DevOps工具对于作为价值流的基本要素的透明度、自动化和合作起着决定性作用。这些工具对于建立一个高效的信息和技术知识分享及交换渠道至关重要，涵盖了包括开发、运维、安全和商业团队在内的所有相关方。这种合作方式确保了沟通和知识能够顺畅流动，极大地促进了产品交付流程的效率。
通过使用这些工具，组织能够统一开发、运营和安全流程，符合行业的最佳实践，并在产品开发生命周期中促进创新。
DevOps工具清单
DevOps工具在解决实施DevOps实践时遇到的挑战上发挥着关键作用。由于DevOps需求的多样性，没有一个统一适用的解决方案。因此，市场上提供了各种各样的DevOps工具，每一种都是为了满足特定的需求和场景而定制的。
1.Develop工具
开发占了整个地图中最大的一块区域，这个领域东西最多最杂，毕竟这是跟人打交道最多的地方。这里面最大的一块叫做 Project Management，包括了需求管理，Bug 管理，进度管理，度量等等，出了 Jira，Asana 这样的产品，都是很大的上市公司。这个领域也不断的有新产品出现比如 Rocketlane, Code Climate，但都比较垂直。而国内比较出名的则有PingCode、禅道等。
PingCode
这是一款针对软件IT项目全生命周期管理的系统，在2021年入选中国软件项目管理软件榜单排名TOP2，小红书、长城汽车、华夏基金等都是其客户。它满足的需求包括：客户反馈、规划、开发、编码、构建、测试、发布上线的研发全流程管理，支持敏捷开发、看板、瀑布等不同项目管理方法。支持私有部署、定制开发、SAAS等版本。
Worktile
这是一个虽然是通用型的项目管理软件，但他的的客户中有50%是研发团队。项目管理方面具备项目管理、项目集管理、项目规划、项目追踪、项目文档管理等项目功能，除此以外还是一工具集合。
2.版本控制工具
GitHub
GitHub被认为是世界上最大、最先进的开发平台之一。数以百万计的开发者和公司在GitHub上构建、发布和维护他们的软件。它的一些突出特点包括：
- 协同编码。
- 自动化/持续集成与持续部署(CI&CD)。
- 安全性，包括为企业客户提供的额外功能。
- 项目管理。
Bitbucket
Bitbucket是一个极受欢迎的平台，注册用户超过1000万。虽然它主要用于托管代码，但其功能远远超出代码管理。团队可以在同一个平台上计划项目、协作编码、测试和部署。它的一些特点包括：
GitLab
GitLab是一个集成化的DevOps工具，旨在加快软件的交付速度。它能够帮助团队完成从计划、软件配置管理(SCM)到交付、监控和安全的全部任务。它的一些特点包括：
- 通过单一界面、单一对话线程和单一数据存储高效管理项目，实现信息的集中管理。
- 持续集成/持续部署(CI/CD)实现了强大、可扩展和全方位的自动化，促进高效的团队合作。
- 内置的自动化安全、代码质量和漏洞管理功能，加上严格的管理，确保DevOps流程的速度始终如一。
3.容器管理工具
Docker
Docker是一个轻量级的工具，目的是通过集成的方式简化和加速软件开发生命周期(SDLC)中的工作流。Docker容器镜像是一个包含了运行应用所需全部内容的独立、可执行的包。它成为DevOps工具不可或缺的一部分的主要特性有：
- 为各种应用提供了一个标准化的打包格式。
- 容器可以在各种Linux和Windows Server操作系统上运行。
- 开发人员使用Docker进行构建、测试和团队协作。
- Docker Hub提供了来自社区和经过验证的发布者的数百万张图像。
- 通过Docker App打包、执行和管理分布式应用。
Kubernetes
Kubernetes是一个开源的DevOps工具，用于自动化部署和管理容器化应用，是最受欢迎的容器编排工具之一。它的一些独特功能包括：
