Molti di voi potrebbero essere a conoscenza di tutte le teorie relative a . Ma sai come implementare i principi DevOps nella vita reale? In questo blog, discuterò gli scenari DevOps Real Time che ti aiuteranno a ottenere una breve comprensione di come funzionano le cose in tempo reale.
Gli indicatori che tratterò in questoArticolo DevOps Real Time Scenariossiamo:
- Cos'è DevOps?
- Problemi risolti da DevOps
- Scenari CI (integrazione continua)
- Scenari TC (test continuo)
- Scenari CD (consegna continua)
- Scenari di dati DevOps
Quindi iniziamo con il nostro primo argomento.
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Cos'è DevOps?
DevOps è un approccio di sviluppo software che prevede sviluppo continuo, test continuo, integrazione continua, distribuzione continua e monitoraggio continuo del software durante il suo ciclo di vita di sviluppo. Queste attività sono possibili solo in DevOps, non in Agile o in cascata. Questo è il motivo per cui Facebook e altre importanti aziende hanno scelto DevOps come via da seguire per i loro obiettivi di business.DevOps è principalmente preferito per lo sviluppo di software di alta qualità in cicli di sviluppo più brevi che si traducono in una maggiore soddisfazione del cliente.
Nella prossima sezione di questoNell'articolo DevOps Real Time Scenarios, daremo uno sguardo ai vari problemi risolti da DevOps.
Problemi risolti da DevOps
1. Fornire valore ai clienti
- DevOps riduce al minimo il tempo serve per fornire valore ai clienti. Il tempo di ciclo dal completamento di una storia / attività da parte dello sviluppatore fino a quando la produzione si riduce in modo significativo, consentendo di realizzare il valore il più rapidamente possibile.
Il valore più importante realizzato tramite DevOps è che consente alle organizzazioni IT di farlo concentrarsi sulle loro attività di business 'core' . Rimuovendo i vincoli all'interno del flusso di valore e automatizzando le pipeline di distribuzione, i team possono concentrarsi sulle attività. Questo aiuta a creare valore per il cliente piuttosto che spostare semplicemente bit e byte. Queste attività aumentano il vantaggio competitivo sostenibile di un'azienda e creano migliori risultati di business.
2. Tempo di ciclo ridotto
Internamente DevOps è l'unico modo per ottenere l'agilità necessaria per fornire codice sicuro con approfondimenti. È importante disporre di gate e di un processo DevOps ben congegnato. Quando fornisci una nuova versione, questa può essere eseguita fianco a fianco con la versione corrente. Puoi anche confrontare le metriche per ottenere ciò che desideri con le metriche delle prestazioni e delle applicazioni.
DevOps guida i team di sviluppo verso miglioramento continuo e cicli di rilascio più rapidi . Se fatto bene, questo processo iterativo consente una maggiore concentrazione nel tempo, sulle cose che contano davvero. Ad esempio cose che creano grandi esperienze per gli utenti e meno tempo per la gestione di strumenti, processi e tecnologia.
3. Time to market
Il problema più importante da risolvere è il file riduzione della complessità del processo. Ciò contribuisce in modo significativo al nostro successo aziendale abbreviando il nostro time-to-market, dandoci un rapido feedback sulle funzionalità e rendendoci più reattivi alle esigenze dei nostri clienti.
4. Risoluzione dei problemi
Il valore più grande di un'implementazione DevOps di successo è una maggiore fiducia nella consegna, visibilità e tracciabilità di ciò che sta accadendo, in modo da poter risolvere i problemi più rapidamente.
Un altro importante vantaggio di DevOps è non perdere tempo. L'allineamento delle persone e delle risorse di un'organizzazione consente implementazioni e aggiornamenti rapidi. Ciò consente ai programmi DevOps di risolvere i problemi prima che si trasformino in disastri.DevOps crea una cultura della trasparenza che promuove l'attenzione e la collaborazione tra i team di sviluppo, operazioni e sicurezza.
