基于容器與微服務的DevOps 平臺設計

摘要：傳統(tǒng)軟件開發(fā)和運維過程中存在效率低下、擴展性差、維護復雜等問題?；谌萜骷夹g與微服務架構的DevOps平臺通過集成容器化、微服務、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD） 等關鍵技術，能夠提升軟件開發(fā)和運維的敏捷性、可靠性和可伸縮性，可以很好地解決上述問題。文中首先概述了容器化技術、微服務和DevOps的基本概念，隨后詳細闡述了平臺的設計思路、架構組成以及關鍵技術實現(xiàn)，最后分析了平臺的優(yōu)勢和對未來的展望。

關鍵詞：容器化；微服務；DevOps；云原生；CI/CD

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）27-0052-04

0 引言

隨著云計算技術的飛速發(fā)展，軟件開發(fā)和運維領域正經歷著深刻的變革。其中，容器化技術作為一種新興技術，旨在充分挖掘和利用云計算的潛力，為應用程序的構建和運維提供新的思路。通過容器化技術，可以加速應用程序的迭代周期，促進高效無縫的部署流程，并賦予系統(tǒng)卓越的靈活擴展能力。與此同時，隨著微服務架構這種新型軟件設計范式的興起，可以對龐大復雜的軟件應用進行解構，拆分出一系列高內聚的微型服務，顯著增強了系統(tǒng)的可用性、可擴展性以及后續(xù)維護的便捷性，從而推動了軟件架構的現(xiàn)代化轉型。DevOps作為一種文化與技術的結合，旨在打破開發(fā)與運維之間的壁壘，實現(xiàn)軟件交付的高速迭代和高質量保障。而基于容器與微服務的DevOps 平臺正是順應這一趨勢的產物。

1 背景與相關技術介紹

1.1 容器化技術概述

隨著計算機技術的發(fā)展，計算機軟件的架構也在不斷演進，從最初的單體架構，到近年興起的分布式架構，再到現(xiàn)在最前沿的云原生架構。云原生代表了一種創(chuàng)新的應用構建與運行的新范式，它深度整合并利用了云計算平臺的核心資源與能力，諸如容器化技術、容器編排技術、自動化運維等，旨在充分發(fā)揮云計算的潛能與效益。云原生技術棧中核心的就是容器化技術，其中最具代表性和應用最為廣泛的是Docker 和Kubernetes。

1.1.1 Docker

容器技術作為一種輕量級的操作系統(tǒng)層面的虛擬化技術，能夠為軟件應用提供一個資源獨立的運行環(huán)境[1]。目前應用最為廣泛的一種容器技術當屬Docker。Docker這個體系涵蓋了Docker容器引擎與Docker Hub注冊服務器兩大核心組件。Docker容器引擎賦予開發(fā)者將軟件應用封裝成獨立鏡像的能力，提供了簡單高效的部署方式。而Docker Hub注冊服務器則作為一個全面的鏡像管理平臺，允許用戶輕松創(chuàng)建專屬的鏡像倉庫，用于安全地存儲、高效地管理及靈活地分發(fā)Docker鏡像。通過合理利用Docker的這些功能，軟件應用能夠輕松實現(xiàn)跨平臺運行。

1.1.2 Kubernetes

Kubernetes是一種容器編排與管理系統(tǒng)，專注于跨節(jié)點的集群資源優(yōu)化、服務自動發(fā)現(xiàn)、彈性擴展等功能。它構建了一個強健的調度框架，能夠智能地在集群內分配并管理容器化應用的部署，實現(xiàn)了從創(chuàng)建到運維的全自動化流程。Kubernetes的核心能力涵蓋容器的智能調度、集群范圍內資源的精細管理以及容器狀態(tài)的實時監(jiān)控與數(shù)據(jù)收集，確保系統(tǒng)的高效運行與穩(wěn)定性。Kubernetes集群由控制節(jié)點（Master） 、計算節(jié)點（Node） 、Etcd集群組成。Master節(jié)點負責集群運行和資源管理，Node節(jié)點為容器應用提供各類資源，Etcd存儲記錄集群狀態(tài)信息[2]。

