在刚结束的深圳 GOPS 2017 全球运维大会上，来自JFrog 的全球研发副总裁 Jagan Subramanian 发表了演讲。Jagan 之前在甲骨文供职了16年，担任高级研发总监。在任职期间他成功主导了甲骨文中间件，数据库等产品线的 DevOps 转变，如果您也想在公司里推动 DevOps，来参考下 Jagan 经验！
甲骨文的痛点
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Stack Build 构建耗时很长。
Stack Build 是指的 A 构建时依赖 B，B 构建时依赖 C，导致在重复 Stack Build 时，需要花费大量的时间。 -
同一个依赖包有多个版本被引用。
举例：团队 A 开发了一个共用包，比如是解析 MQ 消息通用服务 common.jar V1.0。B 和 C 团队都引用了，一个月后 A 团队升级了，B 引用了 common.jar V1.1，但 C 没有升级，在集成 A，B，C 的服务时，这个通用服务被引入了common.jar 的两个版本。 -
调用内部接口。
举例：当团队A，急需获得团队 B的数据， A 虽然知道不应该直接调用 B 的内部方法，但 A还是会要求 B 提供一个内部方法，等 B 定义好了外部接口，A 再来改代码调用外部接口。但实际情况是 A 完成了功能交付了代码之后，再也不会做重构。这样就导致了 A 和 B 模块直接的紧耦合。 -
依赖关系混乱。
当某个中间件需要重构，他并不知道公司内部哪些产品会被影响到，因为每个人看起来都会被影响。 -
开发者的环境通常和生产环境不一致。
举例：开发者在本地测试没问题，放到客户环境或者线上环境就出问题。 - 缺乏透明度，可视化。
团队中每个人都看不到当前的流程，没法评估当前流程有什么可以改进的地方。
例如缺乏每次构建的时间，测试覆盖率，测试通过率，上线成功率，发布周期等指标的统计，导致。
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传统的工具难以适配新的技术。
例如 C/C++的依赖管理就是个很大的痛点，由于 C/C++的编译依赖不能跨平台，它依赖与编译工具 cmake 或者 gcc，也依赖与芯片架构，所有缺少一个类似于 Maven 的依赖管理工具来管理所有的包。 - 实现云化。
在申请计算，存储，网络资源时，依赖于硬件，没有实现虚拟化，按需创建，消费资源。
Jagan 在甲骨文推进 DevOps 的方法
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定位问题。
作为公司内部 DevOps 的领袖，你应该让开发，测试，运维的 Leader 坐在一起，从公司的角度来思考面临的问题，确保三个团队朝相同的方向努力。 -
实验方案。
让三个团队的 Leader 一起讨论如何改进公司的流程，讨论每个团队需要改变什么。 在这个阶段，要尽量进行足够多的 POC，找个合适的方案解决公司问题。 - 实现方案。
和上一步 POC 的人一起进行方案的实现。此时你需要解决基础设施的问题，保证基础设施能够支持这些方案。
在测试要注意元数据的收集，例如每次构建的时间，测试覆盖率，测试通过率，上线成功率，发布周期。这些数据将来是执行持续度量的重要数据来源。
- 采用方案。
采用方案时，你需要为其他团队准备好文档，技术方面的支持，准备好工具。
但并不意味着你准备好了文档，工具，公司团队就会配合你。公司可能有10-15%的团队坚定的支持你，并且他们会需要更先进的工具和方案。
另一部分人30%会相对保守，他们知道转型有什么用，并且会需要你来指导他们进行 DevOps 的转变。
还有一部分人会拒绝改变，你要让已经实施 DevOps 的团队作为示范项目，让所有人看到基于数据的可视化报表，看到他们的成果。
- 持续评估，持续度量。
此时做评估，度量，一定要用可视化的工具度量，不能凭感觉说话，必须依靠数据说话。这就可以利用第三，四步中积累的元数据进行基于数据的度量，这个度量不仅仅是团队内部的，还可以是跨产品线的度量。
当然评估之后会有发现新的问题，继续循环继续下去。
落地 DevOps 最佳实践
1.协作。
团队之间很难做到真正的互相倾听，你需要作为那个中间人提供沟通的渠道。肯定会有人有质疑，但愿意沟通就是好事，因为最后你会和大家一起定出来团队之间协作的流程。
- 透明化，可视化。
