GIAC大会期间,来自杰蛙(JFrog)的技术专家刘永强分享了《数据驱动 DevOps 落地实践》,就此机会,前青云研发总监杨锦涛代表高可用架构对刘永强老师进行了访谈。让我们大家一起看看刘永强老师的独特见解。

导读:GIAC大会期间,来自杰蛙(JFrog)的技术专家刘永强分享了《数据驱动 DevOps 落地实践》,就此机会,前青云研发总监杨锦涛代表高可用架构对刘永强老师进行了访谈。让我们大家一起看看刘永强老师的独特见解。

640_wx_fmt_jpeg刘永强,杰蛙 Support Lead & 解决方案架构师,专注于系统架构、软件CI/CD及DevOps领域,曾在 HPE、亿玛等公司任高级工程师,在互联网平台建设上有着丰富的经验,负责过多个互联网平台和移动应用的研发和运维工作。 服务客户包括:华为、腾讯、京东、招商银行、摩拜、顺丰等各行业顶尖企业。

640_wx_fmt_jpeg 1杨锦涛(Osier Yang)资深基础设施架构师,专注于云计算、物联网、知识图谱、区块链等技术的研究,曾在 Red Hat 担任虚拟化高级研发工程师,在青云QingCloud 担任 QingStor 研发总监。对 Open Source、Linux Kernel、虚拟化、分布式存储、云计算、物联网等领域有深入研究和理解。

640_wx_fmt_jpeg 2

杨锦涛:永强你好,刚刚听了你的演讲,非常好。先自我介绍一下,我是杨锦涛,从毕业至今一直从事系统层和基础架构的研发,在此期间,做过一些 DevOps 的实践,也有过一些关于技术的思考和感悟。其中之一就是发现我们技术人员的思维往往会比较局限,我们会思考技术本身的本质,会去探讨、思考产品和技术的形态和方法,但很少会思考技术所创造的产品在社会层面的本质,也不太会关注行业的现状和发展趋势。    在刚才的演讲中,可能因为时间关系,虽然你没有特别突出地强调,但是这些方面都有所提及。我们想通过这次采访,让你能够把这些观点完整地表达一下,另外介绍一下杰蛙各方面的情况。刘永强:我个人理解,DevOps 不只是一种技术或方案,更多是文化,它重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作,(但不局限于这两个角色),以提高整个软件开发生命周期的效率以及质量。DevOps 其实也是整个 IT 软件发展历程中的一次变革,在整个行业层面的意义类似于传统制造业中的的流水线自动化改造,当然,自动化也只是DevOps 其中一个形态。

杨锦涛:是指工业时代工厂所采用的标准化的、流水线式的生产模型吗?刘永强:流水线是 DevOps 的一种形态,其在于将复杂的任务切分,在于将不同任务模块或角色之间的指责明确化,自动化流转软件交付件,并将不符合质量的交付件过滤,可靠稳定地提高软件交付速度。

对于整个行业持续发展来说,它其实也有着其重要的意义,在整个软件开发交付流程顺畅后,其会促进垂直工作链的技术发展。我们可以简单比喻一下,DevOps 是横向的发展,在每一个流水线当中的组件是纵向的,比如说开发、需求、测试、运维,DevOps 是会推进或者要求这些垂直领域的发展的,比如微服务架构的发展。而且 DevOps 落地之后,我们会节省很多时间成本,有更多的时间去做技术的深入发展。反过来,这些垂直领域发展之后还会反馈到流水线,比如说我们有了新的工具或技术方案,有更高的效率或者可靠性,DevOps 也需要进行响应的的优化和改进,所以 DevOps 是一个成长型的模型。

    

杨锦涛:你刚才谈的主题是 DevOps 在社会层面的本质,也以工业时代的标准化的流水线生产模式及车间的管理模型做了类比。工业时代的流水线生产模型导致企业的组织架构、管理方式、甚至员工的角色等都发生了变化。在演讲时,您也讲到了 DevOps 在实际实施过程当中会遇到管理、文化等各方面的问题,在你的 PPT 当中也有一张图,上面示意了部门墙。你觉得 DevOps 给软件开发带来的影响,会不会像流水线生产模式对工业时代的影响那么大,能否分别从组织架构、管理、以及具体决策模式等方面谈一谈?刘永强:关于这一块其实就相当于对传统行业来说,以前的作业方式,DevOps 对我们现在的一些角色是有冲击的,比如说最典型的就是测试人员。我们现在的测试基本上都是可以做到自动化的,以前的人工测试的工作就收到了冲击。但是测试岗位不会缺失,只是会对测试的指责进行重新定位,因为我们还是有一些东西是需要做人工测试的,比如说你验证的是需求,这些自动化做不了。

