近年来，DevOps已成为一门将软件开发(Dev)与系统运维（运营）(Ops)相融合的重要理念。DevOps旨在缩短开发生命周期并提供高软件质量的持续交付。DevOps更是当今IT业界最热门吃香的职业领域之一，然而DevOps是一个多领域交织融合的“金集”。要求高、挑战大，要成为一个和合格的DevOps工程师（开发，运维），必须熟练掌握一系列DevOps技能。此处，虫虫给大家提供DevOps专业人士必须要掌握的工具和技术，都是免费开源的业界最流行工具，他们涵盖了从编程、持续集成和交付 (CI/CD) 到基础架构即代码 (IaC)、监控等一系列需求，确保可应对各种DevOps岗位和场景。想要入行DevOps可以按照列表自行学习，已经入行的老手也可以以此查漏补缺，丰富自己的知识和工具箱。

DevOps是一组实践和方法，将开发（创建软件的人员）和运营（部署和维护软件的人员）团队聚集在一起。这些团队不是在单独的孤岛中工作，而是在整个软件生命周期中密切合作，从设计到开发过程再到生产支持。

在传统环境中，这些团队可能会分开工作，从而导致沟通不畅、延误以及最终产品不完美。DevOps可以确保每个人从一开始就一起工作、分担责任并不断沟通，以更快、更有效地解决问题。它是将软件的创建和操作连接成一个有凝聚力、高效且富有成效的工作流程的桥梁。

换句话说，DevOps是确保团队协同工作并使用相同剧本的实践。最终目标是提高软件质量和可靠性，并加快向最终用户交付软件所需的时间。

在DevOps实践中需要确保软件交付的一致性与可靠性，因而对于配置和代码库的统一管理是DevOps思想的核心。通过版本控制、配置管理、自动化以及基础设施即代码等集中的配置存储和跟踪配置变更。

持续集成 (CI)：涉及开发人员经常将其代码更改合并到中央存储库中，在其中运行自动构建和测试。最终目的是是快速捕获并修复集成错误。

持续交付 (CD)：继CI之后，持续交付可自动将应用程序交付到选定的基础设施环境。 这确保了软件可以随时部署，而无需人工干预。

自动化：自动化是DevOps的核心。它适用于测试、部署甚至基础设施配置，有助于减少手动工作、最大限度地减少错误并加快流程。

监控和反馈：持续的应用程序和基础设施性能监控至关重要。它有助于快速识别和解决问题。反馈循环可以根据真实的用户体验进行持续改进。

掌握DevOps生命周期的各个阶段是充分理解DevOps方法论本质的关键。下图涵盖了DevOps生命周期的各个阶段和涉及的方法和工具。

计划：在这个初始阶段，团队决定软件的特性和功能，项目开发的时间周期，主要功能、运行环境等。

开发：计划到位后，开发人员编写代码来开发软件。该阶段涉及使用编程语言和工具将想法转化为有形产品，并对代码进行版本控制，开发人员之间需要协作，涉及版本控制工具有Git等。

构建：编码后，下一步是将代码编译为可运行的应用程序，其中涉及将源代码转换为可执行程序，涉及自动化构建等自动化工具（CI）。

测试：测试对于确保软件的质量和可靠性至关重要。在此阶段，在将软件发布给用户之前，将运行自动化测试来查找并修复错误或问题。涉及自动化测试和质量管理等工具（CI）。

部署和运行：软件通过所有测试后，就可以发布它并将其运行到用户可以访问的生产环境中。部署应该自动化，以实现频繁且可靠的发布，并且需要最少的人为干预。涉及自动化工具、CI/CD工具、IoC,配置管理工具等

监控：监控涉及收集、分析和使用有关软件性能和使用情况的数据来识别问题、趋势或需要改进的领域，涉及监控工具。

改进到下级开始：最后阶段形成闭环，其中来自监控和最终用户体验的反馈用于对未来的改进或更改做出明智的决策。

然而，为了实现这一点，需要特定的软件工具。好消息是 DevOps 生态系统中存在顶级的开源系统，可以帮助我们实现部分或者整个的流程。

目前容器云技术已经成了DevOp体系的基础。它们彻底改变了开发人员构建、发布和运行应用程序的方式，前所未有地缩小了代码和部署之间的差距。

容器允许开发人员将应用程序及其所需的所有部分（例如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包进行发布。这种一致性可以提高复杂系统的部署方便性，减少由于开发生产环境差异的各种各样的问题，简化了DevOps生命周期从而提高生产力。

