程序員必須了解的十個免費 Devops 工具
哈嘍大家好，我是咸魚。
近年來，DevOps 已經成為一門將軟件開發 (Dev) 與 IT 運維 (Ops) 相融合的重要學科，目的是為了縮短軟件的開發生命周期并提供高質量軟件的持續交付。
這篇文章整理了十種基本的免費開源的 DevOps 工具，這些工具已經在實踐中得到了證明，憑借有效性和能夠簡化 DevOps 流程的能力從眾多相關工具中脫穎而出。
今天要介紹的工具覆蓋了從持續集成和交付 （CI/CD） 到基礎架構即代碼 （IaC）、監控等一系列需求，確保你能應對各種挑戰。
除此之外，這些工具已經成為每個 DevOps 工程師了解和使用的必備工具，掌握它們的使用方法能夠助你在職業生涯更上一層樓。
在正式開始之前，我們先來看一個基本問題：什么是 DevOps？
原文鏈接：https://linuxiac.com/top-devops-tools/
什么是 DevOps？
DevOps 是一組實踐和方法，將開發（創建軟件的人員）和運維（部署和維護軟件的人員）團隊聚集在一起。
這有什么意義嗎？為什么 DevOps 這么重要？讓我們以一種易于理解的方式去了解它。
想象一下，你是一個拼圖團隊的一員。開發團隊負責設計和制作拼圖，而運維團隊負責將拼圖拼在一起并確保拼完后的正確的。
在傳統流程中，開發團隊和運維團隊各干各的，缺乏交流，這就導致交付延遲和最終產品不完全合適。
而 DevOps 確保每個人從一開始就一起工作，分擔責任并持續溝通，以更快更有效地方式解決問題。DevOps 相當于一個橋梁，把軟件的創建和操作連接到一個有凝聚力、高效和富有成效的工作流程中。
換句話說，DevOps 確保兩個團隊協同工作并使用相同劇本。最終目標是提高軟件質量和可靠性，并加快向最終用戶交付軟件所需的時間。
DevOps 關鍵概念
持續集成 (CI)
這種做法涉及到開發人員將代碼更改合并到中央存儲庫中，并在其中進行代碼自動構建和測試，目的是快速發現并修復集成錯誤。
持續交付(CD)
繼 CI 之后，持續交付可以自動地將軟件交付到指定的基礎環境中，確保在部署的時候能夠極大地減輕人工干預。
自動化
自動化是 DevOps 的核心。它適用于測試、部署甚至基礎設施配置，能夠減少人工操作，最大限度地減少錯誤并加快軟件交付流程。
監控和用戶反饋
持續地對軟件和基礎架構的性能監控至關重要，這樣能夠快速定位和解決問題，而用戶反饋能夠基于真實用戶體驗的持續改進。
DevOps 生命周期
掌握 DevOps 生命周期的各個階段是充分理解 DevOps 本質的關鍵。下面我們一起來看看 DevOps 生命周期的各個階段。
圖片
- 計劃（plan）：在這個階段，產品和開發團隊決定軟件的特性和功能。為需要構建的內容制定藍圖。
- 代碼（code）：開發人員根據計劃編寫代碼來創建軟件，這個階段涉及使用編程語言和工具將想法轉化成產品。
- 構建（build）：代碼編寫后下一步是把代碼編譯成可運行的應用程序。
- 測試（test）：測試對確保軟件的質量和可靠性至關重要，這個階段將執行自動測試以便在將軟件交付給用戶之前找到問題并修復。
- 部署和運行（deploy & run）：一旦軟件通過了所有測試，就可以發布它并將其運行到用戶可以訪問它的生產環境中。部署應該自動化，這樣可以實現頻繁且可靠的發布，并盡量減少人工干預。
- 監控（monitor）：監控涉及收集、分析和使用軟件性能和運行情況的數據，用來識別問題，相關趨勢或有沒有什么需要改進的地方。
- 升級改進（improve）：最后階段形成閉環，通過來自監控的數據和最終用戶體驗的反饋來進行對未來的改進或更改做出明智的決策。
