运维监控能够实现自动化,而且建议实现自动化。系统工具就比较多了,比如防火墙、数据库、备份、负载等内容,工具对于运维人员来说非常重要,掌握这些工具才能顺利处理运维过程中的各种问题。一个非常好的问题。云服务已经成为IT技术的核心基础设施,充分利用云服务带来的弹性和分布式优势,赋能自动化运维。

运维监控能够实现自动化吗?

运维监控能够实现自动化吗

一个非常好的问题。运维监控能够实现自动化,而且建议实现自动化。云服务已经成为IT技术的核心基础设施,充分利用云服务带来的弹性和分布式优势,赋能自动化运维。一,自动化部署CI/CD持续化集成和自动化部署,比如常用的Jenkins,配置Git代码提交时触发构建,然后自动部署。 二,Docker容器技术Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中,可以实现虚拟化,有助于快捷高效的交付应用。

搭建阿里云容器镜像服务 Git Docker自动构建系统,结合资源编排服务,实现自动部署更新,不再需要常用的Jenkins构建服务器。三,AutoScaling自动伸缩配置一定的触发条件,满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到80%或者内存占用率达到80%时,根据配置好的服务器和数量,自动触发。

四,系统日志收集处理系统1,ELK是常见的日志收集管理系统,包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务,架构示意图如下:2,在ELK系统中,Kibana是一个图形化展示工具,配置查询条件,运维人员随时可以搜索指定日志信息,分析处理故障。 五,服务监控1,云监控CloudMonitor主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中,以阿里云为例,云监控提供了多种配置,多维度全方位监控。

比如配置CPU使用率到达80%时,自动触发动作,增加服务器实例,同时邮件通知运维人员。2,应用监控以监控宝为例,配置服务地址,选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时,将收到警告信息,可以选择邮件、短信、电话等通知方式。 六,云原生云原生是指从开始设计应用时,就充分考虑并且利用云服务的特点,比如弹性和分布式,可以简单的理解为:云原生 = 微服务 DevOps 持续交付 容器化。

学习Python,可以做Linux运维吗?

学习Python,可以做Linux运维吗

首先,答案是肯定的,学习Python是可以做Linux运维的,但是做Linux运维不仅仅需要掌握Python语言,还需要掌握一系列内容,下面做一个简单的介绍:第一:网络基础。运维工作的大部分内容是基于网络展开的,所以掌握网络知识对运维工程师来说还是非常重要的,比如交换机、路由器的配置,网络拓扑结构的设计、网络故障排错这些都是基本的技能。

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