很多小公司、中小型的项目的运维体系不健全，出现关键问题的概率较小，业务逻辑简单，无需**级的运维人员。更多的时候需要“打杂”的人即可。这些“打杂”的事情大多简单、琐碎、无聊、无意义。我相信如果有得选，没人会把生命浪费在没有意义的事情上。我们需要自动化的手段来解决问题，例如：业务经常在半夜的某个时间点的服务发生异常，按照以往的惯例，极大概率是运维部门、开发部门、**门三方互相甩锅，***不了了之。服务器改造/新增少则几百多则上千，需要装系统并初始化加固。由于生产环境不得接入dhcp的规定，只能登录带外管理界面去手动挂载镜像安装。数字化精某准运维，使运维数据更直观。使用自动化运维推广
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进口自动化运维常见问题轻松洞悉复杂IT环境中的各组件之间的关系，快速定位故障根源。
DevOps包含development和operations，是开发和运营维护的总称。软件设计过程中，应对开发部门、运维部门进行协调，确保各项工作流程与方法高效使用，为项目管理工作提供可靠参考。基于devops软件开发源于2009年欧洲传统IT模式，对解决运维管理问题起到关键作用。为巩固软件设计与开发结果，将开发、运维与测试结合一起，形成了DevOps软件开发管理模式。基于DevOps软件开发可对测试环境进行应用，同时可将数据包融入到软件环境中。DevOps立足全局角度，对开发效果进行分析，加强人员之间的合作与交流也是软件开发设计工作重点，应对其进行合理安排。在devops框架下，对软件进行开发可实现自动化操作，使得人机交互方案应用具有可行性。
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。网络的数据管理是非常重要的。
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。每年都会参加相关的行业比赛。汕头微型自动化运维
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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。使用自动化运维推广
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