运维自动化实践
自动化运维工作思路
自动化运维工作思路随着互联网和信息技术的飞速发展，企业的IT系统规模和复杂度不断增加，传统的手工运维模式已经无法满足业务的需求。
自动化运维作为一种新型的运维模式，逐渐成为企业提高效率、降低成本、确保系统可靠性的重要手段。
本文将就自动化运维工作的思路和方法进行探讨。
一、自动化运维的意义1. 提高效率：自动化运维可以通过自动执行一系列操作，减少人工干预，加快系统的部署、配置、监控和维护速度，提高运维效率。
2. 降低成本：自动化运维可以减少人工运维成本，提高资源利用率，降低企业的运维成本。
3. 确保系统可靠性：通过自动化运维，可以降低人为因素带来的错误，提高系统运行的稳定性和可靠性。
4. 适应大规模和复杂的系统环境：随着IT系统规模的扩大和复杂度的增加，传统的手工运维模式已经无法满足需求，自动化运维可以更好地适应大规模和复杂的系统环境。
二、自动化运维的基本原则1. 标准化：建立统一的运维标准和规范，通过自动化工具将标准操作编码成自动化脚本，实现对系统运维操作的标准化管理。
2. 自动化：将重复性、繁琐的运维工作通过自动化手段进行处理，实现对系统的自动化管理和运维。
3. 智能化：利用机器学习、人工智能等技术，提高自动化运维系统的智能化水平，使之能够自学习、自适应、自优化，不断提高运维效率和质量。
4. 可视化：通过可视化的运维管理界面，实时监控系统运行状态和性能，快速发现和解决问题。
5. 安全化：在自动化运维工作中，充分考虑安全性，建立权限控制、安全审计等机制，保障系统运行的安全。
三、自动化运维的工作流程1. 分析与规划：首先需要对现有的运维工作进行分析，找出重复性、繁琐的工作内容，确定自动化的优先级和方向，制定自动化运维的规划和目标。
2. 工具选择：根据规划确定自动化运维工具的选型，常见的自动化运维工具包括Puppet、Chef、Ansible、SaltStack等。
3. 脚本编写：根据实际需求，编写自动化脚本，包括系统部署、配置、监控、维护等方面的自动化脚本。
全良添-阿里巴巴海量服务器下的基础运维智能化实践
解决什么问题
GOPS 全球运维大会2019·上海站
设计理念
运维系统要解决的问题： 能够最大化的无人干预，信息化->自动化->智能化 稳定安全，能够尽量避免人工失误，并且在失误 或故障发生的情况下，能快速进行恢复
设计理念 终态系统：当前态向终态逼近，假设失败会在任何地方 发方 方 吞吐和方 可靠：热备，快速服务切换能力 稳定性和鲁棒性：即使天基系统瘫痪也不能影响管理的服务 方 版本维护，天基运维天基：方 方 部署方 方 ，从方 到有部署
l能够最大化的无人干预信息化自动化智能化l稳定安全能够尽量避免人工失误并且在失误或故障发生的情况下能快速进行恢复gops全球运维大会2019上海站目录业务介绍1整体架构2安全运维3智能化之路4gops全球运维大会2019上海站region化gops全球运维大会2019上海站?不做100可用的假设不能因为中心服务不可用而影响别的服务?版本兼容和自管理?相邻三个版本之间必须保证向下兼容?版本和升级自维护自己运维自己?减少单点故障?master存状态其他模块无状态可重入?每个模块功能设计尽量简单?确定信号触发确定行为?轻量快速的服务状态检查?monitor?状态机反馈监管空一体化?自包含
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•普通 金丝雀 grayunit 滑动窗口 Adaptor业务灰度
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基于AIOps的智能运维实践有哪些应用场景
基于AIOps的智能运维实践有哪些应用场景在当今数字化的时代，企业的业务运营越来越依赖于信息技术系统的稳定和高效。
随着技术的不断发展，传统的运维方式已经难以满足日益复杂的业务需求，基于 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）的智能运维实践应运而生。
AIOps 利用人工智能和机器学习技术，对海量的运维数据进行分析和挖掘，实现运维的自动化、智能化和预测性，从而提高运维效率，降低运维成本，提升业务的稳定性和可靠性。
那么，AIOps 的智能运维实践到底有哪些应用场景呢？一、故障预测与预防在传统的运维模式中，故障往往是在发生后才被发现和处理，这可能导致业务的中断和损失。
而AIOps 可以通过对历史故障数据的分析，建立故障预测模型，提前发现潜在的故障风险，并采取相应的预防措施。
