技术如何改变敏捷的规则

2023-02-27

应用程序容器团队

 当我们开始推行敏捷时，还没有容器和Kubernetes。但是它们改变了过去最困难的部分：将敏捷性从小团队应用到整个组织。越来越多的企业正因为一个非常明显的原因开始尝试敏捷和DevOps:企业需要通过更快的速度和更多的实验为创新和竞争性提供优势。而DevOps将帮助我们得到所需的创新速度。

当我们开始推行敏捷时，还没有容器和 Kubernetes。但是它们改变了过去最困难的部分：将敏捷性从小团队应用到整个组织。

越来越多的企业正因为一个非常明显的原因开始尝试敏捷和 DevOps: 企业需要通过更快的速度和更多的实验为创新和竞争性提供优势。而 DevOps 将帮助我们得到所需的创新速度。但是，在小团队或初创企业中实践 DevOps 与进行大规模实践完全是两码事。我们都明白这样的一个事实，那就是在十个人的跨职能团队中能够很好地解决问题的方案，当将相同的模式应用到一百个人的团队中时就可能无法奏效。这条道路是如此艰难，以至于 IT 者最简单的应对就是将敏捷方法的推行再推迟一年。

但那样的时代已经结束了。如果你已经尝试过，但是没有成功，那么现在是时候重新开始了。

到目前为止，DevOps 需要为许多组织提供个性化的解决方案，因此往往需要进行大量的调整以及付出额外的工作。但在今天，Linux 容器和 Kubernetes 正在推动 DevOps 工具和过程的标准化。而这样的标准化将会加速整个软件开发过程。因此，我们用来实践 DevOps 工作方式的技术最终能够满足我们加快软件开发速度的愿望。

Linux 容器和 Kubernetes 正在改变团队交互的方式。此外，你可以在 Kubernetes 平台上运行任何能够在 Linux 运行的应用程序。这意味着什么呢？你可以运行大量的企业及应用程序（甚至可以解决以前令人烦恼的 Windows 和 Linux 之间的协调问题）。容器和 Kubernetes 能够满足你未来将要运行的几乎所有工作。它们正在经受着未来的考验，以应对机器学习、人工智能和分析工作等下一代解决问题工具。

让我们以机器学习为例来思考一下。今天，人们可以在大量的企业数据中找到一些模式。当机器发现这些模式时（想想机器学习），你的员工就能更快地采取行动。随着人工智能的加入，机器不仅可以发现模式，还可以对模式进行操作。如今，一个积极的软件开发冲刺周期也就是三个星期而已。有了人工智能，机器每秒可以多次修改代码。创业公司会利用这种能力来“打扰你”。

考虑一下你需要多快才能参与到竞争当中。如果你对于无法对于 DevOps 和每周一个迭代周期充满信心，那么考虑一下当那个创业公司将 AI 驱动的过程指向你时会发生什么？现在是时候转向 DevOps 的工作方式了，否则就会像你的竞争对手一样被甩在后面。

容器技术如何改变团队的工作？

DevOps 使得许多试图将这种工作方式扩展到更大范围的团队感到沮丧。即使许多 IT（和业务）人员之前都听说过敏捷相关的语言、框架、模型（如 DevOps），而这些都有望彻底应用程序开发和 IT 流程，但他们还是对此持怀疑态度。

向你的受众“推销”快速开发冲刺也不是一件容易的事情。想象一下，如果你以这种方式买了一栋房子 —— 你将不再需要向开发商支付固定的金额，而是会得到这样的信息：“我们将在 4 周内浇筑完地基，其成本是 X，之后再搭建房屋框架和铺设电路，但是我们现在只能够知道地基完成的时间表。”人们已经习惯了买房子的时候有一个预先的价格和交付时间表。

挑战在于构建软件与构建房屋不同。同一个建筑商往往建造了成千上万个完全相同的房子，而软件项目从来都各不相同。这是你要克服的第一个障碍。

开发和运维团队的工作方式确实不同，我之所以知道这一点是因为我曾经从事过这两方面的工作。企业往往会用不同的方式来激励他们，开发人员会因为更改和创建而获得奖励，而运维专家则会因降低成本和确保安全性而获得奖励。我们会把他们分成不同的小组，并且尽量减少互动。而这些角色通常会吸引那些思维方式完全不同的技术人员。但是这样的解决方案注定会失败，你必须打破横亘在开发和运维之间的藩篱。

