devops自动化运维平台_devops自动化运维平台搭建

开发自动化运维架构六要素

运维自动化是我们所渴望获得的，但是我们在一味强调自动化能力时，却忽略了影响自动化落地的一个关键因素。那便是跟运维朝夕相处，让人又爱又恨的业务架构。

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要点一：架构

任何架构的产生都是为了满足特定的业务诉求，如果我们在满足业务要求的同时，能够兼顾运维对架构管理的非功能性要求。那么我们有理由认为这样的架构是对运维友好的。

站在运维的角度，所诉求的架构包含四个方面：部署，测试，组件化和技术解耦。

部署

测试

运维能够通过一些便捷的测试用例或者工具，验证该业务架构或服务的可用性。具备该能力的业务架构或服务让运维具备了上线的能力，而不需要每次发布或变更都需要开发或测试人员的参与。

组件规范

指的是在同一个公司内对相关的技术能有很好的框架支持，从而避免不同的开发团队使用不同的技术栈或者组件，造成公司内部的技术架构失控。

这种做法能够限制运维对象的无序增加，让运维对生产环境始终保持着掌控。同时也能够让运维保持更多的精力投入，来围绕着标准组件做更多的效率与质量的建设工作。

技术解耦

指的是降低服务和服务之间相互依赖的关系，也包含了降低代码对配置文件的依赖。这也是实现微服务的基础，实现部署、测试、组件化的基础。

要点二：部署友好

DevOps 中有大量的篇幅讲述持续交付的技术实践，希望从端到端打通开发、测试、运维的所有技术环节，以实现快速部署和交付价值的目标。可见，部署是运维日常工作很重要的组成部分，是属于内的工作，重复度高，必须提升效率。

CMDB配置

在每次部署作前，运维需要清晰的掌握该应用与架构、与业务的关系，为了更好的全局理解和评估工作量和潜在风险。

在织云自动化运维平台中，我们习惯于将业务关系、集群管理、运营状态、重要级别、架构层等配置信息作为运维的管理对象纳管于CMDB配置管理数据库中。这种管理办法的好处很明显，集中存储运维对象的配置信息，对日后涉及的运维作、和告警等自动化能力建设，将提供大量的配置数据支撑和决策辅助的功效。

在运维标准化程度不高的企业中，阻碍部署交付效率的原罪之一便是环境配置，这也是容器化技术主要希望解决的运维痛点之一。

腾讯的运维实践中，对开发、测试、生产三大主要环境的标准化管理，通过枚举纳管与环境相关的资源与运维作，结合自动初始化工具以实现标准环境管理的落地。

依赖管理

解决应用软件对库、运营环境等依赖关系的管理。在织云实践经验中，我们利用包管理，将依赖的库文件或环境的配置，通过整体打包和前后置执行脚本的方案，解决应用软件在不同环境部署的难题。业界还有更轻量的容器化交付方法，也是不错的选择。

部署方式

持续交付原则提到要打造可靠可重复的交付流水线，对应用软件的部署作，我们也强烈按此目标来规划。业界有很多案例可以参考，如Docker的Build、Ship、Run，如织云的通过配置描述、标准化流程的一键部署等等。

发布自测

发布自测包含两部分：

2、配合开发需求，测试、调整运维平台，提供优化的网络与系统平台;应用的轻量级测试；

发布/变更内容的校对。

建设这两种能力以应对不同的运维场景需求，如在增量发布时，使用发布内容的校对能力，运维人员可快速的获取变更文件md5，或对相关的进程和端口的配置信息进行检查比对，确保每次发布变更的可靠。

同理，轻量级测试则是满足发布时对服务可用性检测的需求，此步骤可以检测服务的连通性，也可以跑些主干的测试用例。

灰度上线

要点三：可运维性

运维脑海中最理想的微服务架构，首当其冲的肯定是可运维性强的那类。不具可运维性的应用或架构，对运维团队带来的不仅仅是黑锅，还有对他们职业发展的深深的伤害，因为维护一个没有可运维性的架构，简直就是在浪费运维人员的生命。

可运维性按作规范和管理规范可以被归纳为以下七点：

配置管理

在微服务架构管理中，我们提议将应用的二进制文件与配置分离管理，以便于实现部署的目的。

被分离出来的应用配置，有三种管理办法：

文件模式；

配置项模式；

分布式配置中心模式。

限于篇幅不就以上三种方式的优劣展开讨论。不同的企业可选用最适用的配置管理办法，关键是要求各业务使用一致的方案，运维便可以有针对性的建设工具和系统来做好配置管理。

DevOps持续交付八大原则之一“把所有的东西都纳入版本控制”。就运维对象而言，想要管理好它，就必须能够清晰的描述它。

标准作

运维日常有大量重复度高的工作需要被执行，从精益思想的视角看，这里存在极大的浪费：学习成本、无价值作、重复建设的脚本/工具、人肉执行的风险等等。

倘若能在企业内形成统一的运维作规范，如文件传输、远程执行、应用启动停止等等作都被规范化、集中化、一键化的作，运维的效率和质量将得以极大的提升。

进程管理

包括应用安装路径、目录结构、规范进程名、规范端口号、启停方式、方案等等，被收纳在进程管理的范畴。做好进程管理的全局规划，能够极大的提升自动化运维程度，减少外任务的发生。

