003 基于Python进行DevOps常见问题集合

通过前面两章的基础学习，我们大概了解了基于Python进行DevOps实践需要哪些知识。

本节，我们就基于Python进行DevOps实践需要了解的常见问题进行一次统一的梳理，方便大家有个大概的了解。

问题一：为什么应该在DevOps中使用Python？

因为Python的简洁性、可读性和广泛的支持库，使得自动化过程更加简单和可靠，而且还有大量的有助于协助和基础设施管理，是DevOps的理想选择。

问题二：对在企业中进行DevOps，光Python足够用吗？

对于在企业DevOps实践中，大部分方面来讲，Python已经足够了，但是要全方位的进行DevOps的人来讲，还是需要熟悉其他工具和语言。对于单纯的开发人员来讲，了解Python是一个不错的备选方案。但对于一个测试人员来讲，掌握Python，是可以顺畅的切换到DevOps流程中的，绝对的加分项。

问题三：在DevOps中如何使用Python？

通过Python来优化部署和配置管理等重复任务，从而将Python应用于DevOps；此外还可以将Python集成进CI/CD流程中，实现自动化测试及部署；还可以利用Python进行数据分析、编译、打包、监控集成等等。只要你敢想，没有做不到的。

问题四：通常来讲，最受欢迎的DevOps工具链有哪些？

Saltstack

Puppet

Chef

Git

Jenkins

Ansible

Docker

SonarQube

Nexus/Artifactory

Harbor

Kubernetes

Maven/Gradle

问题五：DevOps生命周期有哪几个阶段？

计划：需要详细的应用类型计划，以便全面了解开发过程。

代码：程序根据最终用户的要求进行编码。

构建：通过合并前面阶段生成的代码来创建应用程序。

测试：这是应用程序创建过程中最重要的阶段。检查应用程序的功能，如果出现问题则重写它。

集成：来自不同程序员的多个代码被组合成一个代码。

部署：在云计算中发布代码供其他用户使用。新的更新都会经过彻底检查，以确保它们不会破坏高流量的网站。

操作：如果需要，对代码进行操作。

监控：应用程序的运行始终受到监控。最终消费者的需求被优先考虑，并做出相应的调整。

问题六：Jenkins pipeline中的关键概念有哪些？

Pipeline：CD 管道是用户定义的模型。管道的代码指定如何构建、测试和交付应用程序。

Agent：它是Jenkins 环境的组件，可以运行管道。

Steps：指示Jenkins 在触发时执行的单个任务。

Stage：标识在整个管道（构建、测试、部署阶段）中执行的一组理论上独立的任务

问题七：DevOps中Python常用的场景有哪些？

• 查询数据库的 Python 脚本
• 执行 shell 脚本和 shell 命令的 Python 脚本。
• 查询特定警报的 Splunk 日志
• 用于创建 Kafka 主题的 Python 脚本
• 用于备份的 Python 脚本。
• 用于 Kubernetes init 容器代码的 Python 脚本，用于从保险库中获取机密。
• 用于获取自动缩放组中实时服务器 IP 的 Python 脚本。
• 用于管理 AWS ec2 实例的 Python Boto3 程序。
• Python AWS Lambda 函数在周末停止运行实例。
• 用于 ETL 作业的 Python 脚本。

从下一篇开始，正式进入devops python代码真实场景实践，疯狂输出中