工具 Devops 程序员必定了解的十个收费

哈喽大家好，我是咸鱼。

近年来，DevOps 曾经成为一门将软件开发 (Dev) 与 IT 运维 (Ops) 相融合的关键学科，目的是为了缩短软件的开出现命周期并提供高品质软件的继续交付。

这篇文章整顿了十种基本的收费开源的 DevOps 工具，这些工具曾经在通常中获取了证实，仰仗有效性和能够简化 DevOps 流程的才干从泛滥关系工具中锋芒毕露。

当天要引见的工具笼罩了从继续集成和交付 （CI/CD） 到基础架构即代码 （IaC）、监控等一系列需求，确保你能应答各种应战。

除此之外，这些工具曾经成为每个 DevOps 工程师了解和经常使用的必备工具，把握它们的经常使用方法能够助你在职业生涯更上一层楼。

在正式开局之前，咱们先来看一个基本疑问：什么是 DevOps？

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什么是 DevOps？

DevOps 是一组通常和方法，将开发（创立软件的人员）和运维（部署和保养软件的人员）团队汇集在一同。

这有什么意义吗？为什么 DevOps 这么关键？让咱们以一种易于了解的模式去了解它。

构想一下，你是一个拼图团队的一员。开发团队担任设计和制造拼图，而运维团队担任将拼图拼在一同并确保拼完后的正确的。

在传统流程中，开发团队和运维团队各干各的，不足交换，这就造成交付提前和最终产品不齐全适宜。

而 DevOps 确保每团体从一开局就一同上班，分担责任并继续沟通，以更快更有效地模式处置疑问。DevOps 相当于一个桥梁，把软件的创立和操作衔接到一个有凝聚力、高效和富裕功效的上班流程中。

换句话说，DevOps 确保两个团队协同上班并经常使用相反剧本。最终目的是提高软件品质和牢靠性，并放慢向最终用户交付软件所需的时期。

DevOps 关键概念

继续集成 (CI)

这种做法触及到开发人员将代码更改兼并到中央存储库中，并在其中启动代码智能构建和测试，目的是极速发现并修复集成失误。

继续交付(CD)

继 CI 之后，继续交付可以智能地将软件交付到指定的基础环境中，确保在部署的时刻能够极大地减轻人工干预。

智能化

智能化是 DevOps 的外围。它适用于测试、部署甚至基础设备性能，能够增加人工操作，最大限制地增加失误并放慢软件交付流程。

监控和用户反应

继续地对软件和基础架构的性能监控至关关键，这样能够极速定位和处置疑问，而用户反应能够基于实在用户体验的继续改良。

DevOps 生命周期

把握 DevOps 生命周期的各个阶段是充沛了解 DevOps 实质的关键。上方咱们一同来看看 DevOps 生命周期的各个阶段。

要做到上方这些，离不开特定的软件和工具。上方就让咱们一同来看下跟 DevOps 亲密关系的软件和工具。

DevOps 工具

Linux 系统

Linux 是一切 DevOps 优惠的支柱，使一切成为或者。简而言之，假设没有 Linux，咱们所知的 DevOps 就不会存在。

了解 Linux 的基础常识至关关键。假设没有这些常识，在 DevOps 畛域想要取得高水平的专业常识和成功或者会举步维艰。

Docker 和容器技术已成为 DevOps 方法的基础。它们彻底扭转了开发人员构建、颁布和运转运行程序的模式，史无前例地增加了代码和部署之间的差距。

容器准许开发人员将运行程序及其所需的一切局部（例如库和其余依赖项）打包在一同，并将其作为一个包启动颁布。

这种分歧性显着增加了“它在我的机器上能够运转怎样到了其余机器上就运转不了”的综合症，能够简化开出现命周期并提高消费劲。

同时，Docker 容器可以在几秒钟内启动和中止，从而更容易控制高峰负载。这种灵敏性在当今的矫捷开发流程和继续交付周期中至关关键，能够让团队更快、更牢靠地将软件更新推送到消费环境。

容器还提供运行程序之间的隔离，确保每个运行程序及其运转时环境都可以独自遭到包全。这有助于最大限制地增加正在运转的运行程序之间的抵触，并经过限制潜在攻打来增强安保性。

虽然容器技术在 Docker 出现之前就已存在，但却是它使容器变得盛行，并将容器设置为 IT 行业宽泛经常使用的关键规范。如今，Docker 依然是经常使用容器的首选，成为一切 DevOps 专业人员的一项基本技艺。

