9月金秋，DBAplus社群在北京举办了第九场技术峰会——Gdevops全球敏捷运维峰会，伴着徐徐的清风， 这场专属于ITer的盛会依然火爆如热夏，气候再干燥，也抵挡不住会场大咖带来的干货与氛围，一点即燃。

新炬网络执行副总裁程永新——企业级敏捷运维三板斧：

可视化呈现价值：纵向打通应用层、平台层和设备层，横向接入全网IT设备，采集全网数据，并在此基础上结合具体的算法去做展现。比如新炬网络自研的通过打分的形式具象呈现所有设备的健康度，便于用户第一时间发现、下钻和解决问题。真正实现随时随地，全网透明的可视化，支持APP、Web工作界面和大屏展示等多屏呈现工作内容与价值。

自动化解放效率：自动化的主要目的，一是提升效率，二是安全可控，三是降低人员依赖。要做到这三点则必须明白：一切没有固化到平台的标准化过程都是无用功；一切没有场景驱动的运维平台建设都是假大空。自动化我们要的就是实干能干敢干。

智能化驱动能力：智能化首先要做的是日志分析，当设备类型越来越多的时候，日志分析则变得越来越重要。需要注意的是，想要真正实现智能化，光有工具是不够的，还需要结合实际运维场景，优化数据价值，实现智能化驱动运维能力，做任何运维产品如果没有运维经验其实只是做一个框架。新炬网络也正是按照这个三板斧思路为客户提供全栈的可视化、自动化和智能化解决方案。

任发科的分享完整地呈现了公司近两年做DevOps的过程，从最开始的加一个Pipeline插件，部署脚本写在Jenkins里头的1.0版本到现在逐渐系统化的3.0版本，这中间遇到了很多的问题，包括初创团队的“乱”、从研发测试到交付的不一致，测试自动化、运维自动化、开源与自研的选择等，以及怎样一一去解决的。在这个过程中任发科提供的指导思路非常的重要，即运维侧的目标是自治系统，研发侧的目标是ADPaas，先利用开源，需要时自研。

认知计算是一种比较新颖的计算模式，包括了像信息分析、资源语言处理，还有机器学习等。其实就是希望让计算机系统像我们的人类的大脑一样去学习和思考，参与决策。在这个层面，大数据则是认知计算重要基础。现在企业也越来越关注在运维中如何实现大数据的处理与分析能力问题，IBM在这方面也经历了多重探索，包括海量运维日志分析、运维告警分析、运维指标分析等。在研发推进的过程中，IBM的三原则可以提供给大家参考，即持续学习、介入纠正和建议动作。

 耦合，大家都非常讨厌这个东西。我们在做架构优化和系统改造的时候，怎么找到系统中间的耦合？有哪些典型的耦合是系统架构设计中经常出现的？有一些什么样的常见的方案去做解耦？这些都是我们工作中常常遇到的头疼问题，沈剑老师的分享包含了IT、加包、数据库、服务、消息、扩容等层面常遇到的耦合问题，切到的都是对研发、技术、运维非常痛的点。如果你心中每每在怒骂：明明和我无关的一个点为什么需要我这边来配合？这很有可能就是有改进空间的耦合点。

战学超结合青航在做运维管理和做运营管理平台时候的经验，以及遇到的问题做了分享。青航的运维发展经历了从初期救火队长角色，到开始逐步实现运维的标准化和流程化，结束运维初期相对混乱的状态。目前也在尝试结合自身的运维经验和机器学习的算法，去完成智能化的相关操作，真实再现了青航的运维发展历程，处于同等规模和阶段的团队可以重点借鉴。

雷雨分享的是从数据中心一直到云平台的业务交付的过程的中运维问题，主要涉及四个方面:资源交付运营、基础监控平台、服务运维治理、基础服务平台，分享中有很多美团的实际应用与截图，展示很直观。

京东金融的PE团队，包括现在FacebookK都有这个角色，可以定义为线上运营，测试环境的运维。王超的分享中包含了团队对DevOps的理解以及公司采用的相关技术架构，整体上大家可以看到京东金融的运维是什么样的思路，内部是什么样的结构，与其它公司有什么不同。作为应用运维的负责人，王超反复提及：做运维的人应多了解技术架构、业务架构，这一点对广大运维人员的发展非常重要。

许鹏关于携程机票ES集群的规划和具体设置的分享，非常的具体和细致。当然，在做之前去想清楚为什么值得做很重要，这里许鹏也特意解释了携程到底为什么采用ES作为搜索引擎这一问题。接下来就是非常具体的设置与使用分享，提供了非常详尽的思路与指导，实操性很强。

