32、云原生转型设计：从探索到实践

云原生转型设计：从探索到实践

1. 云原生转型的不确定性与策略

在传统的瀑布式项目中，启动大型项目时通常可以立即做出重大决策，因为项目往往与以往的举措相似。然而，在云原生领域，核心团队如同手持基础地图摸索着迈向云端。由于他们尚处于构建云原生知识的早期阶段，下一步行动并不明确，而且低确定性的项目伴随着极高的风险，早期做出的决策很可能是错误的。

为应对这种不确定性，“逐步提高风险”是一种有效的云原生风险管理超级模式和通用策略。它通过三个风险等级来运作：低风险、中等风险和高风险，对应的子模式分别是无悔行动、期权与对冲以及重大赌注。在创建转型设计时，这些模式与三个技术模式相关联，按顺序应用这些模式是降低转型风险的实际步骤：探索性实验、概念验证（PoC）和平台最小可行产品（MVP）。

2. 分布式系统：云原生架构的基石

分布式系统是云原生转型的核心。当软件被构建为一系列完全独立、松耦合的服务时，所得到的系统设计上具有快速、弹性和高度可扩展的特点。

与单体软件系统相比，分布式系统具有明显优势。单体软件系统开发受限于其复杂性，随着系统扩展，主要组件的规模和复杂性不断增加，会导致各种瓶颈，如数据共享、函数调用和团队协作等方面的依赖问题，最终使系统增长变得困难，甚至可能需要购买昂贵的硬件来扩展整个系统，但问题仍会再次出现。

而分布式系统虽然初始架构和实现较为复杂，但一旦投入初始工作，后续的增长和演进就会变得简单，因为其协调开销较低。例如，一个三小时的代码更改任务在分布式系统中可以在 10 分钟内自动进入生产环境，无需人工干预。

分布式系统的组件独立执行，通过消息传递进行通信和协调。历史上，这些组件运行在本地服务器上，如今系统逐渐迁移到云端。云原生作为一种软件开发方法，充分利用云计算模型，云原生应用由模块化的微服务组件构建，通过 API 通信并打包在容器中，容器由编排器（如 Kubernetes）管理，并通过敏捷 DevOps 流程和持续集成/持续交付（CI/CD）工作流动态部署在弹性云基础设施上。

3. 架构绘图：可视化云原生系统

为了更好地理解和描述分布式系统的复杂性，架构绘图是一种经典的无悔行动。它是创建新云原生系统架构的统一、官方版本，用于流通和参考，能够让核心团队成员在 30 秒内凭记忆画出。

架构绘图的好处众多，它帮助所有利益相关者深入理解架构组件及其相互关系，提供一致的思维方式，使讨论更加容易。同时，它还展示了构成云原生分布式系统设计的技术、结构和流程导向模式，包括微服务架构、容器化应用、动态调度、自动化基础设施、自动化测试、可观测性、持续集成、持续交付、安全系统和可重现开发环境等。

4. 探索性实验：迈出转型第一步

探索性实验是组织技术转型的实际第一步。在这个阶段，核心团队云原生知识不足，无法确定最通用的方向，因此需要进行理论研究，如阅读案例研究和白皮书，并开展无悔行动，如培训和学习机会。

由于转型范围广泛，需要收集各种拼图碎片来创建一致的平台，而探索性实验就是通过小而快速、低成本的调查，对不同的工具、技术和架构组合进行测试，以了解哪些可行，哪些不可行。通过这种方式，核心团队成员可以快速积累知识和技能，通常在一两个月后，就能缩小选择范围，找到符合转型目标的最佳方向。

在探索性实验中，核心团队主要使用云原生的基本构建块，包括微服务架构、容器化应用、持续集成、持续交付和各种自动化技术。以下是这些构建块的详细介绍：
- 微服务架构 ：为减少大型单体应用开发中团队间的协调成本，将软件设计为一套模块化服务，这些服务独立构建、部署和运营。微服务是分布式系统架构的一种实现方式，应用由一组完全独立的小模块组件组成，通过 API 进行通信，具有高度的灵活性、弹性和可扩展性，但实现起来也较为复杂。
- 容器化应用 ：将应用与其所有必要依赖项打包在一起，使其不依赖于运行时环境，可在任何平台上运行。容器是一种轻量级、独立的可执行软件包，包含运行应用所需的所有内容，如代码、运行时、系统工具、库和设置。
- 动态调度 ：需要一个编排器（通常是 Kubernetes）来组织分布式、基于容器的应用中微服务的部署和管理，在执行瞬间将它们分配到随机机器上。
- 自动化基础设施 ：绝大多数运营任务需要自动化，自动化可以减少团队间的依赖，加快实验速度，提高开发效率。它负责服务器配置、管理、构建、部署和监控等任务，无需人工干预。
- 自动化测试 ：将测试责任从人工转移到自动化测试框架，使开发人员能够更快地交付产品，并将更多时间用于改进功能以满足客户需求。
- 持续集成（CI） ：一种编码理念和实践，推动开发团队频繁实施小的更改并将代码提交到版本控制仓库。其技术目标是建立一种一致且自动化的方式来构建、打包和测试应用，确保应用始终保持高质量并随时可发布。
- 持续交付（CD） ：从持续集成结束的地方开始，自动化将应用交付到选定的基础设施环境。大多数团队在生产管道之外还有多个环境，如开发和测试环境，CD 确保有自动化的方式将代码更改推送到这些环境，并在应用部署时执行必要的服务调用和程序。
- 可重现开发环境 ：开发人员需要在一个易于启动且尽可能与生产工具匹配的环境中测试他们的日常工作，以确保 CI/CD 流程的顺利实施。

