前面我们一起讨论了为什么要做标准化，标准化的套路是什么，并按照套路进行了基础设施和应用的标准化示例。我想这些内容可以帮助我们举一反三，尝试着应用到实际工作中了。
今天，我继续跟你聊基础架构标准化的问题，但是今天我计划不谈如何进行架构标准化的细节，而是想强调一下基础架构标准化的重要，因为从我个人的经历和我实际观察到的情况来看，这块的问题会更普遍一些，而这一部分又影响着后续一系列效率和稳定性平台的建设方案。
同时，如果说上次我们讲的基础设施和应用标准化是运维团队职责的话，那今天的内容就是架构、开发和运维共同的职责。
让我们先一起列一下，微服务的分布式架构下，涉及到的主要基础架构组件有哪些。
上面是几类主要的基础架构组件，为了便于理解我以开源产品举例。但在实际场景中，很多公司为了满足业务上的个性化需求，会自己研发一些基础组件，比如服务化框架、消息中间件等，这个情况在有一定技术实力的公司里比较常见。不过大部分情况下，我们会基于这些开源产品做一些封装或局部的改造，以适应我们的业务。
关于基础架构组件，业界可供我们选择的解决方案和产品非常多，但是选择多了就容易挑花眼，反而不知道从何入手。我们大概都会遇到同样的问题，是自研还是选择开源产品？有这么多的开源产品到底该选哪一个？
按正常的思路，一定是先组织选型调研，然后进行方案验证和对比，最后确认统一的解决方案。
但是，由于开源产品的便利性，以及开发同学对技术探索的好奇心，实际情况往往是，整个大的技术团队中，不同的开发团队，甚至不同的开发人员，会根据开发的需要或个人喜好，选择不同的开源产品，在没有严格限制的情况下，甚至会尝试去自研。
按照我的观察，这个问题特别容易出现在微服务架构引入初期。在这个阶段，团队组织架构按照业务领域进行切分，产生一个个与业务架构匹配的小规模技术团队。
每个小团队所负责的业务相对独立，自主权就会变大，如果这个时候整个团队中没有一个强有力的架构师角色去做端到端的约束，就极其容易出现上面的这个问题，并且会一直扩散蔓延下去。
相比之下，成规模的大公司在这一点上做得就相对严格一些，当然也可能是因为之前尝过苦头，所以后来变得越来越规范了。所以这一点也是每个技术团队在引入微服务架构时要提前关注的。
我们以分布式服务化框架为例，我之前遇到的一个实际情况就是，整个大的技术团队选型时以Java技术栈为主，毕竟这块有很多的业界经验和产品可以借鉴参考。但是有的团队对PHP特别精通熟悉，就想用PHP去做微服务，有的团队对Go感兴趣，就想尝试Go的微服务。
从单纯的技术选型上来看，选择什么语言并没有严格的标准。而且在技术团队中，我们也应该鼓励技术多样性和尝试新技术。不过这里要有个度，我暂时先不细说这个度在哪里，我们先来看看，假设没有统一标准的约束会带来什么问题。
技术的应用，一般都会随着应用场景的逐步深入和业务体量的增长，逐步暴露出各种各样的问题，我们分两个层面来看。
业务开发同学将大量的精力投入到基础组件和开源产品的研究、研发以及规模化之后的运维上，再加上产品形态的不统一，导致需要在技术层面的协作上做大量适配工作，而且经验还无法互通。
好不容易在一个产品上摸索了很长时间，踩了很多坑，积累了宝贵的经验，结果发现另外一个产品也要经历同样的一个过程，积累的经验依然不能互通和传递。
当我们考虑建设一个统一的效率和稳定体系时，发现基础组件不统一，这个时候就需要做大量的针对不同组件的适配工作。
比如我们要在发布系统中做服务上下线处理，就要针对多个微服务化框架做适配。再举个稳定性上全链路跟踪的例子，为了在分布式复杂调用场景下的链路跟踪和问题定位，我们会在服务化框架中统一做打点功能，这样才不需要侵入业务逻辑。
就这样一个工作，如果服务化框架不统一，就需要到每个框架里都去开发一遍。不过现实中遇到的实际问题是，整个链路就是会有这样那样的情况而串联不起来。
如果你有过类似的经历，一定深有感受。其实各种各样奇葩的问题还远不止这些，继续演化下去，就是我们所说的架构失控了。
