隨著車企、手機廠商、家電等制造企業業務的快速發展，軟件應用開發規模也隨之不斷擴大。不同類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，存儲隨意，下載困難，分發緩慢等現象長期受到產線用戶挑戰，急需快速解決。經過業務場景分析及用戶調研后，總結為以下通用問題：

痛點

1，制品存量大

制品達到PB級別，分散存儲到S3及EMC存儲上，管理分散，浪費存儲，并且數據量在成倍增長。

沒有合理的制品清理機制，導致過多無效存儲

2，制品質量缺失

制品無質量標簽，篩選版本復雜，增加迭代時間，測試人員經常下錯版本，浪費時間

制品無版本概念，經常出現制品覆蓋現象，最終導致發布失敗

3，制品分發復雜

由于存量過大，國內多地研發中心、海外研發中心同步制品不可行，多地傳輸浪費帶寬

制品無統一管理，分散到不同團隊，不同集群上，不便于數據資產梳理

制品往往需要分發到不同的工廠、合作伙伴、售后站及IoT終端，場景復雜

4，制品下載緩慢

單文件最大達到100G+，下載時經常出現丟包、中斷等現象，用戶體驗極差，浪費時間

解決方案

1，解決性能瓶頸

在下述部署條件下進行性能測試，得到了一份超級滿意的測試報告，在極端數據讀寫的壓力下，6節點Artifactory的每小時吞吐量達到了10TB級別，目前基本可以承載國內所有軟件研發企業制品的吞吐量，具體測試報告可以聯系JFrog的工程蛙們了解測試細節。

2，解決制品大批量下載問題

JFrog提供高性能下載工具jfrog cli，可實現分片、多線程、斷點續傳等下載方式，基本可以打滿網絡帶寬

JFrog在服務端提供cache技術，可實現有ssd磁盤緩存熱文件策略，如緩存空間大，可緩存所有熱文件，提升下載速度

由于服務端網絡端口依然存在瓶頸，可使用p2p技術進行分流，提升下載速度3-4倍

3，異地分發能力

私有化部署+Saas服務，實現制品庫多云多數據中心混合架構，通過倉庫聯邦及高速分發兩種策略，鏈接世界所有節點，實現制品分發

用戶案例

某手機廠商案例

1，某手機廠商，使用JFrog Artifactory 6個節點，架構設計如下：

承載業務量：

接管整機構建daily及Release項目50個，每月420T整機制品包，目前共存儲4PB+數據

接管組件構建項目11000個，每周組件個數231000，150T組件包，目前共存儲1PB+數據

每小時上傳流量接近3TB，下載流量接近2TB

峰值上傳流量15G/S，下載流量5G/S

制品庫存儲總量達到了6PB

2，解決質量缺失

通過JFrog Artifactory的元數據及AQL功能，確保每個制品均具備10條以上的質量數據標簽，實現開發與測試之間零溝通，使版本具備自動化篩選能力，避免下錯版本，浪費時間。

具體實現為，開發團隊構建制品版本，并將過程數據、需求數據、測試數據、匹配機型數據等自動補全在制品的元數據屬性中，如未攜帶此數據，則無法成功上傳。測試人員在使用制品進行燒機測試時，則通過自動化腳本，自動篩選符合自己機型并具備一定質量屬性的制品，自動測試，整個版本篩選過程無需人與人的溝通，一切自動化完成，提高效率，避免出錯。

通過此項改進，獲取了如下收益：

打造制品可信平臺，確保所有交付組件包攜帶質量元數據，便于快速定位版本

制品清理機制，定期實現制品清理

3，解決制品分發

在此方案架構下，為了統一管理集團所有產線制品，后期將制品分布在5個Artifactory集群中管理，其中app應用使用一個物理集群，不同產線整機版本各使用一個集群，私服及Docker鏡像使用一個集群。由前段CI工具統一控制制品寫入位置及讀取位置。另外在成都、重慶、上海分中心建立只讀集群、實現制品快速分發，多地可讀。同時在印度、印尼、孟加拉、阿爾及利亞等地工廠建立只讀集群，按需分發制品到工廠。

為了優化下載速度，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有設置只讀節點，而是使用p2p的peer節點，節約成本，加速下載。整體制品庫架構如下：

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。