大規(guī)模組織DevOps實(shí)踐

第一部分 思想篇
第1章 軟件工廠 2
1．1 軟件的生產(chǎn)力 2
1．2 軟件工廠――軟件的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn) 4
1．2．1 標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)模式需要一個(gè)集成底座――PaaS 4
1．2．2 標(biāo)準(zhǔn)化軟件生產(chǎn)流水線 6
第2章 DevOps思想 8
2．1 DevOps思想與生產(chǎn)流水線 8
2．1．1 DevOps的起源 8
2．1．2 DevOps對(duì)軟件工廠的啟發(fā) 9
2．1．3 從DevOps實(shí)踐原則看軟件生產(chǎn)工藝化水平的提高 10
2．1．4 軟件工廠模式下對(duì)生產(chǎn)工具發(fā)展的促進(jìn)作用 10
2．2 從瀑布到敏捷 11
2．2．1 傳統(tǒng)項(xiàng)目管理問(wèn)題 12
2．2．2 向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)學(xué)習(xí)的“敏捷” 13
2．2．3 敏捷的起源 14
2．2．4 瀑布模型 15
2．2．5 傳統(tǒng)企業(yè)不可能全盤(pán)敏捷化 15
2．2．6 從版本上線過(guò)程管理看敏捷與瀑布 16
2．2．7 敏捷的前提是“不敏捷” 17
2．3 敏捷與DevOps核心思想 18
2．3．1 增量開(kāi)發(fā)與測(cè)試 18
2．3．2 持續(xù)集成與持續(xù)交付 19
2．3．3 自動(dòng)化 21
2．4 規(guī)?；拿艚?22
2．4．1 從敏捷項(xiàng)目管理到敏捷項(xiàng)目集群管理 22
2．4．2 企業(yè)規(guī)?；艚菟枷?24
2．4．3 規(guī)?；艚莘椒èD―SAFe 25
2．4．4 規(guī)?；艚蓍_(kāi)發(fā)的最佳實(shí)踐 28
2．5 企業(yè)規(guī)?；艚菖c軟件工廠 31
2．5．1 軟件生產(chǎn)環(huán)境 31
2．5．2 軟件工廠生產(chǎn)環(huán)境管理――開(kāi)發(fā)測(cè)試云 33
2．5．3 整合環(huán)境仿真 37
2．5．4 不可忽略的辦公環(huán)境因素 43
2．5．5 軟件工廠質(zhì)量檢測(cè)――深度自動(dòng)化測(cè)試裝置 45
第二部分 實(shí)踐方法篇
第3章 DevOps體系的建立 49
3．1 構(gòu)建DevOps流水線，打通開(kāi)發(fā)―測(cè)試―運(yùn)維持續(xù)交付通道 49
3．2 敏捷開(kāi)發(fā)知識(shí)體系 50
3．3 Scrum框架 51
3．3．1 Scrum的3類角色 52
3．3．2 Scrum的3份工件 52
3．3．3 Scrum的5項(xiàng)活動(dòng) 53
3．3．4 Scrum的5個(gè)價(jià)值觀 54
3．4 敏捷、DevOps與協(xié)作 54
3．5 開(kāi)發(fā)域DevOps實(shí)踐 55
3．5．1 敏捷需求 55
3．5．2 傳統(tǒng)需求分析 55
3．5．3 敏捷需求方法 57
3．5．4 面向敏捷的架構(gòu)設(shè)計(jì) 61
3．5．5 向微服務(wù)架構(gòu)遷移的基本做法 63
3．5．6 向微服務(wù)架構(gòu)遷移的低風(fēng)險(xiǎn)演進(jìn)方法 64
3．5．7 微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)模式 74
3．5．8 開(kāi)發(fā)敏捷 77
3．5．9 分支策略 77
3．5．10 依賴包管理 79
3．5．11 技術(shù)債務(wù) 80
3．5．12 技術(shù)債務(wù)的形成 80
3．5．13 技術(shù)債務(wù)的分類 83
3．5．14 技術(shù)債務(wù)與質(zhì)量投資 84
3．5．15 技術(shù)債務(wù)處理方法 85
3．5．16 持續(xù)集成 88
3．5．17 持續(xù)集成最佳實(shí)踐 91
3．5．18 持續(xù)集成最佳實(shí)踐――持續(xù)編譯 92
3．5．19 持續(xù)集成最佳實(shí)踐――持續(xù)代碼檢查 92
3．5．20 持續(xù)集成最佳實(shí)踐――持續(xù)測(cè)試 93
3．5．21 持續(xù)集成最佳實(shí)踐――持續(xù)部署 94
3．5．22 持續(xù)集成最佳實(shí)踐――持續(xù)報(bào)告 94
3．5．23 企業(yè)持續(xù)集成實(shí)施方法 95
