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简介:DevOps这一优秀的软件交付理念在服务端已经有很多相关的实践,那么是否也可以应用到移动端进行交付呢?基于移动端和服务端场景的差异,移动DevOps跟服务端DevOps又有哪些不同和挑战?本文分享阿里云云原生应用研发平台EMAS在建设云原生Mobile DevOps过程中的思考、遇到的挑战以及解法,解密其设计架构和技术细节。
在2020年这个时间节点上,DevOps已经不再是什么新鲜概念,相信大家或多或少都有些自己的理解,但当要我们去准确描述什么是DevOps时,好像又很难讲清楚。实际上DevOps至今业界也没有可以让大家一致认可的定义,之所以很难被准确定义,是因为DevOps其实是一种理念甚至是一组理念的集合,很难被具象化。“DevOps”这个词本身从字面可以理解为软件从Dev(Development,开发)到Ops(Operations,运营)的全生命周期,但DevOps的准确定义到底是什么?在众多的DevOps定义中,个人认为Azure DevOps的定义[1]较为精确和具体:
DevOps 是开发 (Dev) 和运营 (Ops) 的复合词,它将人、流程和技术结合起来,不断地为客户提供价值。
DevOps 对团队意味着什么?DevOps 使以前孤立的角色(开发、IT 运营、质量工程和安全)可以协调和协作,以生产更好、更可靠的产品。
通过采用 DevOps 文化、做法和工具,团队能够更好地响应客户需求,增强对所构建应用程序的信心,更快地实现业务目标。
这个定义里有几个关键信息总结一下:
对于DevOps大家平时讨论比较多的其实是服务端DevOps,既然DevOps是一种优秀的软件交付理念,为什么不把DevOps也应用到移动端交付呢?这也就是我们今天要介绍的移动DevOps。
因为移动端和服务端场景的差异,移动DevOps跟服务端DevOps会有很大的不同。主要体现在以下几个方面:
1)移动端应用自动化构建更为复杂
首先,移动端构建环境存在碎片化问题。Android、iOS两个平台需要基于不同的操作系统和构建工具链搭建构建环境,即便是同一平台构建工具链也存在版本碎片化现象,比如Android构建依赖的Android SDK、Gradle需要多个版本同时支持,iOS构建依赖的Xcode、Ruby版本需要多个版本同时支持。
其次,iOS构建依赖的Mac设备为机房非标设备,因此无法部署在标准机房,通常需要自建Mac机房,对于可运维性和稳定性也是一个挑战。
自动化构建是DevOps中必不可少的能力,这就要求移动DevOps通过技术手段很好的解决上述客户端自动化构建、一键出包的问题。
2)移动端碎片化严重,应用交付兼容性是巨大的挑战
不同于服务端部署环境的一致性,移动端应用运行环境碎片化非常严重,兼容性测试覆盖难度远大于服务端。移动端碎片化现象以Android系统尤为严重:
Android市场有众多的手机厂商和茫茫多的机型,不同厂商都会对系统做底层“优化”,理论上任何覆盖不到的机型测试都可能会面临兼容性问题,下图是2020.10月份最新的百度统计流量研究院[2]的Android Top机型分布,Top 10的机型市场占用率都不足15%,可见机型碎片化之严重。
操作系统的差异对应用运行的影响更为直接,系统大版本升级导致应用不兼容的情况屡见不鲜,每次操作系统大版本发布都是对应用兼容性的一次考验;在考虑兼容新系统的同时,还不能放弃老系统的用户。
下图是2020.10月份最新的百度流量研究院的Android版本分布数据,可以看到已经发布一年多的Android 10.0,市场占用率还不足50%,2年以前的操作系统依然占主流。
由于端设备的碎片化问题,就需要移动DevOps具备移动测试能力,自动化完成大量的真机兼容性测试。
3)移动端应用发布更新周期长
应用新版本可能发布2周更新比例都不会超过50%,不像服务端可以在很短的时间内完成所有服务器的软件发布。发布周期长意味着犯错成本更高,一个有Bug的版本发出去,可能需要很长的时间才能通过更新升级消化完。
这就需要移动DevOps一方面具备完善的灰度发布机制,避免将有问题的应用一次性发布到用户侧;另一方面一旦有Bug的版本已经发出,需要移动DevOps具备热修复能力,可以通过增量补丁包的发布方式更轻量、快速的修复Bug。
4)移动应用运行在海量移动端设备
不像服务端服务运行在特定的集群内,可以统一管控和运维,移动应用的运行环境在用户的手机上,而且对于手淘这类超级App来讲是亿级海量设备。
