Azure DevOps 核心指南 | AI生成和翻译
Azure DevOps 是由微软提供的一套基于云的综合性开发工具，旨在帮助团队高效规划、开发、测试和交付软件。它能与 Azure、GitHub 等其他微软服务无缝集成，并支持敏捷、Scrum 和 DevOps 实践等多种方法论。本指南涵盖其核心内容：定义、关键组件、入门指南、最佳实践及深度学习资源。
什么是 Azure DevOps？
Azure DevOps 提供端到端的 DevOps 能力，促进开发、运维与利益相关者之间的协作。它具备平台无关性，支持多种语言、框架和工具。主要优势包括：
- 可扩展性：适用于任何规模的项目，从小型团队到大型企业
- 集成能力：可与 Visual Studio、GitHub、Slack、Jira 等 IDE 连接
- 安全性：内置基于角色的访问控制（RBAC）和审计日志等合规功能
- 定价：最多 5 名用户免费；付费计划起价为每位用户每月 6 美元，提供额外功能
截至 2025 年，Azure DevOps 已通过增强的 AI 集成（例如 GitHub Copilot for Azure）和改进的流水线分析功能持续演进。
核心组件
Azure DevOps 包含五个核心服务，均可通过 Web 门户或 API 访问：
1. Boards（看板）
- 用途：工作项的可视化规划与追踪工具
- 功能：
- 用于工作流可视化的看板
- 任务优先级排序的积压工作管理
- 敏捷迭代的冲刺规划
- 自定义报表查询
- 应用场景：实时追踪缺陷、功能需求与任务
2. Repos（代码库）
- 用途：集中式代码版本控制
- 功能：
- Git 或 TFVC 代码仓库
- 分支策略与拉取请求
- 集成 Wiki 文档系统
- 应用场景：协作进行代码评审与维护历史记录
3. Pipelines（流水线）
- 用途：CI/CD（持续集成/持续部署）自动化
- 功能：
- 基于 YAML 或经典流水线
- 多阶段构建、测试与部署
- 与 Azure Artifacts 包管理集成
- 含审批门控的环境管理
- 应用场景：为每次提交自动构建并部署至云端或本地环境
4. Test Plans（测试计划）
- 用途：手动与探索性测试
- 功能：
- 测试用例管理
- 实时日志与附件记录
- 与流水线自动化测试集成
- 应用场景：发布前质量保障
5. Artifacts（制品库）
- 用途：包管理与依赖项处理
- 功能：
- 通用包、NuGet、npm 和 Maven 源
- 二进制文件保留策略
- 应用场景：跨团队共享与版本化库文件
入门指南
按以下步骤设置 Azure DevOps：
- 创建账户：
- 访问 dev.azure.com 使用微软账户注册（提供免费层）
- 创建新组织（例如 “MyProjectOrg”）
- 设置项目：
- 在组织中点击”新建项目”
- 选择可见性（私有/公开）与版本控制（Git/TFVC）
- 通过邮件邀请添加团队成员
- 配置代码库：
- 克隆默认仓库：
git clone https://dev.azure.com/{org}/{project}/_git/{repo} - 推送初始代码：
git add . && git commit -m "Initial commit" && git push
- 克隆默认仓库：
- 构建简易流水线：
- 进入流水线 > 新建流水线 > 选择代码库 > ASP.NET（或您的框架）
- 推荐使用 YAML 简化配置：
```yaml
trigger:
- main pool: vmImage: ‘ubuntu-latest’ steps:
- task: DotNetCoreCLI@2 inputs: command: ‘build’ projects: ‘*/.csproj’ ```
- 保存并运行流水线
- 创建看板：
- 进入看板 > 冲刺 > 新建查询
- 定义工作项类型（例如史诗 > 功能 > 任务）
- 测试与部署：
- 在流水线中添加测试任务
- 设置发布流水线部署至 Azure App Service
实践教程请从官方快速入门开始。
最佳实践
- 采用 YAML 流水线：支持版本控制与可复用性
- 使用分支策略：要求拉取请求审批并关联工作项
- 实施安全扫描：集成 SonarQube 或 Microsoft Defender 等工具
- 分析监控数据：通过仪表板跟踪开发速率与构建成功率
- 扩展市场组件：使用 2000+ 扩展插件（如 Slack 通知）
- 混合部署支持：本地环境可使用 Azure DevOps Server（自托管）
常见误区：过早过度定制——建议从简起步逐步迭代
进阶主题
- 扩展与市场：通过 Jenkins、Terraform 等插件进行定制
- AI/ML 集成：在流水线中使用 Azure ML 部署模型
- 多团队协作：利用区域与迭代支持大型组织
- 迁移方案：提供从 GitHub 或 Jira 的导入工具