运维人员需不需要学开发？需不需要学Python？PythonN和Shell有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲。 现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线了，导致CPU使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的
在你还没学好走路的时候，不要老想着，将来我当上老板了，我是开宝马呢？还是开奔驰呢？要先学会骑自行车。。。 经常有人在群里问，运维人员需不需要学开发？需不需要学PYTHON？PYTHON和SHELL有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲，求求新手们，以后别他妈瞎问了。 现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线
运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种，在几台、几十台服务器时尚可人肉维护，面对云计算时代动辄上百上千的服务器，单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器，如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种，没有之一。 在Devops备受推崇的时代，即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源，希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师，这些只是可能是你的必备，作为一名非运维技术人员，不妨记录下来，有需求之后再行
基于Python本身的优点：简单，易学，速度快，免费、开源，高层语言，可移植性，解释性，可扩展性，可嵌入性，丰富的库，独特的语法。Python已经成为现在编程的必备语言。作为“胶水语言”它能够把其他语言制作的各种模块轻松联结在一起。
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。
在互联网时代，运维人员就是这样的存在：小到一条信息发送，大到一次网络购物狂欢，只要和IT相关的业务就需要这些运维人员，没有他们在背后的支持，企业就会出大乱子。 假如一个企业没有了运维工程师，无论你的产品体验多么优秀、技术多么先进，都会因为无法正常提供服务而被用户所淘汰。 试想一下：你通过微信加上了自己的初恋，你发现她这几年过得并不顺利，对于学生时代念念不忘，最重要的是，她刚刚和前任分手，又罕见的表现出了想找个老实人结婚的想法。 你很高兴！你赶紧表明自己单身二十七年三个月零七天就是在等她！ 就在这时候，
Python的应用范围广，无论是web开发，还是数据抓取，运维测试，都可以用它来实现，下面来具体看一下：
Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
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本文由马哥教育Python自动化实战班导师wayne撰写，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 接近英语的简单语法； 开发环境简单，能打字就能写代码； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的假程序媛，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 那么，言归正传，我们来看看Python这个神奇的语
Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了第一名。但排在前四名的语言 Python、C、Java 和 C++都拥有广大的用户群体，并且他们的用户总量也十分相近。实际上，Diakopoulos 在对公司招聘所要求的基本语言分析中，C 语言的需求甚至还要在 Python 之前。 下面是日常Python在公司的一些基础应用： 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Py
TestOps顾名思义就是测试运维，是在DevTestOps这个概念下抽象的结果，是一个将测试技能真正在生命周期中支撑的关键职业。其测试技能与运维技能都缺一不可，除了要负责需求的分析归纳，测试环境与生产环境的统一协调，还要解决测试脚本与构建平台的统一整合，确保测试能够在最短的时间内落地执行。
团队简介： 腾讯SNG社交平台业务运维团队，负责Qzone、微云、QQ相册、天天P图、优图等产品的技术运营工作。致力于服务质量优化、服务保障、自动化运维体系建设等工作。经历过农牧场、红包、"军装"P图等多次活动保障。 前言 壹 近几天人民日报+腾讯云联合运营“军装照”活动，想必已经刷爆了各位的朋友圈。在这场营销盛宴的背后，伴随了又一次海量运维能力的showtime：4000台设备，峰值24G带宽，5次运维自动扩容。 这类利用社交关系引爆的运营事件对腾讯SNG的运维团队早已不是什么新鲜事，从
