2019自动化工具对中国DevOps实践的影响-黄璜 , 张贺 , 邵栋.pdf
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软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn
Journal of Software,2019,30(10):30563070 [doi: 10.13328/j.cnki.jos.005788] http://www.jos.org.cn
©中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563
自动化工具对中国 DevOps 实践的影响
黄
璜
1
,
张
贺
1,2
,
邵
栋
1,2
1
(南京大学 软件学院,江苏 南京 210093)
2
(计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学),江苏 南京 210023)
通讯作者: 张贺, E-mail: hezhang@nju.edu.cn
摘 要: DevOps 作为一次软件工程领域的变革,近 10 年迅速发展的原因是多方面的.关注了中国 DevOps 的发展
历程中自动化工具带来的实际影响以及自动化工具产生的一系列问题.使用系统化文献评价获取了目前 DevOps 实
践中被研究者分析最多的自动化支持工具,从 50 篇文献中识别出包括 Docker、Chef、Jenkins 和 Puppet 等 69 个自
动化工具;然后通过灰色文献评价从一些中文博客文章中分析出自动化工具在中国 DevOps 实践中出现的 3 个层次
的问题;最后通过民族志访谈方法分析了在中国环境下各方对待 3 个层次问题的看法和建议,得出自动化工具对中
国 DevOps 实践的两个影响:(1) 自动化工具在 DevOps 实践的前期作用明显,可以认为 DevOps 实践就是使用自
动化工具;(2) 软件组织实现 DevOps 转型以后需要减少对自动化工具的依赖,形成自己的 DevOps 文化.对于自动
化工具在中国 DevOps 实践中产生的问题,整合访谈内容后形成了解决问题的 3 个建议,并给出了一个转型范例.
关键词: DevOps;自动化工具;经验研究;民族志;访谈
中图法分类号: TP311
中文引用格式: 黄璜,张贺,邵栋.自动化工具对中国 DevOps 实践的影响.软件学报,2019,30(10):30563070. http://www.jos.
org.cn/1000-9825/5788.htm
英文引用格式: Huang H, Zhang H, Shao D . Practical impacts of automation tools in sup port of Dev Ops in China. Ruan Jian Xue
Bao/Journal of Software, 20 19,30(10):3056 3070 (in Chines e). http://www.jos.org.cn/10 00-9825/5788.htm
Practical Impacts of Automation Tools in Support of DevOps in China
HUANG Huang
1
, ZHANG He
1,2
, SHAO Dong
1,2
1
(Software Institute, Nanjing University, Nanjing 210093, China)
2
(State Key Laboratory for Novel Soft ware Technology ( Nanjing Univ ersity), Nanjing 210023, China)
Abstra ct : As a revolution in software engineering, there are many reasons for the rapid development of DevOps in the past ten years.
This study focuses on the practical impact of automation tools in the Chinese DevOps practice and a series of problems arising from
automation tools. Systematic Literature Review (SLR) is used to identify the most popular tools, and finally 69 automation tools are
identified from 50 researches, including Docker, Chef, Jenkins, and Puppet . Three l evels of problems of automation tools in DevOps are
summarized from some Chinese blogs using Gray Literature Review (GRL). Finally, ethnographic interview is used to analyze the
opinions and suggestions from three aspects of DevOps practice in China, obtaining two effects of the automation tools: 1)
the role of
automation tools in the DevOps practice is obvious at the beginning, and DevOps practice is considered using automation tools; 2)
software organizations need to reduce the dependence o n automation tools and form their own culture of DevOps. To solve the problems
of automation tools in Chinese Dev Ops practice, thi s p aper su mmari zes three sugg estions f rom the intervi ew and gives a p aradigm.
基金项目: 国家自然科学基金(61572251); 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2017A13)
Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61572251); State Key Laboratory for Novel Software Technology
(Nanjing University) (KFKT2017A13)
本文由“面向 DevOps 的软件工程新技术”专题特约编辑荣国平、白晓颖、岳涛推荐.
