[[414517]]

DevOps 轉型是一件頗有挑戰性的工作。它并不是一個簡單的工具或者平臺的使用、運維能力提升。特別是在中大型組織中，它涉及到一系列的組織問題。

而傳統的 DevOps 成熟度模型過于撕裂與分散，無法適用于大型組織。DevOps 廠商與云廠商的 DevOps 成熟度模型過于關注如何賣云基礎設施，無助于企業進行高效的協作。

為此，我決定在 Ledge 的基礎上，設計上開源的、面向大型組織的 DevOps 能力成熟度模型。它是基于我們所提煉的一系列研發效能模型，抽象而成的成熟度模型。

在設計與劃分時，我們考慮的維度有兩個：

• 規模化。對于中大型組織而言， DevOps 模型在設計時，要關注于流程化/標準化、工具化/平臺化四個規模化因素。即選取合適的試點團隊，構建組織的 DevOps 能力，再進行規模化推廣。
• 組織協作性。在中大型組織內原先已經有一系列的 DevOps 相關的工具/平臺，如看板、流水線等。這些工具/平臺需要進行調整，以確保更好的協調性，從而更快的響應業務變化。

所以，在這個規模化的 DevOps 設計與實施，我們總結出了 DevOps 的四大核心能力，又稱為四大基石。

DevOps Radar

其中，高效協同是四大基石中最重要的一部分，DevOps 的本質所在。

高效協同。協同指的是人與人之前的協同，即業務與技術、技術與技術、技術與測試、測試與運維等。在標準化上，我們關注于：協作設計，從流程上盡可能減少浪費;組織/團隊治理，優化團隊與組織結構。在平臺上，我們關注于：需求管理，保障需求過程的概念完整性傳遞，如分析、拆分、協作;指標化改進;即將協同平臺作為度量指標的展示平臺，用于持續性的改進，諸如于技術技術債等。

持續交付。持續交付是指能夠按需快速、安全且可持續地發布各種類型的更改。在標準化上，我們關注于：服務化架構，即實現類似于微服務架構、服務導向架構的架構化方式，實現技術架構能快速響應業務變化;版本管理，即從源碼源頭開始對版本進行標準化，通過分支管理、語義化版本等方式實現。在工具上，我們關注于：靈活變更，即通過平臺管理變更與制品;持續部署，則是與變更相關關聯的持續集成與部署。

質量保障。質量保障是指為最終用戶提供高質量的軟件產品。在標準化上，我們關注于：測試策略，即結對質量左移設計測試生命周期，設計測試分層模型進行指標化引導 ;測試方式，定義自動化測試、手動測試的類型、時機、準出標準等。在平臺化上，我們關注于：測試管理，諸如于用例管理與設計、測試數據管理;質量安全，則是針對于代碼、環境等進行自動化質量與安全相關的掃描。

環境支撐。環境支撐是指用于支撐體系所需要的基礎設施與運維體系。在標準化上，我們關注于：配置管理，即將基礎設施代碼化后，進行相應的基線配置管理、應用配置等;資源管理，即對環境的管理，以及各環節所需要的資源和環境進行管理。在平臺上，我們關注于：部署管理，即對于發布環境的管理，以及諸如灰度發布等高級部署方式的管理;運維自動化，在運維上進行自動化的監控和警告，并支持更好的彈性發布，諸如于高可用性等。

在規劃完 DevOps 子域之后，我們可以根據組織的規模，細分子域以及對應的詳細項。如在協作設計上，可以進一步地對過程協作與角色協作進行設計。如下圖所示：

大型組織 DevOps 模型

考慮到這是一個成熟度模型，所以我們還需要定義成熟度的級別。通常來說，一個成熟度模型應該是從 1~5，又或者是 0~4 四個級別。

對于規模化的組織來說，我們只需要 4 個級別，即只存在 2~5 個級別。從流程標準化和平臺化，我們已經消滅級別 1 的存在，它們都是不合規的。與此同時，從標準化和平臺化的層面來看，事實上，我們也不存在級別 5，因為它們過于靈活和超前。

所以，它只需要三級模型：

Level 2，規范化。從原始需求的產生到需求的上線，全部遵循組織內定義的規模標準。需求協作的過程透明化，流程明確，流轉自動化;持續交付上，采用組織所定義的實踐，如語義化版本，制品來源與產出可信等;在質量上，采用依據組織定義的模型設計測試策略等;在環境上，平臺能支撐起規范化所需要的設計。

Level 3，平臺標準化與自動化。將規范化的內容，逐一在平臺上進行標準化，即定義多種技術實踐，只能從中二選一，或者三選一。四大基石，都通過這一系列標準來進行自動化。唯一值得商榷的一點是持續交付上，我們需要一個松耦合的架構，才能支撐起單個團隊的快速交付，諸如于微服務架構、插件化架構等。

Level 4，指標驅動與自動改進。建立一系列的度量模型，對于軟件開發過程進行全面的度量。與此同時，團隊與平臺根據這些定義的對系統和平臺進行優化。如在環境支撐上，對于應用狀態的實時監控，實現自動化彈性。

對于第 5 級來說，視不同的組織情況，略有不同。如我們所定義的是：

Level 5，云研發架構。構建基于云端開發時的基礎設施架構，諸如于云研發架構、Serverless、Typeflow、Darklang 等，實現基礎設施的自動化與架構的高度解耦。在質量上，對運行時監控，實現自動化測試編寫，對代碼進行靜態分析，實現精益測試;在協同上，通過構建領域特定語言，實現需求生成代碼骨架;在環境上，自動實現灰度發布等特性。

本文轉載自微信公眾號「phodal」，可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯系phodal公眾號。