有人会问为什么在持续交付的流程里需要收集这么多元数据，这些元数据是评估交付流程好坏的唯一标准，这些元数据将来会给公司的转型代理巨大的价值。 你需要作为团队交付流程透明化，可视化的领导者。
Jagan 在甲骨文内部搭建了 CI/CD 平台叫 Carson，这个平台为开发者提供可视化的构建流程，自定义构建流程编排，资源申请，数据统计等等很多功能。
可视化的 CI 流水线：
可视化的报表：
用这些可视化的数据，来度量 DevOps 获得的收益，包括测试通过率，构建成功率，构建速度，发布周期，资源分配情况，基于数据做成正确的决策，才是 DevOps 带来的价值。
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团队独立自主。
每个团队都应该有自己的 CICD 流水线。Oracle 的实践，他们为每个团队提供自助式的构建服务器的使用。从 QA 团队，每个团队也自助式的消费测试集群。
自助式CI服务编排: - 基础设施即代码。
运维的团队应该应该将所有的资源用代码来描述，因为运维团队的变更是没有记录的，也没有被测试过，导致环境容易产生不一致性。所以基础设施应该作为代码 checkin，然后进行测试。
5.自动化。
为了提高效率，我们不应该容忍在软件发布流程里有任何人工审批的操作。通过大量的自动化测试的 Case 来保证软件的质量，并且将测试结果与发布的包关联，实现基于元数据的包发布。
6.设置较高目标。
之前甲骨文的堆栈构建发布流程要经过2-3周的时间，最近已经能够达到每天多次的发布。
今天，整个产品发布周期从一年半，缩减到3个月。整个软件架构转变为微服务架构，每天多次发布服务。Jagan 认为，为团队设置一个较高的目标，这会让团队兴奋，团队会全力全完成它，通常，最后的结果是团队证明了他们能够达到这个目标。
7.持续度量。
流程以及产出物使用数据可视化工具可视化。
甲骨文中间件团队一个数据中心的存储量是80TB，每天的请求达到3千万次，下载的数据量达到 85TB，全球有6个数据中心。
从 Artifactory 存储量的角度看甲骨文 DevOps 落地的速度。2013年 DevOps 开始落地，开始从中间件的某几个团队开始试点，到14年后，这些团队的成功案例影响到了其他团队，从 Artifactory 存储量可以看到，容量明显增长，其他的团队都来复制这个模式。15年开始，Artifactory 开始持续进行自动化的工件清理，节省了大量存储空间。
通过可视化的度量，可以清楚知道产品的构建速度，发布成功率，发布周期等等，这些度量指标将作为下一个开发周期目标的参考基准，为团队指定合理的目标。
元数据也可以用来评估某个产品线占用的资源，投入产出比，做跨团队直接的绩效考评。
8.快速失败。
上游构建的测试用例里要包含下游构建的测试用例，这样让测试在上游测试阶段失败，而不是要等到下游测试，才发现测试失败。
9.保持质疑。
在每一环境都保持质疑，问问自己，团队能否做得更好，更快，更加自动化？
10.这并不是工具的问题。
你是否真的相信DevOps 能够提高生产效率？如何更有快速，更自动化的交付软件，这而不是仅仅工具的事情，而是公司文化的转变。
总结
你要作为公司内部主推 DevOps 的领袖，解决各种困难。
建立跨团队的沟通机制，实现 CI/CD 流程的可视化。
收集元数据做自动化发布，并且基于元数据做持续的评估，目的是缩减构建时间，缩减上线时间，用自动化测试工具提供软件质量，提高发布频率。
利用评估的体系，将最好的资源投入到最好的产品。
下载JFrog Artifactory 开源版（代替 Nexus）：
http://www.jfrogchina.com/open-source/
下载JFrog Artifactory 企业版(免费试用)：
https://www.jfrog.com/artifactory/free-trial/?lang=zh-hans#High-Availability
关于JFrog
世界领先DevOps平台
公司成立于2008年，在美国、以色列、法国、西班牙，以及中国北京市拥有超过200名员工。JFrog 拥有3000多个付费客户，其中知名公司包括如腾讯、谷歌、思科、Netflix、亚马逊、苹果等。连续两年，JFrog 被德勤评选为50家发展最快的技术公司之一，并被评为硅谷增长最快的私营企业之一。
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