空间管理

做好磁盘空间使用的管理，是为了保证业务数据的有序存放，也是降低外任务发生的有效手段。

要求提前做好的规划：备份策略、存储方案、容量预警、清理策略等，辅以行之有效的工具，让这些任务不再困扰运维。

日志管理

日志规范的推行和贯彻需要研发密切配合，在实践中得出的经验，运维理想中的日志规范要包含这些要求：

业务数据与日志分离

日志与业务逻辑解耦

返回码及注释清晰

可获取业务指标（请求量//延时）

定义关键

输出级别

当具体上述条件的日志规范得以落地，开发、运维和业务都能相应的获得较好的分析能力。

集中管控

运维的工作先天就容易被切割成不同的部分，发布变更、分析、故障处理、项目支持、多云管理等等，我们诉求一站式的运维管理平台，使得所有的工作信息能够衔接起来和传承经验，杜绝因为信息孤岛或人工传递信息而造成的运营风险，提升整体运维管控的效率和质量。

要点四：容错容灾

在腾讯技术运营（运维）的四大职责：质量、效率、成本、安全。质量是首要保障的阵地，转换成架构的视角，运维眼中理想的高可用架构架构设计应该包含以下几点：

无论是软件或硬件的负责均衡的方案，从运维的角度出发，我们总希望业务架构是无状态的，路由寻址是智能化的，集群容错是自动实现的。

在腾讯多年的路由软件实践中，软件的负载均衡方案被广泛应用，为业务架构实现高可用立下汗马功劳。

可调度性

在移动互联网盛行的年代，可调度性是容灾容错的一项极其重要的运维手段。在业务遭遇无法立刻解决的故障时，将用户或服务调离异常区域，是海量运营实践中屡试不爽的技巧，也是腾讯QQ和微信保障平台业务质量的核心运维能力之一。

结合域名、VIP、接入等技术，让架构支持调度的能力，丰富运维管理手段，有能力更从容的应对各种故障场景。

异地多活

异地多活是数据高可用的诉求，是可调度性的前提。针对不同的业务场景，技术实现的手段不限。

腾讯社交的实践可以参考周小军老师的文章“2亿QQ用户大调度背后的架构设计和高效运营”。

主从切换

在数据库的高可用方案中，主从切换是最常见的容灾容错方案。通过在业务逻辑中实现读写分离，再结合智能路由选择实现无人职守的主从切换自动化，无疑是架构设计对DBA的馈赠。

柔性可用

“先扛住再优化”是腾讯海量运营思想之一，也为我们在做业务架构的高可用设计点明了方向。

如何在业务量突增的情况下，程度的保障业务可用？是做架构规划和设计时不可回避的问题。巧妙的设置柔性开关，或者在架构中内置自动拒绝超额请求的逻辑，能够在关键时刻保证后端服务不雪崩，确保业务架构的高可用。

要点五：质量

保障和提高业务质量是运维努力追逐的目标，而能力是我们实现目标的重要技术手段。运维希望架构为质量提供便利和数据支持，要求实现以下几点：

指标度量

每个架构都必须能被指标度量，同时，我们希望的是只有的指标度量。对于业务日趋完善的立体化，指标的数量随之会成倍增长。因此，架构的指标度量，我们希望的是只有的指标度量。

基础

腾讯习惯把开发框架、路由服务、中间件等都统称为组件，这类介于基础和业务之间，运维常寄希望于在组件中内嵌逻辑，通过组件的推广，让组件的覆盖度提高，获取数据的成本属中等。如利用路由组件的，运维可以获得每个路由服务的请求量、延时等状态和质量指标。

业务

业务的实现方法分主动和被动的，即可侵入式实现，又能以旁路的方式达到目的。这类方案要求开发的配合，与编码和架构相关。

通常业务的指标都能归纳为请求量、、延时3种指标。实现手段很多，有日志、流数据、波测等等，业务属于高层次的，往往能直接反馈业务问题，但倘若要深入分析出问题的根源，就必须结合必要的运维管理规范，如返回码定义、日志协议等。需要业务架构在设计时，前置考虑运维管理的诉求，全局规划好的范畴。

全链路

基础、组件、业务的手段更多的是聚焦于点的，在分布式架构的业务场景中，要做好，我们必须要考虑到服务请求链路的。

基于的交易ID或RPC的调用关系，通过技术手段还原调用关系链，再通过模型或触发告警，来反馈服务链路的状态和质量。该手段属于的高阶应用，同样需要业务架构规划时做好前置规划和代码埋点。。

质量考核

任何能力的推进，质量的优化，都需要有管理的闭环，考核是一个不错的手段，从覆盖率、指标全面性、管理机制到报表考核打分，运维和开发可以携手打造一个持续反馈的质量管理闭环，让业务架构能够不断进化提升。