这就需要移动监控类产品通过大数据技术来实现移动端运维监控,甚至需要远程日志功能来拉取指定设备上的错误日志来定位排查错误。
基于以上几点,并参考DevOps对软件交付生命周期的定义,总结移动DevOps应用生命周期及各阶段能力要求如下:
首先介绍一下EMAS(Enterprise Mobile Application Studio),EMAS是来自阿里云的国内领先云原生应用研发平台(移动App、H5应用、小程序、Web应用等),基于广泛的云原生技术(Backend as a Service、Serverless、DevOps、低代码等),致力于为企业、开发者提供一站式的应用研发管理服务,涵盖开发、测试、运维、运营等应用全生命周期。更多关于EMAS的介绍详见阿里云官网EMAS详情页。
Mobile DevOps是EMAS移动DevOps理念的具象化产品输出,是EMAS的中轴型产品,它联动EMAS所有产品共同实现上述移动DevOps理念。Mobile DevOps将EMAS原本孤立在应用各个生命周期的产品像上图一样实现了联动和完整闭环,实现了EMAS从移动中间件平台向移动研发平台的升级。Mobile DevOps结合以下EMAS产品共同形成EMAS的移动DevOps:
Mobile DevOps是集团内部移动研发平台的商业化输出版本,最早于2017年由阿里云和手淘团队一起研发出输出第一版专有云输出版本,2020年04月上线第一个公共云版本。
下面这张图是Mobile DevOps的发展史,可以说Mobile DevOps的发展史其实就是阿里集团移动研发技术发展史,是阿里巴巴近十年移动技术、工程研发理念沉淀。
1)专有云已初具规模
Mobile DevOps专有云主要面向大客户,尤其是正在做数字化转型的大客户,这部分客户对安全有很高的要求,基本只能接受专有云部署的模式,同时也愿意为提升研发效能投入成本。
2018年Mobile DevOps以专有云场景正式落地输出,目前已经为多个行业数十家大客户创造价值,赋能企业研发流程数字化转型。
2)公共云免费公测中
相对于专有云,Mobile DevOps公共云更多的是面向中小微企业,这部分客户对研发效能提升有诉求,但是又对价格敏感,公共云是很好的承接形式;同时阿里集团内部有些对外输出的业务(例如专属钉钉)无法基于集团内部研发平台去做移动DevOps的,Mobile DevOps公共云也是很好的选择。
Mobile DevOps公共云自2020.07开始正式对外免费公测,目前已服务以及众多中小微客户,以及阿里集团内部专属钉钉、政务钉钉、唱鸭等客户。
相对于专有云,公共云场景下建设云原生形态的Mobile DevOps面临更多的技术挑战,本章会跟大家分享我们在建设云原生Mobile DevOps过程中的思考、遇到的挑战以及我们的解法。
虽然专有云部署具有独享、内网安全隔离等优势,但专有云交付的高成本注定只有行业高端玩家才有能力接受。专有云Mobile DevOps成本投入评估如下:
基于上述成本计算,专有云第一年、第二年、第三年的的投入成本分别为:150W ,50W,50W 累计200W,这对于中小微客户是无法接受的。
阿里云作为新时代的基础设施,新时代的水电煤,有必要为更多大客户以外的中小微企业提供普惠型云服务。而公共云形态的Mobile DevOps恰好符合这样的理念,基于云原生弹性扩缩容、按量计费的优势,可以极大降低中小微客户使用Mobile DevOps的成本。同时公共云场景下针对中小微客户的特点提供更适合目标客户的DevOps研发流程。
公共云Mobile DevOps的上线,可以有效联动EMAS现有移动测试、移动监控、移动热修复等产品,让EMAS覆盖应用全生命周期,完成EMAS从移动中间件到移动研发平台的升级,提升用户体验和粘性。
EMAS一站式移动研发平台较传统基于开源方案Jekins、Gitlab Runner等自建CI/CD平台,在成本、高可用性、技术支持力度等方面都有明显优势,而且可以一站式覆盖应用构建、测试、发布、运维、运营全生命周期管理,较传统自建CI/CD“烟囱式”的一个个独立开源系统,研发协同效率上也有明显优势。
相比专有云内网部署、内部员工使用的场景,公共云形态下的Mobile DevOps会面临更多的技术挑战,主要体现在以下几个方面:
1)租户隔离
公共云面临的第一个问题就是租户隔离,不同客户既要同时使用共享资源,又不能互相看到对方的数据。对于构建这种场景,除了不同客户的构建任务可能会互相影响,构建环境还涉及到用户的代码、证书等私密信息,必须要有完善的方案保证用户构建环境的隔离。
2)代码、证书、秘钥等私密数据安全
