python运维自动化

① python运维入门该学什么

运维工程师和开发人员一样，同属于IT从业人员，很多人认为运维人员不需要懂开发，其实不然，不懂开发的运维道路会越走越窄。现阶段，掌握一门Python开发已经成为高级运维工程师的必备技能了，那么Python运维要学习哪些内容，如何才能学好？

个人建议学习的路线如下：

初级入门：

1、linux基础知识、基本命令（起源、组成、常用命令如cp、ls、file、mkdir等常见操作命令）

2、Linux用户及权限基础

3、Linux系统进程管理进阶

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

5、shell脚本入门（可边练习边学习）

中级进阶：

中级进阶需要在充分了解linux原理和基础知识之后，对上层的应用和服务进行深入学习，其中说到服务肯定涉及到网络的相关知识，是需要花时间学习的。

1、TCP/IP网络基础（差不多CCNA、NP的知识就够用）

2、Linux企业常用服务（如dns、http、ftp、mail、nfs等）

3、Linux企业级安全原理和防范技巧（系统性能/安全、安全威胁模型和保护方法

4、加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础

5、iptables安全策略构建

6、shell脚本进阶（主要是结合一些应用，写一些案例）

7、Mysql应用原理及管理入门（能管理和搭建一个个人博客站点）

学到这里，掌握的基本技能，已经够用了，已经能做一些基础的运维工作和简单维护了。

高级提升：

1、http服务代理缓存加速（其中主要学习varnish、nginx缓存系统，要对CDN的知识有所了解。）

2、企业级负载集群（其中主要学习nginx、haproxy、lvs要对主要知识熟练掌握，对负载均衡算法有清晰认识，）

3、企业级高可用集群 （其中需要对keepalived，heartbeat等进行深入讲解）

4、运维监控zabbix详解（主要是zabbix、cacti、nagios等监控系统，现在用的比较多的是zabbix）

5、运维自动化学习（需要学一些开源运维自动化工具的使用如ansible、puppet、cobbler等运维自动化工具）

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② 想学Python自动化运维，怎么学

现在市面上的自动化运维岗位主要技能要求是：Python、Django、Flask、Linux、Shell、Docker、Nginx，这些在传智播客的课程里面都会讲到，3天课程主要是讲Shell编程，还有Linux四剑客等高级命令，自动化运维主要是开发运维平台，也就是说侧重点在开发，市面上很多企业的运维平台都是用Django、Flask框架开发的，你们的师兄师姐有很多现在在公司里面做自动化运维的。

③ 为什么用python实现自动化运维

经常有人在群里问，运维人员需不需要学开发？需不需要学 PYTHON ？ PYTHON 和 SHELL 有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲，求求新手们，以后别他妈瞎问了。

现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序， 开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线了，导致 CPU 使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的价值？

另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用 SHELL 写脚本 FOR 循环？呵呵，歇了吧， SHELL 也就适合简单的系统管理工作。到复杂的自动化任务还得要用专门的开发语言。你可能说了，自动化管理有专门的开源软件＼监控也有，直接拿来用下就好了，但是现有的开源软件如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多为通用的软件，不可能完全适用你公司的所有需求，当你需要做定制、做二次开发的时候，你咋办？找开发部门？开发部门不懂运维的实际业务逻辑，写出来的东西烂烂不能用，这活最后还得交给运维开发人员来做。

④ 学习Python就业有哪些方向

学习Python可以从事以下工作：
一、人工智能
Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
二、大数据
我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。
三、网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
四、Python web全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Pythonweb全栈工程师。
五、Python自动化运维
运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦。
六、Python自动化测试
Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。

⑤ python自动化运维是干什么的

运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。运维自动化设计思想（推荐学习：Python视频教程）
管理体系化
工作流程化
人员专业化
任务自动化
任务自动化
环境定义自动化
部署自动化
监控自动化
为什么选python做自动化运维
自动化运维关心问题
自动化
易实现
跨平台
轻量级
适合自动化运维编程语言特点
丰富的第三方库
学习成本低
跨平台
轻量级
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⑥ Python自动化运维需要掌握什么

自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。

⑦ python在企业信息自动化运维工作中的应用

这个应用的话，企业的信息化里面很有用的。

⑧ python自动化运维是做什么的

随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变得重复、繁杂。将运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理时间中释放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
换句话来讲，运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，主要目的就是实现IT运维的质量，降低成本。
Python自动化运维能干什么?
1开发各种自动化工具，定制开发各种开源软件;
2帮助评估和优化业务技术架构;
3开发公司的内部办公系统CRM、网站等;
4成为全栈工程师。
为什么选择Python做自动化运维?
自动化运维关键问题：自动化、易实现、跨平台、轻量级，恰好这几点是Python的优势;
适合自动化运维编程语言的特点：丰富的第三方库、学习成本低、跨平台、轻量级，而Python就具备这样的优势。
总而言之，Python是非常适合自动化运维的编程语言。

⑨ 如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

Django- 一个开放源代码的 Web 应用框架，由 Python 写成，采用了 MVC 的软件设计模式；
rpyc- 一个 Python 实现的 RPC 和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、回调等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 开发的自动化配置管理与流程控制组件；
Mysql- 是一个非常流行的关系型数据库管理系统。
二、平台架构设计
1、 OMServer 架构图

大家对这个架构应该不会感到陌生，三层结构也是目前主流的运营平台架构。
2、 架构说明
OMServer 平台为三层架构，分别为 WEB 交互层、分布式计算层、集群管理服务层。
1） 、第一层：即为 WEB 交互层，典型的 B/S 架构，以供管理员操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基于 Django 开发；
2） 、第二层：分布式计算层，提供与主控端的连接通道，采用的是 rpyc 传输协议，协议操作流程：前端模块参数 -> 加密传输 -> 任务执行 -> 返回结果集 -> 解密输出。
3） 、第三层：集群管理服务层，整合 Python 主流的远程操作组件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），对被控端（业务服务器集群）进行管理，其中主控端可以根据不同 IDC 环境，采用多地多点的管理方式，可提升冗余度及执行效率。主控端操作模块以不同 Python 文件加以区分，便于维护，可灵活定制操作逻辑及横向扩展等特点。