所以我们现在的测试人员很多开始做转型了,成为测试开发,更多的是开发测试框架和开发自动化测试用例,包括运维也一样,系统运维转向到运维开发,更多的是开发自动化运维平台或工具,在这之前,出现系统故障后,运维进行线下手工处理,而现在基础运维都自动化了,更有意思的是,现在自动化运维社区和工具链已经成熟后,运维现在它做得更多事情就是辅助产品开发或者做技术运营了,有一个从运维到运营的转变。DevOps 其实在对软件开发交付流程中的角色或岗位进行了重新定位,让其更加清晰顺畅,降低成本,提高效率。

再来说开发,开发也是一样的,我们后面的一些工具链以及架构的变化,比如说自动化的测试管理,数据库变更管理,运维架构的变更(容器化)。其实对开发来说,架构也是有要求的,开发侧需要做微服务拆分,进行解耦,软件可测试性,数据库部分也要能做到数据的一些兼容性,架构上也要做到分布式,高可用等等,其实对于开发的架构上也提出了很多要求。

总结一下,DevOps 对于每一个角色都是有了更高的要求,但是其价值也很明显,其实, DevOps 是企业给这些开发,测试以及运维的一次最大的投资,它其实是帮助开发人员可以更加有效的做工作,或者是更加简单的做工作,受益的对象其实是所有软件从业人员。当然开发人员有受益,企业也会从中受益。

杨锦涛:您刚才主要说的是 DevOps 会给在整个链条当中所涉及的工作人员的角色、工作的方法、甚至职责带来的变化。其中谈到了测试人员的职责变化,据我了解,一些大的企业,比如IBM,采用的还是相对传统的工作流模式。在这种工作流模式当中,有大量的测试人员,人工测试人员占比也较高,在你们的客户案例种,有没有这样的这样的企业?对于这些企业的内部人员来讲,应用 DevOps 后,会不会有一个比较大的阵痛期?

    

刘永强:阵痛期肯定是存在的。我们这种客户也是比较多的,就是他们基本上都是人工测试,这一块我们的推行计划一般是选型一个项目或者是两个项目,然后让他们改造,那么他的阵痛或者说震动范围比较小。他成功之后,其他项目看到效果之后会自行选择,这样的话,他就不认为这是“痛”,他认为这是改造,是给我收益的,甚至说是给我带来的福利。这样的话,我们可以尽量减少这个阵痛期。

另外,DevOps 的改造是自上而下的,其实这个成本都是要花的,一个是人工测试的成本,比如说我需要 100 个测试人员,这是有成本的。还有一个是你改造成自动化测试也是需要成本的,两种方式都要成本,只不过侧重点不一样。举一个相对简单例子,人工测试的话,我们自动化测试和人工测试的成本是一样的,但是自动化测试的效率比较高,我们一天可以测试完,但是人工测试你花更多的时间,你可能需要一个星期全量测试完了才可以上线,其中的利弊显而易见。

杨锦涛:您刚刚主要是从企业的视角去谈成本以及阵痛期的情况。我主要想了解的是对于当下在从事测试工作的工程师,尤其是手工测试工程师,在面对 DevOps 时他们有可能会面临下岗或者转型。在一些工作流还比较传统的企业里,往往有独立的团队或部门做这类测试,他们会不会对这种新型的工作流模式比较抵触?刘永强:其实这一块还算可观,我们见到的一些公司,这些测试人员也是在关注整个业界的发展的。他们在转型事前,其实都已经在自己做一些准备了,没有想像当中那么糟糕,当然还是存在少量的没有太多技术背景的测试人员,转型肯定是有疼痛期的,但是大部分的测试人员其实很早就开始准备转型到自动化测试开发的方式,他们会自己线下学习或者是进行团队内的分享,而且也有很多测试人员在主动推进 DevOps 和自动化测试。