CI (integrazione continua) inScenari DevOps in tempo reale
1. Gli individui possono vedere l'integrazione continua controproducente
I membri di un team di sviluppo hanno ruoli, responsabilità e priorità diversi. È possibile che la prima priorità del Product manager possa essere il lancio di nuove funzionalità, i project manager devono assicurarsi che il proprio team rispetti la scadenza. I programmatori potrebbero pensare che se smettono di correggere un bug minore ogni volta che si verifica, li rallenterà. Potrebbero ritenere che mantenere pulita la struttura sia un peso aggiuntivo per loro e non saranno i beneficiari dei loro sforzi extra. Ciò può potenzialmente mettere a repentaglio il processo di adattamento.
Per ovviare a questo:
In primo luogo, assicurati che tutto il tuo team sia a bordo prima di adottare l'integrazione continua.
CTO e team leader devono aiutare i membri del team a comprendere i costi ei vantaggi dell'integrazione continua.
Evidenzia cosa e quando beneficeranno i programmatori dedicandosi a un metodo di lavoro diverso che richiede un po 'più di apertura e flessibilità.
2. Integrare CI nel flusso di sviluppo esistente
L'adozione di CI inevitabilmente comporta la necessità di modificare essenzialmente alcune parti del flusso di lavoro di sviluppo. È possibile che i tuoi sviluppatori non risolvano il flusso di lavoro se non è rotto. Ciò è possibile principalmente se il tuo team ha una routine più ampia nell'esecuzione del flusso di lavoro corrente.
Se desideri modificare il flusso di lavoro, devi farlo con grandi precauzioni. In caso contrario, potrebbe compromettere la produttività del team di sviluppo e anche la qualità del prodotto. Senza un supporto sufficiente da parte della leadership, il team di sviluppo potrebbe essere un po 'riluttante ad intraprendere un compito con tali rischi coinvolti.
Per ovviare a questo:
Devi assicurarti di dare tempo sufficiente al tuo team per sviluppare il nuovo flusso di lavoro. Questo viene fatto per selezionare una soluzione di integrazione continua flessibile in grado di supportare il loro nuovo flusso di lavoro.
Inoltre, assicurati che la compagnia abbia le spalle anche se le cose potrebbero non andare molto bene all'inizio.
3. Ricaduta alle precedenti abitudini di test
L'effetto immediato dell'adozione dell'integrazione continua è che il tuo team eseguirà test più spesso. Quindi più test richiederanno più casi di test e la scrittura di casi di test può richiedere molto tempo. Quindi, gli sviluppatori spesso hanno bisogno di dividere il loro tempo tra la correzione di bug e la scrittura di casi di test.
Temporaneamente, gli sviluppatori potrebbero essere in grado di risparmiare tempo eseguendo test manuali, ma a lungo termine potrebbe danneggiare di più. Più procrastinano la scrittura di casi di prova, più difficile diventerà recuperare il progresso dello sviluppo. Nella peggiore delle ipotesi, il tuo team potrebbe finire per tornare al vecchio processo di test.
Per ovviare a questo:
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È necessario sottolineare che la scrittura di casi di test dall'inizio potrebbe far risparmiare molto tempo al team e garantire un'elevata copertura dei test del prodotto.
Inoltre, incorpora l'idea nella cultura aziendale che i test case siano risorse preziose quanto la base di codice stessa.
4. Gli sviluppatori ignorano i messaggi di errore
È un problema comune che quando team più grandi lavorano insieme, la quantità di notifiche CI diventa schiacciante e gli sviluppatori iniziano a ignorarle e a disattivarle. Pertanto, è possibile che perdano gli aggiornamenti per loro rilevanti.
Può portare a una fase in cui i programmatori sviluppano un'immunità relativa alle build non funzionanti e ai messaggi di errore. Più a lungo ignorano le notifiche pertinenti, più a lungo si sviluppano senza feedback nella direzione sbagliata. Ciò potrebbe potenzialmente causare enormi rollback, spreco di denaro, risorse e tempo.
