1.      DevOps核心解读

1.1.      DevOps六大武器

1.1.1.    标准化作业

1.1.2.    快速失败

1.1.3.    快速反应

1.1.4.    高质量高效率

1.1.5.    降低成本

1.1.6.    团队合作

1.2.      自动化

1.3.      DevOps生命周期

1.3.1.    持续开发

• 工作

•      计划

•      编码

• 工具

•      甘特图

•      燃尽图

• 其他

•      分支管理

•      单元测试

1.3.2.    持续集成

1.3.3.    持续测试

1.3.4.    持续监控

1.3.5.    持续反馈

1.3.6.    持续部署

1.3.7.    持续运营

1.4.      DevOps不适合场景

1.4.1.    传统行业

1.4.2.    政府机关

1.4.3.    金融领域

2.      代码、分支与流水线

2.1.      代码质量

2.1.1.    三要素

• 范围

• 成本

• 时间

  2.1.2. 测试驱动开发

• 测试驱动开发TDD（UTDD）

• 验收测试驱动开发ATDD

• 行为驱动开发（BDD）

• 测试人员与开发人员结对工作

  2.2.3 静态扫描

• 工具

•      FindBug

•      Sonar

•      PMD

• 代码规约

•      Java编码规范

•      MISRA C/C++

2.1.4.    代码评审

2.2.      分支与工作流

2.2.1.    环节

• 版本管理

• 发布管理

• 缺陷修复

  2.2.2. 工具

• Git Flow

•      master

•      develope

•      feature

•      release

•      hotfix

• GitHub Flow

•      master

•      feature

• GitLab Flow

•      Master：主分支

•      多Feature：多Feature并行操作

•      Test：测试环境

•      Production：生产环境

•      Pre-Production：预发环境

2.2.3.    使用

• 小规模团队<=3人 主干开发模式

• 大团队 APP产品 固定发布时间 GitLab Flow

•  大团队 基础设施产品 发布时间自由 质量要求高 GitHub Flow

• 大团队支持多版本 周期长 Git Flow

  2.3. 流水线

  2.3.1. Jenkins Pipline Job

  3. 持续集成与持续交付

  3.1. 概念

  3.1.1. 集成：部分向整体

  3.1.2. 交付：开发->质量、评审

  3.1.3. 持续

  3.2. 持续集成与持续交付的轻量级实施

  3.3. 持续集成与持续交付的误区

  3.3.1. DevOps就是CI/CD

  3.3.2. 坚守固定的CI/CD

  3.3.3. 盲目权威

  4. 容器技术在DevOps中的应用

  4.1. 无容器化管理

  4.2. 持续集成的容器化

  4.3. 持续交付的容器化

  4.4. 测试环境的容器化

  5. 混沌工程

  5.1. Chaos Monkey

  5.2. 混沌工程的实施要点

  5.2.1. 在生产中进行实验

  5.2.2. 最小化爆炸半径

  5.2.3. 攻防演练

  5.3. 混沌工程实施

  5.3.1. 建立一个围绕稳定状态行为的假说（Build a Hypothesis around Steady State Behavior）

  5.3.2. 多样化真实世界的事件（Vary Real-world Events）

  5.3.3. 在生产环境中运行实验（Run Experiments in Production）

  5.3.4. 持续自动化运行实验（Automate Experiments to Run Continuously）

  5.3.5. 最小化爆炸半径（Minimize Blast Radius）

  5.4. 混沌工程的相关工具

  5.4.1. ChaosBlade

  6. DevSecOps的由来与发展

  6.1. 传统软件安全开发体系面临的挑战

  6.1.1. 软件开发体系

• 软件保证成熟度模型(Software Assurance Maturity Model,SAMM)

• 安全开发生命周期模型(Security Development Lifecycle,SDL)

• 运维安全保障模型（Operational Security Assurance,OSA)

• 软件安全构建成熟度模型(Building Security In Maturity Mode，BSIMMl)