杨锦涛:如果从 DevOps 的形态上来看,在整个工作流中,目前每一个环节都有比较完善或者成熟的工具了,未来 DevOps 的形态还会有哪些演变或者衍生的可能性?刘永强:这一块刚刚也提到了,DevOps 是成长型的模型。如果说我们落地了 DevOps 之后,我们应该是进入到一个垂直领域的深入发展。这一块我们可以从开发、测试、运维三个垂直领域来做,比如说开发领域,其中一个方向是 AI,现在开发已经可以做到 AI 机器人去做一些修复 Bug 工作了,在 GitHub 已经实现了,有些开源项目接收了很多 AI 提交的 Bug 修复申请,而开源项目负责人并不知道是 AI 机器人修复的 Bug。这个是一个非常激动人心的事情。

测试方面,将来也会想 AI 测试发展,因为在将来我们 AI 遍地行走的时候,比如说现在是智能汽车,无人驾驶,它的测试场景要求更高,我们人工可能模拟不出来我们将遇到的一些突发情况,必须依靠AI测试把所有的情况都考虑到。这样的话,你的产品才是可靠的。

再一个就是运维侧,AIOps 领域也在蓬勃发展,因为运维是软件生命周期中时间成本更多的一个岗位。行业内,腾讯蓝鲸社区版也发布了故障自愈模块,基本上基础运维都是零人工值守,这样的话这些运维人员有更多时间去做其他事情,去开发 AIOps, 分析运维,运营数据, 从运维上升到技术运营。

杨锦涛:在 AI 测试和 AIOps 两方面,以你对这个行业的观察和了解,觉得它们目前发展到一个什么程度?刘永强:现在AI的发展基本上是初期,AIOps 的发展是比较快的,基本上你可以实现零人工值守,也就是说它可以达到初期水平了。到中期的话,我的预想是我们可以做到 AI 做一些运营数据分析,为企业决策提供足够的数据支撑能力。比如说我根据不同地域,不同时间段的订单量或者是下载量进行 AI 分析,自动提供一些决策的选择,然后人工再去采取行动。进一步自动决策我下一步的行为,比如在高并发地域增加更多的服务器资源,这是 AIOps。

杨锦涛:我们言归正传,还是回到 DevOps 这样一个主题上来。关于 DevOps 行业的现状和发展趋势,您有什么看法?刘永强:从国内外发展的状况来看,现在有一个大概的比例,这也是 DevOps 现状调查报告,欧洲和美国占了 60%-70%,发展程度比较高,应该达到了中期水平和“中期+”。亚洲这边大概是 18%,我们国内大概就是 5%-10%,基本上就是初期和“初期+”。但是值得骄傲的是,我们国家工信部首先提出了 DevOps 标准,在国际上对 DevOps 是有发言权的。

杨锦涛:这个 DevOps 标准是什么时候提出的?刘永强:今年提出的,这是一个受国际认可的标准,大概有两三百项的评分项,每个评分项有5 分,你根据这个评分项评出来之后给 DevOps 成熟度做一个评级。现在国内仅有个别企业达到 4 级,其中腾讯蓝鲸达到了 4 级,其他的一些企业基本上就是 3 级甚至是 3 级以下,虽然然现在是初期阶段,但是我们的发展很快的。

杨锦涛:关于国内 DevOps 市场,按照您刚才的说法,还处于比较初期的阶段,那么粗略判断的话,国内市场的的高峰期大概会在什么时间点?刘永强:这个还是很难预估的,我个人理解 DevOps 的发展不论是国内国外,这边在 2025 年之前应该会达到成熟。其实这个发展也是依赖于我们垂直领域的发展,因为垂直领域发展会推进 DevOps 的发展,反之亦然。

杨锦涛:刚刚我们探讨的是在市场方面国内外的行情,国内外市场的占比情况,以及总体的发展态势。在市场特征方面,您觉得国内外有什么异同吗?刘永强:对于商业模式或者是市场这边我没有发言权,专供技术,但是我可以说一些我的感受,因为我们在总部那边会定期进行一些交流和同步。国外的工具文化是非常流行的,只要是能提高效率的工具,企业不会用人去做,基本上就是购买成熟产品快速落地,提高生产效率。在国内的话,一般是希望自己开发一个。当然我不反对自研发,自主创造能力对企业很重要,这里应该要考虑投入产出比,以及区分业务类型,哪些是核心业务,哪些能够创造核心价值,因为有些辅助工具是别人花了 5 年、10 年以上研发,把这个领域专精了之后产生的结果,你短期内根本做不到。企业需要专注在核心价值上,这是工具文化的意义。

