【51CTO.com快譯】DevOps一直是近年來大熱話題之一。不過，許多組織時(shí)常會(huì)困惑于DevOps自動(dòng)化給整個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)所帶來的復(fù)雜性。并且，它們經(jīng)常不知道該選擇使用哪些DevOps工具。

在業(yè)界，有一些可用于監(jiān)控的集成式DevOps工具集。它們不但可以提高系統(tǒng)的可視性和整體性能，而且能夠在保障組織生產(chǎn)力的基礎(chǔ)上，建立和諧的跨職能部門協(xié)作關(guān)系。在DevOps理念中，正確的工具集不僅僅是其中所包含的工具本身，還是用于開發(fā)與定義產(chǎn)品、服務(wù)、及場景的文化、規(guī)則與實(shí)踐。

在本文中，我們將為您開啟一個(gè)“兵器庫”，并向您介紹各種常用的DevOps工具。它們可以被用于監(jiān)控DevOps生態(tài)系統(tǒng)，并幫助開發(fā)和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)有效地協(xié)同工作。

一、DevOps監(jiān)控工具

通過良好的監(jiān)控平臺(tái)，您可以監(jiān)控到目標(biāo)基礎(chǔ)架構(gòu)、以及應(yīng)用程序的性能。無論是在本地、還是在云端、甚至是在容器化的環(huán)境里，只要您能夠正確地使用監(jiān)控工具，就能夠全面了解并掌握每一個(gè)Kubernetes、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、乃至各種裸機(jī)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

對DevOps的好處：

有效的監(jiān)控工具可以提高系統(tǒng)的整體性能和生產(chǎn)率，進(jìn)而有助于減少（甚至消除）服務(wù)中斷的時(shí)間。您可以事先充分地計(jì)劃好各種升級、以及新的項(xiàng)目，從而更好地分配現(xiàn)有的時(shí)間與資源。您可以在迭代的過程中，以及缺陷產(chǎn)品對用戶產(chǎn)生影響之前，就及時(shí)地檢測出各種潛在的問題、并尋求解決方案。

工具：

Sensu（https://docs.sensu.io/sensu-go/latest/） - 一款靈活、且支持可擴(kuò)展的遙測（telemetry）方案，和服務(wù)健康性檢查工具。它可以被用于監(jiān)控服務(wù)器、容器、服務(wù)、應(yīng)用程序、功能、以及連接設(shè)備等方面。

Prometheus（https://prometheus.io/docs/introduction/overview/） - 它帶有內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫，能夠依靠pull方法來收集各類信息。

Nagios（https://www.nagios.org/about/overview/） - 雖然是一款傳統(tǒng)的監(jiān)控工具，但是它在運(yùn)營與監(jiān)控方面提供了各種新的實(shí)踐方式。

資源鏈接：

Nagios服務(wù)檢索（https://blog.sensu.io/the-story-of-nagios-plugin-support-in-sensu），如何在Sensu中實(shí)現(xiàn)重用

Prometheus在監(jiān)測Kubernetes方面的利與弊（https://blog.sensu.io/monitoring-kubernetes-docker-part-2-prometheus）

如何自動(dòng)化您的監(jiān)控工作流（https://blog.sensu.io/workflow-automation-for-monitoring）

二、DevOps配置管理工具

用戶能夠通過配置管理工具，來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)系統(tǒng)配置和部署的自動(dòng)化；通過實(shí)施所需的配置，來修復(fù)各種實(shí)際環(huán)境中的配置偏差。通過將基礎(chǔ)架構(gòu)建模成為各種代碼，用戶可以將軟件交付的各項(xiàng)實(shí)踐（如版本控制、自動(dòng)化測試、以及持續(xù)交付），應(yīng)用到基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序之中。

對DevOps的好處：

眾所周知，傳統(tǒng)的手動(dòng)執(zhí)行方式，給運(yùn)維人員帶來了重復(fù)且易錯(cuò)的工作負(fù)擔(dān)。DevOps自動(dòng)化則提高了整體的部署效率。通過可預(yù)測和可擴(kuò)展的實(shí)現(xiàn)方式，開發(fā)與生產(chǎn)環(huán)境能夠得到標(biāo)準(zhǔn)化的配置、軟件產(chǎn)品才能夠確保得到交叉性的測試。通過削減snowflake算法服務(wù)器的運(yùn)行時(shí)間，您將能夠更快速、更可靠地部署各種軟件。

工具：

Ansible（https://docs.ansible.com/） - 該工具由Python所編寫，無需代理，用戶可采用命令式（而非聲明式）的方法。

Chef（https://docs.chef.io/） - 該工具由Ruby所編寫，同樣依賴于命令式的配置管理方法。

Puppet（https://puppet.com/docs） - 該工具用到了特定域的語言、以及代理/主機(jī)的架構(gòu)。不過它依賴的是聲明性的配置管理方法。

資源鏈接：

簡述如何使用Chef來管理自動(dòng)化基礎(chǔ)架構(gòu)（https://blog.sensu.io/chef-automation-for-infrastructure-management）

將基礎(chǔ)設(shè)施即代碼應(yīng)用到測試和監(jiān)控中（https://blog.sensu.io/infrastructure-as-code-testing-and-monitoring）

三、DevOps報(bào)警工具

對于軟件系統(tǒng)而言，我們時(shí)常希望報(bào)警工具不但能夠提供可操作的報(bào)警信息，并且需要能夠通過定制來適應(yīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性。通過定制，報(bào)警系統(tǒng)既要保持足夠的敏感性，以全面捕獲系統(tǒng)中的各種中斷事件，又不可過于敏感，推送海量的報(bào)警信息給運(yùn)維人員，以至于他們熟視無睹、或漏掉關(guān)鍵的事故。

