[[185393]]

引言

運維工作是實踐性的學科和工作，即便沒有高深的理論也可以開展工作，繼而從事這個工作的朋友不缺乏實際動手的能力。

但從事物的發展規律性和普遍性來看，從實踐出發的Ops恰恰缺乏必要的理論指導和思想探究。

本文是我對運維工作的理論、思考和定義的總結，同時給出DevOps相關概念的定義，明確其工作范疇，能力要求，產出標準以及演進建議。一家之言尚未完善，拋磚引玉，歡迎討論。

從一次面試開始

問題1

問：如何通過Python或者Shell給Nginx添加/刪除一個虛擬站點?

答：通過Python或者Shell在nginx.conf里添加server區塊，然后如何如何……

問題2

問：如何使用Python將文本日志結構化

答：通過python的os.system調用awk。(哭，韓國的整容術用到運維上了，給awk整成python……)

這是最近真實的面試案例。上述兩個問題的回答，讓我很不開心：

• 問題1的回答，說明面試者不具備運維的工程能力，更不具備架構能力;
• 問題2的回答，說明面試者不具備程序的架構能力，甚至對語言理解和標準庫的學習都不到位。

從案例里我總結了兩個核心的定義：工程能力和架構能力。下面先給出這兩個定義。

工程能力當然是運維工!程!師所必需具備的。我對工程能力的定義是：

分解問題的能力;

定義執行序列的能力;

制定可重入操作行為的能力。

架構能力，本人解釋為：

• 懂“不該”懂的;
• 想“不該”想的;
• 做“不該”做的。

比如程序猿懂了業務，想了部署，做了高可用的規劃應該算得上架構獅了。

1. 分解問題的能力

針對問題1的分解邏輯如下：

nginx是如何管理虛擬站點的，是否具有模塊化能力?

在具有模塊能力的情況下，如何實現虛擬站點模塊的添加?

如何定義規則來命名虛擬站點，以保證可重入，在規則不變的情況不會再重復添加(還要支持upstream等等)?

python要實現什么樣的功能，shell要完成什么樣的工作?

添加完成后，如何驗證其生效?

刪除的行為是否要徹底刪除配置文件，抑或者留一個副本?

2. 定義執行序列的能力

有些操作是高危操作或者是不可逆的，比如修改sudoers文件。在基于sudo管理的系統下，如果一旦sudoers被改壞是災難性的。因此定義執行序列是：

在 Terminal下開一個窗口切換到root下;

在另外的窗口下進行對sudoers/sudoers.d的修改或者添加;

一旦試驗過程中sudoers被改壞，可以用root賬戶直接改回來;

以上流程雖然簡單，但是這跟飛機起飛前拔掉起落架的閂是一樣致命的。

3. 制定可重入操作的能力

系統的管理和系統的狀態的獲取是兩個不同方向的工作：

管理是把指令傳遞給系統，修改系統的狀態和信息;查看系統的狀態是從系統獲取信息。

這兩個不同向的操作行為就導致了狀態和信息同步的問題。解決這個問題的方法有很多，但是穩定可靠，兼容性好的方法不多，我的方法是保證操作的可重入性。

即在同等的條件下，對于系統發出的指令，執行n+1次(n>0)的效果是相同的。

這樣，即便我可能知道系統狀態和信息是不一致的，但是由于操作行為是可重入的，我可以最終把狀態和信息一致化。

以上展開了工程能力的解釋。

由于架構能力涉及面廣，交叉學科眾多，此處暫不作展開說明。

DevOps的能力模型

我們先介紹相關能力模型：操作系統能力模型和應用系統能力模型，然后再由此引出DevOps能力模型。

操作系統能力模型

1. 除操作系統核心提供的基本功能外，還給我們提供了以下功能(以Linux為例)：
2. 訪問控制，實現基于角色的最小粒度訪問控制，此為系統管理的基礎，能力模型的關鍵之一;
3. 權利托管，基于角色和命令的可配置授權機制，提供了可控的，可定制的提權的方案;
4. 導入式的可插拔配置能力(通過類include指令), 比如 /etc/security/limits.d，/etc/sudoers.d， 此為自動化重要設施;
5. 包管理能力，包括二進制和源碼包的依賴管理等;
6. shell編程的支持。

