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    • 作者: [美]史蒂文·卡特(Steven Carter) [美]杰森·金((Jason King) [美]乔什·路锡安(Josh Lothian)[美]迈克·尤恩克斯(Mike Younkers)著 | [美]史蒂文·卡特(Steven Carter) [美]杰森·金((Jason King) [美]乔什·路锡安(Josh Lothian)[美]迈克·尤恩克斯(Mike Younkers)编 | [美]史蒂文·卡特(Steven Carter) [美]杰森·金((Jason King) [美]乔什·路锡安(Josh Lothian)[美]迈克·尤恩克斯(Mike Younkers)译 | [美]史蒂文·卡特(Steven Carter) [美]杰森·金((Jason King) [美]乔什·路锡安(Josh Lothian)[美]迈克·尤恩克斯(Mike Younkers)绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2024-03-01
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    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2024-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:194
    • 页数:256
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111750512
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:[美]史蒂文·卡特(Steven Carter) [美]杰森·金((Jason King) [美]乔什·路锡安(Josh Lothian)[美]迈克·尤恩克斯(Mike Younkers)
    • 著:[美]史蒂文·卡特(Steven Carter) [美]杰森·金((Jason King) [美]乔什·路锡安(Josh Lothian)[美]迈克·尤恩克斯(Mike Younkers)
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59
    • ISBN:9787111750512
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2024-03-01
    • 页数:256
    • 外部编号:涿物流园18505
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    Contents目    录<br />译者序<br />前言<br />致谢<br />章  顿开茅塞    1<br />1.1  企业IT成为业务风险源    1<br />1.2  灾难现场的观察结果    3<br />1.2.1  缺少良好的架构    4<br />1.2.2  人为错误    4<br />1..  人比机器慢    4<br />1.2.4  自动化测试缺失    4<br />1.2.5  恶循环    4<br />1.2.6  缺乏敏捷    5<br />1.3  DevOps    5<br />1.3.1  什么是DevOps    5<br />1.3.2  应用程序与基础设施    6<br />1.3.3  利用大规模自动化    7<br />1.4  为什么企业IT部门不采用<br />DevOps    7<br />1.4.1  人为因素    7<br />1.4.2  业务因素    8<br />第2章  良方妙法    9<br />2.1  目标:业务转型    12<br />2.1.1  IT设施的瓶颈    12<br />2.1.2  业务转型    13<br />2.1.3  DevOps行动手册    13<br />2.2  为什么选择模型驱动的<br />DevOps    14<br />2.2.1  网络基础设施的不同之处    14<br />2.2.2  什么是模型驱动的DevOps    15<br />2..  什么是数据模型    15<br />2.2.4  可信数据源    18<br />2.2.5  作为框架的DevOps    18<br />.  DevSecOps的内置安全    19<br />第3章  可调用的基础设施    21<br />3.1  API    <br />3.2  平台化    27<br />3.2.1  物理硬件配置    27<br />3.2.2  统一控制点    28<br />3..  北向API与南向API    28<br />3.2.4  API 和功能规范化    28<br />3.2.5  编织化服务    29<br />3.2.6  可伸缩    29<br />第4章  基础设施即代码    31<br />4.1  为什么采用基础设施即代码    33<br />4.2  可信数据源    34<br />4.3  数据模型    34<br />4.3.1  数据模型编码格式    36<br />4.3.2  数据模型描述语言    38<br />4.3.3  通用IaC工具    39<br />4.3.4  组织结构    40<br />4.3.5  可信数据源的类型    43<br />4.4  源代码    51<br />第5章  持续集成/持续部署    58<br />5.1  C/C概述    61<br />5.1.1  应用程序与基础设施的<br />区别    62<br />5.1.2  C/C实践    63<br />5.2  源代码管理    64<br />5.2.1  核心功能    64<br />5.2.2  协作功能    65<br />5..  SCM总结    67<br />5.3  持续集成工具    67<br />5.3.1  CI引擎    68<br />5.3.2  持续集成工具的工作方式    69<br />5.3.3  工作流程示例    69<br />5.4  基础设施工具    71<br />5.5  测试和验    77<br />5.5.1  语法检查    78<br />5.5.2  元数据格式/模型验    79<br />5.5.3  功能测试    81<br />5.5.4  测试和验总结    86<br />5.6  持续部署    86<br />5.7  持续监控    87<br />第6章  落地实施    89<br />6.1  模型驱动的DevOps框架的参考<br />实现    91<br />6.2  目标    92<br />6.3  DevOps路线图    92<br />6.3.1  架构    93<br />6.3.2      95<br />6.3.3  自动化    96<br />6.3.4  测试    109<br />6.3.5  部署    118<br />第7章  事在人为    121<br />7.1  文化和变革的需求    122<br />7.2  从“为什么”开始    1<br />7.3  组织    1<br />7.3.1  领导力    1<br />7.3.2  楷模    1<br />7.3.3  组建一个团队    124<br />7.3.4  打破藩篱    124<br />7.3.5  社区    125<br />7.3.6  新的工具    125<br />7.3.7  组织级变革的小结    128<br />7.4  个人    128<br />7.4.1  编程与自动化的对比    129<br />7.4.2  版本控制工具    130<br />7.4.3  数据格式    130<br />7.4.4  API    130<br />7.4.5  模板化    131<br />7.4.6  Linux/UNIX    132<br />7.4.7  拥抱变革    133

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