- 允许同时对应用或其配置进行更改，并监控应用的健康状况——自动化部署和回滚。
- 为一组容器提供独立的IP地址和单一的DNS名称——服务交付和负载平衡。
- 自动安装选择的存储系统。
- 具备自我修复的能力。
Mesos
Mesos是Apache开发的一个用于管理计算机集群的DevOps工具。它是一个分布式系统内核，用于资源管理和调度，覆盖整个数据中心和云环境。它的功能包括：
- 提供对使用Docker和AppC镜像启动容器的原生支持。
- 支持云原生和传统应用在同一个集群中运行，并具有可插拔的调度策略。
- 可以在Linux、OSX和Windows等多个平台上运行。
- 能够轻松扩展到成千上万的节点。
4.应用性能监控工具
Prometheus
Prometheus是一个开放源代码且由社区推动的性能监控解决方案。它也能监控容器，并且能根据时间序列数据生成警报。这个方案的功能包括：
- 可以通过功能分片和联合来进行扩展。
- 提供了多种客户端库，简化了服务的集成。
- 使用PromQL语言强大的报告功能。
Dynatrace
Dynatrace提供全面的监控服务，包括应用性能、数字体验、业务分析、AIOps和基础设施监控。它的特色是：
- 可以通过开放API进行自动化编排。
- 提供广泛的云服务支持，兼容所有主要的数据库技术。
- Dynatrace的应用性能管理(APM)解决方案提供自动化质量检查和关键性能指标(KPI)。
- 利用AI进行问题检测和解决。
AppDynamics
AppDynamics能实时提供应用性能的洞察。这个DevOps工具能监控和报告应用中所有事务的性能，特点包括：
- 智能代理能够知道何时捕捉事务细节。
- 使用分析驱动的方法解决性能问题。
- 自动识别正常性能，阻止错误警报。
- 通过智能分析从一开始就识别并解决问题。
- 支持全系统范围的数据记录。
5.部署和服务器监控工具
Splunk
Splunk是一个用于SaaS和本地部署的监控和探索工具，特点包括：
- 能够监控和排查包括物理、虚拟和云环境在内的整个基础设施的问题。
- 通过加速创新来改进应用，以提供更好的客户体验。
- 利用机器学习进行AIOps，用于预警和自动修复。
- 通过移动优先和自动化响应来提高故障响应时间。
Datadog
Datadog是一个基于SaaS的DevOps工具，用于服务器和应用监控，并适用于混合云环境。它也方便监控Docker容器，主要特色包括：
- 能够在整个DevOps堆栈中无缝汇总指标和事件。
- 在一个平台上提供从端到端的用户体验可见性。
- 使用用户体验指标来指导业务和工程决策。
- 旨在增强团队间的可见性。
Sensu
Sensu是一个开源的DevOps工具，用于监控云环境，可以通过Puppet和Chef轻松部署，特色包括：
- Sensu的可观察性管道是集成的、安全的和可扩展的。开发和运营之间的协作依靠集成的认证解决方案的自助服务工作流。
- 使用声明式配置和基于服务的监控方法可以让你定义最重要的监控见解，并自动化工作流程，让你专注于最重要的任务。
6.配置管理工具
Chef
Chef是一个使用Erlang和Ruby开发的开源DevOps工具，主要用于自动化和配置管理。它具有以下特点：
- “Cookbooks”使得使用特定于领域的语言对基础架构进行编码变得容易。
- 可以轻松地集成到如Amazon AWS、MS Azure、GCP等云平台。
- 实现了配置的代码化。
Puppet
Puppet是一个用于简化地管理和自动化基础设施及复杂工作流的DevOps工具。它的特点包括：
- 自动化和简化关键手动任务，通过提取各种操作系统和平台的配置细节。
- 当管理成百上千台服务器或在混合环境中，或者计划扩大基础设施规模时，保持所有服务器处于特定状态变得困难——Puppet帮助节省时间和金钱，有效地扩展并执行这一过程。
