随着虚拟化逐渐普及，业界提出了多种衡量成功与否的指标。其中，整合比率、管理员与虚拟机数量之比、配置所需时间以及服务器虚拟化比例，是衡量和评估虚拟化项目成效时最常用的指标。
如今，DevOps正逐渐兴起，人们也提出了类似的指标来衡量其成效。在关注DevOps的CAMS（文化、自动化、度量、共享）定义中的“M”时，上市时间、平均恢复时间、变更前置时间和部署频率是较常讨论的衡量指标。
这些指标合理且必要，但DevOps还有一项鲜少被讨论、却同样关键的优势，也可以说是一种用例：运营规模化。
这与SDN试图通过运营化在“网络内部”解决的问题相同：借助技术扩大团队的运营规模，使其跟上企业期望并正在经历的增长速度，而这种增长得益于移动和Web应用的快速发展。这是一个典型的“30/30/3”问题：数据增长推高了IT成本（包括传输、处理和存储成本），收入却仅有小幅增长。要解决这个问题，就必须聚焦于等式中我们能够控制的一项：不断上升的IT成本。因此，可以称之为SDN，也可以称之为网络DevOps或SDDC。如果您愿意，也可以称之为云。它们都有一个共同前提：快速扩大运营规模对增长至关重要。
这不仅涉及硬件和软件资源，还涉及如何配置和管理这些资源。我们需要减少管理应用部署和交付所需硬件及软件资源的工作量。
这正是代表“自动化”（Automation）的“A”发挥作用之处：降低改变增长模式所需的IT成本，并实现规模扩展，以支持更大的业务增长。
但我们需要的并不只是浅层次的自动化。自动化（使用脚本和编排来推动资源调配和管理，以及部署服务和应用所需的运维流程）固然重要，但也不要忽视“基础设施即代码”发挥的关键作用。
要做到这一点，我们不妨回顾一下虚拟化的成功经验。虚拟化之所以能够扩展计算资源的管理能力，很大程度上得益于将基础设施视为“代码”。
我知道，我知道，严格来说，它并不是真正的代码，因为它既不是脚本，也不是配置文件，看起来也不像“代码”。但我们确实将其视为“代码”：我们使用集中式“黄金镜像”存储库来快速预配和配置服务器，包括Web服务器、应用服务器和数据服务器。不同类型的服务器都通过预定义的“镜像”实现标准化，从而帮助运维人员扩展规模。
我所说的规模，是真正的大规模。尽管各种数字众说纷纭，但早在2011年，管理员与虚拟服务器的比例达到1:350的组织并不少见。有些组织声称这一比例高达1:500至1:1000，而另一些组织受自身规模所限，只能达到1:100或1:150。2012年的一份报告分析了多份IT基准报告中的数据，指出管理员与服务器的比例为：物理服务器1:50至1:75，虚拟服务器1:185至1:450。
从规模效益来看，这一点令人惊叹。它能够支持业务增长，同时无需承担通常随之增加的IT成本。
现在，再来看一个数据：各种规模企业的工程师与设备数量之比中位数约为1:36。这个数据本身就很有意思，不是吗？随着企业发展，这一比例似乎并未发生变化。这并不是好事，只会进一步加剧30/30/3问题。
但如果能以某种方式改变这一比例，哪怕只是让每位工程师管理的设备数量翻一番，也能降低业务增长成本，并让整个网络更好地扩展。为此，我们必须借鉴虚拟化的成功经验。这并不一定意味着使用虚拟化，而是要运用促使虚拟化大幅提高管理员与服务器比例的理念：基础设施即代码和自动化。
我们之所以不能直接为交换机、负载均衡器以及组织用于交付和保护应用的其他20多种L4-7应用服务创建黄金镜像，是因为每项配置都各不相同，并且以应用为中心。这意味着，虽然可以采用软件（虚拟）方式，并为其中任何一项服务部署黄金基础镜像，但仍然需要专人完成配置，而且配置并不简单。
要为Exchange配置一些应用服务？需要正确创建、配置和关联80多个不同的对象，才能实现所需的可用性、性能和安全性。
时间（以及相关成本）正是这样耗费在“网络中”的。
这正是我们需要扩展的环节，也是需要将基础设施“视为代码”的环节。
正因如此，模板化被纳入DevOps的“A”，即自动化（Automation）环节。模板化让网络运维和安全运维团队能够将常见配置视为“代码”，并在中央存储库中进行管理。模板会成为用于预置和配置应用服务的“标准映像”。这种方法可实现类似于虚拟机预置的自动化和编排，并为组织提升运营扩展能力奠定基础，从而支持业务增长。
DevOps、SDN、SDDC乃至云，不仅仅是为了缩短产品上市时间或降低运营成本。它们也是实现高效扩展的关键，能够推动而非阻碍业务增长。随着整个数据中心（计算、网络、安全和存储）的资源不断增加，如果持续增派运维人员或工程师进行管理，相关成本将吞噬规模扩展带来的增长成果。通过自动化提高扩展效率，并将基础设施“视为代码”，可以作为一种管理扩展规模的方式，以满足业务增长所需。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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