哈喽大家好，我是咸鱼。
近年来，DevOps 已经成为一门将软件开发 (Dev) 与 IT 运维 (Ops) 相融合的重要学科，目的是为了缩短软件的开发生命周期并提供高质量软件的持续交付。
这篇文章整理了十种基本的免费开源的 DevOps 工具，这些工具已经在实践中得到了证明，凭借有效性和能够简化 DevOps 流程的能力从众多相关工具中脱颖而出。
今天要介绍的工具覆盖了从持续集成和交付 （CI/CD） 到基础架构即代码 （IaC）、监控等一系列需求，确保你能应对各种挑战。
除此之外，这些工具已经成为每个 DevOps 工程师了解和使用的必备工具，掌握它们的使用方法能够助你在职业生涯更上一层楼。
在正式开始之前，我们先来看一个基本问题：什么是 DevOps？
原文链接：https://linuxiac.com/top-devops-tools/
什么是 DevOps？
DevOps 是一组实践和方法，将开发（创建软件的人员）和运维（部署和维护软件的人员）团队聚集在一起。
这有什么意义吗？为什么 DevOps 这么重要？让我们以一种易于理解的方式去了解它。
想象一下，你是一个拼图团队的一员。开发团队负责设计和制作拼图，而运维团队负责将拼图拼在一起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，缺乏交流，这就导致交付延迟和最终产品不完全合适。
而 DevOps 确保每个人从一开始就一起工作，分担责任并持续沟通，以更快更有效地方式解决问题。DevOps 相当于一个桥梁，把软件的创建和操作连接到一个有凝聚力、高效和富有成效的工作流程中。
换句话说，DevOps 确保两个团队协同工作并使用相同剧本。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。
DevOps 关键概念
持续集成 (CI)
这种做法涉及到开发人员将代码更改合并到中央存储库中，并在其中进行代码自动构建和测试，目的是快速发现并修复集成错误。
持续交付(CD)
继 CI 之后，持续交付可以自动地将软件交付到指定的基础环境中，确保在部署的时候能够极大地减轻人工干预。
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，能够减少人工操作，最大限度地减少错误并加快软件交付流程。
监控和用户反馈
持续地对软件和基础架构的性能监控至关重要，这样能够快速定位和解决问题，而用户反馈能够基于真实用户体验的持续改进。
DevOps 生命周期
掌握 DevOps 生命周期的各个阶段是充分理解 DevOps 本质的关键。下面我们一起来看看 DevOps 生命周期的各个阶段。
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- 计划（plan）：在这个阶段，产品和开发团队决定软件的特性和功能。为需要构建的内容制定蓝图。
- 代码（code）：开发人员根据计划编写代码来创建软件，这个阶段涉及使用编程语言和工具将想法转化成产品。
- 构建（build）：代码编写后下一步是把代码编译成可运行的应用程序。
- 测试（test）：测试对确保软件的质量和可靠性至关重要，这个阶段将执行自动测试以便在将软件交付给用户之前找到问题并修复。
- 部署和运行（deploy & run）：一旦软件通过了所有测试，就可以发布它并将其运行到用户可以访问它的生产环境中。部署应该自动化，这样可以实现频繁且可靠的发布，并尽量减少人工干预。
- 监控（monitor）：监控涉及收集、分析和使用软件性能和运行情况的数据，用来识别问题，相关趋势或有没有什么需要改进的地方。
- 升级改进（improve）：最后阶段形成闭环，通过来自监控的数据和最终用户体验的反馈来进行对未来的改进或更改做出明智的决策。
要做到上面这些，离不开特定的软件和工具。下面就让我们一起来看下跟 DevOps 密切相关的软件和工具。
DevOps 工具
Linux 系统
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Linux 是所有 DevOps 活动的支柱，使一切成为可能。简而言之，如果没有 Linux，我们所知的 DevOps 就不会存在。
了解 Linux 的基础知识至关重要。如果没有这些知识，在 DevOps 领域想要获得高水平的专业知识和成功可能会寸步难行。
Docker
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Docker 和容器技术已成为 DevOps 方法的基础。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。
这种一致性显着减少了“它在我的机器上能够运行怎么到了其他机器上就运行不了”的综合症，能够简化开发生命周期并提高生产力。
同时，Docker 容器可以在几秒钟内启动和停止，从而更容易管理高峰负载。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，能够让团队更快、更可靠地将软件更新推送到生产环境。
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来增强安全性。
