干货：设计DevOps运维服务体系的详细思路和设计步骤
前记
体系就像是一顶帽子，是对 DevOps 运维的一个深度总结，写一下工作中的感悟，希望对你有所启迪。
DevOps 体系是从原始运维一步步走过来的，原始运维好比是本，有了本进而想继续提升效率、减少出错、优化流程，就发展到了 DevOps，AIOps……
首先，运维的业务职能规范后形成章程、纲领，在互联网快速发展的特点下，形成了一套应对”快”和”变”的体系，并不停的迭代升级，工作这些年，体会到千象背后是有恒道的，运维工作一直围绕高 SLA 和低成本的业务目标运转着，只是工具在围绕着体系变来变去。从开发的角度理解，运维体系就像是算法，实现算法的语言就像是工具，DevOps 就是工具的升级。
工具的本质其实是一个基础支撑，有了这个支撑，一系列目标的实现才更科学、高效，简单示意如下。
原始阶段，运维工程师与各部门无数的磨合、探索下，慢慢形成了最初的体系，其无形的规范着运维的工作和注意事项，工程师通过这个纲领开展日常工作并保障业务的健康发展，这个阶段可以说是制度为王、制度规范，没有系统的运维平台，有的只是零散的一些大小工具，各种事物基本靠人工、靠制度、靠约束，虽是原始阶段，但也是运维最真实的样子，忙碌而又忙碌，效率总跟不上需求，制度总跟不上执行，与开发的协作总难同一频道，需要大量的运维人力。
再向后发展，为了提高效率的同时解决与开发间的沟通协作问题，提出了 DevOps，大家开始做自动化、做 DevOps 文化，这个自动化其本质是把运维体系落在一个到多个系统上，通过自动化系统来提高工作效率，同时用系统来实现制度，开发和运维都在一个系统上协作，遵守同样的规则，协作上也高效多了，这个阶段到了技术为王、平台规范，市场上出现了运维开发，出现了 SRE，各种问题得到了有效的解决，当然解决的程度取决 DevOps 系统做的优劣，这个就参差不齐了，但出现了这个发展方向。
再向后发展，行业领头羊提出要进一步减少人工参与，用机器自动化替换人工自动化，进而出现了 AIOps。
细心观察，从原始运维向 DevOps 的演进过程，就是越来越注重技术解决问题的过程，人员需要越来越少，能用技术替代的岗位慢慢被替代，随着自动化平台的成熟稳定，理论上理想的终极状态可能只留”运维平台+业务运维“，其他运维转岗业务运维，业务运维转岗技术运营。
那么我们如何思考设计一套 DevOps 运维服务体系呢？总结下来，一个最小的模型为定业务规范、建工作制度、搭 DevOps 系统，以此为最小单元循环往复、迭代升级。
一、定业务规范
先讲个美国人与中国人种地的事儿，美国人建立农场，把种地标准化流程化后，引入工具，几个人种几百亩地收成高、成本低反而不累，中国人每个人几亩地各自作业，收成低、成本高反而都很累。
做运维我感觉也是这个道理，想要批量化、高效率的作业就要规范化，制定各种标准形成规范，如果每个服务各自为战，就会出现乌泱泱一群人确实忙的脚不离地儿，但就是不出活儿。
那么我们通过 DevOps 要批量管理哪些东西呢，集中一下大概就是资源、服务、规范三类，资源包括像服务器、网络设备、负载均衡、证书、域名、代码、容器等，服务包括像围绕运维提供的服务监控告警、CI/CD、日志分析、服务预案、配置管理等，规范包括像流程、资源、服务的各种标准化等，简单示意如下。
所以规范是整个 DevOps 体系建设里非常重要的一环，每个规范也对应了一些最佳实践原则，整理了一些运维中的规范如下：
1、变更规范
上线变更：代码上线、回滚、扩缩容；
配置变更：系统配置、应用配置；
网络变更：网络割接、设备更换；
其它变更：流量调度、服务切换、服务下线…
原则：
制定变更审核流程；
制定变更相关方通知（群、邮件）；
制定变更回滚策略；
遵循测试、灰度、全量上线的规则；
下线变更要将服务器依赖处理干净，比如说挂着vip、有域名解析。
2、容灾规范
服务灾备：多机器、多机房；
数据灾备：多备份、异地备份；
网络灾备：多线路、多设备；
原则：
自动切换 好于 手动切换；
无状态 好于 有状态；
热备 好于 冷备；
多机房 好于 单机房。
3、容量规范
系统容量：木桶原理计算系统的全链路容量、用量、余量；
模块容量：模块的容量、用量、余量；
机房容量：分机房的容量、用量、余量；
单机容量：用于反向计算机房、模块容量；
原则：
制定模块单机容量指标（比如QPS、连接数、在线用户数等）；
容量要考虑下行（读）、上行（写），考虑存储增量；
计算当前模块总容量，收集当前的用量，并对比容量计算余量；
系统总容量可以根据木桶原理，找到短板模块后，反向计算出来。
4、巡检规范
用户核心指标；
