自动化运维集群管理系统（自动化运维管理平台）

今天给各位分享自动化运维集群管理系统的知识，其中也会对自动化运维管理平台进行解释，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、vivo大规模Kubernetes集群自动化运维实践
• 2、互联网时代的网络自动化运维
• 3、docker和k8s的关系
• 4、智能运维平台是哪个系统的前身
• 5、使用Ansible实现自动化运维的一些技巧
• 6、如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

vivo大规模Kubernetes集群自动化运维实践

vivo大规模的K8s集群运维实践中，从底层的集群部署工具的优化，到大量的CI矩阵测试保证了我们线上集群运维的安全和稳定性。

v2集群部署成功后，做一些自动化冒烟测试和内网测试，如果有问题，直接销毁，相当于本次部署失败，但无需回滚。如果没有问题，通过负载均衡把流量从v1集群切到v2，用户可无感知地直接访问v2版本： 稳定一段时间（例如15分钟）后，销毁v1集群。

首先，你先要知道什么是Kubernetes，Kubernetes又简称K8S，其中8是代表中间“ubernete”的8个字符。K8S是自动化容器操作的开源平台，这些操作包括部署，调度和节点集群间扩展。

Kubernetes正在取消对Docker作为容器运行时的支持。Kubernetes实际上并不处理在机器上运行容器的过程。相反，它依赖于另一个称为容器运行时的软件。容器运行时在主机上运行容器，Kubernetes告诉每个主机上的容器运行时要做什么。

Kubernetes（简称K8S）是2014年10月由Google开源的生产级 容器编排系统 ，是Google多年大规模容器管理技术Borg的开源版本 Kurbernets的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。

互联网时代的网络自动化运维

1、在数字化时代，行业对智能化网络运维体系提出了以下要求： 实现故障快速定位，简化运维工作。这可以通过结合应用和网络流量日志，借助AI算法自动发现网络故障并精准定位问题，从而极大地提高运维效率。

2、网络运维需要学习的内容如下：网络基础 OSI模型：学习OSI（开放系统互联）模型，理解各个层次的功能和协议，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。

3、网络运维具体做什么如下：运维指互联网运维，通常属于技术部门，即运维部。

4、网络运维是指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互联网产品技术支撑的4大部门。

5、随着时代的发展，仅仅掌握一些基础知识已经不能满足公司及日常工作的需要，所以，想要做好一个IT运维还需要掌握一些进阶的技能，包括：自动化运维、容器化部署、云计算知识、大数据处理等。自动化运维：Ansible、Chef、Puppet等。

6、互联网时代的网络自动化运维 互联网上有两大主要元素内容和眼球，内容是互联网公司（或称ICP）提供的网络服务，如网页、游戏、即时通信等，眼球则是借指海量的互联网用户。

docker和k8s的关系

1、K8s：每个集群有多个节点，每个节点可创建多个容器，kuberbete就是管理这些应用程序所在的小运行环境（container）而生。

2、Kubernetes（k8s）是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部：Borg），它主要用于 容器编排 启动容器、自动化部署、扩展和管理容器应用和回收容器。

3、因此，Kubernetes（k8s）被广泛用于管理 Docker 集群，这是一个流行的开源容器编排和管理系统。

4、合作关系，Docker作为单一的容器技术工具并不能很好地定义容器的“组织方式”和“管理规范”，难以独立地支撑起生产级大规模容器化部署的要求。

5、K8S是谷歌开发的容器集群管理系统。在docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。

智能运维平台是哪个系统的前身

智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。通过智能运维系统，您可以探测集群潜在风险，寻找最佳解决方案。

智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量（volume）、种类（variety）和速度（velocity）这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。

IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。

智能运维平台，又称AIOps，是将AI赋能于IT传统运维，通过对日志、指标、Trace等数据的分析，协助运维工程师更快速精准地发现故障、定位故障，并排除故障，提高运维效率、降低运维成本。

智能运维平台逻辑架构图 智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。

使用Ansible实现自动化运维的一些技巧

某个 shell 需要一个临时变量，可以使用 environment 实现 以下方式会生成： a，a，a，a， 注意最后的逗号我们是不需要的：这时，我们可以这样：机器标准化要求每台机器的ssh连接方式及管理员用户名及密码都是一样的。

自动化运维通常来讲，需要解决以下几个问题： 自动部署配置、风险事前预警、故障事中解决、和故障事后管理。

Ansible也是一种简单的自动化语言，可以完美地描述IT应用程序基础结构。

如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

监控比较常用的是nagios，这个平台就支持python，也支持perl之类的。根据自己需要做功能的定制与扩展。当然也有python爱好者喜欢完全用python开发的运维框架。这个真的不是必要的，也没有必要。各有所长。

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。

掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

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