應用系統能力模型

除操作系統能力模型提供的功能之外，還給我們提供了以下功能：

1. 導入式配置能力，如nginx的 /etc/nginx/sites-available/;
2. 系統狀態偵測能力，如php-fpm的ping/pong;
3. 熱裝載能力，例如很多服務的reload功能;
4. 高可用性以及故障恢復能力，例如MySQL的高可用配置，以及其binlog的恢復能力;
5. 其他必要特性，視不同的業務系統而定。

DevOps能力模型

由此，我們給出DevOps能力模型的定義：

1. 了解其所管理的操作系統的能力模型(Linux，Windows)，掌握系統編程語言(Shell)并能利用其能力用于DevOps工作;
2. 了解其管理的應用系統的能力模型(Mysql， Nginx等)，掌握系統編程語言(Shell)并能利用其能力用于DevOps工作;
3. 具備前文提到的工程能力，掌握系統編程語言(Shell)和通用語言(Python/Ruby等)，并能利用其編程能力將工程能力提到三種能力程序化，并進一步實現自動化;
4. 了解工作場景和業務場景，以及業務的關鍵指標，使DevOps工作有的放矢，貼近業務。

評估DevOps是否合格的標準：

1. 具備DevOps能力模型提到的各項要求;
2. 其產出的代碼腳本能夠適應普遍需求，并且該代碼腳本符合前文的可重入要求，即執行n和n+1次的效果相同;
3. 其產出的代碼腳本能夠供其他代碼腳本使用，此條尤為重要。

DevOps的級別：

符合DevOps能力模型1：為初級DevOps，可以使用shell做DevOps的一般性系統級別的工作，在一些第三方工具(Ansible/Fabric)的幫助下管理大量服務器;

符合DevOps能力模型2：為中級DevOps，可以使用shell做DevOps的應用系統的部署和優化工作，并能通過其產出的腳本大批量管理應用系統

符合DevOps能力模型3：為高級DevOps，可以使用shell和通用語言進行廣泛的DevOps的工作，可以完成完整的業務流程的定義和開發，能夠熟練抽象并編寫供其他DevOps使用的接口。

符合DevOps能力模型4：為架構師級別的DevOps，根據業務需求，規劃系統部署架構;根據業務指標要求優化部署結構和性能，保證高可用等;定義腳本代碼接口，制定開發規范和操作規范。

理論的東西說完了，下面是探討下Dev和Ops的現狀，Ops的演進，Dev的演進以及三項補充內容。

Dev和Ops的現狀

1. Dev和Ops是實踐性的工作，因此即便不是一名DevOps，或許你也在做著Dev或者Ops的工作。只是這不是真正的DevOps。讓我們看兩個場景：
2. Dev的風格是力求用Python/Ruby這類通用編程語言整合一堆的API，實現一套大系統，搞定一切Ops的工作;他們每天的工作就是在找Libs和看各種API的文檔，滿腦子設計思想。這種思維是Dev思維;

Ops的風格是力求從命令行的角度，甚至腳本都不用，一行一行的把命令敲下去完成工作;或者快速的寫一個一次性腳本搞定;他們還喜歡自己編譯各種系統，滿世界下源碼包，喜歡自己搞幾個參數優化一下;他們只關心當下的結果，不關心以后的重復利用和持續集成。

這是我以前的工作中遇到的真實情況。

現在情況變了，自從Dev和Ops弄在一起變成DevOps后，又出現了幾個自動化工具，搞的現在Dev不好好寫代碼了，Ops也不好好的寫命令行，都去學習自動化工具去了。

這不是DevOps的王道。這是錯誤的。

即便把所有的自動化工具，不管是Ansible還是Puppet或者其他學的再熟，也只是學會了一個工具而已，很可能DevOps沒當成，卻變成工具的奴隸。

DevOps是先有思想，而后有工具。

現在崇尚工具的思路是非常可怕的，很多初學者誤以為學會了這些自動化工具就可以把運維做好，而忽視基本功的學習，空學工具，只重其招，不重其義。

下面分享下兩者的演進。

Ops的演進

案例1：以在RedHat上安裝Nginx為例子，網上很多文章的步驟大概如下：

• PCRE庫的安裝：wget, tar, configure, make,make install
• OpenSSL庫的安裝，wget, tar, configure, make,make install
• nginx安裝，wget, tar, configure, make,make install

