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传统的软件组织将开发、IT运营和质量保障设为各自分离的部门。在这种环境下如何采用新的开发方法（例如敏捷软件开发），这是一个重要的课题：按照从前的工作方式，开发和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部门的支持，而却需要极其紧密的多部门协作。然而DevOps考虑的还不止是软件部署。它是一套针对这几个部门间沟通与协作问题的流程和方法。需要频繁交付的企业可能更需要对DevOps有一个大致的了解。Flickr发展了自己的DevOps能力，使之能够支撑业务部门“每天部署10次”的要求──如果一个组织要生产面向多种用户、具备多样功能的应用程序，其部署周期必然会很短。这种能力也被称为持续部署，并且经常与精益创业方法联系起来。 从2009年起，相关的工作组、专业组织和博客快速涌现。支持市面上主流的云主机以及本地主机，监控数据可达到秒级。购买自动化运维图片

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。新型自动化运维特点他们敬爱的平台管理数据很清晰严谨。

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。

DevOps的引入能对产品交付、测试、功能开发和维护（包括──曾经罕见但如今已屡见不鲜的──“热补丁”）起到意义深远的影响。在缺乏DevOps能力的组织中，开发与运营之间存在着信息“鸿沟”──例如运营人员要求更好的可靠性和安全性，开发人员则希望基础设施响应更快，而业务用户的需求则是更快地将更多的特性发布给**终用户使用。这种信息鸿沟就是**常出问题的地方。以下几方面因素可能促使一个组织引入DevOps：1、使用敏捷或其他软件开发过程与方法2、业务负责人要求加快产品交付的速率3、虚拟化和云计算基础设施（可能来自内部或外部供应商）日益普遍4、数据中心自动化技术和配置管理工具的普及。出现故障可及时告警，减少故障发现时差、。

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。系统都会自动化作业，管理分析的。福田区个性化自动化运维

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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购买自动化运维图片

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