DevOps權(quán)威指南 IT效能新基建

第　1章 認(rèn)識DevOps　1

1.1　DevOps基礎(chǔ)　1

1.1.1　DevOps的概念　1

1.1.2　DevOps與企業(yè)和IT組織的關(guān)系　2

1.1.3　DevOps究竟是什么　3

1.2　DevOps的發(fā)展軌跡和特點(diǎn)　3

1.2.1　DevOps的起源　3

1.2.2　DevOps的發(fā)展路徑　6

1.2.3　DevOps的發(fā)展特點(diǎn)　8

1.3　DevOps的總體架構(gòu)和流程　10

1.3.1　DevOps的總體架構(gòu)　10

1.3.2　DevOps的流程　14

1.4　DevOps文化　15

1.4.1　為什么需要DevOps文化　15

1.4.2　傳統(tǒng)IT組織文化存在的弊端　15

1.4.3　DevOps文化具備的特點(diǎn)　16

1.4.4　DevOps文化的目標(biāo)　17

1.5　DevOps的工具鏈框架　18

1.5.1　DevOps工具的發(fā)展特性　18

1.5.2　DevOps工具的選擇　20

1.5.3　DevOps工具的種類　21

1.5.4　DevOps工具的發(fā)展現(xiàn)狀　22

1.5.5　工具鏈簡介　23

1.6　DevOps的實(shí)踐和落地　24

1.6.1　DevOps實(shí)踐和落地的模型　25

1.6.2　DevOps實(shí)踐和落地的基本原則　25

1.6.3　DevOps落地過程中的問題　27

1.7　DevOps的價(jià)值　28

1.7.1　提升IT組織中研發(fā)管理的價(jià)值　28

1.7.2　提升IT組織中服務(wù)輸出的價(jià)值　30

1.7.3　助力企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品轉(zhuǎn)型和科技輸出　31

第　2章 DevOps的工具集　32

2.1　工具的種類和選擇　32

2.1.1　工具在DevOps中的定位　32

2.1.2　DevOps工具周期表　33

2.1.3　DevOps工具選擇問題　34

2.1.4　DevOps工具選擇的建議　35

2.1.5　DevOps工具的基本功能和技術(shù)要素　36

2.2　容器云的安裝　54

2.2.1　容器云和DevOps的關(guān)系　54

2.2.2　Docker的安裝　54

2.2.3　Kubernetes的部署　58

2.3　容器云的API及其使用方式　73

2.3.1　Docker的API　73

2.3.2　Kubernetes API　81

2.4　容器云與DevOps集成的方法　87

2.4.1　容器云的DevOps和傳統(tǒng)的DevOps的區(qū)別　87

2.4.2　容器云的DevOps規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)　87

2.4.3　容器云的DevOps規(guī)劃設(shè)計(jì)和集成方法　88

2.4.4　以Docker為代表的DevOps平臺體系的運(yùn)行流程　91

2.5　項(xiàng)目管理工具　92

2.5.1　市場占有率　92

2.5.2　禪道　92

2.5.3　Jira　99

2.6　持續(xù)集成和持續(xù)交付工具　102

2.6.1　市場占有率　102

2.6.2　GitLab　103

2.6.3　SVN　117

2.6.4　Maven　124

2.6.5　Nexus　129

2.6.6　Jenkins　132

2.6.7　GitLab CI　139

2.7　測試管理和測試自動化工具　142

2.7.1　市場占有率　142

2.7.2　SonarQube　142

2.7.3　JMeter　151

2.8　運(yùn)維管理工具　154

2.8.1　市場占有率　154

2.8.2　Zabbix　155

2.8.3　Ansible　163

第3章　支撐管理　177

3.1　項(xiàng)目管理　177

3.1.1　傳統(tǒng)項(xiàng)目管理、IT項(xiàng)目管理和DevOps項(xiàng)目管理的區(qū)別　177

3.1.2　DevOps在項(xiàng)目管理中的定位　179

3.1.3　DevOps在IT項(xiàng)目管理中的特點(diǎn)和作用　181

3.2　需求管理　184

