Nowoczesne zespo

Zobacz także:

• Java dla średnio zaawansowanych. Kurs video. Tworzenie profesjonalnych projektów 119,00 zł, (53,55 zł -55%)
• Git. Rozproszony system kontroli wersji 53,82 zł, (27,45 zł -49%)
• Akcje GitHuba. Receptury. Praktyczny przewodnik po automatyzacji i usprawnianiu procesu tworzenia oprogramowania 69,00 zł, (41,40 zł -40%)
• Git. Od koncepcji do praktyki 39,90 zł, (23,94 zł -40%)
• Automatyzacja metodyki DevOps za pomoc 79,00 zł, (47,40 zł -40%)

Spis treści

Pełnia możliwości DevOps, Git i GitHub. Zastosowanie podejścia opartego na automatyzacji, współpracy i innowacji -- spis treści

O autorze

O korektorach merytorycznych

Przedmowa

Wprowadzenie

CZĘŚĆ 1. Podstawy Gita, GitHuba i DevOps

• Rozdział 1. DevOps i wrażenia programisty
  • DevOps - przyśpieszenie cyklu tworzenia oprogramowania poprzez zmniejszenie tarć
    • Kontekst dla podejścia DevOps
    • Czym jest DevOps?
    • Czym NIE jest DevOps?
    • DevOps to kultura pracy
    • Osiąganie doskonałości w stosowaniu praktyk DevOps
    • Następne wyzwanie
  • Wrażenia programisty - strategia sprzyjająca osiągnięciu doskonałości
    • Wrażenia programisty to strategia
    • Elementy wzmacniające podejście DevOps i wrażenia programisty
  • Git - system, od którego rozpoczyna się współpraca nad kodem źródłowym
    • Świat bez systemu kontroli wersji
    • Historia systemu Git
    • Czym jest VCS?
  • GitHub - platforma programistyczna wspierana przez sztuczną inteligencję
    • Wsparcie przez sztuczną inteligencję
    • Współpraca
    • Produktywność
    • Bezpieczeństwo
    • Skala
  • Podsumowanie
  • Dalsza lektura
• Rozdział 2. Rozpoczęcie pracy z systemem kontroli wersji Git
  • Wymagania techniczne
  • Rozpoczęcie pracy z systemem kontroli wersji Git
    • Podstawy systemu Git - praktyczne wprowadzenie
    • Praca z gałęziami - kamień węgielny współpracy
  • Anatomia systemu Git - zrozumiałe wyjaśnienie sposobu działania Gita
    • Cykl życiowy pliku w systemie Git
    • Pod maską - architektura systemu Git
    • Struktura drzewa w systemie Git
  • Jak stać się guru w zakresie komunikacji za pomocą systemu Git?
    • git commit - powtórzenie najważniejszego polecenia
    • Kontrola jakości i ilości jako wyznacznik dobrej komunikacji
  • Podsumowanie
• Rozdział 3. Zaawansowane funkcjonalności Gita do współpracy w zespole
  • Wymagania techniczne
  • Strategie korzystania z gałęzi systemu Git podczas współpracy w zespole
    • Dlaczego strategia stosowania gałęzi jest istotna?
    • Strategia i polityka stosowania gałęzi
    • Mniej i częściej kontra więcej i rzadziej
    • Typy polityk stosowania gałęzi
    • Konwencje nazewnicze gałęzi - najlepsze praktyki w zakresie nadawania nazw gałęziom
  • Sposoby integrowania zmian w gałęzi
    • Scalenie kontra operacja rebase
    • Różne sposoby przeprowadzania operacji scalenia w systemie Git
  • Rozwiązywanie konfliktów
    • Dlaczego pojawia się konflikt?
    • Jak radzić sobie z konfliktem podczas scalania w systemie Git?
    • Jak rozwiązać konflikt powstały podczas scalania?
    • Polecenia przydatne podczas rozwiązywania konfliktów
  • Poprawa współpracy w zespole
    • Przywracanie do stanu z określonego momentu
    • Organizacja środowiska roboczego
    • Kto co zrobił, czyli doskonała pomoc podczas debugowania
    • Doskonałe wersjonowanie
  • Podsumowanie

CZĘŚĆ 2. Zaawansowane funkcje GitHuba oraz podstawy potoku ciągłej integracji i ciągłego wdrażania

