JFrog帮助制造业企业管理超大制品包实现全球分发

　　随着车企、手机厂商、家电等制造企业业务的快速发展，软件应用开发规模也随之不断扩大。不同类型的交付制品的管理也成为DevOps落地的一大难题。制品分散管理，存储随意，下载困难，分发缓慢等现象长期受到产线用户挑战，急需快速解决。经过业务场景分析及用户调研后，总结为以下通用问题：
　　痛点
　　1，制品存量大
　　制品达到PB级别，分散存储到S3及EMC存储上，管理分散，浪费存储，并且数据量在成倍增长。
　　没有合理的制品清理机制，导致过多无效存储
　　2，制品质量缺失
　　制品无质量标签，筛选版本复杂，增加迭代时间，测试人员经常下错版本，浪费时间
　　制品无版本概念，经常出现制品覆盖现象，最终导致发布失败
　　3，制品分发复杂
　　由于存量过大，国内多地研发中心、海外研发中心同步制品不可行，多地传输浪费带宽
　　制品无统一管理，分散到不同团队，不同集群上，不便于数据资产梳理
　　制品往往需要分发到不同的工厂、合作伙伴、售后站及IoT终端，场景复杂
　　4，制品下载缓慢
　　单文件最大达到100G，下载时经常出现丢包、中断等现象，用户体验极差，浪费时间
　　解决方案
　　1，解决性能瓶颈
　　在下述部署条件下进行性能测试，得到了一份超级满意的测试报告，在极端数据读写的压力下，6节点Artifactory的每小时吞吐量达到了10TB级别，目前基本可以承载国内所有软件研发企业制品的吞吐量，具体测试报告可以联系JFrog的工程蛙们了解测试细节。
　　2，解决制品大批量下载问题
　　JFrog提供高性能下载工具jfrogcli，可实现分片、多线程、断点续传等下载方式，基本可以打满网络带宽
　　JFrog在服务端提供cache技术，可实现有ssd磁盘缓存热文件策略，如缓存空间大，可缓存所有热文件，提升下载速度
　　由于服务端网络端口依然存在瓶颈，可使用p2p技术进行分流，提升下载速度34倍
　　3，异地分发能力
　　私有化部署Saas服务，实现制品库多云多数据中心混合架构，通过仓库联邦及高速分发两种策略，链接世界所有节点，实现制品分发
　　用户案例
　　某手机厂商案例
　　1，某手机厂商，使用JFrogArtifactory6个节点，架构设计如下：
　　承载业务量：
　　接管整机构建daily及Release项目50个，每月420T整机制品包，目前共存储4PB数据
　　接管组件构建项目11000个，每周组件个数231000，150T组件包，目前共存储1PB数据
　　每小时上传流量接近3TB，下载流量接近2TB
　　峰值上传流量15GS，下载流量5GS
　　制品库存储总量达到了6PB
　　2，解决质量缺失
　　通过JFrogArtifactory的元数据及AQL功能，确保每个制品均具备10条以上的质量数据标签，实现开发与测试之间零沟通，使版本具备自动化筛选能力，避免下错版本，浪费时间。
　　具体实现为，开发团队构建制品版本，并将过程数据、需求数据、测试数据、匹配机型数据等自动补全在制品的元数据属性中，如未携带此数据，则无法成功上传。测试人员在使用制品进行烧机测试时，则通过自动化脚本，自动筛选符合自己机型并具备一定质量属性的制品，自动测试，整个版本筛选过程无需人与人的沟通，一切自动化完成，提高效率，避免出错。
　　通过此项改进，获取了如下收益：
　　打造制品可信平台，确保所有交付组件包携带质量元数据，便于快速定位版本
　　制品清理机制，定期实现制品清理
　　3，解决制品分发
　　在此方案架构下，为了统一管理集团所有产线制品，后期将制品分布在5个Artifactory集群中管理，其中app应用使用一个物理集群，不同产线整机版本各使用一个集群，私服及Docker镜像使用一个集群。由前段CI工具统一控制制品写入位置及读取位置。另外在成都、重庆、上海分中心建立只读集群、实现制品快速分发，多地可读。同时在印度、印尼、孟加拉、阿尔及利亚等地工厂建立只读集群，按需分发制品到工厂。
　　为了优化下载速度，该方案中使用了JFrogArtifactory的p2p下载功能，在不同地域的分厂中没有设置只读节点，而是使用p2p的peer节点，节约成本，加速下载。整体制品库架构如下：