大規(guī)模組織DevOps實踐

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――軟件的標準化生產(chǎn) 4
1．2．1 標準化生產(chǎn)模式需要一個集成底座――PaaS 4
1．2．2 標準化軟件生產(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對軟件工廠的啟發(fā) 9
2．1．3 從DevOps實踐原則看軟件生產(chǎn)工藝化水平的提高 10
2．1．4 軟件工廠模式下對生產(chǎn)工具發(fā)展的促進作用 10
2．2 從瀑布到敏捷 11
2．2．1 傳統(tǒng)項目管理問題 12
2．2．2 向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)學習的“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)不可能全盤敏捷化 15
2．2．6 從版本上線過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 增量開發(fā)與測試 18
2．3．2 持續(xù)集成與持續(xù)交付 19
2．3．3 自動化 21
2．4 規(guī)模化的敏捷 22
2．4．1 從敏捷項目管理到敏捷項目集群管理 22
2．4．2 企業(yè)規(guī)?；艚菟枷?24
2．4．3 規(guī)模化敏捷方法――SAFe 25
2．4．4 規(guī)?；艚蓍_發(fā)的最佳實踐 28
2．5 企業(yè)規(guī)模化敏捷與軟件工廠 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――開發(fā)測試云 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――深度自動化測試裝置 45
第二部分 實踐方法篇
第3章 DevOps體系的建立 49
3．1 構(gòu)建DevOps流水線，打通開發(fā)―測試―運維持續(xù)交付通道 49
3．2 敏捷開發(fā)知識體系 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項活動 53
3．3．4 Scrum的5個價值觀 54
3．4 敏捷、DevOps與協(xié)作 54
3．5 開發(fā)域DevOps實踐 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)設計 61
3．5．5 向微服務架構(gòu)遷移的基本做法 63
3．5．6 向微服務架構(gòu)遷移的低風險演進方法 64
3．5．7 微服務架構(gòu)設計模式 74
3．5．8 開發(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 80
3．5．12 技術(shù)債務的形成 80
3．5．13 技術(shù)債務的分類 83
3．5．14 技術(shù)債務與質(zhì)量投資 84
3．5．15 技術(shù)債務處理方法 85
3．5．16 持續(xù)集成 88
3．5．17 持續(xù)集成最佳實踐 91
3．5．18 持續(xù)集成最佳實踐――持續(xù)編譯 92
3．5．19 持續(xù)集成最佳實踐――持續(xù)代碼檢查 92
3．5．20 持續(xù)集成最佳實踐――持續(xù)測試 93
3．5．21 持續(xù)集成最佳實踐――持續(xù)部署 94
3．5．22 持續(xù)集成最佳實踐――持續(xù)報告 94
3．5．23 企業(yè)持續(xù)集成實施方法 95
3．5．24 持續(xù)集成實施案例介紹 96
3．6 測試域DevOps實踐 96
3．6．1 敏捷測試環(huán)境管理 96
3．6．2 業(yè)界關(guān)于測試環(huán)境管理的實踐 98
3．6．3 測試如何納入持續(xù)集成體系中 100
3．6．4 敏捷測試方法與傳統(tǒng)測試方法的不同之處 105
3．6．5 敏捷測試人員的定義 106
3．6．6 敏捷測試過程管理 107
3．6．7 敏捷測試團隊管理 112
3．7 運維域DevOps實踐 113
3．7．1 敏捷基礎(chǔ)設施 113
3．7．2 自動化部署 113
3．7．3 自動化部署的要素 114
3．7．4 部署常見場景及問題 115
3．7．5 部署服務工具鏈 116
3．7．6 資源部署 117
3．7．7 自動化資源部署 117
3．7．8 應用部署 119
3．7．9 應用交付容器化 120
3．7．10 應用容器化改造 121
3．7．11 不中斷服務的部署方法 121
3．7．12 敏捷運維 125
第4章 DevOps的有效實踐 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標準規(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)評估） 132
4．2．3 生產(chǎn)任務排期 135
4．2．4 Sprint 0――迭代前準備 135
4．2．5 Sprint 0――基礎(chǔ)框架搭建 143
4．2．6 迭代實施 143
4．2．7 驗收測試 154
4．2．8 投產(chǎn) 155
