日常工作，已经在我们生活中占据重要地位。但是比日常工作更重要的，是日常工作的持续改进。随着业务在不断变化，技术在不断进步，工作日趋流动化，许多高效工具也随之产生。


DevOps还是一种将软件开发（Dev）与信息技术运营（Ops）相结合的工作方法，支持自动化和持续交付。其能够改善软件开发人员和IT运营专业人员之间的工作流程，以更好、更快、更低的成本交付高质量项目产品。那么在日常工作中，如何让DevOps发挥作用呢?


第一栈∶文化


DevOps文化是一种用沟通和协作改变了人们互动和分享信息的方式。一个成功的DevOps转型需要软件开发人员和IT运营专家之间的整合，其中涉及到整个工作流程中的交叉沟通，包括前向业务开发和后向运营维护。只有在这样的紧密联系下，DevOps文化才能真正实施。


项目总是相互关联，紧密相连。在整个DevOps实施过程中，需要结合人员和资源进行分析，利用数据化的内容来辅助加快项目进度。在这个过程中，只有加强团队之间的沟通和快速反馈，保证综合目标的推进，才能达到快速交付产品、提高交付质量的目的。


第二栈∶实践


DevOps建立在IT服务管理、精益和敏捷基础上，并在实践过程中不断对文化内容进行发展。一般来说，DevOps包含15项基本实践，这些实践对于推动工作、实现持续交付和部署至关重要。通过实施，企业可以及时收集、广播和实施反馈，实现整个价值流的流动。在持续交付和改进文化的过程中，将工作分阶段分轻重进行，可以加速学习和执行，从而提高组织的可持续性。


第三栈∶自动化


DevOps的核心是自动化，在DevOps落地过程中，最关键的挑战最大的就是构建自动化持续交付流水线。自动化持续交付流水线涉及到自动化构建和打包、持续集成、测试、部署和生产部署。


自动化是一个由点到线再到面的过程、一个逐步覆盖更多角色的过程，还是一个环境逐步覆盖的过程。其核心是实现全过程的工具平台，包括贯通业务流和数据流，实现自动化运维，推动DevOps理念落地应用。让IT赋能业务，加速业务创新，这一步也将决定着后续数据化和一体化的进程。



DevOps最佳盟友∶数据化


数据化转型浪潮赋能下，DevOps日益数据化，通过全过程数据的采集分析和监控找到交付过程中不足和弱点进行改善提高。


DevOps的核心目标，其实就是研发能效、研发质量、更快更好地把软件发布上线，最终实现持续优化的闭环体系建设，尽快交付业务价值。而在互联网普及和移动通讯技术发展下，软件交付的效率和质量成了当今企业的核心价值和核心竞争力，而这恰恰和DevOps的理念和诞生背景不谋而合。数据化推动专业人员不断探索高质量产品，也需要专业人员熟悉掌握DevOps工具、方法和文化，实现研发交付能力的持续提升。


从文化、实践到自动化，三层相辅相成推动工作进行。但是DevOps齐力助推高质量项目的核心是数据化。



从实施DevOps全栈到利用数据化改进DevOps，专业人员不光要利用好DevOps，也要持续积累和学习实践。

日常工作，已经在我们生活中占据重要地位。但是比日常工作更重要的，是日常工作的持续改进。随着业务在不断变化，技术在不断进步，工作日趋流动化，许多高效工具也随之产生。


DevOps还是一种将软件开发（Dev）与信息技术运营（Ops）相结合的工作方法，支持自动化和持续交付。其能够改善软件开发人员和IT运营专业人员之间的工作流程，以更好、更快、更低的成本交付高质量项目产品。那么在日常工作中，如何让DevOps发挥作用呢?


第一栈∶文化


DevOps文化是一种用沟通和协作改变了人们互动和分享信息的方式。一个成功的DevOps转型需要软件开发人员和IT运营专家之间的整合，其中涉及到整个工作流程中的交叉沟通，包括前向业务开发和后向运营维护。只有在这样的紧密联系下，DevOps文化才能真正实施。


项目总是相互关联，紧密相连。在整个DevOps实施过程中，需要结合人员和资源进行分析，利用数据化的内容来辅助加快项目进度。在这个过程中，只有加强团队之间的沟通和快速反馈，保证综合目标的推进，才能达到快速交付产品、提高交付质量的目的。


第二栈∶实践


DevOps建立在IT服务管理、精益和敏捷基础上，并在实践过程中不断对文化内容进行发展。一般来说，DevOps包含15项基本实践，这些实践对于推动工作、实现持续交付和部署至关重要。通过实施，企业可以及时收集、广播和实施反馈，实现整个价值流的流动。在持续交付和改进文化的过程中，将工作分阶段分轻重进行，可以加速学习和执行，从而提高组织的可持续性。


第三栈∶自动化


DevOps的核心是自动化，在DevOps落地过程中，最关键的挑战最大的就是构建自动化持续交付流水线。自动化持续交付流水线涉及到自动化构建和打包、持续集成、测试、部署和生产部署。


自动化是一个由点到线再到面的过程、一个逐步覆盖更多角色的过程，还是一个环境逐步覆盖的过程。其核心是实现全过程的工具平台，包括贯通业务流和数据流，实现自动化运维，推动DevOps理念落地应用。让IT赋能业务，加速业务创新，这一步也将决定着后续数据化和一体化的进程。



DevOps最佳盟友∶数据化


数据化转型浪潮赋能下，DevOps日益数据化，通过全过程数据的采集分析和监控找到交付过程中不足和弱点进行改善提高。


DevOps的核心目标，其实就是研发能效、研发质量、更快更好地把软件发布上线，最终实现持续优化的闭环体系建设，尽快交付业务价值。而在互联网普及和移动通讯技术发展下，软件交付的效率和质量成了当今企业的核心价值和核心竞争力，而这恰恰和DevOps的理念和诞生背景不谋而合。数据化推动专业人员不断探索高质量产品，也需要专业人员熟悉掌握DevOps工具、方法和文化，实现研发交付能力的持续提升。


从文化、实践到自动化，三层相辅相成推动工作进行。但是DevOps齐力助推高质量项目的核心是数据化。



从实施DevOps全栈到利用数据化改进DevOps，专业人员不光要利用好DevOps，也要持续积累和学习实践。