本帖最后由 FYIRH 于 2021-12-27 18:03 编辑
最近有一位朋友和我聊职业发展方向问题,聊了不少 DevOps 和 SRE 话题。 我几年前刚接触这两个概念时也常常将之混淆,可惜当时没有人来解答我困惑。 现在这虽然已经极为流行,但是我发现我这位朋友对这两个职位还存在一些误区。 于是我给了一些见解并整理成文章以饕大众。
最常见的误区:
DevOps 新概念,好高级 SRE 是高级版 DevOps 运维可以轻松转身 DevOps 工程师
让我一一给你讲解吧。
DevOps 和 SRE 定义
DevOps 是字面上 Dev 开发 / Ops 运维两者组合, 严格意义上 DevOps 如下(via(DevOps - Wikipedia)(via)):
DevOps(Development 和 Operations 的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev) ”和“IT 运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。
SRE 全称是 Site Reliability Engineering,最早是由 Google 提出,并且在其工程实践中发扬光大。 他们还出了一本同名书籍(Site Reliability Engineering)(via)」, 让这个理念在互联网工程师圈子里广泛传播。
Google 对 SRE 解释是(via(Site Reliability Engineering - Wikipedia)(via)):
Site reliability engineering (SRE) is a discipline that incorporates aspects of software engineering and applies that to operations whose goals are to create ultra-scalable and highly reliable software systems.
我将其翻译翻译为中文:
网站稳定性工程师是致力于打造「高扩展、高可用系统」,并将其贯彻为原则的软件工程师。
从定义来看,DevOps 是文化、运动和惯例,而 SRE 是有严格任职要求的职位。 文化是软性定义,文化有更多概念可以捏造,而 SRE 定义精准,就少了想象空间(也可能 SRE 门槛高 😄)。 按 Google 给出的说法是,SRE 工程师实践了 DevOps 文化。这个观点没错,但是国内的 DevOps 逐步独立出 DevOps 工程师, 所以在本文,我着重讨论的是 DevOps 工程师和 SRE 工程师两种职位对比。
两者产生背景和历史
互联网需求催生了 DevOps 。在最传统软件企业中,是只有 Dev 没有 Ops, 那时 Ops 可能还是只是技术支持人员。开发按照瀑布流:需求分析、系统设计、开发、测试、交付、运行, 传统软件发布是一个重量级操作。一旦发布,Dev 几乎不再直接操作。 80 后可能会记得 QQ 每年都会有一个大版本发布吧,QQ 2000 / 2003 / 2004 等等。 此时 Ops 不用和 Dev 直接高频接触,甚至针对一些纯离线业务,压根没有设立 Ops 这个岗位。
互联网浪潮之后,软件由传统意义上桌面软件演变为面向网站、手机应用。 这时候业务核心逻辑,比如交易,社交行为都不在用户桌面完成,而是在服务器后端完成。 这给互联网企业给予了极大操作空间:随时可以改变业务逻辑,这促进了业务快速迭代变更。 但即便这样,Dev 和 Ops 是极其分裂的两个环节。Ops 不关心代码是如何运作的,Dev 不知道代码如何运行在服务器上。 当业界还沉浸在可以每周发布版本喜悦中时,2009 年,Flicker 提出了每天发布 10+ 次概念,大大震撼了业界。
Flicker 提出了几个核心理念:
业务快速发展,需要拥抱变更,小步快跑 Ops 目标不是为了网站稳定和快速,而是推动业务快速发展 基于自动化工具提高 Dev / Ops 联接:代码版本管理、监控 高效沟通:IRC / IM Robot(现在那些 ChatBot 套路,10 年前就被 Flicker 玩过了) 信任、透明、高效、互助的沟通文化
真是让人难以想象,今天各种培训公司和一些知名大 V 在呼唤这些 DevOps 理念, 竟然在 2009 年一份幻灯片中就展现淋漓尽致。经典总是不过时,在尘封下闪耀着智慧光芒。 有些人将 DevOps 和运维自动化等同,这是只看到表象。 DevOps 目标是提高业务系统交付速度,并为之提供相关工具、制度和服务。 一些个人或培训机构添油加醋和衍生含义,都是围绕这 DevOps 本质而发散。
接下来聊聊 SRE 历史, SRE 出现要晚一些。在 2003 年时候 Google 的 Ben Treynor 招募了几个软件工程师,这个团队设立目的是帮助 Google 生产环境服务运行更稳定、健壮、可靠。 不同于中小型规模公司,Google 服务于十几亿用户服务,短暂服务不可用会带来致命后果。 因此 Google 走在了时代最前面,SRE 产生了。
这个职位为大规模集群服务,小型团队不需要这样职位设定(可能也招不起真正 SRE 😊)。 Google 在探索若干年之后,SRE 团队开始将自己心得体会写在线上,并在 2016 年将此书出版。
