睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-01-01
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Python开发的jumpserver跳板机
jumpserver跳板机是一款由Python编写开源的跳板机(堡垒机)系统,实现了跳板机应有的功能。基于ssh协议来管理,客户端无需安装agent。
企业主要用于解决:可视化安全管理
特点:完全开源,GPL授权
Python编写,Django开发框架,容易再次开发
实现了跳板机基本功能:认证、授权、审计。集成了Ansible、批量命令等。功能强大。
通俗点就是起到监控谁在服务器上做了什么操作等。录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等。
第三:Python开发的Magedu分布式监控系统
以自动化运维视角为出发点,自动化功能、监控告警、性能调优,结合saltstack实现自动化配置管理等内容进行了全方位的深入剖析。
企业主要用于解决:自动化监控常用系统服务、应用、网络设备等。分布式可监控更多服务器,分区域监控再汇总。Zabbix监控结合Python自定义监控脚本。
监控系统需求讨论:
监控常用系统服务、应用、网络设备等?一台主机上可监控多个不同服务、不同服务的监控间隔可不同?同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可不同?告警级别?数据可视化,如何做出简洁美观的用户界面?如何实现单机支持5000+机器监控需求?采取何种通信方式?主动、被动?
第四:Python开发的Magedu的CMDB
cmdb的开发需要包含三部分功能:采集硬件数据、API、页面管理。
企业主要用于解决:项目功能,采集硬件数据、Api、页面管理。统计资产,例如服务器存放位置,服务器上的账号等等。
执行服务的过程如下:服务器的客户端采集硬件数据,然后将硬件信息发送到API,API负责将获取到的数据保存到数据库中,后台管理程序负责对服务器信息的配置和展示。
第五:Python开发的任务调度系统
Python任务调度系统的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。
企业主要用于解决:通俗的理解,批量管理crontab定时任务。原理用户通过web页面设置任务,传输到任务调度系统服务器上的客户端,客户端收集数据反馈给服务器端,服务器端根据任务具体内容调度后端的集群服务器做定时任务。
一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个机器的多个进程中,依靠网络通信。想到这,就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。
第六:Python运维流程系统
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
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,运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化,能够把运维人员从服务器的管理中解放出来,让运维工作变得简单、快速、准确;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。
相关推荐:《Python入门教程》
运维自动化设计思想:
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
当然不是!
运维只是Python的应用方向之一,实际上Python主要有下面这些方向:
1. 常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2. 科学计算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3. 自动化运维
这几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言,Python在自动化运维方面已经深入人心,比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4. 云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。
5. WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6. 网络爬虫
也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7. 数据分析
在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8. 人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。
当然,除了以上的主流和前沿领域,Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。
摘自:刘江的Python教程
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