导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于devops需要什么工具的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
企业实现DevSecOps需要什么工具？
DevSecOps 的范围很广，是在 DevOps 过程中集成不同安全实践的理念。目标是将 SDLC 每个阶段的安全风险降到最低。
因此，企业实现DevSecOps安全工具非常必要。比如应用程序安全SCA工具JFrog Xray，它将安全机制直接集成到 DevOps 工作流中，这样企业可以更快地交付可信软件版本。而且JFrog Xray 通过 CI/CD 工具巩固企业的软件供应链，并扫描从 Git 到 IDE 的整个流水线，以及从分发到部署的全流程。利用更快的安全软件版本，企业才能降低风险和实现创新∞
安全开发你必须使用的28个DevSecOps工具
将安全融入开发过程，更早捕获并修复应用漏洞，你需要这五类共28款DevSecOps工具。
DevSecOps 是将安全集成到整个应用开发周期的过程，是从内到外强化应用，使其能够抵御各种潜在威胁的理想方式。因为很多公司企业不断开发应用以满足客户和商业合作伙伴的需求，DevSecOps的吸引力也与日俱增。
敏捷开发方法与DevOps操作帮助公司企业达成持续开发的目标。云原生应用架构也成为了DevSecOps运动的有力贡献者，推动采用公共云提供商、容器技术和容器平台为应用提供计算能力。DevSecOps将安全过程与工具集成进工作流并加以自动化，摆脱了传统方法按时间点进行的潜在干扰，是个无缝且持续的过程。
咨询公司 Data Bridge Market Research 称，鉴于网络安全威胁数量与危害性的持续上升，全球DevSecOps市场预计将从2018年的14.7亿美元增长至2026年的136.3亿美元。
市场繁荣之下，DevSecOps工具必将呈现百花齐放百家争鸣的局面。下面就按核心门类为您呈上多款优秀DevSecOps工具。
开发应用的时候很容易忽略掉安全漏洞。下面的工具为开发人员提供了潜在安全异常及缺陷的警报功能，可供开发人员及时调查并修复这些漏洞，不至于走得太远回不了头。有些工具专用于警报功能，比如开源的Alerta 。其他工具则兼具测试等别的功能，比如 Contrast Assess。
1. Alerta
()
该开源工具可将多个来源的信息整合去重，提供快速可视化功能。Alerta与Prometheus、Riemann、Nagios、Cloudwatch及其他监视/管理服务集成，开发人员可通过API按需定制Alerta。
2. Contrast Assess
()
作为一款互动应用安全测试(IAST)工具，Contrast Assess 与用户应用集成，在后台持续监视代码，并在发现安全漏洞时发出警报。据称即便是非安全开发人员也可使用 Contrast Assess 自行识别并修复漏洞。
3. Contrast Protect
()
该运行时应用自保护(RASP)工具采用了 Contrast Assess 同款嵌入式代理。Contrast Protect 在生产环境中查找漏洞利用程序和未知威胁，并将结果提交给安全信息及事件管理(SIEM)控制台、防火墙或其他安全工具。
4. ElastAlert
()
ElastAlert提供近实时接收警报的框架，可接收来自Elasticsearch数据的安全异常、流量激增及其他模式。ElastAlert查询Elasticsearch并根据一系列规则比较这些数据。一旦出现匹配，ElastAlert便发出警报并随附建议动作。
大多数DevSecOps工具都提供一定程度的自动化。此类工具自动扫描、发现并修复安全缺陷，只是自动化程度各有不同，从条件式事件驱动的自动化到运用深度学习技术的自动化都有。
1. CodeAI
()
旨在通过深度学习技术自动查找并修复源代码中的安全漏洞，号称可为开发人员提供可供参考的解决方案列表，而不仅仅是安全问题列表。其供应商QbitLogic宣称，已为CodeAI馈送了数百万个现实世界漏洞修复样本供训练。
2. Parasoft tool suite
()
Parasoft提供包括应用开发安全测试在内的多种自动化工具：
1）Parasoft C/C++test
()
用于开发过程早期缺陷识别；