要点六：性能成本

在腾讯，所有的技术员都肩负着一个重要的职能，就是要确保业务运营成本的合理。为此，我们必须对应用吞吐性能、业务容量规划和运营成本都要有相应的管理办法。

吞吐性能

DevOps持续交付方中，在测试阶段进行的非功能需求测试，其中很重要一点便是对架构吞吐性能的压测，并以此确保应用上线后业务容量的健康。

在腾讯的实践中，不仅限于测试阶段会做性能压测，我们会结合路由组件的功能，对业务模块、业务SET进行真实请求的压测，以此建立业务容量模型的基准。也从侧面提供数据论证该业务架构的吞吐性能是否达到成本考核的要求，利用不同业务间性能数据的对比，来推动架构性能的不断提高。

容量规划

英文capacity一词可以翻译成：应用性能、服务容量、业务总请求量，运维的容量规划是指在应用性能达标的前提下，基于业务总请求量的合理的服务容量规划。

运营成本

减少运营成本，是为公司减少流的投入，对企业的价值丝毫不弱于质量与效率的提升。

腾讯以社交、UGC、云计算、游戏、视频等富媒体业务为主，每年消耗在带宽、设备等运营成本的金额十分巨大。运维想要 《DevOps权威指南》读后感(四)：DevOps入门和实践的好书优化运营成本，常常会涉及到产品功能和业务架构的优化。因此，运维理想的业务架构设计需要有足够的成本意识，

小结

本文纯属个人以运维视角整理的对微服务架构设计的一些愚见，要实现运维价值化，要确保业务质量、效率、成本的全面提高，业务架构这块硬骨头是不得不啃的。

运维人需要有架构意识，能站在不同角度对业务架构提出建议或需求，这也是DevOps 精神所提倡的，开发和运维联手，持续优化出的业务架构。

DevOps权威指南读后感摘抄

4. 负责应用系统灾备体系的建立;

《DevOps权威指南》是一本由顾黄亮著作，邮电出版社出版的平装图书，本书定价：119.90，页数：440，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

在软件开发的过程中，开发人员负责编写代码，然后将代码交给QA（质量保障）团队进行测试，然后将最终的发布版交给运维团队去布署。

《DevOps权威指南》读后感(一)：DevOps领域不可错过的佳作

DevOps的落地方式多种多样，唯有理解了技术的本质和精髓，才能找到适合企业自身文化和发展的DevOps。本书系统地介绍了DevOps的概念、工具、方和实践，内容翔实且通俗易懂， 覆盖DevOps的大多数领域，不仅可以帮助初学者快速了解DevOps的轮廓和全流程，提供的实践方法还可以帮助有DevOps实践经验的读者进阶。这是一本不可错过的佳作，值得每一位DevOps从业者细细品读。

《DevOps权威指南》读后感(二)：小白必看

花了十天时间，快速浏览了一遍。

《DevOps权威指南》读后感(三)：DevOps

运维小白一枚，看完本书，对devops有了宏观的学习和了解，值得一读。

我的理解：

DevOps不能简单的认为是一种工具、方法、技能或组织架构，DevOps的框架会结合所有这些元素去建立一个流水线。这个流水线会让业务更快的运营，更快的响应变化。

DevOps的目标是：建立一条JIT式的自动化IT服务供应链，以化业务产出。

DevOps在软件研发领域是个很热的词，特别是听说在互联网企业已有较好的实践和应用。作为软件研发人员，我相信这是一个值得探索的方向。通过对本书的阅读，基本对这个概念的来龙去脉有了较为全面的理解，从传统的瀑布式开发，到前些年热门的敏捷开发，再到现在逐渐成熟的研发运营一体化的开发模式，对于整个研发组织甚至整个公司组织都是一种机遇和挑战。个人感觉贯穿整本书的价值交付的理念对敏捷宣言可以说是一种提升。本书在实践落地层面做了较为全面的整理和，对于入门的我来说很有参考价值，当然根据企业不同的需求，没有一种的方法，包括工具的选择和迭代也是要适应企业组织的需要和目的，书中对此也做了一定程度的指导。从方的角度来看，本书呈现了我期望的价值，如果说有不足的话，从个人角度来看，书中关于较大篇幅的关于工具安装配置的内容可以再优化一下，可能引用合适的帮助文档，加上作者自己实践过程中的注意和提示就足矣。感谢作者为我们提供了一个业内资深人士的专家视角，相信通过阅读和实践本书的核心内容，个人和企业都可以受益匪浅。

多云管理平台有什么用？

编辑 白华兵

简化云管理。统一门户，统一业务流程。

提高运维效率。提高资源交付效率，提高故障处理效率。

提升资源利用率。分析资源使用情指的是网络、专线、主机、系统等低层次的指标能力，这类点大多属于非侵入式，很容易实现数据的采集。况，及时给出优化建议。

一站式多云安全管理平台——云帮手为用户解决多云异构（X86、Power小型机、物理机、公有云、私有云）管理难题，实现云的自动化运维，同时合理管理云的使用和费用支出，做好云的容灾和备份，进而帮助用户更好地使用和管理云。

请问python大神自动化运维为什么要使用python

版本管理

运维学习Python到底能够带来多大的收益？

一、那作为运维人员要不要学习一门编程语言？

我给出的是：“如果不学习一门编程语言，再过2年你可能就得下岗”，我这绝不是危言耸听，不信你搜下现在对运维岗位的技能要求看看，但如果不够深刻，那接下里我们从现在运维的情况和未来运维的发展来分析下具体原因：