Per ovviare a questo:
Dovresti inviare solo aggiornamenti critici.
Invia la notifica solo ai rispettivi sviluppatori che sono incaricati di risolverlo.
CT (test continuo) nelScenari DevOps in tempo reale
Ottenere la specifica dei requisiti corretta
Se soddisfi le tue esigenze, quasi metà della battaglia è vinta. Quindi, se hai una conoscenza molto specifica e accurata dei requisiti, puoi progettare meglio i piani di test e coprire bene i requisiti.
Tuttavia, molti team dedicano molto tempo e impegno semplicemente a chiarire i requisiti. Questa è una trappola molto comune e per evitarlo, i team possono adottare tecniche di test basato su modello e sviluppo guidato dal comportamento. Questo aiuta a progettare scenari di test in modo accurato e adeguato.
Queste pratiche aiuteranno sicuramente ad affrontare e risolvere le lacune più rapidamente. Inoltre, consente loro di generare più casi di test automaticamente fin dalle prime fasi di uno sprint.
Orchestrazione della pipeline
I vantaggi di test continui e consegna continua sono strettamente legati all'orchestrazione della pipeline. Ciò significa direttamente capire come funziona, perché funziona, come analizzare i risultati e come e quando ridimensionarli. Tutto dipende dalla pipeline e quindi è necessario integrare la pipeline con la suite di automazione.
Ma il motivo per cui i team incasinano è che nessuna singola soluzione fornisce la toolchain completa necessaria per costruire una pipeline CD.
Le squadre devono in genere cercare i pezzi del puzzle che sono corretti per loro. Non ci sono strumenti perfetti, in genere solo strumenti migliori, che forniscono integrazioni insieme a molti altri strumenti. E, naturalmente, un'API che consente anche facili integrazioni.
In breve, è impossibile implementare test continui senza la velocità e l'affidabilità di una pipeline standardizzata e automatizzata.
Aumentare e gestire la complessità
Un altro scenario importante è che i test continui diventano più complessi man mano che si spostano verso l'ambiente di produzione. I test crescono in numero e complessità con la maturazione del codice e l'ambiente diventa più complesso.
È necessario aggiornare i test ogni volta che si aggiornano fasi diverse e script automatici. Di conseguenza, anche il tempo complessivo necessario per eseguire i test tende ad aumentare verso il rilascio.
La soluzione per questo sta in una migliore orchestrazione dei test che fornisce la giusta quantità di copertura dei test in cicli di sprint più brevi e consente ai team di fornire con sicurezza. Idealmente, l'intero processo deve essere automatizzato con TC eseguita in varie fasi. Ciò viene fatto utilizzando policy gate e intervento manuale, fino a quando il codice non viene inviato in produzione.
Creazione di cicli di feedback
Senza frequenti cicli di feedback in ogni fase del ciclo di sviluppo, non è possibile eseguire test continui. Questo è in parte il motivo per cui la TC è difficile da implementare. Non hai solo bisogno di test automatici, ma hai anche bisogno di visibilità dei risultati e dell'esecuzione dei test.
I tradizionali cicli di feedback come strumenti di registrazione, profilatori di codice e strumenti di monitoraggio delle prestazioni non sono più efficaci. Né lavorano insieme né forniscono la profondità di conoscenza necessaria per risolvere i problemi. Dashboard in tempo reale che generano automaticamente report e feedback fruibili nell'intero SDLC aiutano a rilasciare il software più velocemente in produzione con difetti minori. L'accesso in tempo reale alle dashboard e l'accesso per tutti i membri del team aiuta il meccanismo di feedback continuo.
Mancanza di ambienti
Test continuo significa semplicemente eseguire test più spesso e questo richiede di colpire più ambienti più frequentemente. Ciò presenta un collo di bottiglia se i suddetti ambienti non sono disponibili nel momento in cui sono richiesti. Alcuni ambienti sono disponibili tramite API e altri tramite varie interfacce. Alcuni di questi ambienti possono essere costruiti utilizzando un'architettura moderna, mentre altri con sistemi client / server o mainframe legacy monolitici.