同时，Docker容器可以在几秒钟内启动和停止，从而更容易管理峰值负载。这种灵活性在当今的敏捷开发流程和持续交付周期中至关重要，使团队能够更快、更可靠地将更新推送到生产中。

容器还提供应用程序之间的隔离，确保每个应用程序及其运行时环境都可以单独受到保护。这有助于最大限度地减少正在运行的应用程序之间的冲突，并通过限制潜在攻击的范围来增强安全性。

尽管容器在Docker出现之前就已存在，但它使它们变得流行，并将其设置为IT 行业广泛使用的关键标准。如今，Docker仍然是使用容器的首选，这使其成为所有DevOps专业人员的基本技能。

以容器为基础的容器云生态体系中，如何管理（编排）这个复杂的集群就要用到这个工具了。在DevOps生态系统中称为“协调器”。 虽然容器领域还有其他广泛使用的替代方案，例如Swarm、Podman、LXC等，但当谈论容器编排时，有一个名字脱颖而出，成为终极解决方案，那就是K8S（Kubernetes）。

作为一个强大的开源平台，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理，K8S从根本上改变了开发和运营团队的协作方式，通过在机器集群上自动分配应用程序来快速高效地交付应用程序。

K8S还支持无缝应用程序扩展，以响应不断变化的需求，确保最佳的资源利用率和性能。K8S抽象化了管理基础设施的复杂性，让开发人员能够专注于编写代码，让运营团队能够专注于治理和自动化。

此外，K8S实现了与CI/CD管道很友好地集成，自动化了从代码签入到部署的过程，使团队能够快速可靠地持续地发布新功能和修复。

简单来说，了解如何使用K8S对于DevOps领域的每个专业人士来说都是必不可少的。如果你从事这个行业，学习K8S是必须的。

DevOps的核心是对自动化的需求。 Python和Golang简单的语法和广泛的库生态系统允许 DevOps工程师编写脚本来自动执行部署、管理配置并简化软件开发生命周期。两种语言都有专门的DevOps生态和流程栈体系的模块和工具的支持，一动一静优势互补，都是DevOps开发体系中不可缺少的两大支柱语言。

无论是用于配置管理的Ansible（Python）、SaltStack以及作为胶水语言的Python黏合集成各种CICD栈工具，共同实现一个持续化的DevOps工作流程，从而实现跨不同平台和环境的无缝操作。

Python在IaC（基础设施即代码）范式中也至关重要，允许团队通过代码定义和配置基础设施。Terraform 和CloudFormation等库通常与Python脚本一起使用，以自动设置和管理服务器、网络和其他云资源。

Python 的数据分析和可视化功能对于监控性能、分析日志和识别瓶颈来说非常宝贵。Prometheus和Grafana等工具通常与Python集成，使DevOps团队能够保持高可用性和性能。

Python在时下流行的人工领域也是得到广泛地支持，DevOps和数据智能化必不可少地要接入AI，这就更加要依赖这个语言了。

在DevOps生态领域绝大多数的工具包括Docker、K8S、CoreOS、InfluxDB、Traefik、Hugo、Terraform、opentof、Gitlab Runner以及很多云原生工具都是使用Golang开发，所以DevOps开发届Golang是理所当然的大哥大，要在DevOps生态有所建树，必须要学好Golang开发。

Git，由教主Linus三个月开发出来的分布式版本控制系统，目前已经统治软件开发版本管理和协作开发领域，也是DevOps体系中不可或缺的一部分。Git提供了项目变更的全面历史记录，使跟踪进度、恢复错误和了解代码库的演变变得更加容易。此功能对于维持DevOps所追求的开发速度和质量至关重要。Git可与持续集成/持续部署(CI/CD)管道无缝集成，造就事实上DevOps栈，作为栈的源头（代码和配置管理库）以流触发（修改Push、Pull以各种Git Hooks触发后续CI/CD动作）。

