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基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS
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基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS 版权信息
- ISBN：9787111750512
- 条形码：9787111750512 ; 978-7-111-75051-2
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS 本书特色
无论您是网络工程师或者网络安全工程师、架构师还是领导者，本书都将帮助您以更高的效率、安全性、响应能力和弹性来满足所有网络运营的需求
基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS 内容简介
本书详细阐述了基础设施即代码的概念、原理、设计方法以及实践，帮助读者深入理解基础设施即代码的本质和价值。书中通过大量的案例和实践经验，展示了如何运用基础设施即代码来提高企业生产力，改变数据走向，优化流量模式。
基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS 目录
Contents目 录
译者序
前言
致谢
第1章 顿开茅塞 1
1.1 企业IT成为业务风险源 1
1.2 灾难现场的观察结果 3
1.2.1 缺少良好的架构 4
1.2.2 人为错误 4
1.2.3 人比机器慢 4
1.2.4 自动化测试缺失 4
1.2.5 恶性循环 4
1.2.6 缺乏敏捷性 5
1.3 DevOps 5
1.3.1 什么是DevOps 5
1.3.2 应用程序与基础设施 6
1.3.3 利用大规模自动化 7
1.4 为什么企业IT部门不采用
DevOps 7
1.4.1 人为因素 7
1.4.2 业务因素 8
第2章 良方妙法 9
2.1 目标：业务转型 12
2.1.1 IT设施的瓶颈 12
2.1.2 业务转型 13
2.1.3 DevOps行动手册 13
2.2 为什么选择模型驱动的
DevOps 14
2.2.1 网络基础设施的不同之处 14
2.2.2 什么是模型驱动的DevOps 15
2.2.3 什么是数据模型 15
2.2.4 可信数据源 18
2.2.5 作为框架的DevOps 18
2.3 DevSecOps的内置安全性 19
第3章 可调用的基础设施 21
3.1 API 23
3.2 平台化 27
3.2.1 物理硬件配置 27
3.2.2 统一控制点 28
3.2.3 北向API与南向API 28
3.2.4 API 和功能规范化 28
3.2.5 编织化服务 29
3.2.6 可伸缩性 29
第4章 基础设施即代码 31
4.1 为什么采用基础设施即代码 33
4.2 可信数据源 34
4.3 数据模型 34
4.3.1 数据模型编码格式 36
4.3.2 数据模型描述语言 38
4.3.3 通用IaC工具 39
4.3.4 组织结构 40
4.3.5 可信数据源的类型 43
4.4 源代码 51
第5章 持续集成/持续部署 58
5.1 CI/CD概述 61
5.1.1 应用程序与基础设施的
区别 62
5.1.2 CI/CD实践 63
5.2 源代码管理 64
5.2.1 核心功能 64
5.2.2 协作功能 65
5.2.3 SCM总结 67
5.3 持续集成工具 67
5.3.1 CI引擎 68
5.3.2 持续集成工具的工作方式 69
5.3.3 工作流程示例 69
5.4 基础设施仿真工具 71
5.5 测试和验证 77
5.5.1 语法检查 78
5.5.2 元数据格式/模型验证 79
5.5.3 功能测试 81
5.5.4 测试和验证总结 86
5.6 持续部署 86
5.7 持续监控 87
第6章 落地实施 89
6.1 模型驱动的DevOps框架的参考
实现 91
6.2 目标 92
6.3 DevOps路线图 92
6.3.1 架构 93
6.3.2 仿真 95
6.3.3 自动化 96
6.3.4 测试 109
6.3.5 部署 118
第7章 事在人为 121
7.1 文化和变革的需求 122
7.2 从“为什么”开始 123
7.3 组织 123
7.3.1 领导力 123
7.3.2 楷模 123
7.3.3 组建一个团队 124
7.3.4 打破藩篱 124
7.3.5 社区 125
7.3.6 新的工具 125
7.3.7 组织级变革的小结 128
7.4 个人 128
7.4.1 编程与自动化的对比 129
7.4.2 版本控制工具 130
7.4.3 数据格式 130
7.4.4 API 130
7.4.5 模板化 131