2）Parasoft Insure++
()
可以查找不规范编程及内存访问错误；
3）Parasoft Jtest
()
用于Java软件开发测试；
4) Parasoft dotTEST
()
以深度静态分析和高级覆盖作为 Visual Studio 工具的补充。
3. Red Hat Ansible Automation
()
该工具包含三个模块——Ansible Tower、Ansible Engine 和 Red Hat Ansible Network Automation，可作为无代理IT自动化技术单独或联合使用。尽管不是专门的安全工具，Ansible Automation 却可供用户定义规则以确定自身软件开发项目中哪些部分是安全的。
4. StackStorm
()
该开源工具号称“可进行条件式运营”，其事件驱动的自动化能在检测到安全漏洞时提供脚本化的修复与响应，并附有持续部署、ChatOps优化等功能。
5. Veracode
()
该公司提供DevSecOps环境中广泛使用的一系列自动化安全工具，包括在代码编写时即时自动扫描的Greenlight；在沙箱中扫描代码漏洞的 Developer Sandbox；识别漏洞组件的 Software Composition Analysis (SCA)；以及识别应用缺陷的 Static Analysis。
专用DevSecOps仪表板工具可使用户在同一图形界面中查看并共享从开发伊始到运营过程中的安全信息。有些DevSecOps应用，比如ThreatModeler和Parasoft已自带仪表板。
1. Grafana
()
该开源分析平台允许用户创建自定义仪表板，聚合所有相关数据以可视化及查询安全数据。如果不想自行构建，还可以在其网站上选用社区构建的仪表板。
2. Kibana
()
如果你使用Elasticsearch，该开源工具可在统一图形界面中集成成千上万的日志条目，包括运营数据、时间序列分析、应用监视等等。
威胁建模DevSecOps工具用以在复杂的攻击界面中识别、预测并定义威胁，以便用户可以做出主动安全决策。有些工具可根据用户提供的系统及应用信息自动构建威胁模型，并提供可视化界面以帮助安全及非安全人员 探索 威胁及其潜在影响。
1. IriusRisk
()
出自 Continuum Security 的解决方案，既可云部署，也可现场部署，能以基于问卷的界面自动化风险及需求分析，并设计出威胁模型和技术性安全要求。IriusRisk还可帮助用户管理代码构建及安全测试阶段。
2. ThreatModeler
()
该自动化威胁建模系统有两个版本：AppSec版和云版。在提供了用户应用或系统的功能性信息后，ThreatModeler会基于更新的威胁情报自动就整个攻击界面进行数据分析和潜在威胁识别。
3. OWASP Threat Dragon
()
一款基于Web的开源工具，提供系统图解和用于自动化威胁建模与缓解的规则引擎。Threat Dragon 承诺可与其他软件开发生命周期(SDLC)工具无缝集成，且界面易于使用。
在开发过程中测试应用以找出潜在漏洞是DevSecOps的关键部分，能够事先发现安全漏洞，避免漏洞被黑客利用。尽管其他工具往往包含了测试功能，比如Parasoft出品的那些，下列工具仍然在应用安全测试上表现强劲。
1. BDD-Security
()
该出自 Continuum Security 的开源框架可使安全人员在敏捷开发过程中测试行为驱动开发(BDD)语言编写的功能及非功能性安全场景。此BDD框架旨在使安全功能独立于应用特定的导航逻辑，让同样的安全要求能够更容易地应用到多个应用程序上。
2. Checkmarx CxSAST
()
可对25种编程及脚本语言进行未编译/未构建源代码扫描的静态应用安全测试(SAST)工具，能在SDLC早期发现成百上千种安全漏洞。CxSAST兼容所有集成开发环境(IDE)，是Checkmarx软件暴露平台的一部分——该平台可在DevOps所有阶段植入安全。Checkmarx的交互式应用安全测试(IAST)工具可检测运行中应用的安全漏洞。
3. Chef InSpec
()
整个开发过程中的每一阶段都可以运用该开源工具自动化安全测试以确保针对传统服务器及容器和云API的合规、安全及其他政策要求。
4. Fortify
()
