AWS上构建共享自服务平台服务去中心化研发团队

近期在一个 Webinar 分享了如何在 AWS 上服务去中心化研发团队构建共享服务平台,核心观点总结如下,

这里的去中心化团队是同理想的完全化的 DevOps 团队(负责设计、开发、测试、运维以及运营等所有环节)相对立的。 在较大型的组织中,账户管理、网络规划、服务审计等模块会由平台,基础设施或安全团队所负责, 多个研发团队会负责各个业务系统的开发、测试、运维等。

如今组织的健康运营对安全性合规性要求越来越高,通常基础设施团队外加安全团队负责承担安全、合规需求的整体策略规划及实施。 但是满足安全、合规需求通常是同业务交付速度期望是相悖的。一方面,平台、安全团队要为应用上线或变更进行安全性与合规性审查, 而研发团队需要投入更多的资源去满足安全、合规的需求,这必然会推迟交付。另一方面,研发团队的交付变更还需要内部流程以及 人工操作的话,跨团队的沟通、协作必然也会延缓交付速度。所以基于安全、合规需求的抽象,外加自助服务的共享服务平台, 针对这种场景而生,可以大幅改善交付速度同时满足安全、合规要求。

AWS 上抽象的助力

在亚马逊软件开发中的抽象分为以下几类,

框架

框架为应用程序编写代码的时候,为了编写更小更高效的代码,代码被扩展成或被建成更实质性的软件部分。 开发人员对框架应该非常熟悉了,无论是Web开发的Spring、Django、VueJS、React还是ML模型训练的TesnorFlow和PyTorch都是 框架,帮助开发者降低开发门槛,专注在核心业务上。从组织的安全、合规角度出发,基础设施或安全团队可以通过模板或者模式来 强制实施企业规范来达到安全性和合规性需求。

AWS 目前提供的框架类工具或服务有 AWS SAM, AWS CDK以及AWS CloudFormation。 基于这些框架类工具和服务,用户可以快速构建云上应用,或者是创建云上应用的组件且同时满足企业安全合规需求。

命令行 CLI

框架的命令行 CLI 让开发团队用他们熟练的语言根据它构建自动化。CLI 能够简化框架的使用难度,开发者可以使用最熟悉的开发语言 (例如 Shell 脚本/Python)来调用 CLI,实现业务逻辑的封装。

AWS CopilotAWS SAM CLI是 AWS 提供的 CLI 工具。

部署服务

最后部署服务拿应用软件来说,由开发团队编写并定义了如何使用那个软件,并让它在真实的基础设施环境运行。开发团队需要加快 应用交付速度来满足业务需求,而基础设施和安全团队需要作为企业安全合规方面的 GateKeeper。一套合理的协作模式将会加速 开发团队的交付且满足安全需求,例如共享自服务平台。

AWS 提供了很多开箱即用的产品开启建立一个共享服务平台,例如,AWS ProtonAWS CodeDeploy

平台所有权模式的思考

作为一个共享服务平台,不同的管理需求/模式或应用负载类型,会有不同的服务扮演不同的角色。下面是一些客户实践的平台模式。

AWS 账户作为"平台"

组织将 AWS 账户作为平台,自动化创建,其特点如下,

  • AWS 账户属于应用团队且由他们运营
  • 基础设施团队为应用账户提供工具,包括且不限于,
    • 支撑型的基础设施(例如,网络,安全,域名,公司标准等)
    • AWS Proton 环境和应用
    • AWS Service Catalog 产品

此外 [AWS Control Tower][control-towner], AWS Organizations, CloudFormation StackSets, AWS Config 一致性功能, 都是一些服务或功能可以支持以账户为管理单位的共享平台。

托管容器集群作为"平台"

AWS 账户由平台/基础设施团队运营,他们将管理容器集群的生命周期,例如托管的 EKS(Kubernentes) 集群。应用团队负责将 应用部署到基础设施团队管理的多租户集群,应用团队将承担如下职责(包括且不限于),

  • 应用程序持续集成
  • 入口流量控制
  • 访问管理
  • 运营可见性

服务于应用程序的周边基础设施(例如,数据库、队列或缓存等)的部署可以通过持续集成的 AWS CloudFormation/AWS CDK 模板,AWS Proton 环境/应用来实现。

可部署的应用程序模式作为"平台"

这种模式下通常会由基础设施团队拥有共享账户,负责网络、域名、审计等资源。应用团队负责应用账户。基础设施团队创建现成的 应用程序、部署机制、抽象库供应用程序团队使用或自定义,如下一些服务或功能可以实现该模式,

产品化运营共享自服务平台

共享自服务平台除了根据组织管理和技术栈选择合适的实现模式外,是否能够在一个组织内真正的优化效率,提升研发交付速度取决于 如何运营这个平台。这里我们看到的成功案例都是将该平台产品化,按经营产品的方式来运营他。通常成功的共享自服务平台 分为三个步骤来实现自身价值,形成增长飞轮。

1. 尝试,证明价值

所谓万事开头难,构建共享服务平台需要找到一个合适的应用团队作为种子用户。该团队的应用场景应该是一个典型用例,应用团队 需要频繁发布来交付业务价值,而该应用将涉及到基础设施团队负责的模块,且要符合组织对安全性和合规性的审查。由双方团队共同 定义交互模型,例如,如何开发基础设施即代码,平台基础架构,应用部署方式。并且应用团队方需要认可该平台的价值,在种子应用 成功落地共享服务平台后,会逐渐将更多应用落地到共享平台模式上。

同时,平台的技术选项也非常重要,要适应企业自身的组织管理结构和技术栈能力。例如,

  • AWS CloudFormation / AWS CDK: 通用且最灵活的实现;同时也是双刃剑,维护大型的 CloudFormation 模板是非常困难的,采用 AWS CDK 需要学习新的技能,且有时需要深入研究才可能 Hack 某些内部实现;是如果需要完全掌握实现细节时的选择,
  • AWS Copilot: 仅适用于 ECS 上部署的容器应用;开发应用的团队不关心或不需要管理基础设施,
  • AWS Proton: 适用于将应用和基础设施权限分离的场景;满足应用团队需要自服务的模式。

2. 复制推广

在满足了种子应用的需求后,让共享服务平台走向成功的关键是如何运营推广他。产品化的运营需要做的以下几点,

  1. 文档化你构建的平台,包括
    1. 自服务/自动化的采用步骤
    2. 用户手册、API 文档
    3. 支持的机制,如何为采用平台的内部用户提供技术支持
    4. 公开代码,至少是内部开源,让更多的用户参与共享
  2. 内部营销平台
    1. 利用成功案例赢得领导们的支持,达到量化平台价值,规避风险,提升业务研发效率
    2. 内部"路演"招募团队并获得反馈
  3. 证明你的共享服务平台方式可扩展
    1. 考虑支持几十上百的团队
    2. 可跨越各种场景,例如,应用程序中断,AWS 服务事件,迁移,0-day 补丁
    3. 考虑平台复制的瓶颈在哪里?例如,采用难度,学习曲线,部署,支持 / on call 等等

3. 形成飞轮

共享自服务平台最终形成产生自身增长势头的良性循环,例如,

投资平台团队 --> 添加平台功能 --> 应用开发者更快乐 --> 增加平台使用 --> 提升组织的效率 --> 投资平台团队 --> ...

通过以上一个飞轮闭环,达成长期成功。

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