13、持续交付与DevOps：挑战、测量与成功之路

持续交付与DevOps：挑战、测量与成功之路

1. 实施过程中的挑战

在持续交付（CD）和DevOps的实施旅程中，难免会遇到各种问题，这是不可避免的，无需恐惧或羞愧。

1.1 进化中的失败

在前进的道路上，可能会出现未预见的情况，或者现有流程中隐藏的步骤在检查阶段未被发现，也可能是所选工具集出现问题。面对失败，不应隐藏或回避，也不能消极对待。正确的做法是审查情况、评估选项并继续前进，同时坦诚地沟通问题及解决措施，为他人树立应对变革的榜样。

例如，ACME系统为管理依赖关系实施了部署事务（Deployment Transaction），起初效果不错，但后来开始影响交付速度。问题的根源在于无法确定变更完成的先后顺序，也无法进行集成场景测试。如果资产A的变更依赖于资产B的变更，而资产A先准备好，就只能等待，这阻碍了CD的推进。

下面是最初实施的部署事务流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    A(Dev Environment):::process --> B(CI Environment):::process
    B --> C(Production Environment):::process
    C --> D(Like live Environment):::process
    E(Build):::process --> A
    F(Develop against like live):::process --> A
    A -->|Deploy| B
    B -->|Deploy| C
    C -->|Deploy| D
    G(DEPLOYMENT TRANSACTION):::process --> A
    G --> B
    G --> C
    G --> D

通过协作和坦诚的讨论，ACME系统最终找到了解决方案：移动部署事务的边界，允许在资产投入生产前进行全面集成测试，由各工程团队协作确定部署顺序。

修订后的部署事务边界流程图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    A(Dev Environment):::process --> B(CI Environment):::process
    B --> C(Production Environment):::process
    C --> D(Like live Environment):::process
    E(Build):::process --> A
    F(Develop against like live):::process --> A
    A -->|Deploy| B
    B -->|Deploy| C
    C -->|Deploy| D
    G(DEPLOYMENT TRANSACTION):::process --> A
    G --> B
    G --> C
    G --> D

1.2 不可重复的流程

技术人员倾向于自动化一切，但自动化过程必须具有可重复性和一致性。如果结果不一致，他人将不愿使用为此付出大量时间开发的自动化工具。

在CD和DevOps中，无论是内部工具还是外部工具，都需要保证每次执行相同操作能得到相同结果。例如，软件工程师使用的集成开发环境（IDE）和数据库管理员使用的SQL管理程序，都应具备稳定性和一致性。

不一致的结果不仅会影响工具和流程的信任度，还会在说服相关人员CD和DevOps无风险时带来困难。而一致、可重复的结果有助于发现问题，例如部署相同资产到同一服务器的时间变长，可能意味着基础设施出现问题或CD工具引入了新的错误。

1.3 招聘难题

随着组织产出增加、效率提升，业务发展可能需要招聘新人员。但找到符合CD和DevOps工作方式、理念和行为的人员并非易事。简单地在招聘要求中添加相关经验并不能达到预期效果，因为CD和DevOps相对较新，具备特定技能和经验的人员较少。

招聘过程中，需要与招聘人员充分沟通，明确招聘需求。同时，可以向CD和DevOps社区发布招聘信息。筛选候选人时，不仅要考察技术经验，还要关注他们对开发和运维之间界限的理解、对协作和信任的重视程度。

可以通过设计特定的面试问题来考察候选人的态度，例如：“作为软件工程师，当你将代码提交到源代码控制后30分钟，代码就在生产环境中被数百万客户使用，你会有什么感受？”不同的回答可以反映出候选人对CD和DevOps的接受程度。

2. 关键测量指标

在CD和DevOps的实施过程中，监控和测量是重要但常被忽视的环节。有效的测量能够帮助我们了解进展情况，为决策提供依据。

2.1 测量有效工程最佳实践

测量有效工程和最佳实践并非易事，但很多软件企业已经在使用工具来捕获和测量以下指标：
| 指标 | 描述 |
| — | — |
| 整体代码质量 | 评估代码的整体优劣 |
| 编码规则和标准的遵循情况 | 检查代码是否符合规范 |
| 代码与注释的比例 | 反映代码的可读性 |
| 代码复杂度 | 衡量代码的难易程度 |
| 代码重复率 | 检测代码中重复的部分 |
| 冗余代码 | 找出无用的代码 |
| 单元测试覆盖率 | 评估测试的全面性 |
| 提交率 | 了解代码提交的频率 |
| 平均故障间隔时间 | 衡量系统的稳定性 |
| 平均解决时间 | 评估问题解决的效率 |
| 缺陷逃逸距离 | 检测缺陷在开发过程中的传播情况 |
| 修复反弹率 | 查看修复后问题再次出现的概率 |

