HPE 104的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

企業級DevOps技術與工具實戰

為了解決HPE 104的問題，作者劉淼 這樣論述：

本書系統全面地介紹了DevOps的現狀趨勢、基礎理論和實踐方法，對DevOps實踐中的架構設計、開發、測試、部署等各階段所需踐行的原則和方法進行了總結，並提出相關建議。以實戰為中心，對DevOps實踐中的常用工具進行了分類介紹和特性分析，並結合相關示例進行了使用說明和演示。 劉淼 資深架構師，PMP、OCP、CSM、HPE University講師，EXIN DevOps Professional與DevOps Master認證講師，曾擔任HPE GD China DevOps & Agile Leader，説明企業級客戶提供DevOps諮詢培訓以及實施指導。熟悉通信和金融

領域，有超過10年金融外匯行業的架構設計、開發、維護經驗，在十幾年的IT從業生涯中擁有了軟體發展設計領域接近全生命週期的經驗和知識積累。CSDN博客專家，博客地址為 https://liumiaocn.blog.csdn.net/。   張笑梅 IT從業15年，其中含5年歐美外包經驗，10多年國內行業諮詢服務與解決方案經驗，涉及電信、金融、航空等領域。先後服務于HPE、惠普、畢博等公司，曾負責過大中型專案實施開發與管理工作，擔任過產品經理、諮詢顧問、培訓講師及教練等職位。 目前致力於專案和組織的敏捷與DevOps轉型實施和培訓。EXIN Agile Master、DevOps Professi

onal、Lean IT、VeriSM、TSP、PSP模型認證講師，鳳凰沙盤/火星沙盤教練，CMMI 2.0 評估員，ISO 9K內審員，擁有CSM、SAFE、SAFE Advance Master、ITIL、SIGMA GB認證。   第1 章 DevOps 概述 1 1.1 什麼是DevOps 2 1.2 DevOps 能帶來什麼 3 1.3 DevOps 的現狀 5 1.4 常見的理解誤區 10 第2 章 DevOps 基礎理論 12 2.1 敏捷理論體系解讀 12 2.1.1 敏捷背景介紹 12 2.1.2 三大支柱解讀 13 2.1.3 四大核心價值觀及解讀 1

4 2.1.4 12 條原則及解讀 15 2.1.5 Scrum 敏捷框架 17 2.2 敏捷與DevOps 24 2.3 精益理論體系解讀 25 2.3.1 精益產生背景 25 2.3.2 精益IT 及其原則 25 2.4 精益與DevOps 29 2.4.1 節拍 29 2.4.2 交貨時間 29 2.4.3 度量指標 29 2.4.4 浪費種類 30 2.4.5 安燈拉繩 31 2.4.6 看板 31 2.4.7 改善 32 2.4.8 挑戰與對策 33 2.5 實踐案例分析 33 第3 章 構建企業的DevOps 文化 36 3.1 對失敗友好的架構與環境 36 3.1.1 對失敗友

好的架構與環境的特點 37 3.1.2 對失敗友好的架構與環境的設計原則 37 3.1.3 當失敗遇見複雜系統 40 3.1.4 保障複雜系統的安全 41 3.2 以高度信任為基石的企業文化 42 3.2.1 傳統製造業的懲罰文化 43 3.2.2 聚焦改善的免責事後分析 44 3.2.3 多角度的知識與經驗分享 45 3.3 持續學習與持續試驗 49 3.3.1 通過內部與外部會議促進人員技術成長 50 3.3.2 向生產環境中引入故障來增強彈性 50 3.3.3 持續學習與持續試驗的建議 51 3.4 常見的理解誤區 52 3.5 實踐經驗研究 54 第4 章 設計和優化軟體全生命週期相

關流程 56 4.1 持續評估與DevOps 成熟度模型 56 4.2 持續規劃的評估策略 57 4.3 持續集成的策略與原則 58 4.4 持續測試的策略與原則 58 4.5 持續部署的策略與原則 59 4.6 持續監控的策略與原則 59 4.7 持續運維的策略與原則 60 4.8 持續回饋的策略與機制 60 4.9 常見的理解誤區和實踐經驗 60 第5 章 DevOps 實踐中的設計與開發 62 5.1 傳統架構的痛點 62 5.2 DevOps 中的架構設計 62 5.2.1 康威定律的影響 63 5.2.2 耦合設計原則 64 5.2.3 獨立部署原則 66 5.2.4 自動部署策略

