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Spinnaker實戰：云原生多云環境的持續部署方案

為了解決大學代碼110的問題，作者王煒王振威 這樣論述：

本書聚焦於雲原生和多雲環境的持續部署方案，共分13章，內容涉及聲明式持續部署概述、Spinnaker基礎與實戰、金絲雀發佈與灰度發佈、部署安全、混沌工程及生產化建議等，結構清晰，循序漸進，深入淺出。   在持續部署最佳實踐方面，本書重點介紹了如何實施灰度發佈、自動金絲雀分析和混沌工程，這些高級部署功能是Netflix 公司實現快速而穩定反覆運算的核心技術。關於如何落地Spinnaker，本書站在人和組織架構的視角，為遷移團隊提供了指導性的意見，解決了新技術落地難的問題。 王煒，騰訊雲CODING高級架構師，CNCF大使，KubeCon評審委員會成員，開源雲原生開發境Nocal

host研發負責人，騰訊雲大學講師。多年來始終從事雲原生架構、Docker、Kubernetes、DevOps及微服務領域的研究與實踐，擅長開源項目治理和運營。   王振威，騰訊雲CODING研發總監，開源雲原生開發環境Nocalhost產品負責人。深耕開發者工具領域，實現了CODING代碼託管、CI/CD等產品從0到1的突破，在Linux、Golang、Java、Kubernetes、Docker等技術領域有所見長。   01 聲明式持續部署概述 1 1.1 持續交付與持續部署 2 1.1.1 為什麼要持續交付 2 1.1.2 持續交付的好處 3 1.1.3 保持隨時可交付

4 1.1.4 解決問題：提高發佈頻率 4 1.1.5 自動化持續部署 5 1.2 命令式與聲明式 6 1.2.1 簡單易用的命令式 7 1.2.2 抽象和歸納的聲明式 8 1.3 常見的聲明式系統 9 1.3.1 Kubernetes 9 1.3.2 Terraform 11 1.3.3 Ansible 12 1.4 聲明式與命令式結合：聲明式腳本流水線 13 1.4.1 核心思想 13 1.4.2 代碼即流水線 14 1.4.3 步驟執行 15 1.5 聲明式腳本流水線的意義 16 1.5.1 簡化行為描述 16 1.5.2 降低學習曲線 17 1.5.3 落地持續部署 17 1.5.4

實現自動化 17 1.6 本章小結 18 02 管理雲基礎設施 19 2.1 遷移至雲原生與混合雲的挑戰 20 2.1.1 憑據管理 20 2.1.2 多雲架構 20 2.1.3 跨地域部署 21 2.1.4 自動伸縮 21 2.1.5 不可變的基礎設施和部署製品 22 2.1.6 服務發現 22 2.2 組織雲基礎設施 23 2.2.1 以應用為中心 23 2.2.2 抽象對雲的操作 24 2.2.3 雲模型 26 2.2.4 多雲配置 26 2.3 流量組織形式 27 2.3.1 啟用/不啟用 27 2.3.2 啟用/啟用 27 2.4 持續部署工具對比 27 2.4.1 Tekton

28 2.4.2 Argo CD 31 2.5 本章小結 36 03 Spinnaker 簡介 37 3.1 概念 38 3.2 應用管理 38 3.2.1 應用 39 3.2.2 伺服器組 39 3.2.3 集群 39 3.2.4 負載等化器 41 3.2.5 防火牆 41 3.3 應用程式部署 42 3.3.1 流水線 42 3.3.2 階段 43 3.3.3 任務 43 3.3.4 部署策略 43 3.4 雲提供商 45 3.5 Spinnaker 架構 46 3.5.1 Deck 48 3.5.2 Gate 50 3.5.3 Clouddriver 50 3.5.4 Orca 51

3.5.5 Echo 52 3.5.6 Front50 53 3.5.7 Igor 54 3.5.8 Fiat 54 3.5.9 Rosco 55 3.5.10 Kayenta 56 3.6 本章小結 57 04 安裝Spinnaker 59 4.1 環境要求 59 4.1.1 Kubernetes 59 4.1.2 Kubectl 62 4.1.3 Jenkins 63 4.1.4 Docker Registery 66 4.2 安裝部署 67 4.2.1 Halyard 命令列工具 67 4.2.2 選擇雲提供商 70 4.2.3 選擇運行環境 71 4.2.4 選擇存儲方式 71 4

