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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每一个环节都是数据可视化。白云区出口自动化运维

现在流行的开源的工具已经很多了，例如：ansible就可以做到批量执行命令，zabbix可以部署监控，nginx可以做代理等等。目前市面上的技术能够支撑我们干很多事情了，但现实是我们干活的"自由"是有界限的。有一些是"一刀切"的禁令，例如：某些公司的生产不允许执行定时任务、不允许接入dhcp服务。另一些是硬性要求的流程，例如：更换服务器系统或者升级bios需要关闭服务器，需要暂停业务，要走重大业务保障流程，要先提变更方案，上报各级审批，审批通过才能执行，这个周期会很长。不论这些约束有多奇葩，多令人费解，但个人认为这些约束存在的意义在于降低或避免生产上的重大事件出现的概率。汕尾个性化自动化运维合作过河没你多优某秀的伙伴。

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。

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。系统都会自动化作业，管理分析的。

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。实现一站式几种的管理和一门户。南沙区国产自动化运维

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缺乏高效的IT运维技术工具随着信息化建设的深入，企业IT系统日趋复杂，林林总总的网络设备、服务器、中间件、业务系统等让IT运维人员难以从容应对，即使加班加点地维护、部署、管理也经常会因设备出现故障而导致业务的中断，严重影响企业的正常运转。出现这些问题部分原因是企业缺乏事件监控和诊断工具等IT运维技术工具，因为在没有高效的技术工具的支持下故障事件很难得到主动、快速处理。尽管IT运维管理的技术在不断进步，但实际上很多IT运维人员并没有真正解脱出来，原因在于目前的技术虽然能够获取IT设备、服务器。白云区出口自动化运维

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