从 ”以应用为中心“ 的交付看DevOps平台的演进趋势
引子-从传统的安装包到云原生时代的应用过去，在传统的通过shell命令行部署的时代，开发者们习惯于按照面向过程的方式一步步通过代码编译构建打包，然后把安装包远程部署到环境上，安装包就是安装包，环境就是环境，部署脚本就是部署脚本。
随着k8s云原生和DevOps的普及，一种新的实践形式“应用” 脱颖而出，它的具体表现是通过一组声明式资源配置（Deployment、Service、ConfigMap 等）定义的容器化服务，可伸缩，可观测，通过GitOps直接从“代码”到“可运行的服务”。
在持续交付中，“应用”是最终要交付给用户的功能性实体，可以是单体应用（Monolithic Application）、云原生应用（Cloud-Native Application）、移动应用，这些仅仅是技术架构层面的解释，那么对于研发生命周期而言，应用又会带来什么不同的价值呢？
本篇文章将带大家从“研发生命周期”和“DevOps平台建设”的角度，诠释“应用新的含义”。
以“应用为中心”-建立“管理过程”和“研发过程”的纽带
如下图，这是一个很典型的产品版本需求迭代，到部署发布的简单示意图。
接着下面的图，当代码提交入库，触发Pipeline，最终形成一个可部署运行的应用服务。
这里我们思考几个问题
[*]1. 从“产品（需求）” 到“服务应用”之间是什么关系？前者是业务，后者是技术，从业务到技术实现如何表达？
[*]2. 将”一个市场需求“，快速的实现并且上线，需要多少个步骤？需要几个代码库的变更？涉及哪几个安装包/镜像？又有几个流水线需要编排？
[*]3. 在复杂且冗长的工具链编排中，如何精准的定位追溯每一次变更，快速的试错和回滚？
看到这里，可能你会习以为常，我们平时就是这样做的，有什么问题？
从“面向过程”到“面向对象”，用“声明方式”描述“产品骨架”
如下图，和上面的图进行对比，是不是有点“面向对象”的感觉？
对照上面的图，再看看下面的术语解释，仔细琢磨下
[*]1. 产品：提供用户价值（即组织发布活动）的独立单元，是由独立的产、研、测共同维护的功能和服务的集合。
[*]2. 应用：对应一个可独立运行、发布的线上服务叫做应用，是软件交付和运维的最小单元。应用对应某一个代码库，对应部署发布的应用。
[*]3. 版本：版本是产品的基础属性，产品每一次发布（可能涉及多个开发团队多个应用），产生该产品（系列需求）的一个新版本（结果）。新版本制作过程包含产研全生命周期。
云原生应用
基于上面的图，AI帮忙编写了对应的配置声明，帮助大家理解（片段有点长， 可以快速跳过）
# ================================================
# 应用部署模板 - Kubernetes 云原生服务编排示例
# 对应架构图左侧「代码库」「制品/镜像」「配置信息」与右侧「部署环境」
# ================================================
---
# 部署环境定义（对应架构图右侧「dev/uat/prod」）
# 使用命名空间隔离不同环境（此处以prod为例）
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: prod
labels:
env: production
---
# ------------------------------------------------
# 核心部署配置（对应架构图左侧「制品/镜像」+「配置信息」）
# ------------------------------------------------
# 配置信息（ConfigMap对应架构图左侧「配置信息」模块）
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: app-config
namespace: prod# 绑定prod环境命名空间
data:
app.properties: |
# 应用运行时配置
db.host=mysql.prod.svc.cluster.local
cache.enabled=true
log.level=INFO
---
# 敏感信息配置（Secret属于特殊类型的配置信息）
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: db-credentials
namespace: prod
type: Opaque
data:
username: YWRtaW4=# admin base64编码
password: cGFzc3dvcmQxMjM=# password123 base64编码
---
# ------------------------------------------------
# 服务编排核心定义（对应架构图下方「服务编排(云原生)」模块）
# ------------------------------------------------
# 部署控制器（Deployment实现滚动更新策略）
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp-deployment# 部署版本标识
namespace: prod
labels:
app: myapp
track: stable# 部署策略标识
spec:
replicas: 3# 初始副本数
strategy:
type: RollingUpdate# 部署策略-滚动更新
rollingUpdate:
maxSurge: 1
maxUnavailable: 0
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
env: prod
spec:
containers:
- name: app-container
image: registry.example.com/myapp:v1.2.3# 制品/镜像（来自CI/CD流水线构建）
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: DB_HOST