尽管容器技术在 Docker 出现之前就已存在，但却是它使容器变得流行，并将容器设置为 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，成为所有 DevOps 专业人员的一项基本技能。
Kubernetes
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前面我们介绍了容器，现在我们来看下管理容器的主要工具，管理容器的工具也被称为【编排器】。
在容器领域中，除了 Docker 之外，还有其他可替代的解决方案（例如 podman、LXC 等）。但是在容器编排领域，有且只有一个能够脱颖而出的方案，那就是 Kubernetes。
作为一个功能强大的开源平台，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理，Kubernetes 从根本上改变了开发和运维团队的协作方式，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。
它还可以根据不断变化的需求实现无缝应用程序扩展，确保最佳的资源利用率和性能。
例如，在节假日期间，网站的流量突然增加，导致现有的 Pod 处理不过来。水平扩展器会根据事先定义的指标（例如 CPU 使用率、内存使用率等）自动增加 Pod 的数量，以应对突然增加的负载。
Kubernetes 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，让运维团队能够专注于治理和自动化。
不但如此，Kubernetes 与 CI/CD 能很好地集成在一起，实现了从代码签入到部署的流程自动化，让团队能够快速可靠地发布新功能并进行修复。
Python
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DevOps 的核心是对自动化的需求。Python 的简单语法和广泛的库生态系统让 DevOps 工程师能够编写脚本来自动执行部署、管理配置和简化软件开发生命周期。
随着越来越多的 DevOps 工程师使用 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发出来。
无论是用于配置管理的 Ansible、用于容器化的 Docker，还是用于持续集成的 Jenkins，Python 都是将这些工具集成到一个有凝聚力的工作流中的粘合剂，从而实现跨不同平台和环境的无缝操作。
此外，它在 IaC（基础设施即代码）范式中至关重要，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。
不但如此，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非常宝贵。Prometheus 和 Grafana 等工具通常与 Python 集成，使 DevOps 团队能够保持服务高可用性和性能。
尽管许多其他编程语言，如 Golang、Java、Ruby 等，在 DevOps 世界中很受欢迎，但 Python 仍然是业界的首选。根据全球最大的代码存储库 GitHub 的数据显示，Python 在过去一年中一直是使用最多的语言。
Git
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Git 是一种分布式版本控制系统，它允许多个开发人员同时处理同一个项目，而不会互相冲突，从而实现团队协作。
它提供了项目更改的全面历史记录，可以更轻松地跟踪进度、还原错误和了解代码库的演变。这个功能对于保持 DevOps 所追求的开发速度和质量至关重要。
此外，Git 与持续集成/持续部署 （CI/CD） 无缝集成，了解 Git 还使 DevOps 专业人员能够有效地实施和管理代码分支策略，例如流行的 Git 流。
DevOps 团队所做的许多工作都是从简单的 Git 命令开始的。它启动了 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。
Ansible
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Ansible 是许多 DevOps 实践的核心，是一种开源自动化工具，在基础架构即代码、配置管理和应用程序部署中发挥着关键作用。
掌握 Ansible 技能对于 DevOps 领域的专业人员来说变得越来越重要，原因如下：Ansible 允许团队自动执行软件配置、配置管理和应用部署流程。
这种自动化减少了人为错误的可能性，并显著提高了效率，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。
Ansible 最大的优势之一是它的简单性。它使用 YAML 来编写 playbook（剧本），对于那些编写代码或脚本能力没这么强的人也能轻松上手掌握，从而缩小了开发和运维团队之间的差距。
除此之外，Ansible 与其他自动管理工具而言它是无代理的，这意味着不需要在管理的节点或服务器上安装代理软件，从而降低了额外的开销和复杂性。相反，Ansible 使用 SSH 协议来进行通信，进一步简化了操作性。