3.2.1　需求管理的概念和內(nèi)容　184

3.2.2　需求管理的難點(diǎn)　185

3.2.3　需求管理的工程方法　186

3.2.4　需求管理和DevOps的關(guān)系　188

3.3　CMDB集成　189

3.3.1　CMDB概述　189

3.3.2　CMDB的作用　190

3.3.3　CMDB的價(jià)值　191

3.3.4　CMDB和DevOps的集成方法　192

3.3.5　CMDB和DevOps的集成場景　194

3.4　運(yùn)維服務(wù)流程的集成　194

3.4.1　創(chuàng)建運(yùn)維服務(wù)流程的原因　195

3.4.2　創(chuàng)建運(yùn)維服務(wù)流程時(shí)的目標(biāo)　196

3.4.3　建立運(yùn)維服務(wù)流程體系　197

3.4.4　運(yùn)維服務(wù)流程和DevOps的集成　198

3.5　云管理平臺集成　198

3.5.1　云管理平臺的定義　198

3.5.2　云管理平臺的種類　199

3.5.3　云管理平臺的定位和邊界　200

3.5.4　云管理平臺和DevOps的集成　202

3.6　面向終態(tài)的監(jiān)控　203

3.6.1　什么是面向終態(tài)　203

3.6.2　監(jiān)控平臺產(chǎn)生的意義　204

3.6.3　現(xiàn)有監(jiān)控方案的一些問題　205

3.6.4　面向終態(tài)的監(jiān)控設(shè)計(jì)　205

第4章　敏捷開發(fā)　208

4.1　敏捷開發(fā)介紹　208

4.1.1　Scrum概述　208

4.1.2　Scrum框架屬性　210

4.2　敏捷開發(fā)和DevOps的關(guān)系　217

4.2.1　敏捷開發(fā)的特點(diǎn)　217

4.2.2　敏捷開發(fā)和DevOps的差異　218

4.2.3　敏捷開發(fā)和DevOps的交叉關(guān)系　219

4.2.4　敏捷開發(fā)和DevOps的共性　220

4.2.5　敏捷開發(fā)和DevOps的集成方式　221

4.3　敏捷開發(fā)看板　222

4.3.1　看板的用途　222

4.3.2　泳道　224

4.3.3　物理看板和電子看板　225

4.3.4　看板和Scrum的關(guān)系　226

4.4　用戶故事　227

4.4.1　用戶故事簡介　227

4.4.2　用戶故事的內(nèi)容　229

4.4.3　用戶故事的價(jià)值　230

4.4.4　用戶故事的最佳實(shí)踐　231

4.5　敏捷開發(fā)的驅(qū)動方式　232

4.5.1　敏捷開發(fā)和其他能力子域的協(xié)同　232

4.5.2　領(lǐng)域驅(qū)動敏捷開發(fā)　233

4.5.3　特征驅(qū)動敏捷開發(fā)　234

4.5.4　測試驅(qū)動敏捷開發(fā)　234

第5章　持續(xù)集成和測試　236

5.1　持續(xù)集成簡介　236

5.1.1　持續(xù)集成的概念　236

5.1.2　持續(xù)集成的對象　236

5.1.3　持續(xù)集成的流程、要素和原則　238

5.2　持續(xù)集成的優(yōu)點(diǎn)和難點(diǎn)　239

5.2.1　持續(xù)集成在敏捷開發(fā)中的作用　239

5.2.2　持續(xù)集成在DevOps中的作用　240

5.2.3　持續(xù)集成的優(yōu)點(diǎn)　240

5.2.4　持續(xù)集成的難點(diǎn)　241

5.3　版本管理　242

5.3.1　版本控制　242

5.3.2　版本控制和DevOps的關(guān)系　243

5.3.3　版本控制和開發(fā)模式的關(guān)系　244

5.4　自動化測試簡介　246

5.4.1　自動化測試和測試自動化的區(qū)別　247

5.4.2　自動化測試能夠解決什么問題　247

5.4.3　自動化測試的目的　249

5.4.4　自動化測試的前置條件　249

5.4.5　自動化測試的通用流程　250

5.5　自動化測試框架　251

5.5.1　自動化測試框架的優(yōu)點(diǎn)　251

5.5.2　自動化測試框架的類型　252

5.5.3　使用自動化測試框架時(shí)需要注意的事項(xiàng)　253

5.5.4　常見的自動化測試框架　254

5.5.5　Selenium最佳實(shí)踐示范　257