.2.5 部署 73 4.2.6 升級 78 4.2.7 備份配置 79 4.2.8 常見問題 81 4.3 本章小結 82 05 Spinnaker基本工作流程：流水線 84 5.1 管理流水線 85 5.1.1 創建流水線 85 5.1.2 配置流水線 87 5.1.3 添加自動觸發器 87 5.1.4 添加階段 88 5.1.5 手動運行流水線 89 5.1.6 禁用流水線 91 5.1.7 刪除流水線 91 5.1.8 鎖定流水線 92 5.1.9 重命名流水線 92 5.1.10 通過JSON編輯流水線 93 5.1.11 流水線歷史版本 94 5.2 部署製品 95 5.2.1

在流水線中使用製品 98 5.2.2 自訂觸發器製品 103 5.2.3 Kubernetes Manifest 製品 104 5.2.4 製品類型 108 5.3 啟動參數 108 5.4 階段 109 5.4.1 基礎設施階段 110 5.4.2 集成外部系統階段 112 5.4.3 測試階段 113 5.4.4 流程控制階段 113 5.4.5 自訂階段 114 5.5 觸發器 114 5.5.1 時間型觸發器 115 5.5.2 事件型觸發器 115 5.6 通知 116 5.7 流水線運算式 118 5.7.1 編寫運算式 119 5.7.2 測試運算式 124 5.8 版本控制和審

計 125 5.9 動態流水線示例 126 5.10 本章小結 132 06 深入核心概念 133 6.1 虛擬機器階段 133 6.1.1 Bake 133 6.1.2 Tag Image 135 6.1.3 Find Image From Cluster 135 6.1.4 Find Image From Tags 136 6.1.5 Deploy 137 6.1.6 Disable Cluster 139 6.1.7 Disable Server Group 140 6.1.8 Enable Server Group 141 6.1.9 Resize Server Group 142

6.1.10 Clone Server Group 143 6.1.11 Rollback Cluster 144 6.1.12 Scale Down Cluster 145 6.2 Kubernetes階段 145 6.2.1 Bake (Manifest) 146 6.2.2 Delete (Manifest) 147 6.2.3 Deploy (Manifest) 148 6.2.4 Find Artifacts From Resource (Manifest) 151 6.2.5 Patch (Manifest) 152 6.2.6 Scale (Manifest) 154 6.2.7

Undo Rollout (Manifest) 155 6.3 集成外部系統階段 156 6.3.1 Jenkins 156 6.3.2 運行 Script 腳本 158 6.3.3 Travis階段 160 6.3.4 Concourse階段 162 6.3.5 Wercker階段 163 6.3.6 Webhook階段 165 6.3.7 自訂 Webhook階段 167 6.4 流程控制階段 170 6.4.1 Wait 171 6.4.2 Manual Judgment 171 6.4.3 Check Preconditions 173 6.4.4 Pipeline 174 6.5

其他階段 175 6.6 部署製品類型 176 6.6.1 Docker 鏡像 176 6.6.2 Base64 178 6.6.3 AWS S3 179 6.6.4 Git Repo 181 6.6.5 GitHub 文件 182 6.6.6 GitLab 文件 184 6.6.7 Helm 185 6.6.8 HTTP文件 188 6.6.9 Kubernetes 對象 189 6.6.10 Maven 190 6.7 配置觸發器 192 6.7.1 Git 192 6.7.2 Docker Registry 194 6.7.3 Helm Chart 196 6.7.4 Artifacto

ry 197 6.7.5 Webhook 198 6.7.6 Jenkins 201 6.7.7 Concourse 202 6.7.8 Travis 202 6.7.9 CRON 203 6.7.10 Pipeline 204 6.7.11 Pub/Sub 204 6.8 使用流水線範本 205 6.8.1 安裝 Spin CLI 206 6.8.2 創建流水線範本 209 6.8.3 渲染流水線範本 211 6.8.4 使用範本創建流水線 211 6.8.5 繼承範本或覆蓋 213 6.9 消息通知 213 6.9.1 Email 216 6.9.2 Slack 218 6.9.3 SMS