它还拥有庞大的模块和插件生态系统，使其与各种操作系统、云平台和软件应用程序兼容。这种多功能性确保了 DevOps 专业人员能够有效地管理复杂的异构环境。
Jenkins
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Jenkins 是一个开源自动化服务，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。
它的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，并传递新版本部署到生产环境。
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、运行测试和部署程序到生产环境。
通过与众多开发、测试和部署工具集成，Jenkins 充当了简化的 CI/CD 的支柱。它让开发人员能够将更改集成到项目中，并更容易及早地发现问题。
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不断上升。
Terraform / OpenTofu
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近年来，Terraform 已成为 DevOps 专业人士的基石。但究竟什么是Terraform？简而言之，它是 HashiCorp 创建的工具，允许你通过代码定义和配置基础架构。
它允许开发人员和 IT 专业人员使用高级配置语言定义其基础架构，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架构管理流程中。
这种方法称为基础结构即代码 （IaC），允许将基础结构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，只需一个命令即可部署整个基础架构。此功能在当今的多云环境中至关重要，因为它可以确保灵活性、避免供应商锁定并节省时间和资源。
此外，它与分布式版本控制系统（如 Git）很好地集成在一起，允许团队以与管理应用程序代码相同的方式跟踪和审查对基础设施的更改。
然而，HashiCorp 最近更新了 Terraform 的许可，这意味着它不再是开源的。好消息是 Linux 基金会已经推出了 OpenTofu，这是一个完全兼容并准备用于生产的 Terraform 分支。
Argo CD
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从本质上讲，它是 Kubernetes 的声明式 GitOps 持续交付工具，其中 Git 存储库是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存储在 Git 中的期望状态相匹配，从而大大降低人为错误的可能性。
精通 Argo CD 能够让专业人员大规模高效地管理复杂的部署。这种熟练程度带来了几个关键的好处，其中最主要的好处是增强了自动化。
通过将部署与 Git 中的版本控制配置绑定，Argo CD 确保了跨环境的一致性。此外，它还自动化了部署过程，减少了人为错误，并为DevOps团队腾出了宝贵的时间，让他们专注于更具战略性的任务。
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。
Prometheus
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Prometheus 是一个开源的监控和告警工具包，因其强大的动态服务监控功能而获得广泛采用。其核心是实时收集和存储指标作为时间序列数据，允许用户使用其 PromQL 语言查询这些数据。
此功能使 DevOps 团队能够跟踪从 CPU 使用率和内存到用户可定义的自定义指标的所有内容，从而深入了解其系统的运行状况和性能。
那它是如何工作的？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。这种设计使其特别适用于对监控和警报有复杂要求的环境。
总体而言，Prometheus 对于 DevOps 领域的任何人来说都是一项关键技能。它能够提供对系统性能和运行状况的详细、实时洞察，使其成为现代动态基础设施管理不可或缺的一部分。
Grafana
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Grafana 能够让团队在全面、易于理解的仪表板中可视化和分析来自各种来源的指标，例如 Prometheus、Elasticsearch、Loki 等。
通过将这些数字数据转换为具有视觉吸引力的图形和图表，Grafana 使团队能够监控其 IT 基础设施和服务，从而提供对应用程序性能、系统运行状况等的实时洞察。
但是，为什么 Grafana 的技能在 DevOps 领域如此重要呢？最重要的是，它们使 DevOps 专业人员能够密切关注系统，在问题升级之前识别和解决问题，确保更顺畅的运营和更好的服务可靠性。
此外，借助 Grafana，可以将来自各种来源的数据汇总并可视化到一个仪表板中，使其成为所有系统的中央监控位置。
最重要的是，Grafana 广泛的自定义选项允许 DevOps 专业人员根据他们的特定需求定制仪表板。
