DevOps 是个很复杂的概念，几句话很难解释清楚。我们延用之前的惯例，如果要理解一个复杂的概念，就先去了解它出现的背景，以及发展的历史。
DevOps 核心本质是解决软件开发生命周期中的管理问题，我们先从一种名为“瀑布模型”的项目管理方法说起。
瀑布开发
1970 年，计算机科学家 Winston Royce 发表《Managing the development of large software systems》论文，首次描述了软件开发的分阶段流程，包括需求分析、设计、实现、测试和维护等阶段。
如图 1-27 所示，Royce 描述软件开发流程如瀑布流水一般，由一个阶段“流动”到下一个阶段，这种逐步递进的流程后来被称为“瀑布模型”（Waterfall Model）。
图 瀑布模型示例，一环接着一环，就像自然界瀑布流水一般。
瀑布模型基于工程学的理念将整个过程分成不同的阶段，提供了软件开发的基本框架，便于人员间的分工协作。同时，也可对不同阶段的质量和成本进行严格把控。
但这种模式存在一些缺陷，瀑布模型产生于硬件领域，它是从制造业的角度去看软件开发的，产品迭代的频率经常按月为单位进行，在需求变化不多的年代，瀑布模型拥有其价值。随着软件行业的快速爆发，针对市场的快速变化和响应成了新的目标。这种场景下，需求无法得到快速验证是最大的风险，有可能花费数月开发的产品早已不符合市场需求。
寻求一种新的模式满足对产品生命周期迭代更迅速的管理，变得尤为迫切。于是，敏捷开发登上舞台。
敏捷开发
2001 年，Martin Fowler，Jim Highsmith 等 17 位著名的软件开发专家齐聚在美国犹他州雪鸟滑雪圣地，举行了一次敏捷方法发起者和实践者的聚会。这次会议中，他们正式提出了 Agile Software Development（敏捷开发）这个概念，还有模有样地签署了《敏捷宣言》，如图 1-28 所示。
相比于传统的瀑布开发，敏捷开发是一种持续增量、不断迭代的开发模式。
开发者快速发布一个可运行但不完美的版本投入市场，在后续迭代中根据用户的反馈改进产品，从而逼近产品的最终形态。
迭代是敏捷开发理论的核心。坦白地说，迭代开发并不是新鲜的概念，但敏捷研发方法大大完善了迭代开发的理论，使之能够被广大的软件开发团队认可。具体的敏捷研发方法有极限编程、精益软件开发、Scrum 等，如图 1-29 所示。
敏捷开发框架 Scrum，通过持续迭代的方式交付软件
虽然敏捷开发提升了开发效率，但它的范围仅限于开发和测试环节，并没有覆盖到部署环节。显然，运维部门并没有收益。相反的，甚至可以说“敏捷”加重了运维的负担。运维追求的目标是稳定，频繁变更是破坏稳定的根源。
如图 所示的混乱之墙，就是我们常说的开发与运维之间的根因冲突。
图 开发与运维之间的混乱之墙
那么，如何要化解开发与运维的矛盾呢？现在，到了 DevOps 上场的时间。
DevOps
DevOps 运动始于 2007 年左右，当时技术社区对开发/运维分工协作的方式、以及由此引发的冲突感到担忧。随着越来越多问题的出现，大家逐渐认识到：为了保证产品研发的效率、软件交付的质量，开发和运维必须紧密配合。
2009 年，比利时根特市举办了首届 DevOpsDays 大会，这届会议出乎意料的成功，引起人们广泛的讨论。DevOps 理论就此诞生！
DevOps 的定义
DevOps（Development 和 Operations 的合成词）是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT 运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。
通过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
2009 年，引入 DevOps 概念之时，基于“Development“和“Operations”合成一个新词“DevOps”，强调开发（指交付前的广义上的研发活动，包括设计、测试等）与运维融合，打破开发和运维之间的隔阂、加快软件研发效率、提高软件交付质量。
从存在的意义上说，DevOps 完善了敏捷开发存在的短板，实现了研发流程真正的闭环。如图 1-31 所示，开发和运维不再是“孤立”的团队，两者在软件的整个生命周期内相互协作，紧密配合。由此带来的效益，是软件的品质不仅高、交付的速度还快。