3．5．24 持續(xù)集成實(shí)施案例介紹 96
3．6 測(cè)試域DevOps實(shí)踐 96
3．6．1 敏捷測(cè)試環(huán)境管理 96
3．6．2 業(yè)界關(guān)于測(cè)試環(huán)境管理的實(shí)踐 98
3．6．3 測(cè)試如何納入持續(xù)集成體系中 100
3．6．4 敏捷測(cè)試方法與傳統(tǒng)測(cè)試方法的不同之處 105
3．6．5 敏捷測(cè)試人員的定義 106
3．6．6 敏捷測(cè)試過(guò)程管理 107
3．6．7 敏捷測(cè)試團(tuán)隊(duì)管理 112
3．7 運(yùn)維域DevOps實(shí)踐 113
3．7．1 敏捷基礎(chǔ)設(shè)施 113
3．7．2 自動(dòng)化部署 113
3．7．3 自動(dòng)化部署的要素 114
3．7．4 部署常見(jiàn)場(chǎng)景及問(wèn)題 115
3．7．5 部署服務(wù)工具鏈 116
3．7．6 資源部署 117
3．7．7 自動(dòng)化資源部署 117
3．7．8 應(yīng)用部署 119
3．7．9 應(yīng)用交付容器化 120
3．7．10 應(yīng)用容器化改造 121
3．7．11 不中斷服務(wù)的部署方法 121
3．7．12 敏捷運(yùn)維 125
第4章 DevOps的有效實(shí)踐 129
4．1 敏捷模式與傳統(tǒng)企業(yè)研發(fā)模式的結(jié)合 129
4．2 敏捷模式與傳統(tǒng)ISO、CMMI標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的兼容 131
4．2．1 需求獲取 131
4．2．2 方案制定（或技術(shù)評(píng)估） 132
4．2．3 生產(chǎn)任務(wù)排期 135
4．2．4 Sprint 0――迭代前準(zhǔn)備 135
4．2．5 Sprint 0――基礎(chǔ)框架搭建 143
4．2．6 迭代實(shí)施 143
4．2．7 驗(yàn)收測(cè)試 154
4．2．8 投產(chǎn) 155
4．3 敏捷與DevOps基礎(chǔ)實(shí)踐 155
4．3．1 SRE與發(fā)布工程 155
4．3．2 配置管理――版本管理 161
4．3．3 配置管理――發(fā)布包制作規(guī)范 165
4．3．4 缺陷管理 167
4．3．5 缺陷預(yù)防 168
4．3．6 迭代周期的時(shí)間 169
4．4 敏捷與DevOps反模式 170
4．4．1 急功近利 170
4．4．2 跨部門(mén)協(xié)作的浪費(fèi) 172
4．4．3 持續(xù)集成“壞味道” 176
4．4．4 手工完成所有部署 178
4．4．5 開(kāi)發(fā)與運(yùn)維各一套自動(dòng)化部署系統(tǒng) 178
4．4．6 重建數(shù)據(jù)庫(kù)比較困難 179
第三部分 工具技術(shù)篇
第5章 精準(zhǔn)測(cè)試技術(shù) 182
5．1 什么是精準(zhǔn)測(cè)試技術(shù) 182
5．1．1 傳統(tǒng)測(cè)試方法面臨大型軟件時(shí)的問(wèn)題與瓶頸 182
5．1．2 傳統(tǒng)白盒測(cè)試方法的問(wèn)題 183
5．1．3 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和測(cè)試團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作難 183
5．1．4 精準(zhǔn)測(cè)試方法解決的問(wèn)題 184
5．1．5 精準(zhǔn)測(cè)試的工作模式與工作原理 185
5．2 精準(zhǔn)測(cè)試云平臺(tái) 186
5．2．1 測(cè)試復(fù)雜度分析 186
5．2．2 測(cè)試復(fù)雜度種類 187
5．2．3 覆蓋率分析 188
5．2．4 軟件內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)可視化 192
5．2．5 函數(shù)列表功能說(shuō)明 196
5．2．6 覆蓋率可視化 197
5．2．7 動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)測(cè)試監(jiān)控 199
5．2．8 缺陷管理系統(tǒng) 199
5．2．9 Bug與崩潰代碼級(jí)捕獲 201
5．2．10 雙向追溯 202
5．2．11 多版本與累計(jì)覆蓋率 205
5．2．12 智能的回歸測(cè)試用例選取分析算法 206
5．2．13 測(cè)試用例的聚類分析算法 207
5．3 精準(zhǔn)測(cè)試與度量分析 208
