消除一些關于 DevOps 的疑惑。

很多人初學 DevOps 時，看到它其中一個結(jié)果就問這個是如何得來的。其實理解這部分 Devops 的怎樣實現(xiàn)并不重要，重要的是——理解（使用） DevOps 策略的原因——這是做一個行業(yè)領跑者還是追隨者的差別。

你可能會聽過些 Devops 的難以置信的成果，例如生產(chǎn)環(huán)境非常有彈性，就算是有個“癲狂的猴子Chaos Monkey）跳來跳去將不知道哪個插頭隨便拔下，每天仍可以處理數(shù)千個發(fā)布。這是令人印象深刻的，但就其本身而言，這是一個 DevOps 的證據(jù)不足的案例，其本質(zhì)上會被一個反例困擾：DevOps 環(huán)境有彈性是因為嚴重的故障還沒有被觀測到。

有很多關于 DevOps 的疑惑，并且許多人還在嘗試弄清楚它的意義。下面是來自我 LinkedIn Feed 中的某個人的一個案例：

最近我參加一些 #DevOps 的交流會，那里一些演講人好像在倡導 #敏捷開發(fā)是 DevOps 的子集。不知為何，我的理解恰恰相反。

能聽一下你們的想法嗎？你認為敏捷開發(fā)和 DevOps 之間是什么關系呢？

1. DevOps 是敏捷開發(fā)的子集
2. 敏捷開發(fā)是 DevOps 的子集
3. DevOps 是敏捷開發(fā)的擴展，從敏捷開發(fā)結(jié)束的地方開始
4. DevOps 是敏捷開發(fā)的新版本

科技行業(yè)人員在那篇 LinkedIn 的帖子上表達了各種各樣的答案，你會怎樣回復呢？

DevOps 源于精益和敏捷

如果我們從亨利福特的戰(zhàn)略和豐田生產(chǎn)系統(tǒng)對福特車型的改進（的歷史）開始， DevOps 就更有意義了。精益制造就誕生在那段歷史中，人們對精益制作進行了良好的研究。James P. Womack 和 Daniel T. Jones 將精益思維（Lean Thinking）提煉為五個原則：

1. 指明客戶所需的價值
2. 確定提供該價值的每個產(chǎn)品的價值流，并對當前提供該價值所需的所有浪費步驟提起挑戰(zhàn)
3. 使產(chǎn)品通過剩余的增值步驟持續(xù)流動
4. 在可以連續(xù)流動的所有步驟之間引入拉力
5. 管理要盡善盡美，以便為客戶服務所需的步驟數(shù)量和時間以及信息量持續(xù)下降

精益致力于持續(xù)消除浪費并增加客戶的價值流動。這很容易識別并明白精益的核心原則，可以做一些游戲去了解為何同一時間移動單個比批量移動要快得多。其中的兩個游戲是硬幣游戲和飛機游戲。在硬幣游戲中，如果一批 20 個硬幣到顧客手中要用 2 分鐘，顧客等 2 分鐘后能拿到整批硬幣。如果一次只移動一個硬幣，顧客會在 5 秒內(nèi)得到一枚硬幣，并會持續(xù)獲得硬幣，直到在大約 25 秒后第 20 個硬幣到達。（LCTT 譯注：有相關的視頻的）

這是巨大的不同，但是不是生活中的所有事都像硬幣游戲那樣簡單并可預測的。這就是敏捷的出現(xiàn)的原因。我們當然看到了高效績敏捷團隊的精益原則，但這些團隊需要的不僅僅是精益去做他們要做的事。

為了能夠處理典型的軟件開發(fā)任務的不可預見性和變化，敏捷開發(fā)的方法論會將重點放在意識、審議、決策和行動上，以便在不斷變化的現(xiàn)實中調(diào)整。例如，敏捷框架（如 srcum）通過每日站立會議和沖刺評審會議等儀式提高意識。如果 scrum 團隊意識到新的事實，框架允許并鼓勵他們在必要時及時調(diào)整路線。

要使團隊做出這些類型的決策，他們需要高度信任的環(huán)境中的自我組織能力。以這種方式工作的高效績敏捷團隊在不斷調(diào)整的同時實現(xiàn)快速的價值流，消除錯誤方向上的浪費。

批量大小

要了解 DevOps 在軟件開發(fā)中的強大功能，這會幫助我們理解批處理大小的經(jīng)濟學。請考慮以下來自Donald Reinertsen 的產(chǎn)品開發(fā)流程原則的U曲線優(yōu)化示例：

U-curve optimization illustration of optimal batch size

這可以類比雜貨店購物來解釋。假設你需要買一些雞蛋，而你住的地方離商店只有 30 分鐘的路程。買一個雞蛋（圖中最左邊）意味著每次要花 30 分鐘的路程，這就是你的交易成本。持有成本可能是雞蛋變質(zhì)和在你的冰箱中持續(xù)地占用空間。總成本是交易成本加上你的持有成本。這個 U 型曲線解釋了為什么對大部分人來說，一次買一打雞蛋是他們的批量大小。如果你就住在商店的旁邊，步行到那里不會花費你任何的時候，你可能每次只會買一小盒雞蛋，以此來節(jié)省冰箱的空間并享受新鮮的雞蛋。