5. 概念验证（PoC）：深入评估潜在方案

经过探索性实验，核心团队对情况有了更好的了解，但此时做出决策仍存在较高风险。当一些潜在的转型路径开始显现时，就到了进行概念验证（PoC）的阶段。

在这个阶段，核心团队还不能对供应商或开源解决方案做出重大承诺，因为任何决策都可能带来巨大风险。PoC 是通过构建小的原型来展示可行性并获得理解，虽然比之前的简单实验更复杂，成本和时间投入也更高，但如果最佳猜测的 PoC 失败，也可以从中获得宝贵的见解。

PoC 的重点是选择核心团队通过实验确定的潜在解决方案之一，构建一个基本原型来展示可行性。在进行 PoC 时，需要注意以下几点：
- 选择工具 ：云原生生态系统仍处于发展阶段，每月都会有新工具推出，且它们之间可能不太兼容。因此，选择 Cloud Native Computing Foundation 的“毕业项目”中的工具是比较安全的选择，如 Kubernetes，这些工具经过验证，有很多相关的支持工具和资源。
- 快速实现 ：PoC 应在几天到几周内完成最基本的版本，专注于与当前项目特定需求相关的难题，一旦解决方案明确就停止，无需关注用户体验，只需确保其能正常工作。
- 准备丢弃 ：完成 PoC 后，要做好丢弃它的准备。因为初始质量可能较低，重新构建可能比修复错误更便宜和容易，这样可以应用从 PoC 中学到的经验教训，确保后续工作的顺利进行。

以下是云原生转型设计的模式总结表格：
| 阶段 | 模式 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 探索性实验 | 微服务架构 | 设计软件为模块化服务，独立构建、部署和运营 |
| 探索性实验 | 容器化应用 | 应用打包所有依赖，可在任何平台运行 |
| 探索性实验 | 动态调度 | 编排器管理微服务部署和分配 |
| 探索性实验 | 自动化基础设施 | 自动化运营任务，减少团队依赖 |
| 探索性实验 | 自动化测试 | 自动化测试框架确保产品质量 |
| 探索性实验 | 持续集成（CI） | 频繁集成小更改，确保代码质量 |
| 探索性实验 | 持续交付（CD） | 自动化应用交付到环境 |
| 探索性实验 | 可重现开发环境 | 匹配生产工具的测试环境 |
| 概念验证（PoC） | 概念验证 | 构建原型展示可行性 |

下面是云原生转型设计的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[云原生转型开始] --> B[探索性实验]
    B --> C[微服务架构]
    B --> D[容器化应用]
    B --> E[动态调度]
    B --> F[自动化基础设施]
    B --> G[自动化测试]
    B --> H[持续集成（CI）]
    B --> I[持续交付（CD）]
    B --> J[可重现开发环境]
    C --> K[概念验证（PoC）]
    D --> K
    E --> K
    F --> K
    G --> K
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[确定最佳平台]
    L --> M[实际实施]

通过以上步骤，核心团队可以逐步降低云原生转型的风险，从探索性实验到概念验证，最终确定最佳平台并进行实际实施。在整个过程中，要保持灵活性和学习的态度，不断调整策略以适应云原生生态系统的变化。

云原生转型设计：从探索到实践

6. PoC 阶段的风险与收益权衡

在概念验证（PoC）阶段，虽然核心团队已经缩小了潜在转型路径的范围，但每个决策仍伴随着风险。选择不同的架构和工具集进行 PoC 实验，意味着投入更多的成本和时间。以下是 PoC 阶段风险与收益的详细分析：
- 风险 ：
- 技术适配风险 ：云原生生态系统发展迅速，新工具不断涌现，不同工具之间的兼容性可能存在问题。即使选择了 Cloud Native Computing Foundation 的“毕业项目”中的工具，也不能完全排除技术不匹配的风险。
- 决策错误风险 ：如果过早地对某个 PoC 方案做出承诺，可能会导致后续的开发工作陷入困境。一旦发现所选方案不适合，更改方向将变得困难且成本高昂。
- 资源浪费风险 ：PoC 实验需要投入一定的人力、物力和时间，如果实验失败，这些资源将被浪费。虽然可以从失败中获得经验教训，但仍然会对项目进度和成本产生影响。
- 收益 ：
- 深入了解潜在方案 ：通过 PoC 实验，核心团队可以更深入地了解不同架构和工具集的优缺点，为最终决策提供更可靠的依据。
- 验证可行性 ：PoC 可以验证某个方案在实际环境中的可行性，避免在大规模实施后才发现问题。
- 培养团队能力 ：PoC 阶段为团队成员提供了实践机会，有助于提高他们的技术水平和解决问题的能力。

