Ngày 7 - Tại sao phải học lập trình?
Chào mừng quý vị và các bạn đã đến với ngày thứ 7 của hành trình 90 ngày cùng DevOps. Từ ngày hôm nay, các nội dung sẽ không chỉ gói gọn trong những dòng chữ lý thuyết suông, mà thêm vào đó, các nội dung thực hành sẽ được triển khai một cách thường xuyên và liên tục hơn.
Trong nội dung của Giai đoạn 2 này, chúng ta sẽ đến với câu chuyện về những ngôn ngữ lập trình thường được các “Kỹ sư DevOps” sử dụng trong quá trình làm việc. Câu hỏi to đùng được đặt ra đó là: Liệu rằng 1 kỹ sư DevOps có cần phải học lập trình hay không? Nếu có, người đó nên chọn ngôn ngữ lập trình nào để học đây?
Nếu bạn cũng tò mò về câu trả lời, vậy thì hãy sẵn sàng và bắt đầu thôi! 🚌
Nguồn: AWAI
Học lập trình - Tại sao không?
Nếu bạn muốn trở thành một kỹ sư DevOps giỏi, nhất định phải học lập trình. Nhưng không phải học để giỏi hoàn toàn. Việc học lập trình ở đây là để đọc và hiểu được đoạn mã nguồn đó dành cho tính năng gì, từ đó có thể triển khai và cải thiện những thứ khác liên quan đến ứng dụng đang thực hiện.
Nếu để chọn một ngôn ngữ lập trình phù hợp, tôi khuyến nghị Go hoặc Python. Vì đơn giản, có rất nhiều công cụ DevOps được viết bằng Python hoặc Go, trong đó Kubernetes, Docker, Grafana và Prometheus đều được viết bằng Go. Việc học hai ngôn ngữ này sẽ giúp ích rất nhiều trong quá trình làm việc sau này.
Một điều quan trọng cần phải học nữa là cách tương tác, làm việc với các công cụ DevOps, bằng một số công cụ như Terraform hoặc Ansible. Ngoài ra, chúng ta vào cuối giai đoạn này sẽ học cách biến mọi thứ thành hiện thực bằng việc xây dựng các tập tin cấu hình viết bằng YAML.
Nguồn: VTI TechBlog
Liệu không học có ổn không?
Trong thực tế, công việc của một kỹ sư DevOps sẽ thường là khắc phục sự cố về hiệu năng của ứng dụng, và mỗi ứng dụng sẽ có một bộ khung ngôn ngữ và công cụ riêng cần được sử dụng. Không nhất thiết thứ bạn cần biết là thứ bạn cần học - JavaScript sẽ phù hợp hơn cho một ứng dụng sử dụng NodeJS là bộ khung cho phần xử lý (backend) của ứng dụng thay vì Go hay Python.
Nguồn: Ositcom
Go - Tại sao lại là nó?
Go là ngôn ngữ lập trình tiếp theo cho DevOps và trở thành ngôn ngữ lập trình rất phổ biến trong những năm gần đây. Mặc dù đứng hạng 13 trong bảng xếp hạng năm 2023 của StackOverflow, trong khi Python đứng thứ 3, thế nhưng không vì thế mà Go đánh mất sức hút thật sự của mình.
Nguồn: Monterail
Xây dựng ứng dụng bằng Go
Một điểm đặc thù với Python chính là: Đây là một ngôn ngữ ở dạng thông dịch, đồng nghĩa với việc bản thân lập trình viên sẽ không cần tự biên dịch chương trình ra mã máy, giúp tiết kiệm thời gian đối với các tác vụ quan trọng.
Trong khi đó, Go lại là ngôn ngữ dạng biên dịch, không khác C++ hay Java là mấy. Điểm quan trọng cần lưu ý là tốc độ biên dịch chương trình ra mã máy của Go là tương đối nhanh, do đó sẽ là tối ưu hơn nếu bạn từng làm quen với C/C++ hay Java trong một khoảng thời gian trước đây.
DevOps với Go và Python
Các chương trình Go được liên kết tĩnh, điều này có nghĩa khi biên dịch một chương trình viết bằng Go, mọi thứ đều được chứa trong một tệp thực thi nhị phân duy nhất và không cần cài đặt thêm các thư viện bên ngoài trên các máy chủ. Điều này giúp cho việc triển khai các chương trình viết bằng Go dễ dàng hơn. Với Python, chúng ta có các ứng dụng sử dụng các thư viện bên ngoài, đồng nghĩa với việc cần phải đảm bảo các thư viện được cài đặt trên máy chủ trước khi chạy chương trình.
Go là một ngôn ngữ không phụ thuộc hệ điều hành, có nghĩa là bạn có thể tạo ra các tập tin thực thi cho tất cả các hệ điều hành như Linux, Windows, macOS, v.v… Python không dễ dàng làm được điều tương tự.
Go là một ngôn ngữ có hiệu năng cao, có khả năng biên dịch, thời gian chạy nhanh và sử dụng ít tài nguyên hơn đặc biệt so với Python. Nhiều hệ thống tối ưu đã được viết bằng Go đem đến hiệu suất rất cao (chi tiết có trong phần tài liệu tham khảo)
Không giống như Python thường yêu cầu sử dụng thư viện của bên thứ ba để triển khai một chương trình cụ thể, Go có một kho thư viện tiêu chuẩn với hầu hết các chức năng cần thiết cho DevOps được tích hợp sẵn. Nó bao gồm xử lý tệp, dịch vụ web HTTP, xử lý JSON, hỗ trợ cho xử lý đồng thời và song song (concurency, parallelism) cũng như kiểm thử tích hợp (built-in testing).
Điều này không có nghĩa là chúng ta bỏ qua Python như một lựa chọn thứ hai. Người ta nói rằng một khi học được ngôn ngữ lập trình đầu tiên, việc tiếp nhận các ngôn ngữ lập trình khác cũng trở nên dễ dàng hơn.
Tài liệu tham khảo 📚
Mời mọi người chuyển sang trang này để theo dõi tất cả tài liệu liên quan trong ngày đầu tiên của giai đoạn 2, để giúp bản thân có được những góc nhìn đa chiều và sống động hơn về những ngôn ngữ lập trình nên học khi làm DevOps.
Hẹn gặp mọi người ở những ngày tiếp theo. 🚀