从软件架构演变看运维的分工与融合

从软件架构演变看运维的分工与融合
软件项目最初没有的运维部门

大概 12 年前,最初进入软件开发领域,那时一个人需要学很多的开发技能和运维技能,上能后端做服务,下能前端写页面,左能做 DBA,右能做架构,中间还能运维。

那时开发和运维其实没有界限,基本都是一体的,当然也有可能因为公司规模不是特别大,所以分工也没有那么细,也听说过专门有运维部门的公司,但是那时软件运维人员的水平也只能做重复性的工作。硬件和网络运维这里不讲,而那种比较贵的 DBA,中小公司一般不会请,所以基本上开发≈运维。软件生命周期中最长的部分在运维阶段,在那个时候开发是要负责整个生命周期的。

那个时候架构很简单,有的应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上:
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或者是分开部署,将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上,并且根据服务器的用途配置不同的硬件,达到最佳的性能效果:
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数据库的选择一般情况下有三个:大、中型系统使用 Oracle 或者 MSSQL,毕竟会有厂商进行支持,DBA 的质量也比较高。小型系统一般使用 MySQL,使用的好坏基本依赖开发人员对 MySQL 的熟悉程度。然而到了今天,会有专业的人在做开源或者非开源数据库的维护,数据库市场也迎来了百花齐放的春天。

随着业务扩展开始出现分工

当越来越多的人开始使用软件系统,开发的工作日渐繁忙,多数时候在忙着写代码和做项目,运维的工作很多时候无法抽身。这个时候会将几个之前开发系统的程序员组成一个新的组织,这个就是软件运维部门的雏形,他们为了解决一些性能上的问题,可能改变系统架构与部署,比如加入缓存:
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在大部分系统中,都会利用缓存技术改善系统的性能,使用缓存主要源于热点数据的存在,大部分访问都遵循 28 原则(即 80% 的访问请求,最终落在 20% 的数据上),所以我们可以对热点数据进行缓存,减少这些数据的访问路径,提高用户体验。

缓存实现常见的方式是本地缓存、分布式缓存。本地缓存,顾名思义是将数据缓存在应用服务器本地,可以存在内存中,也可以存在文件,OSCache 就是常用的本地缓存组件。本地缓存的特点是速度快,但因为本地空间有限所以缓存数据量也有限。分布式缓存的特点是,可以缓存海量的数据,并且扩展非常容易,在软件系统中常常被使用,速度按理没有本地缓存快,常用的分布式缓存是 Memcached、Redis。

当然在用户量继续增长的情况下,应用服务器作为系统的入口,会承担大量的请求,我们往往通过应用服务器集群来分担请求数。应用服务器前面部署负载均衡服务器调度用户请求,根据分发策略将请求分发到多个应用服务器节点这时:
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常用的负载均衡技术硬件的有 F5,价格比较贵,软件的有 LVS、Nginx、HAProxy。LVS 是四层负载均衡,根据目标地址和端口选择内部服务器,Nginx 是七层负载均衡和 HAProxy 支持四层、七层负载均衡,可以根据报文内容选择内部服务器,因此 LVS 分发路径优于 Nginx 和 HAProxy,性能要高些,而 Nginx 和 HAProxy 则更具配置性,如可以用来做动静分离(根据请求报文特征,选择静态资源服务器还是应用服务器)。

随着用户量继续增加,数据库成为最大的瓶颈,改善数据库性能常用的手段是进行读写分离以及分表,读写分离顾名思义就是将数据库分为读库和写库,通过主备功能实现数据同步。分库分表则分为水平切分和垂直切分,水平切分则是对一个数据库特大的表进行拆分,例如用户表。垂直切分则是根据业务不同来切分,如用户业务、商品业务相关的表放在不同的数据库中:
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业务量越来越大,产生的文件越来越多,单台的文件服务器已经不能满足需求。需要分布式的文件系统支撑。常用的分布式文件系统有 NFS:
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由于项目数据量持续增加,数据库的压力会越来越大,并且传统关系型数据无法处理海量数据。这时需要分离数据存储,对于海量数据的查询和分析,我们使用 NOSQL 数据库和大数据技术再加上搜索引擎可以达到更好的性能。常用的 NOSQL 数据库有 MongoDB、HBase(依赖 Hadoop 大数据)、Redis,搜索引擎有 Lucene、Solr、Elasticsearch 等:
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单独软件运维部门

