4 位硬科技创始人对谈 DevOps 硬件实战
Authing 官方2022.12.01阅读 1988
随着 DevOps 技术更为广泛地在各行各业应用，从公司层面来看，考察的不仅仅是 DevOps 平台的技术，更多的是 DevOps 平台与企业产品的兼容性与企业文化能否为 DevOps 提供落地的土壤，这背后是商业模式、思维方式、管理理念的一系列变革。
在 Authing 身份云最新推出的高端对话播客栏目「黑客与画家」中，追光几何 CEO 吴星辉、增广智能 CEO 黄安杰、本末科技合伙人 Erin Wu、仙工智能联合创始人叶杨笙、Dorabot DevOps 负责人袁璟旸就“DevOps 硬件实战”展开深入讨论，并由 Authing 联合创始人李宇航主持。全面解读 DevOps 在硬件领域的应用场景，包括机器人、航天等领域，为 DevOps 项目落地提供实践指导。
本文根据「黑客与画家」第二期内容“DevOps 硬件实战”内容整理，仅占对话内容 1/10， 全部内容请点击音频收听完整故事，或在小宇宙、喜马拉雅搜索播客“黑客与画家”收听。
“硬件相比软件，开发周期会比较长。软件写完后提交、编辑，就可以部署到企业了。而硬件还需要去打板、贴片、做测试，整个流程跑下来一个多月过去了。
好的制造业企业，离不开质量管理。质量管理的本质是让已经发生过的问题不要再次发生，所有的问题都要追溯验证。
好的硬件产品，是设计出来的，即在研发阶段就开始进行质量管理，而不是最后等到产品测试时再去关注产品质量。对于硬件领域 DevOps 来说，在某种程度上，也是提高质量管理效率，实现自动化运维。比如我们在购买一个 SaaS 产品时，会考虑 Authing 是否已经集成了这个产品，提高集成效率。”
“质量提高的过程是积累和学习的过程。工业是很难一次性把事情做对，很多时候你不踩一些坑，就永远无法做出好的产品。对于产品的测试而言，提前做验证，发现风险点并且提前测试出问题固然是最好的。但是有时候也需要抱着改善的心态，提高迭代和反应的速度来解决产品的问题。
所以对于 DevOps 而言，最好的方法是让之前发生过的事情不要再次发生，在下一次产品迭代中，将问题解决”。
比如更早没有仿真软件的时代，产品的验证必须要做很多物理试验，但随着仿真加工软件的普及，极大地降低了产品的研发周期与成本。在设计阶段就可以第一时间验证产品，发现问题、解决问题。在仿真加工软件之后，还会有些别的软件，比如西门子等的一些虚拟实验软件，加强了数据分析，将以往发生在生产过程中的问题前置解决，加快产品数字化进程。
现如今随着物联网日渐普及，会将设备运行参数、状态参数与环境参数等指标进行数据反馈，监测生产设备运行状态，帮助工程师根据这些反馈提前做预测，规避问题。
软件定义世界。就整个工业数字化演变过程来看，DevOps 是实现企业上云的重要路径，将会使工业质量与测试越来越数字化与软件化。
但硬件发展可能还没到这个阶段，未来是否会直接通过工业软件贯穿整个制造业产业链，实现全生命周期的虚拟化，其实这是值得思考的问题。”
将软件上所说的 DevOps 定义类比到硬件上就是快速迭代、快速验证，比如搭建一个有类似于 Git 的图纸管理平台，只要有人对机械图纸、电路图进行了修改、提交，那么就能触发一系列的仿真流程，用自动化的仿真测试的方式去验证一些或基础或复杂的问题，再结合一些对已知问题的回归测试用例的迭代去逐步完善硬件系统，这样就可以用最低的成本、最短的时间高效地找到问题。”
“DevOps 改造传统制造业的流程，是用敏捷开发的能力去做硬件。硬件研发主要存在两个问题：
一方面，复盘周期长：在以往，往往需要先跑一个月的开发周期，才能去发现生产过程中一些问题，复盘完成、修复问题后，又需要一个周期。
1. 可以提高硬件产品开发信息流转效率，缩短上线时间；
3. 质量过程管理，全流程管控整个研发过程包括从硬件到图纸到产品 BOM 的各个小节点，如果出现问题，及时解决，可以保障最终产品质量。