早些年的运维，基本是会部署个环境，懂点linux命令，再往后点呢，能用shell写出日常用的自动化脚本，满足业务的需求基本就可以了，企业对运维要求也是这些，一句话：别出事。但随着计算机技术的发展，凡是跟技术沾边的都经过不断迭代更新，运维属于技术机的一个分支，也经历了翻天覆地变化，现在这个时期我个人判断是要体现运维价值的时代，所以不创造价值的工作将逐渐被自动化运维平台所取代，也就是说之前上线部署很复杂的作，通过一个运维自动化平台点点鼠标就可以完成实现，拜托了对人的依赖，这个时期最明显的就是各个公司基本都有自己的运维平台，要么再建设中，要么已经建完了，如果平台就已建完，出于对公司人力成本的考虑，最基础的运维作会由类似部环境配置门的人来负责，所以随着时间的推移，一些只做日常作的运维将逐渐从公司消失，那按这个逻辑，既然要搭建运维平台，用shell肯定是不能满足了，所以你必须学习一门编程语言，这样你才可能拿到进入这个行业的门票。

谈到这，问题就算结束了，接下来我们说运维学什么语言，其实从语言角度来说，你应该会什么语言，就用你最擅长的语言去实现，但因为每个人的学习时间有限，同时考虑开发的时间成本，从这点看我认为python最为合适，一方面linux系统本身就有自带python，不用安装，之前我用php写过脚本，但总不能每台都安装个php解释器吧，另外python有这很好的网络资源，它本身有很多标准库，这样就大大减少了从头开发的成本，实现一个功能时间周期非常短，对运维来讲实现功能为主要，谈一点，它的从学习入门成本比较低，容易快速上手。

以上就是我对大家所讨论问题的看法，不对的地方请斧正，如果您也认同，请让更多的人看到，让密迷茫的人不在迷茫，一句话送给大家共勉，做技术：

时间千万不要浪费在选择上，而要多用在行动上！

devops的优势有哪些？

devops 集文化理念、实践和工具于一身，可以提高组织高速交付应用程序和服务的能力，与使用传统软件开发和基础设施管理流程相比，能够帮助组织更快地发展和改进产品。

，devops的优势之一就是其能够高速运转，能够更为快速的针对客户进行创新，更好的适应不断变化的试产，与此同时也能够有效的推动业务成果。对于开发人员以及运营团队来说能够做到这一点是非常重要的。

第二，devops还能够实现快速交付，因为开发人员只有提高其发布的频率以及速度，才能够更好的进行创新并完善产品，只有在最快的时间之内满足客户的需求，那么才能够让自己更具竞争优势，这也是很多企业之所以非常喜欢使用devops的原因之一。相对来说，dev降低成本。例如通过不同性价比的云组合。ops的可靠性还是非常不错的，因为它能够确保应用程序更新和基础设施变更的品质，从而能够保持用户的优质体验，更能够可靠的进行交付，所以其以及日志记录能够更好的帮助相关人员及时了解清楚当前的性能。

第三，devops在能够降低风险的同时，还能够有效管理不断变化的系统，可以说它是能够大规模运行和管理基础设施以及开发流程的，这种规模性也是非常不错的优势之一。

时速云作为国内领先的全栈云原生技术服务提供商，已经服务了超过500家中大型企业，有着丰富的云原生落地经验，不仅涵盖容器云 PaaS、DevOps、微服务、ServMesh、API 等核心云原生产品，还可以为企业提供数据开发、数据治理、数据资产、数据服务等数据能力。感兴趣的可以去了解一下！

DevOps就是Dlopment（开发）和Operations（运维）两个词的组合。但这里的组合并不是简单地将两个团队合并，而是要从思维和流程上变革，根据DevOps思想重新梳理全流程的规范和标准。

DevOps 既是一种思维方式，同时也是一种工作方式，作为一套促进开发、技术运营和质量保障三个部门之间的沟通、协作与整合的方，使得组织的快速迭代，实现竞争优势成为现实。

在DevOps的流程下，运维人员会在项目开发期间就介入到开发过程中实现高效可靠的部署能力，要做好全局规划，以保证部署以及运营阶段的全方位运维掌控。有五个纬度的内容是与部署友好相关的：，了解开发人员使用的系统架构和技术路线，从而制定适当的运维方案。而开发人员也会在运维的初期参与到系统部署中，并提供系统部署的优化建议。

DevOps的实施，打破了团队内各角色的职能壁垒，让开发人员和运维人员更好地沟通合作，通过自动化流程来使得软件开发的整体过程更加快捷和可靠。

这就要从DevOps的作用说起，DevOps最显著的作用是提高了企业产品的交付质量、缩短开发周期、减少故障。

而降本增效是每一个公司在数字化转型之后的很大的挑战，DevOps无疑直击痛点。

DevOps是IT的一种模式。过去的数十年间，IT运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，到如今的DevOps、AIOps。

简言之，DevOps试图打通开发和运维的部门墙，从而打通整个IT价值交付的全生命周期，从产品需求到上线运维的全过程实现效率的提升。

DevOps是与企业数字化转型、IT敏捷和迭代开发等相关联的，侧重于工具、流程和团队协同，既符合市场需要又兼具强大的生命力和发展空间。基于DevOps可以重塑企业的整个IT项目实施与管理模式，打破传统项目（需求、研发、测试、发布、运营）管理流程与角色分工，构建全生命周期的项目管理与协作流程，实现价值交付的化。