220 6.9.4 企業微信機器人 221 6.9.5 釘釘機器人 223 6.10 本章小結 226 07 自動金絲雀分析 227 7.1 Spinnaker 自動金絲雀發佈 227 7.2 安裝組件 229 7.2.1 安裝 Prometheus 229 7.2.2 集成 Minio 232 7.2.3 集成 Prometheus 233 7.3 配置金絲雀 233 7.3.1 創建一個金絲雀配置 234 7.3.2 創建和使用選擇器範本 239 7.3.3 創建金絲雀階段 240 7.4 獲取金絲雀報告 248 7.5 工作原理 250 7.6 最佳實踐 251 7.7 本章小結 2

53 08 混沌工程 254 8.1 理論基礎 254 8.1.1 概念定義 254 8.1.2 發展歷程 255 8.2 為什麼需要混沌工程 256 8.2.1 與測試的區別 256 8.2.2 與故障注入的區別 256 8.2.3 核心思想 257 8.3 五大原則 257 8.3.1 建立穩定狀態的假設 257 8.3.2 用多樣的現實世界事件做驗證 258 8.3.3 在生產環境中進行測試 258 8.3.4 快速終止和最小爆炸半徑 259 8.3.5 自動化實驗以持續運行 259 8.4 如何實現混沌工程 259 8.4.1 設計實驗步驟 260 8.4.2 確定成熟度模型 260

8.4.3 確定應用度模型 262 8.4.4 繪製成熟度模型 263 8.5 在 Spinnaker 中實施混沌工程 263 8.5.1 Gremlin 264 8.5.2 Chaos Mesh 265 8.6 本章小結 268 09 使部署更加安全 269 9.1 集群部署 269 9.1.1 部署策略 269 9.1.2 回滾策略 278 9.1.3 時間窗口 283 9.2 流水線執行 285 9.2.1 併發 285 9.2.2 鎖定 286 9.2.3 禁用 287 9.2.4 階段條件判斷 288 9.2.5 人工確認 288 9.3 自動驗證階段 295 9.4 審計和可追

溯 299 9.4.1 消息通知 299 9.4.2 流水線變更歷史 300 9.4.3 事件流記錄 301 9.5 本章小結 302 10 最佳實踐 303 10.1 南北流量自動灰度發佈：Kubernetes + Nginx Ingress 304 10.1.1 環境準備 304 10.1.2 部署 Nginx Ingress 305 10.1.3 初始化環境 308 10.1.4 創建流水線 309 10.1.5 運行流水線 311 10.1.6 原理分析 317 10.1.7 生產建議 319 10.2 東西流量自動灰度發佈：Kubernetes + Service Mesh 319

10.2.1 環境準備 320 10.2.2 安裝 Istio 321 10.2.3 Bookinfo 應用 322 10.2.4 初始化環境 324 10.2.5 創建流水線 326 10.2.6 運行流水線 328 10.2.7 原理分析 332 10.3 本章小結 334 11 生產建議 336 11.1 SSL 336 11.2 認證 341 11.2.1 SAML 342 11.2.2 OAuth 345 11.2.3 LDAP 349 11.2.4 x509 350 11.3 授權 351 11.3.1 YAML 353 11.3.2 SAML 354 11.3.3 LDAP

354 11.3.4 GitHub 355 11.3.5 Service Account 356 11.3.6 流水線許可權 358 11.4 Redis配置優化 359 11.5 橫向擴容 360 11.6 使用MySQL 作為存儲系統 363 11.6.1 Front50 366 11.6.2 Clouddriver 367 11.6.3 Orca 369 11.7 監控 372 11.7.1 Prometheus 373 11.7.2 Grafana 378 11.8 本章小結 382 12 擴展 Spinnaker 383 12.1 配置開發環境 383 12.1.1 Kork 38

