云原生敏捷运维从入门到精通

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前言 第1章 云时代客户需求的及时响应 1.1 客户需求与竞争对手产品分析驱动的行动框架 1.1.1 云应用客户需求的收集分析决策 1.1.2 云应用竞争对手产品分析与敏捷应对 1.2 实施应用决策—预算规划下的云资源投入 1.2.1 预算规划下的云资源投入计算和优化 1.2.2 快速迭代与优化客户反馈和市场反应 1.3 小结 第2章 产品项目生命周期的开始—Redmine 2.1 从创建开始—Redmine入门 2.1.1 首次体验Redmine 2.1.2 使用Redmine定义产品项目 2.1.3 众人的合力—Redmine角色定义与产品预期沟通 2.2 产品管理—进度与反馈 2.2.1 TodoList应用项目总览 2.2.2 Redmine问题跟踪 2.2.3 Redmine活动管理 2.3 深入阶段—Redmine日历与进度表 2.3.1 Redmine日历记录与管理 2.3.2 使用甘特图实施进度把控 2.3.3 综合使用日历与进度把控的讨论区管理 2.4 基于需求的扩展—使用Redmine高级管理功能 2.4.1 组功能和任务指派 2.4.2 项目权限和角色管理 2.5 小结 第3章 管理代码—从分布式版本控制系统Git出发 3.1 版本控制系统构建与管理—Git 3.1.1 Git如何工作 3.1.2 Git操作场景 3.1.3 Git协作开发的经典模式 3.2 管理分享代码宝库—GitHub 3.2.1 GitHub基本简介 3.2.2 GitHub其他功能 3.2.3 快速找到你感兴趣的项目 3.3 企业的内部代码仓库管理—GitLab 3.3.1 GitLab基本简介 3.3.2 搭建GitLab服务 3.4 小结 第4章 让需求和质量持续得到满足—快速交付中的Jenkins 4.1 精良的工作流设计—Jenkins定制 4.1.1 简单的开始—安装和使用容器化的Jenkins 4.1.2 选择合适的工具—Jenkins插件的搜索和使用 4.1.3 Jenkins崭新的用户体验—BlueOcean 4.2 跟踪问题—Gerrit 4.2.1 Gerrit简介和使用 4.2.2 Gerrit与Jenkins集成 4.3 更健全的Jenkins系统及维护实践 4.3.1 Jenkins分布式节点的构建 4.3.2 Jenkins用户管理 4.3.3 Jenkins安全配置 4.3.4 管理及监控Jenkins 4.4 小结 第5章 迭代—持续集成的自动化测试 5.1 自动化测试与Jenkins 5.1.1 代码片段能工作吗—单元测试 5.1.2 发现局部的问题—集成测试 5.1.3 持续交付—端到端测试 5.2 全面的考虑—规划Jenkins测试 5.2.1 规划回归测试 5.2.2 规划端到端测试 5.2.3 用户可以使用吗—定义功能测试 5.2.4 可以做到足够好—定义性能测试 5.2.5 预防可能出现的安全问题—定义安全性测试 5.3 用户可以使用吗—定义功能测试 5.3.1 面向图形用户界面的测试 5.3.2 面向系统互联接口（RESTAPI）的功能测试 5.4 可以做到足够好—定义性能测试 5.4.1 预先准备—Web性能KPI定义 5.4.2 LOCUST的安装和配置 5.4.3 LOCUST测试代码 5.4.4 运行LOCUST进行性能测试 5.4.5 LOCUST测试在云端 5.5 预防可能出现的安全问题—定义安全性测试 5.5.1 如何安装Metasploit 5.5.2 如何使用Metasploit 5.5.3 基于Metasploit的自动化测试 5.5.4 Metasploit在云端 5.6 小结 第6章 尽快让客户看到改进和得到反馈—端到端的交付部署Kubernetes和Ansible 6.1 规划云原生端到端的域部署—流程域的划分 6.2 实现部署—使用Ansible配置管理 6.2.1 Ansible的安装和使用 6.2.2 测试区域/预生产区域/生产区域的Ansible配置 6.2.3 跨域部署—Ansible如何应对跳转机 6.3 构建容器式交付部署环境—使用Kubernetes集群 6.3.1 即插即用—容器运行环境 6.3.2 部署和管理容器集群—Kubernetes集群构建 6.3.3 注入应用—在交付部署环境中使用容器工具 6.4 让一切动起来—持续集成交付部署 6.4.1 整体流程的自动化 6.4.2 Redmine流程信息自动化查询与更新 6.4.3 Jenkins + Redmine集成 6.4.4 Jenkins + Ansible集成 6.5 小结 第7章 对一切了如指掌—应用性能监测 7.1 应用性能管理概述 7.1.1 应用性能管理过程 7.1.2 产品生命周期中的应用性能管理 7.2 深入应用性能监测 7.2.1 根据性能数据类型探索性能监测 7.2.2 覆盖端到端的性能监测维度 7.2.3 服务器性能数据监测分类 7.3 使用InfluxDB管理应用性能数据 7.3.1 时间序列数据库的结构和原理介绍 7.3.2 InfluxDB数据库管理 7.3.3 应用性能数据表操作 7.4 小结 第8章 新的开始—拥抱机器学习与人工智能的明天 8.1 人工智能的新课题—AIOps 8.1.1 AIOps的诞生 8.1.2 AIOps的现状 8.2 AIOps的应用场景和典型案例 8.3 AIOps的未来展望 附录A 公有云提供商的相关服务列

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