敏捷測試實戰(zhàn)指南

目錄
第　1章 敏捷測試?yán)砟睢?
1．1　敏捷的價值　2
1．1．1　VUCA的行業(yè)背景　2
1．1．2　敏捷的核心價值觀　2
1．2　DevOps解決問題更快　3
1．2．1　團(tuán)隊組織的變化　3
1．2．2　流水線對測試的依賴　4
1．2．3　為系統(tǒng)制造問題　5
1．3　測試與行業(yè)發(fā)展　5
1．3．1　有效自動化　6
1．3．2　測試運維的興起　6
1．3．3　測試的三大階段　7
1．4　測試敏捷化之路　8
1．4．1　敏捷測試　8
1．4．2　測試敏捷化　10
第　2章 敏捷測試的相關(guān)體系　11
2．1　從UserStory開始　12
2．1．1　UserStory定性　12
2．1．2　UserStory編寫格式　13
2．1．3　基本的格式模板　13
2．1．4　進(jìn)階的基本格式模板　13
2．1．5　高級格式模板　14
2．1．6　UserStory中的優(yōu)先級與
故事點數(shù)　15
2．1．7　UserStory實例化、驗收
標(biāo)準(zhǔn)與完成定義　15
2．1．8　驗收標(biāo)準(zhǔn)　16
2．1．9　完成定義　16
2．1．10　UserStory骨干、地圖和
迭代規(guī)劃　17
2．2　看板看出名堂　19
2．3　Scrum的流程　22
2．4　DevOps帶來的價值流　24
2．5　從敏捷測試到測試敏捷化　25
第3章　敏捷用戶故事實戰(zhàn)　26
3．1　引言　27
3．2　用戶故事背景　27
3．2．1　規(guī)劃角色　27
3．2．2　羅列用戶故事　28
3．2．3　評估用戶故事優(yōu)先級　29
3．2．4　評估用戶故事大小　31
3．2．5　用戶故事地圖　33
3．2．6　用戶故事迭代計劃　33
3．3　用戶故事范例　34
第4章　版本控制利器——Git　35
4．1　為何要版本控制　36
4．2　版本控制的演進(jìn)歷史　36
4．2．1　本地版本控制　36
4．2．2　集中化版本控制　37
4．2．3　分布式版本控制　38
4．3　Git的基本概念　39
4．3．1　Git的3個工作區(qū)域　39
4．3．2　本地、遠(yuǎn)程以及Origin　41
4．4　Git的安裝　41
4．5　開啟Git協(xié)議　41
4．6　Git命令簡介　43
第5章　GitHub入門　46
5．1　初識GitHub　47
5．2　賬號安全　48
5．3　Repository（倉庫）　49
5．4　事務(wù)管理　52
5．4．1　Assignees（指派人）　53
5．4．2　Labels（標(biāo)簽）　54
5．4．3　Projects（項目）　54
5．4．4　Milestone（里程碑）　56
5．5　豐富的項目文檔——Wiki　56
5．6　Pull Request　57
5．7　Fork功能　59
5．8　代碼分享功能——Gist　60
5．9　GitHub CI/CD　61
5．9．1　準(zhǔn)備代碼　61
5．9．2　編寫GitHub CI/CD腳本　64
5．9．3　運行工作流　66
第6章　微服務(wù)　67
6．1　為什么要微服務(wù)　68
6．2　微服務(wù)架構(gòu)　68
6．3　微服務(wù)實例　69
6．3．1　Spring Cloud簡介　69
6．3．2　快速構(gòu)建Spring Cloud
項目　70
6．3．3　Spring Cloud演示項目的
實現(xiàn)　77
6．3．4　驗證微服務(wù)　99
6．4　API管理　103
第7章　GitLab　106
7．1　GitLab的安裝　107
7．1．1　硬件要求　107
7．1．2　操作系統(tǒng)　108
7．1．3　綜合安裝包安裝　109
7．2　GitLab的配置與啟動　111
7．2．1　修改GitLab服務(wù)端口　111
7．2．2　啟動與停止服務(wù)　112
7．3　GitLab的使用　112
7．3．1　系統(tǒng)管理　112
7．3．2　GitLab基本使用　116
7．3．3　運行器（Runner）　116
7．4　CI/CD　118
7．4．1　GitLab-CI基本用法　118
7．4．2　CI/CD實戰(zhàn)　124
第8章　Jenkins　135
8．1　Jenkins的持續(xù)集成　136
8．2　什么是Jenkins Pipeline　136
8．3　Jenkins Pipeline實戰(zhàn)　136
8．3．1　安裝Jenkins　136
8．3．2　定義CI/CD流程　137
8．3．3　多分支Pipeline任務(wù)　137
8．3．4　Pipeline任務(wù)進(jìn)階　142
8．4　API自動化測試　154
8．5　基于敏捷模式的開發(fā)實踐　162
8．5．1　一切從Story開始　162
8．5．2　和諧的結(jié)對編程與TDD　163
8．5．3　特性分支合入　174
8．5．4　提交測試分支　175
第9章　容器概述　176
9．1　容器技術(shù)棧介紹　177
9．1．1　容器核心技術(shù)　177
9．1．2　容器平臺技術(shù)　178
9．1．3　容器支持技術(shù)　179
9．2　為什么使用容器　179
9．2．1　容器與虛擬機(jī)技術(shù)　179
9．2．2　容器的優(yōu)點　180
