自动化运维基本参数
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自动化运维企业商机

在实际干活中,这些约束经常会带来很大的困扰,例如:项目上的内网的网络环境不得接通互联网,部署软件装离线环境会特别麻烦(依赖地狱),催的特急,有时候不得已会用笔记本联通热点反向代理流量给服务器。不管怎么说,尽可能的遵守游戏规则。常在河边走,哪有不湿鞋。角色自动化运维定位介于开发和运维之间(运维和开发的交集)。根据公司业务情况的不同,工作内容上的侧重点也不同。根据本人过往的经验来说大部分情况下是80%开发、20%运维。祝愿公司生意兴隆越老越好。罗湖区微型自动化运维

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想要把python写好是一件不容易的事情,python的弱类型在团队协作的时候特别蛋疼,良好的代码规范尤其的重要。有条件多看一看别人写的源码,学习不同的代码设计风格和理念,有助于提升开发的思维。js在工作中使用到的不多,但可以通过它制作一些页面来展示个人的能力,推荐vue、element-ui。本人把js当工具用,暂时没有太多时间去熟悉它的细节。即便如此,配合fastapi写cmdb去实现功能足够了。要成为一名合格的自动化运维工程师,必须要考虑整体解决方案,带着项目的思维去写代码。假设以开源项目:django开发cmdb、stackstorm作为自动化运维平台、zabbix为监控的体系。首先cmdb作为运维工作的起点,当前生产环境的所有设备的相关信息都体现在其中,需要考虑设备统一访问入口、权限管理、密钥管理、操作审计等。其次熟悉stackstorm特性,在插件编写上考虑通用性、可扩展性。***考虑如何利用zabbix的实时数据,等等。这个过程要解决很多很多的问题,非常考验耐心。罗湖区微型自动化运维系统的研发价值是非常的高的。

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个人认为监控应该也纳入到自动化的体系中来,毕竟生产环境里面得有一双"眼睛"帮我们时时刻刻盯着。但目前个人了解到的做自动化平台的都没有监控。不过问题不大,可以用zabbix并配合自动化运维平台中的剧本、触发器来实现告警处置。另外,自动化运维的成本还蛮高的,如果没有平台提供整套的解决方案的话,只能用脚本编写业务流程。如果是初级、中级阶段这个过程非常值得体验,能够锻炼人的逻辑思维,也能锻炼人的解决方案能力。这个过程的技术经验是能够提升非常大的。做自动化运维应当以问题为导向,解决问题才是健康发展的基础。

很多组织将开发和系统管理划分成不同的部门。开发部门的驱动力通常是“频繁交付新特性”,而运营部门则更关注IT服务的可靠性和IT成本投入的效率。两者目标的不匹配,就在开发与运营部门之间造成了鸿沟,从而减慢了IT交付业务价值的速度 [2]。开发人员经常不考虑自己写的代码会对运营造成什么影响。他们在交付代码之前,并不邀请运营人员参与架构决策或代码评审。开发人员对配置或环境进行修改之后,经常没有及时与运营人员沟通,导致新的代码不能运行。开发人员在自己的机器上手工修改配置,而没有记录所有需要的步骤。想找到必要的配置参数,通常需要尝试很多不同的参数;在得到一个可工作的状态后,往往很难识别出通过哪些**小步骤就能到达该状态。轻松洞悉复杂IT环境中的各组件之间的关系,快速定位故障根源。

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传统的软件组织将开发、IT运营和质量保障设为各自分离的部门。在这种环境下如何采用新的开发方法(例如敏捷软件开发),这是一个重要的课题:按照从前的工作方式,开发和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部门的支持,而却需要极其紧密的多部门协作。然而DevOps考虑的还不止是软件部署。它是一套针对这几个部门间沟通与协作问题的流程和方法。需要频繁交付的企业可能更需要对DevOps有一个大致的了解。Flickr发展了自己的DevOps能力,使之能够支撑业务部门“每天部署10次”的要求──如果一个组织要生产面向多种用户、具备多样功能的应用程序,其部署周期必然会很短。这种能力也被称为持续部署,并且经常与精益创业方法联系起来。 从2009年起,相关的工作组、专业组织和博客快速涌现。支持设备全生命周期管理。宝安区多功能自动化运维

本公司每年都会招聘线管的从业人员。罗湖区微型自动化运维

这一行所涉及的技术太宽泛了,但有一些通用能力是需要具备的,例如:系统:熟练操作、部署业务系统涉及的集群、中间件、服务。熟练排查常见集群、中间件、服务异常。理解集群、中间件、服务配置项的作用及意义。熟悉集群、中间件、服务的官方文档。熟悉服务器系统常见命令熟悉虚拟化、容器网络:业务需求对网络要求不高的话HCIA水平够用了起码路由、拓扑要能看懂。至少会配置vlan、dhcp、vlan-if、trunk、access。你会经常用到python写各种需求的插件,你需要掌握一些库:网络请求:requests、net-snmp、paramiko浏览器操作:selenium网页爬取:scrapy(一般用Selector来找网页元素)消息队列:redis,python-kafka、pikaexcel:pandasword:python-docx(如果你嫌它坑,那直接用win32com去调office的接口吧)后端:fastapi、django(推荐fastapi,毕竟用py写的项目不考虑性能,怎么方便怎么来)分布式计算:celery(如果你对编排引擎感兴趣那么一定得了解它)数据库:pymsyql罗湖区微型自动化运维

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