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2021年,你不能错过的DevOps趋势

DevOps已经蓬勃发展起来,DevOps无处不在,现在一切都跟DevOps息息相关。但是我发现关于Deveops的一个新的趋势是大家都未注意到的。 最近,我读很多人做的关于2021年DevOps的发展趋势时,DevOps欣欣向荣。DevOps就是一切,如今一切都是DevOps。 以下是如今爆炸性增长的DevOps趋势的部分列表: 混合部署(Hybrid Deployments) 数据运维(DataOps) 弹性测试 生产测试 GitOps 微服务(当然) 无服务器(Serverless) 以云服务为中心的基础架构 边缘计算 基础架构即代码 开发安全(DevSecOps) 应用程序性能监视(APM)工具 混合计算(Hybrid Computing) Kubernetes 功能开关(Feature Toggles) 这样的例子不胜枚举…… 但是,在阅读了所有这些文章后,令我震惊的是,没有一个人将“非侵入式生产环境调试”视为DevOps工具链的标准组件。而这就是我所看到的DevOps趋势。 那么,什么是“非侵入式生产环境调试” 让我们从零开始,当我们想要调试生产环境的问题时我们最常用的方式...

使用 Gcov 和 LCOV 度量 C/C++ 项目的代码覆盖率

本篇分享如何使用 Gcov 和 LCOV 对 C/C++ 项目进行代码覆盖率的度量,以及在之前关于代码覆盖率(Code Coverage)篇中没有提到的观点写在了本文最后的《不要高估代码覆盖率指标》部分。 如果你想了解代码覆盖率工具 Gcov 是如何工作的,或是以后需要做 C/C++ 项目的代码覆盖率,希望本篇对你有所帮助。 问题 不知道你没有遇到过和我一样的问题:几十年前的 C/C++ 项目没有单元测试,只有回归测试,但是想知道回归测试测了哪些代码?还有哪些代码没测到?代码覆盖率是多少?今后哪些地方需要提高自动化测试用例? 可能对于接触过 Java 的 Junit 和 JaCoCo 的人来说,没有单元测试应该测不了代码覆盖率吧 ... 其实不然,如果不行就没有下文了 :) 现状 市场上有一些工具可以针对黑盒测试来衡量代码覆盖率 Squish Coco,Bullseye 等,它们的原理就是在编译的时候插入 Instrumentation,中文叫插桩,在运行测试的时候用来跟踪和记录运行结果。 其中我比较深入的了解过Squish Coco[1]它如何使用,但对于大型项目,引入这类工具都或多...

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