Ch15 生产软件工程 · 思维导图 (Mermaid)¶

一 · 章节主入口¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ §01 Linux/CMD
│  └─ 文件
│  └─ 进程
│  └─ 网络
├─ §02 Git
│  └─ commit
│  └─ branch
│  └─ rebase
├─ §03 代码设计
│  └─ 模块
│  └─ API
│  └─ 模式
├─ §04 测试
│  └─ 单测
│  └─ 集成
│  └─ 覆盖率
├─ §05 DevOps
│  └─ Docker
│  └─ K8s
│  └─ CI/CD

二 · 五大子领域¶

graph LR
    A[日常工具] --> B[协作]
    B --> C[设计]
    C --> D[质量]
    D --> E[部署]

    A1[Linux/Shell] --> A
    B1[Git/PR] --> B
    C1[模块/API] --> C
    D1[pytest/CI] --> D
    E1[Docker/K8s] --> E

三 · §01 Linux/CMD 子图¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ 文件
│  └─ ls/cat/grep
│  └─ find/sed/awk
├─ 权限
│  └─ chmod/chown
│  └─ rwx
├─ 进程
│  └─ ps/top/htop
│  └─ kill/signal
├─ 网络
│  └─ curl/ssh
│  └─ netstat/nc
├─ Shell
│  └─ bash/zsh
│  └─ pipe/redirect

四 · §02 Git 子图¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ 基础
│  └─ add/commit
│  └─ push/pull
├─ 分支
│  └─ branch
│  └─ checkout
│  └─ merge
├─ 高级
│  └─ rebase
│  └─ cherry-pick
│  └─ stash
├─ 协作
│  └─ PR
│  └─ review
│  └─ conflict
├─ 平台
│  └─ GitHub
│  └─ GitLab

五 · §03 代码设计子图¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ 模块化
│  └─ 包/库
│  └─ 依赖
├─ API
│  └─ REST
│  └─ GraphQL
│  └─ gRPC
├─ 模式
│  └─ SOLID
│  └─ DI
│  └─ 工厂
├─ 文档
│  └─ docstring
│  └─ README

六 · §04 测试子图¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ 单测
│  └─ pytest
│  └─ unittest
├─ 集成
│  └─ fixtures
│  └─ mock
├─ 端到端
│  └─ Selenium
│  └─ Playwright
├─ 覆盖率
│  └─ coverage
│  └─ branch
├─ CI
│  └─ GitHub Actions
│  └─ Jenkins

七 · §05 DevOps 子图¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ 容器
│  └─ Docker
│  └─ Compose
├─ 编排
│  └─ K8s
│  └─ Helm
│  └─ Argo
├─ CI/CD
│  └─ GitHub Actions
│  └─ GitLab CI
├─ 监控
│  └─ Prometheus
│  └─ Grafana
├─ 模型
│  └─ MLflow
│  └─ DVC

八 · 跨章桥接¶

graph TB
    C13[Ch13 OS] --> T1
    C14[Ch14 数据结构] --> T2
    C07[Ch07 Transformer] --> T3
    C17[Ch17 LLM 推理] --> T4

    T1[Ch15 §01 Linux] --> FUSE{生产 AI}
    T2[Ch15 §04 测试 fixtures] --> FUSE
    T3[Ch15 §05 LLM 部署] --> FUSE
    T4[Ch15 §02 Git/MLOps] --> FUSE

    FUSE --> APP[LLM 服务 / Agent / ML 平台]

九 · 演进时间线¶

timeline
    1969 : Unix
    1991 : Linux 0.01
    2005 : Git (Linus)
    2008 : GitHub
    2013 : Docker
    2014 : K8s
    2015 : GitHub Actions → GitLab CI
    2018 : MLflow / DVC
    2020 : ArgoCD / GitOps
    2022 : vLLM
    2023 : MLOps 标准化
    2024 : LLM 服务化 (TGI/vLLM/Triton)
    2025 : AI Agent 平台

十 · 决策树 (选哪种部署方式)¶

graph TD
    START([AI 模型?]) --> Q1{规模?}
    Q1 -->|实验| LOCAL[本地 Python]
    Q1 -->|小服务| FAST[FastAPI]
    Q1 -->|大服务| PROD[生产]
    Q1 -->|边缘| EDGE[Llama.cpp]

    FAST --> F1{GPU?}
    F1 -->|无| CPU[CPU 推理]
    F1 -->|有| GPU1[Triton/vLLM]

    PROD --> P1{并发?}
    P1 -->|< 100 QPS| SIMPLE[单实例]
    P1 -->|> 100 QPS| K8S[K8s 集群]

    K8S --> K1{动态?}
    K1 -->|是| AUTO[HPA/KEDA]
    K1 -->|否| FIXED[固定副本]

十一 · Git 工作流对比¶

🌳 Ch15 章 知识图谱
├─ 集中式
│  └─ main
│  └─ trunk
├─ Git Flow
│  └─ main
│  └─ develop
│  └─ feature
│  └─ release
│  └─ hotfix
├─ GitHub Flow
│  └─ main
│  └─ feature
│  └─ PR
├─ GitLab Flow
│  └─ main
│  └─ feature
│  └─ 环境分支

十二 · CI/CD 流水线¶

graph LR
    A[Push] --> B[Lint]
    B --> C[Test]
    C --> D[Build]
    D --> E[Push Image]
    E --> F[Deploy Staging]
    F --> G{Eval Pass?}
    G -->|否| H[Slack Alert]
    G -->|是| I[Deploy Prod]

十三 · 性能指标¶

指标	公式	用法
部署频率	deploys/day	DevOps
失败率	failed/total	可靠性
MTTR	mean recovery time	SLA
延迟	p50/p95/p99	服务质量
吞吐	RPS	性能
错误率	errors/total	健康

这张导图覆盖 Ch15 全章。建议: 先背章节主入口 → 按节背子图 → 演进时间线 → 部署决策树。