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相比于DevOps,SRE需要哪些技能

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发表于 2020-11-22 15:51:41 | 显示全部楼层 |阅读模式

8 {0 E! r8 D1 t$ r
: k1 _) k! X& Y6 R9 W; C; U
6 q1 s5 C5 V1 {3 b, {
% o9 h8 M  F  ]8 u" b0 D, Y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。0 ^1 z- y: t# R) h
最常见的误区:5 t6 s6 R6 w. s. J8 L8 _4 y5 n2 ?
  • DevOps 新概念,好高级哦
  • SRE 是高级版 DevOps
  • 运维可以轻松转身 DevOps 工程师
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让我一一给你讲解吧。3 z. w  s- P* N- S- }2 y

; a/ \+ }- b; p! O; Z; t: r8 l5 v5 A6 s
2 I' b4 r7 b9 A7 J& U
4 `, L' p; v) L5 I0 B+ B
sre-and-devops.png
6 @! m9 B6 u9 e. z9 @$ l " Q. ]5 Z3 \2 c
<small>image via YouTube</small>
( g. M/ Y9 Q- {1 }9 v. g# jDevOps 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):+ A( }1 T- Y7 G% V/ T" x! S' E
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。
; Z) |- u3 J7 V8 J/ K* ?
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」, 让这个理念在互联网工程师圈子里广泛传播。
* T- m% Z( d' K7 eGoogle 对 SRE 解释是(via Site Reliability Engineering - Wikipedia):
1 {' M1 }! ]' A5 k- r
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." `$ F- H$ ^9 v# S
我将其翻译翻译为中文:8 B- R" {, c# E" h7 c4 P; e+ @0 S
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。: U8 s1 K6 d8 ]1 q
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。6 l! A! I+ A* N; x( R. t
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。
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. L! D* K1 K" x6 i9 _qq-2004.png: t+ W$ k4 x; _1 w# B

1 @: }7 r' n1 P! M8 W8 ^, |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。
2 J4 {; T' T1 `' i6 |% [) z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:* ~3 @2 z, _  y% S
  • 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1 C% o; Y2 ~+ T6 [: @- P. d1 j* m

