现在随着IT运维管理工作的复杂度和难度的**增加，过去*靠几个专门的运维人员或是“技术大拿”来包打天下已经行不通了，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。所谓自动化运维，即在**少的人工干预下，结合运用脚本与第三方工具，保证业务系统7*24小时高效稳定运行。这应该是所有业务系统运维***目标。●自动化运维的三个层面●按照运维的发展成熟度来看，运维大致可分为三个阶段：依靠纯手工，重复的进行软件的部署与运维；通过编写脚本，方便的进行软件的部署与运维；借助第三方工具，高效的进行软件的部署与运维。每一个环节都是数据可视化。品牌自动化运维图片
大数据平台实现数据融合后，建立基于大数据场景的模块化应用。以智能算法及大数据作为支撑，依据算法输出的预测结果，简化IT运维操作，为运维管理决策提供更大的价值。以金融行业IT运维管理为例，其解决方案主要是实现将基础监控中心，业务监控中心和运维服务中心进行统一管理。实现对IT基础设施，网络设备、服务器系统、数据库、中间件、业务系统等进行统一的监控和管理，提供对应用系统的集中监控和管理。发现故障及时告警处理并分析业务系统的运行状态和性能，预防故障发生，提高运维效率，规范故障解决流程，建立符合金融机构的IT运维服务流程。福建推荐的自动化运维方便运维人员实时查看设备(系统)状态。
一般而言，当企业希望将原本笨重的开发与运营之间的工作移交过程变得流畅无碍，他们通常会遇到以下三类问题：发布管理问题：很多企业有发布管理问题。他们需要更好的发布计划方法，而不止是一份共享的电子数据表。他们需要清晰了解发布的风险、依赖、各阶段的入口条件，并确保各个角色遵守既定流程行事。发布/部署协调问题：有发布/部署协调问题的团队需要关注发布/部署过程中的执行。他们需要更好地跟踪发布状态、更快地将问题上升、严格执行流程控制和细粒度的报表。发布/部署自动化问题：这些企业通常有一些自动化工具，但他们还需要以更灵活的方式来管理和驱动自动化工作──不必要将所有手工操作都在命令行中加以自动化。理想情况下，自动化工具应该能够在非生产环境下由非运营人员使用。要开始优化发布流程，可以从问题识别开始：看看上面提到的哪种问题在你的团队中具有比较高的优先级。
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合作过河没你多优某秀的伙伴。
DevOps（Development和Operations的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。它是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。它的出现是由于软件行业日益清晰地认识到：为了按时交付软件产品和服务，开发和运维工作必须紧密合作。支持统计类图表的配置/查询/导出（如机房设备数量）。白云区常见自动化运维
他们敬爱的平台管理数据很清晰严谨。品牌自动化运维图片
网络流量，甚至数据库的警告信息，但成千上万条警告信息堆积在一起根本没法判断问题的根源在哪里。另外，目前许多企业的更新管理绝大多数工作都是手工操作的。即使一个简单的系统变更或更新往往都需要运维人员逐一登录每台设备进行手工变更，当设备数量达至成百上千时，其工作量之大可想而知。而这样的变更和检查操作在IT运维中往往每天都在进行，占用了大量的运维资源。因此，实现运维管理工作的自动化对企业来说已迫在眉睫。现在随着IT运维管理工作的复杂度和难度的**增加，*靠过去几个“运维英雄”或“技术大拿”来包打天下已经行不通了品牌自动化运维图片
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