大家好,我是今天主播的“主播” — 三疯,今天由我来给大家做《从应用运维到Devops你只差一点点》分享,希望期间大家保持安静,有问题我们在分享结束后统一有Q&A环节,Let’s begin。 个人简介: 我是马哥教育的三疯老师,之所以取名“三疯”,是因为“三疯”有着独特的含义,也算是激励自己趁着年轻“疯狂一把” * “疯狂”的学习 * “疯狂”的总结 * “疯狂”的提升,所以“三疯”又蕴含着“野蛮生长”。 年轻人要对自己狠点,如果你按照平常的步伐就输了。本人7年Linux一线经验,历任我图网,百胜,阿
从很多传统的视角去看运维,运维的确承担了很多职能,但这些职能还是都和具体的岗位相关,如下:
其实这个时候谈运维危机有点像在当下讨论股市危机一样,因此写这篇文章时,内心很纠结,特别是这个互联网运维才产生没多少年(10年)的行业,怎么你就来谈危机了?没办法,都因技术发展太快。
运维工程师:Google称之为SRE,网站可靠性工程师,维护服务器安全与稳定高效运行工程师。
很多事,你不努力一下,你都体验不到绝望的感觉。。。哈哈,越努力越绝望怎么办。。。怎么办。。。哈哈
模拟几个工作场景 1 开发:新部署的程序在线上环境跑不起来,但是在测试环境运行正常,运维帮忙看看是不是环境安装有问题 运维:所有软件都是原模原样从测试机拷贝过来的,怎么可能有问题。你是不是配置写错了,所有软件的地址、端口、用户名、密码都检查下看看 开发:怎么可能范这种低级错误,你确定不是防火墙问题 运维:你要怎么样自己过来弄 开发咚咚咚穿过几间办公司到运维跟前 开发:把堆栈跟踪打来,我要看报了什么错 运维放下手头工作噼噼啪啪打了一串命令 开发:咦,奇怪,怎么看不出来啊 运维:瞧你写的破程序,连错误日志都
前言:在上一篇文章《建立数据指标体系,推动DevOps全链路度量闭环》中,我们描述了基于数据来建立数据指标体系,通过指标体系达到主观事件客观呈现的效果。信通院的一些分析数据表明,企业IT的信息化历程逐渐完成,同时企业对IT的精益运行的需求越来越迫切,在这个场景下,数据的思维和使用能力成为制约提升IT生产效率的桎梏。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是物联网的场景化技术应用分论坛的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
首先介绍一下我做的这样一个智能运维平台,在这个智能运维平台里面,大致分为这样4个部分:
大家好,这些年来,我经历了不同形态的业务和不同规模的运维,今天我主要和大家分享我这些年来关于运维自动化的一些认识和实践,包括如下八点:
今天我演讲的题目是《智能运维引领数据中心数字化转型》,跟大家分享民生银行在智能运维领域的探索和实践。
我国正处于从制造大国向制造强国迈进的关键时期,制造业的数字化、网络化、智能化以及绿色制造体系(双碳为代表)的打造事关制造业全局,是制造业高质量、可持续发展的关键与重要着力点。而设备智能运维是智能制造行业的短板。
在上一期《运维专题第2期:警戒哨兵》中,我们介绍的是运维平台中的监控系统——云哨,今天给大家带来的产品是巡检平台,在运维过程中能够跟监控系统一起为客户带来稳定的保障。
当遇到运维管理对象的急速增长,业务需求频繁变更等传统运维场景问题时,依靠手工运维已经远远满足不了需求,因此我们需要搭建一套自动化运维平台,来实现运维质量和效率的提升。那么一个成熟的自动化运维平台是什么样的?企业运维平台又该如何建设呢?
