什么是 DevOps？
DevOps 是一种软件开发方法，它强调开发（Dev）和运维（Ops）团队之间的协作。DevOps 实践的目的是提高软件开发和交付的速度，同时减少错误和提高质量。
云服务器如何更好的协作： DevOps 实践促进开发和运维团队之间的协作。持续改进： DevOps 实践鼓励持续改进，这有助于随着时间的推移提高软件开发和交付流程。
结论
云服务器为 DevOps 实践提供了许多优势。通过在云服务器上实施 DevOps 实践，可以实现更快的交付速度、更少的错误、更高的质量、更好的协作和持续改进。以下是一些推荐的资源，可帮助您了解有关云服务器上 DevOps 实践的更多信息：[DevOps 云指南](DevOps 文档](DevOps 指南](
devops的优势有哪些？
DevOps 有哪些优势？
有“2020 年 DevOps 趋势调查”表明，99％ 的调查对象表示 DevOps 对他们的组织产生了积极影响。
DevOps 的优势包括更快且更轻松的发布、团队效率、更高的安全性、更高品质的产品，以及更高的团队和客户满意度。
速度
更频繁地实践 DevOps 发布可交付成果的团队具有更高的品质和稳定性。
事实上，DORA 2019 年 DevOps 状况报告发现，精英团队的部署频率和速度分别比表现不佳的团队高出 208 倍和 106 倍。
持续交付使得团队可以使用自动化工具来构建、测试和交付软件。
改进协作
DevOps 的基础是开发人员和运营团队之间的协作文化，他们会分担责任，协调工作。
此举可以提高团队的效率，并省去工作交接和编写专为其运行环境而设计的代码的时间。
快速部署
通过提高发布的频率和速度，DevOps 团队可以快速地改进产品。
快速发布新功能和修复缺陷有助于获得竞争优势。
质量和可靠性
持续集成和持续交付等实践可确保变更正常运行且安全无误，从而提高软件产品的质量。
监控则有助于团队实时了解性能。
安全性
通过将安全性集成到持续集成、持续交付和持续部署管道中，DevSecOps 成为开发过程中一个活跃的组成部分。
通过将主动安全审计和安全测试集成到敏捷开发和 DevOps 工作流中，可将安全性植入产品内。
Devops 不是任何一个个人的工作，而是每个人的工作。
从传统的基础架构转向使用基础架构即代码 (IaC) 和微服务可以加快开发和创新速度，但增加的运营工作量可能极具挑战性。
最好为自动化、配置管理和持续交付实践奠定坚实的基础，以帮助减负。
过度依赖工具会使团队偏离 DevOps 的必要基础：团队和组织结构。
一旦建立了结构，就应该建立流程和团队，然后确定工具。
云原生DevOps落地方案
DevOps简述顾名思义，DevOps是开发（Development）与运维（Operations）的融合，旨在打破开发与运维之间的隔阂，促进开发、运营和质量保障（QA）等部门之间的交流与协作。
通过小规模、快速迭代的方式开发和部署产品，以便快速应对客户需求的变化。
DevOps强调开发运维一体化，强化团队间的沟通与快速反馈，实现快速交付产品和提高交付质量。
DevOps并非新工具集，而是一种思想、一种文化，旨在改变传统开发运维模式，采用最佳实践。
通常通过CI/CD（持续集成、持续部署）自动化工具和流程实现DevOps理念，以流水线形式改变开发人员和测试人员发布软件的方式。
随着Docker和Kubernetes（以下简称k8s）等技术的普及，容器云平台基础设施不断完善，加速了开发和运维角色的融合，使云原生的DevOps实践成为未来趋势。
以下将基于混合容器云平台详细讲解云原生DevOps的落地方案。
云原生DevOps特点DevOps是PaaS平台中关键功能模块，包括以下重要能力：支持代码克隆、编译代码、运行脚本、构建发布镜像、部署yaml文件以及部署Helm应用等环节；支持丰富的流水线设置，如资源限额、流水线运行条数、推送代码以及推送镜像触发流水线运行等，提供端到端高效流水线能力；提供开箱即用的镜像仓库中心；提供流水线缓存功能，可自由配置整个流水线或每个步骤的运行缓存，在代码克隆、编译代码、构建镜像等步骤利用缓存缩短运行时间，提升执行效率。
云原生DevOps实现简单来说，云原生DevOps内部功能设计主要通过k8s提供的自定义controller功能实现，基本逻辑是根据业务需求抽象出多个CRD（Custom Resource Definition，自定义资源对象），编写对应的controller实现业务逻辑。
为了实现CI/CD功能，抽象出多个CRD对象，如下所示：我们知道配置流水线通常需要对接代码仓库，包括仓库地址、仓库授权信息等，因此需要3个CRD对象来记录源代码仓库的相关信息。
设计好DevOps中与仓库相关的3个CRD对象后，需要再定义3个CRD对象来描述流水线相关的信息。
