DevOps 发展融合运维可视化

简介: DevOps,是开发(Development)和运维(Operations)的组合,代表一种文化、运动或实践,旨在促进软件交付和基础设施变更软件开发人员(Dev)和 IT 运维技术人员(Ops)之间的合作和沟通。它的目的是构建一种文化和环境使构建,测试,发布软件更加快捷,频繁和可靠。

DevOps,是开发(Development)和运维(Operations)的组合,代表一种文化、运动或实践,旨在促进软件交付和基础设施变更软件开发人员(Dev)和 IT 运维技术人员(Ops)之间的合作和沟通。它的目的是构建一种文化和环境使构建,测试,发布软件更加快捷,频繁和可靠。

DevOps 发展融合运维可视化

现在2016年 DevOps 逐渐成为主流,来自云端、移动和社会等基本需求的驱动将促使越来越多的公司认识到采用 DevOps 最佳实践可能获得的文化、性能和经济效益。

精简灵活的公司已经在过去几年感受到了 DevOps 和持续交付带来的好处,而成熟的大企业也意识到了它们的价值,开始进行文化转型。但是这些企业对待 DevOps 的态度相当谨慎。所以预计在2016年,在广泛使用 DevOps 之前,企业会在非关键的新 IT 项目中进行 DevOps 测试实践,这将涉及进程、自动化、协作和工具等方面,其间的协同合作也极大的提升了工作效率。

通过查看 IT Central Station 中关于 DevOps 解决方案的真实用户评论,可以发现研究和购买 DevOps 解决方案的用户已经发生了变化。之前,许多评论都是 DevOps 经理和发布经理写的。现在则会看到很多 IT 行业的其他职能单位---架构师、客户服务经理、中间软件专家、网络工程师及其他人写的关于 DevOps 工具的评论数量正在增长。DevOps 工具正被越来越多的主流 IT 买家列入2016年的预算当中。

DevOps 发展融合运维可视化

现在,较为成熟的 DevOps 购买方都来自软件和技术世界,这类买家往往很早就采用了现代实践和技术。不过另一面,较大型的企业和财富500强公司的 DevOps 采用率也在在逐步攀升。预计2016年,DevOps 将成为一项优势策略得到全面的普及与实践。

大型企业将更多地采用 DEVOPS

2016年,更多大型公司或组织最终将拥抱 DevOps 解决方案。在未来12个月内,将出现更多更为精密的工具,用于实现数据分析和问题解决依赖的关联自动化,包括跨系统基础设施智能洞察,从而降低部署共享或聚合计算、存储以及网络资源的性能风险。

作为整体战略的一小部分,全球5000强企业将不断产生 DevOps 团队。而且随着新软件和工具以及 QA 技术的使用,这一势头有望增长。我们不能那样做,因为这将破坏产品质量和安全---这样的日子将随着 DevOps 优势的逐步显露而渐行渐远,新的 QA 技术也可用于处理那些问题。

全球5000强企业将开始在公开论坛上谈论他们的举措以及随之而来的直接成本效益,并对其获得的成就引以为豪。虽然真正的 DevOps 对于运营着10000个应用的大型企业来说,比那些只有一个主要应用的软件公司来说更具挑战性,但这些大企业哪怕接纳部分 DevOps 文化,也能收获极大的效益提升。

2016年,DevOps 运动将开始影响传统的开发团队,他们可能还无法完全发展过渡到到真正的 DevOps 进程,但他们可以而且应该接受一些必要的 DevOps 概念。自然而然地,他们会从协作入手,继而开始更加注重终端用户、敏捷度、自动化以及测量机制。最后,也是最重要的,开始以性能为准则。

小型 IT 团队更多地采用 DevOps

2015年由于大多数 IT 环境变得日益复杂,DevOps 的受众群从小众群体和早期采用者,逐渐演变为主流公司与组织。随着2016年的到来,我们相信,正在经历开发策略文化转型的小型 IT 团队将更多地采纳与使用 DevOps 方案。DevOps 使得开发变得更加快速灵活,因此提高整个 IT 团队的效率。

DevOps 最佳实践产生

DevOps 发展融合运维可视化

2015年 Gartner I&O 自动化技术成熟度曲线表明,DevOps 正处于期望膨胀期的顶峰。实际上在许多 IT 组织内部,只有少数处于实验阶段的应用在使用 DevOps 准则。虽然这些公司目前还未准备好将 DevOps 作为主流方案,但他们对敏捷性和快速上市时间的追求却是毋庸置疑的。预计2016年越来越多的 IT 组织将试图寻找最佳实践(理想情况下是从其所在行业的其他公司中入手)以此加速他们的 DevOps 之旅,并最大限度地减少痛苦的教训。

