Java开发转DevOps开发(Java)有前途吗?

从别人的演讲视频中摘抄,做笔记。

企业实施DevOPS的七大挑战

单元测试 API测试 界面测试 功能测试

缺少自助式的持续交付平台

组织DevOPS转型的三条腿

DevOPS模式的建设,从特区开始,能力+文化

差异化的运维管理体系,在运维和稳定性

持续交付DevOPS平台建设

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DevOps并不是什么新的概念,落地国内开发社区已经有几年时间了,但是关于DevOps如何真正帮助开发者实现转型、为企业真正创造价值的话题,一直都在持续讨论。最近,IBM Rational产品开发和用户支持全球副总裁Salvatore Vella在IBM 2014技术峰会上针对这个话题进行了深入的阐述和分析。

现在的开发周期变得越来越快,其推动力来自于客户的反馈,同时要兼顾速度和信息的平衡,有时候更新速度越开越好,但对于银行来说,可能3个月一次就够了。这里涉及到评价DevOps的两个维度:

第一个是效率,如何在这个系统中消除冗余的部分。你可以思考一下一些项目,在每一个迭代之后你能不能够把这个应用到生产上面去或者有没有这样的人工的工作,我们要把人工的工作全部去除,全部自动化。

另外一点要问我们是不是在做正确的事情,我们需要得到反馈,反馈可以来自于绩效评估工具,也有可能是情感的分析。同时还有一些可能是客户在使用过程中宕机报告等等,它都可以给你一个方向,就是怎么样来做正确的事情。

Salvatore指出,企业的持续能力,能够让企业实现交付,让企业获得市场机遇,减少获得客户的反馈时间,持续的软件交付、持续的开发部署,能够看到市场机遇,而且能够减少获得客户反馈的时间,客户的反馈能够帮助开发者走到下一步。

我们有四个DevOps要素,我们把DevOps看作是端到端的流程,是整个开发过程,所以首先是领域,我们必须了解下一步要做什么,将其视为你对于从客户那获得反馈的一种反应,它告诉你下一步该怎么做。我们还有开发测试,这里主要是指协作式的团队合作。我们意识到可能会有业务伙伴这里参与到开发过程中,不仅仅是一个团队的竖井式的工作,还有高度自动化的测试。还包括生产系统。实际上来说这个领域,也许你做的很糟,当然你有机会去改善。因为有很多的手工工作并不需要人工做。还有运维,包括监测、灾难恢复、反馈信息,然后是一个环路过程。

这里有几个情况,首先,DevOps有两点,一个就是效率,就是能够更好的做我们的工作,剔除那些手工工作,使得它更为简单,能够让我们更好地提高工作质量。这里还有一些年度规划,基于产品、基于事实的回馈。还有开发测试,不是一种流程密集型的,而是更多关注自动化部署,手工部署。遗憾的是,今天很多手工部署都已经进入自动化了。这是很幸运的一点。我们可以试一下将基础设施当做代码来用,从竖井式的环境中很多团队彼此独立的工作,要让他们彼此之间协作。在下一步会看到,就是为了能够增加生产效率高的工作,减少浪费。

IBM内部也在进行DevOps的转型和变革,Salvatore指出:“在整个公司中我们都会做自己的开发,这里确实很多机遇帮助我们改进,进行协同式的工作。有效性也是很重要的一点。持续的反馈是很重要的一点,有了云应用,就能够实时获得关于应用的反馈,我们有这样的机会建立一些假设,不同的设计,并且进行不同的试验,这是很好的机会,我们应该应用。但持续的回馈还是很重要的,能够帮助我们持续的开发。你需要从现在开始做DevOps,我们需要一个路线图。很多的材料都已经在网络上可以提供给大家。它的起点是将技术业务进行融合,进行转变,包括运维、业务。如何做我们的工作,我们应该要这些团队合作,在变革中达成一致的意见。第二,对目前的状态进行分析。我们有在线的工具,你可以去进行评估,你和你的团队进行这个工作,我把它认为是我们做的一个全面工作,这可以帮助我们很好地了解我们目前所做的工作质量如何。还有其他的一些元素,有哪些元素是我们浪费的,有哪些没有被自动化,哪些是手动的。有多少进行了部署,有多少手动工作可以进行自动化,这都是工作重点。然后还要实施,在IBM内部进行变革转型的时候我们开始做这个工作,我们认为必须要强迫人们做这个工作,但发现结果并不是这样,其实大家非常希望改进他们自己的工作质量,我们有一万员工加入这个行动当中,所以并不是说人们不知道他们遇到的问题,实际上需要公司帮助他们做这个工作,我也鼓励大家启动这个程序。”

关于转型中的挑战,Salvatore给出了自己的经验:

