福田区通用自动化运维

进阶要看环境，如果有些技术当前的环境用不上，学了会很快就忘掉。进阶阶段会碰到各种各样的问题，例如：代码设计上的缺陷，某个底层的库报了个错百度查不到等等，解决问题需要耐心去了解技术原理、编程思想，跨过这道坎才能完善自己的知识体系结构。高级阶段要看项目，把自身的知识体系落地到实际应用中对综合性的要求特别高，这些经验需要靠时间积累。自动化运维工程师是当前信息技术领域中备受瞩目的职业之一。随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速发展，各行各业对于高效、稳定的系统运维需求不断增加。因此，自动化运维工程师的就业前景非常广阔。首先，自动化运维工程师在企业中扮演着至关重要的角色。他们负责建立和维护系统的自动化运维流程，通过自动化工具和脚本提高工作效率，减少人工操作的错误和风险。在当前信息化程度不断提升的环境下，企业对于自动化运维的需求会持续增长，因此自动化运维工程师将会受到企业的青睐准确采集设备所在机柜的U位位置。福田区通用自动化运维

)建立自动化运维管理平台IT运维自动化管理建设的第一步是要先建立IT运维的自动化监控和管理平台。通过监控工具实现对用户操作规范的约束和对IT资源进行实时监控，包括服务器、数据库、中间件、存储备份、网络、安全、机房、业务应用和客户端等内容，通过自动监控管理平台实现故障或问题综合处理和集中管理。例如，在自定义周期内进行自动触发完成对IT运维的例行巡检，形成检查报告。包括自动运行维护，以完成对系统补丁的同步分发与升级、数据备份、病毒查杀等工作。(2)建立故障事件自动触发流程，提高故障处理效率所有IT设备在遇到问题时要会自动报警，无论是系统自动报警还是使用人员报的故障，应以红色标识显示在运维屏幕上。然后IT运维人员只需要按照相关知识库的数据，一步一步操作就可以。因此，企业需要事先建立自动工单式流程管理，当设备或软件发生异常或超出预警指标时会触发相关的事件，同时触发相关工单处理流程给相关IT运维人员。IT运维人员必须在指定时间内完成流程所规定的环节与工作，以提高IT运维响应问题的效率。推荐的自动化运维常见问题提供界面创建/API/Excel导入等多种数据维护方式。

随着信息时代的持续发展，IT运维已经成为IT服务内涵中重要的组成部分。面对越来越复杂的业务，面对越来越多样化的用户需求，不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障，这种模式中的保障因素就是IT运维（其他因素是更加优越的IT架构等）。从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已经无法满足在技术、业务、管理等方面的要求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低IT服务成本的因素越来越被人们所重视。其中，自动化**开始作为代替人工操作为出发点的诉求被***研究和应用。

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方便运维人员实时查看设备(系统)状态。

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。助力企业数字化转型，包括图表、报表、大屏。福田区什么是自动化运维

实现了U位与设备关系的精确化管理。福田区通用自动化运维

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。福田区通用自动化运维

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