5.6　驅(qū)動測試的方式　258

5.6.1　常見的驅(qū)動測試方式　259

5.6.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動測試　260

5.6.3　DevOps驅(qū)動測試　262

5.7　持續(xù)集成的最佳實(shí)踐　263

5.7.1　基于程序的持續(xù)集成　263

5.7.2　基于容器的持續(xù)集成　270

5.7.3　基于數(shù)據(jù)庫的持續(xù)集成　272

第6章　持續(xù)部署和持續(xù)交付　276

6.1　持續(xù)部署簡介　276

6.1.1　持續(xù)部署的概念　276

6.1.2　持續(xù)部署和持續(xù)集成、持續(xù)交付的區(qū)別　277

6.1.3　持續(xù)部署的演進(jìn)　278

6.2　發(fā)布策略　280

6.2.1　常見的發(fā)布策略　280

6.2.2　特性開關(guān)發(fā)布　284

6.3　微服務(wù)部署　286

6.3.1　微服務(wù)架構(gòu)的概念　286

6.3.2　傳統(tǒng)開發(fā)模式和微服務(wù)開發(fā)模式的區(qū)別　287

6.3.3　微服務(wù)和DevOps的關(guān)系　288

6.3.4　微服務(wù)部署策略　289

6.4　制品和制品庫　291

6.4.1　制品庫的作用　291

6.4.2　制品的類型　292

6.4.3　制品庫的建設(shè)　293

6.4.4　常見的制品庫　294

6.5　Pipeline的種類和用法　296

6.5.1　Pipeline對DevOps的作用　296

6.5.2　Pipeline的種類　297

6.6　Pipeline的最佳實(shí)踐　303

6.6.1　創(chuàng)建流水線的3種方式　303

6.6.2　Jenkinsfile文件的用法　306

6.6.3　Jenkinsfile文件的高階使用場景　308

6.6.4　Pipeline中Docker的使用　312

第7章　代碼質(zhì)量和安全　314

7.1　技術(shù)債務(wù)　314

7.2　質(zhì)量內(nèi)建　318

7.3　代碼規(guī)范和指標(biāo)　323

7.4　代碼評審　333

7.5　DevOps和安全的集成　337

7.6　DevSecOpsZ佳實(shí)踐　342

第8章　DevOps的度量體系　350

8.1　數(shù)據(jù)思維　350

8.2　DevOps數(shù)據(jù)體系的建設(shè)和管理　354

8.3　DevOps數(shù)據(jù)在運(yùn)維領(lǐng)域的使用場景　359

8.4　構(gòu)建DevOps度量體系　363

8.5　構(gòu)建DevOps指標(biāo)體系　368

第9章　持續(xù)改進(jìn)和反饋　376

9.1　DevOps持續(xù)反饋原則　376

9.2　DevOps的持續(xù)改進(jìn)　379

9.3　DevOps常見誤區(qū)和改進(jìn)目標(biāo)　381

第　10章 DevOpsZ佳實(shí)踐　386

10.1　阿里云云效的DevOpsZ佳實(shí)踐　386

10.2　騰訊云DevOpsZ佳實(shí)踐　393

10.3　蘇寧金融DevOpsZ佳實(shí)踐　404

第　11章 DevOps的后續(xù)發(fā)展　409

11.1　DevOps是衡量CMDB是否成功的重要方式　409

11.2　DevOps逐漸回歸本質(zhì)　410

11.3　DevOps的發(fā)展趨勢是成為服務(wù)目錄門戶　410

11.4　AI對DevOps的賦能，是“蜜糖”還是“毒藥”？　411

11.5　DevOps也需要依靠數(shù)據(jù)中臺　411

11.6　DevOps是否爆發(fā)式成長取決于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者是否賦予研發(fā)人員更多的話語權(quán)　412

11.7　自動化已經(jīng)逐漸脫離DevOps的范疇　412

11.8　沒有度量的DevOps會逐漸淪為“雞肋”　413

11.9　CI/CD流水線已不再是潮流　413

11.10　成本復(fù)盤將成為DevOps發(fā)展的新方向　413

11.11　SEC成為DevOps爆發(fā)式發(fā)展的一個(gè)阻礙　413