持续交付2.0 业务引领的DevOps精要（精装版）

目 录
第1章 持续交付2．0 1
1．1　软件工程发展概述 1
1．1．1　瀑布软件开发方法 1
1．1．2　敏捷软件开发方法 2
1．1．3　DevOps运动 3
1．1．4　持续交付1．0 4
1．2　持续交付2．0 7
1．2．1　精益思想 8
1．2．2　双环模型 9
1．2．3　4个核心原则 11
1．2．4　持续交付七巧板 12
1．3　小结 13
第2章 价值探索环 15
2．1　探索环的意义 15
2．2　探索环的4个关键环节 16
2．2．1　提问 17
2．2．2　锚定 18
2．2．3　共创 20
2．2．4　精炼 23
2．3　工作原则 25
2．3．1　分解并快速试错 25
2．3．2　一次只验证一点 26
2．3．3　允许失败 27
2．4　共创与精炼的常用方法 28
2．4．1　装饰窗方法 28
2．4．2　最小可行特性法 30
2．4．3　特区法 31
2．4．4　定向探索法 31
2．4．5　稻草人法 32
2．4．6　最小可行产品法 33
2．5　实施注意事项 33
2．6　小结 36
第3章 快速验证环 37
3．1　验证环的目标 37
3．2　验证环的4个关键环节 38
3．2．1　构建 38
3．2．2　运行 39
3．2．3　监测 40
3．2．4　决策 40
3．3　工作原则 40
3．3．1　质量内建 40
3．3．2　消除等待 41
3．3．3　重复事务自动化 44
3．3．4　监测一切 44
3．4　小结 45
第4章 持续交付2．0的组织文化 47
4．1　安全、信任与持续改善 47
4．1．1　失败是安全的 47
4．1．2　相互信任 47
4．1．3　持续改善 48
4．2　文化塑造四步法 48
4．2．1　行为决定文化 48
4．2．2　谷歌的工程师质量文化 50
4．2．3　Etsy的持续试验文化 51
4．3　行动原则 52
4．3．1　价值导向 53
4．3．2　快速验证 53
4．3．3　持续学习 53
4．4　度量原则 57
4．4．1　度量指标的4类属性 58
4．4．2　度量的目标是改善 59
4．5　“改善套路”进行持续改进 59
4．6　小结 60
第5章 持续交付的软件系统架构 63
5．1　“大系统小做”原则 64
5．1．1　持续交付架构要求 64
5．1．2　系统拆分原则 64
5．2　常见架构模式 65
5．2．1　微核架构 65
5．2．2　微服务架构 66
5．2．3　巨石应用 67
5．3　架构改造实施模式 69
5．3．1　拆迁者模式 70
5．3．2　绞杀者模式 71
5．3．3　修缮者模式 71
5．3．4　数据库的拆分方法 73
5．4　小结 73
第6章 业务需求协作管理 75
6．1　产品版本周期概述 76
6．1．1　准备期 76
6．1．2　交付期 77
6．2　需求拆分的利与弊 78
6．2．1　需求拆分的收益 79
6．2．2　需求拆分的成本 81
6．3　需求拆分方法 82
6．3．1　需求的来源 83
6．3．2　技术债也是需求 83
6．3．3　参与需求拆分的角色 84
6．3．4　不平等的INVEST原则 85
6．3．5　五大拆分技法 85
6．3．6　七大组成部分 87
6．4　需求分析与管理工具集 88
6．4．1　用户故事地图 88
6．4．2　用户故事树 89
6．4．3　依赖关系图 90
6．4．4　需求管理数字化平台 90
6．5　团队协作管理工具 90
6．5．1　团队共享日历 91
6．5．2　团队回顾 92
6．5．3　可视化故事墙 93
6．5．4　明确“完成”的定义 93
6．5．5　持续集成 94
6．5．6　故事验证 94
6．6　小结 94
第7章 部署流水线原则与工具设计 95
7．1　简单的部署流水线 95
7．1．1　简单的产品研发流程 95
7．1．2　初始部署流水线 96
7．1．3　流水线执行状态解析 98
7．2　部署流水线的设计与使用 98
7．2．1　流水线的设计原则 98
7．2．2　团队的协作纪律 100
7．3　部署流水线平台的构成 100
7．3．1　工具链总体架构 100
7．3．2　平台应当具备的基本能力 102
7．3．3　工具链建设策略 103
7．4　基础支撑服务的云化 103