pipeline步骤功能有多种类型，包括运行脚本、构建发布镜像、发布应用模板、部署YAML、部署应用等。
为了提供这些功能，采用Jenkins作为底层CI/CD工具，docker registry作为镜像仓库中心，minio作为日志存储中心等。
这些服务运行在pipeline所在项目的命名空间下。
综上，设计的CI/CD系统功能实现逻辑如下：如上，第一次运行流水线时，系统会在数据面k8s中部署Jenkins、minio等基础工具的服务，同时在管理面启动一个goroutine，实时同步数据面中流水线的作业状态到管理面的CRD对象中。
当触发pipeline执行逻辑时，会产生一个pipelineExecution CRD对象，记录本次运行pipeline的状态信息。
当goroutine（syncState）发现有新的执行实例产生时，会通过Jenkins引擎接口启动Jenkins server端流水线作业的运行，Jenkins server端收到信息后会启动单独的一个Jenkins slave pod进行流水线作业的响应。
同时，goroutine（syncState）会不断通过引擎接口轮询pipeline执行实例的运行情况，更新pipelineExecution CRD的状态（运行成功或失败等）。
当pipeline执行实例发生状态变化时，会触发其对应的controller业务逻辑，通过Jenkins引擎接口与Jenkins server通信进行不同操作，如暂停流水线的运行、运行完毕清除不需要的资源等。
当流水线作业发生状态变化时，又会通过goroutine（syncState）更改pipeline执行实例的状态，进而触发对应的controller业务代码进行不同业务逻辑处理，循环往复，直至流水线运行结束。
这就是整个pipeline执行时的一个逻辑流程。
CRD定义以下是详细的CRD结构体讲解，敏感信息使用了’*‘代替。
pipelineSetting：该结构体保存着整个项目下所有pipeline的运行环境信息，如CPU/内存资源限额、缓存路径以及流水线运行的最大并行个数等，不同功能的配置信息保存在不同的CRD下。
pipeline：该结构体记录着流水线的配置元信息，如该流水线对接哪个项目代码、与仓库通信的认证信息以及上次该流水线运行的结果等。
如下图所示：详细的结构字段讲解如下：pipelineExecution：流水线执行实例，每当流水线运行一次，会产生一个该对象记录着流水线的执行结果等信息。
如下图所示：详细的结构字段讲解如下：至此，我们完成了流水线功能的基础对象定义。
controller实现除了抽象出对应的CRD外，还需要编写对应的controller代码实现对应的业务逻辑，如当pipeline运行时，需要产生pipeline执行实例，并实时同步其运行的状态信息等。
当触发流水线执行逻辑时，系统会根据pipeline CRD对象和该流水线对应的代码仓库中的配置文件（）产生一个pipelineExecution CRD对象，这时会触发pipelineExecution对应的controller运行业务逻辑。
以下只摘取重要的代码逻辑，如下所示：其中，deploy函数的逻辑是第一次运行时通过判断数据面中是否存在pipeline的命名空间，如果存在就代表基础资源已经配置完成，直接走reconcileRb函数，该函数的逻辑见下面；如果不存在，就会在数据面中初始化必要的基础资源，如pipeline命名空间、Jenkins、docker、minio服务、配置configMap、secret等。
reconcileRb函数的功能是遍历所有namespace，对其调谐rolebindings，目的是让pipeline serviceAccount（jenkins）对该project下的所有namespace具有所需的操作权限，这样Jenkins server才能够在数据面中正常提供CI/CD基础服务。
goroutine（syncState）的代码逻辑比较简单，当产生新的pipeline执行实例时就会启动Jenkins server端流水线作业的运行并实时同步其运行状态到pipeline执行实例中。
代码逻辑如下：缓存支持云环境下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤，每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上，这会导致一个问题：容器运行完不会保存数据，每当流水线重新运行时，又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等，失去了本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费了很多不必要的时间、网络和计算成本等。