相较于传统DevOps，云原生加持下的DevOps充分利用了云原生基础设施，基于微服务/无服务架构体系和开源标准，语言和框架无关，具备持续交付和智能自运维能力，从而实现更高的服务质量、更低的开发运维成本，令软件应用研发更敏捷、应用运维更统一，实现交付和运维双提升。

cicd与devops区别是什么？

管理方案（存放时长、压缩备份等）

DevOps强调软件开发测试运维的一体化，目标是减少各个在《日常运维三十六计》中有这么一句话：对不可逆的删除或修改作，尽量延迟或慢速执行。这便是灰度的思想，无论是从用户、时间、等纬度的灰度上线，都是希望尽量降低上线作的风险，业务架构支持灰度发布的能力，让应用部署过程的风险降低，对运维更友好。部门之间的沟通成本从而实现软件的快速高质量的发布。cicd是指持续集成发布部署，是一套流程实现软件的构建测试部署的自动化。DevOps与cicd紧密相关，是理论与实践的结合，DevOps要实现人员一体化，需要借助cicd工具来自动化整个流程∞这其中需要借助工具来实现，比如JFrog Pipelines 这样的自动化解决方案，用于构建、测试和部署软件，作为 CI/CD 流水线的一部分。 它提供端到端编排和优化 DevOps 流水线关键流程，包括持续集成 (CI)、持续交付 (CD)、基础设施等，可以自动化从代码到生产的项目。

国内的IT运维企业有哪些？

近日，Gartner发布了《智能运维市场指南》（以下简称“《指南》”），擎创科技再次因为在智能运维领域产品的创新力及其成熟度，被Gartner提名为AIOps领域代表供应商。而在去年7月份，擎创就被Gartner评为AIOps领域重点服务商。

Gartner《指南》指出，在特有的生态环境系统下，全球性的IT巨头虽然进驻市场数十年，但是却难以在AIOps领域扩张。主要原因在于，这些全球性供应商提供的ITOM工具的许可证模式比较昂贵，而且功能也难以完全满足本土客户个性化的需求，这样进行大规模部署时需要大量的客户化定制，总体拥有成本就十分高昂。

而本土AIOps供应商，对本土客户的需求十分熟悉，他们通过人工智能等手段，极大提高了数据智能分析能力和运维场景丰富度等，解决了IT运维的关键问题，逐渐获得了越来越多本土客户的青睐。

根据对AIOps市场的调研，Gartner发现的本土客户，特别看重AIOps以下两个关键点：

平台整合能力。现有的企业平台很多，但却彼此孤立，这些企业希望通过AIOps工具进行平台的统一管控。

数据能力的加强。企业希望通过AIOps工具增强其数据分析指的是一份源代码，可以按照便于运维的管理要求去部署、升级、伸缩等，可通过配置来区分地域分布。服务间相互调用通过接口请求实现，部署性也是运维性的前提。和能力，以增加实时性，提升的效率。

而这两方面，恰恰是擎创专精的领域，也是擎创产品的优势。Gartner认为，“（EOITek擎创科技）运维行业经验丰富，产品成熟度很高且无需过多的定制化。” 擎创自研夏洛克AIOps智慧运营平台，目前已经能够打通并整合不同的平台，具备多源数据的能力、实时分析能力和预判能力，还能进行智能化分析。

事实上，智能运维AIOps已逐渐成为抢占国内数字化转型高地的不二之选。越来越多的企业开始运用大数据和人工智能等技术管理IT运维，企业基础设施运维负责人也希望提高实时分析、异常检测和关联分析的效率，从而为业务侧提供强有力的决策支撑。

根据Gartner预测，到2022年在AI产品细分领域中，将只有少数玩家占据主导地位，AI发展潮流；而到2023年，40%的DevOps团队将会采用AIOps平台，以此增强应用程序和基础设施能力。并且预测未来两到三年内，成功的AIOps用户案例将会向多样化场景解决方案演进，而并非用一种复杂的、大而全的产品去实现所有需求。

擎创作为国内较早专注于智能运维的科创公司，已经在智能运维领域深耕了数年，专注于将人工智能赋能IT运维管理，激活运维数据智慧，提高IT运维效率和智能化水平，助力客户数字化转型。在产品的综合能力方面，擎创已经实现了多样化智能运维场景的模块化部署能力，客户可以根据自身运维成熟度灵活选择；而在产品的成熟度方面，擎创拥有丰富的开箱即用的产品功能和独特的多元化数据实时性智能分析优势，这也是能够再次被Gartner提名成为国内AIOps领域的代表性供应商的根本原因。

博睿宏远数据科技股4、熟悉WLAN规划设计原理，掌握WLAN网络结构和WLAN测试工具,具有一定的测试分析、网络工程优化经验优先;能够评估，并组织实施;份有限公司（简称博睿数据）(股票号688229）是IT运维和可观测性的，专注于构建以用户为中心的简捷，高效，智能的新型IT运维，有效提升云资源利用效率，驱动业务创新增长，助力企业提升核心竞争力，抢占数字经济先机。

