DevOps工程师是干什么

什么是 DevOps

关于它的定义与由来你可以 Google 到各种前沿理论，但是大部分的解释都是长篇大论，让人喘不过气来。看看我会怎么做——我会帮你节省鼠标的点击次数并且把关键信息摘出来：

DevOps 是一种研发团队同甘共苦、患难与共交付软件的方式。

定义就是这么简单，但它意味着什么？

这意味着，传统意义上的开发人员（编写软件的人）的目标与运维人员（运行软件的人）的目标大不相同。例如，作为一名开发人员，我希望尽可能快速地开发更多的新特性。毕竟，这是我的工作并且是客户需要的。然而，如果我是一名运维人员，我就会希望新特性越少越好。因为每一个新特性都意味着新的变更，而变更就意味着风险。

由于这种目标错位，DevOps 诞生了。

“系统工程师 2.0”

DevOps 尝试将开发和运维融进一个研发小团队里，由这个小团队共同承担开发、部署、努力创造软件收入的痛苦、责任（相反也可能是奖励）。

现在，纯粹主义者会告诉你没有 DevOps 工程师这样的职位，“DevOps 是一种文化，不是一种角色”， 他们会这么说。好吧，在技术上他们说的是正确的（最糟糕的那种“正确”）。但是正如经常发生的那样，这个术语已经超越其原始含义。

现在，成为 DevOps 工程师就像“系统工程师 2.0”。

换句话说，DevOps 工程师了解软件开发生命周期，并通过软件工程工具和流程解决传统运维挑战。

DevOps 最终意味着建立一个数字流水线：从开发者的笔记本中获取代码直至产生收益的全过程。

作为一个职业选择，公司给 DevOps 相关岗位的薪资待遇都相当不错，几乎每家公司推行 DevOps 时都这样做或声称这样做。无论哪里的公司，DevOps 相关的工作机会都很丰富，它依然会是未来几年内有趣且有意义的工作岗位。

温馨提示：要警惕那些声称招聘DevOps 团队”或“DevOps 部门”的公司。严格来说 DevOps 终究是关于文化和交付软件的方式，而不是配备新的团队或部门。

免责声明

现在，让我们把肥宅快乐水放在一边，考虑以下几点：

你听过这句古老的格言吗 ——“世上没有初级的 DevOps 工程师。” 它其实是 Reddit 和 StackOverflow 上的流行比喻。这意味着需要多年的经验，结合对工具的扎实理解，才能最终成为真正有效的高级 DevOps 从业者。遗憾的是，没有捷径可行。

因此，这篇文章不是 DevOps 伪装指南。我不认为存在能够假装成一位具有几个月经验的高级 DevOps 工程师的方法；或者在几个月中掌握原本需要数年才能精通的快速变化的工具，和对方法的深刻理解，并且这些问题目前还没有完全解决。然而，大多数公司都使用大同小异的（或者主流的）工具和概念菜单，这些就是文章的主要内容。

工具与技能不同，因此在学习工具时，请确保不要忽视自己的技能（面试，网络，书面沟通，故障排除等）。

最重要的是，不要忘记我们追求的目标——建立一个全自动的数字化流水线，将创意转化为创收。

DevOps 学习路线图

广度优先逐层遍历

掌握以下内容你就可以诚实地称自己为 DevOps 工程师。如果你对“DevOps”相关的 title 反感的话可以叫自己“云工程师”。下面的路径图代表我（可能是在这个领域工作的大多数人）认为的一个称职的 DevOps 工程师应该掌握的技能。这只是一种意见，肯定会有不同的看法，没关系，我们并不追求完美，先把基础打好。

注意，你的目标是广度优先、逐层遍历。先从基础开始，学习蓝色标记的技术（Linux | Python | 腾讯云/阿里云），然后如果时间允许或者就业市场有相应需求，追踪紫色的技术（Golang | AWS/谷歌云）。

