从作坊到工厂:传统企业 DevOps 改造历程

分享:洪烨 编辑:白凡

大家好我是洪烨,来自哈尔滨银行。今天主要讲两个事情,一个是通过一个小故事讲一下我的理解,为什么DevOps从2009年提出到现在突然开始火起来的一个思考。第二个,传统企业究竟怎么样实践和尝试DevOps。

一、一个创业小故事

小王创业项目是去学校给学生做盒饭,他要打造了一个团队保证把每天的午饭送到学校。两部分,一个是构建团队一个是交付及运营团队。

构建团队做的事情就是买原材料,由厨师把这些东西做成一个产品。交付及运营团队把这个东西进行包装,把已经包装好的产品运送到客户手里。最终由客服人员收到客户的一些反馈意见,然后再给前面做一个改进。这个其实是大多数做传统或者做实业这种公司生产和交付体系。

半年之后,小王之前餐饮做的挺好的,其他的企业也觉得挺需要这种服务的。

小王业务就发生了一次扩展,小王除了之前的学校的业务以外又谈了一家医院的餐饮以及一家银行的餐饮,这样不同的客户有不同的需求,要求送餐时间不一样,份数不一样,额外需求不一样,地点也不一样。这样就跟原来的交付情况发生了一些区别,在日常工作中,交付运营团队发生了很多接到投诉或者是发生了一些困惑。

在这里我们把这个问题大概整理了一下。比如说他遇到的问题有哪些,这些问题究竟由哪些团队负责?

企业发展必须解决这些问题,所以小王做了几件事:

首先把原来的大并发改成一个小并发并行生产。他把交付团队进行了拆分,这样保证每一个产品都能及时的送到客户手里。

第二个打造一个流程,并且在里面建立了很多反馈的体系。在每个流程之间比如说采购会去检查土豆是否有问题,去切土豆丝检查土豆丝切的是否合理,整个流程下来保证交付的质量。

第三有很多自动化的工具,小王他们也采购了很多这种工具来去保证整个生产的交付。大家想想为什么我要讲这种可能跟DevOps听起来关系并不大的一个故事?

DevOps在商业中的价值

讲这个事情本身也是想让大家去思考DevOps本身在商业中的价值。像十年前比如我们用一个Office和Word,发布颁布之后我们只需要下载装上,没有持续交付的过程。但是随着现在商业以及大环境的变化,对于客户来讲他的软件直接面对客户,比如说现在传统银行里,微信银行、手机银行这种应用越来越多。它需要去做DevOps这方面转型才能保证客户的一点点需求变化就快速的推到客户手里。

但是传统银行里有另一类用户,包括这可能不光是传统银行,哪怕互联网银行也面临同样的问题,就是监管的需求,每天或者每个月要给一些监管机构发一些报表,这种应用它的质量或者标准可能更重要,而不是说快速交付更重要。这类应用也不一定完全适合DevOps这种场景。

之所以讲这个故事还是希望大家能去思考什么时候、什么场景或者什么应用下,我们需要建立一个DevOps的流水线,以及去把DevOps用的更好。

二、传统银行DevOps的实践

整个传统软件交互的流水线按照实际使用情况分成三层。

  1. 代码所谓发布程序逻辑的生命周期
  2. 数据的生命周期,因为对于数据来讲它的生命周期跟代码完全是有区别的
  3. 最底层就是平台生命周期,虚拟化技术随着容器技术不断的进步,不断的发展也给平台生命周期有一个更好或者越来越好的解决方案。

2.1 平台生命周期

最开始传统银行更多的是用VM的大机小机,2014年左右逐渐的把一些系统往X86、PC服务器上做一些迁移。再之后,源流PC服务器、物理机用的越来越少了,更多的逐渐向虚拟机演变。目前也是很多银行应用逐渐往容器里去做一些迁移。但是这个更多的还是停留在应用层面,数据层面走的还是相对慢一些。不管是原来的传统关系型数据库还是大数据的数据存储,更多的还是跑在物理机上面。