应用运维:负责支持线上业务,各自会负责对应的业务线,主要职能是保证线上业务稳定性和同开发共同支撑对应业务,以及线上服务管理和持续优化。
疑惑一 linux运维如何? 总的来说,运维的薪水普遍比开发人员略低一点。这是因为上手运维工作比开发门槛略低,市场上有很多运维人员处于“会搭建服务”的状态。这种门槛确实比会“粘贴复制”代码,还要低一点。 但是随着你个人能力的提升,金字塔效应一样会很明显。各大公司都需要技艺高超的运维人员,开出的价格并不会比你同龄的开发人员明显低。说什么都是你精通了才有说话的权利。这个和开发人员比累少点,不需要太深的编程功底。 疑惑二 互联网运维工作有趣吗? 一般公司找运维都干些什么,运维就是打杂的,天天处理同事电脑出问题了,
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 在云计算时代,开发和运维的结合变得越来越重要。在DIFF论坛第一期,前新浪SAE运维主管,郑志勇,分享了《一个开发眼中的运维》根据自己从开发人员转型运维之后的心得,谈如何把在开发上的运用抽象思维方式运用到运维领域。 1. 运维不是什么? 运维不是打杂的,运维不是客服,运维也不是服务开发的,但要做好合作。 2. 运维是什么? 运维服务于整个产品,保证架构合理,系统稳定。运维只对业务稳定负责,所有的工作都是奔着这个去的。 3. 你如何写程序,写
运维中关键技术点解剖:1 大量高并发网站的设计方案 ;2 高可靠、高可伸缩性网络架构设计;3 网站安全问题,如何避免被黑?4 南北互联问题,动态CDN解决方案;5 海量数据存储架构 一、什么是大型网站运维? 首先明确一下,全文所讲的”运维“是指:大型网站运维,与其它运维的区别还是蛮大的;然后我们再对大型网站与小型网站进行范围定义,此定义主要从运维复杂性角度考虑,如网站规范、知名度、服务器 量级、pv量等考虑,其它因素不是重点;因此,我们先定义服务器规模大于1000台,pv每天至少上亿(至少国内排名前10
作者:defcon来源:马哥教育链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZocozTkCNViMAtZIr7C7ww前言我们已经发过不少 Linux 面试题,但是单独的面试题总感觉会过于零碎,没有体系化内容给人的帮助大。知乎上有这样一个问题:一个新手面试 Linux 运维工作至少需要知道哪些知识?其中有一个答案对这一话题的解读非常深入,今天特别分享给大家。一、什么是大型网站运维?首先明确一下,全文所讲的”运维“是指:大型网站运维,与其它运维的区别还是蛮大的;然后我们再对大型网站与小型网站进行范围定义,此定义主要从运维复杂性角度考虑,如网站规范、知名度、服务器 量级、pv量等考虑,其它因素不是重点;因此,我们先定义服务器规模大于1000台,pv每天至少上亿(至少国内排名前10),如sina、baidu、 QQ,http://51.com等等;其它小型网站可能没有真正意义上的运维工程师,这与网站规范不够和成本因素有关,更多的是集合网络、系统 、开发工作于一身的“复合性人才”,就如有些公司把一些合同采购都纳入了运维职责范围,还有如IDC网络规划也纳入运维职责。所以,非常重要一定需要明白:运维对其它关联工种必须非常了解熟悉:网络、系统、系统开发、存储,安全,DB等;我在这里所讲的运维工程师就是指专职运维工程师。我们再来说说一般产品的“出生”流程:1、首先公司管理层给出指导思想,PM定位市场需求(或copy成熟应用)进行调研、分析、最终给出详细设计。2、架构师根据产品设计的需求,如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等(基本上对网络变动不大,除非大项目)3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。4、好,到运维工程师出马了。