這種做法早些年是非常流行的，而且很多人對于在configure后面帶的那些參數很是自得，屢試不爽。

時至今日這種方法仍然在很多初學者那里非常流行，而這種做法就是嚴重的反DevOps的做法。

案例2：以給Nginx增加一個虛擬站點www.devops.org為例，很多初學者一上來就打開nginx.conf開始改，這同樣是嚴重反DevOps的。

這可能是因為一來nginx官方文檔是這么改的，二來很多文章也是這么轉載，或者原創這么寫的。

案例3：再以網絡性能優化的為例，很多Ops同學直接沖到/etc/sysctl.conf這里面瘋狂的修改一通，添加了各種參數。

這仍然是反DevOps的。一來過不久以后也不知道哪些是自己改的，哪些的默認的，二來如果想用腳本批量更新也是大問題。

針對上面提到的，我認為DevOps應該是這么做的：

對于案例1：首先根據自己的系統設置好nginx的源，而設置源的方法也不是直接沖到/etc/yum.conf,而是建立一個/etc/yum.repos.d/nginx.repo文件，用于保存nginx的源信息。然后然后通過yum install nginx 安裝。(如果一定非得必須特定版本，稍后討論)。

對于案例2：給Nginx添加一個虛擬站點。RPM包的結構如下

盡管這個結構不是很令人滿意，但是仍然可以將就。

至少我們可以看出Redhat的潛在建議是讓我們把新的站點放在conf.d下面，我建議的命名是www.devops.org.conf。

那么問題來了，如果我要暫時關閉這個站點怎么辦呢?在這個結構下，我們只要把www.devops.org.conf從conf.d里移出來再reload一下就可以了……對，是移出來，不是刪除。因為我們后面可能還要用。

此時www.devops.org.conf放在nginx目錄下，顯得有點格格不入，那么我們干脆建一個文件夾叫disabled-sites，把www.devops.org.conf放在disabled-sites下面得了，以后要是再啟用該站點，就直接符號連接到conf.d下面。

再演進一步我們就有了如下的結構：

把站點放在sites-*里。available里放置所有站點的配置文件，通過符號連接到enabled目錄下啟用。

如果要臨時關閉站點，可以刪除enabled下的符號連接。這個結構就非常適合DevOps用腳本進行管理。

對于案例3：關于sysctl的修改，DevOps方法是在/etc/sysctl.d下面，按照命名規則添加一個文件，把需要添加的參數放到新文件即可。

這樣一來可以方便查看自己修改了哪些，便于確認，二來可以持續集成，通過文件的形式保留自己思考的路徑。

通過上面3個事例的演進，我們已經清晰的感覺到，上面三個步驟現在可以馬上用腳本自動化起來。但是演進之前確實很難辦到。

如果沒有Ops的演進，再牛X的Dev他也無法完成自動批量管理以上的業務需求。

Dev的演進

我作為Dev的時間要比作為Ops的時間長很多。8年前從Windows轉到Unix-like下，我們看下兩個不同系統下，Dev的思路的差別。

寫過Windows程序的人都有一個非常堅定的信念就是API，Windows系統下事無巨細都會有對應的API，尤為著名的是注冊表的API，還有一個典型的是服務API(Windows Services)。

你要改個啥配置，要創建一個Service都必須得用API來完成。復雜點的比如寫一個端口掃描的要用到socket和多線程的API等等。這個端口掃描說來業務邏輯本身很簡單，倒是程序邏輯搞的復雜的不得了。

而Unix-like的系統，沿襲著Unix的哲學其Dev的思路又是另外一套。修改配置，直接沖到文件里改，創建一個daemon/service直接寫個shell腳本放到系統即可，完全不必要API。

所有的一切無論是在Dev還是Ops面前都是一目了然。前面提到的端口掃描更是直接用python/ruby/shell 直接調用nmap搞定，效率高，功能強大，穩定性和兼容性都不錯。

我認為這是Dev要借鑒的，也是思想上***的差別。

統統用API做出來的東西，一是容易讓Ops一頭霧水，搞不清楚，很難參與，二是有些功能實現起來要達到足夠的性能，強大，穩定以及良好的兼容性是非常困難的。

nmap***版本是1997.9發布的，歷經18個年頭，這樣的工具我們一朝一夕是難以實現的。

關于Dev轉DevOps的建議

鑒于以上的討論，我給Dev即將轉到DevOps的同學們的建議是：

試做一個有經驗的Ops，放下編程語言，從命令行開始，從Shell開始;

