Coding: архитектура, программирование и разработка, подходы, best practices, devops, containers (k8s, docker, nomad, mesos), releases, waterfall/agile, scrum, sprints, CI/CD, Serverless computing, Microservice Architecture; ITIL/IT management; KISS/SSOT; балансировка/шардирование

Программирование Best Practices

  • Соответствие кода best practice (code style, security и проч) могут проверять как IDE, так и отдельные мощные продукты типа SonarQube.
  • Программист – это прикладная профессия, программист поэтому должен уметь писать код в первую очередь, нужен ли кому то программист, не умеющий писать код – риторический вопрос).
  • Так же для командной разработки жизненно необходимо разбираться в чужом коде, codestyle, архитектуре, уметь интегрироваться с разными продуктами, ревьюить, использовать корректные подходы/паттерны, знать теорию так же обязательно нужно. Работа в команде это стандартная работа программиста – в среднем продукт это сто и больше тысяч строк кода, несколько лет люди над ним работали, несколько программистов.
  • Code review/document review – крайне важный аспект в программировании в каких-либо командах, помимо покрытия этого вопроса инструментами вроде git/tfs есть отдельные инструменты типо smartbear Collaborator
  • Для отладки кода использовать debuggers, а не print/logging функции, пример в Python (при этом даже middle dev зачастую ищут проблему через print)
  • Тестирование крайне важный аспект программирования, каждый программист должен уметь тестировать свой код и исключать основные потенциальные проблемы в коде еще на моменте его написания; в том числе в алгоритмических собеседованиях проверяются навыки программиста по составлению тест-кейсов путем генерации тестовых данный на вход разрабатываемому алгоритму до написания кода
    • Если разработчик хотя бы базово тестирует код перед тем, как отдать его в QA, это ускорит выкладку кода в продакшен. 
    • Разработчик знает особенности реализации и может подумать о таких тестах, которые могут не прийти в голову тестировщику.
  • Стараться не повторять код, Code reuse, переиспользование кода – критичный аспект в программировании всегда был и остается сейчас.
    • использовать функции
    • использовать чужой код (библиотеки/library и проч)
      • иногда программы поставляются сразу с необходимыми для своей работы зависимостями и не разделяют библиотеки с другими программами – snap пакеты (отображаются обычно как отдельные разделы в df -h), docker контейнеры и проч сущности
      • но есть и разделяемые библиотеки на уровне системы (расширение .so, следит/собирает их в каталог library daemon – ld с конфигом в /etc/ld.so.conf.d) – в Linux так много системных библиотек, одних директорий только в которых могут быть библиотеки не мало (от одной директории lib как самой главной до как минимум 4 в актуальных системах; библиотеки находятся в /usr/, но линки на них сделаны в / и могут быть и в других местах), обычно внутри содержится короткое имя библиотеки и одна или несколько версий этой библиотеки, на одну из которых ссылается короткое имя. Есть так же очень полезная команда ldd (library daemon dependencies), которая показывает какие библиотеки использует приложение. Для установки библиотек не рекомендуется просто копировать их в системные директории через cp, рекомендуется копировать их в локальную для  пользователя директорию lib, точно так же как и бинарники в локальнаю bin и указывать новую директорию для поиска ldconfig (командой ldconfig -n /home/user/lib или созданием конфига с путем к новой директории в /etc/ld.so.conf.d).
# ls /
bin lib mnt sys
boot lib32 opt tmp
dev lib64 proc usr
etc libx32 root var
home log.conf run vmlinuz
initrd.img lost+found sbin vmlinuz.old
initrd.img.old media srv

# ls /usr/lib/libdiscover.so.2*
/usr/lib/libdiscover.so.2
/usr/lib/libdiscover.so.2.0.1

# ldconfig - v
/usr/local/lib:
/lib/x86_64-linux-gnu:
librte_latencystats.so.18.11 -> librte_latencystats.so.18.11
librte_pdump.so.18.11 -> librte_pdump.so.18.11
libapparmor.so.1 -> libapparmor.so.1.6.0
libfastjson.so.4 -> libfastjson.so.4.2.0
libncursesw.so.6 -> libncursesw.so.6.1
libgcc_s.so.1 -> libgcc_s.so.1


# cat /etc/ld.so.conf.d/x86_64-linux-gnu.conf
# Multiarch support
/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu
/lib/x86_64-linux-gnu
/usr/lib/x86_64-linux-gnu

# type ping
ping является /usr/bin/ping
# ldd /usr/bin/ping
linux-vdso.so.1 (0x00007fffdd497000)
libidn.so.11 => /lib/x86_64-linux-gnu/libidn.so.11 (0x00007f0935322000)
libc.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (0x00007f0935162000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f093557b000)
  • Стараться делить большой/сложный код на отдельные простые функции
  • Если можно написать без усложнений универсальный код для покрытия краевых случаев/edge case – это стоит сделать
  • Даже если язык case-sensitive (переменная Var != var), не стоит это использовать
  • Даже если в языке не задано ограничение по неймингу переменных/функций/классов, стоит использовать стандарты
  • Даже если язык позволяет назвать одинаково переменную и функцию/метод, не стоит это использовать
  • Страуструп “язык программирования c++” считается очень сильной книгой для программистов, которую мало кто может полностью прочитать и понять
  • Идеология PHP от создателя Rasmus Lerdord:
    • лучше иметь плохо работающий в каких то условиях функционал/библиотеку, но который позволяет решить задачи, чем не иметь функционала вообще. Если вы спорите без предложения альтернативной реализации (просто ноете) – вы скорей всего проиграете спор.

