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运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种,在几台、几十台服务器时尚可人肉维护,面对云计算时代动辄上百上千的服务器,单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器,如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种,没有之一。 在Devops备受推崇的时代,即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源,希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师,这些只是可能是你的必备,作为一名非运维技术人员,不妨记录下来,有需求之后再行
当单块架构被划分成微服务之后,随着微服务数量的增多,毫无疑问,将会面临比单块架构更复杂的问题。
“不想当将军的士兵不是好的战士”、“不想当CIO的DBA不是好的运维”。在每天面临如此多的来自工作量、运维安全、技术更新挑战的同时,我们还需要不断的成长与思考:
相信你才被鹿晗搞死微博服务器小惊动了会儿,相信你也为立即处理了微博服务瘫痪的运维小哥点赞,有没有也想成为这样的一个人,一行代码指挥上前台服务器,服务成千上万的网民。 他就是Linux运维工程师。 最近三年来,随着大数据与云计算的应用,Linux运维工程师已经越来越成为业界的宠儿,相关岗位数量增长了150%,平均薪资增长了16%。而相应的,由于这些概念才方兴未艾,大多数运维工程师又没办法自学,只好眼睁睁看着这些高薪岗位被其他人占据。 而自己依旧从事着一些其他的互联网基础工作,被大量加班挤压学习时间,周而复
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
正好在最近,看到了一篇不错的资料,其中对于Linux入门学习的描述极其详尽,因此特别摘抄其中段落,制作成思维导图分享给大家。
着开源技术的不断进步与创新,整个IT行业中越来越多的企业愿意采用开源产品,而基于Linux的操作系统为这些开源产品提供了一个极佳的操作平台。本书将围绕Linux操作系统这样一个基础平台,讲解如何使用操作系统实现各种开源产品的应用案例。本书主要从运维工作中的应用服务入手,全面讲解基本Linux操作系统以及各种软件服务的运维工作。
DevOps的出现有其必然性。在软件开发生命周期中,遇到了两次瓶颈。第一次瓶颈是在需求阶段和开发阶段之间,针对不断变化的需求,对软件开发者提出了高要求,后来出现了敏捷方法论,强调适应需求、快速迭代、持续交付。第二个瓶颈是在开发阶段和构建部署阶段之间,大量完成的开发任务可能阻塞在部署阶段,影响交付,于是有了DevOps。 DevOps的三大原则: 1、基础设施即代码(Infrastructure as Code) DeveOps的基础是将重复的事情使用自动化脚本或软件来实现,例如Docker(容器化)、Jenkins(持续集成)、Puppet(基础架构构建)、Vagrant(虚拟化平台)等 2、持续交付(Continuous Delivery) 持续交付是在生产环境发布可靠的软件并交付给用户使用。而持续部署则不一定交付给用户使用。涉及到2个时间,TTR(Time to Repair)修复时间,TTM(Time To Marketing)产品上线时间。要做到高效交付可靠的软件,需要尽可能的减少这2个时间。部署可以有多种方式,比如蓝绿部署、金丝雀部署等。 3、协同工作(Culture of Collaboration) 开发者和运维人员必须定期进行密切的合作。开发应该把运维角色理解成软件的另一个用户群体。协作有几个的建议:1、自动化(减少不必要的协作);2、小范围(每次修改的内容不宜过多,减少发布的风险);3、统一信息集散地(如wiki,让双方能够共享信息);4、标准化协作工具(比如jenkins) 附上DevOps的定义: DevOps(Development和Operations的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
声明:本文来自于我的这些年运维创业服务经验,基于EasyOps自动化运维平台的经验总结,与大家分享。