商业模式这一块,我可以介绍一下杰蛙,国外基本上都是这样的模式,就是以许可的形式,我卖产品其实是卖服务的,按照 License 按年服务,软件本身其实是附赠的,你买了一年之后可以永久使用这个产品,但是你后面需要维保或者是升级的话那就再续第二年的费用。在国内大部分是定制化,而且要做一个大而全的,我做一期、二期、三期。当然这个也有优势,定制化能力比较强,但是你的持续更新能力以及社区发展能力就比较弱,如果说有新的需求,你还要再找这个厂商,但是这个厂商可能就不在了。

当然现在国内也有一些确实在实践这样的方式,也有很多公司开始愿意采购外部产品服务,快速落地并提高工作效率,提高产能。

杨锦涛:说到国内外在对待工具的态度上的差异,很多评论家和观察者给出过各种各样的解释。有的说是成本的考量模型不同导致的,有的把它归结为文化原因,还有其它各种原因,不一而足。杰蛙在国内外都有客户,从您的角度来看,觉得最主要的原因是什么?刘永强:我觉得还是文化上的。

杨锦涛:为什么国内的企业级服务市场一直是处于不温不火的状态,而反观国外,比如美国,就要好不少。刘永强:这一块我觉得还是归结于文化占比更多一些,因为国外开发一个软件,我任务我的工程师是我成本最高的部分,希望他们把精力放在我的创新上,而不是放在这些低效率或者重复工作的东西上。比如说有一个提高效率的工具,我自己开发一个,这个是产出比很低的投资。以谷歌为例,谷歌完全有能力短期内或者是尽快地把我们杰蛙的产品复制一遍,但是我们持续做了 10 年以上,做到了持续升级与和产品维护。

杨锦涛:谷歌是你们的客户?刘永强:对,谷歌是我们的客户,我们杰蛙的产品 Artifactory 做了十年,谷歌 GCP 平台的Docker 注册中心是使用 JFrog Artifactory 管理,用于提供高可用,高并发的容器注册中心。

 

杨锦涛:在国内互联网领域,你们最大的客户是哪家?刘永强:互联网的话,京东是我们的客户,京东有一个能效部门,能效部门专门管理不同团队的流水线。流水线当中有很多的工具链,它会去选择一些已经成熟的工具链,我们杰蛙在二进制包管理这一块是最专业的。

华为也是我们很大的客户,使用 JFrog Artifactory 去统一管理软件制品,管理多语言的二进制包依赖,提高企业二进制资产管理的效率和稳定性。

杨锦涛:杰蛙作为一家外企,在服务国内的客户时,有没有遇到过一些本地化方面的障碍?刘永强:这一块感触还是比较深的,第一个是产品的语言,这一块还是比较少的,因为我们的产品都是给开发人员用的,都是英文还好,但是有一些国企,他们希望有中文版本,但是现在我们还没有,将来会计划做本地化。

第二,最严重的就是商业付费模式,很多企业希望我一次性买断你的产品,但是我们的模式是服务的方式,按 License 提供产品的维护和升级,这一块是有一些不一样的。

杨锦涛:杰蛙的产品我之前专门看了一下,目前主要的产品有 Artifactory、Xray、Bintray、和 Mission Control,接下来在产品体系方面有没什么新的规划?刘永强:我们已经规划了一个新的产品叫“Enterprise Plus(企业+)”的产品,但是我们的方向还是专注于二进制包,但是我们专注的方向可能是 DevOps 的一个规模化。就是我们现在的企业很多都是单研发中心,那么企业可以用我们的产品去统一管理二进制资产。但现在越来越多的公司是跨国的,跨地域的,我们这个新产品就是专门处理这种异地协同开发的场景。比如说我们北京开发一个包,可能需要同步到上海、广州甚至是国外去做依赖管理,那么我们的“E+”就是专门处理这样的场景,方向上还是专注于二进制包,但是场景更加丰富了,针对大规模的跨国企业。

尤其是现在这个行业很多国外的企业看到中国市场之后愿意进到中国市场,现在有很多这样的企业,所以这个产品专门是为这种客户打造的。包括国内的客户像京东,还有教育行业,还有华为都是要打到国外市场的,他们也需要这样的场景,所以我们把将来的计划重心放在这边。