Micro Focus 出品，提供端到端应用安全，可供进行覆盖整个软件开发生命周期的现场及按需测试。Fortify on Demand 是 Micro Focus 的应用安全即服务产品，提供静态、动态和移动应用安全测试，以及生产环境中Web应用的持续监视。
5. Gauntlt
()
流行测试框架，旨在推动易操作的安全测试及安全、开发和运营团队间的沟通。GauntIt便于产生攻击测试用例，且能方便地钩入现有工具及进程。
6. Synopsys suite
()
Synopsys提供多个应用安全测试工具，包括：
1）SAST工具Coverity
()
自动化测试且融入持续集成/持续交付(CI/CD)管道；
2）SCA工具 Black Duck
()
采用容器及应用中的开源和第三方代码检测并管理安全；
3）SeekerIAST
()
识别可暴露敏感数据的运行时安全漏洞；
以及一系列用于应用安全测试的托管服务。
以下DevSecOps工具同样含有上述工具提供的功能，但或多或少略有不同。
1. Aqua Security
()
在整个CI/CD管道和运行时环境中管理端到端安全，可用于所有平台和云环境的容器及云原生应用。
2. Dome9 Arc
()
被 Check Point 收购，提供自动化测试及安全实施，使开发人员能够将安全及合规融入公共云应用的构建、部署及运营。
3. GitLab
()
该工具可将DevSecOps架构融入CI/CD过程，在提交时测试每一块代码，使开发人员能够在编程期间缓解安全漏洞，并提供涵盖所有漏洞的仪表板。
4. Red Hat OpenShift
()
为基于容器的应用提供内置安全，比如基于角色的访问控制、以安全增强的Linux(SELinux)实现隔离，以及贯穿整个容器构建过程的核查。
5. RedLock
()(前身为Evident.io)
Palo Alto Networks 出品，适用于部署阶段，帮助开发人员快速发现并缓解资源配置、网络架构及用户活动中的安全威胁，尤其是在亚马逊S3存储桶和弹性块存储(EBS)卷上。
6. SD Elements
()
出品自 Security Compass 的自动化平台，旨在收集客户软件信息，发现威胁及对策，突出相关安全控制措施以帮助公司企业实现其安全和合规目标。
7. WhiteHat Sentinel 应用安全平台
()
该解决方案提供贯穿整个SDLC的应用安全，适用于需将安全集成进工具中的敏捷开发团队，以及需持续测试以保证生产环境应用安全的安全团队。
8. WhiteSource
()
用于解决开源漏洞，可集成进用户的生成过程，无论用户采用什么编程语言、生成工具或开发环境。WhiteSource使用经常更新的开源代码数据库持续检查开源组件的安全及授权。
Github精选的开源devops工具——WGCLOUD
Github推荐的devops工具、运维监控工具WGCLOUD，目前2.5K stars，非常好用，尤其对我们刀耕火种的个人、中小企业来说，简直太好用了。
github仓库：
如果github打开慢，可以用码云仓库：
WGCLOUD支持私有化部署，内网运行，性能超好，不占资源
WGCLOUD支持大多数操作系统部署，如下
以下为wgcloud部分效果截图
什么是DevOps的基石？为什么顶级公司都离不开它？
CI/CD管道实现，或持续集成/持续部署，是现代DevOps环境的基石。它通过自动化应用程序的构建、测试和部署来弥补开发团队和操作团队之间的差距。在本文中，我们将介绍什么是CI/CD管道以及它是如何工作的。
在进入CI/CD管道之前，让我们先了解一下什么是DevOps？
DevOps是一种软件开发方法，它涉及软件的持续开发、持续测试、持续集成、持续部署，以及在整个开发生命周期中对软件的持续监控。这是所有顶级公司都采用的开发高质量软件和缩短开发生命周期的过程，从而提高客户满意度，这是每个公司都想要的。
想学习DevOps？就需要先理解它的生命周期。我们下面来看看DevOps的生命周期，并探讨一下它与各个软件开发阶段之间的关系。
CI代表了持续集成，而CD则代表着持续交付或持续部署。如上图所示，您可以将其视为类似于软件开发生命周期的一个过程
让我们具体来看看它是如何工作的。上述管道从逻辑的角度演示、说明了软件是如何沿着其生命周期的每个阶段向前移动，直至最终被交付给客户或部署到生产环境中。