例如，通过对服务器的性能指标（如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等）进行实时监测和分析，当这些指标出现异常趋势时，及时发出预警，提醒运维人员进行排查和处理，从而避免故障的发生。
此外，AIOps 还可以对应用系统的日志进行分析，挖掘出其中隐藏的故障模式和规律。
比如，当发现某个应用模块在特定的时间或操作下频繁出现错误日志时，就可以推断该模块可能存在潜在的故障风险，提前进行优化和修复。
二、智能告警管理在复杂的 IT 环境中，每天会产生大量的告警信息，这些告警信息往往来自不同的系统和设备，而且存在大量的误报和重复告警，给运维人员带来了极大的困扰。
AIOps 可以通过对告警数据的分析和关联，实现智能告警管理。
首先，AIOps 可以对告警信息进行降噪和去重，过滤掉那些不重要和重复的告警，只将关键的告警信息推送给运维人员。
其次，AIOps可以对告警信息进行关联分析，找出那些相互关联的告警，从而帮助运维人员快速定位故障的根源。
例如，当服务器出现网络故障时，可能会引发一系列的应用告警，AIOps 可以通过对这些告警的关联分析，判断出是网络问题导致了应用故障，而不是应用本身的问题。
自动化运维方法及系统
自动化运维方法及系统随着科技的不断发展，自动化运维已经成为现代企业不可或缺的一部分。
自动化运维是指利用计算机技术和相关工具，通过编排、脚本、监控等方式自动完成运维管理工作的做法。
它可以大幅度提高运维效率和质量，减少人为错误的发生，使得企业能够更好地应对复杂的系统环境和大规模的用户需求。
要实现自动化运维，首先需要建立一个完善的自动化运维系统。
自动化运维系统包括以下几个主要方面：1. 自动化部署：自动化部署是指通过脚本和工具，快速、可靠地部署应用程序或服务器环境。
通过将环境配置和应用程序代码统一管理，减少了环境差异带来的问题。
比较常见的工具有Docker、Kubernetes等。
2. 自动化监控：自动化监控是指通过监控工具实时收集和分析系统运行状况，及时发现和解决问题。
监控指标可以包括硬件资源利用率、网络流量、服务响应时间等。
一些流行的监控工具包括Zabbix、Nagios等。
3. 自动化备份和恢复：自动化备份和恢复是指通过脚本和工具，定期自动备份关键数据和配置文件，以及快速恢复数据和环境。
这样可以避免数据丢失和系统故障导致的业务中断。
常见的备份和恢复工具有rsync、tar、Snapshot等。
4. 自动化日志管理：自动化日志管理是指通过日志管理工具，将系统和应用程序的日志集中存储和管理起来，方便日志的查询和分析。
一些常用的日志管理工具有ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等。
5. 自动化故障排查和修复：自动化故障排查和修复是指通过监控和日志分析工具，自动发现和定位问题，以及执行相应的修复动作。
这可以大大缩短故障处理的时间，提高系统可用性。
比较常见的工具有ELK、Grafana等。
6. 自动化报警和通知：自动化报警和通知是指通过报警系统，自动监控系统运行状况，一旦发现异常，及时发送通知或报警信息给相关人员，帮助他们快速响应和解决问题。
一些常用的报警和通知工具有PagerDuty、AlertManager等。
终端自动化运维服务方案
终端自动化运维服务方案终端自动化运维服务方案随着信息技术的发展，企业终端设备的数量和复杂性不断增加，对终端的运维管理也提出了更高的要求。
传统的手动终端运维方式已经难以适应这种快节奏的发展环境，因此，终端自动化运维服务成为提高终端管理效率和降低运维成本的重要方案之一。
本文将介绍一套终端自动化运维服务方案。
1. 方案概述终端自动化运维服务方案通过引入自动化工具和技术，对企业终端设备进行集中管理和自动化操作，实现终端软件的自动安装、配置更新、故障报警和排查等功能，大大提高了终端管理的效率和可靠性，并降低了运维成本。
2. 方案流程(1) 环境准备：在实施终端自动化运维服务前，需要对企业终端设备进行分类和登记，并对终端设备进行标准化配置，包括操作系统版本、常用软件、网络配置等。
(2) 自动化工具选择：根据企业的实际需求和终端设备情况，选择适合的自动化运维工具，如配置管理工具、软件分发工具、日志分析工具等。
(3) 配置管理：通过配置管理工具对终端设备进行集中管理和配置，包括软件安装、配置文件更新、权限管理等。
同时，配置管理工具还能提供历史配置记录和配置变更审计等功能，方便管理员进行故障排查和风险评估。
(4) 软件分发：通过软件分发工具实现软件的集中分发和更新，减少人工干预，提高软件更新的效率和准确性。
软件分发工具还可以进行软件版本管理和补丁管理，自动识别并安装最新的软件版本和安全补丁。
(5) 故障报警和排查：通过日志分析工具对终端设备的日志进行实时监控和分析，及时发现终端设备的异常情况，并根据预设的规则进行故障报警。