 

    • я изначально не интересовался программированием – для меня это было средство решения моих задач и программирование было дотошным/скучным. Я старался минимизировать время, которое посвещаю программированию, отсюда появился PHP – его первая версия позволяла мне очень быстро реализовывать проекты клиентам)))) уже потом люди начали интересоваться и привносить свою лепту и я поделился своим проектом – я продавал услуги решения проблем, не инструмент (мой “hammer”). И люди сдавали мне баги, а я их фиксил у клиентов, которые удивлялись моей продуктивности)) Это был 1994, до того как термин open source еще появился. В 1997 я передал права на CVS репозиторий, чтобы любой мог вносить свою лепту в язык и считать его своим (это легко и сейчас, таких аккаунтов более 1000, где-то половина из которых что-то коммитила за последний год). Я старался сделать максимально простым как сам язык, так и возможность его совершенствовать – я лучше помогу новому контрибьютору и укажу на его ошибки, чтобы он стал более продуктивен, чем буду орать на него и отпугну его от проекта.

             

  • Не нужно учить синтаксис, будь то программирование или работа с устройствами. Намного важнее понимать технологии и принципы. Синтаксис на практике натаскается или за’tab’ится (в IDE/CLI).
  • Нет самых лучших языков во всем, так же как и самых худших. Нужно рассматривать язык как инструмент для достижения цели, какие то языки могут решать задачу быстрее/качественнее/надежнее. Знание одного языка существенно облегчает изучение другого (SRE Google).
You should think about any given programming language as being just one of the potential tools in the IT support specialist toolbox. From traditionally platform specific scripting languages like PowerShell for Windows and Bash for Linux, to more general purpose scripting languages, similar to Ruby, like Python and Pearl. There are many options available to the IT support specialist who is interested in automation. If you want, there's also a whole world of more traditionally compiled languages like C, C++, Java, and Go to Explorer. One nice feature of learning the basics of programming in one language is that the concepts you learn can generally be applied to other languages. This transferability means that becoming familiar with a language like Ruby will help you pick up new languages in the future, because you'll be able to spot similarities between them and understand their differences.
  • Документация, исправление багов и работа с community зачастую важнее самого кода – создатель JQuery пишет, что это была единственная среди конкурентов библиотека с документацией (причем актуальной и на весь функционал) и во многом из-за этого она выстрелила.
  • Нужно минимизировать использование if в пакетной обработке т.к. каждый if стоит дорог при том что без них совсем невозможно 🙂 (50к пакетов разработчики Cisco VPP linkmeup 98)
  • Есть два паттерна у программистов python – просить прощения (try/except) и просить разрешения (if/then), в среднем при возможности лучше не смешивать для удобства чтения, на практике частт не соблюдается 😙
  • Высшая математика и алгоритмы (в среднем по больнице) редко нужны в программировании – ее не много в бизнес задачах. Важнее (в среднем, опять же) знать существующие инструменты/библиотеки/умение писать.
  • Митапы по IT (coding, devops, nets, bigdata, AI, etc) круты тем, что инфа с них хорошо усваивается и зачастую уникальна. 
  • На stackoverflow для популярных языков есть почти все. Поэтому есть термин stackoverflow coding.
  • Текущий фронтент сложен. После базого курса по js bootstrap (хорошая тема для backend в том числе) все намного сложнее (dom model, flow, rendering и прочее).
  • Nested conditions (напр. вложенные if) лучше максимально избегать т.к. их сложно читать и менять. Лучше их заменять, например, логическими операциями. В целом лишние conditions/условия стараются убирать, есть даже на этот счет троллинг с созданием 4 млрд. If в исполняемом файле 40GB написанном на асемблере 🤣
Although the indentation of the statements makes the structure apparent, nested conditionals become difficult to read very quickly. In general, it is a good idea to avoid them when you can. Logical operators often provide a way to simplify nested conditional statements.
  • Есть такая общая концепция что explicit лучше чем implicit, но в контексте завершения каждого кода exit или в результате метода выдавать return (в случае с Ruby не обязательно) – это, считаю, не тот кейс. 
You will notice that there was no need to have quit() at the end of the Python program in the file. When Python is reading your source code from a file, it knows to stop when it reaches the end of the file.
Whitespace errors can be tricky because spaces and tabs are invisible and we are used to ignoring them.
  • Раньше была концепция наличия единой точки выхода (exit point) в коде – сейчас это скорее не актуально
https://stackoverflow.com/questions/4838828/why-should-a-function-have-only-one-exit-point
There are different schools of thought, and it largely comes down to personal preference.
- One is that it is less confusing if there is only a single exit point - you have a single path through the method and you know where to look for the exit. On the minus side if you use indentation to represent nesting, your code ends up massively indented to the right, and it becomes very difficult to follow all the nested scopes.
- Another is that you can check preconditions and exit early at the start of a method, so that you know in the body of the method that certain conditions are true, without the entire body of the method being indented 5 miles off to the right. This usually minimises the number of scopes you have to worry about, which makes code much easier to follow.
- A third is that you can exit anywhere you please. This used to be more confusing in the old days, but now that we have syntax-colouring editors and compilers that detect unreachable code, it's a lot easier to deal with.
I'm squarely in the middle camp. Enforcing a single exit point is a pointless or even counterproductive restriction IMHO, while exiting at random all over a method can sometimes lead to messy difficult to follow logic, where it becomes difficult to see if a given bit of code will or won't be executed. But "gating" your method makes it possible to significantly simplify the body of the method.

