內(nèi)容摘要：持續(xù)集成Continuous Integration（CI）和持續(xù)交付Continuous Delivery（CD）是提高團(tuán)隊(duì)協(xié)同生產(chǎn)力的關(guān)鍵技術(shù)。很多時(shí)候一個(gè)軟件發(fā)布后更新和維護(hù)是痛點(diǎn)，因?yàn)橐粋€(gè)版本的迭代和升級往往不是平滑過渡的。但是在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，跟不上產(chǎn)品迭代節(jié)奏往往就要走向失敗。在談完GIT和DevOps理念之后，我們看看具體可以有那些工具可以幫助我們提高生產(chǎn)力。
1、可持續(xù)的概念
在當(dāng)今世界，特別是在科學(xué)研究方面，新技術(shù)方法層出不窮。但好的技術(shù)方法，如果不被人使用，不去做推廣，那就永遠(yuǎn)都是小眾游戲。習(xí)總書記曾經(jīng)說過：科學(xué)技術(shù)必須同社會發(fā)展相結(jié)合，學(xué)得再多，束之高閣，只是一種獵奇，只是一種雅興，甚至當(dāng)作奇技淫巧，那就不可能對現(xiàn)實(shí)社會產(chǎn)生作用。
有人說：“科研高大上，生產(chǎn)用不上”。面對科研成果沒法轉(zhuǎn)化的痛點(diǎn)問題越來越被重視。國家近年來一直期望通過政策引導(dǎo)，打破從基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究到產(chǎn)業(yè)化的“死亡之谷”，促進(jìn)科研成果產(chǎn)業(yè)化。
我個(gè)人認(rèn)為：地球科學(xué)技術(shù)要想服務(wù)社會，必須通過IT驅(qū)動來加速新方法和數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)，提升使用價(jià)值，讓用戶對科研成果更有獲得感。
接下來我們就進(jìn)入主題，談?wù)劗?dāng)科研成果推到倉庫里面，后續(xù)還能干些啥。近年來，基于云設(shè)施的互聯(lián)網(wǎng)軟件的開發(fā)和發(fā)布，已經(jīng)形成了一套標(biāo)準(zhǔn)流程，最重要的組成部分就是持續(xù)集成。
持續(xù)集成的目的，就是讓產(chǎn)品可以快速迭代，同時(shí)還能保持高質(zhì)量。它的核心措施是，代碼集成到GIT倉庫之前，必須通過自動化測試。只要有一個(gè)測試用例失敗，就不能集成。
持續(xù)交付指的是，頻繁地將軟件的新版本，交付給質(zhì)量團(tuán)隊(duì)或者用戶，以供評審。如果評審?fù)ㄟ^，代碼就進(jìn)入生產(chǎn)階段。
持續(xù)交付可以看作持續(xù)集成的下一步。它強(qiáng)調(diào)的是，不管怎么更新，軟件是隨時(shí)隨地可以交付的。下圖是代碼推送到Github之后，通過工具可以幫你做的一系列工作：
圖中很多詞大家可能不認(rèn)識，但是有些圖標(biāo)應(yīng)該熟悉吧。最左邊的小八爪魚就是Github的logo，當(dāng)push到github倉庫后，通過webhooks設(shè)置，可以讓你的項(xiàng)目通過既定測試和集成流程開展后續(xù)工作，沒問題后打包成docker容器，再通過k8s(kubernetes)等容器編排工具分發(fā)到云上。
你不用擔(dān)心的是，只要配置好，這后續(xù)一切都是自動的。解決了那些問題呢？就是以前需要很多人力物力去測試、集成等一系列費(fèi)力不討好的工作，交給生產(chǎn)力工具去完成。如果你對圖1還不明白，哪首先的就是要好好琢磨理解呦...
2、那些工具可以用
現(xiàn)在的CI/CD工具應(yīng)該可以用眼花繚亂來形容，各大廠商說提供DevOps工具的廣告里面，肯定涉及到到這方面的工作。知道CI/CD的概念和用好這些工具還是兩碼事，特別是具體到如何配置復(fù)雜的腳本，根據(jù)不同語言和基礎(chǔ)設(shè)施來調(diào)試、運(yùn)行，更是比較花費(fèi)精力的。
但是大體上我覺得可以分為兩類，一種是需要你自己部署的，一種是已經(jīng)在云上可以直接用的。著名的Gitlab CI和Jenkins提供前者，部署到私有云中就可以直接用。而Travis和Azure Pipelines是可以直接在云上用的，特別是Travis 和 Azure Pipeline 對于開源項(xiàng)目可以免費(fèi)使用。
個(gè)人覺得如果是科研還是直接用云上，它們都會構(gòu)建和測試，免費(fèi)給你提供虛擬機(jī)、網(wǎng)絡(luò)帶寬和各種環(huán)境資源，還不用擔(dān)心穩(wěn)定性，有啥不好呢？
3、 結(jié)合一個(gè)實(shí)例來看看
在我們團(tuán)隊(duì)的GEOIST軟件包中也用到了上面兩個(gè)工具，請看下圖：
圖中最下面一排小標(biāo)志，就是項(xiàng)目中用到的一些技術(shù)，最左邊的是Travis，最右邊的是Azure Pipelines。綠色的提示信息代表當(dāng)前項(xiàng)目的測試狀態(tài)（如果有問題會出現(xiàn)紅色提示）。要配置好這兩個(gè)工具，需要在工程中使用yml文件進(jìn)行配置，在geoist根目錄下你會發(fā)現(xiàn)有.travis.yml和azure-pipelines.yml兩個(gè)文件，這兩個(gè)文件里面你可以設(shè)置測試環(huán)境的一些要求和包依賴。
讓我們再看看，如果點(diǎn)開AzurePipelines的圖標(biāo)，直接會出現(xiàn)下面界面：
一般GIT的Push命令執(zhí)行后，根據(jù)項(xiàng)目要測試的內(nèi)容多少，幾分鐘就可以完成測試，根據(jù)yml中設(shè)置的內(nèi)容，每一階段的結(jié)果如圖4所示。
我們這個(gè)項(xiàng)目中，僅針對python3.6環(huán)境進(jìn)行了集成測試，通過后就直接發(fā)布到Azure的云上面去了，對于用戶來講下次打開瀏覽器的jupyter就可以開始使用最新版本啦！對于科研人員來講，算法寫好，git push后啥事也不用管了，是不是很方便呢？