博睿数据核心产品 Bonree ONE，是国内真正实现智能运维的一体化智能可观测性平台。通过博睿数据领先的大数据采集和智能分析能力，具备全球竞争力的产品特性，真正实现全栈、全链路、全场景的智能可观测，故障根因和决策支持，显著提升IT运维的能力和效率，减少平均故障恢复时间 MTTR，提升业务连续性，保障敏捷开发，支持智能运营，为企业数字化业务保驾护航。

15 年以来，博睿数据以深厚的技术积累不断打磨产品和服务能力，已在IT运维领域形成了自身的独特优势，并将一体化运维和AIOps等解决方案落地到各种客户生产环境之中，为银行，证券，保险，高端制造等行业的数字化、智能化转型持续赋能，已经获得银行、工商银行、建设银行、农业银行、光大银行、华夏银行、平安银行、招商银行、中信银行等多家银行及1000+头部客户的选择和信赖。

相比国外，国内ITOM服务起步较晚，目前出现了一批商和创业公司，IT运维管理市场发展迅速。从IT运维管理提供方角度来看，国内数据中心运维以原厂服务商运维服务商为主，第三方运维服务商、企业自身为辅。从IT运维管理提供工具和服务来看，工具一般为类、管理类、以及自动化类，其中类工具以APM应用性能，以及可用性能管理工具为主。国内企业数字化转型速度加快，随之而来涌现出了一批IT运维管理厂商。听云是国内APM行业的，是国内从事应用性能管理和用户体验优化的第三方监测服务提供商。拥有2000多家企业客户和2万多家小微版用户，其中包括了Alexa排名前100中的81家网站，以及诸多Google、Microsoft等国外客户。

DevOps的设计实践

和源代码管理的要求类似，运维也需要对日常作的对象，如包、配置、脚本等都进行脚本化管理，以备在运维系统在完成自动化作时，能够准确无误的选定作的对象和版本。

起初对于DevOps的概念的理解仅仅停留在“使用Bamboo自动化部署服务到指定环境上”，当我们开始尝试着对DevOps的流程开始做推广，首先确定的方案是，推动各组使用Bamboo做CI/CD的集成，第二是针对当前项目面临管理混乱的痛点问题，进行项目发版采用语义化版本管理。但正如康威定律所言，“设计系统的组织其产生的设计等价于组织间的沟通结构。”，我们不能仅仅在一次讨论中确定的方案就企图变革组织间的长达几年的沟通协作习惯。并且DevOps也不简单是一个普适的解决方案，它是一个 平台（Platform）、流程（Process）和人（People）的有机整合。

根据 martwler博客 中发表的对DevOps文化的见解（如下图），他认为DevOps文化中最重要的原则是 共担和质量导向 。在这点上，我认为我司有天然的优势，在项目开展的初期，包括当前项目运行生命周期中，研发包揽了大部分运维工作。可以说我们不从来不缺敢于担责的“勇士”。但同时，在我司大幅扩招的现状中，加强流程管理，保证这种文化的延续，同时在人员流动中能动态的加强文化导向，这是DevOps指导思想中重要的一环。

工具 = 平台+ 流程，首先，平台最重大的意义是承载企业内部的标准化流程，平台固化的每种流程，都可以用来解决某些实际问题，这样就会形成一下特征：

通过平台赋能，所有人都能以相同的作，获得相同的结果。这样一来，跨领域之间的交接和专家就被平台所取代，当一件事情不再依赖于个人的时候，等待的浪费就会大大降低，平台就成了组织内部的能力体。

任何方不结合企业实际的现状来分析都是耍流氓（无处不在的康威定律），那么对于我司的实际现状，建立这一套体系能解决哪些问题呢？在和研发童鞋讨论问题的时候，能看到他们往往是处于只见树木不见森林的状态，整个“森林”往往是被少数的人所掌握的，这点在季度述职时候已经被不少人提出来过。诚然我们作为安全公司，部分产品是敏感且需要保密的，但是从整个层次和架构来讲，我们需要适配一套流程，达到 对技术开放，对数据加密 ，安全的流程正是SecDevOps需要解决的问题。同时这也很切合“三步工作法”中 流动 原则，只有 把复杂的流程简单化，可视化 我们才有机会让更多的人看见森林。而目前结合生态，软件交付的效率和质量成了当今企业的核心价值和核心竞争力，DevOps作为软件工程的第三次革命，总结来看它的价值体现在以下两点：

让一切软件交付过程的手动环节，都是未来可以尝试进行优化的方向。DevOps倡导职责共担，持续改进是需要将规则内建于工具之中，并通过工具来指导实践。如果仅仅是把线下的流程搬到线上执行，是没法发挥DevOps真正的价值。说到底，工具没法解决人的问题，这样一条看似取巧的路径，却没法解决企业的根本问题。这时候，就需要文化闪亮登场了。

总而言之，DevOps职责： 中的文化和工具，本身就是一体两面，我们既不能盲目地奉行工具决定论，上来就大干快干地采购和建设工具，也不能盲目地空谈文化，在内部形成一种脱离实际的风气。我们要做的是 关注价值、关注现状、交互式流程和反馈、协作和可视化、自动化和持续优化、极简原则和关注实践。

