容器DevOps,原来如此简单!

本文探讨了开发人员在代码提交后的种种顾虑,特别是在不同环境中的一致性问题。提出使用Docker简化持续集成与持续交付流程,同时指出企业实践中面临的挑战。介绍了软件开发云容器DevOps解决方案,该方案能有效解决技术栈差异、部署复杂性等问题。

当开发团队把代码提交到 Git 应用仓库的那一刻他们心里想什么?

祈祷没有bug?渴望回家补觉?产品经理Go Die?

对,也不对。因为这只是最终发布万里长征的一小步,接下来要面对测试环境、生产环境、客户环境,我这明明没问题到你那就崩的环境……

其实对开发和运维人员来说,心里最想的是一次创建或配置,可以在任意地方正常运行。

据扯,2017年程序员们最痛恨的一首歌是我们(环境不一样

“那为什么不用Docker呢?

一次线下meetup上,技术潮人小明向正在抱怨的技术总监老王如此建议,老王准备转身翻白眼0.01迅速回顾下刚刚是否他微信、一会确认下拉黑他后语重心长起来——

 

“兄弟谈何易啊

 

lDocker 的优点在于通过简化CI(持续集成)、CD(持续交付)的构建流程,但每家公司都有自己的开发技术栈,我们需要结合实际情况对其进行持续改进,优化自己的构建流程。

l最大的问题是没有可遵循的业界标准,都说自己是最佳实践,一大堆工具链,团队学习成本高不说不以解决实际工作痛点新技术,都是耍流氓,好吗

 

l应用经过测试,接下来我们需要把它发布到测试环境和生产环境。这个阶段中如何更合理地使用Docker 也是一个难点,我们没有专人去熟悉Kubernetes这种大型开源项目。

 

老王的三连击引得周围的老鸟深以为然,老王正得意自己的经验组合拳肯定让小明哑口无言……

 

“那为什么不试试软件开发云的容器DevOps呢?我们团队也没有专人做运维,但迁移部署、环境一致性的问题,一直没操过心

 

我这手机里还有华为云培训PPT,4页看完,我们团队就用上Docker了!

图片1.png

 

1、不同技术栈,一键生成docker镜像

图片2.png

2、Docker镜像自动部署,一个VM里运行多个容器,并在容器中启动指定镜像

图片3.png

3、流水线上使用容器实现持续集成、持续部署

图片4.png

老王没想到使用软件开发云容器DevOps竟然如此简单MeetUp散会后,正打算安利给团队,收到了小明的微信——

 

小明王哥,您今分享的经验很宝贵,一看就是一线写过代码,还带过项目和人的老人以后还要多向你请教技术、管理问题今天时间紧,没跟你单独聊聊。

老王:你们团队实力雄厚啊,今天讲的软件开发云,肯定不便宜吧

小明这不是华为云开发者扶持计划免费上云服务器+软件开发+数据库+PaaS全免费,刚好满足我们有个创业产品MVP上线

http://activity.huaweicloud.com/developer_plan/index.html

老王还是你这路子广啊,光闷头搞开发,都不知道。有空来我这喝茶~

### DevOps 的定义 DevOps 是一种文化、运动或惯例,强调“软件开发人员(Dev)”和“IT 运维技术人员(Ops)”之间的沟通与协作。其目标是通过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,使构建、测试以及发布软件的过程变得更加高效、频繁且可靠[^2]。 这种理念起源于 2008 年,当时敏捷开发方法已经在行业中广泛采用,但敏捷开发并未完全解决开发团队与运维团队之间的隔阂问题。尽管开发人员能够快速推出新功能,但在实际部署到生产环境时仍面临诸多挑战。因此,为了弥合这一差距并促进两者的协同工作,DevOps 应运而生[^1]。 --- ### DevOps 在软件开发中的作用 #### 1. 提高效率 通过引入自动化工具和技术,DevOps 能够显著减少手动操作的时间成本,从而加快应用程序从开发到上线的速度。这不仅提高了生产力,还增强了企业的市场竞争力[^4]。 #### 2. 增强稳定性 借助持续集成/持续交付 (CI/CD) 流程的支持,每一次代码提交都可以经过严格的验证过程,包括单元测试、集成测试乃至性能评估等多个环节。这样的机制有助于尽早发现潜在缺陷,降低因错误而导致的服务中断风险。 #### 3. 改善跨部门协作关系 传统模式下,开发与运营往往各自独立运作,容易形成所谓的“孤岛效应”。而在践行 DevOps 思想的企业内部,则鼓励双方紧密配合,在整个生命周期内共同承担责任。如此一来,便能有效消除误解,增进相互理解与信任感[^1]。 #### 4. 推动创新与发展 随着云计算技术日益成熟,越来越多公司开始采纳基于云端的基础架构作为主要运行平台之一。在此背景下,“云原生”概念逐渐兴起并与之相辅相成——即利用微服务架构设计应用系统,并依托容器化管理手段优化资源配置利用率;与此同时,结合完整的 CI/CD 工具链进一步完善流水线作业方式,最终达成更高效的业务需求响应能力[^3]。 ```python # 示例:简单的 Python 脚本展示如何自动触发测试任务 import subprocess def run_tests(): try: result = subprocess.run(['pytest', 'tests/'], check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) print(result.stdout.decode()) except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"Tests failed with error:\n{e.stderr.decode()}") if __name__ == "__main__": run_tests() ``` 此脚本展示了如何通过命令行调用 pytest 来执行测试套件,这是实现部分自动化的一个基础例子。 ---
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