Kubernetes

前面咱们引见了容器，如今咱们来看下控制容器的关键工具，控制容器的工具也被称为【编排器】。

在容器畛域中，除了 Docker 之外，还有其余可代替的处置方案（例如 podman、LXC 等）。但是在容器编排畛域，有且只要一个能够锋芒毕露的方案，那就是 Kubernetes。

作为一特性能弱小的开源平台，用于智能化容器化运行程序的部署、裁减和控制，Kubernetes 从基本上扭转了开发和运维团队的单干模式，经过在机器集群上智能调配运行程序来极速高效地交付运行程序。

它还可以依据不时变动的需求成功无缝运行程序裁减，确保最佳的资源应用率和性能。

Kubernetes 形象化了控制基础设备的复杂性，让开发人员能够专一于编写代码，让运维团队能够专一于控制和智能化。

岂但如此，Kubernetes 与 CI/CD 能很好地集成在一同，成功了从代码签入到部署的流程智能化，让团队能够极速牢靠地颁布新性能并启动修复。

DevOps 的外围是对智能化的需求。Python 的便捷语法和宽泛的库生态系统让 DevOps 工程师能够编写脚原本智能口头部署、控制性能和简化软件开出现命周期。

随着越来越多的 DevOps 工程师经常使用 Python ，越来越多专门用于提高 DevOps 流程的 Python 模块和工具被设计开收回来。

无论是用于性能控制的 Ansible、用于容器化的 Docker，还是用于继续集成的 Jenkins，Python 都是将这些工具集成到一个有凝聚力的上班流中的粘合剂，从而成功跨不同平台和环境的无缝操作。

此外，它在 IaC（基础设备即代码）范式中至关关键，准许团队经过代码定义和性能基础设备。Terraform 和 CloudFormation 等库通常与 Python 脚本一同经常使用，以智能设置和控制主机、网络和其余云资源。

岂但如此，Python 的数据剖析和可视化性能关于监控性能、剖析日志和识别瓶颈十分贵重。Prometheus 和 Grafana 等工具通常与 Python 集成，使 DevOps 团队能够坚持服务高可用性和性能。

虽然许多其余编程言语，如 Golang、Java、Ruby 等，在 DevOps 环球中很受欢迎，但 Python 依然是业界的首选。依据环球最大的代码存储库 GitHub 的数据显示，Python 在过去一年中不时是经常使用最多的言语。

Git 是一种散布式版本控制系统，它准许多个开发人员同时处置同一个名目，而不会相互抵触，从而成功团队单干。

它提供了名目更改的片面历史记载，可以更轻松地跟踪进展、恢复失误和了解代码库的演化。这特性能关于坚持 DevOps 所谋求的开发速度和品质至关关键。

此外，Git 与继续集成/继续部署 （CI/CD） 无缝集成，了解 Git 还使 DevOps 专业人员能够有效地实施和控制代码分支战略，例如盛行的 Git 流。

DevOps 团队所做的许多上班都是从便捷的 Git 命令开局的。它启动了 CI/CD 流程中的一系列步骤，最终构成完整的软件产品、反常运转的服务或稳固的 IT 基础设备。

Ansible 是许多 DevOps 通常的外围，是一种开源智能化工具，在基础架构即代码、性能控制和运行程序部署中施展着关键作用。

把握 Ansible 技艺关于 DevOps 畛域的专业人员来说变得越来越关键，要素如下：Ansible 准许团队智能口头软件性能、性能控制和运行部署流程。

这种智能化增加了人为失误的或者性，并清楚提高了效率，使团队能够专一于更具战略性的义务，而不是重复的手动上班。

Ansible 最大的长处之一是它的便捷性。它经常使用 YAML 来编写 playbook（剧本），关于那些编写代码或脚天性力没这么强的人也能轻松上手把握，从而增加了开发和运维团队之间的差距。

除此之外，Ansible 与其余智能控制工具而言它是无代理的，这象征着不须要在控制的节点或主机上装置代理软件，从而降落了额外的开支和复杂性。相反，Ansible 经常使用 SSH 协定来启动通讯，进一步简化了操作性。