杨锦涛:现在这个领域里还有没有其它像杰蛙提供这种全链条解决方案的产品?刘永强:我个人理解,或者说我个人还没有看到一家公司可以把所有全链路都可以覆盖的,基本上都是集成的方式,与合作伙伴一起去做一个整体方案,因为这一块 DevOps 涉及的概念较大,我在 PPT 当中有一个知识体系,可以看到工具链很多了,每一个领域都会有一些企业做得比较深的,我们希望与这些领域专家一起推进 DevOps。

杨锦涛:这里可能有一点误会,我说的全链条不是说把整个链条上所有环节的工具、服务都自己做,而是说在 DevOps 领域里,一些企业是做某一项具体的服务,比如 TeamCity,另一些企业是把整个链条打通,比如杰蛙,它们的聚焦点和路线是不一样的。我的问题是,还有没有像杰蛙这样做全链条打通的企业?刘永强:我目前了解到有一些企业,比如说全端他们有一个 DevOps 平台,他会直接有一个入口,然后去把开发测试等等串联起来,底层可能还是依赖开源的一些软件等等,具体细节不是很了解。还有一个是普元,他很早之前就做了一个这种平台,就是做类似 DevOps 的门户,这两家公司我是比较熟悉的,他们的方案我也做过一些了解。他们的方案优势形成了部分规范,是完整的平台,开箱即用。

杨锦涛:你刚刚提到的这两家企业都是国内的吗?刘永强:对,没错。

杨锦涛:在 DevOps 领域,国内还有没有哪些做得比较好的企业?刘永强:腾讯蓝鲸,因为他们是 DevOps 标准当中唯一达到 4 级的,他提供了一个 PaaS 平台,能够提供大部分的开发运维,而且这个产品是有社区版本,对整个社区都有很好的促进和推动作用,当然他也提供企业版,企业版和国外的付费模式一样,我提供的是服务,软件是开源的或者是社区版的,我们也和腾讯蓝鲸也有一些合作。

杨锦涛:从您的角度来看,在 DevOps 领域,还有哪些创业机会?刘永强:我觉得在国内的市场还是很大的,因为国内现在才发展两年。很多企业还在摸索阶段。

杨锦涛:杰蛙在服务国内外各种客户时,遇到的最大的挑战是什么?刘永强:在国内最大的挑战就是文化的落地。我刚刚分享的时候也说了,我们开发测试运维的习惯是有惯性的,他可能觉得我们现在的工作方式也是可以的,我们现在问题也比较少。所以他对这种 DevOps 的改造是抱一个拒绝的态度,这一块是我们遇到最多的问题。具体每一个工具链如何使用,他们完全有能力去做,只要他不意愿去做。所以我们这一块的方案也是借鉴了很多公司的方案,就是找一个接受度比较高的团队,把开发、测试、运维的领导拉在一起,然后我们出一个方案和推广计划,落地成功之后,汇总一些收益和成果,其他团队看到了会主动寻求支持,另外就是落地的一些种子项目后,一些方案文档都也已经成熟,再去推广第二个团队也更容易。

杨锦涛:就是以塑造榜样、标杆的方式切入?刘永强:对,没错。这样大家看到收益之后他会主动找你,像甲骨文,基本上就是我们落地了一两个团队之后,甲骨文其他团队看到收益之后觉得这个很好,他会主动来学习你的方案或者接入你的平台。

杨锦涛:是甲骨文中国还是整个集团?刘永强:整个集团,他们全球有 6 个数据中心。

杨锦涛:在国外遇到的最大障碍和国内也是类似的吗?有什么不同吗?刘永强:国外的话,其实他们文化上面都还好,尤其他们每一个角色的职责分得非常细,甚至说我一天就处理固定的几件事情,后面交给别人我就不管了,它整个系统是不透明的,所以他看到这样一个系统之后觉得完全可以解决自己的痛点,所以他们文化落地这一块不是问题,最大的问题就是根据不同的业务场景去设计我们 DevOps 的标准,就是落地过程当中选择什么样的工作链,如何把 DevOps 的经验扩容到不同的团队,因为每个团队业务场景比较多。我们有一个客户是 ING,ING 是非常大的一个金融公司了,它的业绩是千亿级别的,他们有 600 多个团队。在没有落地 DevOps 之前,基本上每个团队是自己维护自己的一套工具链,没有一个统一管理,这个成本有大量的重复,它的改造过程就需要兼容这 600 个团队,这一部分的历史包袱非常重,所以最大的痛点就是这些历史包袱,尤其是规模越大的公司历史包袱越重。

