试点项目实践-内建质量 单元测试 接口测试 系统测试 构建 集成 SIT UAT 单元测试 代码扫描 API自动化测试 UI自动化测试 安全测试 性能测试 关键检查点 定义指标 自动化检查 ⚫ 自动化测试成功率 ⚫ 高危问题数量 ⚫ 自动化测试成功率 ⚫ 接口响应时间 ⚫ 单测覆盖率 ⚫ 漏洞数量 ⚫ BUG数量 ⚫ 技术债务 feature流水线 develop流水线 试点项目实践-度量与反馈 细化指标 ⚫ 分解出可度量的指标 ⚫ 确定计算公式 ⚫ 确定源数据 采集数据 可视化平台 持续改进 ⚫ 阈值管理 ⚫ 问题发现 ⚫ 改进与跟踪 ⚫ 工具数据打通 ⚫ 采集、计算、分析 ⚫ 度量数据向全员 展示 ⚫ 能够检视指标的 趋势 方案与实施策略 - 研发过程度量与运营 研发度量指标体系 度量与反馈-持续改进 ⚫发现问题 对指标设置阈值，异常的数据告警 对指标设置阈值，异常的数据告警 ⚫识别瓶颈 根据细化指标进一步确定问题的瓶颈，找到改进方法 ⚫改进跟踪 记录改进问题处理，并通过度量数据检视改进效果 转型背景 01 工具平台建设 02 试点项目实践 03 目录 CONTENTS 持续改进 04 从无到有 从小到大 从繁到简 ⚫ 快速补齐能力短板 ⚫ 支撑转型实践，快速提 升自动化的能力和水平 ⚫ 帮助团队获得初期的成 功 ⚫ 推广使用：自研系统覆盖50%->90%

优先推荐使用控制台输出日志，但这个推荐是基于容器只作为简单应用 的场景，实际的业务场景中需要根据实际情况按需选择最合适的方式： ➢ 业务直写 • 建议在日志量大的场景中使用 • 针对某些业务指标埋点统计场景 ➢ DaemonSet • 一般建议在中小型集群中使用 • 应用日志格式统一，可统一采集 • 一个配置尽可能多的采集同类数据，减少配置数 ➢ Sidecar • 推荐在超大型的集群中使用 Rancher Labs. All Rights Reserved. Confidential 应用监控指标采集分析 目前Kubernetes生态比较广泛使用的通用监控方案是Exporters + Prometheus + Grafana，通过各种Exporter采集不同 维度的监控指标，并通过Prometheus支持的数据格式暴露出来， Prometheus定期拉取数据并用Grafana展现，异常情况 Service）的缩写，为保证集群资源被有效调度分配的同时提高资源利用率，Kubernetes针 对不同服务质量的预期，通过 QoS 来对Pod进行服务质量管理。对于Pod而言，服务质量体现在两个具体的指标：CPU 和 内存，当节点上资源紧张时，Kubernetes 会根据预先设置的不同 QoS 类别进行相应处理。 Guaranteed（有保证的） Burstable（不稳定的） Best-Effort（尽最大努力）