# ]! O  ?3 R) B/ f7 p" y+ E/ y  T. c: T9 H# Y9 w
. X: E' d, _, T" F
flicker.png3 m; |* }  s) ~* K$ I& N0 A7 {
: ~3 @( c  q6 d8 k& {* ~1 I: d. z
原文 SlideShare 在这 10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr  i8 C* i& s7 y3 c, P6 y& L& R6 W; M
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。
3 @' z. p, ^9 |$ L0 _3 T' K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。
9 ?) B7 P: e1 B3 O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。
* K3 t) ?7 D7 v9 Z9 b2 q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。4 f' Z2 }8 T  ^5 e* P) d
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。0 d5 ~/ C0 E9 R) X/ ^9 e
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:
  ?: Y3 z  q! C
  • 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! u3 J7 I1 `6 |+ M  M
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:) i% S1 v( |. m  G  b9 J4 E6 L
  • 为 应用、中间件、基础设施等提供 选型、设计、开发、容量规划、调优、故障处理
  • 为业务系统提供基于可用性、可扩展性考虑决策,参与业务系统设计和实施
  • 定位、处理、管理故障,优化导致故障发生相关部件
  • 提高各部件资源利用率: \0 G7 {+ \. a4 [
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:* z. }1 P" ~' \, ^- c" x  s( x. E
  • DevOps
    % K) O- [) q9 Z' m. C7 b4 b
    • 设定应用生命管理周期制度,扭转流程
    • 开发、管理 开发工程师 /QA 工程师使用 开发平台系统
    • 开发、管理 发布系统
    • 开发、选型、管理 监控、报警系统
    • 开发、管理 权限系统
    • 开发、选型、管理 CMBD
    • 管理变更
    • 管理故障! P" Y( E) J+ Y5 H
  • SRE- U/ X- ?- l7 }" C! w
    • 管理变更
    • 管理故障
    • 制定 SLA 服务标准
    • 开发、选型、管理 各类中间件
    • 开发、管理 分布式监控系统
    • 开发、管理 分布式追踪系统
    • 开发、管理 性能监控、探测系统(dtrace、火焰图)
    • 开发、选型、培训 性能调优工具$ ]. `) r4 @# m! }7 c
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。
7 y, m5 C; Y) g) F3 ~1 J/ h1 FDevOps 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。
/ Z9 g  ^# `; w" K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:
" [9 u( Z" C, v" S! @* o
  • 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
    - F; x; C" {* S& G; ?
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。
& g! t6 ~8 J, R8 h6 j9 e5 A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。7 a  G7 d( M/ G- E' S, F
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。
5 _3 _( j9 U) g2 {2 l: \# h附录:技能点DevOps:9 Y+ Y& Q0 N4 X1 E9 w" i8 i% ]/ c
  • Operator 技能1 y0 Y- _3 L( |% c
    • Linux Basis
      9 ?# p' ?) G' P% g; d5 I
      • 基本命令操作
      • Linux FHS(Filesystem Hierarchy Standard 文件系统层次结构标准)
      • Linux 系统(差异、历史、标准、发展)
        " \# U1 R: M  N0 I4 n
    • 脚本
      # [, P, }; u1 e# f7 x1 g
      • Bash / Python
        3 @# x9 h2 Y# ?! g) P, t0 v5 c
    • 基础服务
      * f6 s9 T& e  c& B' u6 h
      • DHCP / NTP / DNS / SSH / iptables / LDAP / CMDB+ `7 F/ @) J6 H) P# @
    • 自动化工具
      4 q  I. ]' B+ j
      • Fabric / Saltstack / Chef / Ansible# V9 G  ^+ n8 G
    • 基础监控工具
      $ \3 c3 _+ o/ _8 h
    • 虚拟化' u6 r2 G8 s$ K* W
      • KVM 管理 / XEN 管理 / vSphere 管理 / Docker
      • 容器编排 / Mesos / Kubernetes+ P. V; {1 d; T* B
    • 服务
      2 q: c7 K: m* {3 W& D
      • Nginx / F5 / HAProxy / LVS 负载均衡
      • 常见中间件 Operate(启动、关闭、重启、扩容)
        , S1 \4 m4 v! F6 W4 {
  • Dev+ s  ^+ Y: ~: o
    • 语言9 D; X7 Q: L* n
      • Python
      • Go(可选)
      • Java(了解部署)
        : y; P( m) b1 s9 e$ C
    • 流程和理论
      % O, e) c9 {1 L+ J
      • Application Life Cycle
      • 12 Factor
      • 微服务概念、部署、生命周期
      • CI 持续集成 / Jenkins / Pipeline / Git Repo Web Hook
      • CD 持续发布系统
        & t- o& L' L3 i& P
    • 基础设施
      ' Q4 ?% `7 z% k  n4 z( e
      • Git Repo / Gitlab / Github
      • Logstash / 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
        & C% }+ B! k+ c
SRE:
. Z8 B4 H5 c4 |
  • 语言和工程实现7 s+ r2 d$ o0 E1 v
    • 深入理解开发语言(假设是 Java)& x2 L# l+ y  g# g$ m
      • 业务部门使用开发框架
      • 并发、多线程和锁
      • 资源模型理解:网络、内存、CPU
      • 故障处理能力(分析瓶颈、熟悉相关工具、还原现场、提供方案)
        - Y# r2 C( L. s9 d, z
    • 常见业务设计方案和陷阱(比如 Business Modeling,N+1、远程调用、不合理 DB 结构)
    • MySQL / Mongo OLTP 类型查询优化
    • 多种并发模型,以及相关 Scalable 设计
      1 s6 S6 j' s4 }4 x
  • 问题定位工具" k( X1 Y: Y/ v8 f4 }: a
    • 容量管理
    • Tracing 链路追踪
    • Metrics 度量工具
    • Logging 日志系统4 E) J& B4 P2 R7 {2 w. L/ E1 g
  • 运维架构能力
    3 N  f- m. q% K1 H; Q# E9 {# o
    • 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)2 s* M6 J3 \6 L1 j' H/ T* N/ s
  • 理论
    + \5 j8 N9 e  B1 o
    • 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)
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. ^, g$ w- F7 Z; E% B
# d8 k( l  m7 Z8 U- L1 }. |+ _+ y  a) B9 W; U0 T  i+ P/ w2 _; z
作者:alswl" J8 C' Z2 E, E& \8 @
链接:https://www.jianshu.com/p/6fdd6b302a9a( {% C! V5 \2 ]! ^# }/ n
来源:简书  U+ _( A$ u! `6 l
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。9 L$ L7 f8 N) ?, p2 K# T, h% f! E




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