让我们假设一个CI/CD的管道场景。例如：您要构建一个Web应用程序，并将它部署到在线的Web服务器上。那么您手头应该有一组负责代码编写的开发团队，他们将进一步去着手构建Web应用程序。
最初，开发团队将软件代码提交到版本控制系统（如git或svn）。接下来，代码进入构建阶段，这是管道的第一个阶段，开发人员将其代码导入其中，进而在打上适当的版本标签之后，再返回到版本控制系统。
假设我们手头已有一些Java程序代码，并且需要在执行之前进行构建。那么在经过了刚才的版本控制阶段，代码再次来到构建阶段，并在此完成编译。所谓构建阶段，实际上就是您从不同的存储库分支处获取该代码的所有特征，通过合并，最后使用编译器来对它进行编译的整个过程。
一旦完成了构建，我们就进入到了测试阶段。在此阶段中，我们将采取各种测试，其中包括：功能块测试、单元测试、以及可用性测试
在测试完成之后，我们将移步至部署阶段，即：将代码部署到暂存服务器或测试服务器中。在此阶段，您可以通过模拟器来查看具体的代码，及其整个应用程序的运行状况。
一旦成功部署了代码，您就可以开展另一轮可用性测试了。如果一切正常，那么该代码就可以被部署到生产环境了。
同时，如果在任何一个步骤中出现了错误，您完全可以通过电子邮件发回给开发团队，以便他们及时予以修复。然后，他们会将新的代码推送到版本控制系统中，让其重回管道。
此流程周而复始，直到我们完成所有的测试与验证，最终将代码部署并导入生产环境的服务器上。
至此，我们已经了解了CI/CD管道及其工作原理。下面，我们一起来看看何为Jenkins、如何通过Jenkins来部署演示性代码、以及自动化整个过程。
CI工具及其他在CI/CD管道中的重要性。
我们的任务是：从开发团队提交代码，到我们将其投入生产环境的全过程，实现自动化。因此，为了在整个软件开发生命周期中实现DevOps管道的自动化模式，我们需要用到一些相应的自动化工具。
Jenkins为我们提供了各种接口和工具，来自动化整个软件交付的过程。
首选，我们需要有一个Git的存储库，以供开发团队提交他们的代码。然后，Jenkins就从此处开始“接手”。它是一款前端工具，您可以自定义整个工作流或任务。在此，我们的工作就是要确保对特定工具、或特定应用程序，实现持续集成与交付的过程。
从Git的角度而言，Jenkins采取的是“拉代码”的模式，然后Jenkins转向交付阶段，实现从各个分支提交代码。构建阶段主要进行的是代码编译。如果是Java代码，我们可以使用Jenkins中诸如maven之类的工具，来编译代码，并且通过运行一系列测试来实现部署。同样，这些测试案例也都是由Jenkins来进行“监管”的。
之后，代码被转移到缓存服务器上，以便使用Docker来进行部署。最后，在经过一系列单元测试和可用性测试之后，代码“流入”生产环境。
Docker是一个虚拟环境，我们可以在其中创建服务器。实际上，创建一整台服务器、并部署需要测试的工件也只需要几秒钟的时间。
那么我们该如何使用Docker呢？
如前所述，通过存储库，我们不但可以永久性地存储各种镜像，还能几秒钟之内构建出自己的镜像系统，并且运行整个集群。另外，您还可以在任何环境中随时对它们进行按需复制。
动手实践：使用Docker和Jenkins来构建CI/CD管道
步骤 1：在VM中打开终端，使用以下命令启动Jenkins和Docker：
systemctl start jenkins
systemctl enable jenkins
systemctl start docker
注意： 如果系统显示“特权错误（privileges error）”，请在上述命令之前先使用sudo。
步骤 2：在指定端口上打开Jenkins。单击“新建项目”以创建新的作业。
步骤 3：选择一个自由类型（freestyle）项目，并输入项目的名称（此处我使用的是Job1），然后单击确定。
步骤 4：选择源代码管理（Source Code Management）并点选Git存储库。单击应用并保存（Apply and Save）按钮。
步骤 5：然后依次点击构建（Build） - 选择执行（Execute）Shell。
步骤 6：逐条输入shell命令。在此，它将通过建立存档文件，来产生一个war文件。之后，它通过“拉”的方式获得相关代码，并且使用maven来安装软件包。注意，它只需安装各个依赖项，并对应用程序进行编译。
步骤 7：单击“新建项目”，以创建新的作业
