Scénarios DevOps en temps réel - Savoir ce qui se passe en temps réel

Ce blog présente les scénarios en temps réel de DevOps pour vous aider à comprendre les défis que vous pourriez rencontrer en temps réel et comment les surmonter.

Beaucoup d'entre vous connaissent peut-être toutes les théories liées à . Mais savez-vous comment mettre en œuvre les principes DevOps dans la vraie vie? Dans ce blog, je discuterai des scénarios DevOps en temps réel qui vous aideront à comprendre brièvement comment les choses fonctionnent en temps réel.



Les pointeurs que je couvrirai dans ceArticle Scénarios en temps réel DevOpssont:



Commençons donc par notre premier sujet.

Qu'est-ce que DevOps?

devops-devops scénarios temps réel-EdurekaDevOps est une approche de développement logiciel qui implique le développement continu, les tests continus, l'intégration continue, le déploiement continu et la surveillance continue du logiciel tout au long de son cycle de vie de développement. Ces activités ne sont possibles que dans DevOps, pas Agile ou cascade. C'est pourquoi Facebook et d'autres grandes entreprises ont choisi DevOps comme voie à suivre pour atteindre leurs objectifs commerciaux.DevOps est principalement préféré pour développer des logiciels de haute qualité dans des cycles de développement plus courts, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction client.



Dans la section suivante de ceArticle DevOps Real Time Scenarios, nous allons jeter un œil sur les différents problèmes résolus par DevOps.

Problèmes résolus par DevOps

1. Offrez de la valeur aux clients

  • DevOps minimise le temps il faut de la valeur pour les clients. Le temps de cycle entre l’achèvement d’une histoire / tâche par le développeur et la production diminue considérablement, ce qui permet de réaliser la valeur le plus rapidement possible.
  • La valeur la plus importante obtenue grâce au DevOps est qu'il permet aux organisations informatiques de se concentrer sur leurs activités commerciales «principales» . En supprimant les contraintes dans la chaîne de valeur et en automatisant les pipelines de déploiement, les équipes peuvent se concentrer sur les activités. Cela aide à créer de la valeur client plutôt que de simplement déplacer des bits et des octets. Ces activités augmentent l'avantage concurrentiel durable d'une entreprise et créent de meilleurs résultats commerciaux.



2. Temps de cycle réduit

  • En interne, DevOps est le seul moyen d'obtenir l'agilité nécessaire pour fournir un code sécurisé avec des informations. Il est important d'avoir des portes et un processus DevOps bien conçu. Lorsque vous livrez une nouvelle version, elle peut fonctionner côte à côte avec la version actuelle. Vous pouvez également comparer des métriques pour accomplir ce que vous vouliez avec les métriques d'application et de performance.

  • DevOps pousse les équipes de développement vers amélioration continue et cycles de publication plus rapides . S'il est bien fait, ce processus itératif permet de se concentrer davantage au fil du temps, sur les choses qui comptent vraiment. Comme des choses qui créent de superbes expériences pour les utilisateurs - et moins de temps sur la gestion des outils, des processus et de la technologie.

3. Délai de mise sur le marché

Le problème le plus important à résoudre est le réduction de la complexité du processus. Cela contribue de manière significative à la réussite de notre entreprise en raccourcissant notre temps de mise sur le marché, en nous donnant des commentaires rapides sur les fonctionnalités et en nous rendant plus réactifs aux besoins de nos clients.

4. Résolution des problèmes

  • La plus grande valeur d'une mise en œuvre réussie de DevOps est une plus grande confiance dans la livraison, la visibilité et la traçabilité de ce qui se passe, afin que vous puissiez résoudre les problèmes plus rapidement.

  • Un autre avantage important de DevOps est de ne pas perdre de temps. L’alignement des personnes et des ressources d’une organisation permet des déploiements et des mises à jour rapides. Cela permet aux programmes DevOps de résoudre les problèmes avant qu'ils ne se transforment en catastrophes.DevOps crée une culture de transparence qui favorise la concentration et la collaboration entre les équipes de développement, d'exploitation et de sécurité.