了解Git能使DevOps专业人员能够有效地实施和管理代码分支策略，例如流行的Git流程。

DevOps 团队所做的许多工作都是从简单的Git命令开始的。作为DevOps流触发的开关它直接启动了CI/CD流程中的一系列步骤，最终形成完整的软件产品、正常运行的服务或稳定的IT基础设施。

总之，对于行业专业人士来说，“pull”、“push”、“commit”等命令就是DevOps字母表。因此，在这个领域变得更好并取得成功取决于是否熟练使用Git。

Ansible、SaltStack、puppet以及chef等自动化运行工具是许DevOps实践的核心，作为开源的自动化工具，在基础设施即代码、配置管理和应用程序部署中发挥着关键作用。对于DevOps领域的专业人士来说，掌握自动化执行工具的 技能变得越来越重要。

这些工具允许团队自动化软件配置、配置管理和应用程序部署流程。这种自动化减少了人为错误的可能性并显着提高了效率，使团队能够专注于更具战略性的任务，而不是重复的手动工作。

虽然这对于DevOps工程师来说不是强制性的，就像容器、Kubernetes和Git一样，任何一个DevOps角色的职位都需具备熟练使用自动化工具技能。

Jenkins是一款开源自动化服务器，可促进持续集成和持续交付 (CI/CD) 实践，使团队能够更快、更可靠地构建、测试和部署应用程序。

Jenkins工作原理是监视版本控制系统的更改、自动对新代码运行测试以及促进将构建传递到生产环境的部署。

由于这些品质，正如Kubernetes是容器编排的首选一样，Jenkins也成为CI/CD流程的首选工具，自动执行软件开发生命周期中涉及的重复性任务，例如构建代码、运行测试，并部署到生产中。

通过与多种开发、测试和部署工具集成，Jenkins成为简化CI/CD管道的支柱。 它使开发人员能够将更改集成到项目中，并使团队更容易及早发现问题。

精通Jenkins在DevOps领域备受追捧。 随着组织越来越多地采用DevOps实践，对精通Jenkins和类似技术的专业人员的需求持续增长。

掌握它可以为许多机会打开大门，从专注于CI/CD管道构建和维护的角色到DevOps运维开发职位。

GitLab是一个目前唯一全栈全流程的完整Dev（Sec）Ops平台，作为单个应用程序交付，从根本上改变了开发、安全和运营团队协作和构建软件的方式。从设计到开发，GitLab帮助团队将周期时间从几周缩短到几分钟，降低开发成本和上市时间，同时提高开发人员的开发效率。

和Jenkins搭积木式的脚本和插件CI/CD的实现，GitLab是以单个平台实现交完整的DevOps系统：一个界面、一个对话线程、一个数据存储以及安全和设计管理，一栈式平台方案。

持续迭代开发和持续快速上线。通过CI/CD使所有团队能够高效地协同工作。GitLab可以实现强大、可扩展的端到端自动化。GitLab本省也是敏捷开发和持续迭的典范，一年一个大版本，一个月一个中型版本，若干个修补版本，可以快速实现功能更新和迭代，其Dev（Sec）Ops设计理念和功能也都是业界最先进、推出最快的，远远领先于其他（比如Jenkins）工具。

GitLab还内置了DevSecOps所需的自动化的安全性（高级功能企业高级版本才支持）、代码质量和漏洞管理。通过严格的数据和代码安全管理和合规检查，杜绝了在生产开发到交付整个栈式的安全迭代管理。

如果企业不能在内部部署采用Gitlab一栈式DevOps解决方案。比如使用第三方的Git版本库（Github）,则可以选择使用Argo CD。

从本质上讲，Argo CD 是Kubernetes的声明式GitOps持续交付工具，其Git存储库充当定义应用程序及其环境的事实来源

当开发人员将更改推送到存储库时，Argo CD会自动检测这些更新并将更改同步到指定环境，确保集群中的实际状态与Git中存储的所需状态匹配，从而减少人为错误的可能性。

掌握Argo CD使专业人员能够大规模有效地管理复杂的部署。这种熟练程度带来了几个关键好处，其中最主要的好处是增强了自动化。

通过将部署与Git中的版本控制配置联系起来，Argo CD可确保跨环境的一致性。 此外，它还实现了部署过程的自动化，减少了人为错误，并为DevOps团队腾出了宝贵的时间来专注于更具战略性的任务。

