七牛基于容器和大数据的持续交付平台Spock

2020-02-27 58浏览

  • 1.七⽜持续交付平台SPOCK 李倩 LIQIAN@QINIU.COM
  • 2.‣ 七⽜的场景与痛点 ‣ SPOCK的业务架构 ‣ SPOCK的技术架构 ‣ 最佳实践与思考
  • 3.七⽜的场景 
 6 500+ + + 
 
 Linux+Mac+Windows + + 5000+ 
 6 
 100+ issue
  • 4.为解决这些问题⽽产⽣的⼯具链 ▸ github ▸ CI/CD jenkins travis qtest ▸ ▸ gitlab / jira ginkgo+gomega confluence + appium
  • 5.SPOCK的PIPELINES Spock
 Pipelines
  • 6.互动的迭代过程 － ⾃测PIPELINE PR >Develop PR PR Check Spock Build Deploy Test Developer Code Review
  • 7.互动的迭代过程 － 集成PIPELINE PR PR develop->master PR Check Spock Build Deploy Test Master Code Review
  • 8.互动的迭代过程 － ⽣产PIPELINE Spock Build Deploy Test Distruibute Package
  • 9.SPOCK技术架构概览
  • 10.最佳实践 － ⾃动化和信息化
  • 11.最佳实践 － ⾃测环境与DOCKER
  • 12.最佳实践 - 微服务化与挑战
  • 13.最佳实践 - 微服务化与挑战 1 
 docker 2 
 3
  • 14.最佳实践 - 微服务化与挑战
  • 15.最佳实践 - 发布透明化
  • 16.最佳实践 - 质量门 travis Jenkins Jenkins
  • 17.最佳实践 - 质量驱动开发
  • 18.最佳实践 - 质量驱动开发
  • 19.最佳实践 - 质量驱动开发
  • 20.成果 质量 核⼼产品 单测覆盖率 (Quality) 效率 (Efficiency) 60%+ 构建效率 2-10分钟 代码合规 PIPELINE 通过率 80%+ 85%+ 集测覆 盖率
 E2E + API 35%+ 缺陷解决 率 发布频度 核⼼产品 MTTR 82.97% 每周50+ 1.5⼩时
  • 21.
  • 22.