今天准备谈下AIOps的内容,在我前面已经写过多篇文章谈DevOps研发运维一体化方面的内容,原来也一直看到AIOps的概念,潜意识里面理解是DevOps里面的一个子内容分解。而实际我们看到AIOps和DevOps没有必然的联系。
随着移动互联网、O2O、云计算、大数据的发展,Linux运维岗位越来越火爆,薪资不比开发低,学习起来比开发容易很多,许多从事IT行业的朋友纷纷转行,甚至一些小白也开始进行Linux运维培训,通过几个月的学习,进军IT行业。
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。
一个互联网产品的生成一般经历的过程是:产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
初级阶段需要把linux学习路线搞清楚,任何学习都是循序渐进的,所以学linux也是需要有一定的路线。
学习 Linux 对于一个站长来说其实还是很重要的,但是需要正确的学习 Linux,明月目前也就是“东一榔头、西一棒槌”的学习,感觉非常的不系统,今天看到一个专业 Linux 教育团队整理的 Linux 学习路线感觉很不错,就分享给大家。
TEG为腾讯提供互联网行业全方位的运营解决方案和服务支持,运营着亚洲最大的网络、服务器集群和数据中心,拥有业内领先的基础架构云运营平台、云数据处理平台、互联网海量应用支撑服务平台,为亿级用户提供云计费服务和安全保障。这背后离不开一群7*24小时默默耕耘,负责标准化模块化数据中心网络架构、大集群平台自动化建设与运营,以及运营系统相关规划和建设,提供高可用保障体系的伙伴们。
2. 梳理优化系统后台数据库的性能,保证执行效率,建立相关备份与恢复机制,保障数据存储安全;
大卫说:关于构建自动化运维平台的相关内容,此前本公众号已经分享过很多篇文章,如: 大卫的思考 | 金融行业自动化运维的研究和落地 Ansible Tower管理Windows演示 | 自动化运维落地之路 谁说互联网企业IT运维必须DIY? | Github排名第一的自动化运维工具 自动化运维界的独孤九剑 | 尽破各路IT运维难题 我们知道,在金融行业,用户要构建的自动化运维平台,应当是能够跨多种平台的一体化运维,而不是将物理机、虚拟化、各种Linux、各种UNIX、各种网络设备、各种硬件等,单独构
随着企业信息化的不断发展,运维人员需要面对越来越复杂的业务和越来越多样化的用户需求,不断扩展的应用需要越来越合理的模式来保障运维服务能灵活便捷、安全稳定地持续。
在了解两者的区别前,我们得先明确对二者的定义,总的来说运维工作的目的都是为了保障企业业务连续性,核心在于提供高效、高质量、安全的IT运维服务。
豌豆贴心提醒,本文阅读时间5分钟 概述 互联网技术发展越来越快,机房服务器也越来越多,运维工作的重要性不断上升。在上升的背后,运维工作的层级、需要考虑的事物也在增多,人员成本与时间成本更是大量上升,催生了自动化运维的需求。 Ansible、SaltStack、Puppet都是目前使用比较多的自动化化运维工具,其中使用了python用语言的Ansible和SaltStack,可移植性要更加优于Puppet。由于使用的脚本语法相对繁杂,同时移植性又不如其他两个工具,因此占有的市场也越来
互联网技术的发展,机房里面机器的数量随之增加,运维的难度和复杂度也在增加,需要投入的运维人员和成本也在增加,从而催生了一系列的自动化运维工具(Ansible、SaltStack、Puppet)的产生来减少运维的成本。 Ansible、SaltStack、Puppet都是目前比较受用户欢迎的自动化化运维工具,其中Ansible和SaltStack使用python编写,具有良好的可移植性。Puppet的使用脚本语法复杂,且可移植性比较差,目前的使用者慢慢变少。本文将对Ansible、SaltStack进行详细的比较。 2.Ansible和SaltStack的比较和选型
不过大公司会专门做某一部分,例如应用运维不需要关注测试和安全等方面,但建议都学学,触类旁通有好处。 有这些基础,进到公司就可以去完成基础的建设工作了。比如会安排你搭建服务,整理资产报表,清理一些日志,这些基本工作可以帮助你了解公司当前有哪些服务,各种服务之间是如何运作的,之后再慢慢参与到业务中,薪资一线城市可以达到6-10k左右。
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