理解操作系統的哲學，Unix-like下管道連接一切命令，文件代表一切配置;

理解Ops的核心指標，比如高可用，兼容穩定，可重入，故障容災;

在堅持Ops-style的前提下，通過程序設計思想將DevOps的代碼腳本的產出層次化，模塊化，使之達到高復用;

Dev和Ops的另外一個區別是，以往Dev注重的是具體功能開發，而Ops天生要關注的是系統的整體管理。

功能開發注重邏輯的正確，1+1=2;但是Ops要求業務和結果導向，有時1+1可能是無窮大，比如磁盤滿了。

補充1：編程語言和Shell在DevOps的關系

從自動化部署工具來看他們的關系，Python/Ruby通過業務邏輯把產生出相關文件和Shell語句通過下面兩種方式執行：

1. 基于ssh;
2. 基于Agent(姑且認為是RPC的一種方式)。

因此Python/Ruby作用是：編排和啟動Shell語句的作用;具體實現功能，則仍是Shell語句。

根據這種關系，我們不難發現以上兩種方式存在現實的局限性：

1. 眾多命令執行情況下，ssh效率不高;
2. Agent效率雖然高，但是開發和調試成本很高，另外Agent對于Ops是透明、不可控的，一線Ops在Agent出了問題后，很難介入調試。

我的建議是在shell做文章，即基于shell腳本的機制完成遠端業務邏輯的工作，通過ssh或者agent調用腳本執行功能，這樣提高了效率又便于Ops參與腳本的編寫和調試。

結論：DevOps的落點是Ops，Python/Ruby的落點是shell和commands。

Python/Ruby的優勢是業務邏輯，文件處理等，莫用Python/Ruby去實現shell和commands擅長的。

補充2：編程語言在DevOps的意義

Python/Ruby體現的重要性是程序設計的思想，shell和commands的重要性在于，系統最終由他們改變。

以前是Ops玩shell和commands，現在是DevOps通過Python/Ruby玩shell和commands，所以本質還是shell和commands。

就像互聯網和傳統行業一樣，有互聯網傳統行業轉的更好，但是沒有互聯網傳統行業一樣轉;而如果沒有傳統行業，估計飯都吃不上，互聯網也就不存在了。

補充3：操作系統能力模型

根據前面的結論，我認為DevOps的核心競爭是在Shell和Commands的競爭。而操作系統能力的提升也將是Shell和commands的提升。

試想如果沒有yum/apt，沒有sed，沒有iptables，沒有virsh這樣的指令，我們是否寸步難行?答案當然是肯定的。

有人說，可以通過c/python/ruby實現，反正都有api，這是錯誤的輪子思路。

我可以肯定的說，我們幾乎沒有能力超越先賢們歷經數十年累積的成果。即便可以我們做出來類似的東西，也很難超越這些既有的工具，這些工具優秀之處除了智慧，還有時間以及實踐的檢驗。

但是有一件事我們是可以做的，就是把操作系統業務能力提升起來。我認為的操作系統能力模型里，唯缺此一項。

我們不需要再寫一個iptables，sed，yum/apt，我們可以包裝他們，通過命令的組合和邏輯的判斷，衍生出專用的業務能力。

1. RedHat下有不少好的例子，比如service iptables save的功能。此功能的意義如下：
2. 提供了統一的調用方式，并且封裝業務邏輯，便于其他腳本使用;
3. 統一的文件存放位置，便于自動加載，管理和備份;

同時提供了restore的命令。

這就是一種操作系統的能力。這種能力在Linux的一些分支上是沒有的，我們就必須自己編寫腳本實現此功能。但是寫來寫去，寫得***也就是跟RedHat大同小異，但是卻花了我們的寶貴的時間。

試想在擁有這種能力的RedHat上面，DevOps開發一個批量保存iptables的功能是否更容易呢?

練手：

是否可以基于iptables實現一個命令，在添加一條iptables規則時，先檢測是否存在同樣的規則，避免重復?

是否可以基于sed實現兩個命令，delete_line和delete_line_by_no：***個命令給定一個表達式和一個文件名刪除含有表達式的行;第二個命令根據行號刪除指定文件行?

實現一個命令，安裝memcached，根據傳入的參數設定監聽地址，內存大小和監聽端口等。