python運維自動化

① python運維入門該學什麼

運維工程師和開發人員一樣，同屬於IT從業人員，很多人認為運維人員不需要懂開發，其實不然，不懂開發的運維道路會越走越窄。現階段，掌握一門Python開發已經成為高級運維工程師的必備技能了，那麼Python運維要學習哪些內容，如何才能學好？

個人建議學習的路線如下：

初級入門：

1、linux基礎知識、基本命令（起源、組成、常用命令如cp、ls、file、mkdir等常見操作命令）

2、Linux用戶及許可權基礎

3、Linux系統進程管理進階

4、Linux高效文本、文件處理命令（vim、grep、sed、awk、find等命令）

5、shell腳本入門（可邊練習邊學習）

中級進階：

中級進階需要在充分了解linux原理和基礎知識之後，對上層的應用和服務進行深入學習，其中說到服務肯定涉及到網路的相關知識，是需要花時間學習的。

1、TCP/IP網路基礎（差不多CCNA、NP的知識就夠用）

2、Linux企業常用服務（如dns、http、ftp、mail、nfs等）

3、Linux企業級安全原理和防範技巧（系統性能/安全、安全威脅模型和保護方法

4、加密/解密原理及數據安全、系統服務訪問控制及服務安全基礎

5、iptables安全策略構建

6、shell腳本進階（主要是結合一些應用，寫一些案例）

7、Mysql應用原理及管理入門（能管理和搭建一個個人博客站點）

學到這里，掌握的基本技能，已經夠用了，已經能做一些基礎的運維工作和簡單維護了。

高級提升：

1、http服務代理緩存加速（其中主要學習varnish、nginx緩存系統，要對CDN的知識有所了解。）

2、企業級負載集群（其中主要學習nginx、haproxy、lvs要對主要知識熟練掌握，對負載均衡演算法有清晰認識，）

3、企業級高可用集群 （其中需要對keepalived，heartbeat等進行深入講解）

4、運維監控zabbix詳解（主要是zabbix、cacti、nagios等監控系統，現在用的比較多的是zabbix）

5、運維自動化學習（需要學一些開源運維自動化工具的使用如ansible、puppet、cobbler等運維自動化工具）

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② 想學Python自動化運維，怎麼學

現在市面上的自動化運維崗位主要技能要求是：Python、Django、Flask、Linux、Shell、Docker、Nginx，這些在傳智播客的課程裡面都會講到，3天課程主要是講Shell編程，還有Linux四劍客等高級命令，自動化運維主要是開發運維平台，也就是說側重點在開發，市面上很多企業的運維平台都是用Django、Flask框架開發的，你們的師兄師姐有很多現在在公司裡面做自動化運維的。

③ 為什麼用python實現自動化運維

經常有人在群里問，運維人員需不需要學開發？需不需要學 PYTHON ？ PYTHON 和 SHELL 有什麼區別？天天問這種好水的問題，我實在受不了，決定幫大家掃掃盲，求求新手們，以後別他媽瞎問了。

現階段，掌握一門開發語言已經成為高級運維工程師的必備計能，不會開發，你就不能充分理解你們系統的業務流程，你就不能幫助調試、優化開發人開發的程序， 開發人員有的時候很少關注性能的問題，這些問題就得運維人員來做，一個業務上線了，導致 CPU 使用過高，內存佔用過大，如果你不會開發，你可能只能查到進程級別，也就是哪個進程佔用這么多，然後呢？然後就交給開發人員處理了，這樣咋體現你的價值？

另外，大一點的公司，伺服器都上幾百，上千，甚至數萬台，這種情況下怎樣做自動化運維？用 SHELL 寫腳本 FOR 循環？呵呵，歇了吧， SHELL 也就適合簡單的系統管理工作。到復雜的自動化任務還得要用專門的開發語言。你可能說了，自動化管理有專門的開源軟體＼監控也有，直接拿來用下就好了，但是現有的開源軟體如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多為通用的軟體，不可能完全適用你公司的所有需求，當你需要做定製、做二次開發的時候，你咋辦？找開發部門？開發部門不懂運維的實際業務邏輯，寫出來的東西爛爛不能用，這活最後還得交給運維開發人員來做。

④ 學習Python就業有哪些方向

學習Python可以從事以下工作：
一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Pythonweb全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦。
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。

⑤ python自動化運維是干什麼的

運維自動化是一組將靜態的設備結構轉化為根據IT服務需求動態彈性響應的策略，目的就是實現IT運維的質量，降低成本。運維自動化設計思想（推薦學習：Python視頻教程）
管理體系化
工作流程化
人員專業化
任務自動化
任務自動化
環境定義自動化
部署自動化
監控自動化
為什麼選python做自動化運維
自動化運維關心問題
自動化
易實現
跨平台
輕量級
適合自動化運維編程語言特點
豐富的第三方庫
學習成本低
跨平台
輕量級
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⑥ Python自動化運維需要掌握什麼

自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。

⑦ python在企業信息自動化運維工作中的應用

這個應用的話，企業的信息化裡面很有用的。

⑧ python自動化運維是做什麼的

隨著技術的進步、業務需求的快速增長，一個運維人員通常要管理上百、上千台伺服器，運維工作也變得重復、繁雜。將運維工作自動化，能夠把運維人員從伺服器的管理時間中釋放出來，讓運維工作變得簡單、快速、准確。
換句話來講，運維自動化是一組將靜態的設備結構轉化為根據IT服務需求動態彈性響應的策略，主要目的就是實現IT運維的質量，降低成本。
Python自動化運維能幹什麼?
1開發各種自動化工具，定製開發各種開源軟體;
2幫助評估和優化業務技術架構;
3開發公司的內部辦公系統CRM、網站等;
4成為全棧工程師。
為什麼選擇Python做自動化運維?
自動化運維關鍵問題：自動化、易實現、跨平台、輕量級，恰好這幾點是Python的優勢;
適合自動化運維編程語言的特點：豐富的第三方庫、學習成本低、跨平台、輕量級，而Python就具備這樣的優勢。
總而言之，Python是非常適合自動化運維的編程語言。

⑨ 如何基於Python構建一個可擴展的運維自動化平台

Django- 一個開放源代碼的 Web 應用框架，由 Python 寫成，採用了 MVC 的軟體設計模式；
rpyc- 一個 Python 實現的 RPC 和分布式計算的工具。支持同步和非同步操作、回調等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 開發的自動化配置管理與流程式控制制組件；
Mysql- 是一個非常流行的關系型資料庫管理系統。
二、平台架構設計
1、 OMServer 架構圖

大家對這個架構應該不會感到陌生，三層結構也是目前主流的運營平台架構。
2、 架構說明
OMServer 平台為三層架構，分別為 WEB 交互層、分布式計算層、集群管理服務層。
1） 、第一層：即為 WEB 交互層，典型的 B/S 架構，以供管理員操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基於 Django 開發；
2） 、第二層：分布式計算層，提供與主控端的連接通道，採用的是 rpyc 傳輸協議，協議操作流程：前端模塊參數 -> 加密傳輸 -> 任務執行 -> 返回結果集 -> 解密輸出。
3） 、第三層：集群管理服務層，整合 Python 主流的遠程操作組件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），對被控端（業務伺服器集群）進行管理，其中主控端可以根據不同 IDC 環境，採用多地多點的管理方式，可提升冗餘度及執行效率。主控端操作模塊以不同 Python 文件加以區分，便於維護，可靈活定製操作邏輯及橫向擴展等特點。