云原生敏捷運維從入門到精通

定　價：￥99.00

作　者：	王宇，張樂，侯皓星
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111642695	出版時間：	2019-12-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	296	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《云原生敏捷運維從入門到精通》共8章。第1章介紹云化產(chǎn)品的需求分析以及云資源的規(guī)劃和選型；第2章通過對開源工具Redmine的講解，提出云化產(chǎn)品的項目管理解決方案；第3章對版本控制系統(tǒng)Git的使用原理、基本操作和場景進行了詳細的闡述，并簡單介紹了兩大Git代碼托管服務GitHub和GitLab；第4章詳細講解了流行的持續(xù)集成系統(tǒng)Jenkins；第5章主要討論如何在云原生的環(huán)境下規(guī)劃測試計劃，從而對產(chǎn)品的功能、性能、安全等方面進行可重復、可迭代的質(zhì)量評估；第6章以實例的方式講解Ansible和Kubernetes在產(chǎn)品部署到云環(huán)境中所發(fā)揮出的高效和靈活的作用；第7章介紹云化應用的性能檢測的相關(guān)概念以及定義性能監(jiān)測指標數(shù)據(jù)的各種方法；第8章對智能運維（AIOps）的概念和潛在的應用場景進行簡單介紹，并展望了未來AIOps的發(fā)展方向。《云原生敏捷運維從入門到精通》并未深究運維中的單個環(huán)節(jié)，而是對IT服務云化過程中開發(fā)運維工作的方方面面都有所涉及，以期讀者能夠?qū)υ七\維的整個生產(chǎn)周期具備全局的認知?！对圃艚葸\維從入門到精通》非常適合正在考慮IT服務云化的企業(yè)運維人員閱讀，也對企圖進一步改進現(xiàn)有云開發(fā)運維流程的相關(guān)人士有一定啟發(fā)作用。

作者簡介

　　1 王宇。SAP高級產(chǎn)品及品控經(jīng)理，原生云系統(tǒng)高級架構(gòu)師，有20年的IT從業(yè)及產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗。先后領(lǐng)導多個團隊參與設(shè)計了多項數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，是多項相關(guān)國際專利的主要作者。具有豐富的團隊領(lǐng)導和管理經(jīng)驗，曾多次擔任多項集團公司和大學科研機構(gòu)的產(chǎn)品創(chuàng)新大賽評委。目前的主要研究方向為云原生系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計驗證和治理評價以及高性能云數(shù)據(jù)庫的品控管理。2 張樂。SAP高級技術(shù)專家，有13年的IT從業(yè)及產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗。具有豐富的數(shù)據(jù)產(chǎn)品業(yè)務分析、研發(fā)設(shè)計、質(zhì)量測試評估、部署發(fā)布的產(chǎn)品全流程經(jīng)驗。曾從事多款數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的設(shè)計研發(fā)和質(zhì)量測評，是多項相關(guān)國際專利的合著者。目前主要研究方向為原生云數(shù)據(jù)庫和企業(yè)智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量指標體系設(shè)計和質(zhì)量評估優(yōu)化。3 侯皓星。SAP高級技術(shù)專家，有超過8年的IT從業(yè)及產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗。有豐富的數(shù)據(jù)庫、智能云服務等產(chǎn)品的設(shè)計、研發(fā)和品控的項目經(jīng)歷，對企業(yè)信息化、智能運維等領(lǐng)域有較為深刻的認識。曾擔任集團公司多個國際化項目合作團隊的聯(lián)絡(luò)人，多次擔任敏捷團隊技術(shù)評估顧問。

圖書目錄

前言
第1章云時代客戶需求的及時響應
11 客戶需求與競爭對手產(chǎn)品分析驅(qū)動的行動框架
111 云應用客戶需求的收集分析決策
112 云應用競爭對手產(chǎn)品分析與敏捷應對
12 實施應用決策—預算規(guī)劃下的云資源投入
121 預算規(guī)劃下的云資源投入計算和優(yōu)化
122 快速迭代與優(yōu)化客戶反饋和市場反應
13 小結(jié)

第2章產(chǎn)品項目生命周期的開始—Redmine
21 從創(chuàng)建開始—Redmine入門
211 首次體驗Redmine
212 使用Redmine定義產(chǎn)品項目
213 眾人的合力—Redmine角色定義與產(chǎn)品預期溝通
22 產(chǎn)品管理—進度與反饋
221 TodoList應用項目總覽
222 Redmine問題跟蹤
223 Redmine活動管理
23 深入階段—Redmine日歷與進度表
231 Redmine日歷記錄與管理
232 使用甘特圖實施進度把控
233 綜合使用日歷與進度把控的討論區(qū)管理
24 基于需求的擴展—使用Redmine高級管理功能
241 組功能和任務指派
242 項目權(quán)限和角色管理
25 小結(jié)

