● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 30% 自助上线；解放运维，工 作重心向业务稳定性保 障，建设平台工程体系 研发 研发时间被大量占用： • 本地开发环境难模拟 • 多业务联调艰难，诊断耗时多 • 出现问题诊断耗时多 • 流程割裂协作痛苦，响应慢 调试自测免打扰：本地 / 子环境免打扰，独立完成验证工作 自助验证更高效：自动化工作流 + 云上环境，高效验证调试 安全发布有信心： 一个平台完成日常 90% 工作，开发自助发布

环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 云原生环境 对接需求管理 测试管理 Spinnaker Jenkins Rancher JMeter Sonar Tekton Jenkins KubeSphere 1 、 敏捷协作方案介绍 持续集成 (CI) -> 持续交付 (CD) -> 持续部署 (CD) -> 持续运营 (CO) 质量右移 质量左移 软件研发核心工程实践：基于质量工程的持续交付体系（ CI/CD 、 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境 • 变更数据库 发布工程师 核心场景介绍：不同角色工程师基于统一协作平面，操作使用自动化工作流和云原生环境 面向角色 功能描述 工作流名称样例 具体配置 开发工程师 CI 过程 project-unit-test project-scan • 单元测试、代码扫描

[k, v]: m) { v = v2; } 纹丝不动 ~ • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based &[k, v]: m) { v = v2; } 未初 始化 • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based v]: m) { v = v2; } & & ( 建立引用 ) • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based