CI (intégration continue) dansScénarios en temps réel DevOps

1. Les individus peuvent voir l'intégration continue contre-productive

Les membres d'une équipe de développement ont différents rôles, responsabilités et priorités. Il est possible que la première priorité du chef de produit soit de lancer de nouvelles fonctionnalités, le chef de projet doit s’assurer que son équipe respecte la date limite. Les programmeurs pourraient penser que s'ils s'arrêtent pour corriger un bug mineur à chaque fois qu'il se produit, cela les ralentira. Ils peuvent penser que garder la construction propre est un fardeau supplémentaire pour eux et ils ne seront pas les bénéficiaires de leurs efforts supplémentaires. Cela peut potentiellement compromettre le processus d'adaptation.

Pour surmonter cela:

  • Tout d'abord, assurez-vous que toute votre équipe est à bord avant d'adopter l'intégration continue.

  • Les directeurs techniques et les chefs d'équipe doivent aider les membres de l'équipe à comprendre les coûts et les avantages d'une intégration continue.

  • Mettez en évidence ce que les codeurs en tireront et quand en se consacrant à une méthode de travail différente qui nécessite un peu plus d'ouverture et de flexibilité.

2. Intégration de CI dans votre flux de développement existant

L'adoption de CI s'accompagne inévitablement de la nécessité de modifier essentiellement certaines parties de votre flux de travail de développement. Il est possible que vos développeurs ne résolvent pas le flux de travail s'il n'est pas interrompu. Cela est possible principalement si votre équipe a une plus grande routine dans l'exécution de son flux de travail actuel.

Si vous souhaitez modifier le flux de travail, vous devez le faire avec de grandes précautions. Sinon, cela pourrait compromettre la productivité de l'équipe de développement ainsi que la qualité du produit. Sans un soutien suffisant de la direction, l'équipe de développement pourrait être un peu réticente à entreprendre une tâche comportant de tels risques.

Pour surmonter cela:

  • Vous devez vous assurer de laisser suffisamment de temps à votre équipe pour développer son nouveau flux de travail. Ceci est fait afin de sélectionner une solution d'intégration continue flexible qui peut prendre en charge leur nouveau flux de travail.

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  • Assurez-vous également que l'entreprise a le dos à vous, même si les choses ne se passent pas très bien au début.

3. Revenir aux anciennes habitudes de dépistage

L'effet immédiat de l'adoption de l'intégration continue est que votre équipe testera plus souvent. Donc, plus de tests nécessiteront plus de cas de test et l'écriture de cas de test peut prendre du temps. Par conséquent, les développeurs doivent souvent partager leur temps entre la correction de bogues et l'écriture de cas de test.

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Temporairement, les développeurs peuvent gagner du temps en testant manuellement, mais cela pourrait faire plus mal à long terme. Plus ils remettent à plus tard la rédaction de cas de test, plus il sera difficile de rattraper le retard du développement. Dans le pire des cas, votre équipe peut finir par revenir à son ancien processus de test.

Pour surmonter cela:

  • Vous devez souligner que la rédaction de cas de test dès le début peut faire gagner beaucoup de temps à votre équipe et garantir une couverture de test élevée de votre produit.

  • En outre, intégrez l'idée dans la culture de votre entreprise selon laquelle les cas de test sont des atouts aussi précieux que la base de code elle-même.

4. Développeurs ignorant les messages d'erreur

C'est un problème courant que lorsque de plus grandes équipes travaillent ensemble, la quantité de notifications CI devient écrasante et les développeurs commencent à les ignorer et à les désactiver. Par conséquent, il est possible qu'ils manquent les mises à jour qui les concernent.