 

ООП
  • Классы – не всегда хорошо.
    • Классы и функции не обязательны в целом для программирования, но они крайне полезны для простого переиспользования/использования кода, а чем больше кода, тем больше этого переиспользования.
    • Есть мнение, что классы следует использовать уже при 100-300 строках кода.
    • Но есть и оппоненты этому мнению с справедливыми аргументами, которые говорят на основе практики, что создавать классы без большой reusability и продуманной архитектуры/структуры является, зачастую, вредным мероприятием. Это не редко усложнение структуры кода, кроме того, многие отказываются от классов ООП (напр. сделанных в C++ в пользу “плоского” C) из-за проблем с производительностью (максимальное исключение слоев абстракции для повышения производительности см. Linkmeup 98).
  • Принципы ООП:
    • энкапсуляция – заключение кода/методов в классы и при необходимости их сокрытие
    • наследование
    • полиморфизм
    • абстракция

 

Стилистика
  • (Python, best practices) Zen of python (рекомендуемые best practice) можно прочитать по import this

В разных ЯП может различаться, в среднем (pep8 python):

A blank line at the end of a block of statements is not necessary when writing and executing a script, but it may improve readability of your code.
https://pypi.org/project/pep8-naming/
code    sample message
N801   class names should use CapWords convention
N802   function name should be lowercase
N803   argument name should be lowercase
N804   first argument of a classmethod should be named ‘cls’
N805   first argument of a method should be named ‘self’
N806   variable in function should be lowercase

 

 

Комменты
  • Комментировать в целом хорошо, но избыточное комментирование, как и полное его отсутствие, тоже порок, потому что отвлекает
  • Нужно комментировать в первую очередь ЗАЧЕМ код это делает, а не КАК. Потому что КАК описано в коде.
  • Большую часть комментариев можно избежать если правильно, по смыслу ( “mnemonic variable names”), называть переменные (не слишком длинно). Подробно о важности naming переменных/функций тут.
Good variable names can reduce the need for comments, but long names can make complex expressions hard to read, so there is a trade-off.
We often give variables mnemonic names to help us remember what is stored in the variable.
  • Однозначно комментируются неочевидные (со стороны) вещи
Comments are most useful when they document non-obvious features of the code.
  • docstrings очень круты тем, что всплывают в коде при просмотре в IDE (зачастую можно не переходить в функцию для просмотра коммента)

 

short-circuiting evaluation

short-circuiting evaluation – это когда при анализе логического выражения интерпретатор (Python, Ruby, snort content + pcre) заранее знает результат и перестает исполнять его дальше – например:

    • один из элементов TRUE в выражении состоящем из OR
    • один из элементов FALSE в конструкции состоящем из AND
Поэтому сначала зачастую используют наиболее широкие/наименее затратные критерии по оценке (опять же, snort content + pcre), а уже в конце выражения самые узкие/наиболее вычислительно-затратные. 
When Python detects that there is nothing to be gained by evaluating the rest of a logical expression, it stops its evaluation and does not do the computations in the rest of the logical expression. When the evaluation of a logical expression stops because the overall value is already known, it is called short-circuiting the evaluation.
Эта концепция так же используется для защиты от “опасных” операций с проверкой переменных (напр. деление на ноль) в отдельном if: мы создаем перед потенциально опасным логическим выражением guard, который проверяет переменную, которая используется в потенциально опасном логическом выражении. Это называется guardian pattern. 
x >= 2 and (x/y) > 2 % # without guard crashes when devision on zero

