将 DevOps 视为哲学——实施 DevOps 的绝佳方式

经过此前的文章介绍，相信大家都对 DevOps 有了简单的了解。（回顾 DevOps 是什么、生命周期点这里：《DevOps生命周期，你想知道的全都在这里了！》）DevOps 的概念和工具在近些年呈现如火如荼的趋势，且根据预测将持续增长。但 DevOps 并非一朝一夕就能实现，而是需要在循序渐进的使用中愈发熟练、完善。

您可能已经注意到，人们决心在他们的环境中实现 DevOps，并期望从中获得更大的好处。诚然，DevOps 可以让软件开发之旅走上快车道，但在本文中将展示 DevOps 的另一面，即将 DevOps 视为一种哲学。事实就是，仅仅依赖工具并不能帮助实现目标，还需要有心态上的改变。

是的，DevOps 并不完全是为了更快的软件开发和交付。事实上，它促进了协作环境，在这种环境中，软件可以更高效、更少 Bug、更快速，而且更重要的是，以用户为中心。

DevOps 的定义指出 DevOps 弥合了开发和运维之间的鸿沟。DevOps 的最终目标是缩短软件开发生命周期，但是不应该忽视软件的质量。许多关键的技术组织，如亚马逊、Netflix、NASA、IBM、微软、谷歌、Facebook 等，都在他们的开发环境中使用 DevOps 作为方法论。

但是你真的理解 DevOps 这个词及其整套理念吗？

不能仅仅通过减少软件交付的时间就说你在做 DevOps 或敏捷。如果你的组织正在做 DevOps，那么团队中的每个人都必须参与到整个 DevOps 规程中，该规程注重于强大的协作和早期的反馈。

从无到有的 DevOps 旅程

根据 Gartner 的调查，到 2023 年，90％的 DevOps 计划是由于领导方法的限制而不是技术原因而失败。DevOps 从无到有的旅程将需要每个人的努力和关注，因为 DevOps 着眼于整个团队而非个人。这就是观念在采用成功的 DevOps 流程中可以发挥重要作用的地方。

当你考虑理念问题时，以下几点是必须具备的:

●能够理性思考特定问题

●能够独立清晰地思考

●以更广阔的视角分析和解决问题

当你接受“DevOps 作为一种哲学”以及有效的 DevOps 工具时，软件开发方法将被转移到深远且快速的软件交付上，并与每个阶段的用户反馈保持一致。

有许多传统的软件开发模型，比如瀑布模型、螺旋模型、迭代模型、极限编程模型等等。另一方面，DevOps 是一种基于敏捷原则的新文化，它在较短的时间内重视软件的方法、过程和质量。

为什么 DevOps 的转变对组织来说会如此困难？DevOps 之旅对大多数组织来说都是痛苦的，因为：

●人们抗拒转变

●团队不协调及精力有限

●对自动化不切实际的期待

●专注于上述因素，就可以逐步在组织中为 DevOps 营造一个建设性的氛围。

自动化被误解了

我们经常听到 DevOps 使用 CI（持续集成）和 CD（持续交付）来自动化软件开发管道。但这只是部分真相。

毫无疑问，DevOps 指的是软件开发、测试和部署的自动化，但这并不意味着不需要人工智能和协作。虽然有些流程可以毫不费力地实现自动化，但有些流程需要高级功能。记住“导致 devops 失败的往往是人，而不是流程”，Gartner 研究总监 George Spafford 如是说。

为了在竞争中获得优势，应该关注软件开发的质量。自动化是必不可少的，并且通过消除冗余任务节省了您大量的时间和精力。

但是，更重要的是质量标准，通过人和机器共同维护。在这里，人们可以帮助将提议的开发图与开发的系统相匹配，这样他们就可以更加关注客户的满意度。

改变不是一朝一夕发生的，要循序渐进

你不能指望在一两天内就能成功实现 DevOps。它可能需要几天、几周甚至几个月的时间才能成熟。在这里，“将 DevOps 视为一种哲学”可以帮助建立一种心态——以缓慢而坚定的心态帮助企业实现根本改变。

软件不再只停留在网页端和移动端范围内。它正在超越机器学习、人工智能、大数据分析、物联网的崛起。

在数字时代，需要持续的联系和以质量为导向的心态。在这样的场景中，DevOps 之类的概念可以让您获得同步的好处，从而通过以客户为中心的软件解决方案交付价值。

不要仅为了更快的交付而实施 DevOps，需要做的是：

●确认 DevOps 的真正优势

●依靠“DevOps 哲学”来带来文化变革

●为组织定义自动化和协作

●在进行下一步工作之前，注意整体基础设施

●确定目标和衡量标准

●不要害怕失败

●开发整个工具链并培训员工

人员和流程必须按照共同的思维方式工作，以便向最终用户交付价值。这个原则适用于任何类型的软件开发。

作者：陈琦，资深敏捷测试顾问，作为国内知名项目管理软件——禅道的团队成员，主要负责开源自动化测试管理框架——ZTF 的开发工作。拥有十多年的敏捷过程实践经验，现致力于测试自动化和 DevOps 相关领域的实践和研究。