有构建就必然涉及用户代码、证书、秘钥,这些数据都是极其隐私的数据,公共云存储、传输、使用任何环节出问题都可能会导致用户重大损失。
3)外部攻击
公共云由于暴露在公网任何人都可以使用,还面临恶意黑客攻击的风险,尤其构建场景涉及大量的自定义执行命令,必须要有完善的机制防止黑客执行恶意自定义命令在构建环境内留下后门。
1)必须支持弹性扩缩容
公共云业务规模增长时,需要业务能快速扩容适应业务增长,否则就会导致服务异常。这就要求云产品在技术实现上符合分布式的架构,尤其是构建集群要支持无状态快速扩容。
2)构建环境的稳定性
构建环境要稳定,避免因攻击或异常使用导致的构建环境被破坏的情况,比如环境变量、构建工具链等。
3)高标准的SLA,实时在线,永不宕机
高标准SLA既是对客户的承诺,也是对阿里云品牌的敬畏。
1)应用架构多样化导致的构建流程差异大
专有云客户数量有限,而且有完善的KA客户技术支持服务,所以应用的差异有限且有专人支持接入。但公共云环境下客户众多,应用架构多样性对系统的通用性、扩展性提出了更高的要求。
2)研发流程多样化
公共云不同客户研发团队规模、研发文化、研发流程都有差异,也对Mobile DevOps研发流程扩展性提出了更高的要求。
针对以上公共云Mobile DevOps面临的挑战,我们从以下两个方面通过技术手段去解决:
流水线架构将构建做到通用化,基于流水线自定义编排构建流程,基于任务插件扩展流水线业务能力,很好的解决了上述的可扩展性问题。此架构具有以下特色:
使用容器化(Linux)/虚拟化(Mac Os)方案可以彻底解决各种因资源共享带来的安全性和稳定性问题,每个构建任务由全新的容器/虚拟机运行,构建任务完成后容器/虚拟机立即被销毁,不仅可以有效隔离任务间运行环境,构建环境也“常用常新”,可以有效避免构建环境被破坏的问题;另外搭建稳定的无状态 容器化/虚拟化 构建集群,可以保证构建服务的高可用性。
下面第三、四章节,我们会对这两个点分别展开详述,解密其设计架构和技术细节。
业界基于流水线设计的友商产品其实并不少,尤其是国外同类产品较多,比如 Azure DevOps Pipeline 和 Github Actions 两款优秀的流水线产品,这两款产品在功能丰富度、易用性、文档、用户规模几个方面综合考虑较其他产品具有不少优势。
Azure DevOps前身是Visual Studio Team Services(VSTS),是一款已经有十几年历史的软件研发协作平台了,其Azure Pipeline产品在2018年4月发布[3];Github Actions产品在2019年8月发布[4],是微软收购Github后发布的一个重量级产品。总体来说两者都属于比较新的平台,Azure Pipeline也不过2年多的时间。
触发器,主动触发一次流水线执行。
流水线,被触发运行的最小单位。一个流水线可以包含1个或多个Job。
Job是被调度的最小单位,按Job被调度到的执行环境不同可分为Agent(构建集群)和Agentless(服务端)两种Job。
多个Job之间有可以无依赖并行运行,也可以有依赖顺序执行。多个Job之前的关系可以用一张DAG图表示。
每个Job可以包含1个或多个Step。
Step 是被执行的最小单位。每个Job由多个顺序执行的Step组成。
Task是预定义规格和功能的任务插件,可以在Step中被声明引用执行,一个Step只包含一个Task。
流水线由以下几个核心系统组成:
负责流水线的触发、编排、状态流转执行,以及流水线元数据信息维护。
1)流水线触发器模块
触发器模块负责触发一条流水线的执行,支持手动、定时器、事件(git event,webhook回调等)三种触发方式。触发器是流水线执行的唯一入口,在这一层可以做调用方的校验和检查,同时支持传入不同的触发参数控制流水线的执行和调度过程。
2)流水线编排模块
流水线编排定义了一套用于描述一条流水线的DSL语言,基于这套DSL语言可以准确定义一条可被调度和执行的流水线。
3)流水线执行模块
流水线执行模块主要确保流水线中所有Job都被按正确的依赖关系被并行或顺序执行,并实时更新流水线流转实时状态。
Job是流水线中被调度的最小单位,Job调度引擎主要负责每一个从流水线流程引擎产生的Job被调度到正确的构建集群机器上。
流水线中的任务插件有两大类,一类是Agent任务,比如Android、iOS构建,这类任务需要特定的构建环境,所以很自然的想到会被Job调度引擎调度到构建机上;还有一类任务是Agentless任务,比如审批、通知、外部系统调用等,这类任务只要在普通server端即可完成,无需占用宝贵的构建资源,就会被Job调度引擎调度到集成引擎上执行。大部分Agentless任务都跟外部服务集成有关。