为了提高用户使用流水线的体验，加入支持缓存的功能。
为了让流水线具有缓存功能，需要在流水线运行时加入持久化数据的能力。
首先想到的是k8s提供的本地持久化存储（即Local Persistent Volume，以下简称Local PV），或依赖远程存储服务器来提供持久化，远程存储效率依赖于网络，并且还需要保证远程存储高可用，这会带来很多复杂性，也一定程度上失去了缓存的作用。
综合考虑，我们选择本地存储实现缓存，但是k8s提供的Local PV是需要和节点绑定在一起的，也就是说一旦流水线调度到某个节点上运行，那么下次运行还会绑定到该节点运行，虽然实现了缓存的作用，但是也造成了流水线每次只能在该节点上运行，如果有多条流水线同时跑，可能会导致该节点资源耗尽或者缓存冲突，失去了云平台本身根据资源使用情况平衡调度的特性。
因此，为了平衡缓存与调度间的关系，我们采用了挂载hostPath Volume方式，这样依托于k8s强大的容器调度能力，我们可以同时运行很多条流水线而不用担心资源耗尽或缓存冲突的问题，但是流水线每次运行时可能会被调度到不同的节点上，如果当前节点没有运行过流水线，则起不到缓存的作用。
那么如何解决hostPath Volume缓存与调度间的尴尬关系呢？我们巧妙地利用了k8s提供的亲和性调度特性，当流水线运行时我们会记录当前运行节点，下次运行时通过设置Pod的亲和性优先调度到该节点上，随着流水线运行次数越来越多，我们会得到一个运行节点列表。
如下所示：执行实例调度信息会保存到pipeline CRD对象中，每次运行流水线时，系统会根据节点列表设置Pod的亲和性，默认我们会取最近运行流水线的10个节点，原则是最近运行流水线的节点优先级越高。
代码如下：创新性的“Hostpath Volume + 亲和性调度”缓存设计方案，不仅实现了流水线的并发性缓存功能，而且实现复杂度低，可自由配置任一阶段、步骤的缓存开关以及缓存路径。
无缓存与有缓存运行的对比如下图所示，可见通过缓存加速大大提高了流水线的运行效率。
HCaaS DevOps使用以上设计在HCaaS平台上得到实现（）。
在HCaaS控制台上点击DevOps标签，通过代码授权后，即可通过UI界面轻松地编辑流水线，也可通过编辑yaml文件配置具体的功能步骤，如图所示：通过点击查看日志，你可以看到pipeline各个阶段运行的详细日志信息，如下图所示：【注意】首次运行pipeline时系统会从网络下载Jenkins、docker、minio以及其他pipeline-tools镜像，请稍作等待。
如果长时间未运行，请查看网络是否有问题。
什么是云计算技术
云计算技术引领新时代云计算技术的迅猛发展与广泛应用，得益于国家政策的支持和互联网的高速进步。
预计至2021年，公有云市场规模将达902.6亿元，私有云市场规模则为955.7亿元。
在把握云计算时代风口的同时，学习掌握云计算技术背后的热门技术同样至关重要。
一、无服务器架构无服务器架构的出现，改变云计算客户对于计算资源配置与付费模式的认知。
AWS公司推出的无服务器架构仅收取实际使用的费用，极大地简化了云计算提供商与客户的基础设施管理，使得构建基于云计算的系统变得更加便捷高效。
无服务器架构，即功能即服务，允许应用程序在云平台中更快速、更高效地运行。
二、微服务微服务将复杂的应用程序分解为多个独立的、可单独更新的服务模块。
这种模块化方法显著提升了软件更新的灵活性与速度。
微服务的采用，使得应用程序能够以云计算时代所需的速度持续交付最新更新。
三、容器技术容器技术在2014年应运而生，通过将软件包装在轻量级的容器中，实现了软件开发的快速与敏捷。
Docker的普及，使得容器技术易于使用，相比于虚拟机需承载整个操作系统的庞大资源需求，容器仅包含软件所需的基本要素，使其在计算环境间的移动更为便捷。
四、DevOps文化DevOps作为一种技术与文化变革，于2012年兴起，旨在通过开发团队与运营团队之间的紧密合作，加速软件开发流程。
持续集成与持续交付的实践，推动了DevOps的迅速发展，成为云计算时代不可或缺的一部分。
五、物联网与云计算物联网与云计算虽各自独立运行，但密不可分。
物联网厂商选择采用云计算技术以降低成本与复杂性。
云计算提供商的超大规模服务器支持基于云计算的数据分析，提供强大数据处理能力。
同时，云计算成为物联网数据处理的关键平台。
六、人工智能与云计算人工智能与云计算的结合，赋予了企业前所未有的数据处理与学习能力。
基于云计算的人工智能工具，使得中小型公司能够以与大公司相似的方式实现其愿景。
学习云计算技术，掌握人工智能等关键技能，对于成为云计算领域合格人才至关重要。
在云计算技术的浪潮中，持续学习与适应新兴技术，将成为企业与个人获得竞争优势的关键。
选择专业学习云计算技术，将帮助你高效、快速地掌握云计算所需的高薪技术，为个人职业发展与企业创新提供强大支持。