同时，日志分析工具还能提供故障排查的指导和建议，帮助管理员快速定位故障根源并进行修复。
(6) 性能监控和优化：通过性能监控工具对终端设备的性能进行实时监控和分析，包括CPU使用率、内存占用、磁盘空间等指标。
根据监控数据，管理员可以及时发现性能问题，并进行相应的优化和调整，提高终端设备的运行效率和稳定性。
如何利用Python进行系统运维自动化
如何利用Python进行系统运维自动化在当今数字化的时代，系统运维的重要性日益凸显。
随着业务的不断扩展和系统的日益复杂，传统的手动运维方式已经难以满足需求，运维自动化成为了提高效率、保障系统稳定运行的关键。
Python 作为一种功能强大、易学易用的编程语言，在系统运维自动化领域发挥着重要作用。
接下来，让我们一起深入探讨如何利用 Python 实现系统运维自动化。
一、系统运维自动化的需求与挑战在探讨如何利用 Python 进行系统运维自动化之前，我们首先需要了解系统运维的需求以及面临的挑战。
系统运维的主要任务包括服务器的监控、配置管理、故障排查与处理、软件部署与更新等。
随着业务的增长，服务器数量和应用程序的复杂度不断增加，手动完成这些任务变得越来越困难且容易出错。
其中，服务器监控需要实时获取系统的性能指标，如CPU 使用率、内存利用率、磁盘空间等，并及时发出警报。
配置管理则要确保服务器的配置信息准确无误且一致，包括网络设置、服务参数等。
故障排查与处理要求快速定位问题并采取有效的解决措施，以减少系统停机时间。
软件部署与更新需要高效、可靠地将新的软件版本或补丁推送到服务器上。
这些任务面临着诸多挑战，例如：数据量大、实时性要求高、操作的重复性和复杂性等。
而 Python 凭借其丰富的库和强大的功能，可以有效地应对这些挑战，实现系统运维的自动化。
二、Python 在系统运维自动化中的优势Python 之所以成为系统运维自动化的首选语言，主要得益于以下几个方面的优势：1、简单易学Python 语法简洁明了，易于理解和掌握，即使对于没有编程基础的运维人员，也能相对快速地入门并上手编写代码。
2、丰富的库Python 拥有大量用于系统管理和运维的库，如｀psutil` 用于获取系统信息，｀paramiko` 用于远程连接服务器，｀fabric` 用于自动化部署等。
这些库大大简化了开发工作。
3、跨平台性Python 可以在不同的操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和macOS。
自动化运维方案
自动化运维方案自动化运维方案是指通过使用自动化工具和技术，提高运维工作的效率和稳定性，减少人工操作和人为错误，实现运维工作的自动化管理。
下面是一种基本的自动化运维方案：1. 自动化监控系统：搭建一个全面的自动化监控系统，可以实时监控服务器硬件状态、网络连接情况、应用程序运行状态等，并及时发出警报。
这样可以快速发现并解决潜在的问题，确保系统的稳定运行。
2. 自动化配置管理：使用配置管理工具，例如Puppet或Ansible，将服务器和应用程序的配置信息进行统一管理，并进行自动化部署和更新。
这样可以确保服务器和应用程序的配置一致性，减少配置错误和人工操作。
3. 自动化扩展和弹性伸缩：使用云计算平台的弹性伸缩功能，根据系统的负载情况自动添加或移除服务器资源。
同时，可以使用自动化脚本，在需要时自动扩展或缩小数据库、存储等资源，以适应业务需求的变化。
4. 自动化备份和恢复：使用自动化备份工具，定期对服务器数据进行备份，并存储在可靠的存储设备中。
而在系统出现故障或数据丢失时，可以通过自动化恢复工具，快速恢复数据和系统正常运行。
5. 自动化性能优化：使用自动化工具对系统的性能进行监测和优化。
通过分析性能指标，发现系统瓶颈，自动调整系统参数或进行优化，提高系统的响应速度和性能。
6. 自动化日志分析：使用自动化日志分析工具，对系统日志进行实时监测和分析。
通过对日志的分析，可以快速发现系统的异常行为和故障，及时采取措施进行修复。
以上是一个基本的自动化运维方案，当然还可以根据实际需求进行自定义和扩展。
通过自动化运维方案的实施，可以提高运维效率，减少人工错误，确保系统的稳定性和安全性，为企业节约成本和提升竞争力。
平安银行转型路上的运维自动化实践及中台建设
通
以
过
宽
表
数
方
据
式
检
存
索对
储
外
在
提
供
数据闭环：自动化交付系统
Automated Delivery System
创建主机
安装依 赖软件
安全/系 统基线
交付堡 垒机
n 使用流水线的方式贯串各个部门 n 使用消息队列的方式可以很轻松的解决耦合，异常重试等问题 n CMDB在开始的时候产生一个CICODE流水线开始，结束后，Agent上报