随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
在技术的海洋中，每一次深潜都是对未知的探索和对自我能力的挑战。作为一名使用Go的运维开发工程师，我一直在软件开发和系统运维的广阔天地中攀爬。今天，我想和大家分享我的技术旅程，和我一起在解决问题的道路上前行，不断探索、学习与成长。
Python是一门应用极其广泛的编程语言。目前在Web开发领域、爬虫领域、数据分析领域、人工智能领域、机器人开发领域都有非常广泛的应用。而且Python语法相对简单，很多人采用自学或者参加培训的方式学习Python技术。那对于以就业为目的的同学，学习Python技术，应该参考怎样的学习路线呢？哪些技术是目前企业需求最紧密的技术知识点呢？本文就为大家详细介绍Python学习过程中应该了解的学习路线。
可能很多同学在学习python之前都听说过什么：前端程序员，后端程序员，安全工程师，运维，爬虫，全栈程序员等等各种各样的头衔名称，搞得大家都不知道该怎么选择了。我当初学编程之前也有过类似的经历，所以这里我尽可能给大家解释明白。
外界都说运维只是处于被动低效率手工救火的状态，企业对其重视程度不高，提起运维很多人能联想到的字眼就有“苦逼”、“辛苦”、“加班”、“背锅”。在大数据、人工智能、容器技术的强力加持下，运维这个传统的技术工种已经从“机械劳动”这样的刻板印象中蜕变出来，成为了任何一家技术公司所必须依赖和大力投入的核心技术能力。
技术行业的知识迭代极快，一年的时间，软件可以更新N个版本，也会不断出现更多更新的技术。这就要求技术人必须不断学习，终身学习的概念在技术圈比任何圈子都要普及。
听说你精通运维？Apache、Nginx、tomcat、vmstat、iftop、awk、sed、sar、iostat、LVS、HA-proxy、MHA、Zookeeper、Zabbix、Nagios、Cacti、Prometheus、shell、python、go、rundeck、ansible、saltstack、puppet、chef、cobbler、fabric、docker、Moby, kubernetes 了解一下？
相信大家已经对什么是TestOps、敏捷理念、什么是DevOps、以测试为核心的TestOps必备的技能等有了大概的了解，尤其是测试技能。
转行做linux运维工程师，首先要了解linux运维要做多少事情，需要什么基础，然后根据自己的情况进行有的放矢的追踪学习。先了解下做linux运维工程师需要做的事情
对于一个不了解运维究竟是做什么的同学，可能或多或少的有听过相关话题的讨论和经过一番搜索所知有了短浅的认识。原来运维就是每天很苦逼的在机房工作，甚至可能干着一些搬服务器、上架服务器、整理网线、打标签、调试网络设备等一系列环节。
本文将主要介绍开源软件 SaltStack 自动化运维工具在大型云计算环境中，如何帮助管理员快速完成运维任务，降低运维工作量，提高效率。根据不同业务特性，进行配置，实现集中化管理、分发文件、采集服务器数据，规范业务等功能。 原题：自动化运维工具 SaltStack 在云计算环境中的实践 随着云计算技术的快速普及与发展，越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台代替传统的 IT 交付模式，企业的 IT 环境也随之越来越复杂，常规的运维方法与技术已经无法满足现在云环境中系统的配置与变更。基于云计算的发展，大数据
准备学习编程前，你一定会打开电脑搜索一下“先学Python还是先学Java？”扑面而来的是海量回答。如果你问一名Java程序员，肯定会建议你先学Java，因为他们认为Python像个乳臭未干的黄毛小子。但如果你问Python程序员，可能会得到一个完全相反的答案，他们认为Java是刻板啰嗦的老大爷，而人生苦短，我用Python。
读者A:自学python一年，用于写网络爬虫，但一直觉得自己对python理解还很低层。现在大三，打算再用一年时间学习python，让自己对这们语言有真正的理解，并且还能依靠它得到大公司的offer，请前辈们指点。
Python和Java二选一该学啥？这个问题是很多初学者都在纠结的。如果你问一名Java程序员，千锋武汉小编肯定会建议你先学Java，因为他们认为Python像个乳臭未干的黄毛小子。但如果你问Python程序员，可能会得到一个完全相反的答案，他们认为Java是刻板啰嗦的老大爷，而人生苦短，我用Python。
2. 梳理优化系统后台数据库的性能，保证执行效率，建立相关备份与恢复机制，保障数据存储安全；
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今天朋友圈转了多次陈果的《低代码，不要以比“中台”还快的速度臭大街》，以及明道云任向晖的回应《陈果说低代码快要烂大街了，我却想成为最烂的那个》。恰好前两个月试用了明道云，以及前几年在平台建设中尝试了低代码，简单梳理一下心得。
不过大公司会专门做某一部分，例如应用运维不需要关注测试和安全等方面，但建议都学学，触类旁通有好处。 有这些基础，进到公司就可以去完成基础的建设工作了。比如会安排你搭建服务，整理资产报表，清理一些日志，这些基本工作可以帮助你了解公司当前有哪些服务，各种服务之间是如何运作的，之后再慢慢参与到业务中，薪资一线城市可以达到6-10k左右。