1.2 微服務架構

微服務架構是一種新型的軟件設計范式，基于此范式可以對復雜龐大的軟件應用進行解構，拆分出一系列自治且獨立的微型服務。每個服務均負責一項業(yè)務能力，實現(xiàn)了高內聚低耦合的設計原則。微服務架構能夠提高系統(tǒng)的可擴展性、可維護性和容錯能力。微服務應用設計需要合理進行服務拆分，遵循單一職責原則，避免過度拆分導致“服務爆炸”問題[3]。

1.3 DevOps 理念

DevOps 是Development 和Operations 的組合詞，DevOps的要點在于打破以往傳統(tǒng)流程中開發(fā)與運維之間的割裂狀態(tài)，促進二者之間的協(xié)作，以此實現(xiàn)全流程的自動化，旨在通過集成先進的工具來加速軟件產品的迭代周期。其中，持續(xù)集成（CI） 與持續(xù)部署（CD） 占據(jù)了舉足輕重的地位。持續(xù)集成是指當將新提交的代碼上傳到代碼倉庫中時，會自動或者手動地觸發(fā)一系列編譯、打包、構建、測試流程，確保新舊代碼的無縫集成，并快速反饋測試結果，這一過程往往頻繁進行，以縮短問題發(fā)現(xiàn)與解決的時間。持續(xù)部署是指通過自動化部署工具將軟件功能頻繁地持續(xù)進行交付[4]。此外，DevOps還涵蓋了自動化測試、監(jiān)控與日志等關鍵環(huán)節(jié)，共同構建了一個高效、可靠且響應迅速的軟件交付體系。

2 平臺設計

2.1 設計目標

平臺的設計目標主要聚焦于構建一個高效、靈活、可擴展且易于管理的DevOps平臺，該平臺深度融合容器化技術與微服務架構，旨在提升軟件開發(fā)、測試、部署及運維的自動化水平，加速產品迭代速度，同時保障軟件質量與穩(wěn)定性。具體而言，設計目標包括但不限于以下幾個方面：

1） 通過容器化技術的運用，實現(xiàn)資源的彈性伸縮與高效利用，提升資源利用率，降低運維成本，提高系統(tǒng)的可靠性與可用性。

2） 采用微服務架構，對復雜龐大的軟件應用進行解構，拆分出一系列自治且獨立的微型服務。每個服務均只負責一項業(yè)務能力，實現(xiàn)高內聚低耦合的設計原則，從而提高系統(tǒng)的可維護性與可擴展性。

3） 構建自動化的CI/CD流程，實現(xiàn)代碼提交到生產環(huán)境的無縫集成與快速部署，減少人為錯誤，提高交付效率。

2.2 功能設計

2.2.1 整體流程

平臺在功能層面主要基于軟件開發(fā)部署流程來設計，分為兩大模塊，分別是開發(fā)過程和部署過程，其中：

1） 開發(fā)過程主要對應持續(xù)集成（CI） 流程。開發(fā)人員針對軟件應用的具體需求進行開發(fā)，開發(fā)完成后將對應代碼提交到代碼倉庫。代碼倉庫負責保存所有軟件應用的代碼，同時軟件應用按實際需求和場景可以分為多個版本，每個版本有對應的代碼分支。當某個版本的代碼被開發(fā)人員提交到代碼倉庫后，會觸發(fā)CI流水線的執(zhí)行。CI流水線從代碼倉庫拉取對應的代碼，檢查無誤后編譯打包、構建鏡像。CI流水線執(zhí)行完成后會生成軟件應用的新版本代碼包和Docker鏡像。

2） 部署過程主要對應持續(xù)部署（CD） 流程。在CI 流水線執(zhí)行完成后，負責部署的人員（可以是開發(fā)人員，也可以是測試人員或者運維人員）觸發(fā)CD流水線執(zhí)行，將CI流水線生成的Docker鏡像部署到指定的環(huán)境（該環(huán)境按實際需求可以分為開發(fā)環(huán)境、測試環(huán)境、正式環(huán)境等）的Kubernetes集群中。以上整體流程如圖1所示。