4．3 敏捷與DevOps基礎(chǔ)實踐 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 缺陷預防 168
4．3．6 迭代周期的時間 169
4．4 敏捷與DevOps反模式 170
4．4．1 急功近利 170
4．4．2 跨部門協(xié)作的浪費 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 開發(fā)與運維各一套自動化部署系統(tǒng) 178
4．4．6 重建數(shù)據(jù)庫比較困難 179
第三部分 工具技術(shù)篇
第5章 精準測試技術(shù) 182
5．1 什么是精準測試技術(shù) 182
5．1．1 傳統(tǒng)測試方法面臨大型軟件時的問題與瓶頸 182
5．1．2 傳統(tǒng)白盒測試方法的問題 183
5．1．3 開發(fā)團隊和測試團隊協(xié)同工作難 183
5．1．4 精準測試方法解決的問題 184
5．1．5 精準測試的工作模式與工作原理 185
5．2 精準測試云平臺 186
5．2．1 測試復雜度分析 186
5．2．2 測試復雜度種類 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)列表功能說明 196
5．2．6 覆蓋率可視化 197
5．2．7 動態(tài)實時測試監(jiān)控 199
5．2．8 缺陷管理系統(tǒng) 199
5．2．9 Bug與崩潰代碼級捕獲 201
5．2．10 雙向追溯 202
5．2．11 多版本與累計覆蓋率 205
5．2．12 智能的回歸測試用例選取分析算法 206
5．2．13 測試用例的聚類分析算法 207
5．3 精準測試與度量分析 208
5．3．1 獲取度量信息 208
5．3．2 項目度量指標 208
5．3．3 項目匯總 211
5．3．4 測試用例――按日趨勢圖 213
5．3．5 測試用例――測試用例列表 215
5．3．6 測試人、機 218
5．3．7 測試缺陷――Bug信息匯總 219
5．3．8 測試缺陷――Bug詳細列表 220
5．3．9 覆蓋率――按日增長趨勢圖 221
5．3．10 函數(shù)、類、文件覆蓋率統(tǒng)計 223
5．3．11 函數(shù)、類、文件復雜度和覆蓋率關(guān)系圖 223
5．3．12 覆蓋率列表 224
5．3．13 函數(shù)、類、包復雜度統(tǒng)計 226
5．3．14 測試覆蓋率漏洞的智能分析 227
第6章 雙模發(fā)布管理平臺的設計與應用 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 230
6．2 雙模發(fā)布管理平臺設計 231
6．2．1 設計思路 231
6．2．2 架構(gòu)設計 233
6．3 案例及功能說明 234
6．3．1 案例背景介紹 235
6．3．2 痛點診斷及建設目標 236
6．3．3 功能說明 236
第7章 整合環(huán)境仿真技術(shù) 252
7．1 服務虛擬化技術(shù) 252
7．2 Lisa解決方案特色 253
7．3 采用Lisa方案的預期效果 254
7．4 Lisa實施和服務模式舉例 256
第8章 容器技術(shù) 259
8．1 容器與Docker 259
8．2 應用容器化 261
8．3 Dockerfile 命令詳解 266
8．4 Dockerfile使用建議 270
8．5 應用上云容器 271
8．5．1 上云應用的場景 271
8．5．2 軟件和硬件的限制 272
8．5．3 應用架構(gòu)的限制 272
8．5．4 應用上云建議 274
8．6 容器化應用開發(fā)規(guī)范 275
8．6．1 應用預編譯 275
8．6．2 熱點數(shù)據(jù)緩存 277
8．6．3 應用無狀態(tài)化 277
8．6．4 應用上配置的定時任務需與應用分離 278
8．6．5 應用使用固定的服務監(jiān)聽端口 278
8．6．6 主機名和服務端口獲取 278
8．6．7 數(shù)據(jù)庫連接池 279
8．6．8 應用日志 279
8．6．9 應用中間件選型 279
8．6．10 應用環(huán)境配置規(guī)范 280
8．6．11 硬件負載 280
8．6．12 不要在容器中存儲數(shù)據(jù) 281
8．6．13 不要發(fā)布兩個應用 281
8．6．14 清除不必要的包和文件 281
8．6．15 不要在容器中運行多個進程 281
8．6．16 不要在鏡像中存儲憑據(jù)、使用環(huán)境變量 281
8．6．17 使用非root用戶運行 281
8．6．18 不要依賴IP地址 282
8．6．19 服務間接口調(diào)用使用TCP和HTTP 282
8．7 容器化應用遷移實施方案 282
8．7．1 應用遷移的流程 282
8．7．2 信息收集和業(yè)務分析 284
8．7．3 容器鏡像制作 289
8．7．4 功能驗證 291
第四部分 案例篇
第9章 持續(xù)集成實踐案例 294
9．1 項目背景 294
9．2 解決方案 295
9．2．1 持續(xù)集成簡介 295
9．2．2 應用持續(xù)集成解決某局的開發(fā)項目問題 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 302