此外，随着应用程序和基础设施的增长，Argo CD的功能使团队能够轻松管理跨多个Kubernetes集群的部署，支持可扩展的操作，而不会影响控制或安全性。

对于DevOps领域的专业人士来说，掌握Argo CD意味着处于行业迈向更加自动化、可靠和高效的部署流程的最前沿。最后但并非最不重要的一点是，投入精力掌握Argo CD可以提升职业路线。

近年来，Terraform已成为DevOps专业人员的基石，通过代码定义和配置基础设施——“代码即基础设施(IaC)”。

Terraform允许开发人员和IT 专业人员使用高级配置语言定义他们的基础架构，使他们能够编写服务器、数据库、网络和其他 IT 资源的设置和配置脚本。通过这样做Terraform将自动化、可重复性和一致性引入到通常复杂的基础设施管理流程中。通过基础设施管理自动化并集成到开发过程中，使其更加可靠、可扩展和透明。

借助Terraform，DevOps专业人员可以无缝管理多个云服务和提供商，通过单个命令部署整个基础设施。此功能在当今的多云环境中至关重要，因为它可确保灵活性、避免供应商锁定并节省时间和资源。

此外，它与Git等分布式版本控制系统集成得很好，允许团队以管理应用程序代码的方式跟踪和审查基础设施的更改。

鉴于Terraform的开发商选择闭许源，Linux 基金会推出其开源兼容工具OpenTofu，可完全兼容并可供生产使用的Terraform分支。强烈建议大家将存量的Terraform替换成OpenTofu或者，从新使用OpenTofu。

Prometheus是一个开源的监控和报警工具包，因其强大的动态服务监控能力而获得了广泛的采用。其核心是将指标实时收集并存储为时间序列数据，允许用户使用PromQL语言查询这些数据，从而让DevOps 团队能够跟踪从CPU使用率和内存到用户可以定义的自定义指标的所有内容，从而深入了解系统的运行状况和性能。

Prometheus的工作原理是按指定的时间间隔从配置的目标中抓取指标，评估规则表达式，显示结果，并在满足某些条件时触发警报。这种设计使其非常适合具有复杂监控和警报要求的环境。

总的来说，Prometheus对于DevOps领域的任何人来说都是一项关键技能。它能够提供详细、实时的系统性能和运行状况洞察，这使其成为现代动态基础设施管理不可或缺的一部分。随着系统变得复杂，对能够有效利用Prometheus的熟练专业人员的需求只会增加，这使其成为任何 DevOps职业道路的关键能力。

Grafana作为一个企业监控数据中台界面，帮助用户团队全面、易于理解的仪表板中可视化和分析来自各种来源（例如Prometheus、Elasticsearch、Loki等）的指标。

通过将这些数字数据转换为视觉上引人注目的图形和图表，Grafana使团队能够监控其IT基础设施和服务，提供有关应用程序性能、系统运行状况等的实时见解。

Grafana让DevOps专业人员能够对系统保持警惕，在问题升级之前识别并解决问题，确保更顺畅的运营和更好的服务可靠性。

此外， Grafana可以实现在单个仪表板中聚合和可视化来自各种来源的数据，使其成为所有系统的中央监控位置。

最重要的是，Grafana广泛的定制选项允许DevOps专业人员根据他们的特定需求定制仪表板。在一个项目与另一个项目的需求可能存在很大差异的领域，这种灵活性至关重要。

总之，掌握Grafana可以让DevOps专业人员具备有效监控、分析和优化系统的技能。因此，利用Grafana强大功能的能力将继续成为任何DevOps专业人员工具包中的宝贵资产。

总结

本文的列出的DevOps工具和方法涵盖了从编程、自动化、版本控制、持续集成和交付 (CI/CD) 到基础架构即代码 (IaC)、监控等一系列场景，这些也显示出了DevOps行业的最佳实践，无论一个要入行的新手还是希望提高技能的经验丰富的专业人士，掌握这些工具都可以极大地提升你的DevOps职业路线。