# 软件工程 — 行业知识库

## 行业概览
- 软件工程是数字经济的核心驱动力，涵盖前后端开发、DevOps、测试、架构等
- 全球软件开发者超 2800 万，中国超 700 万
- 敏捷开发、云原生、AI 编程正深刻改变软件工程实践

## 核心概念
- **CI/CD**：持续集成 / 持续部署
- **Microservices**：微服务架构
- **Cloud Native**：云原生（容器、K8s、Serverless）
- **Agile / Scrum**：敏捷开发与 Scrum 框架
- **Git Flow**：版本控制与分支管理策略
- **Code Review**：代码审查
- **Tech Debt**：技术债务
- **SRE (Site Reliability Engineering)**：站点可靠性工程
- **Infrastructure as Code (IaC)**：基础设施即代码
- **Observability**：可观测性（日志、指标、追踪）
- **DDD (Domain-Driven Design)**：领域驱动设计
- **API-First**：API 优先设计理念
- **Shift-Left Testing**：测试左移

## 行业最佳实践
- CI/CD 自动化，每次提交都经过自动化测试
- 代码审查制度化，至少一人 review
- 技术债务可视化管理，定期偿还
- 建立 SLO/SLA/SLI 体系保障服务质量
- 基础设施即代码，环境可复现
- 建立 On-call 轮值和事故响应机制
- 文档即代码，技术文档与代码同步更新
- 定期技术雷达扫描，保持技术敏感度

## 关键指标 (KPI)
- DORA 四指标（部署频率、变更前置时间、故障恢复时间、变更失败率）
- 代码覆盖率（目标 ≥ 80%）
- P0/P1 事故频率与 MTTR
- Sprint 交付率与迭代速度
- 技术债务比例

## 监管与合规
- 软件许可证合规（GPL、MIT、Apache 等）
- 数据安全开发规范（SDL）
- 等保合规（等保 2.0）
- SOC 2 / ISO 27001 认证要求

## 技术趋势
- AI 编程助手 (Copilot, Cursor) 提升开发效率
- 大模型驱动的代码生成与审查
- Platform Engineering 平台工程兴起
- WebAssembly 拓展运行时边界
- AI Agent 驱动的自动化运维

## 常见陷阱
- 过早优化，在需求不明确时过度设计
- 技术债务积累过多，新功能开发举步维艰
- 微服务拆分过细，运维复杂度爆炸
- 忽视监控和可观测性，出问题时两眼一黑
- 追新技术不考虑团队能力，引入风险