「DevOps产品化实践」缘起

转载自微信公众号“DevOps产品化实践”
作者:向靖
作者简介:具备10+年运维及自动化从业经验,曾任新浪微博数据平台开发主管、领导开发并落地蘑菇街整个基础运维平台,对行业需求具有精准把控。多次获邀于全球互联网技术大会、运维帮等大型技术交流会议上发表DevOps相关主题演讲。

作为从业多年的IT人,自毕业后我一直在自动化运维领域摸爬滚打,创业型公司(途牛,06年成立我08年加入,目前公司已上市)、高速成长型公司(蘑菇街)、大厂(新浪微博)都曾留下我的足迹,所以基本见证、参与了自动化运维建设的各个阶段:从0到1、从1到60、从60到80,但一直没能实现心目中100分的运维系统——在完成平台化的前提和基础上,通过数据化管理及智能化加持,实现产品化目标,也就是“让不专业的人也能做专业的事,让专业的人做更有价值的事”

“不专业的人”泛指非运维人员,让他们通过运维系统就能自助完成以前需要运维做的事情,如资源申请、发布变更等,并且保证这些操作达到专业水平,从而把“专业的人”(高级、资深运维)解放出来,去做一些对公司、对团队、对自己增益之事,实现价值输出。

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而之所以一直没能实现这个目标,一是受制于自身的技术能力和产品意识,例如在2012年左右,那时我认为做到平台化就是自动化运维的终极目标了;二是时机也不是很成熟,以前运维相关理论和理念还不像现在这么成熟完善,自动化运维领域的开源软件也不多,运维开发的主要精力都花在满足需求上了。

如今,得益于萧田国萧帮主、EasyOps老王等老一辈运维人的推动和努力,运维相关理论理念(如DevOps、高效运维、精益运维等)已比较成熟完善,相关开源软件也基本涵盖了DevOps全栈,让我们有机会在业务需求导向的基础上,快速搭建、整合出一套较为完善的运维系统,从而将运维开发从满足需求中解放出来,去探索模块化建设、数据化运维。

而且,随着AI时代的到来,给运维带来极大机会的同时,也会给运维平台建设提出更高要求、带来更大挑战。机器将逐渐替代人力完成基础性和重复性的运维工作,然后通过经验丰富的运维专家不断训练,解决更为复杂的运维问题。那么,在智能运维的加持下,怎样才能发挥智能化的价值?

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我认为答案是走产品化之路,想用户之所想,不断降低用户使用门槛,为用户提供“自动驾驶汽车”、“无人机”这样的一整套完备的解决方案,而不是给用户“法拉利超跑”、“歼20(或空军一号)”这类高精尖工具。虽然「超跑」更显高大上,性能也足够优越,但其实用性毕竟有限,且将给用户带来更大的使用成本,而「自动驾驶」能覆盖用户日常绝大部分需求,并足够专业,同时完全把「驾驶员」解放了出来。

以上,是为DevOps产品化缘起。

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