贺春旸分享的内容很全面，提供了一份历时一个多月、80多页的完整PPT，把MySQL、MongoDB、大数据的内容进行整合，其中涉及告别MySQL移步MariaDB 10的选择、MariaDB企业版和社区版的考虑、MariaDB和Percona的考虑、 为啥不用PXC等，真心花了很多的功夫去准备，内容很赞，对于高可用方案的MHA也做了很多深刻的解读。

K8S这么火，你是不是也正在尝试？如果你有这个想法或者正在做这件事情，滴滴谭霖的分享就一定要听听。滴滴在做弹性云之前问自己的三个问题：为什么做私有云？为什么选择容器技术？为什么选择Kubernetes？这个对我们所有人都有参考意义。而后通过具体的产品与方案细节看滴滴是怎么样通过K8S实现资源按需分配、资源弹性伸缩、服务快速交付与基础设施免运维的。

张亮对于JDBC-sharding的分享更多讲了这个工具设计的初衷，碰到的问题，其中不乏很多技术方案的对比，比如上升到更高的层级去看RDBMS、NoSQL、NewSQL，各种方案之间目前都有一个基本的平衡，随着技术复杂度的变化，流行度也有相应的变化，目前来看还是RDBMS独占天下，而NoSQL、NewSQL的适用场景也会随着技术成熟度的提高而逐步分解RDBMS的占有量。现在随着数据量的增长，对于数据库层面的挑战也会越来越大，读写分离，Sharding就是不可避免的问题。在实际去做的过程中，当当也遇到了不少问题，RDBMS有自身的优势，也有不适合它的场景，张亮的分享中也有让人耳目一新的策略。

数据库也是需要减负瘦身的，张政宏的分享聚焦在数据过程化处理的敏捷方法上，首先分享了过程化计算到底是什么样的东西？有哪些特点？我们经常用它会产生什么问题？第二是在考虑这个产品的时候，要做到敏捷需要实现哪些东西才能做到敏捷？第三是这样敏捷的一种数据处理方式，在应用上有哪些场景和优势？

阿里云徐东来的RDS架构设计演进的内容，也推出了不少的干货。BAT在这方面起步很早，也积累了很多独有的经验，但是一个高速发展的公司，无论是公有云、私有云，基于安全、基于性能，由内而外无穷无尽的需求，是云团队的一个大苦恼。阿里云的DBaaS的方案，很多都定格在了数据库的大量常用工作范畴。其架构演进路线也让人深有感触：一个核心大平台的系统架构设计不是一蹴而就的，都是不断地改进，踩坑，这就意味着我们的数据库管理或运维工作有很大的提升空间，通过平台化、通用化，能够分分钟甩锅，不背锅。

说到今年最火的技术，就一定会有K8S，谷歌集合多年的经验所得，在Github上都是万级的星标。关于K8S和MySQL的集合，金戈老师的分享中最有特色的就是关于K8S上面部署MySQL的录屏演示，而对于性能的差异上，还提供了很有借鉴意义的性能对比图。对于中小规模的创业公司来说，金戈给出的建议是：真正来做的时候基于开源的平台会更接地气一点。

梁向东分享的主题和架构相关，从他的分享可以看到饿了么数据库与架构的演进过程。饿了么整个API框架也经历了从最初的手写，到后来为了解决开发体验不顺畅的问题，走向了统一API框架的过程。这个框架解决API全生命周期过程中的很多问题，包括开发过程中有文档、Mock，开发完了以后谁授权访问，谁能访问，有些是不是可以灰度，对API进行一些运维，进行监控管理，进行部署，最后再进行一些网关服务等，整体上非常有借鉴意义，遗憾的是饿了么暂时没有将其开源。

云数据库的思考主要是从这两个方面来讲，一个是私有云或者说京东内部的一些经验，还有在面对公有云用户的时候，面临的一些挑战，或者说用户的需求是怎么样的，然后怎么去解决，将两者相对比，再去看整个云数据库应该怎么去做，或者应该去关注哪些点。张成远的分享涵盖了京东云从用户需求到服务可用性、团队合作、架构、产品管理、部署监控、生命周期管理、演练跟预案、业务保障等维度的考量与落地经验。

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合影及没来得及合影的所有台前幕后的老师和工作人员，感谢你们！

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最后，2017 Gdevops全球敏捷运维峰会的圆满落幕，离不开诸多合作单位和媒体的倾情相助，在此特别鸣谢以下合作单位及支持媒体：