Cela peut conduire à une étape où les codeurs développent une immunité relative aux constructions cassées et aux messages d'erreur. Plus ils ignorent les notifications pertinentes, plus ils se développent longtemps sans retour dans la mauvaise direction. Cela pourrait potentiellement entraîner d'énormes retours en arrière, un gaspillage d'argent, de ressources et de temps.

Pour surmonter cela:

  • Vous ne devez envoyer que des mises à jour critiques.

  • N'envoyez la notification qu'aux développeurs respectifs qui sont en charge de la corriger.

CT (test continu) dansScénarios en temps réel DevOps

  1. Obtenir la bonne spécification des exigences

    Si vous répondez correctement à vos exigences, près de la moitié de la bataille est gagnée. Donc, si vous avez une compréhension très spécifique et précise des exigences, vous pouvez mieux concevoir des plans de test et bien couvrir les exigences.

    Pourtant, de nombreuses équipes consacrent beaucoup de temps et d'efforts à simplement clarifier les exigences. C'est un écueil très courant et pour éviter cela, les équipes peuvent adopter des techniques de test basé sur un modèle et de développement basé sur le comportement. Cela permet de concevoir des scénarios de test de manière précise et adéquate.

    Ces pratiques aideront certainement à combler et à résoudre les lacunes plus rapidement. En outre, cela leur permet de générer automatiquement plus de cas de test dès les premières étapes d'un sprint.

  2. Orchestration du pipeline

    Les avantages des tests continus et livraison continue sont étroitement liés à l'orchestration du pipeline. Cela signifie directement comprendre comment cela fonctionne, pourquoi cela fonctionne, comment analyser les résultats et comment et quand mettre à l'échelle. Tout dépend du pipeline et vous devez donc intégrer le pipeline à la suite d'automatisation.

    Mais la raison pour laquelle les équipes tâtonnent est qu'aucune solution unique ne fournit la chaîne d'outils complète nécessaire pour créer un pipeline de CD.

    Les équipes doivent généralement rechercher les pièces du puzzle qui leur conviennent. Il n'y a pas d'outils parfaits, généralement uniquement des outils de pointe, qui fournissent des intégrations avec plusieurs autres outils. Et bien sûr, une API qui permet également des intégrations faciles.

    En bref, il est impossible de mettre en œuvre des tests continus sans la vitesse et la fiabilité d'un pipeline standardisé et automatisé.

  3. Augmenter et gérer la complexité

    Un autre scénario important est que les tests continus deviennent plus complexes à mesure qu'ils évoluent vers l'environnement de production. Les tests augmentent en nombre et en complexité avec le code qui mûrit et l'environnement de plus en plus complexe.

    Vous devez mettre à jour les tests chaque fois que vous mettez à jour différentes phases et scripts automatisés. En conséquence, le temps global nécessaire pour exécuter les tests a également tendance à augmenter vers la sortie.

    La solution à cela réside dans une orchestration de test améliorée qui fournit la bonne quantité de couverture de test dans des cycles de sprint plus courts et permet aux équipes de livrer en toute confiance. Idéalement, l'ensemble du processus doit être automatisé, la tomodensitométrie étant réalisée à différentes étapes. Cela se fait en utilisant des portes de stratégie et une intervention manuelle, jusqu'à ce que le code soit poussé en production.

  4. Créer des boucles de rétroaction

    Sans boucles de rétroaction fréquentes à chaque étape du cycle de développement, des tests continus ne sont pas possibles. C'est en partie la raison pour laquelle la CT est difficile à mettre en œuvre. Vous n'avez pas seulement besoin de tests automatisés, mais vous avez également besoin de visibilité sur les résultats et l'exécution des tests.