杨锦涛:回过头来,在讲到 DevOps 工作流形态演变的可能性时,你讲到其中的一个可能性是垂直方向上的一些纵深性发展。除了你刚刚提到的 AI 测试、 AIOps 这些东西外,更完善的图景会是什么样的?比如说有没有可能覆盖到性能调优方面的工具,有没可能把它们接入到整个链条当中来?刘永强:我觉得 DevOps 的包容性还是比较强的,它应该是包含整个软件生命周期当中所有的环节,包括我们现在也基本上覆盖了大部分的环节。线上性能调优包括线上调 Bug 也是应该包括在这里面的,包括谷歌的工程师已经有了这样的能力,就是线上我快速打一些日志调 Bug的能力,在我们 DevOps 也应该提供这样的能力,当然这一块需要一些技术的发展,目前没有一些开源的工具或者是服务可以帮助不同企业快速落地这样的能力。但是将来肯定是要做到这一块的。

将来,我个人认为 DevOps 将来会作为一种服务,或者是基础服务提供给不同的企业或者是不同的个人。用户可能就感知不到这些东西了,它只需要上层服务的方式就可以使用这样的能力。

杨锦涛:在杰蛙的客户中,有没有做硬件或底层系统 OS 的企业?刘永强:应该这一块也有,甲骨文本身也有,还有就是思科,思科也是我们典型的一个客户,他们有三万以上的开发人员,他们最早落地的只有 5 个人的 DevOps 团队,这 5 个人的 DevOps 团队要支持这三万以上的开发人员去做 DevOps 的相关事情,他们开发了这样一个系统,叫 Account Manager,Account Manager 主要是做了 DevOps 的一部分,他们已经得到了很多收益,比如说节省了很多成本,时间上面的,金钱上面的以及设备方面的。他们主要做的事情就是把这些资源申请透明化,比如说你立项,到我平台上勾选就可以了,可以快速提供这样的一个资源。那么你如何使用,我就是直接下发给你了,我只需要计算成本就可以了,所以,像这种团队也是可以适用 DevOps 的。

    

杨锦涛:这是其中的一个点。因为测试领域覆盖的面其实很广,比如说专门针对硬件的测试。所以我想问的另外一个点是,这种针对硬件测试的场景有没有可能接入到整个链条当中来?刘永强:其实这一块肯定是可以集成进来的,但是这一块的技术还不就成熟,不像软件的自动化测试工具那么多,这一块可能需要有厂商专门定制设备的测试,这一块其实国外有一个公司做虚拟化 Lab 的,你要测试设备的话,你通过虚拟化的方式可以模拟一个设备,通过虚拟化的方式去测试不同的手机等不同的场景,这也是比较好的实践。

杨锦涛:你刚刚讲到 DevOps 未来会向平台方向发展,杰蛙目前有没有和其他做测试的服务对接,比如说国内做移动 APP 测试的产品,掌测和 Testin,有没有和它们做集成?刘永强:我们杰蛙产品本身和这些测试工具是没有太多的集成,是整个 DevOps 会把集成工具集成进来,这一块我们整个生态里面也有,包括我们客户也有这样的集成,比如说自动化测试有 Gatling 就是 SaaS 服务。还有日志分析,国外有 Sumologic,国内有日志易,这些都是可以集成到我们这个平台的,我们将来的服务是可插拔式的。

杨锦涛:集成的工作是杰蛙来开发还是第三方来开发?刘永强:这一块一般来说我们是和合作方一起去客户现场,因为他们提供他们的服务能力,我们提供整体的规划、计划,包括推行计划。可能需要有他们一些定制开发,也有我们的定制开发,包括我们一般到客户落地 DevOps 的时候,会要求客户现场有客户的负责人,或者是测试的负责人,运维负责人一起加入到落地计划当中,因为它需要对项目进行改造,它也要提供开发资源,所以三方都要有开发资源和任务计划。

杨锦涛:时间关系,我们今天的采访就到这里结束,感谢永强给我们分享了这么多见解,希望以后有机会有机会再交流。

转载本文请注明出处,技术原创及架构实践文章,欢迎通过公众号菜单「联系我们」进行投稿。

高可用架构改变互联网的构建方式640_wx_fmt_jpeg 3

长按二维码 关注「高可用架构」公众号