图：Devops 打破开发和运维的对立
不过，话虽如此，要实现这一点却不容易，因为这并非只是一次升级，而是需要在原有的文化和流程上大刀阔斧的改革：
- 首先是推行协作文化，研发和运维之间不再是对立的关系，应该是互相协作、深度交流并且彼此体谅的状态。
- 开发流程方面，以往研发和运维各搞各的模式也需要改变：
- 运维需要在项目开发的初始阶段提前介入，了解开发所使用的系统架构和技术路线，并制定好相关的运维方案。
- 开发人员也需要参与到后期的系统部署和日常维护中，并提供优化建议。不仅仅是把代码甩给运维了事。
DevOps 的成功实践离不开工具上的支持，这其中包括最重要的自动化 CI/CD 流水线，通过自动化的方式打通软件从构建、测试到部署发布的整个流程。还有实时监控、事件管理、配置管理、协作平台等一系列工具/系统的配合，如图 所示。
图 DevOps 技术体系以及各阶段工具概览
云原生架构的演进
架构演进的目的一定是解决某一类问题，我们就从“解决问题”的角度出发，如图 1-33 所示，讨论传统架构向云原生架构的演进之路。
- 为了解决单体架构“复杂度问题”，使用微服务架构。
- 为了解决微服务间“通讯异常问题”，使用治理框架 + 监控。
- 为了解决微服务架构下大量应用“部署问题”，使用容器。
- 为了解决容器的“编排和调度问题”，使用 Kubernetes。
- 为了解决微服务框架的“侵入性问题”，使用服务网格。
- 为了让服务网格有“更好的底层支撑”，将服务网格运行在 Kubernetes 上。
图 传统架构与云原生架构对比
从研发应用的角度看，研发的复杂度降低了。在“强大底层系统”支撑的情况下，应用监控、通信治理、编排调度相关的逻辑从应用中剥离，并下沉到底层系统，已经符合云原生架构。但站在整个系统的角度看，复杂度并没有减少和消失，要实现“强大底层系统”付出的成本（人力成本、资源成本、技术试错成本）是非常昂贵的。为了降低成本，选择上云托管，将底层系统的复杂度交给云基础设施，让云提供保姆式服务，最终演变为无基础架构设计。
最后，通过 YAML 文件以声明式的方式，描述底层的基础设施以及各类中间件资源，即应用要什么，云给我什么，企业最终走向开放、标准的“云”技术体系。
云原生架构技术栈
云原生架构是优雅的、灵活的、弹性的…，但不能否认这些优势的背后是它的学习曲线相当陡峭。
如果你有志投入云原生领域，希望构建一个高可用（高研发效率、低资源成本，且兼具稳定可靠）的云原生架构，对能力要求已提升到史无前例的程度。总结来说，除了掌握基础的 Docker 和 Kubernetes 知识外，熟知图 1-34 所示的几个领域也是必备要求。
图 云原生代表技术栈
- 容器运行时：Docker、Containerd、CRI-O、Kata Containers。
- 镜像和仓库：Harbor、Dragonfly、Nydus。
- 应用封装：Kustomize、Helm、Operator、OAM。
- 持续集成：Gitlab、Tekton。
- 持续部署：ArgoCD、FluxCD。
- 容器编排：Kubernetes。
- 服务网格: Istio、Envoy、Linkerd。
- 网关：Ingress-Nginx、Kong、Traefik。
- 日志：Grafana Loki、Elastic Stack、ClickHouse。
- 监控/观测：Prometheus、Grafana、OpenTelemetry。
- 机器学习/离在线业务混合部署：Volcano、Koordinator…。
通过介绍，相信你已经深刻理解，什么是云原生？
云原生不是简单使用云计算平台运行现有的应用程序，也不是某个开源项目或者某种技术，而是一套指导软件和基础设施架构设计的思想。基于这套思想构建出来的应用，能够天然地与“云”融合，充分发挥“云”的能力和价值。相应的，云原生生态中的开源项目 Kubernetes、Docker、Istio 等，就是这种思想落地的技术手段。
最后，笔者还要补充的是，并不是因为云计算/容器技术的发展才出现云原生的概念，而是软件规模变得越来越大、越来越复杂的同时，对软件的可靠性、迭代效率、资源成本的要求也越来越高，这才有了云原生技术出现的契机和发展。
从根本上讲，驱动技术发展的动力有很多种，但能让技术大行其道的动力，都是来源于业务发展的需要。