2.2.2 功能模塊設計

平臺的功能模塊設計主要從業(yè)務領域的角度進行劃分，主要包含以下幾個核心功能模塊：

1） DevOps模塊：主要包含持續(xù)集成（CI） 和持續(xù)部署（CD） 相關功能，另外還有應用管理、代碼管理、制品管理、流水線管理等功能。

2） 容器云模塊：主要包含容器管理、部署策略、擴縮容、監(jiān)控指標、日志管理等功能。

3） 鏡像管理模塊：鏡像相關的模塊，主要包含鏡像的管理以及自定義鏡像維護等功能。

4） 后臺管理模塊：主要為平臺管理員提供服務，包含一系列平臺管理相關的功能，如：用戶管理、集群管理、資源管理、權限管理等。

2.3 架構設計

2.3.1 邏輯架構

平臺采用云原生技術棧，主要包括Kubernetes和Docker（其中Kubernetes 作為容器編排與管理系統(tǒng)，Docker作為容器運行時）以及一系列微服務應用和自動化工具和平臺（如Jenkins、GitLab、Prometheus等），以此來支持CI/CD流程、監(jiān)控與日志管理等。平臺的整體邏輯架構設計如圖2所示。

對每一層的具體設計及描述如下：

1） 基礎設施層：提供云資源（如虛擬機、容器實例等）和基礎服務（如網絡、存儲、安全等）。

2） 資源調度層：包括容器編排與管理（Kuber?netes） 等核心服務，主要作用在于通過合適的調度策略和機制，分配并調度滿足應用程序需要的計算資源、網絡資源、存儲資源等。同時通過彈性伸縮能力為應用提供橫向擴展的能力，保障應用的高可用性。

3） 微服務層：主要由一系列基于微服務架構的應用程序組成，包含DevOps平臺、容器云平臺、鏡像平臺、日志管理、權限管理等微服務應用。

其中：

DevOps 平臺主要提供持續(xù)集成（CI） 、持續(xù)部署（CD） 相關功能，同時還提供應用管理、代碼管理、制品管理等功能。

鏡像平臺主要提供對鏡像的管理與構建等功能。

日志平臺主要提供對日志的收集和日志查詢相關功能。

權限管理模塊主要對用戶的權限和角色進行管理。

容器云平臺主要提供資源的分配與容器的調度和管理能力，收斂Kubernetes相關操作與權限，向下屏蔽Kubernetes細節(jié)，向上封裝Kubernetes相關原子能力，承載調度策略與發(fā)布策略具體實現(xiàn)。

4） 應用層：提供Web界面或API接口，供開發(fā)人員和運維人員訪問和使用平臺功能，同時也可以在平臺提供的基礎能力之上，構建其他業(yè)務場景下的應用，如業(yè)務看板、數(shù)據(jù)可視化報表等。

2.3.2 組件關系拓撲

平臺基于Spring Cloud微服務框架構建，利用其豐富的組件能力實現(xiàn)微服務應用實例之間的靈活調用。

平臺主要包含以下微服務應用（組件）：

1） DevOps平臺。主要提供持續(xù)集成（CI） 和持續(xù)部署（CD） 功能，另外還有應用管理、代碼管理、制品管理、流水線管理等功能。

2） 容器云平臺。主要提供對資源的分配和對容器調度、編排與管理的能力，收斂Kubernetes相關操作與權限，向下屏蔽Kubernetes 細節(jié)，向上封裝Kubernetes 相關原子能力，承載調度策略與發(fā)布策略具體實現(xiàn)。

3） 鏡像平臺。主要提供對鏡像的構建、維護，用戶按需自定義鏡像等功能。

另外還有以下幾個第三方組件：

4） 代碼倉庫。主要用于對軟件應用的代碼進行存儲和托管。

5） Jenkins。用來實現(xiàn)持續(xù)集成（CI） 流程中的自動化代碼編譯、打包、構建鏡像，并將構建成功后的鏡像推送到鏡像倉庫。

6） Docker 服務。主要用于提供Docker運行環(huán)境和執(zhí)行Docker相關命令的CLI。

7） 鏡像倉庫。主要用于對Docker鏡像進行存儲和托管。

8） Kubernetes集群。Kubernetes專注于跨節(jié)點的集群資源優(yōu)化、服務自動發(fā)現(xiàn)、彈性擴展等高級功能。它構建了一個強健的調度框架，能夠智能地在集群內分配并管理容器化應用的部署，實現(xiàn)了從創(chuàng)建到運維的全自動化流程。Kubernetes集群可以根據(jù)實際場景搭建多個。