5．3．1 獲取度量信息 208
5．3．2 項(xiàng)目度量指標(biāo) 208
5．3．3 項(xiàng)目匯總 211
5．3．4 測(cè)試用例――按日趨勢(shì)圖 213
5．3．5 測(cè)試用例――測(cè)試用例列表 215
5．3．6 測(cè)試人、機(jī) 218
5．3．7 測(cè)試缺陷――Bug信息匯總 219
5．3．8 測(cè)試缺陷――Bug詳細(xì)列表 220
5．3．9 覆蓋率――按日增長(zhǎng)趨勢(shì)圖 221
5．3．10 函數(shù)、類、文件覆蓋率統(tǒng)計(jì) 223
5．3．11 函數(shù)、類、文件復(fù)雜度和覆蓋率關(guān)系圖 223
5．3．12 覆蓋率列表 224
5．3．13 函數(shù)、類、包復(fù)雜度統(tǒng)計(jì) 226
5．3．14 測(cè)試覆蓋率漏洞的智能分析 227
第6章 雙模發(fā)布管理平臺(tái)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用 229
6．1 產(chǎn)生背景 229
6．1．1 傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下的雙模挑戰(zhàn) 229
6．1．2 雙模發(fā)布管理平臺(tái) 230
6．2 雙模發(fā)布管理平臺(tái)設(shè)計(jì) 231
6．2．1 設(shè)計(jì)思路 231
6．2．2 架構(gòu)設(shè)計(jì) 233
6．3 案例及功能說(shuō)明 234
6．3．1 案例背景介紹 235
6．3．2 痛點(diǎn)診斷及建設(shè)目標(biāo) 236
6．3．3 功能說(shuō)明 236
第7章 整合環(huán)境仿真技術(shù) 252
7．1 服務(wù)虛擬化技術(shù) 252
7．2 Lisa解決方案特色 253
7．3 采用Lisa方案的預(yù)期效果 254
7．4 Lisa實(shí)施和服務(wù)模式舉例 256
第8章 容器技術(shù) 259
8．1 容器與Docker 259
8．2 應(yīng)用容器化 261
8．3 Dockerfile 命令詳解 266
8．4 Dockerfile使用建議 270
8．5 應(yīng)用上云容器 271
8．5．1 上云應(yīng)用的場(chǎng)景 271
8．5．2 軟件和硬件的限制 272
8．5．3 應(yīng)用架構(gòu)的限制 272
8．5．4 應(yīng)用上云建議 274
8．6 容器化應(yīng)用開(kāi)發(fā)規(guī)范 275
8．6．1 應(yīng)用預(yù)編譯 275
8．6．2 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存 277
8．6．3 應(yīng)用無(wú)狀態(tài)化 277
8．6．4 應(yīng)用上配置的定時(shí)任務(wù)需與應(yīng)用分離 278
8．6．5 應(yīng)用使用固定的服務(wù)監(jiān)聽(tīng)端口 278
8．6．6 主機(jī)名和服務(wù)端口獲取 278
8．6．7 數(shù)據(jù)庫(kù)連接池 279
8．6．8 應(yīng)用日志 279
8．6．9 應(yīng)用中間件選型 279
8．6．10 應(yīng)用環(huán)境配置規(guī)范 280
8．6．11 硬件負(fù)載 280
8．6．12 不要在容器中存儲(chǔ)數(shù)據(jù) 281
8．6．13 不要發(fā)布兩個(gè)應(yīng)用 281
8．6．14 清除不必要的包和文件 281
8．6．15 不要在容器中運(yùn)行多個(gè)進(jìn)程 281
8．6．16 不要在鏡像中存儲(chǔ)憑據(jù)、使用環(huán)境變量 281
8．6．17 使用非root用戶運(yùn)行 281
8．6．18 不要依賴IP地址 282
8．6．19 服務(wù)間接口調(diào)用使用TCP和HTTP 282
8．7 容器化應(yīng)用遷移實(shí)施方案 282
8．7．1 應(yīng)用遷移的流程 282
8．7．2 信息收集和業(yè)務(wù)分析 284
8．7．3 容器鏡像制作 289
8．7．4 功能驗(yàn)證 291
第四部分 案例篇
第9章 持續(xù)集成實(shí)踐案例 294
9．1 項(xiàng)目背景 294
9．2 解決方案 295
9．2．1 持續(xù)集成簡(jiǎn)介 295
9．2．2 應(yīng)用持續(xù)集成解決某局的開(kāi)發(fā)項(xiàng)目問(wèn)題 296
9．2．3 持續(xù)集成基礎(chǔ)技術(shù)框架 297
9．2．4 方案優(yōu)勢(shì) 302