7．4．1　基础支撑服务的协作过程解析 104
7．4．2　编译构建管理服务 106
7．4．3　自动化测试管理服务 107
7．4．4　软件部署管理服务 108
7．4．5　基础环境管理服务 109
7．5　企业制品库的管理 110
7．5．1　制品库的分类 110
7．5．2　制品库的管理原则 111
7．6　多种多样的部署流水线 111
7．6．1　多组件的部署流水线 111
7．6．2　个人部署流水线 112
7．6．3　部署流水线的不断演进 113
7．7　为开发者构建自助式工具 114
7．8　小结 116
第8章 利于集成的分支策略 117
8．1　版本控制系统的使用目的 117
8．1．1　集中式版本控制系统 117
8．1．2　分布式版本控制系统 118
8．1．3　版本控制系统中的基本概念 120
8．2　常见分支开发模式 121
8．2．1　主干开发，主干发布 121
8．2．2　主干开发，分支发布 122
8．2．3　分支开发，主干发布 124
8．3　分支模式的演化 129
8．3．1　“三驾马车”分支模式 129
8．3．2　Gitflow分支模式 130
8．3．3　GitHubFlow分支模式 131
8．4　分支策略的选择 131
8．4．1　版本发布模式 131
8．4．2　分支策略与发布周期的关系 135
8．5　小结 136
第9章 持续集成 137
9．1　起源与定义 137
9．1．1　原始定义 138
9．1．2　一次集成过程 138
9．2　六步提交法 139
9．2．1　4个关键点 141
9．2．2　同步与异步模式 142
9．2．3　自查表 143
9．3　速度与质量的权衡 144
9．3．1　分级构建 145
9．3．2　多人同时提交的构建 145
9．3．3　云平台的威力 146
9．4　在团队中实施持续集成实践 148
9．4．1　快速建立团队的持续集成实践 149
9．4．2　分支策略与部署流水线 151
9．5　常见的实施问题 153
9．5．1　工程师的开发习惯 154
9．5．2　视而不见的扫描问题 154
9．5．3　自动化测试用例的缺乏 154
9．6　小结 155
第10章 自动化测试策略与方法 157
10．1　自动化测试的自身定位 157
10．1．1　自动化测试的优势 158
10．1．2　自动化测试所需的投入 159
10．2　突破传统自动化测试的困境 160
10．2．1　传统自动化测试的特点 161
10．2．2　自动化测试的分层 161
10．2．3　不同类型的测试金字塔 164
10．3　自动化测试的实施策略 167
10．3．1　增加自动化测试用例的着手点 167
10．3．2　提高自动化测试的执行次数 168
10．3．3　良好自动化测试的特征 169
10．3．4　共享自动化测试的维护职责 170
10．3．5　代码测试覆盖率 171
10．4　用户验收自动化测试要点 172
10．4．1　先搭建分层框架 172
10．4．2　测试用例数应保持低位 175
10．4．3　为自动化测试用例预留API 175
10．4．4　为调试做好准备 175
10．4．5　测试数据的准备 175
10．5　其他质量检查方法 177
10．5．1　差异批注测试方法 177
10．5．2　代码规范检查与代码动静态检测 178
10．5．3　AI在测试领域的应用 178
10．6　小结 179
第11章 软件配置管理 181
11．1　将一切纳入配置管理 181
11．1．1　配置管理目标 181
11．1．2　配置管理的范围 182
11．1．3　软件配置管理原则 182
11．2　软件包的版本管理 186
11．2．1　包管理的反模式 186
11．2．2　集中式包管理服务 187
11．2．3　软件包的元信息 188
11．3　包依赖管理 190
11．3．1　显式声明依赖 190
11．3．2　自动管理依赖 192
11．3．3　减少复杂依赖 193
11．4　环境基础设施管理 196
11．4．1　环境准备的4种状态 196
11．4．2　领域专属语言的应用 202
11．4．3　环境基础设施即代码 203
11．5　软件配置项的管理 204
11．5．1　二进制与配置项的分离 204
11．5．2　配置信息的版本管理 205
