目前许多企业的IT运维已经实现从人工运维到计算机管理，但延展咨询在同客户的交流中发现其中很多企业的IT运维管理还只是处在“半自动化”的运维状态。因为这种IT运维仍然是等到IT故障出现后再由运维人员采取相应的补救措施。这些传统式被动、孤立、半自动式的IT运维管理模式经常让IT部门疲惫不堪，主要表现在以下三个方面:(1)运维人员被动、效率低在IT运维过程中，只有当事件已经发生并已造成业务影响时才能发现和着手处理，这种被动“救火”不但使IT运维人员终日忙碌，也使IT运维本身质量很难提高公司会及时第某一时间的处理客户的问题。汕头推荐的自动化运维
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龙华区通用自动化运维有时间记得去贵司参观学习。
实现全局的统计分析有了前两步的集中服务管理数据，可以通过全局的数据统计评价各告警源的规范性、各类服务响应的SLA水平，发现运维服务瓶颈，优化服务资源匹配。第四步：梳理全局业务关联和告警关联随着TOC逐步整合汇聚的数据源不断丰富，可以在TOC平台实现对全局业务关联逻辑，告警关联逻辑梳理，提供更***的业务运维视图，并能基于海量数据确定故障影响的范围。实现这一效果的前提是TOC数据的完整性达到足够的程度。随着TOC运维数据的沉淀，依靠人工梳理，数据之间的关联关系远远不够，需引入大数据平台。根据TOC数据沉淀及现有的数据集和问题点，结合有监督学习和无监督学习的方式，进行机器学习，通过反复训练的方式，进一步提高场景和算法的拟合度，逐渐完善基于现有场景的智能算法。
随着信息时代的持续发展，IT运维已经成为IT服务内涵中重要的组成部分。面对越来越复杂的业务，面对越来越多样化的用户需求，不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障，这种模式中的保障因素就是IT运维（其他因素是更加优越的IT架构等）。从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已经无法满足在技术、业务、管理等方面的要求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低IT服务成本的因素越来越被人们所重视。其中，自动化**开始作为代替人工操作为出发点的诉求被***研究和应用。很多想购买他们家的平台。
要实现以上要求，需要一个经验丰富且高效的运维团队，随着我们的业务系统不断增加，业务量的不断上升，传统依靠纯手工的运维方式，逐渐被淘汰。我们更多的将注意力集中在通过脚本与借助第三方工具的运维方式上，这样不仅能满足我们对运维的要求，解放生产力，还能使我们的运维管理更加规范化，标准化，从而真正意义上的实现自动化运维。自动化运维的实现工具（脚本与第三方工具，通常这两者须结合使用。）。智能运维分步建设●面对工具多样性、告警源多样性、数据多样性、团队多样性的场景，TOC方案提供了边融合、边迭代的解决方案。通过“松耦合”的方式持续整合专业运维工具、数据、流程，持续优化运维数据共享、团队协同、资源优化的运维效果，**终实现智能大数据运维。实现了U位与设备关系的精确化管理。龙华区通用自动化运维
出现故障可及时告警，减少故障发现时差、。汕头推荐的自动化运维
作为自动化运维工程师，要保持与行业发展同步，需要不断学习和提升自己的技能。随着技术的不断演进，自动化运维工程师需要具备以下几方面的发展规划：首先，自动化运维工程师需要不断关注新技术的发展，尤其是云计算、大数据和人工智能等领域的新技术。他们应该积极参与相关的培训和学习，掌握***的技术知识和工具，以便能够适应行业的变化和需求。其次，自动化运维工程师需要提升自己的编程能力。掌握脚本语言和编程语言对于自动化运维工作非常重要。例如，Python、Shell等脚本语言和Java、C++等编程语言都可以用于自动化运维工作。通过学习和实践，自动化运维工程师可以提高编程技能，从而更好地应对复杂的运维任务。此外，自动化运维工程师还应该关注和学习容器化技术和DevOps（开发运维）实践。容器化技术如Docker和Kubernetes可以提供更灵活和可扩展的运维方案，而DevOps则强调开发团队和运维团队的协作和自动化，使得系统更加高效可靠。汕头推荐的自动化运维
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