自动化运维学习心得（自动化运维常见功能）

本篇文章给大家谈谈自动化运维学习心得，以及自动化运维常见功能对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享自动化运维学习心得的知识，其中也会对自动化运维常见功能进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、什么是自动化运维？
• 2、运维懂但开发不懂的问题
• 3、如何做好运维工作
• 4、你感觉到运维的工作很累了吗
• 5、请问怎么学习Python？
• 6、自动化运维是什么？

什么是自动化运维？

自动化运维

1、自动化运维就是把周期性、重复性、规律性自动化运维学习心得的工作都交给工具去做自动化运维学习心得，具体来说有应用系统维护自动化自动化运维学习心得，巡检自动化和故障处理自动化这三个方面。自动化运维依赖于具体的智能管理平台，最终达到提升运维效率的目的。目前有锐捷网络推出的RIIL Emotion自动化运维，能够自动解决用户在IT管理中的日常运维问题。

2、自动化运维是指将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把过去的手工执行转为自动化操作。自动化是IT运维工作的升华，IT运维自动化不单纯是一个维护过程，更是一个管理的提升过程，是IT运维的最高层次，也是未来的发展趋势。

扩展资料自动化运维学习心得：

自动化运维能解决的问题

1、项目整体工作效率提升。

2、减少人为误操作，提升SLA。

3、方便信息传递，配置类信息聚合，信息链更完整。

4、事务留痕，方便跟踪，追述。

5、运维工作更加轻松、灵动。

6、提升运维工作价值，管理更多资源，更多服务对象。

运维懂但开发不懂的问题

运维懂但开发不懂的问题有以下6点
1）测试环境的少了很多流程的测试依赖，所以只能够尽可能模拟一些基础流程，对于一个较为复杂的功能想要模拟测试，花费的时间比较多，而且如果返工，代价比较高
2）在集成和调试的过程中，如果要把某一个流程串起来，需要做一些埋点和日志记录，这个过程收收放放得反复进行，不够透明
3）程序的变更部署发布目前没有pipeline模式，很多快速部署都是基于手工补丁的模式。
4）API层的设计不够清晰，目前很多API在需求变更中会对接口细节做一些调整，所以文档和实现不大一样。
5）API和工具类的集成存在冗余，目前的一个重要需求方向是对于一些API的实现，如果是基础功能部分，其实不光可以通过API调用，也可以通过工具类的方法来进行设计，而在代码的逻辑层应该可以做到无缝的切换，这样代码的源只有一份，不会因为变更的同步而导致逻辑分离。
6）API体系的设计，目前对于model的变更和状态传播都是通过一大坨一大坨的代码来嵌入，这对于流程维护来说

如何做好运维工作

一、运维方法

技术层面：

随着信息技术的发展以及企业业务的不断扩张，运维人员所面临的系统架构越发的复杂，关联度越发紧密。对运维人员的要求也会越来越高，打造个个都是高手，对业务系统了如指掌。

1、需要运维人员快速转变观念，学会通过主动运维的方式应对复杂多变的 IT 问题，保证业务系统的稳定。

2、更多的站在客户的层面思考问题，解决问题。

3、使用集成的运维平台，在业务系统没有感知的情况下实现了业务的变更、升级。

运维文档层面：

一个好的系统或者项目，必定有很多的文档进行支撑。

1、系统建设前期，一定要做好系统的需求文档、设计文档、实施文档。在系统建设中要依据前期的文档进行实施和设计，并生成系统相关的问题总结文档和更新实施文档。

2、系统建设完成后，要基于系统的业务能力和使用对象编写操作手册和运维手册等。

3、业务在交付一定要文档同行。否则系统上线后问题层出不穷，导致运维人员手忙脚乱，不知道从何下手处理，往往会让运维人员绕很多的弯路，错失良机。

4、文档归类保存：文档也分好多种，比如配置文档、实施文档、设计文档、系统规范性文档、项目管理文档等等。做到一式两份，运维部门一份，档案室一份。

5、要求运维人员一定要具备相应的文档编写能力和整理能力。同时一定要严格按照之前的文档进行实施，有问题要学会及时沟通，并把修正后的问题更新到文档中。

6、建立知识库：把运维过程中出现的问题及解决办法和思路，另外最重要的是运维事件的总结，记录在案。

运维流程层面：

1、建立运维流程。要求运维人员一定要基于一个既定的规则来干活。

2、通过流程确定事件责任。业务人员专注点与运维人员的专注点不同，责任也不同。

3、使用ITIL 了（即 IT 基础架构库(Information Technology Infrastructure Library，ITIL，信息技术基础架构库)。ITIL 为企业的 IT 服务管理实践提供了一个客观、严谨、可量化的标准和规范。