步骤 8：选择自由类型（freestyle）项目，并输入项目的名称（此处我使用的是Job2），然后单击确定
步骤 9：选择源代码管理（Source Code Management）并点选Git存储库。单击应用并保存（Apply and Save）按钮。
步骤 10：然后依次点击构建（Build） - 选择执行（Execute）Shell。
步骤 11：逐条输入shell命令。在此，它将进入集成阶段，并生成相应的Docker容器。
步骤 12：单击“新建项目”，以创建新的作业。
步骤 13：选择自由类型（freestyle）项目，并输入项目的名称（此处我使用的是Job3），然后单击确定
步骤 14：选择源代码管理（Source Code Management）并点选Git存储库。单击应用并保存（Apply and Save）按钮。
步骤 15：然后依次点击构建（Build） - 选择执行（Execute）Shell。
步骤 16：逐条输入shell命令。在此，它将检查Docker的容器文件，然后将其部署到8180号端口上。请单击“保存”按钮。
步骤 17：现在依次点击Job1 - 配置（Configure）。
步骤 18：单击构建后操作（Post-build Actions） - 构建其他项目（Build other projects）。
步骤 19：输入在Job1之后构建的项目名称（此处为Job2），然后单击“保存”。
步骤 20：现在点击Job2 - 配置（Configure）。
步骤 21：单击构建后操作（Post-build Actions） - 构建其他项目（Build other projects）
步骤 22：输入在Job2之后构建的项目名称（此处为Job3），然后单击“保存”。
步骤 23：现在，我们将创建一个管道的视图。请点击“+”号。
步骤 24：选择“构建管道视图（Build Pipeline View）”，并输入视图的名称（此处我命名为CI CD Pipeline）。
步骤 25：选择初始化作业（initialJob，这里我输入了Job1），并单击确定。
步骤 26：单击“运行（Run）”按钮，以启动CI/CD进程。
步骤 27：在成功构建之后，请输入localhost:8180/sample.text。它将能够运行该应用程序。
至此，我们已经了解了如何使用Docker和Jenkins来创建一个CI/CD管道。
记住：DevOps的宗旨就是为了能够更快速、更可靠地创建出更高质量的软件，同时也能促进团队之间更密切的沟通和协作。
什么是devops
DevOps是IT服务管理的一种模式。过去的数十年间，IT运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，到如今的DevOps、AIOps。
简言之，DevOps试图打通开发和运维的部门墙，从而打通整个IT价值交付的全生命周期，从产品需求到上线运维的全过程实现效率的提升。
DevOps最显著的作用是提高了企业产品的交付质量、缩短开发周期、减少故障。而降本增效是每一个公司在数字化转型之后的很大的挑战，DevOps无疑直击痛点。
而作为一名DevOps 工程师，除了要具备软件工程师基本的编程能力以外,还需要特定的人际交往、工具使用等技能。换句话说,DevOps 工程师需要“软”、“硬”技能兼备,具体如下:
一、沟通与协作技巧
DevOps 是一种横跨软件开发、测试和部署的协作方法。它将原本具有不同目标的开发、测试和运维小团队聚集在一起,以实现更高效和高质量的代码发布,这就要求 DevOps 流程中的不同角色之间不能有任何交流障碍。因此,良好的沟通技巧(无论是口头还是书面)对于优秀的 DevOps 工程师来说是必不可少的。
协作能力也很重要。DevOps 是团队合作的开发模式,每个工程师都是团队成员,需要在整个软件迭代过程中支持其他同事的工作。这不仅仅要求我们成为一名优秀的队友,还要在适当的时候给新人一些建议,包括但不限于指导和建议团队成员交付代码的最佳方式、编码时使用哪些工具以及如何测试最新功能。这就要求我们自身也要对这些 DevOps 流程中的必要技能有所了解。
二、熟悉和理解 DevOps 工具链
除了协作和沟通这样的“软”技能之外,DevOps 工程师还必须知道如何使用各种复杂工具协同工作以支持软件交付目标,这是成为一个优秀的 DevOps 工程师所必备的“硬”技能。