它还领有宏大的模块和插件生态系统，使其与各种操作系统、云平台和软件运行程序兼容。这种多性能性确保了 DevOps 专业人员能够有效地控制复杂的异构环境。

Jenkins 是一个开源智能化服务，可促成继续集成和继续交付 （CI/CD） 通常，使团队能够更快、更牢靠地构建、测试和部署运行程序。

它的上班原理是监督版本控制系统的更改，智能对新代码运转测试，并传递新版本部署到消费环境。

由于这些特性，正如 Kubernetes 是容器编排的首选一样，Jenkins 已成为 CI/CD 流程的首选工具，可以智能口头软件开出现命周期中触及的重复性义务，例如构建代码、运转测试和部署程序到消费环境。

经过与泛滥开发、测试和部署工具集成，Jenkins 充任了简化的 CI/CD 的支柱。它让开发人员能够将更改集成到名目中，并更容易及早地发现疑问。

知晓 Jenkins 在 DevOps 畛域备受追捧。随着组织越来越多地驳回 DevOps 通常，对知晓 Jenkins 和相似技术的专业人员的需求不时回升。

Terraform / OpenTofu

近年来，Terraform 已成为 DevOps 专业人士的基石。但终究什么是Terraform？简而言之，它是 HashiCorp 创立的工具，准许你经过代码定义和性能基础架构。

它准许开发人员和 IT 专业人员经常使用初级性能言语定义其基础架构，使他们能够编写主机、数据库、网络和其余 IT 资源的设置和性能脚本。经过这样做，Terraform 将智能化、可重复性和分歧性引入到通常复杂的基础架构控制流程中。

这种方法称为基础结构即代码 （IaC），准许将基础结构管明智能化并集成到开发环节中，使其愈加牢靠、可裁减和透明。

借助 Terraform，DevOps 专业人员可以无缝控制多个云服务和提供商，只要一个命令即可部署整个基础架构。此性能在当今的多云环境中至关关键，由于它可以确保灵敏性、防止供应商锁定并节俭时期和资源。

此外，它与散布式版本控制系统（如 Git）很好地集成在一同，准许团队以与控制运行程序代码相反的模式跟踪和审查对基础设备的更改。

但是，HashiCorp 最近更新了 Terraform 的容许，这象征着它不再是开源的。好信息是 Linux 基金会曾经推出了 OpenTofu，这是一个齐全兼容并预备用于消费的 Terraform 分支。

当开发人员将更改推送到存储库时，Argo CD 会智能检测这些更新并将更改同步到指定环境，确保集群中的实践形态与存储在 Git 中的希冀形态相婚配，从而大大降落人为失误的或者性。

知晓 Argo CD 能够让专业人员大规模高效地控制复杂的部署。这种熟练水平带来了几个关键的好处，其中最关键的好处是增强了智能化。

经过将部署与 Git 中的版本控制性能绑定，Argo CD 确保了跨环境的分歧性。此外，它还智能化了部署环节，增加了人为失误，并为DevOps团队腾出了贵重的时期，让他们专一于更具战略性的义务。

随着运行程序和基础设备的增长，Argo CD 的性能使团队能够轻松控制跨多个 Kubernetes 集群的部署，支持可裁减的操作，而不会影响控制或安保性。

Prometheus

Prometheus 是一个开源的监控和告警工具包，因其弱小的灵活服务监控性能而取得宽泛驳回。其外围是实时搜集和存储目的作为时期序列数据，准许用户经常使用其 PromQL 言语查问这些数据。

此性能使 DevOps 团队能够跟踪从 CPU 经常使用率和内存到用户可定义的自定义目的的一切内容，从而深化了解其系统的运转状况和性能。

那它是如何上班的？Prometheus 的上班原理是按指定的时时期隔从性能的目的中抓取目的，评价规定表白式，显示结果，并在满足某些条件时触发警报。这种设计使其特意适用于对监控和警报有复杂要求的环境。

总体而言，Prometheus 关于 DevOps 畛域的任何人来说都是一项关键技艺。它能够提供对系统性能和运转状况的详细、实时洞察，使其成为现代灵活基础设备控制无法或缺的一局部。

经过将这些数字数据转换为具备视觉吸引力的图形和图表，Grafana 使团队能够监控其 IT 基础设备和服务，从而提供对运行程序性能、系统运转状况等的实时洞察。

但是，为什么 Grafana 的技艺在 DevOps 畛域如此关键呢？最关键的是，它们使 DevOps 专业人员能够亲密关注系统，在疑问更新之前识别和处置疑问，确保更顺畅的运营和更好的服务牢靠性。

最关键的是，Grafana 宽泛的自定义选项准许 DevOps 专业人员依据他们的特定需求定制仪表板。