云原生 Dev0ps 实践

云原生 DevOps 落地实践过程中，从手工、工具化、自动化进而到全链路自运维体系，这种自动化的DevOps 可以实现更短的业务迭代周期、更稳固的交付质量、更优化的资源成本、更好的用户体验。云原生 DevOps 的步骤建议：

1）架构升级Service Mesh 化尝试

需要综合评估自身的架构特性，选择合适的业务和应用进行架构升级，并进行 Service Mesh 化的初步尝试。将更多的服务治理下沉到Service Mesh，比如日志采集、监控埋点、链路追踪等，这个过程中Sidecar和容器通过不同的进程部署在Pod中，在下沉Sidecar 的过程，可以循序渐进，逐步将应用进行精简。

2）架构升级逐步解耦CI/CD过程

一个微服务的构建过程包括多个环节，比如开发、测试、构建、发布、运维等，而云原生的本质是让这个过程尽量更快，尽量让业务应用来独立操作整个过程，提高研发效率。如果这个过程依赖其他业务应用的改动，则会使得整个过程的集成测试和沟通协同成本变高，解决这个问题可以从业务和技术两方面进行尝试。一方面，从技术角度可以从进程通信来入手，比如同一个容器同一进程中，通过函数调用通信；同一个Pod中不同容器，通过IPC 通信；同一个网络中，通过 RPC 通信。另一方面，从业务角度需要从业务架构和应用架构着手，让应用和服务的划分更合理，减少它们之间的耦合和依赖。

3）运维升级laC 和 Git0ps

从运维角度，在 DevOps 中需要考虑很多针对业务的不同配置，这些配置的维护和管理通常比较棘手，传统的基于控制台方式的维护成本很高。在云原生中，laC 和 GitOps 是非常好的解决方法，每个应用有一个 laC 仓库，保存应用镜像及所有相关的配置信息，GitOps 自动检测 IaC 的变化，自动翻译为符合 0AM 规范的配置，然后推到对应的环境上。同时，开发和运维人员可以以 laC 代码为契约，来明确每次发布的一致性和完整性。

4）资源升级Serverless 尝试

在企业应用上云后，使用的资源种类越来越多，操作和维护成本也变得越来越高。

在云原生中，可以利用自动分配、声明式描述、按需使用等原则，我们需要进一步简化应用资源的使用。这个过程可以结合 laC 中资源的定义，以及使用 Serverless 相关的特性，实现资源的智能管理和按需使用，并通过一些弹性策略来通过一些通用的标准协议，提高自动化资源弹性的申请和分配。

5）Dev0ps 进阶全流程自动化

从 DevOps 全流程角度，进行自动化的端到端尝试，进一步通过 CI/CD 的各种技术来简化整个流水线过程，并进一步构建企业特有的 DevOps 体系。在这个过程中，可以进一步规范化和自动化，全流程自动化 DevOps 进阶如下图所示：

●研发侧∶面向应用的，结合应用架构及企业组织协同文化，构建环境管理、代码扫描、提交工作流等方面的自动化。

● 测试侧∶需要基于自动化测试的理念，从用例构建、集成测试、性能测试、用例回放、智能测试能力方面进行自动化建设。

● 发布侧∶需要对各种开发、测试、生产环境进行自动化管理，同时针对相应的版本管理、灰度能力、回滚能力、自动发布能力进行重点建设。

● 运维侧∶需要结合云原生的自动化运维体系，在问题自动定位、容灾切流、自动恢复、热修复、APM，并结合传统的 Metrics、Tracing、Logging 的基础之上，构建成熟的故障发现、定位、处理的稳定性体系。

●运营侧∶为了完成 Dev0ps 的能力闭环，需要关注最终用户的反馈，用户行为数据采集、自动终端埋点、相关的售后体系、基于业务的可视化分析度量等都是运营阶段要思考的问题。