    Les boucles de rétroaction traditionnelles telles que les outils de journalisation, les profileurs de code et les outils de surveillance des performances ne sont plus efficaces. Ils ne fonctionnent pas ensemble et ne fournissent pas les connaissances approfondies nécessaires pour résoudre les problèmes. Les tableaux de bord en temps réel qui génèrent automatiquement des rapports et des commentaires exploitables sur l'ensemble du SDLC aident à lancer le logiciel plus rapidement en production avec moins de défauts. L'accès en temps réel aux tableaux de bord et l'accès pour tous les membres de l'équipe contribuent au mécanisme de rétroaction continue.

  5. Manque d'environnements

    Le test continu signifie simplement tester plus souvent, ce qui nécessite de toucher plus fréquemment plusieurs environnements. Cela présente un goulot d'étranglement si lesdits environnements ne sont pas disponibles au moment où ils sont requis. Certains environnements sont disponibles via des API et d'autres via diverses interfaces. Certains de ces environnements peuvent être construits en utilisant une architecture moderne tandis que d'autres avec des systèmes client / serveur hérités monolithiques ou mainframe.

    Mais la question ici est de savoir comment coordonner les tests entre les différents propriétaires d'environnement? Il est également possible qu'ils ne maintiennent pas toujours les environnements opérationnels. La réponse à tout cela est Virtualisation . En virtualisant l'environnement, vous pouvez tester le code sans trop vous soucier des zones qui ne changent pas.Rendre les environnements accessibles et disponibles à la demande grâce à la virtualisation permet certainement d'éliminer un goulot d'étranglement important de votre pipeline.

CD (livraison continue) dansScénarios en temps réel DevOps

  1. Les déploiements prennent trop de temps

    Les applications distribuées nécessitent normalement plus que «copier et coller» des fichiers sur un serveur. La complexité a tendance à augmenter si vous disposez d'une batterie de serveurs. L'incertitude sur ce qu'il faut déployer, où et comment est une chose assez normale. Le résultat? De longs délais d'attente pour amener nos artefacts dans le prochain environnement de l'itinéraire pour tout retarder, tester, temps de vivre, etc.

    Qu'apporte DevOps à la table? Les équipes de développement et des opérations informatiques définissent un processus de déploiement dans une session de collaboration irréprochable. Tout d'abord, ils vérifient ce qui fonctionne, puis passent au niveau supérieur avec l'automatisation pour faciliter la livraison continue. Cela réduit considérablement le calendrier de déploiement et ouvre également la voie à des déploiements plus fréquents.

  2. Artefacts, scripts et autres dépendances manquants

    Nous rencontrons fréquemment des échecs après le déploiement d'une nouvelle version d'un logiciel fonctionnel. Cela est souvent dû à des bibliothèques manquantes ou à des scripts de base de données non mis à jour. Cela est généralement dû à un manque de clarté sur les dépendances à déployer et leur emplacement. Favoriser la collaboration entre le développement et les opérations peut aider à résoudre ce type de problèmes dans la majorité des cas.

    En matière d'automatisation, vous pouvez définir des dépendances, ce qui aide beaucoup à accélérer les déploiements. Outils de gestion de la configuration comme Fantoche ou Chef contribuer avec un niveau supplémentaire de définition des dépendances. Nous pouvons définir non seulement des dépendances au sein de notre application, mais également au niveau de l'infrastructure et de la configuration du serveur. Par exemple, nous pouvons créer une machine virtuelle pour un test et installer / configurer matou avant que nos artefacts ne soient publiés.

  3. Surveillance de la production inefficace

Parfois, vous configurez les outils de surveillance de manière à produire beaucoup de données non pertinentes à partir de la production, mais d’autres fois, ils ne produisent pas assez ou rien du tout. Il n'y a pas de définition de ce dont vous devez vous occuper et de ce que sont les métriques.

Vous devez convenir de ce qu'il faut surveiller et des informations à produire, puis mettre en place des contrôles. Les outils de gestion des performances des applications sont d'une grande aide si votre organisation peut se le permettre, jetez un œil à AppDynamics, New Relic et AWS X-Ray.