收稿时间: 2018-07-10; 修改时间: 2018-10-31; 采用时间: 2018-12-14; jos 在线出版时间: 2 019-04-29
CNKI 网络优先出版: 2019-04-30 09:19:10, http://kns.cnki.net/kcms/d etail/11.2560.TP.20190430.0918.009 .html
黄璜 等:自动化工具对中国 DevOps 实践的影响
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Key words: DevOps; automation tool; empiri cal study; ethnography; interview
1 研究背景
社会经济的不断发展使得用户需求的多样性以及市场竞争的激烈性不断增强,如何快速完成软件的开发
运营从而缩短实现软件的商业价值的时间成为所有软件企业组织在应对软件行业发展的挑战时所需要考虑的
重要问题.为了应对这个问题,从 21 世纪初开始,敏捷原则和精益方法在软件开发实践中不断得到普及,Scrum
和极限编程(extreme programming,简称 XP)是其中最典型的两种方法.而随着敏捷原则在开发中的迅速应用,面
向经验性的传统运维与它的矛盾逐渐加深,如何解决这一矛盾成为了一个新的研究话题.John 和 Paul 在“10+
Deploys Pe r Da y : Dev and Ops Coope ration at Flickr” 的演讲中总结了 Dev 和 Ops 的不同观点和思维方式,提出以
自动化基础设施与共享版本控制为核心的解决方案,并阐述了以信任与尊重为核心的早期 DevOps 文化
[1]
.
然而,DevOps 发展了近 10 年,至今仍缺乏对其清晰和统一的认知.Andrej 等人认为,DevOps 是一种组织方
法,强调在软件开发组织中的团队,特别是开发与运维团队内部或者之间的情感共鸣和跨职能协作,以此来达到
快速交付和响应变化
[2]
.Matej 等人认为,DevOps 包含了一系列能够缩短软件设计变化的、可控的、可操作的软
件工程策略
[3]
.Ramtin 等人也对学术界和业界出现的 DevOps 相关的概念进行了研究
[4,5]
.因为没有官方定义,所
以每个人都可以根据自己的想法赋予 DevOps 一个定义,也就不断地为 DevOp s 增加了新概念、新实践和新
工具.
从发展程度上看,Puppet Labs 在“2017 年 DevOps 报告”
[6]
中指出,高性能的 Dev Ops 团队在代码生成量与稳
定性方面优于其他团队.由于社会环境对人有巨大的影响
[7,8]
,DevOps 实践在中国环境下会与国际范围内有一
定的差异,南京大学在 2018 中国 DevOps 年度报告
[9]
中提出了准高性能团队的概念,认为中国在 DevOps 团队建
设方面,大部分的团队还达不到 Puppet Labs 所定义的高性能团队的标准,而且国内的准高性能团队主要进行的
是主干开发、版本控制、测试方面的实践,更多的是使用工具帮助构建开发环境、实现自动化部署和监控软件
系统的健康状况,对于计划、持续集成和持续反馈阶段的工具关注较少.
DevOps 是对传统软件开发实践的一场变革,其中,自动化处于关键位置.因为短周期的高质量交付需要高
度的自动化,而且快速获取反馈的关键也是自动化;工具是实现自动化的基础,在 DevOps 知识体系的 5 个层面
中(如图 1 所示),工具处于最底层,是 DevOps 的基石
[1012]
,所以,对于 DevOps 实践中的自动化支持工具的研究也
在不断地增多.而对于 DevOps 自动化支持工具的分类已经有了很多成熟的模型,Xebialabs 公司提供了 DevOps
工具周期表,StackOverdrive 公司则提供了 DevOps 工具全景图.在学术界中,Vaasanthi 等人提出了基于数据挖掘
技术的对 DevOps 工具进行分类的新方法
[13]
,Kersten 则对 DevOps 自动化支持工具的爆炸性增长问题提出了自
己的见解
[14]
,Farcic 则对 DevOps 工具集中的持续集成与持续部署部分保持了关注
[15,16]
.
Fig.1 Knowledge system of DevOps
图 1 DevOps 知识体系
随着 DevOps 的不断发展,DevOps 观念不断获得认同,支持 DevOps 的自动化工具不断增多.虽然 DevOps
不仅仅只会停留在工具层面,但是工具之于整个 DevOps 是不可或缺甚至具有决定性作用的一部分.研究
DevOps 中的自动化工具,也会进一步推动 DevOps 的全面发展.
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