Ansible
Ansible提供简单的IT自动化解决方案，终结重复性任务，释放团队更多的时间进行战略性工作。它主要关注两个关键用例：
- 配置管理——旨在提供最简单的解决方案，设计简洁、一致、安全且高度可靠，便于管理员、开发人员和IT经理快速上手。
- 编排——Ansible的模块库和易于扩展性，简化了在不同环境中对不同角色进行编排的过程，所有这些都使用一种简单的语言。
7.CI/部署自动化工具
Bamboo
Bamboo是一个DevOps工具，辅助实现从代码到部署的持续交付。它的主要特点包括：
- 允许用户创建多阶段构建计划，并设置触发器在代码提交时启动构建。
- 通过并行自动化测试释放敏捷开发的潜力，使得发现bug更加容易和快速。
- 与Jira、Bitbucket更紧密地集成。
Jenkins
Jenkins是一个用Java编写的开源平台，用于持续集成和持续交付，自动化整个发布管理生命周期。Jenkins因以下特点而成为不可或缺的DevOps工具：
- 既可以作为简单的CI服务器，也可以成为任何项目的CD中心。
- 通过其网页界面轻松设置和配置，包括实时错误检查和内置帮助。
- 轻松地在多台机器上分配任务，加速在多个平台上的构建、测试和部署进程。
IBM UrbanCode
IBM UrbanCode是一个部署自动化和发布管理解决方案，支持任何组合的本地、大型机和云应用的持续交付。它的特点包括：
- 使用企业优化解决方案以及开发、测试和发布工具增强构建管理。
- 自动化应用开发、中间件配置和数据库更改。
8.测试自动化工具
Test.ai
Test.ai是一个由人工智能驱动的自动化测试工具，它的目标是使应用程序的发布更快速和高质量。它的AI-Bots特性包括：
- 能够无需编程或脚本即可构建测试。
- 把测试速度提升至与DevOps同步。
- 能够将测试扩展至任何平台和应用。
- 自动维护测试，并在所有方面提升质量。
Ranorex
Ranorex是一个全面的自动化测试解决方案，适用于所有类型的自动化测试，包括跨浏览器和跨设备测试。它的特点包括：
- 提供一个包含所需全部自动化测试工具的许可证。
- 可以在真实设备或模拟器/仿真器上进行测试。
- 允许简单地与CI服务器、问题跟踪工具等进行集成。
Selenium
Selenium主要用于自动化测试网页应用，同时也可以用于自动化其他基于网页的管理任务。它包含三个主要组件：
- Selenium WebDriver，允许创建基于浏览器的强大自动化测试套件，并在多个环境中分配和执行脚本。
- Selenium IDE，一个适用于Chrome和Firefox的插件，用于简单记录和回放浏览器交互。
- Selenium Grid，用于在多台机器上运行测试，从而扩大测试范围，并从一个中心点管理多个环境。
9.工件管理工具
Sonatype NEXUS
Sonatype NEXUS宣称是世界上排名第一的仓库管理器，它高效地向开发者分发部件和容器，作为所有组件、二进制文件和构建工件的统一来源。其特点包括：
- 支持所有流行构建工具。
- 为开发团队提供高效率和灵活性。
JFrog Artifactory
JFrog Artifactory作为所有容器镜像、包和Helm图的单一真实来源，在整个DevOps流程中提供服务。其特点包括：
- 支持活动/活动集群和多站点复制，以扩展DevOps设置。
- 允许用户选择工具栈，并与环境集成。
- 通过强大的REST API加速发布速度并自动化流程。
CloudRepo
CloudRepo专注于管理、共享和分发私有Maven和Python仓库。
- 通过在多个服务器上存储仓库以确保高可用性。
- 方便地为客户提供或限制访问权限。