在软件开发领域,DevOps 仍处于新兴阶段,且该实践目前还没有明确的标准,这就导致企业犹豫是否完全接纳这种文化转型。2016年将看到各个公司建立其他们自己的标准。渐渐地,最佳实践也会出现,并应用于所有行业。

APM:至关重要的 DEVOPS 技术

2016年,我们将看到以下几大进展:开发环境进一步虚拟化和云化,甚至开发人员的工作站都将变得更加虚拟化;通过各种举措来增加单元测试覆盖率和功能测试,以实现自动捕获和监测架构指标和业务 KPI。最后,我们将看到架构重整,以使构建时间加快,部署包变小,同时更快地给工程师提供反馈。为了在这些领域取得成功,APM 将发挥重要作用。

DevOps 发展融合运维可视化

DevOps 之自动化测试

DevOps 中的测试是必然是自动化测试,全员测试,产品经理,开发人员,测试人员,架构师等协同合作,使得测试覆盖每个方面。而且当一天上线多次时,添加补丁或者更新功能,自动化测试是保证产品测试完全的最优选择。不仅仅因为自动化测试比手动测试的速度快,它针对指定组件的所有历史测试用例都能进行迭代测试。

DevOps 中的 QA(Quality Assurance) 更多的质量保证,不再只是一些细节问题的测试,而是回归产品整体质量的保证。

DevOps 之协作开发

DevOps 中开发团队之间协作,代码提交和管理模式、测试机制、代码的交付周期、反馈和监控体系方面都要顾到,开发不再只是埋头写代码,还要为自己代码质量负责,出 bug 了,运行缓慢了如果问题定位是代码的原因,那这个坑就得自己填了。

DevOps 中由开发团队完成交付工作,不像以前开发团队和交付团队是2个团队,用各自习惯的工具,交付工作中使用的工具套件是开发流程中的工具,无需转手,简化开发测试人员的工作。

DevOps 之可视化运维

](http://blog.oneapm.com/zb_users/upload/2016/05/201605101462857085101890.png))

DevOps 中的一套成熟的运维系统包括什么?

  • 自动化测试
  • 批量配置基础组件
  • 监控,告警
  • 数据可视化
  • 协同合作

一套成熟的运维系统,能够将应用、网络、计算、存储、虚拟化等资源的性能以及告警信息进行综合分析,通过简洁易懂的界面,直观呈现业务健康水平。当出现故障时,能够第一时间受到信息,从监控相关信息确定问题位置,缩小故障定位范围,确定问题是在计算、应用还是网络,进而明确问题职责,让相应的开发运维迅速处理问题,没有推脱责任之嫌。

OneAPM Cloud Insight 集监控、管理、计算、协作、可视化于一身,帮助所有 IT 公司,减少在系统监控上的人力和时间成本投入,让运维工作更加高效、简单。想阅读更多技术文章,请访问 OneAPM 官方技术博客

参考文章:

关于DevOps你必须知道的11件事
http://www.devopsdigest.com/2016-devops-predictions-1

相关文章
|
20天前
|
运维 Devops 持续交付
自动化运维的魔法:打造高效DevOps流水线
【10月更文挑战第34天】在数字化时代的浪潮中,DevOps成为企业追求敏捷、高效和稳定的关键。本文将通过一个真实案例,展示如何构建一个高效的DevOps流水线,实现从代码提交到部署的全自动化流程。我们将探讨流水线设计的哲学、工具选择以及面临的挑战,并分享实际的代码示例和操作步骤,帮助读者理解自动化运维的精髓。
35 2
|
2月前
|
运维 监控 Devops
DevOps实践:自动化部署与持续集成的融合之旅
【10月更文挑战第7天】在软件开发领域,DevOps已成为一种文化和实践,它倡导开发(Dev)与运维(Ops)之间的协作与整合。本文将引导读者了解如何通过自动化部署和持续集成(CI)的实践来提升软件交付的速度和质量。我们将探讨一些实用的工具和技术,以及它们是如何帮助团队高效地管理代码变更、测试和部署的。文章将不包含代码示例,但会详细解释概念和流程,确保内容的通俗易懂和条理性。
138 62
|
24天前
|
人工智能 运维 监控
构建高效运维体系:理论与实践的深度融合####
本文旨在探讨高效IT运维体系的构建策略,通过理论框架与实际案例并重的方式,深入剖析了现代企业面临的运维挑战。文章开篇概述了当前运维领域的新趋势,包括自动化、智能化及DevOps文化的兴起,随后详细阐述了如何将这些先进理念融入日常运维管理中,形成一套既灵活又稳定的运维机制。特别地,文中强调了数据驱动决策的重要性,以及在快速迭代的技术环境中保持持续学习与适应的必要性。最终,通过对比分析几个典型企业的运维转型实例,提炼出可复制的成功模式,为读者提供具有实操性的指导建议。 ####
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能运维:大数据与AI的融合之道###
【10月更文挑战第20天】 运维领域正经历一场静悄悄的变革,大数据与人工智能的深度融合正重塑着传统的运维模式。本文探讨了智能运维如何借助大数据分析和机器学习算法,实现从被动响应到主动预防的转变,提升系统稳定性和效率的同时,降低了运维成本。通过实例解析,揭示智能运维在现代IT架构中的核心价值,为读者提供一份关于未来运维趋势的深刻洞察。 ###
87 10
|
26天前
|
运维 Devops 测试技术
自动化运维的魔法——打造高效的DevOps流程
【10月更文挑战第28天】在数字化浪潮不断推进的今天,企业对运维效率的追求如同古人探索魔法一般充满好奇与渴望。本文将带你走进自动化运维的世界,揭秘如何通过DevOps实践,实现从代码到部署的无缝连接,提升企业的IT运营效能。我们将一起探索自动化工具的选择与配置,以及如何构建一个既能快速响应业务需求,又能保障系统稳定性的高效流程。
|
29天前
|
运维 Prometheus 监控
自动化运维之路:从脚本到DevOps
【10月更文挑战第25天】在数字化时代的浪潮中,运维不再是简单的服务器管理,而是成为了企业竞争力的核心。本文将带你走进自动化运维的世界,探索如何通过技术手段提升效率和稳定性,以及实现快速响应市场的能力。我们将一起学习如何从基础的脚本编写进化到全面的DevOps实践,包括工具的选择、流程的优化以及文化的建设。无论你是运维新手还是资深专家,这篇文章都将为你提供有价值的见解和实用的技巧。
29 3
|
2月前
|
人工智能 运维 Devops
自动化运维之路:从脚本到DevOps的转变
【10月更文挑战第7天】在这篇文章中,我们将一起探索自动化运维的演变历程,从最初的简单脚本到现代的DevOps实践。我们将深入理解自动化如何改变了运维工作的本质,并讨论实现这一转变的关键技术和策略。文章将不包含代码示例,而是聚焦于理念、工具和方法论的介绍,旨在为读者提供一个全面的自动化运维框架视图。
|
2月前
|
运维 监控 Devops
自动化运维的魔法:打造高效DevOps流水线
【10月更文挑战第6天】 在现代软件开发的快节奏中,自动化运维成为提高效率、保障质量的重要手段。本文将带你了解如何构建高效的DevOps流水线,从持续集成到部署,再到监控和反馈,我们将一步步揭开自动化运维的神秘面纱。你将学习到如何通过代码和工具的结合,实现软件交付过程的自动化,以及如何通过这一流程提升团队的协作和响应速度。让我们开始探索自动化运维的奇妙之旅吧!
|
2月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
提升运维效率:自动化工具与实践的融合
【10月更文挑战第3天】 在当今信息技术迅猛发展的时代,运维作为保持系统稳定性和性能的关键角色变得越来越重要。本文将探讨如何通过结合自动化工具和最佳实践来优化运维流程,实现高效、可靠的运维管理。从基础监控到高级自动化,我们将一步步引导您了解如何搭建和维护一个高效的运维体系。
41 3
|
2月前
|
运维 Devops jenkins
自动化运维之路:从脚本到DevOps
【9月更文挑战第31天】在数字化时代的浪潮中,运维不再是单纯的系统维护,而是企业竞争力的加速器。本文将带你领略自动化运维的演变历程,从最初的脚本编写到现代DevOps实践的转变,揭示如何通过持续集成和持续交付(CI/CD)实现运维的高效与创新。我们将一起探索工具的选择、流程的优化以及文化的培养,让运维工作变得既简单又强大。

热门文章

最新文章