两者的职能不同DevOps 文化,那么就没有一个具象职能要求。现在不少公司将 DevOps 职能单独抽取出来,称之为 DevOps 工程师。 那让我们看看 DevOps 工程师关心什么:DevOps 文化目的是提交交付速度, DevOps 工程师就自然会关心软件 / 服务的整个生命周期。
一个简单的公式: 速度=总量/时间,添上工程行业术语,即 交付速度=((功能特性*工程质量)/交付时间)*交付风险。
功能特性交给产品经理和项目经理管理,DevOps 工程师需要关心剩下几个因素:工程质量 / 交付时间 / 交付风险。 DevOps 工程师职能如下:
管理应用全生命周期(需求、设计、开发、QA、发布、运行) 关注全流程效率提升,挖掘瓶颈点并将其解决 自动化运维平台设计和研发工作(标准化、自动化、平台化) 支持运维系统,包括 虚拟化技术、资源管理技术、监控技术、网络技术
SRE 关键词是「高扩展性」「高可用性」。高扩展性是指当服务用户数量暴增时, 应用系统以及支撑其服务(服务器资源、网络系统、数据库资源)可以在不调整系统结构,不强化机器本身性能 ,仅仅增加实例数量方式进行扩容。高可用性是指,应用架构中任何环节出现不可用时,比如应用服务、网关、数据库 等系统挂掉,整个系统可以在可预见时间内恢复并重新提供服务。当然,既然是「高」可用, 那么这个时间一般期望在分钟级别。SRE 职能可以概括为以下:
工作内容不同
职责不同导致两个职位工作内容也不尽相同,我将 DevOps 工程师和 SRE 工程师职能列举如下:
很有趣的对比,DevOps 和 SRE 都会关心应用生命周期,特别是生命周期里面中变更和故障。 但是 DevOps 工作内容是主要为开发链路服务,一个 DevOps Team 通常会提供一串工具链, 这其中会包括:开发工具、版本管理工具、CI 持续交付工具、CD 持续发布工具、报警工具、故障处理。 而 SRE Team 则关注更为关注变更、故障、性能、容量相关问题,会涉及具体业务,产出工具链会有: 容量测量工具、Logging 日志工具、Tracing 调用链路跟踪工具、Metrics 性能度量工具、监控报警工具等。
DevOps 和 SRE 关系
DevOps 首先是一种文化,后期逐渐独立成一个职位;SRE 一开始就明确是一个职位; 不少同学把 DevOps 和 SRE 搞混,是被两者表象锁迷惑,看上去这两者都有的工具属性、自动化要求也相似。 甚至有一些开发同学把这类运维工作都统一理解为:服务器 + 工具 + 自动化。这是盲人摸象,管中窥豹。
从技能上来说,两者都需要较强的运维技能。 在职业发展天花板上,DevOps 可能缺乏 SRE 在一些专业领域的技能: 计算机体系结构能力;高吞吐高并发优化能力;可扩展系统设计能力;复杂系统设计能力;业务系统排查能力。 两者都需要软实力,但是 SRE 面临复杂度更高,挑战更大,要求也更高: 分析问题、解决问题能力 战胜困难决心 面对挑战热情 自驱学习
DevOps 具有普遍意义,现代互联网公司都需要 DevOps,但是并非所有团队对高可用性、高扩展性存在需求,它们不需要 SRE。 DevOps 工程师掌握相关技能之后,也有机会可以发展为 SRE 工程师。 而一位合格 SRE 工程师,在有选择情况下面,我相信不会去转型为 DevOps 工程师。
从专业背景来看,无论是 DevOps 还是 SRE 工程师,都需要研发背景,前者需要开发工具链,后者需要有较强架构设计经验。 如果有运维工程师想转型成为 DevOps 或者 SRE,那么需要补上相关技术知识。 毕竟,不是会搭建一套 Jenkins + Kubernetes 就可以自称为 DevOps / SRE 工程师。
怎么样,有没有解开这几个常见误区呢?希望你看到这里可以豁然开朗,最后附上两个工程师的技能点, 期望有志成为这两种工程师的同学,加油努力。
附录:技能点
DevOps: Operator 技能
Linux Basis 脚本 基础服务 自动化工具 基础监控工具 虚拟化 服务
Dev
Git Repo / Gitlab / Github Logstas Flume 日志收集 配置文件管理(应用、中间件等) Nexus / JFrog / Pypi 包依赖管理 面向 开发 / QA 开发环境管理系统 线上权限分配系统 监控报警系统 基于 Fabric / Saltstack / Chef / Ansible 自动化工具开发
SRE: 语言和工程实现
问题定位工具
容量管理 Tracing 链路追踪 Metrics 度量工具 Logging 日志系统
运维架构能力
Linux 精通,理解 Linux 负载模型,资源模型 熟悉常规中间件(MySQL Nginx Redis Mongo ZooKeeper 等),能够调优 Linux 网络调优,网络 IO 模型以及在语言里面实现 资源编排系统(Mesos / Kubernetes)
理论
容量规划方案 熟悉分布式理论(Paxos / Raft / BigTable / MapReduce / Spanner 等),能够为场景决策合适方案 性能模型(比如 Pxx 理解、Metrics、Dapper) 资源模型(比如 Queuing Theory、负载方案、雪崩问题) 资源编排系统(Mesos / Kurbernetes)(转自狄敬超.alswl)
|