16、网络运维的 DevOps 转型:技术与文化的双重挑战

网络运维的 DevOps 转型:技术与文化的双重挑战

1. 系统扩展性分析

在网络运维的 DevOps 转型中,系统的扩展性是一个关键问题,主要涉及到真理源、自动化运行器和平台三个方面。
- 真理源 :当前的真理源在扩展性上没有太大问题,不过你可能会想要添加其他数据源,如 IPAM、ITSM 等。但要确保这些数据源足够可靠,以满足公司的需求。总体而言,这对于整体框架来说通常不是问题。
- 自动化运行器 :参考实现使用了 GitHub Actions 作为自动化运行器,它是一个经过验证的具有可扩展性的可靠系统。我们使用托管在 Kubernetes 平台(AWS EKS)上的容器化本地运行器。通过这种机制,你可以扩展每个实例以容纳更多运行器,并且可以在地理上分布它们。
- 平台 :平台是系统扩展性方面最重要的部分。以 Cisco NSO 为例,它可以规范我们需要管理的各种设备的 API、数据模型和功能,同时也提供了扩展性。就像云服务提供商使用 CloudFormation 服务一样,只需要一个 API 调用就可以处理大量设备的操作。Cisco NSO 每个实例可以管理数千(在撰写本文时最多可达 10,000 个)设备,并且通过真理源中的设备到 NSO 的映射,很容易扩展到单个 NSO 之外。例如,对于一次操作,工具只需要与 10 个 NSO 服务器通信就可以自动化管理 100,000 个设备。

地理扩展性也是一个需要考虑的问题。如果你的设备分布在世界各地,可能会遇到延迟和可靠性问题。我们有两种解决方法:
- 在每个不同的地理区域放置一个平台实例,这样可

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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