- 与所有主要的CI工具集成。
10.无代码测试自动化工具
AccelQ
AccelQ领先于无代码测试自动化领域的DevOps工具。作为一个强大的无代码测试自动化工具，它使测试人员能够自由开发测试逻辑，而不需要担心编程语法。它的特点包括：
- 采用以设计为先的方法，使测试资产的开发过程中容易实现模块化和可重用性。
- 能够处理iframes和其他动态控制元素。
- 支持高级交互和逻辑开发。
QuerySurge
QuerySurge是一个智能数据测试解决方案，是第一个为连续数据测试提供全面DevOps解决方案的工具。它特色包括：
- 提供强大的API，拥有60多个调用。
- 可以无缝集成到DevOps流程中，实现持续测试。
- 能够快速验证大量数据。
- 在多个源系统和目标系统之间验证复杂的转换规则。
- 能够检测需求和代码的变更，相应地更新测试，并提醒团队成员。
- 提供详细的数据智能和数据分析。
Appvance
Appvance是一个由AI和ML驱动的自主测试平台，进行端到端测试和ML辅助的无代码脚本编写。它的特点包括：
- 拥有五级自动化的测试自动化系统。
- 通过自愈脚本和AI生成的测试，以较少的努力完成全面的应用覆盖和验证。
- 实现DevOps环境中的持续测试。
Testim.io
Testim.io是一个基于AI的UI测试工具，提供超快的编写速度，提高覆盖率和质量，帮助您在DevOps之旅中：
- 与Saucelabs、Jira和Github等工具集成。
- 消除不稳定的测试并减少维护工作。
- 精确定位问题根源，快速修复bug并发布。
- 有效扩展测试操作，提供控制、管理和洞察力。
如何选择合适的DevOps工具
选择合适团队的DevOps工具时，应考虑的要点包括：
寻找一个支持开发团队进行迭代计划和提供冲刺计划功能的DevOps工具。
选择提供高效协作功能的DevOps工具。
选择支持各种自动化工具和API工具的DevOps工具。
选择允许团队将配置存储在版本控制中的DevOps工具。
考虑提供自动化和手动方式以提高DevOps流程生产力的工具。
优先考虑提供持续集成功能的工具。
选择提供自动化部署和发布仪表板，以获得更好可见性的DevOps工具。
考虑提供应用程序及服务器性能监控的DevOps工具。
如何选择最佳的 DevOps 工具
当选择最佳的DevOps工具时，应该考虑以下几个因素：
- 能否与其他工具集成。
- 是否有强大的API支持。
- 是否支持跨平台操作。
- 能否自动化软件开发的不同过程。
- 提供哪些自定义选项。
- 是否易于使用和管理，并且有中央仪表板。
- 性能如何。
- 价格是多少。
- 是否支持持续集成和持续交付。
- 是否支持云服务。
- 是否有简单且实时的协作功能。
- 是否能有效检测和修复bug。
- 是否有监控和分析功能。
- 如何的客户支持。
进一步探索 DevOps 工具
DevOps在协调业务、开发和IT部门，将软件开发生命周期（SDLC）转化为战略资产方面扮演着关键角色。成功地实现这种转变，很大程度上依赖于选择合适的工具，这是一个常被低估的关键因素。选择正确的工具对于将DevOps理念实现为实际成效至关重要。这些工具能够提高生产效率，增加透明度，加速产品和服务的上市速度，并提升关键的性能指标，如代码吞吐量和可靠性。最终，这加速了价值创造过程，与组织的战略目标保持一致。
然而即使采用了DevOps工具，获得运营成熟度也不是一朝一夕就能实现的。实施DevOps工具需要团队合作努力，目的是改变文化和打破沟通障碍。这将使能够提供更好的软件，并确保对整个价值链有更好的透明度。重要的是要理解，这些DevOps工具本身并不直接导致转型，而是遵循敏捷/DevOps指导原则的一个重要步骤，从而可以专注于提高速度和准确性，并促进跨团队的合作。