DevOps 工程师需要知道如何使用和理解以下类型工具的作用:
版本控制工具
详细地说,集合了代码审查、合并功能的版本控制工具是能让多个开发人员之间完美协作的主要DevOps 工具。由于 DevOps 流程汇集了来自各个部门的专家,所以他们需要了解源代码控制系统,以及系统跟踪不同应用程序中的更改。此外,它还维护应用程序的多个版本。
目前 DevOps 流程中常用的版本控制系统都基于开源分布式版本控制系统 Git,例如 GitHub、Gitee、GitLab 以及各大厂商基于 Git 定制的内源协作工具。
持续集成工具
持续集成(CI)是 DevOps 的关键技能之一,它是构建 pipeline 的重要部分。DevOps 要求运营和开发团队使用统一的系统。因此,持续集成所做的就是将开发人员的代码与 master 合并在一起。有了这样的技巧,就可以有效地合并数据。因此,DevOps 工程师一定要知道如何使用一些常用的 CI 工具,例如 GitHub Action、Jenkins、Bamboo、TeamCity、Travis CI 等。
容器与编排工具
容器作为现代微服务与云原生架构的核心技术,提供了关于 DevOps 的三个基本功能,包括持续的实验、流动和反馈。容器技术的不可变基础设施实现了操作系统层虚拟化,不仅方便运维程序升级和部署,还升华成了向应用代码隐藏环境复杂性的手段,成为推广分布式服务的必要前提。
目前,Docker 仍然是应用最广泛的容器技术,而以容器编排引擎 Kubernetes 为核心的云原生技术栈则是各大互联网企业构建容器技术基础设施的事实标准。
自动化工具
自动化是软件开发过程中必不可少的要素之一。几乎所有的手工任务都可以使用各种脚本语言自动完成。例如,Ruby、Bash、Python、Node、Shell 等等。可以说,使用自动化开发工具已经成为了很多 DevOps 团队加快开发和部署过程的关键。想要成为 DevOps 工程师,掌握自动化工具很有必要。
监控和报警工具
DevOps 持续集成和持续部署的实现离不开持续监控的辅助作用。许多微服务都是由数百个组件组合而成,其中一个服务的故障可能导致整个系统崩溃。当然,手动找到核心故障问题是很复杂和耗时的。其中一个解决方案就是持续监控关键特征,如 RAM 使用、请求数量、异常数量和存储空间。因此,需要根据系统的关键特性设置一个警报系统。例如,当存储空间使用率达到 80% 时应该触发警报,以便 DevOps 运维开发人员可以在整个系统崩溃之前解决问题。
三、具有成熟编码标准的特定编程技能
然编程能力是每个开发者最基本的能力,但 DevOps 工程师在这方面仍然有一些更特殊的要求。
通常来说,DevOps 工程师需要在专精 1-2 门编程语言的基础上熟悉多种语言,例如 Java、JavaScript、Ruby、Python、PHP、Go 等,这是由微服务时代同一系统不同服务可以由不同语言、不同框架实现的特性而决定的。DevOps 工程师至少需要了解这些语言的特性并具备在操作系统环境中编写和调试它们的能力。
四、技术支持和维护技能
优秀的 DevOps 工程师不仅需要开发方面的技能,有时还需要为客户提供维护和技术支持。这意味着 DevOps 工程师应该乐于为内部和外部客户提供支持,并在出现问题时进行故障排除。
有哪些好用的devops工具推荐？
罗列了一些比较好用的DevOps工具，每个工具的具体功能可根据自己的需要再去深入了解。
建造类别：Jenkins、TeamCity、Bamboo
配置管理类别：Puppet、Ansible、Chef
部署类别：Spinnaker、Octopus Deploy、Argo CD
源代码管理类别：GitHub、BitBucket、GitLab
质量/测试类别：JMeter、JUnit、Selenium、SonarQube
威胁和漏洞管理类别：TwistLock(Palo Alto Networks)、Sysdig、Anchore、JIRA、Slack、Microsoft Teams
ITSM和协作类别：Grafana、NewRelic、Nagios
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于devops需要什么工具的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。