3 12.1.2 組件概述 384 12.1.3 環境配置 385 12.2 編寫新階段 386 12.3 本章小結 394 13 遷移到Spinnaker 395 13.1 如何說服團隊 395 13.2 遷移原則 396 13.2.1 最小化變更工作流 396 13.2.2 利用已有設施 397 13.2.3 組織架構不變性 397 13.3 本章小結 399

軟件發展的201個原則（精裝珍藏版）

為了解決大學代碼110的問題，作者（美）艾倫·M.大衛斯 這樣論述：

本書匯總了軟體工程原則。原則是關於軟體工程的基本原理、規則或假設，不管所選的技術、工具或語言是什麼，這些原則都有效。   全書共9章，第1章為引言，後面8章將201個軟體工程的原則劃分為8個大的類別：一般原則、需求工程原則、設計原則、編碼原則、測試原則、管理原則、產品保證原則和演變原則。   本書面向的讀者包括軟體工程師和管理者、軟體工程專業的學生、軟體工程領域的研究人員等。   本書由百度公司支持出版。百度以技術創新為信仰，在創新投入、研發佈局、人才引進方面均走在國際前列。百度一直秉承著“科技為更好”的社會責任理念，堅持運用創新技術，聚焦於解決社會問題，履行企業公民的社會責任，為幫助全球用戶

創造更加美好的生活而不斷努力。 Alan M. Davis是一名電腦科學家，他的職業生涯大約有一半在工業界，一半在學術界。   他在工業界的經歷包括： Offtoa公司的聯合創始人兼首席執行官，這是一家幫助企業家制定商業戰略的互聯網公司（2012年至今）。 Omni-Vista公司的聯合創始人、董事長兼首席執行官，這是一家位於科羅拉多斯普林斯的軟體公司（1998—2002）。   他在學術界的經歷包括： 位於丹佛的科羅拉多大學行政MBA創業教授，前任學術主席（2006—2018）。 科羅拉多大學斯普林斯分校的商業策略與企業家精神專業的教授，前El Pomar軟體工程教授（1

991—2015）。   Davis博士在1994年至1998年擔任《IEEE 軟體》的主編；在全球28個國家或地區演講2000餘次，並撰寫了9本圖書；他自1994年起成為IEEE會士；曾多次訪問中國，其中包括領導EMBA學生小組三度赴上海、北京出訪。 第1章　引言   第2章　一般原則   原則1　品質第一 原則2　品質在每個人眼中都不同 原則3　開發效率和品質密不可分 原則4　高品質軟體是可以實現的 原則5　不要試圖通過改進軟體實現高品質 原則6　低可靠性比低效率更糟糕 原則7　儘早把產品交給客戶 原則8　與客戶/使用者溝通 原則9　促使開發者與客戶的目標一致 原則10

　做好拋棄的準備   原則11　開發正確的原型 原則12　構建合適功能的原型 原則13　要快速地開發一次性原型 原則14　漸進地擴展系統 原則15　看到越多，需要越多 原則16　開發過程中的變化是不可避免的 原則17　只要可能，購買而非開發 原則18　讓軟體只需簡短的使用者手冊 原則19　每個複雜問題都有一個解決方案 原則20　記錄你的假設   原則21　不同的階段，使用不同的語言 原則22　技術優先於工具 原則23　使用工具，但要務實 原則24　把工具交給優秀的工程師 原則25　CASE工具是昂貴的 原則26　“知道何時”和“知道如何”同樣重要 原則27　實現目標就停止 原則28　瞭解形式化

方法 原則29　和組織榮辱與共 原則30　跟風要小心   原則31　不要忽視技術 原則32　使用文檔標準 原則33　文檔要有術語表 原則34　軟體文檔都要有索引 原則35　對相同的概念用相同的名字 原則36　研究再轉化，不可行 原則37　要承擔責任   第3章　需求工程原則   原則38　低品質的需求分析，導致低品質的成本估算 原則39　先確定問題，再寫需求 原則40　立即確定需求   原則41　立即修復需求規格說明中的錯誤 原則42　原型可降低選擇使用者介面的風險 原則43　記錄需求為什麼被引入 原則44　確定子集 原則45　評審需求 原則46　避免在需求分析時進行系統設計 原則47　使用正

