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| 編輯推薦： |
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基于云原生和GitOps思想汇集Docker、K8s、GitLab Cl/CD技术CI/CD流水线设计与应用实战提供源代码、PPT及扫码看视频
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| 內容簡介： |
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本书展示了以GitLab CI/CD 流水线为基础，结合时下十分火热的云原生技术，打造企业级DevOps应用体系的全流程。全书共分为3篇，第1篇为第1~3章，主要介绍云计算、云原生、微服务、敏捷开发、持续集成、DevOps、docker容器技术以及Kubernetes（简称K8s）核心技术等。第2篇为第4~9章，主要介绍了GitLab安装部署与基础使用、GitLab CI/CD中Runner的类型以及部署、GitLab CI/CD流水线模型、GitLab CI/CD变量、GitLab CI/CD流水线的触发方式以及GitLab CI/CD流水线中的缓存和附件等。第3篇为第10~13章，主要介绍了前后端项目的创建、GitLab CI/CD中基于SonarQube的静态代码检查，以及GitLab CI/CD 中的编译、构建、发布、部署、测试和上线等流程。全书以搭建企业级DevOps应用平台为目标，从云原生技术基础容器以及Kubernetes技术入手；然后介绍了GitLab CI/CD的常见功能应用；最后从零开始，以经典的前后端项目为例，以解决企业内研发流程的困境为思路，一步一步地将整个项目的DevOps流水线创建起来。此外，还结合Kubernetes技术进行可动态伸缩的弹性部署上线。本书适合对docker技术、K8s技术、GitLab技术及DevOps技术感兴趣的读者和相关工作人员。随书配备了案例源代码、授课用PPT及教学视频（扫码观看），可以帮助读者更好地学习这些知识。通过本书的学习，读者既可以掌握以docker容器技术和Kubernetes技术为代表的云原生技术，又可以掌握GitLab CI/CD中丰富的流水线功能，最重要的是可以更容易地搭建起企业级应用的DevOps平台。
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| 關於作者： |
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温红化中国科学院软件研究所资深DevOps工程师，负责建设团队DevOps体系及自动化测试体系，在自动化测试、CI/CD流水线、工具开发和自动化运维等测试开发领域拥有丰富的实战经验。曾在华为、中兴主持过大型产品团队的DevOps体系建设及自动化测试体系建设，对DevOps有深刻而独到的见解。
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| 內容試閱：
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随着云原生技术的飞速发展以及敏捷开发的广泛应用，DevOps系统变得越来越重要。如今，我们很难想象一个研发团队，如果没有DevOps体系的支撑可以持续地健康发展。尤其随着微服务架构的深入人心，研发团队往往拥有多个微服务应用，传统的部署方式早已无法满足实际需求。在虚拟化技术和云原生技术飞速发展的背景下，当今互联网时代的绝大多数微服务部署要基于云原生技术，或者是虚拟化技术。在DevOps体系中，Jenkins曾经充当了重要角色。但是随着业务的不断扩张和规模的不断扩大，以Jenkins为基础的DevOps流水线弊端日趋明显。因此，基于GitLab CI/CD技术和云原生技术相结合的DevOps自动化体系越来越受欢迎，导致越来越多的企业更喜欢使用GitLab CI/CD。市面上关于GitLab CI/CD方面的书籍资料相对较少，有些也是仅仅停留在文档介绍层面，很少有书籍基于实战角度的介绍。因此，本书致力于从企业级实战应用的角度，介绍基于GitLab CI/CD和云原生技术相结合的DevOps体系建设。本书共分为3篇。第1篇为DevOps技术基础，包含第1~3章：第1章介绍了云计算、云原生、微服务、敏捷开发、持续集成、DevOps等相关的技术；第2章详细介绍了docker容器技术；第3章详细介绍了Kubernetes技术。第2篇为GitLab CI/CD功能应用，包含第4~9章：第4章介绍了如何安装部署GitLab以及GitLab的基本应用；第5章介绍了GitLab CI/CD中的Runner类型及其部署方式；第6章介绍了GitLab CI/CD中流水线模型的类型选择与应用；第7章介绍了GitLab CI/CD中的变量类型与使用技巧；第8章介绍了GitLab CI/CD流水线的各种触发方式；第9章介绍了GitLab CI/CD中的缓存技术以及附件等。第3篇为企业级DevOps实战，包含第10~13章：第10章为环境准备，介绍了如何创建后端SpringBoot项目、前端Vue项目以及基于pytest框架的自动化测试体系；第11章介绍了静态代码检查步骤，包含如何搭建SonarQube平台、配置静态检查流水线和SpringBoot项目的单元测试流水线；第12章介绍了SpringBoot项目编译Jar包以及构建docker镜像的流水线，同时搭建私有化dockerhub，并构建前端项目的docker镜像；第13章结合Kubernetes环境，对前后端项目进行弹性扩缩容方式的部署，并从实际应用的角度设置了CI、测试、生产三套环境的部署以及自动化测试等。本书从基础入手，层层递进。首先讲解了DevOps体系的基础，即云原生技术，以docker容器技术和Kubernetes技术为代表。然后从实际应用的角度介绍GitLab CI/CD功能的使用，比如第6章介绍流水线模型时，详细介绍了如何根据业务场景选择适合自己的流水线模型，而非简单地介绍GitLab CI/CD中的某几个关键字的使用方法。最后通过比较典型的前后端项目组合的例子，从企业实际需求出发，一步一步建立DevOps体系。本书特别强调灵活性，要因时因势地做出最符合自身的选择而非教条思维。坚持DevOps流水线是为了服务产品研发而非阻碍产品研发，这也是DevOps工作的出发点和落脚点。本书涉及docker容器技术、Kubernetes技术、GitLab CI/CD技术以及综合实战。对docker技术感兴趣的读者可以重点阅读第2章，对Kubernetes技术感兴趣的读者可以重点阅读第3章，对GitLab CI/CD技术感兴趣的读者可以重点关注第4~9章。当然，对DevOps感兴趣的读者，既可以从头开始阅读，也可以根据自己的技术基础，选择性地阅读。此外，本书还可以作为众多DevOps工作者和爱好者手边查阅的工具书。总体来说，对于从事测试开发（尤其是从事研发质量平台建设）、测试（向测试开发转型）、运维（向自动化运维转型）及开发等岗位的读者，均可从本书获得提升自身价值的知识。由于编者水平有限，书中难免有不足之处，恳请读者批评指正。
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