另一方面，问题可复制性低：硬件运行的物理环境难以复现，导致硬件研发问题也难以复现或者复现成本很高。如果软件能够帮助硬件越多地记录物理环境信息，就可以帮助硬件复现问题、定位问题、并解决问题。”
“受制于国情与经验，一些国外的 SaaS 软件应用到中国制造业有些水土不服。一些企业买了国外的 SaaS 产品，但是研发部门更相信自己的经验而不信任这些软件，导致使用率很低。”
“受制于研发周期、既定思维，DeveOps 硬件落地还有很长一段路要走，企业要有很大毅力和决心去踩很多坑，并且从这些坑去反思、迭代产品。
比如，软件在实际落地硬件时很多流程串不起来，但是受制于数月的开发周期和一年数千万成本，又不太可能让软件公司研发一直驻场支持，这就导致信息化部门花了大力气购买产品，但是业务部门用不起来等情况经常发生。”
“仙工采用自研低代码平台搭建逻辑是先搭建出一个平台，去解决系统中最小的问题，继而再解决其他问题，最后将复杂系统搭建出来。用了一段时间会发现系统的一些问题，然后需要不断调整，修改流程或者业务单据等，将系统不断迭代、完善以更符合业务需求。
我们是整机产品，发版后会有机器的自动编译测试运行的问题，反馈到日志分析器中去定位问题，然后将常见问题做经验总结，固化到日志分析器中。在测试完毕产品化后，卖给客户。”
“增广智能产品是软硬结合的，里面会有控制器，也有机械零件，通过更多传感器和产品自己导出数据的方法，通过一些白盒测试，即时反馈系统运行的问题，可以更快地通过自动化的测试，保证研发即使在不断对系统进行微调、修改，但是也不会产生过往遇到过的问题。
在每次推出新产品时，我们会根据以往测试用例去重新定义这个产品的数据运行情况，及时规避过往遇到的一些问题。”
“追光几何本身是家软件公司，所以会常用 teambition、Tapd 等敏捷开发工具做项目管理，代码则使用 GitLab ，近期内部也在逐渐实践 DevOps 的构建。
在项目管理环节，我们发现软件和硬件领域其实区别没有那么大。软件开发环节的项目管理是从 PRD、UI 设计，程序员写代码、测试到发布。硬件项目管理，机械设计、仿真，工厂加工、装配测试到发布。某种程度上，机械设计、工厂加工等环节可以类比为软件领域程序员写代码的环节，只不过更为复杂和交叉。”
“Dorabot 也是一家软硬结合的公司，由于机器人所涉及到的模块众多，所以会有专门的监控工具去搜集、整理各个模块的日志，并会将发生问题的场景记录下来，用于问题修复后的回归测试。
我们的 DevOps 平台也是基于 GitLab 的，同时为了最大程度的复现问题发生的情况，我们会将测试程序跑在出现问题的同一型号的机器人设备上，通过仿真和回放之前录制的场景来进行回归测试。”
仙工智能由世界小型足球机器人比赛 RoboCup 冠军团队创立，是一家以智能控制器和数字化软件为核心的产品组合提供商。公司总部位于上海，业务遍及全球 20 多个国家和地区。
追光几何是一款高效的机械设计图纸管理协作平台，将 Git 理念因地制宜地用于机械图纸管理，解决围绕图纸及其相关技术文件开展的最日常、低效的多人协作问题，探索现代机械设计团队的高效协作方式。
增广智能是一家集研发、生产、销售于一体的国家级高新技术企业，凭借领跑业界的 SoftForce® 高精度力量控制技术，为全球客户提供更精密可靠的精密运动控制系统及一站式智能电动执行器产品。
本末科技致力于使用直驱技术，去除机器人关节中减速器，使得原本娇贵、吵闹的传统机器人脱胎换骨。本末拥有机器人关节方面从传感器、驱动器到电机本体 的全套技术，独特的直驱方案也为众多行业提供了性能差异化的产品选择。
Dorabot（蓝胖子机器人）是一家智能无人仓解决方案供应商，运用机器人感知（视觉）、运动规划、规划和推理、自主导航、多机协作、机器学习等技术，为物流、快递、电商仓储、海港、空港、先进制造等场景，提供包含装卸载、运输、单件分离、上件、分拣等环节的软硬件相结合的解决方案。
Authing 是一款以开发者为中心的全场景身份云产品，集成了所有主流身份认证协议，为企业和开发者提供完善安全的用户认证和访问管理服务。