如果你在一个大企业工作的话,你也会意识到这样的挑战。比如复杂性的挑战,因为现在有来自于不同的人或者是不同部门的各种各样的功能,这非常复杂。第二就是团队的挑战,因为现在有团队在地理上是各地分布的。还有流程的挑战,我们希望一个团队能够思考实验的方法,然后把这种实验应用到实际中去,这对我们来说是很大的挑战。我们还面临工具方面的挑战,工具的挑战非常有意思,我有责任开发各种各样的工具。实际上工具非常有意思。我们现在看到的就是一个工具箱,也就是我们所准备的一系列的工具,包括一些脚本和开源工具。他们可能在第一天的时候很好,到一千天或者两千天的时候就出现了问题,独特的工具就变成了债务,因为人们开始有新的岗位,产品也变化了,所以我们提供的工具也作为服务来提供,这样内部团队就可以使用一系列的共同的工具,你不需要担心这个工具不能更新。我们有一些DevOps的服务在Bluemix当中得到应用,在功能方面是提供更多,我们把它作为一系列的、一套的工具来使用。

最后,Salvatore举了一些改进的例子,包括STG、Watson等部门:比如,STG是我们的硬件部门,它们有很多内嵌的软件,我们可以看一下它带来的进展。在使用了相关的工具和技术之后,我们得到的结果。我们的集成测试从每两个月变成一天一次,我们的构建到内部使用的周期从过去的14天到现在的3小时,部署时间从5小时降低到5分钟。这是非常重大的、可见的益处,很多人工工作消除了,所以效率提高了很多。大家都听说过Watson,我们在不断地改进Watson的流程。我们一开始做Watson的时候,它的迭代时间是9周,9周才能迭代一次。我们就采用了一些我们管理的工具把它降到了3周。我们又去努力,把它变成了1天时间。所以巨大的进展,迭代时间变得更短、速度变得更快,也消除了很多浪费的节点。

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从工作好不好找的角度来看:
如果想要找的是特别好的工作:
两者任意一个掌握到比较精的程度都可以找到好工作。
如果不局限于测试,想转开发:
java程序员数量大。
哪个语言更适合主攻学习:
我个人觉得是你现在单位在用的语言最值得去学。我之前单位所有测试组都用python,我也是主要搞自动化测试,所以我主攻python。现在我在一家大多数人用java的单位里搞devops,因为这个角色需要集成各种工具,用python更方便,所以我仍旧是写python。
最后,这两个语言最好都懂一点。
学了java和python,可以两者互相印证,多对比两者的不同之处。都熟悉了,自然而然会在适合用java时用java,适合用python时用python。一线公司已经有很多对java和python都有要求的岗位了。我个人偏爱python,是因为java我感觉比较难学,很多东西我学的时候靠死记硬背,不理解。后来学了python,再回头看java,很多以前不理解的地方,也理解了。而且学python同时还可以把很多日常工作自动化掉,于是在工作时间内挤出更多时间来学习。


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Python:简单易懂。Python诞生于1991年,这门语言的初衷就是为了让程序员可以用更少的代码,写出一样的程序,达到事半功倍的效果。Python化繁为简,给程序员减轻了不少压力,以至于业界衍生出:人生苦短,我学Python。
Java:地位稳定。Java诞生于1995年,是一门有class为单位,高度面向对象的高级编程语言,因为Java语言稳定,很多公司在做商业级别项目时,都会选择Java语言。
Python:易于学习、语法简洁。Python对比其他语言来说,更容易一些,因为Python语言简洁明了,很多外行人也能读懂它的代码,Python语言不需要很丰富的词汇,简单明了直奔主题,只需要少量的代码就能创建出功能。
Java:架构独特、速度快。Java是一门面向对象的编程语言,吸收了C++语言的各种优点同时摈弃了缺点,Java是可以跨平台的,应用十分广泛,速度快的同时又十分稳定。
Python:快速崛起。Python发展快速,这是一个不争的事实,Python主要优势就是在任何方面都很强大,尤其是数据分析、机器学习、人工智能领域,Python是人工智能时代的第一语言。
Java:无法取代。Java是非常高级的编程语言,全球百分之八十以上的服务器后台用的编程语言都是Java,至今还没有语言可以替代它。
Python:人工智能的首选。Python主要应用于数据分析、人工智能、游戏开发、机器学习、脚本开发、网络爬虫等领域,是大数据、人工智能时代的主力军。
Java:垄断企业级应用的开发。Java主要应用就是服务器开发、web开发以及安卓开发,垄断了企业级应用的开发。
总体情况来讲,Python和Java各有各的优势,至于哪个更适合自动化测试,在这里小编推荐首选Python。因为Python相对于来说简单、容易入门,可以帮助初学者建立自信心,除此之外Python前景好、岗位多、需求量大,就业薪资待遇也非常高。

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