二、运维人员技术

正所谓工欲善其事，必先利其器。很多的企业都在强化以用户服务为中心，专业技术为驱动的理念，可见拥有过硬的技术是多么的重要。

1、运维人员必须掌握的技能：

运维对技术的要求是很高的，首先运维人员要对自己所负责的系统有较深的理解，全程参与系统的设计、实施与运维。一定要具备相关领域的技术积累，有较丰富的设计或者排错经验

同时运维人员具备以下软实力：如沟通能力、合作心态和文档编写能力。

2、运维人员一定要对现在的主流技术有一定的涉猎（云计算、边缘计算、大数据、AIOps、人工智能、深度学习等等），要与时俱进。

3、经常参与线上或者线下的相关讨论和交流学习。了解目前流行的 IT 技术，并学习它，思考如何将其用于企业的业务中，为企业创造价值，提升运维效率。所以具备主流技术的捕捉能力，也是运维人员的必修课之一。

三、运维现场监控层面

监控的目的就是防患于未然。通过监控，运维人员能够及时了解到企业网络的运行状态。

一旦出现安全隐患，可以及时预警或者是以其他方式通知运维人员，让运维监控人员有时间处理和解决，避免影响业务系统的正常使用，将一切问题的根源扼杀在摇篮当中。现在的监控工具可以在监控指标触发时，自动修复一些故障，但是它最多帮你做些简单的自动化任务，更高阶的自动化任务需要运维人员具备较深的脚本和系统知识。

你感觉到运维的工作很累了吗

辛不辛苦还真不是一句话就能定义的。我认识的运维工程师也有十多个（一起在新盟教育上课认识的），都不太一样，掰开说说吧。

先说一个北京的大佬，三十七岁，做运维十五年了，报班上课只是为了更进一步，上课的时候会提一些老师没有特别提到的点，私下和老师探讨有来有回，游刃有余，还能说点老师不知道的内容。月薪34k，有房有车，老婆孩子都在北京，常出差，每个月闲的时候飞上海两三次，忙的时候半个月都在飞机上度过。

可先别觉得羡慕，聚少离多，出差累，工作压力大，年纪轻轻（真算年轻了嗷）就身体这不舒服那不好，拿着高薪的同时还得想怎么提升自己，让时间更值钱。

再来看是比较常态的一群小哥，年纪轻，刚入行，是公司给名额报名来学的技术，算是储备人才。学习劲头足，啥也能说点，虽然不是很专业但是也有入行的盼望。日常工作是做基础运维，算是打杂，啥也要学，拿着四千左右的钱在公司包揽所有杂活，等学好了技术再看有多少能留下值得公司长久培养。

幸苦吗？哪有不辛苦的呀，哎。

那我再来跟你说一个，搞自动化运维的老哥，每个月去公司两次，出了紧急事情打个电话过去就行，平时自己在家搞点兼职啥的，一个月公司工资1w左右，自己副业搞知识付费和分享也能拿到三五千左右，日子轻松愉悦，还能分出时间来学新技术。

你说这怎么样嘛？有辛苦的，也有不辛苦的，可是，这些都有一个大前提要你技术好技术好技术好！！！！！

所有，现在这个答案有了吗？

请问怎么学习Python？

这里整理了一份Python开发自动化运维学习心得的学习路线自动化运维学习心得，可按照这份大纲来安排学习计划~

第一阶段自动化运维学习心得：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python自动化运维学习心得的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL自动化运维学习心得，掌握数据库高级操作

7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

自动化运维是什么？

提到自动化运维，很多人可能会想到数据中心自动化(DCA)、开发运营一体化(DevOps)，但这些定义始终不是一个统一的答案，其实自动化运维可以理解成是：
通过运维工具或平台，实现IT基础设施及业务应用日常任务处理和运维流程的自动化，从而提高效率和降低风险，促进运维组织的成熟和各种能力的升级。
日常任务处理包括：设备发现、作业调度、补丁分析和分发、配置变更、操作系统安装、脚本执行、配置检查等;
运维流程包括：应用发布流程、应用部署流程、变更流程、资源交付流程、灾备切换流程、故障处理流程等;
能力升级包括：事件应对能力、业务运营能力、风险应对能力、变化适应能力、合规遵从能力等;
自动化运维并不是孤立建设和运行的，自动化、配置管理、监控是运维管理最重要的三点，三者间相互独立也相互关联，最好的做法是共同建设、共同迭代。 关于自动化运维学习心得和自动化运维常见功能的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 自动化运维学习心得的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动化运维常见功能、自动化运维学习心得的信息别忘了在本站进行查找喔。