Ma la domanda qui è come coordinare i test attraverso i vari proprietari dell'ambiente? È anche possibile che non sempre mantengano gli ambienti attivi e funzionanti. La risposta a tutto questo è Virtualizzazione . Virtualizzando l'ambiente, puoi testare il codice senza preoccuparti troppo delle aree che non cambiano.Rendere gli ambienti accessibili e disponibili su richiesta tramite la virtualizzazione aiuta sicuramente a rimuovere un significativo collo di bottiglia dalla pipeline.
CD (consegna continua) nelScenari DevOps in tempo reale
Distribuzioni che richiedono troppo tempo
Le applicazioni distribuite normalmente richiedono qualcosa di più della semplice 'copia e incolla' dei file su un server. La complessità tende ad aumentare se si dispone di una farm di server. L'incertezza su cosa distribuire, dove e come è una cosa abbastanza normale. Il risultato? Lunghi tempi di attesa per portare i nostri artefatti nell'ambiente successivo del percorso per ritardare tutto, test, tempo di vita, ecc.
Cosa porta DevOps in tavola? I team di sviluppo e operazioni IT definiscono un processo di distribuzione in una sessione di collaborazione irreprensibile. Innanzitutto, verificano ciò che funziona e quindi lo portano al livello successivo con l'automazione per facilitare la consegna continua. Questo riduce drasticamente i tempi per l'implementazione e apre anche la strada a distribuzioni più frequenti.
Manufatti, script e altre dipendenze mancanti
Spesso riscontriamo errori dopo la distribuzione di una nuova versione di un software funzionante. Ciò è spesso causato da librerie mancanti o script di database non aggiornati. Questo di solito è causato da una mancanza di chiarezza sulle dipendenze da distribuire e sulla loro posizione. Promuovere la collaborazione tra sviluppo e operazioni può aiutare a risolvere questo tipo di problemi nella maggior parte dei casi.
Quando si tratta di automazione, è possibile definire dipendenze che aiutano molto ad accelerare le distribuzioni. Strumenti di gestione della configurazione come Fantoccio o Capo contribuire con un ulteriore livello di definizione delle dipendenze. Possiamo definire non solo le dipendenze all'interno della nostra applicazione ma anche a livello di infrastruttura e configurazione del server. Ad esempio, possiamo creare una macchina virtuale per un test e installare / configurare micio prima che i nostri artefatti vengano pubblicati.
Monitoraggio della produzione inefficace
A volte si configurano gli strumenti di monitoraggio in un modo che produce molti dati irrilevanti dalla produzione, tuttavia, altre volte non producono abbastanza o non producono affatto. Non esiste una definizione di cosa devi occuparti e quali sono le metriche.
È necessario concordare cosa monitorare e quali informazioni produrre, quindi mettere in atto i controlli. Gli strumenti di gestione delle prestazioni delle applicazioni sono di grande aiuto se la tua organizzazione può permetterselo, dai un'occhiata ad AppDynamics, New Relic e AWS X-Ray.
Scenari di dati DevOps
DevOps si occupa di eliminare i rischi associati allo sviluppo di nuovi software: l'analisi dei dati identifica tali rischi. Per misurare e migliorare continuamente il processo DevOps, l'analisi dovrebbe estendersi all'intera pipeline. Ciò fornisce insight inestimabili alla gestione in tutte le fasi del ciclo di vita dello sviluppo del software.
1. Meno tempo per analizzare i dati
Con tutti i dati generati in un dato momento, le organizzazioni devono accettare di non poterli analizzare tutti. Semplicemente non c'è abbastanza tempo durante la giornata e, sfortunatamente, i robot non sono ancora abbastanza sofisticati per fare tutto per noi.
