大規模組織 DevOps 實踐, 2/e

第一部分 思想篇
第1章 軟件工廠 2
1.1 軟件的生產力 2
1.2 軟件工廠——軟件的標準化生產 3
1.2.1 標準化生產模式需要一個集成底座——PaaS 4
1.2.2 標準化軟件生產流水線 5
第2章 DevOps思想 7
2.1 DevOps思想與生產流水線 7
2.1.1 DevOps的起源 7
2.1.2 DevOps對軟件工廠的啟發 8
2.1.3 從DevOps實踐原則看軟件生產工藝化水平的提高 8
2.1.4 軟件工廠模式對生產工具發展的促進作用 9
2.2 從瀑布到敏捷 9
2.2.1 傳統項目管理問題 10
2.2.2 向互聯網企業學習的敏捷 11
2.2.3 敏捷的起源 12
2.2.4 瀑布模型 13
2.2.5 傳統企業不可能全盤敏捷化 13
2.2.6 從版本上線過程管理看敏捷與瀑布 14
2.2.7 敏捷的前提是“不敏捷” 15
2.3 敏捷與DevOps核心思想 16
2.3.1 增量開發與測試 16
2.3.2 持續集成與持續交付 16
2.3.3 自動化 18
2.4 規模化的敏捷 19
2.4.1 從敏捷項目管理到敏捷項目群管理 19
2.4.2 企業規模化敏捷思想 20
2.4.3 規模化敏捷方法——SAFe 21
2.4.4 規模化敏捷開發的最佳實踐 24
2.5 企業規模化敏捷與軟件工廠 26
2.5.1 軟件生產環境 26
2.5.2 軟件工廠生產環境管理——開發測試雲 28
2.5.3 整合環境模擬 31
2.5.4 不可忽略的辦公環境因素 36
2.5.5 軟件工廠質量檢測——深度自動化測試裝置 37
第二部分 實踐方法篇
第3章 DevOps體系的建立 42
3.1 構建DevOps流水線，打通開發—測試—運維持續交付通道 42
3.2 敏捷開發知識體系 43
3.3 Scrum框架 43
3.3.1 Scrum的三類主要角色 44
3.3.2 Scrum的三份主要工件 45
3.3.3 Scrum的五項主要活動 45
3.3.4 Scrum的五個價值觀 46
3.4 敏捷、DevOps與協作 46
3.5 開發域DevOps實踐 47
3.5.1 敏捷需求 47
3.5.2 傳統需求分析 47
3.5.3 敏捷需求方法 48
3.5.4 面向敏捷的架構設計 52
3.5.5 向微服務架構遷移的基本做法 53
3.5.6 向微服務架構遷移的低風險演進方法 54
3.5.7 微服務架構設計模式 63
3.5.8 敏捷開發 66
3.5.9 分支策略 66
3.5.10 依賴包管理 67
3.5.11 技術債務 68
3.5.12 技術債務的形成 68
3.5.13 技術債務的分類 68
3.5.14 技術債務與質量投資 69
3.5.15 技術債務處理方法 70
3.5.16 持續集成 73
3.5.17 持續集成最佳實踐 75
3.5.18 企業持續集成實施方法 77
3.6 測試域DevOps實踐 79
3.6.1 敏捷測試環境管理 79
3.6.2 業界關於測試環境管理的實踐 80
3.6.3 測試如何納入持續集成體系中 82
3.6.4 敏捷測試方法與傳統測試方法的不同之處 86
3.6.5 敏捷測試人員的定義 86
3.6.6 敏捷測試過程管理 87
3.6.7 敏捷測試團隊管理 91
3.7 運維域DevOps實踐 91
3.7.1 敏捷基礎設施 91
3.7.2 自動化部署 92
3.7.3 自動化部署的要素 93
3.7.4 部署常見場景及問題 94
3.7.5 部署服務工具鏈 94
3.7.6 資源部署 95
3.7.7 自動化資源部署 95
3.7.8 應用部署 97
3.7.9 應用交付容器化 98
3.7.10 應用容器化改造 98
3.7.11 不中斷服務的部署方法 99
3.7.12 敏捷運維 101
第4章 DevOps的有效實踐 104
4.1 敏捷模式與傳統企業研發模式的結合 104
4.2 敏捷模式與傳統ISO、CMMI標準規範的兼容 105
4.2.1 需求獲取 105
4.2.2 方案制定 107
4.2.3 生產任務排期 109
4.2.4 迭代前準備 109
4.2.5 基礎框架搭建 115
4.2.6 迭代實施 115
4.2.7 驗收測試 124
4.2.8 投產 125
4.3 敏捷與DevOps基礎實踐 125
4.3.1 SRE與發布工程 125
4.3.2 配置管理——版本管理 130
