57、网络自动化中的持续集成实践

网络自动化中的持续集成实践

1. 编码学习与持续集成概述

即便不是软件开发人员，也能运用持续集成（CI）相关概念。在CI实践中，单一工具或工具集往往无法解决所有问题，有时需编写自定义脚本等解决方案来填补空白，这也是拓展技能的好机会。Python和Go易于上手，且能满足大多数网络自动化场景需求。

持续集成旨在实现两个主要目标：
- 提升可靠性 ：从过往经验中学习，提高系统整体质量和稳定性。
- 加快响应速度 ：更迅速地响应业务变化需求。

以往，软件开发常以大批量方式进行更改，开发人员可能数月后才能看到功能上线，反馈周期长，问题解决慢，既影响新功能开发速度，又降低软件质量。若直接将更改推送到生产环境，虽能解决速度问题，但风险极大，易引入生产故障。而CI结合持续交付（CD）则能兼顾速度与可靠性，在测试和验证更改后再推送到生产环境。

2. 持续集成基础

过去，一些软件团队缺乏规范流程，直接从笔记本电脑部署代码到生产环境，甚至在服务器上实时编辑代码，即便有同行评审，也无法保证更改能正常工作。如今，这种情况越来越少，在线服务对高可用性的要求极高，可靠的代码部署流程已存在多年，软件领域不应在无正式测试和同行评审的情况下直接部署代码到生产环境。

相比之下，网络工程师常通过SSH登录路由器进行配置更改，其风险不亚于在生产环境中实时编辑应用源代码，甚至更甚，因为网络配置失误可能影响整个组织网络乃至互联网。

软件团队已转向更严格的代码部署流程，持续集成是其中常见且重要的环节。简单来说，CI允许随时将更改合并到源代码仓库，开发