首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了,恰恰相反,前三步与运维关系很大:应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化(与特定应用有关)等都需运维全程参与,并主导整个应用上线项目;运维工程师负责产品服务器上架准备工作,服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责,并负责最后将产品(程序)、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起,最终完成产品上线提供用户使用,并周而复使:需求->开发(升级)->测试->上线(性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了)在这里提一点:网站开发模式与传统软件开发完全不一样,网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭,用户体验为王嘛,如果某个线上问题像M$ 需要1年解决,用户早跑光了;应用上线后,运维工作才刚开始,具体工作可能包括:升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发工作:a 、尽量将日常机械性手工工作通过工具实现(如服务监控、应用状态统计、服务上线等等),提高效率。b、解决现实中服务存在的问题,如高可靠性、可扩展性问题等。c、大规模集群管理工具的开发,如1万台机器如何在1分钟内完成密码修改、或运行指定任务?2000台服务器如何快速安装操作系统?各分布式IDC、存储集群中数PT级的数据如何快速的存储、共享、分析?等一系列挑战都需运维工程师的努力。在此说明一下其它配合工种情况,在整个项目中,前端应用对于网络/系统工程师来说是黑匣子,同时开发工程师职责只是负责完成应用的功能性开发,并对应用本身性能、安全性等应用本身负责,它不负责或关心网络/系统架构方面事宜,当然软/硬件采购人员等事业部其它同事也不会关心这些问题,各司其职,但项目的核心是运维工程师~!所有其它部门的桥梁。上面说了很多,我想大家应该对运维有一些概念了,在此打个比方吧,如果我们是一辆高速行驶在高速公路上的汽车,那运维工程师就是司机兼维修工,这个司机不简单,有时需要在高速行驶过程中换轮胎、并根据道路情况换档位、当汽车速度越来越快,汽车本身不能满足高速度时对汽车性能调优或零件升级、高速行进中解决汽车故障及性能问题、时刻关注前方安全问题,并先知先觉的采取规避手段。这就是运维工作~!最后说一下运维工程师的职责:”确保线上稳定“,看似简单,但实属不容易,运维工程师必须在诸多不利因素中进行权衡:新产品模式对现有架构及技术的冲击、产品高频度的升级带来的线上BUG隐患、运维自动化管理承度不高导致的人为失误、IT行业追求的高效率导致流程执行上的缺失、用户增涨带来的性能及架构上的压力、IT行业宽松的技术管理文化、创新风险、互联网安全性问题等因素,都会是网站稳定的大敌,运维工程师必须把控好这最后一关,需具体高度的责任感、原则性及协调能力,如果能做到各因素的最佳平衡,那就是一
知乎上有这样一个问题:一个新手面试 Linux 运维工作至少需要知道哪些知识?其中有一个答案对这一话题的解读非常深入,今天特别分享给大家。
打算坚持每周把上班过程中遇到的一件事思考一下,并用图画出来,看看一年下来能有些什么变化。
Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念,并预测到 2020 年,AIOps 的采用率将会达到 50%。如果 AIOps 真是未来运维技术的趋势,那技术人们又该如何自处?
运维是一个被压抑了太久的岗位,在行业的一些交流中,很多公司的运维说,他们虽然掌控着运维环境,却逐渐被排挤出了业务运营的关键流程,对未来感到很迷茫。
在一个新的环境中工作了两个多月,从业务模式、平台建设、工作方法和团队工作风格各个方面都有了一些认识。有了这些认识,更能让你体会到工作的发力点在哪里,这次自己的工作方法做了很大的调整,没有去平移过去的工作经验,因为当前的很多预设条件和过去不同(具体就不一一列举)。其实运维工作很多时候都聚焦在两个方面,一个是工具建设;一个是数据建设。在工具平台建设层面上,进一步突破的阻力很大,一则缺乏标准化的基础;其次还在于大家意识的改变。因此这次想从数据分析体系入手,用数据说话,用数据评价运维服务。简而言之,就是数据驱动运维(Data-Driven Ops)。