要做到上面這些，離不開特定的軟件和工具。下面就讓我們一起來看下跟 DevOps 密切相關的軟件和工具。
DevOps 工具
Linux 系統
圖片
Linux 是所有 DevOps 活動的支柱，使一切成為可能。簡而言之，如果沒有 Linux，我們所知的 DevOps 就不會存在。
了解 Linux 的基礎知識至關重要。如果沒有這些知識，在 DevOps 領域想要獲得高水平的專業知識和成功可能會寸步難行。
Docker
圖片
Docker 和容器技術已成為 DevOps 方法的基礎。它們徹底改變了開發人員構建、發布和運行應用程序的方式，前所未有地縮小了代碼和部署之間的差距。
容器允許開發人員將應用程序及其所需的所有部分（例如庫和其他依賴項）打包在一起，并將其作為一個包進行發布。
這種一致性顯著減少了“它在我的機器上能夠運行怎么到了其他機器上就運行不了”的綜合癥，能夠簡化開發生命周期并提高生產力。
同時，Docker 容器可以在幾秒鐘內啟動和停止，從而更容易管理高峰負載。這種靈活性在當今的敏捷開發流程和持續交付周期中至關重要，能夠讓團隊更快、更可靠地將軟件更新推送到生產環境。
容器還提供應用程序之間的隔離，確保每個應用程序及其運行時環境都可以單獨受到保護。這有助于最大限度地減少正在運行的應用程序之間的沖突，并通過限制潛在攻擊來增強安全性。
盡管容器技術在 Docker 出現之前就已存在，但卻是它使容器變得流行，并將容器設置為 IT 行業廣泛使用的關鍵標準。如今，Docker 仍然是使用容器的首選，成為所有 DevOps 專業人員的一項基本技能。
Kubernetes
圖片
前面我們介紹了容器，現在我們來看下管理容器的主要工具，管理容器的工具也被稱為【編排器】。
在容器領域中，除了 Docker 之外，還有其他可替代的解決方案（例如 podman、LXC 等）。但是在容器編排領域，有且只有一個能夠脫穎而出的方案，那就是 Kubernetes。
作為一個功能強大的開源平臺，用于自動化容器化應用程序的部署、擴展和管理，Kubernetes 從根本上改變了開發和運維團隊的協作方式，通過在機器集群上自動分配應用程序來快速高效地交付應用程序。
它還可以根據不斷變化的需求實現無縫應用程序擴展，確保最佳的資源利用率和性能。
例如，在節假日期間，網站的流量突然增加，導致現有的 Pod 處理不過來。水平擴展器會根據事先定義的指標（例如 CPU 使用率、內存使用率等）自動增加 Pod 的數量，以應對突然增加的負載。
Kubernetes 抽象化了管理基礎設施的復雜性，讓開發人員能夠專注于編寫代碼，讓運維團隊能夠專注于治理和自動化。
不但如此，Kubernetes 與 CI/CD 能很好地集成在一起，實現了從代碼簽入到部署的流程自動化，讓團隊能夠快速可靠地發布新功能并進行修復。
Python
圖片
DevOps 的核心是對自動化的需求。Python 的簡單語法和廣泛的庫生態系統讓 DevOps 工程師能夠編寫腳本來自動執行部署、管理配置和簡化軟件開發生命周期。
隨著越來越多的 DevOps 工程師使用 Python ，越來越多專門用于提高 DevOps 流程的 Python 模塊和工具被設計開發出來。
無論是用于配置管理的 Ansible、用于容器化的 Docker，還是用于持續集成的 Jenkins，Python 都是將這些工具集成到一個有凝聚力的工作流中的粘合劑，從而實現跨不同平臺和環境的無縫操作。
此外，它在 IaC（基礎設施即代碼）范式中至關重要，允許團隊通過代碼定義和配置基礎設施。Terraform 和 CloudFormation 等庫通常與 Python 腳本一起使用，以自動設置和管理服務器、網絡和其他云資源。
