本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会,时任去哪儿工程效率部总监王晓翔分享的《消灭低效的幕后黑手——Qunar devops实践分享》实录,重点分享:提高工程效率存在的问题、取得的成果、要做的事情。(PPT+文稿)。
王晓翔一直致力于软件配置管理、软件质量管理和软件过程管理方面的工作和研究,拥有10多年的软件配置管理领域的从业经验。先后在中国海关数据中心、索尼移动通信、 中国体彩科技有限公司、去哪儿网等公司工作。
编者按:2017年11月9-12日,第六届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕,现场解读2017年「壹佰案例榜单」。时任去哪儿工程效率部总监王晓翔带来《消灭低效的幕后黑手——Qunar devops实践分享》的案例分享。
【内容简介】devops是文化、流程与工具的有机结合。Qunar具有先天的devops文化,在研发过程中有很多自动化工具的支持。在传统的“我能做什么”的思维模式驱动下,每个工具就是一个信息孤岛,工程师使用这些工具存在着多种浪费。借助devops思想,拆掉原先“各自为政”的自动化工具的墙,建立以应用为中心的全生命周期管理平台。
1、存在的问题
去哪儿目前有1200+工程师、500个项目经理、6500个线上应用、每天有200个需求发布、3000+的beta环境更新、500个应用版本被部署到线上环境。下图是IC系统统计出的9月20日全天数据,beta部署3338次,线上更新图529次。
早在三年前,Qunar的发布系统就已经可以做到多个应用按照预定义的顺序一键发布了。但是,多个单点上高效的工具组成的过程,就一定是高效的吗?听听业务线的反馈,答案就不难得出。下图,是在没有做devops之前,线上应用扩容一台机器的过程。步骤繁琐,效率低下。
问题及根源分析
从上面这个简单的场景暴露出我们目前面临的问题:工具太多、工程师学习成本高;维度不同、同类数据在不同工具中不一致;权限管理混乱。
究其原因分为两点:
1. 各个工具由不同部分负责开发,而这个部分由于按照工作职责划分,所以出发点不同。这就是经常说的“部门壁垒”。
2. 不同工具的管理对象和目标不一致,导致信息集成困难,流程自动化就很难推进。
Qunar的devops方针:一个中心,两条主线
所谓“一个中心”,就是以提高工程效率为中心。实施devops不是目的,提高效率才是目的,所以我们内部都很少去讲devops这个词。而是不断去收集和发现业务线的需求,通过现场观察发现影响效率的环节,通过值班热线来收集高频问题,这些不仅是我们改进的原动力,也可以直接验证我们的改进效果。所谓“两条主线”,第一条是“应用线”。一个应用被注册后,从开发到上线到运维,是一个不断迭代的过程;第二条是“需求线”。持续交付关注的是一个需求从提出到交付的时间,这个时间越短说明一家企业越高效。而随着微服务架构的盛行,很多时候为了一个业务需求需要改动几个,甚至十几个应用。如何管理这个过程让其高效,也是非常重要。明确了“一个中心,两条主线”的方针后,我们解决问题的思路也非常清晰了。下图是落实这一方针后,我们工具平台的宏观表现。
2、取得的成果
一、应用的生命周期管理
解决思路
为了解决过去的部门壁垒和信息孤岛问题,我们在建立应用的全生命周期管理时,第一件事情就是为每个应用创建一个全局唯一的ID:APP_CODE。一个拥有了APP_CODE的应用,就好比一个被分配了身份证号的合法公民,享有很多合法权益。以前分散在各个阶段各个系统的信息,都将与这个APP_CODE建立联系,或作为应用的基本属性,或作为应用的孤岛资产(典型资产:机器,IP)。当然应用也要“遵纪守法”,这里特别强调做devops的一大原则——规范先行。所谓没有规矩不成方圆,而没有规范的devops就是无稽之谈。
关于应用的属性:
在对应用的属性数据进行梳理后,我们把它分为三类:基本属性、部署属性、服务属性(偏运行时)。其中,基本属性数据包括:服务类型,服务归属(业务线或BU),Owner,member等;服务属性包括:对机器资源的要求,对操作系统/基础软件的要求,服务启/停配置等;部署属性包括:源码地址,打包命令,部署时个性开关等。
关于应用的资源:
我们把应用所需的机器、域名等都做为资源来管理,尤其是机器资源,能够精确到具体应用,不仅给OPS运维提供更大的便利,一旦机器出现问题可以快速定位APP_CODE的owner,而且在做成本核算时也更清晰准确。为了方便对不同用途的机器进行管理,我们又引入了一层逻辑概念,即环境。一个应用可以被部署在多个环境,一个环境可以包含多台机器。典型场景就是一个应用,先被部署在一个dev环境(1台机器),然后部署在一个beta环境(2台机器),最后部署在prod环境(4台机器)。
为了实现信息的自动整合、工程师操作的流畅,我们对原有工具进行了系统点整合。是的,是整合,而不是推翻重建,我希望你们也是这样去做。
整合后的平台(我们后面都叫它Portal)的系统结构如图所示:
当我们把原有散落在各个工具平台中的信息,按照以上维度重新定义后,应用的生命周期脉络变得非常清晰。下面,我们再看看一个工程师的日常工作模式吧。如下图:
工程师进入Portal平台后,选择要处理的一个应用便进入该应用的详情页。这个详情的版面被分为4块:(1)左上角展示应用的基本属性;(2)左下角展示服务属性;(3)右上角是线上服务的变更事件:如定时任务执行情况;服务重启;服务发布等;(4)右下角是应用的环境/机器信息,以及运行在机器上的服务版本信息。原来需要在多个系统间切换才能收集到的信息,在这样一个详情页直观的展示出来,而且高频动作也都有相应的快捷按钮,非常方便。
与此同时,我们还做了一些过程可视化的改进。
如图:
二、项目的生命周期
解题思路
与应用生命周期保持一致。在项目管理中,有两个明显的问题:(1)项目进入开发阶段的过程对于项目经理来讲就是黑盒,想要了解细节沟通成本很高。(2)项目的实际数据靠手动填写,既不及时,也不准确。为此,我们通过规范源码的分支命名规范,将工程信息与项目信息建立了联系,通过工程中的不同事件映射到项目的不同阶段,从而自动填写项目管理中的“实际时间”自动。
先以一个实际的项目为例,看看整合了工程信息后的项目管理平台都有哪些变化吧。
除了原有项目管理平台维护的需求详情,计划安排,人员信息外,我们通过嵌入页面的方式,将所有与这个项目相关的工程信息进行了集中展示。在这个工程信息窗口中,除了应用名称,源码地址,分支名称外,还将CI结果进行了汇总展示。不仅可以清晰看到进度,还可以看到质量。
能够做到项目信息与工程信息的集成,关键一点就是通过分支命名规范建立关系,即:在分支名称中包含PMOID的,之后项目管理平台通过消费各种工程类消息,进行信息整合。稍后我也会再单独介绍为我们的devops平台立下汗马功劳的消息系统IC。用下图更能直观看到消息的生产者和消费者的关系:
说到这里,不得不介绍一下为我们的devops平台立下汗马功劳的消息系统IC。IC的诞生背景就是为了降低系统集成的复杂度,消息生产者只负责发送消息,任何对该消息感兴趣的一方都可以来消费它。比如PMO中展示的工程信息,就是由项目管理平台消费了这样几类消息:
1. branch-created: 生产者——git
2. sonarResult:生产者——Sonar
3. codediff:生产者——codereview
4. beta-released: 生产者——发布系统
5. prod-released: 生产者——发布系统
IC中已经定义的消息类型已经有40多种,在我们内部工具集成中发挥着越来越重要的作用。
三、其他基础服务
测试环境管理平台Noah
当我们的服务拆分到一定程度后,马上会面临的一个新问题就是——要验证一个业务场景,需要部署N多个服务。如何提高这个过程的效率,在Qunar也有一个强大的平台支持,那就是Noah。在Noah平台,用户可以通过选择应用的各种组合快速构建满足业务测试的环境,或基于一个已有环境快速copy出一个全新环境。目前使用Noah的典型场景有两类:一类按照项目创建环境,满足开发工程师和测试工程师的验证需要;一类是满足接口自动化测试。关于Noah是值得专门写一篇文章来介绍的,这里只贴几个截图让大家有个直观了解吧。
在Noah平台新建环境,选择一种新建类型。如果是复杂的应用组合,我们建议用户以环境模版的形式保存下来,方便其他用户复用。
如果是自定义方式新建环境,用户可以按需添加应用信息,数据库,以及配置网络以及环境变量。
环境的创建过程我们也做了可视化展示,方便用户了解进度或定位问题。
环境的每一次变更我们也会如实记录下来:
一个被成功创建的环境,我们还提供对其服务的监控:
四、实践总结
提高效率、以始为终
我们实践devops的目的是要提高效率,那么第一步是要能够准确发现那些地方效率低下。精益生产中定义了七大浪费,而这些问题在软件开发过程中同样适用。发现这些浪费最直接的办法就是走进现场。去哪儿王老师的经验是:没有比现场观察更能发现问题的根源所在。
一旦找到低效的根源,接下来我们还需要用系统的思路去解决它。而不要简单的头痛医头,脚痛医脚。最终改进方案上线后,我们还要去验证那个被我们识别为低效的问题,是不是真的被消灭了。
Qunar devops工程实践总结
1. 每个应用有自己的唯一标识,贯穿应用整个生命周期
2. 每个项目有自己的唯一标识,贯穿项目管理生命周期
3. 通过分支命名规范建立起项目与工程信息打通的基石
4. 每个工具是一个独立服务,通过消息中心实现系统集成
5. 做自己工具的第一个用户
工具一览
3、还要做的事情
没有最好,只有更好,注定了提高工程效率是一条没有终点的路。接下来去哪儿在工程效率提升上,将要完成信息可追溯到可预测,过程自动化到智能化的迈进。
以上内容来自王晓翔老师的分享。
相关推荐
《Spider——Qunar Android客户端架构的前世今生》 Qunar(去哪儿网)作为知名的在线旅游服务平台,其Android客户端架构经历了多次迭代与优化,以适应快速变化的移动互联网环境。其中,"Spider"是Qunar Android...
