隨著車(chē)企、手機(jī)廠商、家電等制造企業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，軟件應(yīng)用開(kāi)發(fā)規(guī)模也隨之不斷擴(kuò)大。不同類(lèi)型的交付制品的管理也成為DevOps落地的一大難題。制品分散管理，存儲(chǔ)隨意，下載困難，分發(fā)緩慢等現(xiàn)象長(zhǎng)期受到產(chǎn)線用戶挑戰(zhàn)，急需快速解決。經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析及用戶調(diào)研后，總結(jié)為以下通用問(wèn)題：

痛點(diǎn)

1，制品存量大

制品達(dá)到PB級(jí)別，分散存儲(chǔ)到S3及EMC存儲(chǔ)上，管理分散，浪費(fèi)存儲(chǔ)，并且數(shù)據(jù)量在成倍增長(zhǎng)。

沒(méi)有合理的制品清理機(jī)制，導(dǎo)致過(guò)多無(wú)效存儲(chǔ)

2，制品質(zhì)量缺失

制品無(wú)質(zhì)量標(biāo)簽，篩選版本復(fù)雜，增加迭代時(shí)間，測(cè)試人員經(jīng)常下錯(cuò)版本，浪費(fèi)時(shí)間

制品無(wú)版本概念，經(jīng)常出現(xiàn)制品覆蓋現(xiàn)象，最終導(dǎo)致發(fā)布失敗

3，制品分發(fā)復(fù)雜

由于存量過(guò)大，國(guó)內(nèi)多地研發(fā)中心、海外研發(fā)中心同步制品不可行，多地傳輸浪費(fèi)帶寬

制品無(wú)統(tǒng)一管理，分散到不同團(tuán)隊(duì)，不同集群上，不便于數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理

制品往往需要分發(fā)到不同的工廠、合作伙伴、售后站及IoT終端，場(chǎng)景復(fù)雜

4，制品下載緩慢

單文件最大達(dá)到100G+，下載時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)丟包、中斷等現(xiàn)象，用戶體驗(yàn)極差，浪費(fèi)時(shí)間

解決方案

1，解決性能瓶頸

在下述部署條件下進(jìn)行性能測(cè)試，得到了一份超級(jí)滿意的測(cè)試報(bào)告，在極端數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的壓力下，6節(jié)點(diǎn)Artifactory的每小時(shí)吞吐量達(dá)到了10TB級(jí)別，目前基本可以承載國(guó)內(nèi)所有軟件研發(fā)企業(yè)制品的吞吐量，具體測(cè)試報(bào)告可以聯(lián)系JFrog的工程蛙們了解測(cè)試細(xì)節(jié)。

2，解決制品大批量下載問(wèn)題

JFrog提供高性能下載工具jfrog cli，可實(shí)現(xiàn)分片、多線程、斷點(diǎn)續(xù)傳等下載方式，基本可以打滿網(wǎng)絡(luò)帶寬

JFrog在服務(wù)端提供cache技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)有ssd磁盤(pán)緩存熱文件策略，如緩存空間大，可緩存所有熱文件，提升下載速度

由于服務(wù)端網(wǎng)絡(luò)端口依然存在瓶頸，可使用p2p技術(shù)進(jìn)行分流，提升下載速度3-4倍

3，異地分發(fā)能力

私有化部署+Saas服務(wù)，實(shí)現(xiàn)制品庫(kù)多云多數(shù)據(jù)中心混合架構(gòu)，通過(guò)倉(cāng)庫(kù)聯(lián)邦及高速分發(fā)兩種策略，鏈接世界所有節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)制品分發(fā)

用戶案例

某手機(jī)廠商案例

1，某手機(jī)廠商，使用JFrog Artifactory 6個(gè)節(jié)點(diǎn)，架構(gòu)設(shè)計(jì)如下：

承載業(yè)務(wù)量：

接管整機(jī)構(gòu)建daily及Release項(xiàng)目50個(gè)，每月420T整機(jī)制品包，目前共存儲(chǔ)4PB+數(shù)據(jù)

接管組件構(gòu)建項(xiàng)目11000個(gè)，每周組件個(gè)數(shù)231000，150T組件包，目前共存儲(chǔ)1PB+數(shù)據(jù)

每小時(shí)上傳流量接近3TB，下載流量接近2TB

峰值上傳流量15G/S，下載流量5G/S

制品庫(kù)存儲(chǔ)總量達(dá)到了6PB

2，解決質(zhì)量缺失

通過(guò)JFrog Artifactory的元數(shù)據(jù)及AQL功能，確保每個(gè)制品均具備10條以上的質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)與測(cè)試之間零溝通，使版本具備自動(dòng)化篩選能力，避免下錯(cuò)版本，浪費(fèi)時(shí)間。

具體實(shí)現(xiàn)為，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建制品版本，并將過(guò)程數(shù)據(jù)、需求數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)、匹配機(jī)型數(shù)據(jù)等自動(dòng)補(bǔ)全在制品的元數(shù)據(jù)屬性中，如未攜帶此數(shù)據(jù)，則無(wú)法成功上傳。測(cè)試人員在使用制品進(jìn)行燒機(jī)測(cè)試時(shí)，則通過(guò)自動(dòng)化腳本，自動(dòng)篩選符合自己機(jī)型并具備一定質(zhì)量屬性的制品，自動(dòng)測(cè)試，整個(gè)版本篩選過(guò)程無(wú)需人與人的溝通，一切自動(dòng)化完成，提高效率，避免出錯(cuò)。

通過(guò)此項(xiàng)改進(jìn)，獲取了如下收益：

打造制品可信平臺(tái)，確保所有交付組件包攜帶質(zhì)量元數(shù)據(jù)，便于快速定位版本

制品清理機(jī)制，定期實(shí)現(xiàn)制品清理

3，解決制品分發(fā)

在此方案架構(gòu)下，為了統(tǒng)一管理集團(tuán)所有產(chǎn)線制品，后期將制品分布在5個(gè)Artifactory集群中管理，其中app應(yīng)用使用一個(gè)物理集群，不同產(chǎn)線整機(jī)版本各使用一個(gè)集群，私服及Docker鏡像使用一個(gè)集群。由前段CI工具統(tǒng)一控制制品寫(xiě)入位置及讀取位置。另外在成都、重慶、上海分中心建立只讀集群、實(shí)現(xiàn)制品快速分發(fā)，多地可讀。同時(shí)在印度、印尼、孟加拉、阿爾及利亞等地工廠建立只讀集群，按需分發(fā)制品到工廠。

為了優(yōu)化下載速度，該方案中使用了JFrog Artifactory的p2p下載功能，在不同地域的分廠中沒(méi)有設(shè)置只讀節(jié)點(diǎn)，而是使用p2p的peer節(jié)點(diǎn)，節(jié)約成本，加速下載。整體制品庫(kù)架構(gòu)如下：

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