敏捷管理不仅仅与研发敏捷，同时也要针对于业务敏捷， 开发更少的功能，聚焦用户价值，持续快速验证，就成了产品需求管理的核心思想。

另外通过“研发一体化流程”图示，我们也能见微知著。在我司目前在产品使用JIRA的看板形式做需求管理，这套流程在敏捷业务管理中已经有很好的天然优势， 我们需要做的是打通产品和开发的交流屏障 ，这部分流程以及功能，在我们的排期中暂时靠后，现未有具体实施方案，目前仅给出 BizDevOps 的核心理念：

关于持续交付功能，是初期内我们重点投入的阶段，这也是作为研发真正的用武之地，首先面临着个问题，自研OR开源？在我们开始做DevOps之前，已经有了部分在用的开源工具作为支撑点，Jira、Bamboo、BitBucket。这些工具一定程度上减少了我们初期的工作量，在后续的项目中，我们做了基础存储，权限、DevOps流程等多方调研。关于存储和权限这类基础架构目前都有着成熟的开源解决方案。但是DevOps流程关联公司TOG的业务性质，以及目前的项目现状，我们选择自研平台，主要的规划方向有：

1.版本控制、变更管理

2.持续构建和持续集成、部署与发布的模式

主要核心思想是：用自动化的方式完成从项目编译到发布的流程

3.环境的搭建管理、元数据、初始数据的管理

这是目前我们项目发布中的瓶颈，配置、初始化数据应当纳入版本控制，同时制定标准的业务流程；

4.度量与反馈

针对于交付效率、交付能力、交付质量做指标统计，以及建立可视化平台。主要的指标包括， 需求前置时间、开发前置时间、发布频率、发布前置时间、交付吞吐量、线上缺陷密度、线上缺陷分布 等。

5.内建质量、保证测试

内建质量有两个核心原则 ：

初期我们做了一些关于DevOps的调研和实践，在 尽可能采用开源项目 的原则上，依赖于现有的技术结构，摸出了一套关于Bamboo的使用流程

开源OR自研？这永远是一个需要不断权衡和取舍问题，之前我们已经谈论到持续交付要做的事情有哪些，当开源组件不能Cover我们当下的流程，自研平台自然得上线了

基于上图我们可以看到FlowDevOps平台的基本的交互和流向。平台开发到现在经历了四个小版本的迭代，主要包含以下几个特性：

诚然，DevOps的建设在短期内已经做了不小的工作量，但是还是存在一定程度的问题。包括以下方面：

根据全球云计算峰会成熟度模型预估来看

在我司云原生于我们似乎是非常遥远的，陌生的技术栈，各类反直觉的故障。但是为什么我还是坚持认为云原生是我们未来建立DevOps，以及发展基础设计的实践呢？引用CNCF对云原生的定义：

有 开源软件、微服务应用、容器化部署和动态编排 ，虽然我们目前部分业务场景有传输相关的瓶颈，容器化则可能带来更大的存储体积。但从宏观角度来看，这并不是大部分项目的现状，而我们更多的项目核心的问题在于 数据量大、业务和配置复杂、依赖模块多 。而云原生应用天生就和DevOps 是绝配，自带高可用、易维护、高扩展、持续交付的光环，同时原生支持微服务、不可变基础设施以及服务网格这些技术领域，能天然解决业务复杂，依赖模块多的现状。

这也是我在基础设施建设工作中，坚持积累云原生技术方案的原因，云原生的技术方案，我始终认为它能大大推进我司效率建设和技术发展。即便我们在云原生的方案技术积累还不足够，比如还不能确认大数据在容器中运行的效率这类技术问题，但是当我们建设起更具效率的运营一体化流程，也就有更多的资本去进行试错，这片星辰大海等待我们去探索。

我们都期待完美，但在绝大多数时候，任何事情都不可能完美。软件更是如此，DevOps亦是如此。我们能做的就是基于每次的反馈，一点点的改进流程，一次次的反思提高。在不断的持续改进中，可能永远触及不到完美，但是就像美国女演员莉莉·汤姆林（Lily Tomlin）的那句经典名言所说的那样： The road to success is always under construction.（通往成功的道路，永远在建设之中） 。

运维总监的岗位职责

负载均衡

运维总监需要负责改进完善现有运维业务体系，提升运维团队专业技能水平，建立规范、高效运维体系。以下是我整理的运维总监的岗位职责。

运维总监的岗位职责1

1. 负责组织实施运维体系建设，包括包括不限于业务连续性保障建设、安全体系建设、运维架构建设、体系建设、机房基础设施体系建设等

2. 组织落实推广Devops理念及工程实践，在各技术部门落地实施，不断提升开发及运维效率

3. 负责制定及完善各类运维管理制度、流程、规范，并积极推动落实实施

4. 负责公司办公网络、办公自动化、IT技术支持等工作

5. 负责IT运维日常工作管理及审计、负责安全工作审计工作

6. 负责IT技术团队管理、员工成长及绩效提升

任职要求：

1. 计算机相关专业本科毕业

2. 从事运维管理3年以上，从事系统及应用运维工作5年以上，设计开发运维平台、CMDB系统工作至少2年

3. 掌握linux作系统，熟悉数据库及网络设计运维管理;熟悉安全相关体系;