這 U 型優(yōu)化曲線可以說明為什么在成功的敏捷轉(zhuǎn)換中生產(chǎn)力會顯著提高?？紤]敏捷轉(zhuǎn)換對組織決策的影響。在傳統(tǒng)的分級組織中，決策權(quán)是集中的。這會導致較少的人做更大的決策。敏捷方法論會有效地降低組織決策中的交易成本，方法是將決策分散到最被人熟知的認識和信息的位置：跨越高度信任，自組織的敏捷團隊。

下面的動畫演示了降低事務成本后，批量大小是如何向左移動。在更頻繁地做出更快的決策方面，你不能低估組織的價值。

U-curve optimization illustration

DevOps 適合哪些地方

自動化是 DevOps 最知名的事情之一。前面的插圖非常詳細地展示了自動化的價值。通過自動化，我們將交易成本降低到接近于零，實質(zhì)上是可以免費進行測試和部署。這使我們可以利用越來越小的批量工作。較小批量的工作更容易理解、提交、測試、審查和知道何時能完成。這些較小的批量大小也包含較少的差異和風險，使其更易于部署，如果出現(xiàn)問題，可以進行故障排除和恢復。通過自動化與扎實的敏捷實踐相結(jié)合，我們可以使我們的功能開發(fā)非常接近單件流程，從而快速、持續(xù)地為客戶提供價值。

更傳統(tǒng)地說，DevOps 被理解為一種打破開發(fā)團隊和運營團隊之間混亂局面的方法。在這個模型中，開發(fā)團隊開發(fā)新的功能，而運營團隊則保持系統(tǒng)的穩(wěn)定和平穩(wěn)運行。摩擦的發(fā)生是因為開發(fā)過程中的新功能將更改引入到系統(tǒng)中，從而增加了停機的風險，運營團隊并不認為要對此負責，但無論如何都必須處理這一問題。DevOps 不僅僅嘗試讓人們一起工作，更重要的是嘗試在復雜的環(huán)境中安全地進行更頻繁的更改。

我們可以看看 Ron Westrum 在有關復雜組織中實現(xiàn)安全性的研究。在研究為什么有些組織比其他組織更安全時，他發(fā)現(xiàn)組織的文化可以預測其安全性。他確定了三種文化：病態(tài)的、官僚主義的和生產(chǎn)式的。他發(fā)現(xiàn)病態(tài)的可以預測其安全性較低，而生產(chǎn)式文化被預測為更安全（例如，在他的主要研究領域中，飛機墜毀或意外住院死亡的數(shù)量要少得多）。

Three types of culture identified by Ron Westrum

高效的 DevOps 團隊通過精益和敏捷的實踐實現(xiàn)了一種生成性文化，這表明速度和安全性是互補的，或者說是同一個問題的兩個方面。通過將決策和功能的批量大小減少到非常小，DevOps 實現(xiàn)了更快的信息流和價值，同時消除了浪費并降低了風險。

與 Westrum 的研究一致，在提高安全性和可靠性的同時，變化也很容易發(fā)生。當一個敏捷的 DevOps 團隊被信任做出自己的決定時，我們將獲得 DevOps 目前最為人所知的工具和技術(shù)：自動化和持續(xù)交付。通過這種自動化，交易成本比以往任何時候都進一步降低，并且實現(xiàn)了近乎單一的精益流程，每天創(chuàng)造數(shù)千個決策和發(fā)布的潛力，正如我們在高效績的 DevOps 組織中看到的那樣

流動、反饋、學習

DevOps 并不止于此。我們主要討論了 DevOps 實現(xiàn)了革命性的流程，但通過類似的努力可以進一步放大精益和敏捷實踐，從而實現(xiàn)更快的反饋循環(huán)和更快的學習。在DevOps手冊 中，作者除了詳細解釋快速流程外， DevOps 如何在整個價值流中實現(xiàn)遙測，從而獲得快速且持續(xù)的反饋。此外，利用精益求精的突破和 scrum 的回顧，高效的 DevOps 團隊將不斷推動學習和持續(xù)改進深入到他們的組織的基礎，實現(xiàn)軟件產(chǎn)品開發(fā)行業(yè)的精益制造革命。

從 DevOps 評估開始

利用 DevOps 需要經(jīng)過大量研究或在 DevOps 顧問和教練的幫助下，對高效績 DevOps 團隊中始終存在的一系列維度進行評估。評估應確定需要改進的薄弱或不存在的團隊規(guī)范。對評估的結(jié)果進行評估，以找到具有高成功機會的快速獲勝焦點領域，從而產(chǎn)生高影響力的改進?？焖佾@勝非常重要，能讓團隊獲取解決更具挑戰(zhàn)性領域所需的動力。團隊應該產(chǎn)生可以快速嘗試的想法，并開始關注 DevOps 轉(zhuǎn)型。

一段時間后，團隊應重新評估相同的維度，以衡量改進并確立新的高影響力重點領域，并再次采納團隊的新想法。一位好的教練將根據(jù)需要進行咨詢、培訓、指導和支持，直到團隊擁有自己的持續(xù)改進方案，并通過不斷地重新評估、試驗和學習，在所有維度上實現(xiàn)近乎一致。 

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