当我们把业务开发资源消耗在与业务开发无关的事情上，业务开发就很难聚焦于业务架构，并能够更快、更多、更好地完成业务需求，这就与公司对业务开发的诉求背道而驰了。
同时还会出现维护投入不足，那就必然导致故障频发等一系列问题，团队内部也会因为问题定位不清楚而形成扯皮推诿的不良氛围。
所以，这个时候我们需要做的，就是对基础架构有统一的规划和建设。原则上，每种基础组件只允许一种选型，至少就能满足90%甚至更多的应用场景。
比如数据库就只允许使用MySQL，然后版本统一，同时配套的中间件也必须统一，其它的关系型数据库没有特殊情况坚决不允许使用，如果遇到特殊情况具体分析。
这里就举个特殊的小例子。
为了更好地满足业务个性化需求，我们的消息中间件在早期选择了自研，业务上也要求各个应用使用我们统一的服务。但是对于大数据的业务来说，很多开源产品如Spark，都是原生与Kafka配套的，同时很多的新特性也都是基于Kafka去做的，在这种情况下就不能很生硬地要求大数据业务必须按照我们的标准来，这里还是得遵守大数据生态本身的标准才可以。
所以选型问题还是要看具体的业务和应用场景，这里只介绍大致的原则，至于具体应该如何标准化，你可以参考我们前面讲到的标准化套路去尝试梳理，先看看你梳理出来的标准化体系是什么样的，后面我也会针对案例进行分享。
我们对基础架构组件做了统一标准之后，下一步要做的就是服务化。因为这些组件都只提供了简单的维护功能，还有很多都是命令行层面的维护，这时我们要做的就是把这些组件提供的维护API进行封装，以提供更加便捷的运维能力。
这里以Redis缓存为例。
以上这些，假设都依赖Redis提供的原生能力来做，基本是不可维护的。所以必须要基于这些原生能力进行封装，结合运维场景，将能力服务化，这样就大大提升了使用方的便利性。
同时，我们也可以看到，这个服务化的过程其实就是PaaS化的过程。换言之，如果我们能把基础架构组件服务化完成，我们的PaaS平台也就基本成型了。
总结上面的过程，我们要做的事情，可以归纳为两步：第一步是基础架构标准化，第二步是基础架构服务化。
所以这个时候，运维必须要有意识去做的两件事情。
今天我们讨论的这个话题，我也和很多同行、专家交流过，发现大家都有相同的痛点，但是业界的架构资料和图书中很少涉及到这一部分的内容。我觉得根本上还是经验意识上的缺失，所以结合自己的经验专门整理出来，也很期待听到你的经验和想法。
亦如编程的过程就是了解工具掌握工具规范化使用工具的过程，编程中的自由并非为了达到目的就可以胡作非为，而是在一定的约束下，通过有限且有效的步骤来实现业务逻辑，而这些约束或者是编程范式，或是设计模式，或是代码规范，总之想要提升效率就需要制定标准规范，遵守契约，以流程化，标准化的方式进行高效的协作。在架构中规范协议，制定标准，避免过多精力耗费在组织之间的协作沟通上，从而提高研发效率。
正在梳理公司的运维标准及规范。公司以前也有，就是比较零散，现在发现缺乏一个方法，把这些零散的文档串起来。就是说，希望能找到一个方法，能整理出我们需要哪些标准规范，具体要求是什么。缺少的，我们补充；不达标的，我们完善。请问有什么建议吗？
从你实际的运维对象出发，应用，服务器等等，这个需要你去识别，同时后面几篇文章也可以看看，有介绍从生命周期的角度入手的套路。
不知道用java技术栈能否开发出您说的这类运维平台，而无需为每个被管理对象安装一个代理，比如：开机关机，当然是针对虚机或docker，还有控制redis的启停啊，rabbitMQ的启停啊，当时的消息的消费情况什么的，等等，相信这个团队要有相当的技术实力，比如阿里云的所有服务都通过网页可以操作。
语言不重要，关键是理清需求和架构，各个公有云平台其实提供了很好的借鉴。
技术实力是一方面，确实需要积累，只能一步步来
服务化也是运维能力的输出，当然它的核心目的是标准化的落地。
讲的很好，不过我觉着反过来理解会更好，标准化是手段，运维能力输出是目的。
原文：https://www.cnblogs.com/passzhang/p/13363221.html