Atlassian hat Bitbucket Server in Version 4.12 freigegeben. Die nunmehr hohe Releasefrequenz behält Atlassian bei und hat im letzten Release für das Jahr 2016 mehrere Verbesserungen an Performance und Seitenladezeiten vorgenommen. Weiter geht Atlassian ins Detail zum Elastic Experiment Executor (E3).
Ein ereignisreiches Jahr 2016: Bitbucket Server im Wandel
2016 war ein ereignisreiches Jahr für Atlassian und Bitbucket. Nach dem erfolgten Börsengang, der Umbenennung von Stash zu Bitbucket Server und vielen weiteren Veränderungen stieg die Releasefrequenz von Bitbucket Server mehr und mehr an. Grund genug für Atlassian – und uns – das Jahr 2016 aus der Perspektive von Bitbucket Server Revue passieren zu lassen.
Moderne Software-Entwicklung benötigt Tools, die verlässlich und stabil sind. Werkzeuge, die es erlauben schnell und effektiv zu sein und die eine hohe Qualität der auszuliefernden Software sicherstellen. Die primären Änderungen an Bitbucket Server haben sich aus diesem Grund vor allem auf die Verbesserung der tagtäglichen Arbeit von Entwicklern fokussiert.
Das Team von Bitbucket hat fleißig Bugs behoben und neue Features veröffentlicht. Hier ist ein Überblick über all das, was sich im vergangenen Jahr an Bitbucket Server getan hat:
Die Highlights im Januar 2016:
- Verbesserte Clone / Fetch-Operationen dank Smart Mirroring für Bitbucket Server Data Center
- Unterstützung für große Binärdateien dank Git LFS
- Automatische Transitionen für JIRA-Issues mit Smart Commits
Die Highlights im März waren verbesserte Pull Requests mit Reviewer Status.
Im Mai hat Atlassian Code Search eingeführt, um Source Code innerhalb von Bitbucket zu durchsuchen.
Im Juli wurden folgende Änderungen veröffentlicht:
- Reduzierte Ausfallzeiten dank Zero Downtime Backups
- Entwickler können Code nun bis aufs Review-Level inspizieren
- Pull Requests lassen sich noch einfacher und schneller dank Default Reviewern erstellen
Im August hat Atlassian Bitbucket Data Center Disaster Recovery-Unterstützung spendiert und Entwickler mit konfigurierbaren Merge-Strategien noch mehr Kontrolle gegeben.
Der Herbst und Winter – beginnend mit dem Oktober – hat weitere Veränderungen gebracht:
- Bitbucket Data Center lässt sich von nun an innerhalb weniger Minuten deployen – dank AWS CloudFormation-Templates
- Die neuen persönlichen Dashboards machen es möglich, die gesamte Arbeit an einem Ort zu vereinen.
Im November wurden Code Reviews mit iterativen Reviews weiter vereinfacht und im Dezember wurde der Elastic Experiment Executor vorgestellt, um Load Tests auf Bitbucket Data Center auszuführen.
Load-Testing mit dem Elastic Experiment Executor (E3)
Der Elastic Executor Executor (E3) ist ein Werkzeug, um die Performance von Bitbucket Data Center unter Last zu testen. Das Tool erlaubt es, eine Instanz von Bitbucket Data Center reproduzierbar in einer beliebigen Konfiguration zu starten, während man Statistiken zur Laufzeit sammeln kann. So können unterschiedliche Versionen von Bitbucket mit unterschiedlichen Konfigurationen gestartet, getestet und verglichen werden. Nach nur ein paar Stunden ist Atlassian in der Lage, genaue Zahlen zur Performance auszulesen, die sonst mühsam über Wochen gesammelt werden müssen.
Ein Beispiel für die Daten:
Atlassian hat ebenfalls eine interessante Blogserie im Developer-Blog veröffentlicht, wie diese Zahlen zustande gekommen sind und eingesetzt wurden, um Bitbucket Data Center zu ermöglichen.
Blogserie: Wie Atlassian Bitbucket Data Center entwickelt hat
Atlassian teilt detaillierte Einsichten in den Entwicklungsprozess von Bitbucket Data Center in einer Blogserie auf ihrem Developer-Blog. Neben wunderbaren und informativen Diagrammen zu Performance-Daten finden Sie dort auch den Link zum E3-Performance-Tool.
- How we build Bitbucket Data Center to scale – part 1 (Richard Friend): Das Bitbucket Server Enterprise-Team beschreibt ihre Arbeit und Entscheidungen, die sich hinter den Kulissen abgespielt haben, damit Bitbucket Data Center für große Einsatzszenarien skaliert.
- How we build Bitbucket Data Center to scale – part 2 (Michael Studman): Im zweiten Teil wird betrachtet, wie Bitbucket die Systemperformace während vieler gleichzeitiger Git-Anfragen aufrecht erhält und welche Änderungen in Bitbucket Server 4.11 dazu geführt haben, dass sich die Performance noch weiter verbessert hat.
- How we build Bitbucket Data Center to scale – part 3 (Michael Heemskerk): Der dritte und letzte Teil beschreibt das Git packfile protocol und wie Bitbucket dieses mit Caching kombiniert, um eine optimale CPU-Auslastung und Speichernutzung zu garantieren.
Obwohl technischer Natur, zeigen diese Artikel auf eindrucksvolle Weise auf, wie das Team von Atlassian es schafft, Git für den Enterprise-Einsatz verlässlich zu skalieren.
Quellen & Links
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