The short-circuit behavior leads to a clever technique called the guardian pattern. We can construct the logical expression to strategically place a guard evaluation just before the evaluation that might cause an error as follows:

x >= 2 and y != 0 and (x/y) > 2 % # with guard

 

Этапы разработки ПО

Этапы разработки (кратко):

    • анализ потребностей (требований), возможностей реализации
    • алгоритмизация
    • программирование
    • тестирование
Правильное тестирование: dev -> test -> pre prod/stage/preproduction -> prod/production
SAP: D/q/p - development/quality/production servers
  • написание документации
  • написание инструкций по работе

 

Devops и архитектура
  • Архитектура ПО (разработка архитектуры ПО), это искусство и наука строить и проектировать программное обеспечение таким образом, чтобы оно удовлетворяло всем заявленным к нему требованиям, а также обеспечивало максимальную простоту доработки, развертывания и масштабирования приложения.
  • Под балансировкой/отказоустойчивостью системы в целом обычно подразумевается возможность балансировать между разными обработчиками горизонтально (на разные pod/VM/физические ноды), а не возможности балансировать вертикально/внутри одной «коробки» (очереди/worker). Чаще всего при горизонтальной балансировке используется отдельный/независимый от системы балансировщик. При этом экземпляры приложения на разных «коробках» при использовании балансировки должны быть stateless – т.е. не сохранять у себя состояние запроса (а напр. сохранять в общей для экземпляров базе) иначе при перебалансировке/обращении на другой экземпляр приложения у клиента ничего нормально работать не будет. В таком случае база данных легко может стать узким местом – поэтому ее тоже масштабируют, как горизонтально, так и вертикально (подробнее в отдельной статье про основы БД).
  • Из культовой книги про devops – о важности плановой деятельности в бизнес интересах компании, минимизации влияний аварий/любых изменений на бизнес процессы, быструю и качественную передачу из разработки в эксплуатацию с быстрой обратной связью, создание культуры экспериментов/не-боязни ошибок. Изменением (которое должно логироваться в системе) считается все, что может повлиять на IT сервисы.

  • “If you think IT Operations has nothing to learn from Plant Operations, you’re wrong. Dead wrong,” he says. “Your job as Vp of IT Operations is to ensure the fast, predictable, and uninterrupted flow of planned work that delivers value to the business while minimizing the impact and disruption of unplanned work, so you can provide stable, predictable, and secure IT service.”

  • “The First Way helps us understand how to create fast flow of work as it moves from Development into IT Operations, because that’s what’s between the business and the customer. The Second Way shows us how to shorten and amplify feedback loops, so we can fix quality at the source and avoid rework. And the Third Way shows us how to create a culture that simultaneously fosters experimentation, learning from failure, and understanding that repetition and practice are the prerequisites to mastery.”

  • A half hour later, we finally write on the whiteboard: “a change is any activity that is physical, logical, or virtual to applications, databases, operating systems, networks, or hardware that could impact services being delivered.”

  • В Devops часто используется практика при которой запрещено изменение в конфигурации внутри продкутивной среды и любое изменение конфигурации должно приводить к полному пересозданию сервиса и подмене продуктивного сервиса на пересозданный ((см. в devops notes IMMUTABLE INFRASTRUCTURE))
  • Используются практики наиболее плавного/менее рискованного внедрения изменений (у провайдеров на критичных объектах так же) – рядом с prod сервером/VM/контейнером разворачивается реплика, вносятся необходимые изменения в реплику (все что угодно – кодовая база, версии пакетов, интерпретаторов) и переключается prod нагрузка на созданную реплику
  • Используется практика хранения всего в облаке и использования этого в сценариях отказоустойчивости/единого источника правды – к примеру в S3 хранилище хранится конфигурация/файлы сервера/все что угодно (VPN/HTTP/артефакты сборок/etc) или все что угодно, в случае отказа основной ноды разворачивается/включается резервная, которая маунтит к себе object storage S3 (S3FS) и читает конфиг.

Devops включает в себя лучшие практики архитектуры, разработки и эксплуатации, объединяет множество технический и управленческих (project management) актуальных практик.

На основе данных курса Azure Fundamentals.

Software developers and operations professionals strive to create working software systems that satisfy the needs of the organization. However, sometimes their short-term objectives are at cross-purposes, which can result in technical issues, delays, and downtime.

DevOps is a new approach that helps to align technical teams as they work toward common goals. To accomplish this alignment, organizations employ practices and processes that seek to automate the ongoing development, maintenance, and deployment of software systems. Their aim is to expedite the release of software changes, ensure the ongoing deployability of the system, and ensure that all changes meet a high quality bar.

When done correctly, DevOps practices and processes touch nearly every aspect of the company, not to mention the software development lifecycle, including planning, project management, and the collaboration of software developers with each other and with operations and quality assurance teams. Tooling automates and enforces most of the practices and processes, making it both difficult and unnecessary to work around.