清华大学计算机系副教授 裴丹于运维自动化专场发表了题为《基于机器学习的智能运维》的演讲,现场分享了基于机器学习的智能运维目前面临的挑战和解决思路。以下为演讲实录,今天大概内容包括智能运维背景介绍、如何从基于规则上升到基于学习。 首先会做一个背景的介绍;为什么清华大学的老师做的科研跟运维有那么多关系?智能运维现在已经有一个很清晰的趋势,从基于规则的智能运维自动化逐渐转为基于机器学习了。再介绍几个跟百度的运维部门、搜索部门进行合作的案例;最后,还要讲一下挑战与思路。 一、智能运维背景介绍 谈一下参加这次大会
如今,随着云计算产业的日益成熟, AIOps、DevOps理念的盛行,大量运维工作通过自动化运维和智能化运维实现,传统运维的生存空间愈发狭窄。
导言 很高兴参与DevOps时代社区的拆书联盟第一季活动,有幸能与几位DevOps大牛一起解读《DevOps Handbook》一书,这本书作者牛,内容也很牛,就连著名的培训机构把这本书作为DevOp
####本篇转自老王在51CTO的一次线上交流,感谢峻峻Aily的整理,即时打字,不免错漏,请见谅。欢迎51CTO微信号:51CTO博客
让人推荐快速学习的方式,却也是极度无奈之举。而且运维也不是一日练成的。就算大师提供了很好的指导,也终究是拿自己的线上产品练手了,这样显然是得不偿失的。现如今,一个创业公司的产品不稳定,造成的问题是巨大的。比如摩拜单车最近就故障频仍,造成的不良影响其实是非常大的,但是因为整个市场发展是往前走的,倒不会因为一两次的故障而改变这种趋势。但是如果没有这些故障,想必会更好吧。
DevOps(英文Development和Operations的组合)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。[1] 它的出现是由于软件行业日益清晰地认识到:为了按时交付软件产品和服务,开发和运营工作必须紧密合作。 以下几方面因素可能促使一个组织引入DevOps: 使用敏捷或其他软件开发过程与方法 业务负责人要求加快产品交付的速率 虚拟化和云计算基础设施(可能来自内部或外部供应商)日益普遍 数据中心自动化技术和配置管理工具的普及
CMDB完成了80%的基础开发工作,后续需要对元数据信息进行确认和完善,还有部分的接入。
企业数字化转型,科技先行。国际知名咨询机构如麦肯锡、埃森哲、IDC、IBM等,都在解读数字化定义时提及智能化运营。但要实现智能化,我们还有很长的路要走。
原计划是写名字服务相关的一篇文章,但因为周末出去培训,实在没法完成。公司组织大家出去讨论关于协同效率问题,之前在腾讯也讨论过部门墙的问题。随着公司的日益增大,这类问题会一直存在,且一直在解决而不能彻底
目前国内的网络运维还处于初级阶段,工作人员每天就像救火一样,天天疲于奔命。“什么破网络怎么又断了”,“我去,服务器宕机啊”,“这个网速慢的跟乌龟爬的一样”,这些埋怨声每天都在运维人员耳边回荡。运维人员
没有比“可视化”更好的一个词能概括运维的本质,而“可视化”又应该分成两部分:可视化的服务交付和可视化的服务度量!
专访 3306π深圳站 数据库专场嘉宾 刘迪 会议时间:12月14日无人值守时代,数据库智能运维 会议提点:深圳 腾讯滨海大厦北塔3F多功能厅 欢迎至文末查看会议议程,报名参与! 刘迪 腾讯云 高级产品经理,网名迪B哥,中国计算机行业协会开源数据库专业委员会副会长、北京航空航天大学特聘讲师、数据库领域技术专家。拥有视频、游戏、金融、电商等行业的多年数据库架构设计和优化分析经验,曾担任腾讯视频、腾讯网、腾讯新闻、腾讯体育等业务的数据库管理和运维负责人,对外推出了《迪B课堂》、《我说》等一系列数据库实
在近期的 Kylin Data Summit 上,好买财富平台架构总监王晔倞在互联网专场上分享了好买财富在中间件运维分析平台的演进过程。好买财富为什么选择从广泛应用的 ELK 转向 Apache Kylin 呢?