  6.1.2. 危险

• 敏捷开发使安全无切入点

• 高速交付频率让安全无从下手

  6.2. 新技术对软件安全开发提出的挑战

  6.2.1. 微服务

  6.2.2. Dock为首的容器技术

  6.2.3. 云原生

  6.3. DevSecOps概念的诞生与内涵

  6.3.1. 左移交给开发人员

  6.4. DevSecOps工具

  6.4.1. 动态应用安全测试（Dynamic Application Security Testing，DAST）

• 开源的Zed Attack Proxy (ZAP)

• Acunetix WVS

• Burpsuite

• OWASP ZAP

• 长亭科技X-Ray

• w3af

  6.4.2. 静态应用安全测试（Static Application Security Testing ,SAST）

• Klocwork

• Helix QAC

• HCL AppScan

• 国内的腾讯xcheck

• Wukong（悟空）

• Coverity

• Checkmark FindBugs,

• CodeQL

• ShiftLeft inspect

• CodeSec

  6.4.3. 交互式应用安全测试（Interactive Application Security Testing，IAST）

• CodeDx

• Checkmarx  CxIAST

• Contrast Secutity

• 默安LAST

• 玄镜

• VulHunter

  6.4.4. 软件成分分析（Software Composition Analysis，SCA）

• Synopsys Black Duck

• RedRocket-SCA

• X-ray

• SonatypeIQServer

• Dependencies Check

• SourceCheck

  6.5 典型DevSecOps流程的解读

  
  

7.      AIOps的行业实践

7.1.      AIOps的知识体系

7.1.1.    运维领域知识

• 行业领域知识

• 机器学习

  7.2. AIOps实施的关键技术

  7.2.1. 要素

• 数据源

• 大数据平台

• 计算与分析

• 算法

• 机器学习

  7.2.2. 数据采集

  7.2.3. 数据处理

  7.2.4. 数据存储

  7.2.5. 数据分析

  7.3. AIOps的应用场景

  7.3.1. AIOps在运营保障中的应用

• 异常检测

•      数据源异常检测

•      指标异常检测

•      文本异常检测

• 故障诊断

•      基于人工故障库故障诊断

•      基于数据挖掘故障诊断

• 故障预测

• 故障自愈

  7.3.2. AIOps在成本优化中的应用

• 资源优化

• 容量规划

• 性能优化

  7.3.3. AIOps在效率提升中的应用

• 智能预测

• 智能变更

• 智能问答

• 智能决策

  8. DevPerfOps初探

  8.1. 全链路压测的局限性

  8.1.1. 技术难度高

  8.1.2. 压测与真实流区分难

  8.1.3. 发现问题定位难

  8.2. DevPerfOps全流程解读

8.2.1.    代码本地开发测试阶段的DevPerfOps的实践

• 函数级别并发

•      时间复杂度

•      常数阶O(1)

•      对数阶O(logN)

•      线性阶O(n)

•      线性对数阶(nlogN)

•      平方阶O(n^2)

•      立方阶O(n^3)

•      K次方阶O(n^k)

•      指数阶O(2^n)

•      空间复杂度

•      常数阶O(1)

•      线性阶O(n)

•      平方阶O(n^2

• 接口级别并发

• 慢SQL

  8.2.2. 低码递交阶段的DevPerfOps的实践

• 单元测试阶段性能测试

• 接口测试阶段性能测试

  8.2.3. 持续集成阶段的DevPerfOps的实践

• 模块级别的测试性能测试

• 模块级别的扩缩容测试

• 模块级别的压力测试

• 系统集成的性能测试

• 模块级别的容量测试

• 模块级别的基准性能测试

  8.2.4. 持续发布阶段的DevPerfOps的实践

• 系统级别的基准性能测试

• 系统级别的压力测试

• 系统级别的容量规划

• 系统级别的扩缩容测试

• 系统级别故障迁移测试

• 系统级别的稳定性测试

• 全链路压测

• 9.      软件产品的可测试性和可运维性

  9.1. 可测试性的例子

  9.1.1. 图形验证码

  9.1.2. 短信验证码

  9.2. 可运维性的例子

顾翔老师的新书《全栈软件测试工程师宝典》，