DevOps requires a fundamental mindset change from the top down. Organizations can't merely install software tools or adopt services and hope to get all of the benefits promised by DevOps.

Три основных концепции/философии (ways) DevOps:

    • Systems and flow – организация потока работы, работа становится более видимой за счет уменьшения размера работ – большая работа разделяется на ряд мелких с небольшими интервалами между ними (sprints); защита от дефектов реализуется с помощью реализации QA процесса повсеместно (throughout a process)
    • Feedback loop – замыкаем обратную связь из эксплуатации в разработку, защита от того, что проблема произойдет еще раз. Позволяет быстрее обнаруживать проблемы и быстрее их устранять за счет этого. Обучаться на ошибках.
    • Continuous Experimentation and Learning – постоянные эксперименты и обучение, разрешено экспериментировать с рисками, при этом выделяется время на то, чтобы исправлять ошибки и сделать систему лучше; использование shared/central repositories (github, gitlab)

CSIT (Continuous System Integration Testing)пример CI процесса функционального и нагрузочного тестирования Cisco VPP, страница команды (публичная с указанием участников) и можно даже почитать их обсуждения (не перебор ли)

DEVSECOPS

Devsecops – концепт, используемый в последнее время, который описывает, как перенести активности по безопасности к началу цикла разработки. Подразумевает при разработке ПО:

    • внедрение практик по безопасности в CI/CD pipeline; CSIT (Continuous System Integration Testing)
    • внедрение Secure Development Lifecycle (SDLC/SDL)
DevSecOps enables integration of security testing earlier in the software development lifecycle (SDLC). DevSecOps enables seamless application security earlier in the software development lifecycle, rather than at the end when vulnerability findings requiring mitigation are more difficult and costly to implement.

Практики devsecops & SDLC используются многими современными организациями, особенно теми, кто разобрался с devops и реализовал CI/CD.

Примером того, на что будет опираться devsecops/программист SDLC может быть Top 10 owasp proactive control – это набор безопасных практик разработки и руководств которые любой разработчик должен следовать для создания безопасных приложений. Все эти практики помогают перенести безопасность в самые ранние стадии разработки, такие как требования и дизайн, программирование и тестирования.

Top 10 owasp proactive control:

    • Define security requirements
    • Leverage security frameworks and libraries – не переизобретайте колесо (reinvent the wheel), иначе можете наступить на грабли, которые учли в фреймворках
    • Secure database access
    • Encode and escape data
    • Validate all inputs – до сих пор актуальная и серьезная проблема многих приложений
    • Implement digital identity
    • Enforce access controls
    • Protect data everywhere – без разницы в облаке или on premise
    • Implement security logging and monitoring
    • Handle all errors and exceptions

Инструментами devsecops могут быть software assurance инструменты. Есть проект на сайте devsecops.github.io, который включает большое количество инструментов и мануалов о Devsecops и практиках devsecops.

    • фаззеры (fuzzers) – Fuzzing позволяет выявить програмные ошибки/баги (связанные в основном с input validation и buffer overflow) в разном ПО за счет отправки рандомных данных на обьект тестирования. Fuzzers – инструменты для fuzzing. Примеры: 
      • radamsa
      • mutiny fuzzing framework (Cisco) – проигрывает packet capture файлы через мутационный фаззер.
    • средства статического тестирования приложений (SAST, static application security testing) – ПО, которое проводит анализ программы (исходных кодов) без ее выполнения. К этому классу относится, например, pylint – линтер Python.
    • средства динамического тестирования приложений (DAST, dynamic application security testing) – ПО, которое проводит анализ программы с ее выполнением.
Примеры SAST утилит:
Svace - российский! используют многие крупные разработчики ПО (Ivannikov Institute for System Programming of the RAS)
Micro Focus Fortify
Snyk.io
AppScan (HCL)
Checkmarx

Cppcheck
PVS-Studio
SonarQube
Prefast
Сlang static analyzer
Blackduck

Примеры DAST:
- Acunetix
- Netsparker (Invicti)
- Burp Pro


Правила использования SAST/DAST могут быть разными, например
- запуск/оценка SAST/DAST для каждой сборки, для каждой релизной, для каждой сертификационной
- использование нескольких анализаторов
- запуск вручную/по триггеру/по коммиту/по pull requests

 

Releases/релизные циклы

Релизые циклы очень разные на практике – в среднем по больнице крупные релизы ПО обычно выходят раз в месяц/два. Реже раз в неделю-две или один-два релиза в год (Trex).

Software releases were once scheduled in terms of months or even years. Today, teams release features in smaller batches that are often scheduled in days or weeks. Some teams even deliver software updates continuously--sometimes with multiple releases within the same day.

