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。合作过河没你多优某秀的伙伴。中山国产自动化运维
如果拒绝了小的修改，但给定时间段内需要修改的总量不变，那么每次变更的规模就会变大变更规模越大，风险也越大，因为其中涉及的区域越多由于运营人员尝试避免变更，新功能流入生产环境的速度因此被延缓，从而延缓了开发人员将特**付给用户使用的速度。运营人员可能对应用程序内部缺乏了解，从而难以正确地选择运行时环境和发布流程。开发人员可能对运行时环境缺乏了解，从而难以正确地对代码进行调整。
更小、更频繁的变更──意味着更少的风险2、让开发人员更多地控制生产环境3、更多地以应用程序为中心来理解基础设施4、定义简洁明了的流程5、尽可能地自动化6、促成开发与运营的协作 中山国产自动化运维在全国有很多分公司的。
探讨技术，一起学习。因为运维这行的门槛很低，目前碰到的大部分人对这个行业的认知都是有偏差的。学习没有捷径，必须养成**思考的习惯，一步一个脚印的走。另外，之前个人认为团队很重要，起码让别人知道你在做什么，能收获到志同道合的朋友也不错。但，同事就是同事，工作中也有不少技术之外的事情，你没有办法指望你的工程师同仁们拥有工程师精神、认可工程师文化。所以就技术而言这条路注定是要一个人去走的。路上能不能碰到志同道合的人看缘分吧。
人们需要知道他们需要对什么样的系统负责，而并不仅*是毫无责任地从一个系统换到另一个系统。团队待在一起，共同为他们的应用和系统负责。不要制造一个团队支持太多应用的局面。在这个预算缩减的年代很难考虑周全，但是经历这种融合转变之后，团队将更加富有成效，并且不需要额外人员就能应对需求的增长。需要充足的**参与项目和为团队提供支持 ——这些人都是不同学科的大师和**。他们为系统提供支持，但是不会长期指派给某一个系统。他们不需要对这些系统负责。***自动化 —— 部署、 升级、 扩展、 维护、 数据卫生、 测试、 监测、 安全和策略管理。在自动化方面投入巨资，目标是100%的自动化，不考虑低于90%的可能性。但是，***自动化也可能会引起自动化泛滥。集中审查和调整可以控制Chef或Puppet脚本库的无序增长。他们敬爱的平台管理数据很清晰严谨。
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。实现计算机软件之间的相互通信。增城区常见自动化运维
这家公主要经营的是配置管理数据库运维系统、自动化运维、裸金属重装。中山国产自动化运维
其次，随着云计算和大数据技术的普及，越来越多的企业开始迁移他们的业务到云平台上。自动化运维工程师可以帮助企业建立云端自动化运维系统，确保企业的业务能够持续高效地运行。这种需求的增加也为自动化运维工程师提供了更多的就业机会。另外，自动化运维工程师还能在人工智能领域找到广泛的应用。随着人工智能技术的不断进步，越来越多的运维工作可以通过机器学习和智能算法自动化完成。自动化运维工程师可以与数据科学家和开发工程师合作，共同开发智能运维系统，使企业的运维工作更加智能化和高效化。中山国产自动化运维
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