2016年,Gartner在ITOA的基础上提出了AIOps,这里的”AI“指基于算法的 IT 运维(Algorithmic IT Operations),即,平台利用大数据,现代的机器学习技术和其他高级分析技术,通过主动,个性化和动态的洞察力直接或间接地,持续地增强 IT 操作(监控,自动化和服务台)功能。随着AI技术的发展,Gartner在随后又将AIOps定义为智能运维,而在国内,目前大家所提到的AIOps应该是ITOA与AIOps的集合。以下是Gartner在AIOps报告中放出一张经典的AIOps图,我们可以摘出AIOps的几个关键词:
发展至今,云计算提供三种形式的云服务,基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。尽管这三种服务形式有所差异,其最终的目的就是为用户提供服务(Service)的,而不仅仅是软硬件和各种资源。 下面小编将带你了解一下为何说这三种云服务最终拼的都是运维,以下将了解一下关于云计算的技术难点和云计算的门槛。 PaaS+IaaS+SaaS云计算的技术难点 到今天,云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen,这两个东西基本把虚拟化搞定;而OpenStack则把管理、控制系
主持人:很多企业一直探索如何互联网化,如何上云,接下来的老师是来自北京睿至大数据解决方案总监叫郑伟,给我们带来DevOps是如何助力企业互联网+的转型落地。
编者按:公众号上的文章,你有读过5遍的么?我就经历过。2017年3月,我的团队开始在AIOps上做一些探索,因为这条路那时没什么走过,所以特别难,周围当时也没有朋友可以深入讨论。2017年8月,当我看到有人听了裴丹老师的演讲后在听云公众号上发了 《APMCon 2017 | 清华裴丹:智能运维如何落地》,我读了至少5遍。2年过去了,裴丹当年的演讲还是有极高的参考价值。 (王录华)
DevOps 是使软件开发和 IT 团队之间的流程自动化的一组实践,以便他们可以更快,更可靠地构建,测试和发布软件。DevOps 的概念建立在建立团队之间协作文化的基础上,这些团队过去一直在相对孤岛中运作。 类似于这种的 DevOps 相关的描述听起来特别抽象,非常学术,非常教科书,让人感觉无法落地,不知道该如何入手。很多团队在了解 DevOps,实践 DevOps 的时候不能很好的多维度看待 DevOps,实践的过程也很痛苦,不知道这种新型的理念如何实际提升自己团队的战斗力。
上两周参加了部门项目敏捷培训,讲的是项目管理敏捷,内容很多,挑了一些点在团队中试运行,最终可落地的只剩下需求分解,看板管理两点。看起来,从技术角度看敏捷,通常讲的是项目研发层面的敏捷,涉及通过组织架构、流程机制、绩效管理、项目协同、产品研发、持续交付等层面的调整,推动业务技术相融合。由于各团队的现状不一样,很难采用一套标准化的敏捷协同模式,敏捷更多的是局部根据实际情况,悟出敏捷强调的“价值交付、适应变化、自组织、沟通、MVP”等的内涵,并进行落实。
SMV是什么?与运维有什么样的关联?我们都知道的,运维工程师面对的最大挑战是大规模集群的管理问题,如何管理好几十万台服务器上的服务,同时保障服务的高可用性,是运维工程师面临的最大挑战。如何通过SMV帮助运维人员更好的管理和完善工作?如何实现运维可视化管理?且听小编来分析讲解!
随着互联网的逐步发展,这几年运维的薪资也一路高歌猛进。 拿北京等一线城市来说,据职友集数据显示,薪资在 20-30K 之间的占比达 33.3%,2022 年比 2021 年增长了 3%。 但有的人马上会说,看平均薪资没啥意思。的确,运维岗位非常细分,如桌面运维、网络运维、系统运维、运维开发、Linux 运维、自动化运维、SRE 运维等等。 不同岗位对应的能力要求自然不一样,总体来看,我们可以总结出一些规律,越顺应趋势的运维越有竞争优势,比如现在各企业纷纷上云,云相关的运维技能自然成为岗位的重点要求。 此外
现在的金融投资人士是很拼,跨专业的进行调研产品是否有投资价值,想不入坑看看这个行业是否有前景,本着I am a nobody, 这里就“胡说八道” 一番。
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