单独测量每个指标可能价值不大，但将它们综合起来，可以详细了解工程状况。持续捕获这些数据还能测量和报告进展，例如观察减少代码重复或冗余对代码质量和复杂度的影响。

然而，在测量软件代码指标时，需要考虑工程师的感受。部分工程师可能会对此产生抵触情绪，认为这是对他们技能和工艺的质疑。因此，应将这些工具宣传为对工程师有益的工具，例如帮助他们证明代码质量、发现复杂或易出错的代码区域、去除冗余代码等。如果有反对意见，可以让他们参与工具的设置和配置。

为了更清晰地说明这些指标的重要性，下面详细分析几个关键指标：
- 整体代码质量 ：高质量的代码是系统稳定运行的基础，能够减少故障和维护成本。
- 单元测试覆盖率 ：高覆盖率的单元测试可以及时发现代码中的缺陷，提高代码的可靠性。
- 代码复杂度 ：降低代码复杂度有助于提高代码的可维护性和可理解性。

通过对这些指标的测量和分析，可以不断优化工程过程，提高CD和DevOps的实施效果。

总之，在CD和DevOps的实施旅程中，我们会遇到各种挑战，但只要积极应对，同时重视关键指标的测量，就能够克服困难，实现成功。

2.2 测量环境稳定性

除了工程指标，测量各种使用和依赖的环境的稳定性也至关重要。稳定的环境是CD和DevOps顺利实施的基础，以下是一些可以用来测量环境稳定性的指标：
| 指标 | 描述 |
| — | — |
| 系统可用性 | 系统在一定时间内可正常使用的比例 |
| 响应时间 | 系统对请求的响应速度 |
| 吞吐量 | 系统在单位时间内处理的请求数量 |
| 资源利用率 | 如CPU、内存、磁盘等资源的使用情况 |

可以通过以下步骤来测量环境稳定性：
1. 确定测量工具 ：选择合适的监控工具，如Prometheus、Grafana等，用于收集和展示环境数据。
2. 设置指标阈值 ：根据业务需求和系统性能要求，为每个指标设置合理的阈值。
3. 定期收集数据 ：按照一定的时间间隔收集环境数据，确保数据的准确性和及时性。
4. 分析数据 ：对收集到的数据进行分析，找出潜在的问题和趋势。
5. 采取措施 ：根据分析结果，采取相应的措施来优化环境，如调整资源配置、优化代码等。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了测量环境稳定性的流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    A(确定测量工具):::process --> B(设置指标阈值):::process
    B --> C(定期收集数据):::process
    C --> D(分析数据):::process
    D --> E{是否有问题?}:::process
    E -- 是 --> F(采取措施):::process
    E -- 否 --> C
    F --> C

2.3 测量CD和DevOps的影响

测量CD和DevOps的实施对业务的影响，可以帮助我们评估其价值和效果。以下是一些可以用来测量影响的指标：
| 指标 | 描述 |
| — | — |
| 部署频率 | 单位时间内的部署次数 |
| 变更前置时间 | 从代码提交到部署到生产环境的时间 |
| 恢复时间目标（RTO） | 系统故障后恢复正常运行的时间 |
| 变更失败率 | 部署失败的变更占总变更的比例 |

通过测量这些指标，可以了解CD和DevOps的实施是否提高了部署效率、缩短了变更前置时间、降低了变更失败率等。例如，如果部署频率增加、变更前置时间缩短、变更失败率降低，说明CD和DevOps的实施取得了良好的效果。

可以按照以下步骤来测量CD和DevOps的影响：
1. 定义指标 ：明确要测量的指标，并确定其计算方法。
2. 收集数据 ：从相关的系统和工具中收集指标数据。
3. 分析数据 ：对收集到的数据进行分析，评估CD和DevOps的实施效果。
4. 制定改进措施 ：根据分析结果，制定相应的改进措施，进一步优化CD和DevOps的实施。

3. 总结

在实施和采用CD和DevOps的过程中，我们会遇到各种各样的挑战，如进化中的失败、不可重复的流程、招聘难题等。同时，监控和测量也是非常重要的环节，通过测量工程指标、环境稳定性和CD和DevOps的影响，我们可以更好地了解实施进展，发现潜在问题，并及时采取措施进行优化。

面对挑战，我们不能退缩，要以积极的态度去应对。在测量方面，要选择合适的指标和工具，确保数据的准确性和可靠性。同时，要注重与团队成员的沟通和协作，让他们理解测量的目的和意义，避免产生抵触情绪。

总之，只要我们从一开始就认识到这些挑战是可以克服的，并且重视关键指标的测量，就能够在CD和DevOps的实施旅程中不断前进，最终实现业务的成功。在选择人员时，要尽可能挑选潜在的创新者和追随者，避免引入过多的落后者。通过持续的努力和改进，我们一定能够充分发挥CD和DevOps的优势，为企业带来更大的价值。