對DevOps的好處：

有了報(bào)警工具，開發(fā)人員就可以和運(yùn)維人員一起協(xié)商需要報(bào)警的各種策略，包括：如何確定需要通知的對象，如何跟蹤問題和處置結(jié)果，以及如何確定修復(fù)的優(yōu)先級。

工具：

PagerDuty（https://www.pagerduty.com/） - 這是一個(gè)候召職務(wù)（On-call）的管理平臺(tái)，能夠提供事件情況、故障分析、以及自動(dòng)響應(yīng)等附加組件。

ServiceNow（https://www.servicenow.com/） - 該工具能夠利用ITSM的自動(dòng)化工作流，提供客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)流程。

Slack（https://dzone.com/articles/7-essential-slack-integrations-developers-should-k） - 該平臺(tái)允許用戶將報(bào)警整合到同一個(gè)群聊與協(xié)作的平臺(tái)中。

資源鏈接：

如何使用Sensu來處理應(yīng)用向Slack發(fā)送的報(bào)警（https://docs.sensu.io/sensu-go/latest/guides/send-slack-alerts/）

如何使用Sensu過濾器來減少報(bào)警的數(shù)量（https://docs.sensu.io/sensu-go/latest/guides/reduce-alert-fatigue/）

由Sensu社區(qū)維護(hù)人員編寫的緩解過度報(bào)警指南（https://sensu.io/resources/whitepaper/alert-fatigue-guide/）

四、指標(biāo)存儲(chǔ)

一旦您實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)配置管理、監(jiān)控與報(bào)警，您就會(huì)持續(xù)獲得大量的數(shù)據(jù)信息。那么，您又該如何安全地存儲(chǔ)它們，以供后續(xù)分析呢？顯然，您需要擁有一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，來實(shí)現(xiàn)匯總系統(tǒng)運(yùn)能，學(xué)習(xí)用戶行為，改進(jìn)服務(wù)級別，以及控制安全風(fēng)險(xiǎn)等。

對DevOps的好處：

在DevOps中，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的決策，能夠促進(jìn)團(tuán)隊(duì)的持續(xù)學(xué)習(xí)和服務(wù)的持續(xù)改進(jìn)。因此，通過從指標(biāo)中獲得的洞察力，您可以為業(yè)務(wù)的各個(gè)層面提供決策，提高現(xiàn)有的SLA能力，滿足客戶的期望，并為新的戰(zhàn)略投資提供依據(jù)。

工具：

InfluxDB（https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/） - 這是一個(gè)適合于長期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫。

Splunk（https://docs.splunk.com/Documentation） - 可通過使用帶有搜索引擎的數(shù)據(jù)庫模型，來存儲(chǔ)和查詢數(shù)據(jù)。

AWS（https://docs.aws.amazon.com/index.html?nc2=h_ql_doc） - 能夠支持廣泛的存儲(chǔ)目的，包括：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫、用于分析的數(shù)據(jù)倉庫、時(shí)序數(shù)據(jù)庫，用于存儲(chǔ)事務(wù)的分帳數(shù)據(jù)庫等。

資源鏈接：

如何創(chuàng)建Sensu的InfluxDB管道（https://docs.sensu.io/sensu-go/latest/getting-started/prometheus-metrics/#install-sensu-influxdb-handler）

使用InfluxDB和Grafana檢查輸出指標(biāo)的提取（https://blog.sensu.io/check-output-metric-extraction-with-influxdb-grafana）

五、DevOps可視化工具

可視化工具可謂上述DevOps工具鏈在監(jiān)控領(lǐng)域的合適選擇：您可以將所有的數(shù)據(jù)都組合到一起，通過對其進(jìn)行排序和可視化，最終將其顯示到定制的儀表板上。

對DevOps的好處：

通過提供上下文與相關(guān)釋義，可視化工具允許用戶隨時(shí)跟蹤各種變更和改進(jìn)，并為管理層提供實(shí)時(shí)的視圖，以協(xié)助戰(zhàn)略指導(dǎo)與決策。其自定義的選項(xiàng)則能夠讓團(tuán)隊(duì)成員輕松地設(shè)計(jì)和共享自己當(dāng)前的儀表板。

工具：

Grafana（https://grafana.com/docs/） - 該工具可以在包括Graphite、InfluxDB和Elasticsearch在內(nèi)的各種不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上被使用。

資源鏈接：

一個(gè)結(jié)合Sensu、InfluxDB和Grafana的用例（https://blog.sensu.io/how-to-measure-every-api-call-in-your-go-app）

如何使用Grafana來可視化各項(xiàng)指標(biāo)（https://docs.sensu.io/sensu-go/latest/getting-started/prometheus-metrics/#visualize-metrics-with-grafana）

后續(xù)工作：評估您的DevOps工具

DevOps給您帶來的是從軟件產(chǎn)品流程、開發(fā)觀念、乃至協(xié)同文化上的轉(zhuǎn)變。我們不應(yīng)簡單地進(jìn)行“堆積木”式的工具套用，而應(yīng)當(dāng)將它們合理地運(yùn)用到持續(xù)的監(jiān)控生態(tài)系統(tǒng)之中。無論您現(xiàn)在處于DevOps進(jìn)程中的哪個(gè)階段，請最好重新評估一下當(dāng)前正在使用的工具。通過搜索和發(fā)現(xiàn)當(dāng)前監(jiān)控用例的不足之處，您可以按需進(jìn)行微調(diào)。

網(wǎng)站題目：硬核：值得嘗試的DevOps兵器庫
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