9．2．3　容器的業(yè)務(wù)價值　180
9．3　Docker簡介　181
9．3．1　Docker平臺　181
9．3．2　Docker引擎　181
9．3．3　Docker架構(gòu)　182
9．3．4　Docker使用的底層
技術(shù)　185
第　10章 安裝Docker CE　186
10．1　實驗環(huán)境介紹　187
10．1．1　服務(wù)器信息　187
10．1．2　基本配置　187
10．2　Docker版本概覽　188
10．3　單主機(jī)安裝Docker CE　188
10．3．1　卸載舊版本（推薦全新
環(huán)境安裝）　189
10．3．2　使用YUM安裝
Docker　189
10．3．3　使用RPM包安裝
Docker　190
10．3．4　卸載Docker CE　192
10．4　多主機(jī)安裝Docker CE　192
10．4．1　使用Docker Machine批量
安裝Docker主機(jī)　193
10．4．2　卸載Docker Machine　197
10．4．3　使用Ansible批量安裝
Docker主機(jī)　197
10．5　查閱Docker幫助文檔　201
10．5．1　在線查閱文檔　201
10．5．2　離線查閱文檔　202
第　11章 搭建私有Docker Registry　204
11．1　Docker Hub簡介　205
11．2　搭建私有鏡像倉庫　205
11．3　鏡像打標(biāo)簽的最佳實踐　209
第　12章 Kubernetes概述　210
12．1　Kubernetes架構(gòu)簡介　211
12．1．1　Master節(jié)點　211
12．1．2　Worker節(jié)點　213
12．1．3　插件　213
12．2　Kubernetes的高可用集群方案
介紹　214
12．2．1　堆疊etcd拓?fù)洹?14
12．2．2　外部etcd拓?fù)洹?15
第　13章 使用kubeadm搭建Kubernetes
v1．13．2單主節(jié)點集群　216
13．1　實驗環(huán)境介紹　217
13．1．1　服務(wù)器信息　217
13．1．2　基本的配置　217
13．2　安裝Docker CE　219
13．2．1　解壓縮安裝包　219
13．2．2　RPM包方式安裝
Docker　CE　220
13．2．3　啟動服務(wù)，并檢查服務(wù)
狀態(tài)　221
13．3　安裝Kubernetes組件　221
13．3．1　解壓縮安裝包　221
13．3．2　安裝kubeadm、kubectl、
kubelet軟件包　222
13．3．3　準(zhǔn)備Docker鏡像　222
13．4　初始化主節(jié)點　224
13．4．1　設(shè)置主節(jié)點相關(guān)配置　224
13．4．2　初始化的過程　226
13．5　安裝Pod網(wǎng)絡(luò)插件　227
13．5．1　檢查Pod的狀態(tài)　227
13．5．2　安裝插件　227
13．6　注冊新節(jié)點到集群　228
13．6．1　導(dǎo)入所需鏡像　229
13．6．2　配置新節(jié)點　229
13．6．3　注冊新節(jié)點　230
13．6．4　檢查Pod和節(jié)點的
狀態(tài)　230
13．7　安裝可視化圖形界面
（可選）　231
第　14章 初探大數(shù)據(jù)　233
14．1　無處不在的大數(shù)據(jù)　234
14．2　大數(shù)據(jù)特征　235
14．2．1　數(shù)據(jù)量　236
14．2．2　速度　237
14．2．3　多樣性　237
14．2．4　價值　238
14．3　Hadoop生態(tài)系統(tǒng)　239
14．3．1　Hadoop技術(shù)概覽　239
14．3．2　HDFS　241
14．3．3　YARN　242
14．3．4　Spark　244
14．3．5　SQL解決方案　244
14．3．6　對流數(shù)據(jù)的處理　246
14．3．7　NoSQL型數(shù)據(jù)庫　251
14．3．8　任務(wù)調(diào)度　252
14．3．9　協(xié)調(diào)和管理　253
14．3．10　ETL工具　255
14．3．11　寫給測試人員的話　257
第　15章 大數(shù)據(jù)測試探索　258
15．1　從用戶故事開始　259
15．2　大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計　260
15．3　搭建Hadoop系統(tǒng)　261
15．3．1　安裝CentOS虛擬機(jī)　261
15．3．2　安裝JDK　262
15．3．3　配置SSH免密登錄　263
15．3．4　安裝Hadoop系統(tǒng)　263
15．3．5　開通虛擬機(jī)防火墻
端口　266
15．4　安裝Hive組件　268
15．4．1　安裝MySQL　268
15．4．2　安裝Hive組件　270
15．5　平臺架構(gòu)測試　274
15．5．1　可靠性測試　274
15．5．2　性能測試　276
15．6　業(yè)務(wù)應(yīng)用測試　278
15．6．1　數(shù)據(jù)ETL測試　279
15．6．2　業(yè)務(wù)邏輯測試　283
15．6．3　應(yīng)用性能測試　287