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: app-config
key: db.host
- name: DB_USERNAME
valueFrom:
secretKeyRef:
name: db-credentials
key: username
resources:
requests:
cpu: "100m"
memory: "256Mi"
limits:
cpu: "500m"
memory: "512Mi"
livenessProbe:# 健康检查（可观测性）
httpGet:
path: /health
port: 8080
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
---
# 服务暴露（Service实现服务发现）
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: myapp-service
namespace: prod
spec:
type: ClusterIP# 生产环境建议使用LoadBalancer
selector:
app: myapp
ports:
- name: http
port: 80
targetPort: 8080
protocol: TCP
---
# ------------------------------------------------
# 弹性伸缩策略（对应架构图「部署策略」模块）
# ------------------------------------------------
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: myapp-hpa
namespace: prod
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: myapp-deployment
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
# ================================================
# 部署执行说明：
# 1. 代码库变更触发CI/CD流水线构建镜像（更新image版本）
# 2. 通过kubectl apply -f 应用部署模板文件.yaml
# 3. 监控部署状态：kubectl -n prod get pods,svc,hpa
# ================================================传统主机部署应用
上面说的是k8s应用，那么传统安装包主机部署呢？怎么通过应用表达？
通过 YAML 定义主机环境、应用包版本和全局配置（对应图中「制品/镜像」「配置信息」模块）
# File: infrastructure.yaml
# 定义主机环境、应用包版本等基础设施信息
environments:
- name: dev
hosts:
- ip: 192.168.1.101
user: dev-user
deploy_dir: /opt/apps/dev
app_version: 1.0.0-SNAPSHOT
- name: prod
hosts:
- ip: 192.168.1.200
user: prod-admin
deploy_dir: /opt/apps/prod
app_version: 1.0.0-RELEASE
# 全局配置模板（与环境解耦）
global_config:
app_name: "my-spring-boot-app"
java_opts: "-Xmx512m -Xms256m"
health_check_url: "/actuator/health"每个环境（dev/prod）独立维护敏感配置（对应图中「配置信息」与「部署环境」分离）
# File: config/prod.env
# 生产环境数据库配置（敏感信息单独管理）
DB_HOST=mysql.prod.internal
DB_PORT=3306
DB_USER=admin
DB_PASSWORD=encrypted_password_here# 建议使用加密工具（如Ansible Vault）
# File: config/dev.env
# 开发环境数据库配置
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USER=dev
DB_PASSWORD=dev123通过 Shell 脚本实现自动化部署（对应图中「部署脚本」模块）
#!/bin/bash# File: deploy.sh# 参数化部署：指定环境（dev/prod）和应用包路径ENV=$1APP_PACKAGE=$2# 加载基础设施定义INFRA_FILE="infrastructure.yaml"APP_NAME=$(yq eval '.global_config.app_name' $INFRA_FILE)DEPLOY_DIR=$(yq eval ".environments[] | select(.name == \"$ENV\").hosts.deploy_dir" $INFRA_FILE)REMOTE_USER=$(yq eval ".environments[] | select(.name == \"$ENV\").hosts.user" $INFRA_FILE)REMOTE_IP=$(yq eval ".environments[] | select(.name == \"$ENV\").hosts.ip" $INFRA_FILE)# 加载环境配置CONFIG_FILE="config/$ENV.env"source $CONFIG_FILE# 生成动态应用配置（模板化）cat > application.properties
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