Джин Ким - Руководство по DevOps

Исходные данные для процесса — формулирование бизнес-цели, концепции, идеи или гипотезы. Все начинается, когда мы принимаем задачу в области разработки, добавляя ее к уже имеющимся.

Таким образом, команда разработчиков, следующая типичному Agile- или итеративному процессу, скорее всего, сможет адаптировать эту идею в соответствии с пожеланиями пользователей, создав некоторую разновидность спецификации функциональных возможностей. Затем она реализует их в виде кода приложения или создаваемого сервиса и поместит его в репозиторий системы контроля версий, где каждое изменение интегрируется в основной код и тестируется вместе со всей системой.

Поскольку продукт создается, когда наши сервисы работают в производственной среде, следует обеспечить не только быстрый поток доставки, но и то, чтобы развертывание можно было выполнять без хаоса и перебоев: задержек в обслуживании, нарушения функционирования сервисов, требований безопасности или совместимости.

В остальной части книги сосредоточимся на такой составной части потока создания ценности, как сокращенное время развертывания. Начинается оно тогда, когда некий инженер [22]из команды потока создания ценностей (включающей разработчиков, тестировщиков, отделы эксплуатации и информационной безопасности) получает изменения от системы контроля версий. А заканчивается, когда изменение начинает успешно работать в производственной среде, создавая продукт для клиентов и генерируя обратную связь и телеметрию.

Первый этап включает проектирование и разработку. Он сродни бережливой разработке продуктов и характеризуется высокой изменчивостью и неопределенностью, часто требует творческого подхода к выполнению работы, которая может никогда не понадобиться. Это приводит к различной продолжительности данного этапа. В отличие от него второй этап, включающий тестирование и производство, соответствует принципам бережливого производства. Он требует творческого подхода и опыта и имеет тенденцию к предсказуемости и автоматизации, его цель — обеспечить полезный результат, то есть небольшое предсказуемое время выполнения и близкое к нулю количество дефектов.

Мы не любители больших порций работы, последовательно проходящих через такие части потока создания ценности, как «проектирование и разработка», а затем через поток «тестирование и производство» (например, когда используется большой водопадный процесс или долго живущая функциональная ветвь кода). Напротив, мы стремимся, чтобы тестирование и производство выполнялись одновременно с проектированием и разработкой. Так обеспечиваются быстрый ход потока и высокое качество. Этот метод успешен, если исполнение осуществляется по небольшим частям и качество обеспечивается на каждом этапе потока создания ценностей [23].

В Lean время выполнения заказа — одна из двух характеристик, обычно использующихся для измерения производительности потоков ценности. Другая характеристика — время производства (иногда его еще называют временем контактирования или временем выполнения задачи) [24].

Если отсчет времени выполнения заказа начинается в момент оформления и заканчивается при выполнении, то время производства отсчитывается с момента, когда мы начинаем работу над заказом, точнее, не засчитывается тот период времени, когда заказ стоял в очереди на выполнение (рис. 2).

Рис. 2. Время выполнения заказа и время производства

Поскольку время выполнения заказа — самая важная характеристика для клиента, обычная цель — улучшить процессы, сократив вот этот параметр, а не время производства. Однако соотношение времени производства и времени выполнения заказа — важный критерий оценки эффективности: чтобы обеспечить быстрый ход работ и короткое время выполнения заказа, почти всегда требуется сократить время ожидания, пока дойдет очередь.

При ведении бизнеса обычными способами мы часто оказываемся в ситуации, когда развертывание занимает несколько месяцев. Особенно часто это происходит в больших сложных организациях, использующих тесно связанные друг с другом монолитные приложения, плохо интегрированные в среду для тестирования, со значительной продолжительностью тестирования и длительным временем развертывания в рабочей среде, высокой зависимостью от тестирования вручную и необходимостью одобрения многочисленными инстанциями в компании. Когда такое происходит, поток создания ценности начинает выглядеть, как показано на рис. 3.

Рис. 3. Поток технологической ценности при продолжительности внедрения длиной в три месяца (пример взят из вышедшей в 2015 г. книги Дэмона Эдвардса DevOps Kaizen)

При большой продолжительности развертывания сверхусилия требуются практически на каждой стадии потока создания ценности. Может оказаться, что при завершении проекта, когда все результаты труда инженеров собраны воедино, все перестанет работать, код не будет собираться правильно или перестанет проходить тесты. Исправление любой проблемы, определение, кто именно «сломал» код и как это исправить, потребует нескольких дней или даже недель, а в результате отдача для клиентов окажется невысокой.

В идеальном случае при работе с DevOps разработчики постоянно быстро получают обратную связь, что дает им возможность быстро и независимо внедрять, интегрировать и валидировать код, а также обеспечивать развертывание кода в производственной среде (это могут делать как они сами, так и другой отдел).

Это достигается за счет постоянной проверки небольших изменений в коде, производимых в репозитории системы контроля версий, выполнения автоматического и пред-производственного тестирования изменений, а затем развертывания в реальной производственной среде. Что и позволяет нам быть твердо уверенными: сделанные изменения после развертывания будут функционировать так, как задумано, и любая возникшая проблема будет быстро обнаружена и исправлена.

Наиболее легко это достигается, когда архитектура модульная, хорошо инкапсулированная, в ней отсутствуют тесные связи между компонентами, так что небольшие группы имеют возможность работать с высокой степенью автономности, возникающие сбои оказываются небольшими и с ограниченными последствиями, не вызывающими глобальных нарушений работоспособности системы.