 

Разработка ПО

Пример описания разработки ПО на примере презентации от Инфотекс

 

  • системный аналитик ближе к программистам
  • бизнес аналитик ближе к бизнесу
  • ревью может быть таким – архитектор ревьюит программиста, программист тестера
  • кодер не разработчик 🙂

 

itil/management

Хорошо когда знаешь потребности (demand), приоритеты (priorities), статусы работ (status of work) и доступные ресурсы (resource available).

 

waterfall

В прошлом широко использовалась (а где то и продолжает :)) методология waterfall, которая представляла из себя подход к разработке ПО из 5 основных фаз (в некоторых интерпретациях 7). Фазы строго следовали друг за другом, фаза не могла начаться, если предыдущая не выполнена.

  • Требования (requirements) к продукту согласовываются на самой ранней стадии. Требования могут быть описаны конечным клиентом в виде user stories, которые описывают, какие проблемы продукт должен решать и как будет продукт использоваться в их среде. Такой подход:
    • позволяет легче разрабатывать архитектуру продукта и проще оценить результат реализованного продукта. Процесс разработки всем понятен и последователен и это основное достоинство.
    • с другой стороны часто все заинтересованные лица не могут определить все необходимые требования к продукту на данной фазе и это приводит к тому, что продукт доходит до фаз verification/maintenance и только на этих фазах выявляются принципиальные недостатки, которые может быть очень дорого исправить. Отсутствует гибкость и это основной недостаток.
  • Дизайн, архитектура (design, architecture)
  • Реализация, программирование (implementation)
  • Проверка, тестирование (verification/testing)
  • Поддержка (maintenance)

Agile
  • В целом интересная статья о agile, но не только – постановка правильных целей, презентация результата владельцу продукта, взаимодействие между командами, оценка результатов, лидерство (обучение/развитие сотрудничества/направление работы); напр.
  • на Daily Scrum нужно каждый день задавать вопрос: «То, что мы делаем, с целью вообще коррелирует?» Постепенно вы приучите людей думать больше о цели, чем о скоупе.
  • Понимаете, что есть еще куча народу: порядка 150 других специалистов (10-12 команд). И с которыми, похоже, придется общаться, потому что вы от них зависите, а они — от вас. Как общаться? Во всех подходах Agile даёт простой рецепт: «Just talk: есть у тебя с кем-то зависимость, пойди да поговори с ним».
  • умеете ли вы оценивать план-факт не просто как «Нам кажется, эта фича, наверное, повлияла», а собрали ли продакты с бизнесом реальные метрики с А/В-тестов, с каких-то вариантов дотягивания до клиентов.
  • если вы не саморазвиваетесь, люди под вами тоже это не делают
  • Фокусироваться нужно в первую очередь на поставке бизнес ценности – фокусироваться на решении задач востребованных бизнесом (делать то, что востребовано бизнесом)

Agile методология разработки имеет все (по сути) те же самые ключевые фазы, только все заинтересованные лица всегда вовлечены в проект и возможны постоянные улучшения и взаимодействия на каждом stage с доработками требований/продукта на любом из stage. До сих пор популярная методология.

 

 

SCRUM, SPRINTS
  • Scrum.org имеет большое количество материалов, включая даже обучение и сертификацию.
  • Экспертами в scrum, agile, sprints, etc обычно являются project managers.

Scrum концепция используется многими организациями, работающими по Agile. Scrum по сути своей это framework, который позволяет командам организации работать вместе и способствует обучению команд через усвоение опыта за счет анализа (Continuous Experimentation and Learning) побед и поражений. Scrum описывает набор встреч, инструментов, ролей которые будут работать вместе для того чтобы команда структуировала и управляла своей работой.

Scrum методология использует концепцию spint’ов – это двухнедельные периоды, в которые команда работает для решения определенных ранее задач. Sprint’ы это одна из ключевых концепций scrum и agile методологий.

 

 

CI/CD PipeLines
  • hh: описание пайплайнов выкатки, понимание принципов работы раннеров, понимание принципов CI/CD
  • собрать/подтюнить простой Pipeline (кодеру)
  • gitlab CI/CD – люди любят больше в среднем чем jenkins за счет своей простоты; но по функционалу он хуже Jenkins. Gitlab часто используется для централизованного хранения. В gitlab репозитории часто хранятся конфиги/скрипты; а Gitlab CI позволяет доставлять куда надо эти конфиги/скрипты.
  • jenkins – расширяемый и крайне богатый функционал, в том числе в сравнении в gitlab ci. При этом кто-то отказывается от него в пользу gitlab ci.
  • github actions – достаточен зачастую для реализации pipeline и в некоторых сценариях им вполне себе заменяют jenkins, в итоге pipeline работает без прослойки в виде jenkins
  • drone kubernetes
  • bitbucket
  • treamcity – кто-то отказывается от него в пользу gitlab ci.
  • в любом ci есть понятие runner’ов (раннеров). Пример: GitLab Runner — это агент, который собственно и занимается выполнением инструкций из специального файла .gitlab-ci.yml. В отличие от Jenkins раннеры гитлаба написаны на Go, поэтому они очень маленькие и быстрые. И умеют запускать задачи совершенно различными способам: локально, в докер-контейнерах, в различных облаках ((и на хостах windows)) или через ssh-коннект к какому либо серверу. Подробности, как всегда, в документации