66 5.2.5 12 要素 68 5.2.6 應用擴容機制 68 5.3 環境一致性 69 5.3.1 環境一致性的重要性 69 5.3.2 常用工具介紹 69 5.4 版本管理實踐 71 5.4.1 版本管理的痛點 71 5.4.2 常用工具介紹 74 5.4.3 實踐經驗總結 75 5.5 製品管理實踐 75 5.6 代碼品質分析 77 第6 章 DevOps 實踐中的測試 78 6.1 傳統測試及其痛點 78 6.2 測試驅動開發 79 6.3 測試分類 81 6.4 測試策略 83 6.4.1 測試團隊結構重群組原則：測試團隊去中心化的應對策略 84 6.4.2 測試促進架構重構

策略：根據測試的回饋不斷優化系統架構 84 6.4.3 測試團隊技能提升策略：逐步推動測試團隊知識與技能的重建 84 6.4.4 各階段測試策略：分階段使用不同方式保證系統功能 85 6.5 自動化測試 85 6.5.1 自動化測試現狀 86 6.5.2 做還是不做：決策因素 86 6.5.3 自動化測試推行策略 88 6.5.4 自動化測試工具選型 89 6.6 實踐經驗研究 90 6.6.1 常見的實踐誤區 90 6.6.2 實踐案例 91 第7 章 DevOps 實踐中的部署 101 7.1 部署方式 101 7.1.1 藍綠部署 102 7.1.2 金絲雀部署 103 7.2 部署依

賴 104 7.2.1 架構的影響 104 7.2.2 基礎設施的影響 104 7.3 常用工具 106 7.4 實踐經驗總結 107 第8 章 DevOps 工具選型：開源與閉源 108 8.1 通用選型指標 108 8.1.1 系統限制要素 109 8.1.2 可用性 109 8.1.3 交互性 110 8.1.4 市場狀況 110 8.1.5 功能可裁剪度 111 8.2 開源/閉源選型指標 111 8.2.1 成本 112 8.2.2 更新頻度 112 8.2.3 改善速度 113 8.2.4 集成方式 113 8.2.5 文檔說明 114 8.3 選型模型介紹 115 8.4 實踐

經驗總結 115 第9 章 DevOps 工具：需求管理與缺陷追蹤 117 9.1 常用工具介紹 117 9.1.1 JIRA 117 9.1.2 Redmine 118 9.1.3 Trac 120 9.1.4 Bugzilla 121 9.2 詳細介紹：Redmine 121 9.2.1 安裝Redmine 121 9.2.2 設定Redmine 125 9.2.3 REST API 操作 130 9.3 需求管理工具選型比較 137 第10 章 DevOps 工具：持續集成 139 10.1 常用工具介紹 139 10.1.1 Jenkins 139 10.1.2 Apache Co

ntinuum 140 10.1.3 CruiseControl 141 10.2 詳細介紹：Jenkins 141 10.2.1 安裝Jenkins 142 10.2.2 設定Jenkins 144 10.3 持續集成實踐 146 10.3.1 Jenkins+GitLab 147 10.3.2 Jenkins+Docker 150 10.3.3 Jenkins pipeline 157 第11 章 DevOps 工具：版本管理 169 11.1 常用工具介紹 169 11.1.1 RCS 169 11.1.2 SVN 179 11.1.3 Git 180 11.1.4 GitLab 18

1 11.2 詳細介紹：GitLab 與開發模型 182 11.2.1 Git Flow 分支模型 182 11.2.2 GitLab+Git Flow 185 11.2.3 GitHub Flow 分支模型 200 11.2.4 GitLab+GitHub Flow 201 11.3 實踐經驗總結 205 第12 章 DevOps 工具：構建工具 208 12.1 常用工具介紹 208 12.1.1 Make 208 12.1.2 Maven 209 12.1.3 Gradle 209 12.1.4 MSBuild 210 12.2 詳細介紹：Maven 211 12.2.1 安裝Mave

n 211 12.2.2 Maven 的使用 211 12.3 詳細介紹：Gradle 214 12.3.1 安裝Gradle 214 12.3.2 Gradle 的使用 214 12.4 實踐經驗總結 221 第13 章 DevOps 工具：代碼品質 223 13.1 常用工具介紹 223 13.1.1 SonarQube 223 13.1.2 Frotify 224 13.1.3 Coverity 225 13.1.4 FindBugs 225 13.2 詳細介紹：SonarQube 226 13.2.1 安裝SonarQube 226 13.2.2 SonarQube 基礎 231 1