qunar_freetrip.csv
藏经阁-PostgresChina2018_李海龙_Qunar的PostgreSQL运维实践.pdf
【scrapy_qunar_one】项目是使用Python3和Scrapy框架进行网络爬虫实战的第一个案例,主要目标是对去哪儿网的酒店城市列表数据进行抓取。在这个项目中,开发者将学习如何利用Scrapy这一强大的Web爬虫框架来实现高效的...
2023数据平台架构峰会(公开)PPT汇总,共21份。 从数据质量检查到可观测性——源于DataLeap的数据...Qunar精细化运营中的建设实践 MaxCompute湖仓一体近实时增量引擎揭秘 大数据诊断平台设计与实践 数据湖仓技术演进
我们做用户画像的目的有两个:必须从业务场景出发,解决实际的业务问题,之所以进行用户画像要么是获取新用户,或者是提升用户体验,或者是挽回流失用户等有...目前Qunar用户画像数据仓库中的数据源来自业务数据库的数
python3 + scrapy 网络爬虫实战(二),—— 使用pipeline数据保存到文本和数据库(mysql) 地址:https://blog.csdn.net/finn_wft/article/details/80885048
2017中国系统架构师大会,共18个专场,81个专题PPT。 部分专题如下,这里就不一一列举了: 主会场一: 京东云为企业提供智能化之路 新一代数据仓库 ...从0到1到无穷——vivo互联网的大规模机器学习实践
8. **Qunar云原生容器化落地实践**: 携程(Qunar)可能分享了其在容器化和Kubernetes上的具体实施经验,包括如何优化服务架构、提高资源利用率和提升用户体验。 9. **青云云原生概览**: 青云(QingCloud)作为...
2023数据平台架构峰会(公开)PPT汇总,共23份。 数据模型设计与构建实践 ...CDP在Qunar精细化运营中的建设实践 MaxCompute湖仓一体近实时增量引擎揭秘 大数据诊断平台设计与实践 数据湖仓技术演进
【Qunar.com采集程序】是一种专门针对去哪儿网(Qunar.com)进行数据抓取和分析的应用程序。此类程序通常用于自动化地从网站上获取信息,如航班、酒店、旅游产品等的价格、库存和其他相关数据,以便进行数据分析、...
在2017年的GOPS全球运维大会上,Qunar(去哪儿网)的硬件运维开发专家刘亮分享了Qunar的硬件自动化运维体系,强调了自动化和智能化在运维工作中的重要性。本文将深入探讨这个体系的核心组成部分、目标以及解决的痛点...
在本项目中,我们主要探讨的是使用Python进行网络爬虫技术,特别是在去哪儿网(Qunar)上抓取数据。这个名为"qunar model.zip"的压缩包文件包含了相关的代码和可能的数据模型,用于演示如何利用Selenium和Requests这...
2016大数据技术大会,来自一线互联网(含bat)厂商顶级大学的大数据实践经验, 包含以下主题: 百度大规模推荐系统实践 京东数据库备份系统进化之路 腾讯大数据能力输出之路 基于图算法的跨设备受众识别 360...
com.Qunar_278.apk
本项目为Qunar旅行2024年度后端自学作业的源码,采用Java语言编写,共计33个文件,涵盖25个Java源代码文件、3个文本文件、2个日志文件、1个Git忽略规则文件、1个Markdown文件以及1个XML配置文件。