CI/CD pipelines – процессы/алгоритмы CI и CD, последовательность которых (по сути последовательность job) автоматизируют релиз софта. Поддерживается многими организациями сейчас и это огромное преимущество компаний, которые поддерживают этот процесс. Причем через слеш CI/CD не значит что это либо одно, либо другое – это один последовательный процесс, сначала CI, потом CD. Затрагивает весь процесс выпуска ПО: программирование, тестирование, доставку, развертывание.

Каждое изменение кода по сути запускает ряд (настраиваемых) действий/алгоритм, включающих процесс сборки и тестирования ПО с реализацией feedback (feedback loop) для программистов, которые сделали изменения и всей команды (логи).

  • Continuous Integration (CI) (по сути проверка кода) – практика разработки софта при которой программисты постоянно (on ongoing basis), несколько раз в день, commit’ят код в централизованном репозитории типа github/gitlab
ci - после коммита кодера в определенный бранч без действий программиста в ci/cd триггерится pipeline worker/runner (которых может жить некоторое кол-во и мониторить репозиторий на наличие нового кода), происходит:
-статический анализ кода - линтеры/typechecker/sast,
-запуск unit test самого кодера или автотестера на код,
-запуск сборки/компиляции кода с оценкой наличия ошибок при сборке в итоговый артефакт (в зависимости от проекта может быть все что угодно - образ диска, VM, докер образ, deb пакет, бинарный/jar файл),
- динамические автотестирования сборки на функционал (напр. Selenium)/производительность (jmeter/any tool)/безопасность dast,
-пуш результата сборки/билда кода и логов сборки в какое то хранилище артефактов (напр. Artifactory или любое другое хранилище - s3 bucket, сетевая шара, etc),; последним шагом т.к. предыдущие проверки могут провалится и потенциально нет никакого смысла сохранять этот артефакт, на этом завершается CI pipeline
  • Continuous Delivery (CD) (доставка/деплой кода) – полагается на процесс CI, может подразумевать настройку/провиженинг облака под новую сборку софта, что раньше делалось вручную
cd - далее инструмент деплоя (напр. Ansible для bare metal/vm, helm для k8s, terraform для облаков) 
берет сборку из хранилища и деплоит ее в разные staging (реже в prod), с возможными доп. шагами/тестами в зависимости от окружения, включая автоматический анализ метрик после деплоя (мониторинг/видимость) и автоматизация отката в случае обнаружения каких либо серьезных проблем. После деплоя в staging тестировщики/заинтересованные лица/кодеры могут делать review результата на соответствие ожидаемому.

 

 


Serverless computing

Serverless computing = PaaS cloud computing

With serverless applications, the cloud service provider automatically provisions, scales, and manages the infrastructure required to run the code. Serverless architectures are highly scalable and event-driven, only using resources when a specific function or trigger occurs.
  • Serverless – не означает, что вам не понадобится сервер вообще, это означает то, что вы используете облачную платформу (PaaS) для хостинга вашего кода и облачный провайдер, а не вы, отвечает за обслуживание и деплой серверов.
  • Serverless приложения обычно работают в stateless контейнерах, которые являются ephemeral и event trigger – по сути это означает, что они полностью управляются облачным провайдером. Пример такого serverless популярного сервиса – AWS Lambda, Azure Functions.
AWS Lambda – это бессерверный вычислительный сервис, который позволяет исполнять код без необходимости выделять серверы и управлять ими, создавать логику масштабирования кластера с учетом рабочих нагрузок, поддерживать интеграцию событий или управлять временем выполнения. Lambda позволяет выполнять код практически любого приложения или серверного сервиса без администрирования. Просто загрузите свой код в виде ZIP-файла или образа контейнера, и Lambda автоматически и точно выделит вычислительную мощность и запустит код на основе входящего запроса или события для любого масштаба трафика. Можно настроить автоматический запуск программного кода из более чем 200 сервисов AWS и приложений Saas или вызывать его непосредственно из любого мобильного или интернет‑приложения. Функции Lambda можно писать на своем любимом языке (Node.js, Python, Go, Java и др.) и использовать бессерверные и контейнерные инструменты, такие как AWS SAM или Docker CLI, для создания, тестирования и развертывания ваших функций.

 

 

 

Монолит / Microservice architecture
у меня тут монолит всю жизнь был а в Сбере микросервисы были
и там и там свои плюсы/минусы

  • монолит – это архитектура в которой объединяются разные слои и каждый слой приложения отвечает за свою часть функционала, например: работа с базой, логирование, интерфейс. В плюсах простота масштабирования, E2E тестирования, простота развертки.