第3章管理代碼—從分布式版本控制系統(tǒng)Git出發(fā)
31 版本控制系統(tǒng)構(gòu)建與管理—Git
311 Git如何工作
312 Git操作場景
313 Git協(xié)作開發(fā)的經(jīng)典模式
32 管理分享代碼寶庫—GitHub
321 GitHub基本簡介
322 GitHub其他功能
323 快速找到你感興趣的項目
33 企業(yè)的內(nèi)部代碼倉庫管理—GitLab
331 GitLab基本簡介
332 搭建GitLab服務
34 小結(jié)

第4章讓需求和質(zhì)量持續(xù)得到滿足—快速交付中的Jenkins
41 精良的工作流設(shè)計—Jenkins定制
411 簡單的開始—安裝和使用容器化的Jenkins
412 選擇合適的工具—Jenkins插件的搜索和使用
413 Jenkins嶄新的用戶體驗—BlueOcean
42 跟蹤問題—Gerrit
421 Gerrit簡介和使用
422 Gerrit與Jenkins集成
43 更健全的Jenkins系統(tǒng)及維護實踐
431 Jenkins分布式節(jié)點的構(gòu)建
432 Jenkins用戶管理
433 Jenkins安全配置
434 管理及監(jiān)控Jenkins
44 小結(jié)

第5章迭代—持續(xù)集成的自動化測試
51 自動化測試與Jenkins
511 代碼片段能工作嗎—單元測試
512 發(fā)現(xiàn)局部的問題—集成測試
513 持續(xù)交付—端到端測試
52 全面的考慮—規(guī)劃Jenkins測試
521 規(guī)劃回歸測試
522 規(guī)劃端到端測試
523 用戶可以使用嗎—定義功能測試
524 可以做到足夠好—定義性能測試
525 預防可能出現(xiàn)的安全問題—定義安全性測試
53 用戶可以使用嗎—定義功能測試
531 面向圖形用戶界面的測試
532 面向系統(tǒng)互聯(lián)接口（RESTAPI）的功能測試
54 可以做到足夠好—定義性能測試
541 預先準備—Web性能KPI定義
542 LOCUST的安裝和配置
543 LOCUST測試代碼
544 運行LOCUST進行性能測試
545 LOCUST測試在云端
55 預防可能出現(xiàn)的安全問題—定義安全性測試
551 如何安裝Metasploit
552 如何使用Metasploit
553 基于Metasploit的自動化測試
554 Metasploit在云端
56 小結(jié)

第6章盡快讓客戶看到改進和得到反饋—端到端的交付部署Kubernetes和Ansible
61 規(guī)劃云原生端到端的域部署—流程域的劃分
62 實現(xiàn)部署—使用Ansible配置管理
621 Ansible的安裝和使用
622 測試區(qū)域/預生產(chǎn)區(qū)域/生產(chǎn)區(qū)域的Ansible配置
623 跨域部署—Ansible如何應對跳轉(zhuǎn)機
63 構(gòu)建容器式交付部署環(huán)境—使用Kubernetes集群
631 即插即用—容器運行環(huán)境
632 部署和管理容器集群—Kubernetes集群構(gòu)建
633 注入應用—在交付部署環(huán)境中使用容器工具
64 讓一切動起來—持續(xù)集成交付部署
641 整體流程的自動化
642 Redmine流程信息自動化查詢與更新
643 Jenkins + Redmine集成
644 Jenkins + Ansible集成
65 小結(jié)

第7章對一切了如指掌—應用性能監(jiān)測
71 應用性能管理概述
711 應用性能管理過程
712 產(chǎn)品生命周期中的應用性能管理
72 深入應用性能監(jiān)測
721 根據(jù)性能數(shù)據(jù)類型探索性能監(jiān)測
722 覆蓋端到端的性能監(jiān)測維度
723 服務器性能數(shù)據(jù)監(jiān)測分類
73 使用InfluxDB管理應用性能數(shù)據(jù)
731 時間序列數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和原理介紹
732 InfluxDB數(shù)據(jù)庫管理
733 應用性能數(shù)據(jù)表操作
74 小結(jié)

第8章新的開始—擁抱機器學習與人工智能的明天
81 人工智能的新課題—AIOps
811 AIOps的誕生
812 AIOps的現(xiàn)狀
82 AIOps的應用場景和典型案例
83 AIOps的未來展望

附錄A 公有云提供商的相關(guān)服務列