python运维管理系统
1. 如何用python快速开发出高大上运维管理平台
这可太多了,google对技术非常开放,使用了很多常用的开放式编程语言。C++、Java、python是它的搜索引擎的主要编程语言。现在Go语言是google新产品的主要编程语言,很多在线服务都是Go语言编写的。
2. Python 在 Linux 系统运维中都有哪些应用
python在系统管理上的优势在与强大的开发能力和完整的工具链。python的工程开发能力强大,远强于各种shell和perl。易读易写,兼具面向对象和函数式风格,还有不错元编程能力。通过系统化的将各种管理工具结合,对上述的各类工具进行二次开发,形...
3. 求《PythonLinux系统管理与自动化运维》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~
《Python Linux系统管理与自动化运维》网络网盘pdf最新全集下载:
链接: https://pan..com/s/1gTDC-6VOoziNDZmFBs_bSQ
简介:Python Linux系统管理与自动化运维以Linux系统管理为线索,以Python语言为载体,从工具、脚本、方法等多个方面讲解了如何在Linux系统管理和自动化运维中使用Python来解决各种问题,包含大量案例和最佳实践。
4. 为什么运维用Python
基于Python本身的优点:简单,易学,速度快,免费、开源,高层语言,可移植性,解释性,可扩展性,可嵌入性,丰富的库,独特的语法。Python已经成为现在编程的必备语言。作为“胶水语言”它能够把其他语言制作的各种模块轻松联结在一起。
比起C和Java,Python的魅力更为突显,因为完成同一项任务,C语言需要1000行代码,Java只需要100行代码,而Python可能只需要20行就轻松搞定。
Python在系统运维上的优势在于其强大的开发多能力和完整的工业链,它的开发能力远强于各种Shell和Perl,的确通过Shell脚本来实现自动化运维!借助自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的,但由于Shell本身的可编程能力较弱,对很多日常维护中需要的特性支持不够,也没有现成的库可以借鉴,各种功能都需要从头写起,所以说Shell脚本力量不够。
而现Python是更好的选择,Python具除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格,已经成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。通过系统化的将各种管理工具结合,对各类工具进行二次开发,形成统一的服务器管理系统。
和Python类似的Ruby也很适合编写系统管理软件,但是在相关库和工具上比Python差远了。
让系统易运维管理是一个工程,Python在服务器管理工具上非常丰富:配置管理(Saltstack)、批量执行(
Fabric, saltstack)、监控(Zenoss, nagios 插件)、虚拟化管理( Python-libvirt)、进程管理
(Supervisor)、云计算(Openstack)等,大部分系统C库都有Python绑定。
作为一门编程语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,自身带有无限可能,担任任何角色。
从国内的豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、网络、阿里、淘宝、热酷、薯仔、新浪、到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook等互联网巨头公司都用Python完成各项任务。
随着云计算技术的发展与成熟,低端运维人员的市场越来越小,甚至是没有市场,因为中小型公司不需要运维,而大公司的门槛高,低端运维没有核心竞争力,会工程开发能力的运维才是大企业喜闻乐见的。
掌握Linux技能是一个运维人员的基本,要胜任大公司以企业及的运维工作光会Linux还远远不够。Linux+Python是运维的最佳搭配。
如果您想学习Linux+Python课程,就选择老男孩教育,无论是做开发工程师,还是做运维,我们的课程都足以帮助你在未来找到一份好工作。
5. 如何用python做一个设备运维软件
Python开发的jumpserver跳板机
使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。
企业主要用于解决:通俗点说就是规范运维的操作,加入审批,一步一步操作的概念。
是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流(即有向无环图或成为DAGs)的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。
这个平台拥有和 Hive、Presto、Mysql、HDFS、Postgres和S3交互的能力,并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面,该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。
来个小总结
6. 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。
7. Python的用途是什么
Python的中文名称为蟒蛇,是一种计算机程序设计语言;是一种动态的、面向对象的脚本语言。最初是用来编写自动化脚本的,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python的用途有很多,以下为大家介绍一下Python最常见的用途:
1、Web开发
Python拥有非常完善的与Web服务器进行交互的库,以及大量的免费的前端网页模板。更具优势的是,有非常优秀且成熟的Django
Web框架,功能一应俱全。
2、数据科学
数据科学,包含了机器学习、数据处理。
①数据处理:Python作为一门工程性语言,对于数据处理的类库是相当丰富的,比如有高性能的科学计算类库Numpy和Scipy;大名鼎鼎的云计算框架OpenStack就是Python开发的。
②机器学习:可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3、网络爬虫
网络爬虫又称为网络蜘蛛,是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知,每个网页通常包含其他网页的入口,网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
在爬虫领域,Python是独领风骚的。Python有非常丰富的库去访问网页文档的接口API以及后期网页文档的快速处理。
4、Linux系统运维
事实上,在早期都是通过shell脚本去实现自动化运维,但是由于shell脚本本身可编程的能力偏弱,一些需要实现的功能的库也很少,大部分都需要自己从头写起,然而Python作为胶水语言可以很方便的和其他语言集成起来,对各类工具进行二次开发,形成一套自己的运维管理系统。
5、游戏开发
Python在游戏开发方面可能不及lua或者C++,但是由于Python脚本化的特点,类似于游戏剧本、游戏玩法逻辑等这种非常灵活的设计上,我们修改起来十分方便。当然了,如果开发一款小的游戏程序,Python还是很具有优势的,比较出名的就是pygame了,对于我们而言是一个福音。
6、桌面应用开发
在桌面应用开发领域,Python可以实现对C++的无缝对接,并且同时支持QT和GTK。
8. Python 在 Linux 系统运维中都有哪些应用
python在系统管理上的优势在与强大的开发能力和完整的工具链。python的工程开发能力强大,远强于各种shell和perl。易读易写,兼具面向对象和函数式风格,还有不错元编程能力。通过系统化的将各种管理工具结合,对上述的各类工具进行二次开发,形成统一的服务器管理系统。
和python类似的ruby也很适合编写系统管理软件,但是在相关库和工具上,比python差太多。
举个例子: 某牛人,精通 bash,python,perl,ruby ,在工作中写了数百个单一功能的脚本(任何语言)来进行日常操作,涵盖了监控,部署,网络配置,日志分析,安全检测 等等许许多多的方面,无所不包。他所作的,只是操作,并没有把系统管理这项工作做好。再多的脚本,也只是把“操作”这个行为做到极致。写再多的脚本,也不能转化为公司在系统管理上的宝贵资产。
让系统易于管理,是一个工程。只有像puppet(ruby),saltstack(python) 这样的自动化管理工具,才能完整的描述整个系统,并且让系统管理的方方面面纳入统一的体系,而不是一堆脚本。
python在服务器管理工具上非常丰富,配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。
对于流程确定的事情,最终一定是纳入系统管理的体系,写成程序,成为系统的一部分。而不是无法复用游离与整体的各种脚本。
随着云计算时代的来临,中小型公司,不需要运维了。大型公司,没有工程开发能力的运维,是没有竞争力的。
9. 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。