3.2.3 SonarQube 使用方式 239 13.3 代碼品質檢測實踐 244 13.3.1 代碼掃描與概要資訊獲取 245 13.3.2 指標資訊的獲取 249 13.3.3 測試指標與事前準備 259 13.3.4 測試指標實踐 261 13.3.5 專案與品質規約管理 272 第14 章 DevOps 工具：運維自動化 277 14.1 常用工具介紹 277 14.1.1 Ansible 277 14.1.2 Chef 277 14.1.3 Puppet 278 14.1.4 Saltstack 279 14.2 常用工具的使用 279 14.2.1 Ansible 的安裝與使用

279 14.2.2 Chef 的安裝與使用 280 14.2.3 Puppet 的安裝與使用 287 14.2.4 Saltstack 的安裝與使用 289 第15 章 DevOps 工具：測試自動化 292 15.1 常用工具介紹 292 15.1.1 xUnit 292 15.1.2 Selenium 293 15.1.3 Apache JMeter 293 15.1.4 Robot Framework 293 15.2 詳細介紹：Robot Framework 294 15.2.1 準備Python 294 15.2.2 安裝PIP 294 15.2.3 安裝Robot Frame

work 295 15.3 自動化測試工具的使用 296 15.3.1 使用Robot Framework 進行測試 296 15.3.2 使用Selenium 進行測試 300 第16 章 DevOps 工具：日誌監控 303 16.1 常用工具介紹 303 16.1.1 ELK 303 16.1.2 Splunk 306 16.1.3 Hygieia 308 16.2 詳細介紹：Hygieia 311 16.2.1 安裝配置 311 16.2.2 Hygieia 服務的啟動方式和說明 312 16.2.3 使用說明 314 16.3 實踐經驗總結 315 第17 章 DevOps 工具

：運維監控 316 17.1 常用工具介紹 316 17.1.1 Zabbix 316 17.1.2 Nagios 319 17.1.3 Grafana 323 17.1.4 InfluxDB 325 17.2 詳細介紹：InfluxDB 326 17.3 實踐中的注意事項及原則 330 第18 章 DevOps 工具：安全監控 331 18.1 常用工具介紹 331 18.1.1 Clair 331 18.1.2 Anchore 336 18.1.3 ClamAV 339 18.2 詳細介紹：安全掃描 344 18.2.1 Clair 鏡像安全掃描 344 18.2.2 Anchore 鏡

像掃描 348 18.2.3 ClamAV 病毒掃描 349 18.3 實踐經驗總結 350 第19 章 DevOps 工具：容器化 352 19.1 常用工具介紹 352 19.1.1 Docker 352 19.1.2 docker-compose 356 19.1.3 Kubernetes 357 19.2 詳細介紹：Docker 357 19.2.1 問題診斷 357 19.2.2 鏡像操作與容器操作 365 19.2.3 其他操作 381 19.3 詳細介紹：Kubernetes 384 19.3.1 管理資源 385 19.3.2 故障排查 390 19.3.3 故障應對 397

第20 章 DevOps 工具：鏡像私庫 407 20.1 常用工具介紹 407 20.1.1 Registry 407 20.1.2 Harbor 409 20.1.3 Nexus 414 20.2 詳細介紹：Harbor 420 第21 章 DevOps 工具：二進位製品管理 422 21.1 常用工具介紹 424 21.1.1 Apache Archiva 424 21.1.2 Artifactory 424 21.2 詳細介紹：Nexus 425 21.2.1 環境設定：Maven 私庫搭建 425 21.2.2 私庫使用：準備與設定Maven 427 21.2.3 私庫使用：設

定專案的pom 檔 428 21.2.4 私庫使用：執行maven 操作 429 21.3 實踐經驗總結 430 第22 章 DevOps 實踐中的安全機制 431 22.1 安全調查現狀 431 22.2 設計安全機制的整體策略 432 22.3 與安全工具的融合 436 22.4 持續評估和改善 438 22.5 實踐案例分析 439 第23 章 基於微服務和容器化的高可用架構 440 23.1 高可用架構設計 440 23.2 Kubernetes+微服務+DevOps 的實踐思路 443 23.2.1 整體原則 443 23.2.2 多層級的高可用性 444 23.2.3 專注于業

