本書主要內(nèi)容包括：DevOps的基本概念，DevOps的工具集，支撐管理，敏捷開發(fā)，持續(xù)集成和測試，持續(xù)部署和持續(xù)交付，代碼質(zhì)量和安全，DevOps的度量體系，持續(xù)改進和反饋，DevOps最佳實踐，以及DevOps的后續(xù)發(fā)展。
顧黃亮，持牌金融機構(gòu)部門總經(jīng)理，中國商聯(lián)專家智庫入庫專家、江蘇銀行業(yè)和保險業(yè)金融科技專家委員會候選專家、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型IOMM委員會特聘專家、中國信通院可信云標(biāo)準(zhǔn)特聘專家、中國信通院低代碼/無代碼推進中心特聘專家，騰訊云具有價值專家TVP，阿里云具有價值專家MVP，《研發(fā)運營一體化（DEVOPS）能力成熟度模型》和《企業(yè)IT運維發(fā)展白皮書》核心作者，出版物《企業(yè)級DevOps實戰(zhàn)案例-持續(xù)交付篇》合著作者，出版物《企業(yè)級DevOps□□指南》個人作者，容器云技能大賽課程出品人，多個技術(shù)峰會演講嘉賓，擁有豐富的企業(yè)級DevOps實戰(zhàn)經(jīng)驗，專注企業(yè)IT數(shù)字化的轉(zhuǎn)型和落地，致力于企業(yè)智慧運維體系的打造。
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 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 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 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的實踐和落地 24
1.6.1 DevOps實踐和落地的模型 25
1.6.2 DevOps實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的價值 28
1.7.1 提升IT組織中研發(fā)管理的價值 28
1.7.2 提升IT組織中服務(wù)輸出的價值 30
1.7.3 助力企業(yè)進行產(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)計和集成方法 88
2.4.4 以Docker為代表的DevOps平臺體系的運行流程 91
2.5 項目管理工具 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 項目管理 177
3.1.1 傳統(tǒng)項目管理、IT項目管理和DevOps項目管理的區(qū)別 177
3.1.2 DevOps在項目管理中的定位 179
3.1.3 DevOps在IT項目管理中的特點和作用 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 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 運維服務(wù)流程的集成 194
3.4.1 創(chuàng)建運維服務(wù)流程的原因 195
3.4.2 創(chuàng)建運維服務(wù)流程時的目標(biāo) 196
3.4.3 建立運維服務(wù)流程體系 197
3.4.4 運維服務(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 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 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 用戶故事的價值 230
4.4.4 用戶故事的2佳實踐 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)點和難點 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 240
5.2.4 持續(xù)集成的難點 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 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需要注意的事項 253
5.5.4 常見的自動化測試框架 254
5.5.5 Selenium2佳實踐示范 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2佳實踐 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 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2佳實踐 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)改進和反饋 376
9.1 DevOps持續(xù)反饋原則 376
9.2 DevOps的持續(xù)改進 379
9.3 DevOps常見誤區(qū)和改進目標(biāo) 381
2 20章 DevOpsZ佳實踐 386
10.1 阿里云云效的DevOpsZ佳實踐 386
10.2 騰訊云DevOpsZ佳實踐 393
10.3 蘇寧金融DevOpsZ佳實踐 404
2 21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)展的一個阻礙 413
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