想想传统情况下会发生什么。业务会把需求扔过墙，这是因为他们在“买房”模式下运作，并且说上一句“我们 9 个月后见。”开发人员根据这些需求进行开发，并根据技术约束的需要进行更改。然后，他们把它扔过墙传递给运维人员，并说一句“搞清楚如何运行这个软件”。然后，运维人员勤就会勤奋地进行大量更改，使软件与基础设施保持一致。然而，最终的结果是什么呢？

通常情况下，当业务人员看到需求实现的最终结果时甚至根本辨认不出。在过去 20 年的大部分时间里，我们一次又一次地目睹了这种模式在软件行业中上演。而现在，是时候改变了。

Linux 容器能够真正地解决这样的问题，这是因为容器弥合开发和运维之间的鸿沟。容器技术允许两个团队共同理解和设计所有的关键需求，但仍然独立地履行各自团队的职责。

有了容器技术，我们可以使得运维团队的规模更小，但依旧能够承担起数百万应用程序的运维工作，并且能够使得开发团队可以更加快速地根据需要更改软件。(在较大的组织中，所需的速度可能比运维人员的响应速度更快。)

有了容器技术，你可以将所需要交付的内容与它运行的位置分开。你的运维团队只需要负责运行容器的主机和安全的内存占用，仅此而已。这意味着什么呢？

首先，这意味着你现在可以和团队一起实践 DevOps 了。没错，只需要让团队专注于他们已经拥有的专业知识，而对于容器，只需让团队了解所需集成依赖关系的必要知识即可。

如果你想要重新训练每个人，没有人会精通所有事情。容器技术允许团队之间进行交互，但同时也会为每个团队提供一个围绕该团队优势而构建的强大边界。开发人员会知道需要消耗什么资源，但不需要知道如何使其大规模运行。运维团队了解核心基础设施，但不需要了解应用程序的细节。此外，运维团队也可以通过更新应用程序来解决新的安全问题，以免你成为下一个数据泄露的热门话题。

想要为一个大型 IT 组织，比如 30000 人的团队教授运维和开发技能？那或许需要花费你十年的时间，而你可能并没有那么多时间。

当人们谈论“构建新的云原生应用程序将帮助我们摆脱这个问题”时，请批判性地进行思考。你可以在 10 个人的团队中构建云原生应用程序，但这对《财富》杂志前 1000 强的企业而言或许并不适用。除非你不再需要依赖现有的团队，否则你无法一个接一个地构建新的微服务：你最终将成为一个孤立的组织。这是一个诱人的想法，但你不能指望这些应用程序来重新定义你的业务。我还没见过哪家公司能在如此大规模的并行开发中获得成功。IT 预算已经受到限制；在很长时间内，将预算翻倍甚至三倍是不现实的。

当奇迹发生时：你好，速度

Linux 容器就是为扩容而生的。一旦你开始这样做，Kubernetes 之类的编制工具就会发挥作用，这是因为你将需要运行数千个容器。应用程序将不仅仅由一个容器组成，它们将依赖于许多不同的部分，所有的部分都会作为一个单元运行在容器上。如果不这样做，你的应用程序将无法在生产环境中很好地运行。

思考一下有多少小滑轮和杠杆组合在一起来支撑你的业务，对于任何应用程序都是如此。开发人员负责应用程序中的所有滑轮和杠杆。（如果开发人员没有这些组件，你可能会在集成时做噩梦。）与此同时，无论是在线下还是在云上，运维团队都会负责构成基础设施的所有滑轮和杠杆。做一个较为抽象的比喻，使用Kubernetes，你的运维团队就可以为应用程序提供运行所需的燃料，但又不必成为所有方面的专家。

开发人员进行实验，运维团队则保持基础设施的安全和可靠。这样的组合使得企业敢于承担小风险，从而实现创新。不同于打几个孤注一掷的赌，公司中真正的实验往往是循序渐进的和快速的。

从个人经验来看，这就是组织内部发生的显著变化：因为人们说：“我们如何通过改变计划来真正地利用这种实验能力？”它会强制执行敏捷计划。

举个例子，使用 DevOps 模型、容器和 Kubernetes 的 KeyBank 如今每天都会部署代码。（观看视频，其中主导了 KeyBank 持续交付和反馈的 John Rzeszotarski 将解释这一变化。）类似地，Macquarie 银行也借助 DevOps 和容器技术每天将一些东西投入生产环境。

一旦你每天都推出软件，它就会改变你计划的每一个方面，并且会加速业务的变化速度。Macquarie 银行和金融服务集团的 CDO，Luis Uguina 表示：“创意可以在一天内触达客户。”(参见对 Red Hat 与 Macquarie 银行合作的案例研究)。