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
但是公司业务发展的速度实在太快，来了一个厂商或者应用就要求我们上线一个RDS实例，并且要求实例具备高可用、可扩展能力，随时上线或者下线，领导又要求提高物理硬件资源利用率。业务部门整天催着我们快速提供数据库服务，数据库实例多了后，运维难度和复杂度直线上升。公司IT发展战略朝着微服务和互联网化全面改造，DevOps建设又旨在打通运维和开发部门壁垒，作为DBA运维人员该如何适应这种转型？
近几年随着敏捷在国内日趋流行，DevOps 作为与敏捷方法论相辅相成的 IT 实践也被广大管理者所重视。在过去的几年中我参与实施了大约十几个 DevOps 的相关项目，有成功的，也有失败的。而我的工作跨度也很大，既有作为技术顾问，也有作为 Scrum Master，或者是一名开发者甚至是一名运维。正是这些不同的项目，不同的角色让我对 DevOps 有了更为全面的理解与实践。这次我希望通过一个系列的文章与大家一起分享，也算是自己做一个阶段性的总结。
随着企业信息化的不断发展，运维人员需要面对越来越复杂的业务和越来越多样化的用户需求，不断扩展的应用需要越来越合理的模式来保障运维服务能灵活便捷、安全稳定地持续。
这里根据笔者以往的工作经验和周围一些 DBA 大佬的分享，总结出 DBA 在工作中需要开发的内容：
运维不仅仅是懂Linux就行，因为还有一大部分的Windows运维，向windows运维人员致敬。 当然我们这篇文章不是说运维除了懂Linux，还要懂Windows，而是涉及运维的其他方方面面。 如：环境部署、排错和调优、备份、高可用和集群、监控告警、安全和审计、自动化和DevOps、虚拟化和云服务。 环境部署 一开始这个世界是开发的，然后才是运维的。 开发实现产品逻辑，将产品开发完成后，然后提交运维进行部署。此时允许就需要准备好部署环境，如部署在Linux服务器上，安装相应的软件，如Apache、Ng
在我的第一篇文章 为什么说 Kubernetes 是一辆翻斗车 中，我谈到了 Kubernetes 如何在定义、分享和运行应用程序方面很出色，类似于翻斗车在移动垃圾方面很出色。在第二篇中，如何跨越 Kubernetes 学习曲线，我解释了 Kubernetes 的学习曲线实际上与运行任何生产环境中的应用程序的学习曲线相同，这确实比学习所有传统组件要容易（如负载均衡器、路由器、防火墙、交换机、集群软件、集群文件系统等）。这是 DevOps，是开发人员和运维人员之间的合作，用于指定事物在生产环境中的运行方式，这意味着双方都需要学习。在第三篇 Kubernetes 基础：首先学习如何使用 中，我重新设计了 Kubernetes 的学习框架，重点是驾驶翻斗车而不是制造或装备翻斗车。在第四篇文章 帮助你驾驭 Kubernetes 的 4 个工具 中，我分享了我喜爱的工具，这些工具可帮助你在 Kubernetes 中构建应用程序（驾驶翻斗车）。
在当今数字化转型的时代，高效的软件监控和数据分析对于保障应用的性能和稳定性至关重要。OpenTelemetry作为一个开源项目，为开发者和运维人员提供了一个强大的工具，用于实现应用程序的链路追踪、错误检测和日志收集。在本文中，我们将深入探讨OpenTelemetry的核心特性、架构以及它对软件开发和运维的重要价值。
场主听说过有技术人用Python画画：通过Python的深度学习算法包，训练计算机模仿世界名画的风格，然后应用到一张画上面。
今天准备谈下AIOps的内容，在我前面已经写过多篇文章谈DevOps研发运维一体化方面的内容，原来也一直看到AIOps的概念，潜意识里面理解是DevOps里面的一个子内容分解。而实际我们看到AIOps和DevOps没有必然的联系。
随着Python的不断崛起，TIOBE预计它最终将获得第一名。TIOBE在其2019年6月的文章中说:“如果Python能保持这样的速度，它可能在3到4年内取代C和Java，从而成为世界上最流行的编程语言。”
5G时代，网络运维面临越来越多的挑战。从价值目标来说，网络运维是从节约成本到收益的转变，网络运维更像是流量管理。传统的网络运维是典型的“人流量”人工运维模式，具有半人工半自动化的特点，也在朝着全自动化的目标努力演进。网络运维首先要改变的是传统的思维方式，从开发运维分离到开发运维一体化。这就要求运营商运维部门具备DevOps能力，网络运维将从传统的CT运维走向多元化的ICT运维。
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
Python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
“ 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。”
近些年，编程语言Python的热度越来越高，因为Python简单，学起来快，是不少程序员入门的首选语言。
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