
- Job拆分：根据项目特性拆分，以更好的利用云端弹性伸缩特性
- 去依赖化：隔离CI全流程中工具链等因素对物理机/虚机的依赖
- 去状态化：转化/消除CI全流程中各job对于实体机/虚机状态化的需求，如各种缓存等
3、部署实施
（1）CI任务配置执行
相比于以前，现在CI Jenkins任务的部署就非常简单，尤其是使用Mesos集群的任务，可以简单到只需要下面这样Pull&Run：
docker pull mirrors.zte.com.cn:5000/ft-cloudci-centos:latest docker run --rm mirrors.zte.com.cn:5000/ft-cloudci-centos
4、相关技术
因为需要使用到Linux、Docker和Jenkins，所以这些相应的技术要熟悉。另外，CI任务改并行后，必须要考虑多任务并行时，代码文件（含二进制文件）在Mesos集群机器中动态挂载的问题。
经过实践，建议的文件挂载方式如下：
- Svn全量检出
低效不建议采用，参考数据：1.8G代码，下载速度：8-15min。 - Git/Gerrit全量检出
高效，参考数据：1.8G代码，下载速度：云内30-40s，云外1-2min。 - Rsync全量同步
高效，参考数据：1.8G代码，下载速度：云内2-4min。 - 增量更新+网络共享
未来的优化方向，研究中。代码增量更新，通过网络共享（NFS/Ceph）到Mesos集群，然后再docker –v挂载到运行容器。
四、效果评价
通过CI上云，解决了项目CI的四个痛点。现状：版本已经上线，任务优化和拆分，串行变并行，资源云化
收益：
- 效率：Jenkins任务串行变并行，整版本构建速度和流水线运行速度大幅提升
- 环境：环境构建实现自动化与标准化
- 基础设施维护：公司统一维护，无需项目额外指定专人维护
- 质量控制：度量系统实时监控，及时反馈
原文发布时间为：2016-12-05
本文作者：尼古拉斯
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原文标题：项目DevOps研发云CI实践之路