（译者注：原文的工具介绍是针对国外开发者，此处为了方便国内开发者实践译者进行了部分调整）

老实说，上述的基础层是你要持续学习的东西。Linux 很复杂，需要数年才能掌握；Python 需要持续练习才能保持最新状态；公有云发展如此迅速，以至于你今天所知道的事情可能只是它的冰山一角。但是，一旦你有一个合理的知识基础，就拥有了进入现实世界的技能组合。下面总共有 6 个蓝色列，建议每月学习一列。

为什么没有测试

上面的学习路线中明显缺少 Test，这是有意为之的。编写单元测试、集成和验收测试并不是一件简单的事情，传统上是开发人员的责任。“测试”阶段的遗漏是有意的，因为本路线图的目标是快速获取新的技能和工具。笔者认为缺乏测试专业知识是 DevOps 就业一个微不足道的障碍。

另外，请记住，我们不是在这里学习以及喋喋不休一大堆无关的技术。我们需要对完整的工具有比较充分的理解。将这些工具结合在一起，就可以讲述一个连贯的故事 —— 端到端的流程自动化。

你肯定不希望学习一堆工具后就停下来。工具变化很快，概念变化得相对缓慢，因此你要做的是使用工具作为进阶概念的学习辅助。接下来，让我们再深入探讨下 DevOps 学习路线图。

DevOps 必备基础知识

在图一的“Foundation”下，你看到的是每个 DevOps 工程师必须掌握的技能。你会看到三个行业主导的支柱：操作系统，编程语言，公有云。这些东西不会是一蹴而就的技能，你必须掌握以及持续学习，以保持相关性并及时了解最新情况。接下来我们逐一介绍它们：

Linux

它是几乎所有软件运行的地方。有人会问：能完全处在微软生态系统中成为一名出色的 DevOps 从业者吗？当然可以，没有任何法律要求用 Linux 来实现一切。

然而请注意，尽管所有 DevOps 相关事情都可以通过 Windows 完成，但这个过程更加痛苦，而且工作机会要少得多。现在，你可以放心地预设在不了解 Linux 的情况下无法成为真正的 DevOps 专业人员。因此，Linux 是你必须学习和不断学习的东西。

最好的方法是在家里安装 Linux（ Fedora 或 Ubuntu）并尽可能多地使用它。你会破坏操作系统上的东西，会被问题困住，然后你不得不解决所有问题，在这个过程中，你将学习到 Linux 相关的知识与技能。作为参考，在北美红帽系统更为普遍，因此从 Fedora 或 CentOS 开始也是 OK 的。如果你在犹豫是否该用 KDE 或 Gnome 版本，就用 KDE 吧，Linus Torvalds 用的就是它 ： ）

Python

Python 是如今占主导地位的后端语言，易于上手，被广泛使用。Python 在 AI 以及机器学习领域使用非常普遍，所以如果你想要转换到另一个热门领域，那么你也会更加得心应手。

公有云

如果没有充分了解公有云的运作方式，就不可能成为一名经验丰富的 DevOps 专业人士。国内外云计算领域的主导者们提供了非常丰富的工具集。

我建议你每天留出 20-30 分钟来学习 Python，Linux 和公有云。图二是你必须学习的补充内容。总的来说，我估计每天要花费一个小时，每周五次就足以让你在 6 个月或更短的时间内充分了解 DevOps 相关的内容。总共有 6 个主要知识支柱，每个支柱对应一个月的学习时间。

以上就是基础知识的介绍，在随后的系列文章中，我们将探讨更加复杂的问题：如何以完全自动化的方式配置、发布、打包、部署、运行和监控软件。

译后记

我们相信，在企业数字化转型落地过程中 ，DevOps 是企业软件开发模式革新的重要支柱。

CODING 作为国内领先的 DevOps 解决方案提供商，支持从需求到部署的研发全流程管理，涵盖了项目管理、代码管理、持续集成、制品库管理、测试管理、部署管理、缺陷管理、知识管理，帮助企业轻松将创意转化为创收。CODING 也会持续关注并分享软件研发领域最新理念与技术，与 DevOps 工程师一起成长。