Channel通道主要负责构建集群跟服务端的通信链路和协议实现。主要实现如下功能:
1)构建集群请求统一鉴权
出于安全性的考虑,构建集群跟其他微服务处于不同的VPC,通过网络完全隔离确保构建集群无法直接访问到服务端内网。基于这个背景,上述“流水线技术架构图”中的构建集群访问服务端走的是公网HTTPS请求,这就要对构建机请求做鉴权,Channel通道就是鉴权服务端收口。
2)构建集群请求统一收口
构建集群需要跟服务端实时保持心跳、状态上报、拉取任务、上报任务执行状态,Channel是这些请求的收口,负责将不同业务的请求分配到不同的微服务上。
构建集群主要负责拉取并执行Agent类构建任务,构建集群中运行的服务负责启动跟任务类型匹配的隔离构建环境:
1)Linux平台下启动Docker容器
Android构建基于Linux平台,Linux平台下Docker容器化方案是环境隔离的不二之选,基于ACK serverless(阿里云公共云K8S类产品)启动serverless Docker容器,执行完自动销毁回收。基于云原生的ACK serverless实现了构建集群的弹性最大化,不构建几乎不占用任何计算资源,极大的控制了构建成本。
2)Mac OS平台下启动虚拟机
由于苹果生态限制,iOS、Mac App构建只能在Mac OS系统下进行,而当前Mac OS没有成熟的类似Docker类容器方案可以使用,最终我们基于虚拟化方案来实现环境隔离。我们自建了基于云架构的Mac虚拟化集群,将Mac物理资源彻底池化,可以快速完成集群弹性扩缩容,完全符合云原生的理念。每次构建都从虚拟化集群中动态创建一台虚机,构建完立即销毁。
值得一提的是,Mac虚拟化集群是我们的技术优势,下面第五章我们将详细Mobile DevOps在Mac虚拟化集群方向的实践。
目前Mobile DevOps的Mac虚拟化集群构建方案在国内处于绝对的领先地位,我们“也许”是国内第一家基于Mac虚拟机化技术实现iOS构建的DevOps平台,国内支持iOS构建的厂商几乎没有,其本质原因其实是Mac虚拟化技术限制:传统的Mac物理裸机构建只能在内部环境使用,根本不具备公共云开放服务的条件。Mac虚拟化构建集群方案是Mobile DevOps的技术优势。
受Mac OS平台本身的内核限制,目前Mac OS平台容器化方案极其不成熟,Mac OS平台的环境隔离基本只有虚拟化这一条路可以走。
两种类型的虚拟化方案如下图所示,二者都基于Hypervisor实现,两种:
虚拟化方案一
虚拟化方案二
Mobile DevOps作为一款云产品对公提供服务,选择方案1可以更有效提高资源利用率,至于硬件兼容性只要选择生产方案选择合适的硬件产品就能规避。
要在云上提供公共的构建服务,仅有虚拟化方案还是不够的,还要有一套符合云架构的虚拟化集群方案,来满足Mobile DevOps对构建集群的诉求:
从单虚机到虚拟机集群,除了上述的Mac硬件资源池化,还要解决硬件资源集群化后新引入的分布式存储和分布式网络问题,从虚拟化单机到虚拟化集群如下图所示:
目前公共云Mobile DevOps还在公测阶段,还有很多方向需要努力:
如果你对移动构建编译技术、移动研发技术、或者云原生的方向感兴趣,并且你是一个喜欢技术挑战的人,欢迎加入我们,我们的目标是“做国际领先的移动DevOps品牌”,职位直推邮箱 peng.zhao@alibaba-inc.com 。
引用文献
[1]Azure DevOps:什么是DevOps?
https://azure.microsoft.com/zh-cn/overview/what-is-devops/
[2]百度统计流量研究院
https://tongji.baidu.com/research/app
[3]微软发布Azure Pipelines,开源项目可无限制使用CI/CD
https://www.infoq.cn/article/2018/09/microsoft-azure-pipelines
[4]所有开源项目免费使用,GitHub 内置 CI/CD终于来了!
https://www.infoq.cn/article/D0mTaPbgpBHF3r-Cuvf3
原文链接:https://developer.aliyun.com/article/778856?
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