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正版新书]基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS[美]史蒂文·卡特(S
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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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