了解怎么落地云原生DevOps

什么是云原生DevOps?在阿里内部有怎样的实践?企业又该如何落地?阿里云云效专家团队提出了下一代精益产品开发方法体系——ALPD，提供了系统的云原生DevOps落地的方法支撑，帮助企业渐进式地迈入云原生DevOps。本文结合实际案例，分享通过阿里云云效落地云原生DevOps的五个阶段。

一 什么是云原生DevOps

我们先通过一个简单的例子来了解什么是云原生DevOps，它和DevOps有什么不同。

 

上图是一个大排档，图中的大厨在非常努力的去切、炒、制作各种美食，并将它卖出去。从原材料的采购到加工到销售到售后，都是一两个人完成。这是非常典型的DevOps场景，团队搞定端到端的所有的事情。这种情况，当厨师水平比较高、销售能力比较强的时候，可以做到高效率、低浪费。但存在的问题是，想要规模化会很难。因为它的流程都是非标准的，需要厨师有很强的个人能力。

 

我们再看这张南京大排档的图，虽然名字里有大排档，但它显然不是我们上面说的大排档。我们随便走进任何一家南京大排档，都可以发现，南京大排档的厨师，可以专注在为客户提供更好的菜品上，研发试验新菜品，并通过小批量的用户来尝试和推广。无论是用户量增加或减少，都能很快的去适应。店铺扩张也可以很快。这种我们可以理解为云原生DevOps。

为了进一步方便大家理解，下面的小视频里，我们邀请了2位阿里大厨，让他们告诉你什么是云原生DevOps。

所以，总结来看，我们认为：云原生DevOps是充分利用云原生基础设施，基于微服务/无服务架构体系和开源标准，语言和框架无关，具备持续交付和智能自运维能力，从而做到比传统DevOps更高的服务质量、更低的开发运维成本，让研发专注于业务的快速迭代。

 

如上图所示，云原生DevOps基于两个原则：符合开放标准、语言和框架无关;有两个基础：微服务/无服务架构、Serverless基础设施 BaaS/FaaS;提供两个能力：智能自运维、持续交付。

符合开放标准、语言和框架无关，相比于针对某个特定语言、特定框架，在技术升级或迭代时可以有更高的弹性、更好的发展和生命力，形成更好的生态。

两个基础：基于微服务和无服务架构，可以让DevOps成为可能;基于Serverless的基础设施，是面向资源和需求，以达到更好的弹性。

在这两个原则和两个基础之上，做到两个能力：持续交付和智能自运维。

二 阿里巴巴云原生DevOps升级案例

我们先来看一个阿里某团队云原生DevOps转型的案例。

案例背景：阿里某海外电商团队面临海外市场站点多、建站成本高、需求变化快、交付慢、运维成本高等挑战，如何平滑地升级到云原生DevOps来解决这些问题，以提升业务交付效率呢?我们是这么做的。

1 架构升级——服务治理sidecar和mesh化

 

第一步是架构升级，首先将服务治理的代码下沉到应用之外的sidecar部分，同时用服务网格来承载了如环境路由之类的能力。如上图所示，每个绿点代表一个服务应用代码，每一个橘点代表一个服务治理代码，这些代码以二方包的形式存在这个容器中。随着服务治理体系的建设，这里面就包含了非常多的东西，如日志采集、监控埋点、运维干预等等，我们把这种容器称之为富容器。它的问题很明显：即便是日志采集的升级或调整，我们都需要把应用重新升级、构建和部署一遍。然而这个其实与应用本身是没有任何关系的。同时，因为关注点不分离，日志采集的一个bug，都会影响到应用本身。