Atlassian 的系列产品，包括：Jira（需求，项目，过程管理）,BitBucket（代码和配置管理）,Confluence（知识库和文档管理），Bamboo（自动化／持续集成和发布）。Atlassian 是一家专注于软件工程管理平台多年的公司，产品线随着这么多年的发展也日趋完善和完整。我的客户中有很多在使用这个平台。

https://www.atlassian.com/

2、自动化引擎：这类工具主要解决 DevOps 中的自动化过程的管理和执行。自动化工具一般都是提供一个引擎 + 各种插件。

Jenkins：这应该算是最常见也是最受欢迎的自动化引擎了，引擎简单可靠，可扩展性好，具备大量好用的插件，社区支持完善。

https://jenkins.io/index.html

TeamCity：非常好用的企业级自动化平台，是老牌软件工具厂商 JetBrians 旗下的自动化引擎。我曾经非常喜欢 TeamCity 对单元测试的支持，因为它是第一个做到将测试信息聚合显示并做时间线跟踪的工具。

https://www.jetbrains.com/teamcity/

3、代码度量工具：这类工具一般被独立使用或者集成在以上的自动化引擎中，为团队提供持续的代码质量度量信息，帮助团队持续得到反馈。这类工具又可以可以分成静态检查工具和运行时检查工具。

SonarQube：一体化的代码度量平台，支持多种语言，大量可定制的度量数据采集器和规则。

https://www.sonarqube.org/

Coverity：特别擅长 C/C++/C# 等语言的静态代码检查工具，当然对其他主流语言也有很好的支持，内置的代码相似度检查非常有用。主打安全性检查。https://www.synopsys.com/software-integrity/security-testing/static-analysis-sast.html

Parasoft dottest：主流语言支持都很棒，包括：C/C++/Java/.net。包括代码覆盖率和单元测试支持等运行时检查工具。

https://www.parasoft.com/product/dottest/

.NET Compiler Platform (Roslyn)：内置于.net 编译器中的动态代码分析引擎，可以在编程的同时对代码进行动态分析并给出建议。而且此工具也是开源的

https://github.com/dotnet/roslyn

FxCop/StyleCop：内置于 Visual Studio 中的静态代码检查工具。

CheckStyle/FindBugs/PMD：专注于 Java 平台的代码检查工具，非常多团队的默认选择，和 Jenkins 集成的非常多。

4、自动化测试工具：这类工具可以按照层次分成单元测试，自动化功能测试和性能测试这样 3 类。

单元测试框架：Junit, Nunit, Google Test，Xunit，Mocha，Jasmine 等。这类工具其实是编程框架，是开发人员用来快速创建单元测试代码的基础。

自动化功能测试：Selenium 和类似的 Appium 等工具。这类工具从 GUI 界面入手，模拟用户的行为并通过验证界面元素的状态来完成测试。

性能测试：Jmeter，LoadRunner，VisualStudio Load Test 等。这类工具一般通过对后端服务的 api 模拟用户行为，并配合一定 pattern 的压力模拟来完成对应用性能的测试。

5、环境和应用编排工具：其实这是两类解决不同层面问题的工具，一个是解决基础设施编排的，一类是解决应用编排的，但是从 DevOps 的角度来说，它们都一样，因为我真正需要的是应用，而不是基础设施。

Docker：这个不用解释了，DevOps 的兴起其实很大程度上是被 Docker 的热度带起来的。最近 Docker 发布了 LinuxKit 工具，其实已定程度上进入基础设施编排领域了，再加上 DockerSwarm 的成熟，其实已经是一个从集群管理，操作系统和应用的全面解决方案了。

Kubernetes(k8s)，ApacheMesos(dc/os) 和 Service Fabric：这几个加上 Docker Swarm 就构成了最近几年非常火热的编排平台阵营。从云平台的兴起到应用编排平台的火热，其实代表了 IT 界回归应用本身的过程。这些平台给企业带来了集群环境的统一化管理方案，对现代应用运维有非常巨大的推动作用，是每一个 IT 从业者都应该了解和熟悉的工具。

Chef/Puppet/PowerShell DSC：这些工具应该说和 Docker 解决了同样的问题，但是采用了不同的思路。类似的工具在 2010 年左右开始出现，极大的推动了 DevOps 实践中“环境获取能力”的提升，可以说是 DevOps 领域中第一批非常有价值的工具。

6、虚拟化和云平台：这类工具无需解释了，云平台是过去几年火热的话题。但是今天各大公有 / 私有云都已经成熟的环境下，企业怎样最大化云平台的价值才是重点。

公有云：微软 Azure, AWS，阿里云，青云等

私有云：微软 System Center/Azure Stack，OpenStack，vmware，KVM 等

最后想说的是，这里工具繁多，但没有任何一个工具可以说自己是 DevOps 的工具，就算是全生命周期管理平台也无法涵盖企业和团队的所有 DevOps 诉求。所以 DevOps 的工具选型永远是要搭建最适合自己的工具链，而这些工具的开放性就是最应该关心的问题。