4.3.3 配置管理——發布包製作規範 133
4.3.4 缺陷管理 134
4.3.5 缺陷預防 135
4.3.6 迭代周期的時間 136
4.4 敏捷與DevOps反模式 137
4.4.1 急功近利 137
4.4.2 跨部門協作的浪費 138
4.4.3 持續集成“壞味道” 139
4.4.4 手工完成所有部署 140
4.4.5 開發與運維各一套自動化部署系統 141
4.4.6 重建數據庫比較困難 142
第三部分 工具技術篇
第5章 精準測試技術 144
5.1 什麽是精準測試技術 144
5.1.1 傳統測試方法面臨大型軟件時的問題與瓶頸 144
5.1.2 傳統白盒測試方法的問題 145
5.1.3 開發團隊和測試團隊協同工作難 145
5.1.4 精準測試方法解決的問題 146
5.1.5 精準測試的工作模式與工作原理 146
5.2 精準測試雲平臺 147
5.2.1 測試復雜度分析 147
5.2.2 測試復雜度種類 148
5.2.3 覆蓋率分析 149
5.2.4 軟件內部邏輯結構可視化 153
5.2.5 函數列表功能說明 156
5.2.6 覆蓋率可視化 157
5.2.7 動態實時測試監控 159
5.2.8 Bug管理系統 159
5.2.9 Bug與崩潰代碼級捕獲 160
5.2.10 雙向追溯 162
5.2.11 多版本與累計覆蓋率 164
5.2.12 智能的回歸測試用例選取分析算法 165
5.2.13 測試用例的聚類分析算法 166
5.3 精準測試與度量分析 167
5.3.1 獲取度量信息 167
5.3.2 項目度量指標 167
5.3.3 項目匯總 169
5.3.4 測試用例 171
5.3.5 測試人、測試機 175
5.3.6 測試Bug 177
5.3.7 覆蓋率 179
5.3.8 函數、類、包復雜度統計 183
5.3.9 測試覆蓋率漏洞的智能分析 184
第6章 雙模發布管理平臺的設計與應用 186
6.1 產生背景 186
6.1.1 傳統企業數字化轉型浪潮下的雙模挑戰 186
6.1.2 雙模發布管理平臺 187
6.2 雙模發布管理平臺設計 188
6.2.1 設計思路 188
6.2.2 架構設計 189
6.3 案例及功能說明 191
6.3.1 案例背景介紹 191
6.3.2 痛點診斷及建設目標 192
6.3.3 功能說明 192
第7章 API全生命周期解決方案 205
7.1 API管理的發展趨勢 205
7.2 API工廠 206
7.2.1 基於數據源的API生成 206
7.2.2 數據安全管理 207
7.2.3 低代碼API開發 208
7.3 API管理與API測試 209
7.3.1 API全生命周期管理 209
7.3.2 統一的API協同管理平臺 212
7.3.3 零代碼自動化測試 212
7.3.4 數據驅動API測試 215
7.4 API運維：監控與網關 216
7.4.1 API網絡監控的價值 216
7.4.2 API網關的設計 218
7.4.3 API網關的應用 219
7.5 API開放平臺 221
7.5.1 API能力開放 221
7.5.2 API開放平臺的應用 223
第8章 雲原生技術應用 224
8.1 功能架構 224
8.2 核心能力 225
8.2.1 多租戶管理 225
8.2.2 資源調度管理 226
8.2.3 多集群管理 228
8.2.4 鏡像管理 228
8.2.5 服務管理 229
8.2.6 微服務架構管理 230
8.2.7 一體化開發交付管理 231
8.2.8 智能運維 234
8.2.9 組件服務 235
8.2.10 安全管理 236
8.2.11 混沌能力 237
8.3 應用場景 237
8.4 應用案例 239
第四部分 案例篇
第9章 持續集成實踐案例 242
9.1 項目背景 242
9.2 解決方案 242
9.2.1 持續集成簡介 242
9.2.2 應用持續集成解決某局的開發項目問題 244
9.2.3 持續集成基礎技術框架 245
9.2.4 方案優勢 248
第10章 構建有價值的研發效能度量 249
10.1 研發效能度量，為什麽難做好 249
10.2 合理可信的度量方法 251
10.2.1 重新理解效能度量 251
10.2.2 面向場景設計效能度量 253
10.3 效能度量及提升案例 256
10.3.1 案例1 256
10.3.2 案例2 260
10.4 總結 262