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第一种模式：大规模开发 华为起家的核心是交换机，交换机本身业务分成多层架构，例如上面的控制层到下面的数据传送层等。在自我分层的基础上，向上对接网管等各种监控工具，再横向和后端的传送网、骨干网对接，进行数据的传递和核心的传递。在这个基础之上，华为做了一个2012实验室——这是一种大平台战略，几
提供面向DevSecOps领域端到端的研发效能度量能力。 联接 一站打通CodeArts与业界生态研发工具或应用，轻松实现研发协同自动化和数据同步。
第二是微服务解耦。下图中左边部分，所有的服务都耦合在一起，虽然每个服务有自己的泳道，但发布的时候必须携手一起发布。例如一个很简单的服务，只有前台和后台，用于查询数据和刷新数据。经常会有前台升级的时候，要求后台跟着一起升级，后面后台升级了之后，前台工作了。这种情况就是解耦不充分造成的。一般来说，如果做得好会有
for Java 开发简单的Java工程 效能洞察 通过项目经理驾驶舱查看项目状况及项目工作负荷 联接 Jira与CodeArts Req数据双向同步
除”。 删除成功后，页面返回首页，列表中将不显示已删除的项目。 删除项目将会删除项目下的代码库，代码检查任务，编译构建任务及测试用例等。 数据删除后，将无法恢复，请谨慎操作。 管理项目中的服务菜单 单击导航“服务菜单管理”。 根据需要勾选显示菜单。 更新成功后，刷新当前页面，导航中将更新后的菜单。
基础的服务上，比如数据库服务，从而实现环境、软件和软件之间的模块的耦合，让以前繁琐的准备环境、获取环境耦合掉。 仅有这种变化还不够，软件本身还是高度耦合的单元。我们把软件拆成Cloud Native服务架构，把软件里每个功能模块和依赖的中间件资源、依赖于的数据库资源和依据健全的服务全部拆开，各归其位。
自定义工作流 基于全自研工作流引擎，通过画布可视化编排需求状态流转和多种规则卡点配置，高效支撑企业定制化流程。 √ √ √ √ 自动化 基于元数据驱动和低码可视化规则编排流程支撑父子状态卷积、更新责任人、与代码联动等多种场景，极大提升需求作业效率。 × √ √ √ Wiki 提供在线
Microsoft Solution Framework (MSF) for Agile（微软解决方案框架敏捷版） Agile Data Method（敏捷数据方法） ASD（Adaptive Software Development，自适应软件开发） Six Sigma Crystal（水晶方法）
合并支持——Git基于DAG（有向非环图）的设计比SVN的线性提交提供更好的合并追踪，避免不必要的冲突，提高了工作效率。 存储方式——Git把内容按元数据方式存储，而SVN是按文件。 包文件 包文件通常不放在源码库中管理，而是使用专门的包文件仓库（repository）进行存储，并配合包文件
运维经理负责项目运维工作，管理项目的部署、监控、故障定位排除等。 系统工程师 系统工程师是负责项目系统架构和基础设施的角色，他/她可以设计、搭建、维护项目所需的服务器、网络、数据库等资源。 Committer Committer是负责审核并合并开发人员提交的代码的角色。 开发人员 开发人员是负责项目开发工作的角色，
生成Postgres and Redis Dockerfile 通过shell命令生成Dockerfile文件，用以制作Postgres（数据库）和Redis（缓存）镜像。 制作Postgres镜像并推送到SWR仓库 依据“生成Postgres and Redis Dockerf
使用敏捷或其他软件开发过程与方法 业务负责人要求加快产品交付的速率 （新兴技术趋势，例如云计算、移动应用、大数据和社交媒体） 虚拟化和云计算基础设施（可能来自内部或外部供应商）日益普遍 数据中心自动化技术和配置管理工具的普及 传统的管理方式导致“烟囱式自动化”，从而造成开发与运维之间的鸿沟
互信。简而言之，开发团队成员需要坦诚、靠谱，才有利于自组织和达到冲刺目标。 目标专注 开发团队成员需要对团队目标保持专注、有责任感。 大量数据表示一个普遍的共识：做多个项目或者跨多个团队会降低生产力，因此建议团队成员尽可能专注于一两个产品。当然专注于一个产品开发工作时，更容易做到专注、有责任感。
动，例如自动化环境创建、自动化部署、自动化监控、自动化数据分析等。刚才讲了很多自动化测试，这是测试的执行部分，例如把一些测试执行的人工测试手段做成自动化测试，但是测试自动化不仅仅是只是执行，还包括了从环境的获取到生成测试数据、执行自动化测试，最终生成结果。如果有问题，会自动推送给
行部分，也就是把一些测试执行的人工测试手段通过工具做成自动化的测试过程。但是测试自动化不仅仅是只是执行部分，还包括了从环境的获取到生成测试数据、执行自动化测试、最终生成结果并提供反馈。如果测试结果有问题，系统会自动推给相关的人。最终自动生成测试报告，测试人员可以直接拿到测试结果。
主观差异，更快更准确的进行评估（因为在没有进行实际开发之前是很难直接估算时间，但是不同特性的相对大小是比较容易评估的）。最终，我们可以使用数据分析手段在故事点单位和时间单位之间建立换算关系，帮助我们掌控项目进度。 在CodeArts中，可以通过需求的“详细信息”页面中编辑分配给它的故事点。
不如说是一个哲学决策”。这让所有人，包括开发和运维，都能理解整个技术栈。另一个例子，Etsy在2010年引入MongoDB，结果是“无模式数据库的所有优势都被它们引发的运维问题抵消了”，最终Etsy还是选择放弃了MongoDB，迁移到MySQL。 DevOps也并非只有Web应用
使只是后半段的DevOps实践，也同样的牵一发动全身，发布频度这一个关键指标，就需要分支策略、测试自动化、部署自动化、架构解耦、发布策略、数据库等多方面的支持。 父主题： 持续部署与发布
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