7.4.6 Linux/UNIX 132
7.4.7 拥抱变革 133
译者序
前言
致谢
第1章 顿开茅塞 1
1.1 企业IT成为业务风险源 1
1.2 灾难现场的观察结果 3
1.2.1 缺少良好的架构 4
1.2.2 人为错误 4
1.2.3 人比机器慢 4
1.2.4 自动化测试缺失 4
1.2.5 恶性循环 4
1.2.6 缺乏敏捷性 5
1.3 DevOps 5
1.3.1 什么是DevOps 5
1.3.2 应用程序与基础设施 6
1.3.3 利用大规模自动化 7
1.4 为什么企业IT部门不采用
DevOps 7
1.4.1 人为因素 7
1.4.2 业务因素 8
第2章 良方妙法 9
2.1 目标：业务转型 12
2.1.1 IT设施的瓶颈 12
2.1.2 业务转型 13
2.1.3 DevOps行动手册 13
2.2 为什么选择模型驱动的
DevOps 14
2.2.1 网络基础设施的不同之处 14
2.2.2 什么是模型驱动的DevOps 15
2.2.3 什么是数据模型 15
2.2.4 可信数据源 18
2.2.5 作为框架的DevOps 18
2.3 DevSecOps的内置安全性 19
第3章 可调用的基础设施 21
3.1 API 23
3.2 平台化 27
3.2.1 物理硬件配置 27
3.2.2 统一控制点 28
3.2.3 北向API与南向API 28
3.2.4 API 和功能规范化 28
3.2.5 编织化服务 29
3.2.6 可伸缩性 29
第4章 基础设施即代码 31
4.1 为什么采用基础设施即代码 33
4.2 可信数据源 34
4.3 数据模型 34
4.3.1 数据模型编码格式 36
4.3.2 数据模型描述语言 38
4.3.3 通用IaC工具 39
4.3.4 组织结构 40
4.3.5 可信数据源的类型 43
4.4 源代码 51
第5章 持续集成/持续部署 58
5.1 CI/CD概述 61
5.1.1 应用程序与基础设施的
区别 62
5.1.2 CI/CD实践 63
5.2 源代码管理 64
5.2.1 核心功能 64
5.2.2 协作功能 65
5.2.3 SCM总结 67
5.3 持续集成工具 67
5.3.1 CI引擎 68
5.3.2 持续集成工具的工作方式 69
5.3.3 工作流程示例 69
5.4 基础设施仿真工具 71
5.5 测试和验证 77
5.5.1 语法检查 78
5.5.2 元数据格式/模型验证 79
5.5.3 功能测试 81
5.5.4 测试和验证总结 86
5.6 持续部署 86
5.7 持续监控 87
第6章 落地实施 89
6.1 模型驱动的DevOps框架的参考
实现 91
6.2 目标 92
6.3 DevOps路线图 92
6.3.1 架构 93
6.3.2 仿真 95
6.3.3 自动化 96
6.3.4 测试 109
6.3.5 部署 118
第7章 事在人为 121
7.1 文化和变革的需求 122
7.2 从“为什么”开始 123
7.3 组织 123
7.3.1 领导力 123
7.3.2 楷模 123
7.3.3 组建一个团队 124
7.3.4 打破藩篱 124
7.3.5 社区 125
7.3.6 新的工具 125
7.3.7 组织级变革的小结 128
7.4 个人 128
7.4.1 编程与自动化的对比 129
7.4.2 版本控制工具 130
7.4.3 数据格式 130
7.4.4 API 130
7.4.5 模板化 131
7.4.6 Linux/UNIX 132
7.4.7 拥抱变革 133
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基础设施即代码:模型驱动的DEVOPS 作者简介
Steven Carter史蒂文·卡特在大学、政府研发实验室和私营企业拥有超过25年的行业经验。他曾在多个行业会议上发表演讲，并在技术期刊上撰写博客和文章。他曾担任系统管理员，运行世界上一些最大他方面拥有广泛的经验，包括运营、嵌入式软件开发和销售。在过去的5年中，他一直为红帽Ansible和思科系统咨询公司工作，并为世界上许多最大的组织进行编码，这些组织通过合并DevOps来实现其运营的现代化和安全。他目前担任Cisco Systems的首席DevOps工程师，创建CI/CD管道，用于在安全和保密环境中部署云应用程序和网络基础设施。他拥有计算机工程学士学位、计算机科学硕士学位、工商管理硕士学位和路由与交换CCIE学位。
Jason King杰森·金是Cisco的解决方案架构师，支持公共部门社区。在思科的11年中，他专注于云、自动化、可编程性和高性能计算。在加入思科之前，他在劳伦斯·利弗莫尔国家实验室花了10年时间构建和调试了一些世界上最大的HPC集群。他拥有计算机科学硕士学位和路由和交换CCIE学位。
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