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阿里巴巴DevOps实践指南（二十五）| 阿里巴巴 DevOps 工具体系
随着阿里巴巴多元化业务 20 多年的高速发展，技术体系经历了 web 时代、移动化时代、数据智能时代、云计算时代等多个重大变革。在这些变革中，开发者面对的技术体系、工具体系、知识体系也在不断进化。研发工具在其中起到了技术规模化和降本提效的关键作用。
阿里巴巴DevOps实践指南（二十四）| 智能运维
智能运维（ AIOps ）是依托于阿里巴巴 DevOps 经验沉淀而来的智能化运维平台，通过运维大数据的积累，以及算法团队多种算法的校对，我们将运维提升到新的高度，通过 AI 来帮我们查看数据、判断异常、决策运维操作，形成监、管、控一体化的运维平台。
阿里巴巴DevOps实践指南（二十三）| 编排运维
面向编排的运维是指用户（PaaS 服务以及开发、运维、运营等角色）根据实际业务需要，对多个原子组件通过简单编排的方式进行灵活装配，构造出不同的业务流程以便完成一个完整的运维需求。运维编排可以帮助我们更好地规范、管理和执行自动化运维操作，以模板的方式定义所需要进行的操作，然后再通过系统运行，从而提高整体运维操作的效率、增强运维操作的安全性，并避免人工运维的错误。
阿里巴巴DevOps实践指南（二十二）| 发布策略
DevOps 追求更短的迭代周期、更高频的发布。但发布的次数越多，引入故障的可能性就越大。更多的故障将会降低服务的可用性，进而影响到客户体验。所以，为了保证服务质量，守好发布这个最后一道关，阿里逐步发展出了适应 DevOps 要求的发布策略。
阿里巴巴DevOps实践指南（二十一）| 全景监控
随着云原生技术的发展与演进，微服务和容器化技术成为大型分布式 IT 架构的必然选择。新技术在让 IT 系统变得更敏捷、健壮、高性能的同时，也带来了更高的技术架构复杂度，给应用监控带来了前所未有的挑战。
阿里巴巴DevOps实践指南（二十）| 业务系统安全工程
系统的安全受内部和外部双重影响，在防止企业系统受外部影响上，信息安全目前相关的理论研究和产品建设已经较为完善。当前系统故障的更多原因是由于企业内部问题导致的，信息系统安全工程作为降低系统故障的体系化解决方案，未来的相关理论研究、产品服务也将得到快速发展。
阿里巴巴DevOps实践指南（十九）| 监管控一体化运维
阿里巴巴应用运维监管控一体化的建设随着业务形态和技术架构还在不断地探索和发展，本文主要介绍了应用运维监管控一体化建设的背景和思路。我们以应用为中心，从应用监控管角度出发，通过全视角监控实时掌握应用的运行状态，通过高效发布部署和灵活的运维编排对应用进行安全变更，通过智能化运维和安全防护实现应用的高级防护。
阿里巴巴DevOps实践指南（十八）| 基于制品元数据提升交付效率
为保证软件交付的质量，我们对交付物有功能和性能上的要求。这些要求体现在交付过程中产生的数据上，包括：代码评审数据、安全扫描数据、回归测试结果等。这些数据以交付物（制品）为载体。我们把这些数据称作制品的元数据。
阿里巴巴DevOps实践指南（十七）| 提升构建的效率
构建是将源码变成制品的过程。构建包括编译，但不等同于编译。即使对于不需要编译的解释型语言，也要构建成一个压缩包或 Docker 镜像再去部署。无论是在开发阶段还是 CICD 阶段，都离不开构建过程，构建的质量和效率对持续交付影响很大。影响构建效率的因素，包括源码以及构建的依赖。
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