不但如此，Python 的數據分析和可視化功能對于監控性能、分析日志和識別瓶頸非常寶貴。Prometheus 和 Grafana 等工具通常與 Python 集成，使 DevOps 團隊能夠保持服務高可用性和性能。
盡管許多其他編程語言，如 Golang、Java、Ruby 等，在 DevOps 世界中很受歡迎，但 Python 仍然是業界的首選。根據全球最大的代碼存儲庫 GitHub 的數據顯示，Python 在過去一年中一直是使用最多的語言。
Git
圖片
Git 是一種分布式版本控制系統，它允許多個開發人員同時處理同一個項目，而不會互相沖突，從而實現團隊協作。
它提供了項目更改的全面歷史記錄，可以更輕松地跟蹤進度、還原錯誤和了解代碼庫的演變。這個功能對于保持 DevOps 所追求的開發速度和質量至關重要。
此外，Git 與持續集成/持續部署 （CI/CD） 無縫集成，了解 Git 還使 DevOps 專業人員能夠有效地實施和管理代碼分支策略，例如流行的 Git 流。
DevOps 團隊所做的許多工作都是從簡單的 Git 命令開始的。它啟動了 CI/CD 流程中的一系列步驟，最終形成完整的軟件產品、正常運行的服務或穩定的 IT 基礎設施。
Ansible
圖片
Ansible 是許多 DevOps 實踐的核心，是一種開源自動化工具，在基礎架構即代碼、配置管理和應用程序部署中發揮著關鍵作用。
掌握 Ansible 技能對于 DevOps 領域的專業人員來說變得越來越重要，原因如下：Ansible 允許團隊自動執行軟件配置、配置管理和應用部署流程。
這種自動化減少了人為錯誤的可能性，并顯著提高了效率，使團隊能夠專注于更具戰略性的任務，而不是重復的手動工作。
Ansible 最大的優勢之一是它的簡單性。它使用 YAML 來編寫 playbook（劇本），對于那些編寫代碼或腳本能力沒這么強的人也能輕松上手掌握，從而縮小了開發和運維團隊之間的差距。
除此之外，Ansible 與其他自動管理工具而言它是無代理的，這意味著不需要在管理的節點或服務器上安裝代理軟件，從而降低了額外的開銷和復雜性。相反，Ansible 使用 SSH 協議來進行通信，進一步簡化了操作性。
它還擁有龐大的模塊和插件生態系統，使其與各種操作系統、云平臺和軟件應用程序兼容。這種多功能性確保了 DevOps 專業人員能夠有效地管理復雜的異構環境。
Jenkins
圖片
Jenkins 是一個開源自動化服務，可促進持續集成和持續交付 （CI/CD） 實踐，使團隊能夠更快、更可靠地構建、測試和部署應用程序。
它的工作原理是監視版本控制系統的更改，自動對新代碼運行測試，并傳遞新版本部署到生產環境。
由于這些特性，正如 Kubernetes 是容器編排的首選一樣，Jenkins 已成為 CI/CD 流程的首選工具，可以自動執行軟件開發生命周期中涉及的重復性任務，例如構建代碼、運行測試和部署程序到生產環境。
通過與眾多開發、測試和部署工具集成，Jenkins 充當了簡化的 CI/CD 的支柱。它讓開發人員能夠將更改集成到項目中，并更容易及早地發現問題。
精通 Jenkins 在 DevOps 領域備受追捧。隨著組織越來越多地采用 DevOps 實踐，對精通 Jenkins 和類似技術的專業人員的需求不斷上升。
Terraform / OpenTofu
圖片
近年來，Terraform 已成為 DevOps 專業人士的基石。但究竟什么是Terraform？簡而言之，它是 HashiCorp 創建的工具，允許你通過代碼定義和配置基礎架構。