为了更好地权衡风险与收益，核心团队可以采用以下策略：
- 多方案并行 ：同时对多个潜在方案进行 PoC 实验，增加找到最佳方案的机会。
- 严格评估标准 ：制定明确的评估标准，对每个 PoC 方案进行客观评估，确保选择的方案符合项目需求。
- 及时调整策略 ：如果某个 PoC 方案表现不佳，及时调整策略，避免在错误的方向上浪费过多资源。

7. 选择最佳平台后的准备工作

当 PoC 过程确定了可能的最佳平台后，就需要为实际实施做好充分准备。以下是一些关键的准备工作：
- 团队培训 ：确保团队成员具备实施云原生项目所需的技能和知识。可以组织内部培训、参加外部课程或邀请专家进行指导。
- 基础设施规划 ：根据所选平台的要求，规划和搭建相应的基础设施。包括服务器、存储、网络等方面的配置。
- 流程优化 ：对现有的开发和运营流程进行优化，以适应云原生的工作方式。例如，引入敏捷开发方法、自动化部署流程等。
- 安全策略制定 ：制定完善的安全策略，确保云原生系统的安全性。包括数据加密、访问控制、漏洞管理等方面的措施。
- 监控和日志系统搭建 ：建立监控和日志系统，实时监测系统的运行状态，及时发现和解决问题。

8. 实际实施阶段的关键要点

在实际实施阶段，需要关注以下几个关键要点：
- 持续集成/持续交付（CI/CD） ：确保 CI/CD 流程的顺畅运行，实现代码的快速迭代和部署。可以使用工具如 Jenkins、GitLab CI/CD 等来实现自动化。
- 容器编排 ：合理使用容器编排工具（如 Kubernetes），确保微服务的高效部署和管理。注意资源分配、负载均衡和容错处理等方面的配置。
- 自动化测试 ：持续进行自动化测试，确保代码质量和系统稳定性。包括单元测试、集成测试和端到端测试等。
- 监控和优化 ：实时监控系统的性能指标，根据监控结果进行优化。可以使用工具如 Prometheus、Grafana 等来实现监控和可视化。
- 团队协作 ：加强团队成员之间的协作，确保各个环节的顺利衔接。可以采用敏捷开发方法，如 Scrum 或 Kanban，来提高团队的协作效率。

9. 云原生转型的持续改进

云原生转型是一个持续的过程，需要不断进行改进和优化。以下是一些持续改进的建议：
- 收集反馈 ：定期收集用户和团队成员的反馈，了解系统的使用情况和存在的问题。
- 数据分析 ：对系统的运行数据进行分析，找出性能瓶颈和改进点。
- 技术更新 ：关注云原生技术的发展动态，及时引入新的技术和工具，提高系统的性能和竞争力。
- 文化建设 ：培养云原生文化，鼓励创新和持续学习，提高团队的整体素质和能力。

以下是云原生转型实际实施阶段的关键要点表格：
| 要点 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 持续集成/持续交付（CI/CD） | 实现代码快速迭代和部署，使用自动化工具 |
| 容器编排 | 合理使用 Kubernetes 等工具，确保微服务高效部署和管理 |
| 自动化测试 | 持续进行单元测试、集成测试和端到端测试，保证代码质量 |
| 监控和优化 | 实时监控性能指标，根据结果进行优化 |
| 团队协作 | 采用敏捷开发方法，加强团队成员协作 |

下面是云原生转型持续改进的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[实际实施] --> B[收集反馈]
    B --> C[数据分析]
    C --> D[技术更新]
    D --> E[文化建设]
    E --> F[持续改进]
    F --> A

云原生转型是一个复杂而长期的过程，需要从探索性实验开始，逐步深入到概念验证，最终实现实际实施和持续改进。在每个阶段，都需要充分考虑风险与收益，做好充分的准备工作，并关注关键要点。通过不断学习和实践，不断优化和改进，才能成功实现云原生转型，提高企业的竞争力和创新能力。在整个过程中，核心团队的能力和团队协作至关重要，同时也要紧跟云原生技术的发展趋势，及时调整策略，以适应不断变化的市场环境。