当越来越多的开源或者非开源技术加入到项目中,项目成员也会变得越来越多,开始各司其职对现在使用的各种软件进行运行维护和实施部署。

一个项目的具体实施并不是编写一个应用程序那么简单,还涉及到为应用程序提供支撑的其他软件,这为单独成立软件运维部门提供了条件。

项目运行时间长了以后,会因为技术落后或者性能瓶颈而进行重构,软件运维部门会和开发部门合作,对项目架构进行重构,一般情况下开发会拆分业务,形成分布式应用程序,而应用拆分成分布式,可以使用阿里的 Dubbo 或者 SpringCloud 搭建服务:
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为了实现分布式系统,这里需要用到消息队列,消息队列的主要作用有 3 个:解耦、异步、削峰。消息队列可以选择:RabbitMQ、ZeroMQ 、ActiveMQ 、Kafka。

软件运维部门和开发部门融合

随着技术的发展,近几年自动化运维,自动化部署,自动化测试的兴起,特别是 DevOps 概念的提出,运维部门和开发部门融合的趋势越来越明显。又开始了开发即是运维的轮回,但这次不同的是,机器替代了人肉运维。

DevOps 就是开发(Development)和运维(Operations)这两个领域的合并,那么,为什么要合并这两个领域?原因很多,但首要原因是:目前的两个领域工作流程是脱节的。绝对的脱节。很多公司的开发部门和运维部门之间存在的深刻矛盾,其实就是这个“脱节”造成的。

为了解决“脱节”问题,需要使用到很多自动化工具,以及自动化维护平台。于是架构进一步升级:
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持续开发

与瀑布模型不同的是,软件可交付成果被分解为短开发周期的多个任务节点,在很短的时间内开发并交付。

这个阶段包括编码和构建阶段,并使用 Git 和 SVN 等工具来维护不同版本的代码,以及 Ant、Maven、Gradle 等工具来构建 / 打包代码到可执行文件中,这些文件可以转发给自动化测试系统进行测试。

持续测试

在这个阶段,开发的软件将被持续地测试 bug。对于持续测试,使用自动化测试工具,如 Selenium、TestNG、JUnit 等。这些工具允许质量管理系统完全并行地测试多个代码库,以确保功能中没有缺陷。在这个阶段,使用 Docker 容器实时模拟“测试环境”也是首选。一旦代码测试通过,它就会不断地与现有代码集成。

持续集成

这是支持新功能的代码与现有代码集成的阶段。由于软件在不断地开发,更新后的代码需要不断地集成,并顺利地与系统集成,以反映对最终用户的需求更改。更改后的代码,还应该确保运行时环境中没有错误,允许我们测试更改并检查它如何与其他更改发生反应。

Jenkins 是一个非常流行的用于持续集成的工具。使用 Jenkins,可以从 Git 存储库提取最新的代码修订,并生成一个构建,最终可以部署到测试或生产服务器。可以将其设置为在 Git 存储库中发生更改时自动触发新构建,也可以在单击按钮时手动触发。

持续部署

它是将代码部署到生产环境的阶段。在这里,我们确保在所有服务器上正确部署代码。如果添加了任何功能或引入了新功能,那么应该准备好迎接更多的网站流量。因此,系统运维人员还有责任扩展服务器以容纳更多用户。

由于新代码是连续部署的,因此配置管理工具可以快速,频繁地执行任务。Puppet,Chef,SaltStack 和 Ansible 是这个阶段使用的一些流行工具。

容器化工具在部署阶段也发挥着重要作用。Docker 和 Kubernetes 是流行的工具,有助于在开发,测试,登台和生产环境中实现一致性。除此之外,它们还有助于轻松扩展和缩小实例。

持续监控

通过监控软件的性能来提高软件的质量。这种做法涉及运营团队的参与,他们将监视用户活动中的错误 / 系统的任何不正当行为。这也可以通过使用专用监控工具来实现,该工具将持续监控应用程序性能并突出问题。

使用的一些流行工具是 Splunk、ELK Stack、Nagios、NewRelic 和 Sensu。这些工具可帮助密切监视应用程序和服务器,以主动检查系统的运行状况。它们还可以提高生产率并提高系统的可靠性,从而降低 IT 支持成本。发现的任何重大问题都可以向开发团队报告,以便可以在持续开发阶段进行修复。

软件架构不是一蹴而就的,系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。

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