確的方法 原則48　使用多角度的需求視圖 原則49　合理地組織需求 原則50　給需求排列優先順序   原則51　書寫要簡潔 原則52　給每個需求單獨編號 原則53　減少需求中的歧義 原則54　對自然語言輔助增強，而非替換 原則55　在更形式化的模型前，先寫自然語言 原則56　保持需求規格說明的可讀性 原則57　明確規定可靠性 原則58　應明確環境超出預期時的系統行為 原則59　自毀的待定項 原則60　將需求保存到資料庫   第4章　設計原則   原則61　從需求到設計的轉換並不容易 原則62　將設計追溯至需求 原則63　評估備選方案 原則64　沒有文檔的設計不是設計 原則65　封裝 原則66　

不要重複造輪子 原則67　保持簡單 原則68　避免大量的特殊案例 原則69　縮小智力距離 原則70　將設計置於知識控制之下   原則71　保持概念一致 原則72　概念性錯誤比語法錯誤更嚴重 原則73　使用耦合和內聚 原則74　為變化而設計 原則75　為維護而設計 原則76　為防備出現錯誤而設計 原則77　在軟體中植入通用性 原則78　在軟體中植入靈活性 原則79　使用高效的演算法 原則80　模組規格說明只提供使用者需要的所有資訊   原則81　設計是多維的 原則82　優秀的設計出自優秀的設計師 原則83　理解你的應用場景 原則84　無須太多投資，即可實現複用 原則85　“錯進錯出”是不正確的

原則86　軟體可靠性可以通過冗餘來實現   第5章　編碼原則   原則87　避免使用特殊技巧 原則88　避免使用全域變數 原則89　編寫可自上而下閱讀的程式 原則90　避免副作用 原則91　使用有意義的命名 原則92　程式首先是寫給人看的 原則93　使用最優的資料結構 原則94　先確保正確，再提升性能 原則95　在寫完代碼之前寫注釋 原則96　先寫文檔後寫代碼 原則97　手動運行每個元件 原則98　代碼審查 原則99　你可以使用非結構化的語言 原則100　結構化的代碼未必是好的代碼   原則101　不要嵌套太深 原則102　使用合適的語言 原則103　程式設計語言不是藉口 原則104　程式設計

語言的知識沒那麼重要 原則105　格式化你的代碼 原則106　不要太早編碼   第6章　測試原則   原則107　依據需求跟蹤測試 原則108　在測試之前早做測試計畫 原則109　不要測試自己開發的軟體 原則110　不要為自己的軟體做測試計畫 原則111　測試只能揭示缺陷的存在 原則112　雖然大量的錯誤可證明軟體毫無價值，但是零錯誤並不能說明軟體的價值 原則113　成功的測試應發現錯誤 原則114　半數的錯誤出現在15%的模組中 原則115　使用黑盒測試和白盒測試 原則116　測試用例應包含期望的結果 原則117　測試不正確的輸入 原則118　壓力測試必不可少 原則119　大爆炸理論不適用

原則120　使用 McCabe 複雜度指標   原則121　使用有效的測試完成度標準 原則122　達成有效的測試覆蓋 原則123　不要在單元測試之前集成 原則124　測量你的軟體 原則125　分析錯誤的原因 原則126　對“錯”不對人   第7章　管理原則   原則127　好的管理比好的技術更重要 原則128　使用恰當的方法 原則129　不要相信你讀到的一切 原則130　理解客戶的優先順序   原則131　人是成功的關鍵 原則132　幾個好手要強過很多生手 原則133　傾聽你的員工 原則134　信任你的員工 原則135　期望優秀 原則136　溝通技巧是必要的 原則137　端茶送水 原則138　

人們的動機是不同的 原則139　讓辦公室保持安靜   原則140　人和時間是不可互換的 原則141　軟體工程師之間存在巨大的差異 原則142　你可以優化任何你想要優化的 原則143　隱蔽地收集資料 原則144　每行代碼的成本是沒用的 原則145　衡量開發效率沒有完美的方法 原則146　剪裁成本估算方法 原則147　不要設定不切實際的截止時間 原則148　避免不可能 原則149　評估之前先要瞭解   原則150　收集生產力資料 原則151　不要忘記團隊效率 原則152　LOC/PM與語言無關 原則153　相信排期 原則154　精確的成本估算並不是萬無一失的 原則155　定期重新評估排期 原則15