服务核心指标；
基础资源指标：服务器；
依赖资源指标：依赖db、依赖接口；
自动化巡检报告；
值班oncall安排；
原则：
DashBoard核心在于收敛、舍得；
自动化巡检的必要性在于异常侦测，预防故障。
5、告警规范
基础监控：CPU、内存、网络、IO；
应用监控：进程、端口；
业务监控：日志、业务埋点；
依赖监控：数据库、依赖接口……
原则：
核心监控收敛成告警，并对告警进行分级，备注告警影响；
核心监控形成可排查问题的DashBoard；
告警的价值在于实时发现故障。
6、预案规范
线路切换：移动、电信、联通线路切换；
机房切换：不同机房切换；
机器切换：机器故障时进行摘除；
服务降级：无法切换时，降低标准继续服务；
数据库切换：主从切换、读写切换；
网络切换：主备线路切换、链路切换；
原则：
域名切换 好于 更换IP；
自动摘除 好于 手动操作；
自动切换 好于 手动切换；
考虑好雪崩事宜。
7、故障管理规范
服务分级：确定各服务用户角度的影响；
故障定级：制定故障定级标准；
制定故障通知、处理规范；
制定故障复盘，改进措施按时保量完成的规范；
原则：
拥抱故障，同类故障不能重复发生。
8、权限安全规范
开发、运维、临时权限；
安全上符合安全审计标准。
9、文档、工具规范
统一共享知识文档；
统一共享各种脚本工具；
原则：
理想的情况是“一站式运维平台”，一个平台涵盖所有工具操作。
10、标准化规范：
主机名标准化；
日志存储标准化；
日志格式标准化；
域名使用标准化；
软件安装目录结构标准化；
原则：
主机名尽量能看出更多信息，比如服务、模块、机房等；
日志是排查问题的重要信息，一定要标准化，方便手工排查，更是为了以后用工具处理打下基础。
11、资源管理规范
服务器
vip
域名
证书
代码
原则：
资源之间是有关系的，要建立有关系的资源管理。
这里只列了一些常见的业务规范，还有很多规范是要在业务实际问题中去制定的，规范代表了运维的最佳实践，在DevOps建设中非常重要。
二、建工作制度
制度对应着工作的做事流程方法，会影响到文化，制度的建设情况，也反映了解决问题的层次，好的制度是应该能够系统化、工具化、可执行、可量化的，这样在后期才好用DevOps实现，把制度友好的落到运维平台上。
制度的产生不应该是解决一个case，而是科学的解决一类问题，制度的执行如果仅靠人的自觉自律，是靠不住的，一定要尽可能落到技术上。
上线审批制度
合规部署制度
日志清理制度
容量管理制度
oncall管理制度
服务巡检制度
故障管理制度
安全管理制度
……
工作中最不缺的是各种制度，如何建是有技巧的，也体现了一个运维的能力，这种能力坚持下去就会变为一种文化，例如考虑问题看到本质，解决问题解决根本。
另外，制度的建立要一定要本着长远的眼光，科学的态度，DevOps的思想（工具思维）。
三、搭 DevOps 系统
搭系统就是把前面的内容用技术的手段信息化，用科学的工具实现零散的资源管理、规范制度、手工操作，最理想的目标是“一站式运维”，工程师不需要切换系统，一个平台解决所有事情。
但要管的东西实在太多了，为了专业，市面上首先出现了解决单个点的优秀方案，比如说zabbix、Jenkins…。.但从用户的角度看就像“五行有了缺一个串”，解决一个业务问题，需要打开N多个系统，来回跳转，这种方式令人崩溃。好一点的大厂做个单点登陆，解决了账号混乱的问题，不过依旧是一堆系统，用户体验差、操作效率低。
实际上，这些单点的解决方案非常重要，我们在思考设计DevOps的时候，想要做到高质量、低成本，必须用好这些方案像拼积木一样做资源整合，把他们当作底层的轮子，站在巨人的肩膀上做系统，力争在应用层做到“一站式”，工作细分到这个程度，指望一个系统解决所有底层问题是不现实的，用图示意如下。
可以看到，整个工具体系分为了两层，一层是底层的轮子层，这一层面向的是单个主题的解决，讲究深度和系统的解决一类问题，上层是面向SRE的应用层，也可以说是业务层，业务层通过底层轮子封装后管理了资源、规范制度、运维服务（运维提供的服务）这三类内容，所有的轮子通过一套账号和权限体系打通。
我们要用好开源社区优秀的轮子，特别是小厂，没有必要重复建设，要通过轮子的api接口做好应用层的流程封装，通过应用层的集成，做到一站式操作，应用层作为和SRE的用户接口，体现了一个 DevOps 的用户体验，轮子可以复杂，“一站式运维平台”要做到尽可能简单、优雅。
写到这里，希望对从业的你有所启迪。
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