資料庫巡檢腳本
❶ 運維工程師必須掌握的基礎技能有哪些
運維工程師必須掌握的基礎技能有:基礎命令、基礎服務、自動化技能、安全。
1、基礎命令:
這個基礎就包括:用戶管理命令,文件管理命令,許可權管理命令,軟體包管理命令,vim命令,網路管理命令等。這些命令好學,因為每個命令都有相應的help幫助文檔,而且很多網站都集成了命令幫助,把這些站點進行收藏,時不時的查下就記住了。
2、基礎服務:
企業常用的基礎服務就包括DHCP,NTP,DNS,Nginx,Apache,Mysql,Redis,Vsftpd,Nfs。基礎服務的掌握,相比命令稍微的難一點,但是同樣有很多技巧。比如可以去各大視頻站獲取優質的免費視頻學習。
3、自動化技能:
這個自動化就包括腳本自動化,需要熟悉掌握shell腳本或者Python腳本;包括監控自動化,不能靠傳統的點擊頁面,查看進程來判斷服務是否在線,需要熟悉掌握zabbix,Prometheus等主流監控軟體;還包括工具自動化,需要掌握向ansible,puppet,Jenkins等自動化軟體,實現服務的批量部署與業務的自動化。
4、安全:
作為運維工程師,首先就要時刻保障公司業務系統,伺服器安全穩定運行。所以安全至關重要,主流的iptables,firewalld防火牆技術要熟練掌握,有必要的話常見的挖礦病毒,ddos等攻擊有段也要有所了解。
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運維工程師(Operations),負責維護並確保整個服務的高可用性,同時不斷優化系統架構提升部署效率、優化資源利用率提高整體的ROI。
運維工程師面對的最大挑戰是大規模集群的管理問題,如何管理好幾十萬台伺服器上的服務,同時保障服務的高可用性,是運維工程師面臨的最大挑戰。
❷ 伺服器日常維護,需要做些什麼
軟體維護
一、資料庫服務
資料庫經過長期的運行,需要調整資料庫性能,使之進入最優化狀態。資料庫中的數據是最重要的,這些資料庫如果丟失,損失是巨大的,因此需要定期來備份資料庫,以防萬一。
二、操作系統的維護
操作系統是伺服器運行的軟體基礎,其重要性不言自明。多數伺服器操作系統使用Windows 2003或Windows 2008 Server作為操作系統,維護起來還是比較容易的。
在Windows NT或Windows 2003 Server打開事件查看器,在系統日誌、安全日誌和應用程序日誌中查看有沒有特別異常的記錄。現在網上的黑客越來越多了,因此需要到微軟的網站上下載最新的Service Pack(升級服務包)安裝上,將安全漏洞及時補上。
三、用戶數據
經過頻繁使用,伺服器可能存放了大量的數據。這些數據是非常寶貴的資源,所以需要加以整理,並刻成光碟永久保存起來,即使伺服器有故障,也能恢復數據。
四、網路服務的維護
網路服務有很多,如WWW服務、DNS服務、DHCP服務、SMTP服務、FTP服務等,隨著伺服器提供的服務越來越多,系統也容易混亂,此時可能需要重新設定各個服務的參數,使之正常運行。
硬體維護
一、除塵
塵土是伺服器最大的殺手,因此需要定期給伺服器除塵。對於伺服器來說,灰塵甚至是致命的。除塵方法與普通PC除塵方法相同,尤其要注意的是電源的除塵。
二、儲存設備的擴充
當資源不斷擴展的時候,伺服器就需要更多的內存和硬碟容量來儲存這些資源。所以,內存和硬碟的擴充是很常見的。增加內存前需要認定與伺服器原有的內存的兼容性,最好是同一品牌同一規格的內存。如果是伺服器專用的ECC內存,則必須選用相同的內存,普通的SDRAM內存與ECC內存在同一台伺服器上使用很可能會引起統嚴重出錯。在增加硬碟以前,需要認定伺服器是否有空餘的硬碟支架、硬碟介面和電源介面,還有主板是否支持這種容量的硬碟。尤其需要注意,防止買來了設備卻無法使用。
三、設備的卸載和更換
卸載和更換設備時的問題不大,需要注意的是有許多品牌伺服器機箱的設計比較特殊,需要特殊的工具或機關才能打開,在卸機箱蓋的時候,需要仔細看說明書,不要強行拆卸。另外,必須在完全斷電、伺服器接地良好的情況下進行,即使是支持熱插拔的設備也是如此,以防止靜電對設備造成損壞。
❸ 運維工程師需要掌握什麼技能
運維工程師需要掌握的技能:
1、首先是主機、網路及操作系統基本知識。在出現問題時,懂得在各個網路位置抓包,來確認故障設備或線路,會使用Linux的tcpmp抓包或者ethreal、sniffer、Wireshark等抓包軟體,會在網路設備上配置鏡像,將關心的流量抓出來進行分析。
2、懂開發,能實現自動化運維。比如使用Shell、Python、Perl等腳本語言做一些自動化運行腳本、診斷故障的腳本,使用這些腳本可以提升工作效率,將重復性的簡單工作交給腳本程序處理,也可以通過這些腳本判斷故障發生的位置和原因,高效的運維將不再需要人工去逐個字元地去輸入各種命令。
3、未來雲計算與大數據勢必成為整個互聯網行業的支撐。所有雲計算運維工程師以及大數據工程師的作用就越來與明顯,同時雲計算以及大數據相關高端人才的需求量也會越來越大。