Per questo motivo, è importante determinare quali set di dati sono più significativi. Nella maggior parte dei casi, questo sarà diverso per ogni organizzazione. Quindi, prima di immergerti, determina gli obiettivi e gli obiettivi aziendali chiave. In genere, questi obiettivi ruotano attorno alle esigenze dei clienti, principalmente le funzionalità più preziose che sono più importanti per gli utenti finali. Per un rivenditore, ad esempio, analizzare in che modo il traffico interagisce con la pagina di pagamento sul sito e testarne il funzionamento nel back-end è in cima all'elenco.
Alcuni suggerimenti rapidi per identificare quali dati è più importante analizzare:
Crea un grafico: determina l'impatto che le interruzioni avranno sulla tua attività, ponendo domande come 'Se X si rompe , che effetto avrà su altre funzionalità? '
Guarda i dati storici: identifica i punti in cui sono sorti problemi in passato e continua ad analizzare i dati dei test e crearli per assicurarti che non si ripetano.
2. Comunicazione difficile
Oggi, la maggior parte delle organizzazioni opera ancora con diversi team e personaggi identificando i propri obiettivi e utilizzando i propri strumenti e tecnologie. Ogni team agisce in modo indipendente, disconnesso dalla pipeline e incontra altri team solo durante la fase di integrazione.
Quando si tratta di guardare al quadro più ampio e identificare cosa funziona e cosa non funziona, l'organizzazione fatica a trovare una soluzione. Questo perché principalmente perché tutti non condividono i dati complessivi, rendendo impossibile l'analisi.
Per superare questo problema, rivedere il flusso di comunicazione per garantire che tutti collaborino durante l'SDLC, non solo durante il processo di integrazione.
Innanzitutto, assicurati che ci sia una forte sincronizzazione sulle metriche DevOps sin dall'inizio. I progressi di ogni team dovrebbero essere visualizzati in una singola dashboard, utilizzando gli stessi indicatori chiave di prestazione (KPI) per dare visibilità alla direzione dell'intero processo. Questo viene fatto in modo che possano raccogliere tutti i dati necessari per analizzare cosa è andato storto (o cosa è riuscito).
Al di là della conversazione iniziale sulle metriche, dovrebbe esserci una comunicazione costante tramite riunioni di team o canali digitali come Slack.
3. Mancanza di manodopera
Quando abbiamo poco personale, abbiamo bisogno di strumenti più intelligenti che utilizzino il deep learning per inserire i dati che stiamo raccogliendo e prendere decisioni rapidamente. Dopotutto, nessuno ha il tempo di guardare ogni singola esecuzione di test (e per alcune grandi organizzazioni, ce ne possono essere circa 75.000 in un dato giorno). Il trucco è eliminare il rumore e trovare le cose giuste su cui concentrarsi.
È qui che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono aiutare. Molti strumenti oggi sul mercato utilizzano AI e ML per fare cose come:
Sviluppa script e test per spostare e convalidare diversi pezzi di dati
digita casting in java con esempio
Rapporto sulla qualità basato su comportamenti appresi in precedenza
Lavora in risposta ai cambiamenti in tempo reale.
Quindi, con questo, siamo arrivati alla fine di questo articolo sugli scenari DevOps Real Time.
Ora che hai capito cosa sono gli scenari in tempo reale DevOps, dai un'occhiata a questo da Edureka, una società di formazione online affidabile con una rete di oltre 250.000 studenti soddisfatti sparsi in tutto il mondo. Il corso di formazione sulla certificazione DevOps di Edureka aiuta gli studenti a capire cos'è DevOps e ad acquisire esperienza in vari processi e strumenti DevOps come Puppet, Jenkins, Nagios, Ansible, Chef, Saltstack e GIT per l'automazione di più passaggi in SDLC.
Hai domande per noi? Si prega di menzionarlo nella sezione commenti di questoArticolo DevOps Real Time Scenariose ti risponderemo.