2.2 建立反馈标准

对于传统企业或者传统银行这种稳定胜于快速交付的行业或者企业来讲,怎么样保证交付标准是重要的一个话题。标准从何而来?从两方面去汇总成现在使用的一个标准。

这些标准一部分是行业里提出的一些标准,包括现在信通院也发布了一些官方标准。这种标准是大而全,它在方方面面都是考虑到了。我们把这种行业标准作为一个框架。第二个就是我们日常生活中遇到的问题,这个问题作为整个框架中的“血肉”,最终填充出各个企业适合的标准。

2.3 自动化运维平台

整理一些数据库开发规范代码开发规范,自己建设一个审核和运维工具以及平台。直接通过图像化操作快速对这些需求和标准进行审核,有问题也及时修正,大量减少生产过程中发生的问题和隐患。

2.4 运维向运营转变

运维最终是运维到运营的转变。究竟什么是运营?需要从企业业务的角度或者企业价值角度出发。这个就是开源看板平台页面——基于业务分析平台,这上面每天可以看到很多业务当天的运营情况。

总结: 实践1:通过虚拟化容器技术逐步向弹性资源平台快速交付演化。 实践2 建立反馈标准语自动化运维平台。 实践3 建立自动化发布流程与工具链。 实践4 建立运营看板,由运维向运营的转变,降低时间上的损耗以及资源上的损耗,能提高效率节约我们的时间成本。

原文发布于微信公众号 - DevOps时代(DevOpsTimes)

原文发表时间:2018-04-18

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏PPV课数据科学社区

AI时代就业指南-大数据职业发展与规划

本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来:AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾黄崇远的《大数据职业发展与规划》,查看活动回顾。 ? 想要知道大数据...

3224
来自专栏CDA数据分析师

你以为自己真的了解用户画像?其实猫腻可多了

作者 CDA 数据分析师 背景 刘路老师之前主要是做政府数据分析,目前主要服务企业。他认为政府和企业的数据分析没有本质区别,都是有目的的进行收集、整理、加工...

2096
来自专栏云计算D1net

还在说云时代吗?那就out了!后云时代已经来了

内部数据中心与云环境之间的激烈对抗已经持续了十年,但如今我们可以肯定地说,云方案开始全面胜出。诚然,未来还将有相当一部分内部系统继续保持运作,不过按需云模式正变...

3826
来自专栏云计算D1net

云计算中的安全问题概览

虽然云计算可能是灵活,并且有效降低成本,但缺乏数据保护和合规标准使其安全成为最大的应用障碍。 面向云计算的IT管理员和企业安全团队最害怕的是什么?云计算中的安全...

3224
来自专栏安恒信息

大数据,第三只眼看安全

随着互联网的飞速发展,信息化已经无处不在,人类正在由IT时代进入DT时代,大数据在不断影响着各个行业,即将开启一次重大的时代转型。就像蒸汽机带来工业革命一样,大...

3135
来自专栏DevOps时代的专栏

高效 DevOps 的7个习惯

很多人在 DevOps 文化和目标导向上过度纠结。请使用这个指南。 如果你问IT行业的高管,DevOps 对你的工作挑战最大的是哪方面?最近和 DevOps 手...

1866
来自专栏PPV课数据科学社区

大数据的安全底线

当企业迈进大数据时代,信息安全面临多重挑战。数据大集中的安全隐患重重,而大数据不仅被用来找出潜在威胁,也被黑客用来实现更精准的打击。大数据来袭,...

3636
来自专栏SDNLAB

浅谈网络研发与网络技术研究的差异性

编者按:网络研发和网络技术研究虽然字面上差别不是很大,但是无论是内容还是科研人员等方面,它都是彻彻底底的两码事。 ? 一、自主和迭代开发成为新时代网络研发的新...

3419
来自专栏企鹅号快讯

如何在企业中融入机器学习

世界早已过了工业革命,现在我们正经历着一场数字革命的时代。机器学习、人工智能和大数据分析是当今世界的现实。 我最近有机会与Talend公司产品和营销副总裁Cia...

1865
来自专栏AI科技大本营的专栏

深度学习深陷可解释性泥淖,而这个研究领域正逐步焕发生机

提到 AI,大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域,这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来,随着知识图谱技...

852

扫码关注云+社区