原文：UBER ENGINEERING’S MICRO DEPLOY: DEPLOYING DAILY WITH CONFIDENCE
作者： Mathias Schwarz
譯者：仲培藝，關注數據庫領域，糾錯、尋求報道或者投稿請致郵：[email protected]。
2014年，Uber發展迅速，其平臺在第一季度由原來的60座城市發展到100座，後又在第三季度拓展到200座。同時，發展最快的城市也包含在第一批發展的城市當中。
隨着越來越多平臺工程師的加入，新的代碼部署混亂的問題也愈加明顯。因爲在新版微服務投放生產的過程中，每個團隊都有自己慣用的shell腳本，並通過特定的服務工具對其進行手動監測。而當主機升級出錯時，工程師唯有機械地一次重新運行一臺機器。因此，不斷擴大的工程師團隊阻礙了Uber人工服務的進一步擴展，有時甚至還會導致其長時間宕機。
如何才能確保每天的穩定部署？爲此，Uber開發了微部署（Micro Deploy，簡稱μDeploy）。它是Uber的內部部署系統，其構建、更新和回滾服務都是基於Uber進行。
每日部署進程
代碼在經過審覈、接受和全部單項測試之後，被收入知識庫，從而進入預生產階段，這時Uber工程師就會使用到微部署。首先，工程師通過μDeploy接口挑選出一項待更新服務。之後，爲了開展更新流程，他們需挑選一個部署並在Git知識庫中指定一個源碼版本。
μDeploy按需構建服務和分佈架構，在正確的數據中心與相關主站對話，並使所有代理在部署主機上進行服務更新。通過這一進程，μDeploy用戶界面在工作流程完成之前，會提供更新狀態的視覺反饋，這讓工程師得以繼續進行其他任務。
通過這種方法，μDeploy無論是構建還是推出新服務，通常只需要幾分鐘。這也是工程師對此可以達到的最快速度。
從工程師編寫代碼，到該代碼被運用到Uber生產系統當中，中間幾乎沒有過渡階段。自Uber推出首代μDeploy以來，其發展就從未減緩。2016年，工程師每週都要加緊構建數千項服務，監測後，會淘汰其中有10%，並將其退回原版。這意味着在工作時段，Uber系統的某部分每分鐘都在更新。由於更新時長往往不止一分鐘，所以該系統總是處在更新中的狀態。
目標：穩步部署
微部署由衆多微服務構成，而其中的大多數又通過μDeploy部署。
- 一個網絡應用UI加CLI讓工程師選擇與μDeploy交互的方法；
- μDeploy代理在Uber數據中心的每一臺機器上運行，其受主μDeploy指令調配，對服務進行安裝和配置更改。同時，代理部署也會概述各項服務，並向主部署反饋設備狀態。
- μDeploy主部署管控着數據中心內部的μDeploy代理在所有設備上的操作方式。每個數據中心至少包含一個主部署。
- 在每個數據中心內，μDeploy聚合器會和一個主部署設備接口，以實現全面部署。
- uBuild系統在其設備的單個集羣中展開前，構建服務並隨之將其分佈至各數據中心。
- μDeploy複製器負責在數據中心內部或兩個數據中心之間複製備份最終架構。
- μDeploy協調器以這一種分佈式容錯模式對更新工作流進行管理。
- μDeploy位置處在一組負責部署服務的主機。
- uConfig系統支持服務配置迭代，且以服務更新的方式進行。
部署系統要素
一系列特性綜合造就了微部署的完整架構和完備的部署管理系統。下面列舉出一些類似Uber的基礎設施系統，他們在構建部署系統時所需的幾大要素：
服務架構一致性：對Uber來說，微部署是適用於各類服務的集成構建系統。是支持Tornado的Python？支持Node.js的JavaScript？還是支持Docker，沒有容器的Go、Java？答案都是肯定的。μDeploy構建系統利用不同的軟件棧調控多種編程語言和設備。Uber的集成構建系統使其生產服務部署更加標準化。
零停機更新：微部署系統在全球範圍內逐步推廣，將同一版本的軟件推广部署至多個數據中心，這些數據中心各自有不同的任務和配置。全自動化的部署便於工程師對其服務做出全球迭代。
錯誤早期自動化檢測：微部署集成監控系統，對異常現象做出早期監測，而無需人工控管，其中包括I/O性能的明顯下降、未捕獲異常、HTTP錯誤代碼、請求吞吐量問題和服務器負載問題。μDeploy則通過這些監控數據來確認在新版本推出的過程中，系統仍保持性能穩定。
預防運行中斷：面對異常情況，微部署利用監控數據中止更新，並將其退回一個性能相對穩定的版本。雖然誤報的情況時有發生，但比起冒險，選擇安全更爲穩妥。回滾是自動化運行，且操作發生往往遠在全部主機完成版本更新之前。理想化狀態是使回滾發生在一個canary 區，在該區域內，極小一批設備負責阻斷任何故障的外部影響。
穩定更新：微部署的高配置工作流引擎協調更新各階段。作爲一個分佈式系統，在更新過程中，μDeploy可以應對所有主機和機架的異常停運（包括正在運行工作流的主機）。
簡易使用：微部署基於的是Web應用，有着豐富用戶界面（ User Interface）且功能完善。從而所有工程師都可通過瀏覽器獲取μDeploy，並立刻部署其服務投產。
深度集成REST API：微部署的REST API使用的是第三方工具，並深度集成到功能中。
從任務到委託
Uber設計微部署的目的在於避免不必要的部署進程，同時也想要藉此協助更新的準確進行。如果沒有微部署，則系統將快速捕獲偶發性更新錯誤，從而大大降低投產的可能性。而有微部署的情況下，若有意外錯誤發生，系統仍繼續運行。和Uber其它主要工程項目類似的是，μDeploy的構想和實現都是在其初始模式下進行的，且其投產過程的數月也是充滿趣味性的。
開發兩月後，Uber推出了首批微部署服務，其中50%在生產前五月使用μDeploy，較爲高產。
2016年中期，在衆多數據中心當中，Uber後端以及發展成爲一個不斷迭代，大規模分佈式系統。Uber工程師亦遍佈數個國家和大洲的12個工作室。99%的Uber軟件支持μDeploy。微部署在任何場合下賦予工程師的所有權都高速、自主，並且是端對端的。
本文作者Mathias Schwarz是Uber丹麥奧爾胡斯工作室的一名工程師。