6. 熟悉k8s、docker、servermesh等技术，理解微服务及治理体系

7. 认可DevOps理念，技术领悟力强，乐于学习及推广使用新技术

8. 工作认真严谨，积极主动，理解能力强，善于和不同技术人员沟通协调

9. 具有互联网自动化运维平台设计及实施经验优先考虑

运维总监的岗位职责2

1. 负责制定应用运维管理体系的标准、流程、规范及落地实施;

2. 负责应用服务系统的整体规划、架构设计及优化等工作，保障业务系统性能、可用性与稳定性;

3. 参与设计和优化应用服务系统的报警系统、策略和实施;

6. 探索、研究新的应用运维技术方向。

职位要求：

1、计算机相关专业，5年以上应用运维工作经验，2年以上团队管理经验;

2、熟悉各类型运维工具，熟悉运维工作内容和流程，有建立运维体系的理念;

3、精通IP路由和交换机技术，熟悉CISCO、juniper等设备管理和配置。

5、精通ansible、puppet、saltstack等自动化运维工具的使用

6、精通HTTP协议、TCP/IP协议，能通过各类方法迅速解决故障;

7、精通Docker的编排调度，熟悉Kubernates，熟悉Istio优先;

8、具有大型互联网公司从业经验者优先。

运维总监的岗位职责3

1、全面负责数据中心运维技术指导和管理工作，组织实施公司IT基础设施(数据中心、网络、安全等)日常运营管理，确保安全性 与可用性，使其符合服务级别的要求;

2、负责制定年度运维，并确保落实完成;

3、完成团队的技术培训和考核工作;

4、组织团队完成各类基础设施的故障排查、升级;

5、协助厂商完成相关维保作业;

6、根据公司现状及未来发展战略，分阶段搭建信息化组织结构及团队。

任职资格：

1、电气自动化、机电、电子等相关专业，大专及以上学历;

2、五年及以上数据中心运维和相关管理经验;

3、熟练掌握常用办公软件：VISO、AUTOCAD、PROJECT等软件;

4、精通UPS系统、动力配电系统、精密空调系统、动力环境系统、综合布线、高低压电等专业知识;熟悉数据中心运维应急方案处理。

5、能完成数据中心建设与规划、整体运维等工作;

6、工作细致度高，具有较强的，思考能力;

7、具有高度的心以及良好的团队管理能力，组织、协调能力和沟通能力。

运维总监的岗位职责4

职责:

1、基于公司战略，建立与执行运维体系整体规划

2、建立和在为期近4个月的DevOps实践中，我们主要做了三件事情， 部分项目Bamboo的集成、基础架构的建设、DevOps平台的开发 。完善运维制度、流程;

3、组建精干的运维队伍，并且根据业务发展，不断提升人员能力;

4、跟踪专业领域的前沿技术，并在公司建立对应的能力

岗位要求：

1、本科以上学历，计算机、网络、软件开发类相关专业;5年以上运维工作经验;

2、有运维团队管理经验，对硬件、网络及应用系统运维有丰富的经验，有带领过互联网运维团队的优先考虑;

3、对IT基础架构、网络架构、Devops有深度的理解，并且有意愿推动运维体系升级

4、具有及时发现系统问题和迅速解决问题的能力，高度的感，较强的故障分析及排除能力，善于在工作中学习，能够承受工作压力。

运维总监的岗位职责5

职责:

1、全面负责运维服务部技术指导和管理工作，组织实施公司数据中心、网络、安全等设施的日常运营管理;

3、负责Linux群的网络搭建、设置、维护和优化等工作;

4、处理各类应急，建立系统化运维流程与相应规范;

任职资格:

1、35岁以下，本科以上学历，8年以上工作经验，3年以上管理经验;

2、精通LAMP，TOMCAT等软件的安装配置和性能优化。

3、熟悉docker及虚拟化相关技术，并能给出相关指导意见。

4、对虚拟化技术有一定的了解

devops什么意思

主要核心思想是： 版本变更标准化，将一切纳入版本控制，全流程可追溯和单一可信数据源。 ，一套标准化的规则和行为习惯，可以降低协作过程中的沟通成本，一次性把事情做对，这也是标准和规范的重要意义。

DevOps（Dlopm组件ent和Operations的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。

它是一种重视“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。

DevOps对应用程序发布的影响

在很多企业中，应用程序发布是一项涉及多个团队、压力很大、风险很高的活动。然而在具备DevOps能力的组织中，应用程序发布的风险很低，原因如下：

（1）减少变更范围

与传统的瀑布式开发模型相比，采用敏捷或迭代式开发意味着更频繁的发布、每次发布包含的变化更少。由于部署经常进行，因此每次部署不会对生产系统造成巨大影响，应用程序会以平滑的速率逐渐生长。

（2）加强发布协调

靠强有力的发布协调人来弥合开发与运营之间的技能鸿沟和沟通鸿沟；采用电子数据表、电话会议、即时消息、企业门户（wiki、sharepoint）等协作工具来确保所有相关人员理解变更的内容并全力合作。

（3）自动化

强大的部署自动化手段确保部署任务的可重复性、减少部署出错的可能性。