以上這些組件之間互相協(xié)作，共同為平臺的各個模塊和功能服務。這些組件之間的拓撲關系如圖3 所示。

2.4 關鍵技術實現(xiàn)

該平臺通過集成一系列關鍵技術和工具，實現(xiàn)了軟件開發(fā)、測試、部署、運維的全流程自動化，主要包括以下幾個方面。

2.4.1 容器化技術

利用Docker這一先進的容器化技術，將軟件應用封裝進容器中。此舉不僅保障了應用程序在不同運行環(huán)境間的一致性與可靠性，還憑借容器迅速啟動與便捷遷移的能力，極大地加速了應用的部署流程，并有效提升了資源利用效率。

2.4.2 微服務架構

將復雜龐大的軟件進行應用解構，拆分出一系列自治且獨立運行的微型服務。每個服務均只負責一項業(yè)務能力，服務之間高內聚低耦合，使得開發(fā)團隊能夠更快速地響應需求變化。

2.4.3 持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）

通過Jenkins等工具，構建完整的全流程自動化CI/CD流水線，涵蓋了從提交代碼到部署到各個環(huán)境的全部周期，極大地縮短了軟件交付周期，提高了軟件質量和穩(wěn)定性。

2.4.4 自動化運維

Kubernetes作為硬件資源抽象和調度層，很好地解決了硬件資源的按需擴展和高可用等問題[5]。利用Kubernetes的自動化運維功能，實現(xiàn)應用的自動擴縮容、故障恢復和滾動更新，極大地提升了系統(tǒng)的高可用性和穩(wěn)定性。

通過上述關鍵技術的實現(xiàn)，文中設計的DevOps 平臺不僅提升了軟件開發(fā)的效率和靈活性，還增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和安全性，為企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中提供了強有力的支持。

3 結論與展望

本文深入探討了基于容器化技術與微服務架構的DevOps平臺。通過詳細分析容器化技術、微服務架構、持續(xù)集成/持續(xù)部署流程以及自動化運維等關鍵技術，構建了一個高效、可靠且可擴展的軟件交付平臺。該平臺不僅可以顯著提升軟件開發(fā)和運維的效率，還可以通過自動化和標準化的流程降低人為錯誤的風險，確保軟件質量的穩(wěn)定提升。

同時，隨著技術的不斷發(fā)展和業(yè)務需求的持續(xù)變化，平臺的優(yōu)化與升級將是確保其長期競爭力的關鍵。

展望未來，通過繼續(xù)關注容器化、微服務及Dev?Ops領域的最新進展，積極探索人工智能新技術在平臺中的應用，通過不斷的技術創(chuàng)新與實踐積累，推動AIOX+p4FRtc4+L6FaT4C66VfA==ps在平臺中的落地，基于容器和微服務的DevOps 平臺將能夠更好地服務于企業(yè)的數(shù)字化轉型戰(zhàn)略，推動軟件行業(yè)向更高水平邁進。

本文設計的基于容器與微服務的DevOps平臺為現(xiàn)代軟件開發(fā)提供了一種高效、靈活且可信賴的解決方案，有望為相關領域的研究人員和從業(yè)者提供有益的參考。

參考文獻：

[1] 黃俊，陳曦，吳濤.基于Docker的網絡仿真平臺設計與實現(xiàn)[J].現(xiàn)代信息科技，2023，7（4）：1-5，9.

[2] 朱小亮.基于Kubernetes高校數(shù)據(jù)中心云平臺設計[J].電腦知識與技術，2023，19（22）：81-84.

[3] 陳鵬，何憲英.基于云原生的應用平臺研究與設計[J].信息系統(tǒng)工程，2022（1）：48-51.

[4] 陳博，周亦敏.基于Kubernetes的CI/CD平臺[J].計算機系統(tǒng)應用，2020，29（12）：268-271.

[5] 許瑜超，李桂炎，周治，等.基于開源的Prometheus開發(fā)廣電網絡綜合運維網管平臺[J].廣播與電視技術，2022，49（8）：134-139.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】

基金項目：湖南省自然科學基金項目：面向三維脈圖的預處理框架構建及深度學習特征工程方法研究（項目編號：2024JJ8025）