務開發的微服務 445 23.2.4 保駕護航的DevOps 446  

HPE 104進入發燒排行的影片

雲端伺服器產業平台生態系中的競合策略 —以HPE GreenLake平台生態為例

為了解決HPE 104的問題，作者李嘉俞 這樣論述：

2020年年初的新冠疫情引發的遠端辦公浪潮、5G技術應用趨於成熟、數位驅動世代來臨、亞洲企業數位轉型需求遽增，以及2021年「數位雲服務主題式研發補助計畫」之政策支持等，都對雲端產業蓬勃發展上產生了重大影響。過往企業用戶選擇雲端服務會遇上兩大痛點。第一，企業用戶往往同時會擁有基礎設施即服務 (IaaS)、平台即服務 (PaaS)與軟體及服務(SaaS)等多元的需求，但雲端產業之廠商卻通常僅提供單一產品，使得企業客戶需自行處理繁雜的雲端架構與設施；第二，雲端基礎設施造價昂貴，使得企業用戶需在建置雲端基礎設施初期便承擔極高的資金壓力。為了滿足顧客的異質需求，近年來雲端廠商開始以整合IaaS、Pa

aS與SaaS的即服務 (as-a-service, 簡稱aaS)向企業用戶提供解決方案，並以訂閱而非以往的賣斷模式來進行販售。不過，雲端業者若要能提供整合性的即服務解決方案，那麼其原先的單一服務模式(如：IaaS)尚須納入其他互補廠商，才能提供一站式的即服務，以讓用戶更進一步享受多方位的雲端服務 (包括：公有雲、虛擬主機、實體伺服器、企業內部管理軟體等)，若雲端業者要發展更完整的雲端產業價值鏈，那麼，他們便需要建立一個穩固的平台生態系統，也就是即服務平台生態圈，讓參與廠商可透過此平台來提供或享受服務。由於雲端產業的疆界模糊，平台主和即服務中的參與廠商時常處於同時競爭與合作的互動關係，因此，會

需要競合策略的思維。而且，因為此處競合的場域是平台，也需要平台策略的思考，不過，過往有關競合策略與行為的研究，大多僅聚焦於競合的層級、競合關係的種類與競合策略的類型等方面的探討，缺乏連結平台策略的相關研究；此外，過往的研究雖然有論及到生態系統內參與角色間的競合關係，但是卻甚少探討到平台生態系發展對於競合策略與行為的影響。另外，雲端產業中興起的「即服務」模式解決方案，為近三年才興起的，故相關領域的研究自然較為匱乏。為了補足上述的研究缺口，本研究以我國雲端伺服器產業中首先推出「即服務」平台生態系之慧與科技公司 (Hewlett Packard Enterprise，簡稱HPE) 為深入研究的對象，

並從平台生態系的平台主之視角切入，探討此雲端伺服器業者與現今平台生態系的參與廠商之競合行為，以及這些行為對其平台策略與生態系統發展的影響 (該公司為外商，本研究所論及的市場以台灣為主)。另外，本研究所探討的議題具有探索性之本質，故採單一個案研究法。本研究的資料來源同時包括初級與次級資料，前者主要是深入訪談個案公司的五位經理人，後者則參考自期刊、報章雜誌以及個案公司的內部資訊。本研究最後得到的結論如下：結論一、雲端伺服器平台生態系統之平台主在行使平台策略時，會傾向於以「推銷」的方式行使互補者策略；在行使平台覆蓋策略時，與核心業務有關的互補資源方面，會以「OEM授權」、「合作銷售」、「投資」(新創

公司)與「併購」(技術成熟企業)等方式為主，而在非核心業務方面，則會採取「架設中介」的方式。結論二、雲端伺服器產業之平台主在生態系統發展期間，於「誕生階段」與「擴展階段」時，會納入「價值鏈角色者」，以提升核心業務競爭力，同時，會與其形成「合作驅動競合」之關係；於「領導階段」時，則會納入和非核心業務相關的「支配者」(一種寄生者)，以提升即服務競爭優勢，同時，會與其形成「共性驅動競合」之關係。結論三、雲端伺服器產業之平台主在「核心業務」的競合管理活動上，對以「OEM授權」方式的「價值鏈角色者」而言，會為了與其建立緊密的連結而形成「合作驅動競合」之關係，並對其投入分離、整合及「分離與整合」等三種競合

管理活動；對以「合作銷售」方式的「價值鏈角色者」來說，則僅會投入整合活動。結論四、雲端伺服器產業之平台主在「非核心業務」的競合管理活動上，對以「建立中介」方式的「寄生者」而言，會有較高的防備心，並會與其形成「共性驅動競合」之關係，進而投入「整合」與「分離與整合」活動。結論五、雲端伺服器產業之平台主在發展平台生態系統時，在平台覆蓋策略上，會採取互補品覆蓋或弱替代覆蓋的策略，以達成平台創立初期鞏固核心業務與領導階段提升整體生態系競爭力的目標。本研究最後提出對於實務與學術上的建議，並提出後續研究者可參考的研究方向。