Scénarios de données DevOps

DevOps consiste à éliminer les risques associés au développement de nouveaux logiciels: l'analyse des données identifie ces risques. Pour mesurer et améliorer en permanence le processus DevOps, les analyses doivent couvrir l'ensemble du pipeline. Cela fournit des informations précieuses à la direction à toutes les étapes du cycle de vie du développement logiciel.

1. Moins de temps pour analyser les données

Avec toutes les données générées à un moment donné, les organisations doivent accepter qu'elles ne peuvent pas tout analyser. Il n’ya tout simplement pas assez de temps dans la journée - et malheureusement, les robots ne sont pas encore assez sophistiqués pour tout faire pour nous.

Pour cette raison, il est important de déterminer quels ensembles de données sont les plus importants. Dans la plupart des cas, ce sera différent pour chaque organisation. Donc, avant de vous lancer, déterminez les principaux objectifs et objectifs commerciaux. En règle générale, ces objectifs tournent autour des besoins des clients - principalement les fonctionnalités les plus précieuses qui sont les plus importantes pour les utilisateurs finaux. Pour un détaillant, par exemple, analyser la façon dont le trafic interagit avec la page de paiement sur le site et tester son fonctionnement dans le back-end se trouve en haut de la liste.

Quelques conseils rapides pour identifier les données les plus importantes à analyser:

  • Faites un tableau: déterminez l'impact des pannes sur votre entreprise, en posant des questions telles que «Si X pauses , quel effet aura-t-il sur les autres fonctionnalités? »

  • Examinez les données historiques: identifiez les problèmes survenus dans le passé et continuez à analyser les données des tests et à construire pour vous assurer que cela ne se reproduira plus.

2. Communication difficile

Aujourd'hui, la plupart des organisations fonctionnent toujours avec différentes équipes et personnalités identifiant leurs propres objectifs et utilisant leurs propres outils et technologies. Chaque équipe agit de manière indépendante, déconnectée du pipeline et ne rencontre les autres équipes que pendant la phase d'intégration.

Lorsqu'il s'agit d'avoir une vue d'ensemble et d'identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, l'organisation a du mal à trouver une solution. C'est principalement parce que tout le monde ne parvient pas à partager les données globales, ce qui rend l'analyse impossible.

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Pour surmonter ce problème, remaniez le flux de communication pour vous assurer que tout le monde collabore tout au long du SDLC, pas seulement pendant le processus d'intégration.

  • Tout d'abord, assurez-vous que la synchronisation des métriques DevOps est solide dès le départ. La progression de chaque équipe doit être affichée dans un tableau de bord unique, en utilisant les mêmes indicateurs clés de performance (KPI) pour donner à la direction une visibilité sur l'ensemble du processus. Ceci est fait pour qu'ils puissent collecter toutes les données nécessaires pour analyser ce qui n'a pas fonctionné (ou ce qui a réussi).

  • Au-delà de la conversation initiale sur les métriques, il devrait y avoir une communication constante via des réunions d'équipe ou des canaux numériques comme Slack.

3. Manque de personnel

Lorsqu'ils sont à court de personnel, nous avons besoin d'outils plus intelligents qui utilisent l'apprentissage en profondeur pour intégrer les données que nous collectons et prendre rapidement des décisions. Après tout, personne n'a le temps de regarder chaque exécution de test (et pour certaines grandes organisations, il peut y en avoir environ 75 000 par jour). L'astuce consiste à éliminer le bruit et à trouver les bonnes choses sur lesquelles se concentrer.

C'est là que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent aider. De nombreux outils sur le marché utilisent aujourd'hui l'IA et le ML pour faire des choses comme:

  • Développer des scripts et des tests pour déplacer et valider différents éléments de données

  • Rapport sur la qualité basé sur les comportements déjà appris

  • Travaillez en réponse aux changements en temps réel.

Donc, avec cela, nous sommes arrivés à la fin de cet article sur les scénarios DevOps en temps réel.

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