• Rozdział 4. GitHub i wyższy poziom współpracy w zespole
  • Wymagania techniczne
  • Rozpoczęcie pracy z platformą GitHub
    • Tworzenie konta na platformie GitHub
    • Tworzenie pierwszego repozytorium na GitHubie
    • Rejestrowanie klucza SSH
    • git remote - połączenie repozytoriów lokalnego i zdalnego
    • git push - Twój kod ma znaczenie
    • Analiza kodu na platformie GitHub
    • git pull - połączenie środowisk pracy lokalnego i zdalnego
    • git fetch - synchronizacja bez zakłóceń
    • git fetch kontra git pull
    • git clone - skopiowanie repozytorium z GitHuba do przestrzeni roboczej
    • Tworzenie kopii repozytorium - więcej niż kopiowanie kodu źródłowego
  • GitHub Issues - sprawna współpraca na platformie GitHub
    • Z czego wynika unikatowość GitHub Issues?
    • Podstawy przygotowywania zgłoszeń problemu
    • Efektywna komunikacja
  • Prośba o scalenie kodu
    • Z czego wynika unikatowość prośby o scalenie kodu?
    • Tworzenie prośby o scalenie kodu
    • Prośby o scalenie kodu w szczegółach
  • Jeszcze bardziej zaawansowane funkcjonalności platformy GitHub
    • GitHub Projects - jedno miejsce, w którym można zarządzać zgłoszeniami problemów i prośbami o scalenie kodu
    • GitHub Codespaces - przepływ pracy programistycznej w środowisku opartym na chmurze
    • GitHub Discussions - wsparcie współpracy i społeczności
  • Jeszcze sprawniejsza praca z repozytorium GitHub
    • Reguły repozytorium - usprawnienie przepływu pracy i zapewnienie jakości kodu
    • CODEOWNERS - usprawniony przegląd i własność
    • Szablony zgłoszenia problemu i prośby o scalenie kodu
  • Podsumowanie
• Rozdział 5. Potok CI/CD utworzony za pomocą GitHuba
  • GitHub Actions - automatyzacja przepływu pracy
    • Zalety usługi GitHub Actions
    • Struktura przepływu pracy na platformie GitHub
    • Najlepsze praktyki w zakresie korzystania z GitHub Actions
  • Strategie wdrażania
    • Wdrożenie typu niebieski - zielony
    • Wdrożenia ciągłe
    • Wdrażanie kanarkowe
  • Strategie wydań funkcjonalności
    • Opcja włączająca funkcjonalność
    • Pociąg wydania
  • Podsumowanie
  • Dalsza lektura

CZĘŚĆ 3. Nie tylko DevOps

• Rozdział 6. Rozbudowanie implementacji DevOps
  • Wykorzystanie wskaźników w podejściu DevOps
    • Cztery klucze - wskaźniki DORA
    • Framework SPACE
    • Wskaźniki na platformie GitHub
  • DevSecOps - bezpieczeństwo jako nieustannie analizowany aspekt
    • Przesunięcie w lewo
    • Funkcje bezpieczeństwa na platformie GitHub
  • Skalowanie i współpraca
    • Dlaczego skalowanie współpracy jest ważne?
    • InnerSource - rozproszony model współpracy
    • Konfiguracja platformy GitHub na potrzeby skalowania współpracy
  • Podsumowanie
  • Dalsza lektura
• Rozdział 7. Zwiększenie produktywności dzięki sztucznej inteligencji
  • Pojawienie się sztucznej inteligencji w programowaniu
    • Wpływ dużych modeli językowych na programowanie
    • Duże modele językowe - krótkie wprowadzenie
    • Zastosowanie dużych modeli językowych w programowaniu
    • Zapytania dla modeli i kontekst
  • Możliwości i wykorzystanie sztucznej inteligencji w programowaniu
    • Uzupełnianie kodu - podstawa programowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję
    • Wyjaśnianie kodu źródłowego
  • Strategie maksymalizujące efektywność sztucznej inteligencji
    • Dokładność
    • Kontekst
    • Spójność
  • Podsumowanie
  • Dalsza lektura
• Rozdział 8. Refleksja i podsumowanie
  • Refleksja nad technologiami Git, GitHub i DevOps - poprawa wrażeń programisty
  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji w programowaniu - następny krok w ewolucji inżynierii oprogramowania
  • Ostatnie uwagi