现在流行的开源的工具已经很多了，例如：ansible就可以做到批量执行命令，zabbix可以部署监控，nginx可以做代理等等。目前市面上的技术能够支撑我们干很多事情了，但现实是我们干活的"自由"是有界限的。有一些是"一刀切"的禁令，例如：某些公司的生产不允许执行定时任务、不允许接入dhcp服务。另一些是硬性要求的流程，例如：更换服务器系统或者升级bios需要关闭服务器，需要暂停业务，要走重大业务保障流程，要先提变更方案，上报各级审批，审批通过才能执行，这个周期会很长。不论这些约束有多奇葩，多令人费解，但个人认为这些约束存在的意义在于降低或避免生产上的重大事件出现的概率。网络的数据管理是非常重要的。通用自动化运维常见问题
企业开始需要运用专业化、标准化和流程化的手段来实现运维工作的自动化管理。因为通过自动化监控系统能及时发现故障隐患，主动的告诉用户需要关注的资源，以达到防患于未然。例如，全天候自动检测与及时报警能实现IT运维的“全天候无人值守”，**降低IT运维人员的工作负担。而且，通过自动化诊断能比较大限度地减少维修时间,提高服务质量。因此, 对于越来越复杂的IT运维来说，将纯粹的人工操作变为一定程度的自动化管理是一个重要发展趋势。国产自动化运维分类而且有时还有可以自动自愈的功能。
有一种观点认为，占主导地位的“传统”美国式管理风格（“斯隆模型 vs 丰田模型”）会导致“烟囱式自动化”，从而造成开发与运营之间的鸿沟，因此需要DevOps能力来克服由此引发的问题。DevOps经常被描述为“开发团队与运营团队之间更具协作性、更高效的关系”。由于团队间协作关系的改善，整个组织的效率因此得到提升，伴随频繁变化而来的生产环境的风险也能得到降低。DevOps对应用程序发布的影响在很多企业中，应用程序发布是一项涉及多个团队、压力很大、风险很高的活动。然而在具备DevOps能力的组织中，应用程序发布的风险很低，原因如下 [1]：（1）减少变更范围与传统的瀑布式开发模型相比，采用敏捷或迭代式开发意味着更频繁的发布、每次发布包含的变化更少。由于部署经常进行，因此每次部署不会对生产系统造成巨大影响，应用程序会以平滑的速率逐渐生长。
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。以后有业务记得找他们家。
进阶要看环境，如果有些技术当前的环境用不上，学了会很快就忘掉。进阶阶段会碰到各种各样的问题，例如：代码设计上的缺陷，某个底层的库报了个错百度查不到等等，解决问题需要耐心去了解技术原理、编程思想，跨过这道坎才能完善自己的知识体系结构。高级阶段要看项目，把自身的知识体系落地到实际应用中对综合性的要求特别高，这些经验需要靠时间积累。自动化运维工程师是当前信息技术领域中备受瞩目的职业之一。随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速发展，各行各业对于高效、稳定的系统运维需求不断增加。因此，自动化运维工程师的就业前景非常广阔。首先，自动化运维工程师在企业中扮演着至关重要的角色。他们负责建立和维护系统的自动化运维流程，通过自动化工具和脚本提高工作效率，减少人工操作的错误和风险。在当前信息化程度不断提升的环境下，企业对于自动化运维的需求会持续增长，因此自动化运维工程师将会受到企业的青睐支持统计类图表的配置/查询/导出（如机房设备数量）。国产自动化运维分类
智能运营的平台和监控管理。通用自动化运维常见问题
导致IT部门和业务部门对IT运维的服务满意度都不高。目前绝大多数的企业IT运维人员日常大部分时间和精力是处理一些简单重复的问题，而且由于故障预警机制不完善，往往是故障发生后或报警后才会进行处理，,使到IT运维人员的工作经常是处于被动“救火”的状态，不但事倍功半而且常常会出现恶性连锁反应。(2)缺乏一套高效的IT运维机制目前许多企业在IT运维管理过程中缺少自动化的运维管理模式，也没有明确的角色定义和责任划分，使到问题出现后很难快速、准确地找到根本原因，无法及时地找到相应的人员进行修复和处理，或者是在问题找到后缺乏流程化的故障处理机制，而在处理问题时不但欠缺规范化的解决方案，也缺乏***的跟踪记录。通用自动化运维常见问题
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