6　輕微的低估不總是壞事 原則157　分配合適的資源 原則158　制訂詳細的專案計畫 原則159　及時更新你的計畫   原則160　避免駐波 原則161　知曉十大風險 原則162　預先瞭解風險 原則163　使用適當的流程模型 原則164　方法無法挽救你 原則165　沒有奇跡般提升效率的秘密 原則166　瞭解進度的含義 原則167　按差異管理 原則168　不要過度使用你的硬體 原則169　對硬體的演化要樂觀 原則170　對軟體的進化要悲觀 原則171　認為災難是不可能的想法往往導致災難 原則172　做專案總結   第8章　產品保證原則   原則173　產品保證並不是奢侈品 原則174　儘早建立軟

體配置管理過程 原則175　使軟體配置管理適應軟體過程 原則176　組織SCM獨立於專案管理 原則177　輪換人員到產品保證組織 原則178　給所有中間產品一個名稱和版本 原則179　控制基準 原則180　保存所有內容 原則181　跟蹤每一個變更 原則182　不要繞過變更控制 原則183　對變更請求進行分級和排期 原則184　在大型開發專案中使用確認和驗證（V&V）   第9章　演變原則   原則185　軟體會持續變化 原則186　軟體的熵增加 原則187　如果沒有壞，就不要修理它 原則188　解決問題，而不是症狀 原則189　先變更需求 原則190　發佈之前的錯誤也會在發佈之後出現   原則

191　一個程式越老，維護起來越困難 原則192　語言影響可維護性 原則193　有時重新開始會更好 原則194　首先翻新最差的 原則195　維護階段比開發階段產生的錯誤更多 原則196　每次變更後都要進行回歸測試 原則197　“變更很容易”的想法，會使變更更容易出錯 原則198　對非結構化代碼進行結構化改造，並不一定會使它更好 原則199　在優化前先進行性能分析 原則200　保持熟悉 原則201　系統的存在促進了演變   參考資料索引 術語索引

高雄市某高中一年級學生解題歷程分析之研究─以多項式單元為例

為了解決大學代碼110的問題，作者吳松懋 這樣論述：

摘要    本研究主要在探討高雄市高一學生高中低數學能力在面對多項式問題時的解題歷程，透過學生的解題式子與分析學生的數學先備知識，瞭解其解題成敗的原因。本研究工具為參考民國105年到民國109年各校段考試題與學測模擬考試題，以及該校自編講義的各練習題與範例編製而成的試題，依照段考數學成績與安置性評量測驗分數將學生分為高中低三組，上取27%為高數學能力組，下取27%為低數學能力組，中取46%為中數學能力組，從三組學生中各挑選兩位表達能力佳並樂意協助研究的學生為施測對象。六位受試者接受測驗及晤談;晤談過程中全程錄音，並翻譯為逐字稿，以分析其解題表徵、解題歷程表現與解題策略的應用，以及解題成敗因素

。主要研究結果依解題表徵、解題歷程與解題策略三個面向分述如下:一、    受試者解題表徵:在多項式的解題過程中,受試者大多運用畫圖、代數及數字的多元解題表徵。二、    解題歷程的分析:1.        有效地利用多項式的運算技巧解題者，其解題速度較快2.        對於較複雜的運算題目，受試者閱讀題目的次數會明顯增加3.        面對解題失敗的題目時，解題者容易陷入探索、執行與計畫同時進行4.        解題過程中若有驗證階段，則解題成功的比率較高5.        高能力數學組解題時間較短，並且解題成功率也較高6.        高能力數學組解題表現較多元，並且解題過程中較

有自信，中低能力數學組表現雖不及高能力數學組，但仍態度認真，不輕易放棄三、    解題策略的應用性:1.        高能力數學組具備較多的數學解題策略，中低能力數學組由於先備知識不如高能力數學組，因此解題過程中容易卡住因而解題失敗2.        高能力數學組較喜歡透過作圖幫助自身進行解題，並且有效與圖形進行連結，進而解題成功