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建设运营中台
将执行能力，灰度能力，收敛能力 ，聚合能力加强
建设流程中台
建立中台，揉合场景，对标准化的变更 操作可以模糊前端的合规要求，由中台 来解决
CMDB 设计
CMDB system design
到底要做一个怎么样的CMDB
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04
流程管控复杂
复杂的流程管控，会额外的增加运营者 的成本，降低产能，如果不简化流程， 势必会成为短板
05
自主工具能力差
外购的管理系统跟不上需求增长，必须 要自研
03
标准化不到位
原本标准化就做的不是很好 ，在业务增 长期，随着需求量的增加，就会更加突 出
02
配置信息不闭环，不透明
交付的信息无法形成闭环，在各团队内维护，沟通 成本高，准确率低，在故障发生时，会致命
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今天聊些啥
What we talk about today
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献计献策
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运维自动化实践
随着信息技术的快速发展，企业所面临的IT系统规模越来越大，运维工作变
得越来越繁琐复杂。为了提高效率和减少人为错误，运维自动化成为了当今企业的
必备技术之一。本文将探讨运维自动化的实践，并介绍一些常见的自动化工具和技
术。
一、运维自动化的背景和意义
随着企业的业务规模扩大，IT系统的规模也随之增长。传统的手工运维方式已
经无法满足快速变化的需求。手工操作容易出错且效率低下，而且对于一些重复性
的工作来说，手工操作更是浪费人力资源。因此，运维自动化成为了提高效率和降
低成本的重要手段。
运维自动化的意义不仅在于提高工作效率，还在于减少人为错误。人工操作容
易出现疏忽和疲劳，而自动化工具可以保证操作的准确性和一致性。此外，运维自
动化还可以提供实时监控和报警功能，及时发现并解决问题，保障系统的稳定运行。
二、运维自动化的实践
1. 配置管理
配置管理是运维自动化的重要组成部分。它可以帮助运维人员快速、准确地部
署和配置服务器、网络设备等。常见的配置管理工具有Puppet、Chef和Ansible等。
这些工具通过编写脚本来描述和管理系统的配置，实现了自动化部署和配置的目标。
2. 自动化部署
自动化部署是指通过自动化工具来实现软件的快速部署和更新。传统的部署方
式需要手动操作，耗时且容易出错。而自动化部署可以通过脚本来实现，减少了人
为错误的可能性，并且可以提供快速回滚的能力。常见的自动化部署工具有
Jenkins、Docker和Kubernetes等。
3. 监控和告警
监控和告警是保障系统稳定运行的重要环节。传统的监控方式需要运维人员手
动检查和分析日志，效率低且容易遗漏问题。而自动化监控工具可以实时收集和分
析系统的指标数据，并及时发出告警。常见的监控工具有Zabbix、Nagios和
Prometheus等。
4. 故障处理
故障处理是运维工作中不可避免的一部分。传统的故障处理方式需要运维人员
手动排查和修复问题，耗时且容易出错。而自动化故障处理工具可以通过脚本来自
动诊断和修复问题，提高故障处理的效率和准确性。常见的故障处理工具有
SaltStack、PagerDuty和ELK Stack等。
三、运维自动化的挑战和解决方案
尽管运维自动化带来了很多好处，但是实施过程中也面临一些挑战。首先，自
动化工具的学习和使用成本较高，需要运维人员具备一定的编程和脚本技能。其次，
系统的复杂性和多样性也给自动化工作带来了一定的困难。为了解决这些问题，可
以采取以下措施：
1. 培训和学习：提供培训和学习机会，使运维人员掌握自动化工具的使用技巧
和编程知识。
2. 标准化和模块化：制定标准化的配置和部署规范，并将系统拆分成模块化的
组件，以降低自动化工作的复杂度。
3. 持续改进：不断总结经验和教训，改进自动化脚本和工具，提高自动化工作
的效率和准确性。
四、结语
运维自动化是当今企业必备的技术之一，它可以提高工作效率、降低成本，并
保障系统的稳定运行。通过配置管理、自动化部署、监控和告警以及故障处理等手
段，可以实现运维工作的自动化。尽管实施过程中会面临一些挑战，但通过培训和
学习、标准化和模块化以及持续改进等措施，可以克服这些问题。运维自动化的实
践将为企业带来更高的效率和更好的业务运行。