它允許開發人員和 IT 專業人員使用高級配置語言定義其基礎架構，使他們能夠編寫服務器、數據庫、網絡和其他 IT 資源的設置和配置腳本。通過這樣做，Terraform 將自動化、可重復性和一致性引入到通常復雜的基礎架構管理流程中。
這種方法稱為基礎結構即代碼 （IaC），允許將基礎結構管理自動化并集成到開發過程中，使其更加可靠、可擴展和透明。
借助 Terraform，DevOps 專業人員可以無縫管理多個云服務和提供商，只需一個命令即可部署整個基礎架構。此功能在當今的多云環境中至關重要，因為它可以確保靈活性、避免供應商鎖定并節省時間和資源。
此外，它與分布式版本控制系統（如 Git）很好地集成在一起，允許團隊以與管理應用程序代碼相同的方式跟蹤和審查對基礎設施的更改。
然而，HashiCorp 最近更新了 Terraform 的許可，這意味著它不再是開源的。好消息是 Linux 基金會已經推出了 OpenTofu，這是一個完全兼容并準備用于生產的 Terraform 分支。
Argo CD
圖片
從本質上講，它是 Kubernetes 的聲明式 GitOps 持續交付工具，其中 Git 存儲庫是定義應用程序及其環境的事實來源。
當開發人員將更改推送到存儲庫時，Argo CD 會自動檢測這些更新并將更改同步到指定環境，確保集群中的實際狀態與存儲在 Git 中的期望狀態相匹配，從而大大降低人為錯誤的可能性。
精通 Argo CD 能夠讓專業人員大規模高效地管理復雜的部署。這種熟練程度帶來了幾個關鍵的好處，其中最主要的好處是增強了自動化。
通過將部署與 Git 中的版本控制配置綁定，Argo CD 確保了跨環境的一致性。此外，它還自動化了部署過程，減少了人為錯誤，并為DevOps團隊騰出了寶貴的時間，讓他們專注于更具戰略性的任務。
隨著應用程序和基礎設施的增長，Argo CD 的功能使團隊能夠輕松管理跨多個 Kubernetes 集群的部署，支持可擴展的操作，而不會影響控制或安全性。
Prometheus
圖片
Prometheus 是一個開源的監控和告警工具包，因其強大的動態服務監控功能而獲得廣泛采用。其核心是實時收集和存儲指標作為時間序列數據，允許用戶使用其 PromQL 語言查詢這些數據。
此功能使 DevOps 團隊能夠跟蹤從 CPU 使用率和內存到用戶可定義的自定義指標的所有內容，從而深入了解其系統的運行狀況和性能。
那它是如何工作的？Prometheus 的工作原理是按指定的時間間隔從配置的目標中抓取指標，評估規則表達式，顯示結果，并在滿足某些條件時觸發警報。這種設計使其特別適用于對監控和警報有復雜要求的環境。
總體而言，Prometheus 對于 DevOps 領域的任何人來說都是一項關鍵技能。它能夠提供對系統性能和運行狀況的詳細、實時洞察，使其成為現代動態基礎設施管理不可或缺的一部分。
Grafana
圖片
Grafana 能夠讓團隊在全面、易于理解的儀表板中可視化和分析來自各種來源的指標，例如 Prometheus、Elasticsearch、Loki 等。
通過將這些數字數據轉換為具有視覺吸引力的圖形和圖表，Grafana 使團隊能夠監控其 IT 基礎設施和服務，從而提供對應用程序性能、系統運行狀況等的實時洞察。
但是，為什么 Grafana 的技能在 DevOps 領域如此重要呢？最重要的是，它們使 DevOps 專業人員能夠密切關注系統，在問題升級之前識別和解決問題，確保更順暢的運營和更好的服務可靠性。
此外，借助 Grafana，可以將來自各種來源的數據匯總并可視化到一個儀表板中，使其成為所有系統的中央監控位置。
最重要的是，Grafana 廣泛的自定義選項允許 DevOps 專業人員根據他們的特定需求定制儀表板。