    Если ваше приложении не разрастется (и Вы в этом уверены), у вас маленькая команда и сильно ограниченные ресурсы  – (в общем случае) выбирайте монолит.

    Наиболее популярный шаблон монолита это MVC и его производные MPV (model view presenter), MVVM (model view view model). Model-View-Controller

    (MVC, «Модель-Вид-Контроллер») — схема разделения данных приложения и управляющей логики на три отдельных компонента: модель, представление/вид и контроллер — таким образом, что модификация каждого компонента может осуществляться независимо:

    • Модель (Model) предоставляет данные и реагирует на команды контроллера, изменяя своё состояние.

    • Вид/Представление (View) отвечает за отображение данных модели пользователю, реагируя на изменения модели.

    • Контроллер (Controller) интерпретирует действия пользователя, оповещая модель о необходимости изменений.

Microservice – небольшая часть (кода) имеющего строгую функциональную задачу (single business capability) и мало связанная с какими то другими Web сервисами. Обычно такие сервисы объединяются в microservice architecture. Микросервисы часто используют docker/containerd т.к. сами микросервисы могут писаться на чем угодно и иметь абсолютно разные зависимости. В общем случае правильно, когда каждый такой сервис имеет свою базу.

К плюсам можно отнести независимость между микросервисами, междумасштабируемость, простоту модульного тестирования.

A miscroservice is a way to simplify an application architecture by focusing on creating smaller, more manageable, autonomous and independently deployed web services.

Тренд оттока от монолита к микросервисам есть, но всегда нужно понимать, что при этом нет серебрянной пули – напр. создание chaining из разных микросервисов по обработке транзакции вместо одного монолита в теории может быть хуже т.к. больше элементов/прослоек между ними задействовано и общая схема в итоге менее надежна в сравнении с одним монолитом обрабатывающим/коммитящим транзакцию в базу.

Команды по поддержке могут быть в рамках каждого сервиса и каждая команда в итоге может выбрать свой язык/среду для реализации сервиса. Упрощается релиз улучшений систем. Divide and conquer:

    • Чем меньше объем кода каждого сервиса, тем проще выпускать релизы и подключать новых людей для разработки (проще разобраться в работе).
    • Команда может обновить существующий сервис без пересборки/редеплоя всего приложения. Плюс упрощается откат (roll back), если что-то пойдет не так.
    • Тестирование упрощается, баги проще найти и устранить. В итоге релизы более управляемые и несут меньше рисков.
    • Scaling микросервисов зачастую проще – можно расширить конкретный проблемный компонент посредством горизонтального масштабирования, а не вертикального. Особенно это относится к stateless микросервисам, которые не привязаны к состоянию – их масштабировать проще всего добавляя ноды-обработчики, не заботясь о том, новые это запросы или старые для которых уже есть какое то состояние (stateful).

Взаимодействия между микросервисами часто реализуются посредством API, но часто используется и подход к созданию отдельного orchestration/management layer в приложении, которое координирует запросы к разным микросервисам и объединяет результат.

Требования к микросервисам: каждый микросервис должен быть автономен – должен сохранять свои данные и состояние, не полагаясь на общий репозиторий ((по факту далеко не всегда соблюдается)). Some microservice experts insist that each microservice should even have its own separate database (как по мне перегиб). This kind of freedom provides a layer of fault isolation. If a service goes down, it won’t necessarily take out the entire application.

Containers are often used to create solutions by using a microservice architecture. This architecture is where you break solutions into smaller, independent pieces. For example, you might split a website into a container hosting your front end, another hosting your back end, and a third for storage. 
This split allows you to separate portions of your app into logical sections that can be maintained, scaled, or updated independently.

 

Инструменты DEVOPS
Сборка ПО

TeamCity

Серверное программное обеспечение от компании JetBrains, написанное на языке Java, билд-сервер для обеспечения непрерывной интеграции. Первый релиз состоялся 2 октября 2006 года.

Оркестрация контейнеров

Оркестрация подразумевает деплой, управление, удаление контейнеров. Инструментов разных много, например:

    • Kubernates (k8s) – самый популярный инструмент/фреймворк управления контейнерами (чаще всего docker). Изначально разработан Google. В github находится как код k8s, так и в h4cker.org/github есть ресурсы для изучения и старта работы с k8s. Подробнее.
    • openshift – k8s + сервисы поверх kubernates (напр. интеграция jenkins и другие плюшки для удобного управления/devops), платный от redhat, использует сбер
    • terraform – IaC
    • Nomad (hashicorp) – другой оркестратор контейнеров.
    • Mesos (apache) – включен в ядро Linux (another distributed linux kernel), позволяет работать с контейнерами docker, apc images.
    • Docker swarm – для управления докерами от создателей докера. Подробнее в статье про Docker.

 

 

 

 

Leave a Reply