11．5．3　配置项的存储组织方式 206
11．5．4　配置漂移与治理 207
11．6　不可变基础设施与云应用 208
11．6．1　实现不可变基础设施 208
11．6．2　云原生应用 211
11．6．3　优势与挑战 211
11．7　数据的版本管理 213
11．7．1　数据库结构变更 213
11．7．2　数据文件 213
11．8　需求与源代码的版本关联 214
11．9　小结 214
第12章 低风险发布 217
12．1　高频发布是一种趋势 217
12．1．1　互联网企业的高频发布 218
12．1．2　收益与成本共存 220
12．2　降低发布风险的方法 221
12．2．1　蓝绿部署 221
12．2．2　滚动部署 222
12．2．3　金丝雀发布与灰度发布 223
12．2．4　暗部署 224
12．3　高频发布支撑技术 225
12．3．1　功能开关技术 226
12．3．2　数据迁移技术 228
12．3．3　抽象分支方法 231
12．3．4　升级替代回滚 232
12．4　影响发布频率的因素 233
12．5　小结 234
第13章 监测与决策 235
13．1　生产监测范围 236
13．1．1　后台服务的监测 236
13．1．2　分发软件的监测 236
13．2　数据监测体系 237
13．2．1　收集与处理 237
13．2．2　数据的标准化 238
13．2．3　监测数据体系及其能力衡量 239
13．3　问题处理体系 241
13．3．1　告警海洋与智能化管理 241
13．3．2　问题处理是一个学习过程 242
13．4　生产环境测试 243
13．4．1　测试活动扁平化趋势 243
13．4．2　生产环境中的测试 245
13．4．3　混沌工程 245
13．5　向东，还是向西 246
13．6　小结 247
第14章 大型互联网团队的FT化 249
14．1　简介 249
14．1．1　改进前状态 250
14．1．2　改进后状态 252
14．2　改进方法论 252
14．2．1　指导思想 252
14．2．2　改进步骤 252
14．3　改进的历程 253
14．3．1　架构解耦 253
14．3．2　组织解耦 255
14．3．3　研发流程再造 258
14．3．4　自动化一切 266
14．4　小结 267
第15章 小团队逆袭之旅 271
15．1　背景简介 271
15．1．1　改进前的“死亡行军”之旅 273
15．1．2　改进后的无缺陷交付 273
15．2　改进方法论 274
15．2．1　指导思想 274
15．2．2　试点团队的选择 274
15．3　第一阶段：研发准备期 275
15．3．1　功能简介与需求拆分 275
15．3．2　架构设计与需求依赖识别 276
15．3．3　工作量估算与排期 277
15．4　第二阶段：软件交付期 279
15．4．1　通过可视化看板改进工作流程 279
15．4．2　无缺陷交付 286
15．4．3　主干开发与持续集成 287
15．4．4　测试活动左移 288
15．4．5　代码评审 288
15．4．6　关注结果，更要关注过程 289
15．5　小结 290
第16章 研发推动的DevOps 293
16．1　改进的关键点 295
16．1．1　改进方法论 295
16．1．2　定义改进目标 295
16．2　第一阶段：敏捷101 297
16．2．1　做个靠谱的计划 297
16．2．2　开发阶段启航 301
16．2．3　对过程质量的约束 304
16．2．4　阶段性改进点 311
16．3　第二阶段：DevOps转型 312
16．3．1　与运维人员的“冲突” 313
16．3．2　高频部署发布中的具体障碍 314
16．3．3　整体解决方案的设计 314
16．3．4　DevOps阶段的团队改变 318
16．4　小结 318
第17章 胜任力模型与组织健康度 321
17．1　组织能力三要素：流程、工具与个体 321
17．2　组织胜任力评估模型 322
17．2．1 过程维度 323
17．2．2 结果维度 323
17．3 个人胜任力培养体系 324
17．4 组织健康度 325
17．5 小结 326
附录A 软件工程的三次进化 327
附录B 排序法做相对估算 341