其实这个问题可以先从DevOps开发运维谈起，DevOps是最近一年非常火的概念，其主要要求就是开发对版本发布及质量负责。...TestOps顾名思义就是测试运维，其主要的目的是推动整个研发体系与发布体系更多在质量方面，可以这样理解DevOps是从研发推动配合运维和测试，而TestOps是从测试角度推动研发和运维。...从某些角度是一个技术型测试经理的职位，其懂研发及运维技术，能够很好的将测试技术与相关部门结合并推动。 那么TestOps需要懂那些东西呢？...简单来说就是三块： 1.开发及版本控制 2.环境及持续集成工具 3.各种静态、动态测试方法工具，并且可以整合进入持续集成 那么作为一个TestOps最终要达到的效果是什么呢？
运维，一般指的是互联网/IT运维，本质上是对网络、服务器、服务/应用的生命周期各个阶段的运营与维护，巡检也是在运营维护这些对象中的一部分工作，是企业重要的常规运维手段，可以有效发现系统潜在的风险，保障业务运行稳定性...所以运维自动化巡检就是把对网络、服务器、服务/应用的巡检手动操作转变成自动化的形式。许多情况下运维巡检的自动化也存在诸多问题，以下列出场景的几点供参考。...第一点：自动化核心解决的问题是效率问题，减少人工，自然而然避免不了的就是要解决如何高效并自动化在这么多对象上进行操作的问题。...，助力运维人员轻松全面掌握IT对象运行状态及潜在风险。...支持多数据中心：集成蓝鲸管控+作业平台能力，执行巡检任务时基本无需担心网络问题。7. 高效执行：单任务轻松支持数百台设备/IT对象同时进行巡检，同时可多任务同时执行，极大降低运维人员的工作量。
——《庄子》 曾说过，运维开发是IT运维的未来发展趋向之一，但具体啥叫“运维开发”？ 一、说文解字 第一个层面，浅层意义，是指“运维工具的开发”。...既然运维工具，无论是大的平台系统，还是小的应用脚本，主要目的都是工具，既然是工具，就要追求实用，删繁就简，直接对接功能核心。...（图：周英耀） （1）厚平台： 运维平台一定要做大做强，包括CMDB、流程引擎、自动化作业编排、数据处理等等，都应该在平台层得以科学合理地解决。...，但要注意，这里不是说要用美工来雕琢界面效果，要的数据信息的有效表达； （4）全员参与，没有运维工程师可以独善其身，不参与任何运维工具的研发设计，若只安静地做运维工具的使用者，那是没有前途的。...简言之，运维开发不算风光（是与业务系统开发相比较而言的），也很难，但此神功却实实在在是改变人肉运维搬砖的必要条件。
对于数据中心，运维工作的重要性不言而喻，在数据中心生命周期中运维管理是历时时间最长的一个阶段。...那么如何才能提升数据中心的运维水平，本文提出了数据中心运维工作制胜的四大法宝，做好这四个方面的工作将使数据中心一直 运行于最佳状态，为数据中心创造最大的受益。...通过对数据中心运维而 输出的各种技术文档，将为后来人提供方便，并且可以提升数据中心整体的运维能力。数据中心的文档五华八门，你不知道什么时候其中的哪些文档就会派上用场。...三是数据中心改造，优 化工程文档。比如：升级指导书、网络变更计划书、应急措施指导、软件回退方案等等。四是数据中心运维的经验文档。比如：网络中断问题分析、现有机房环境评 估、如果进行业务不丢包切换等等。...工程文档、业务备份、在线监测、周期巡检是数据中心运维工作的四个重要方面，只有做好这四个方面的工作，才能让数据中心保持长期稳定运行，并能产生良好的效益，是数据中心运维水平高低的主要体现，拥有这四大法宝，将使数据中心终身受益
粗略地看出运维应该做的事情包括一下几项： 部署：包括基础设施的资源部署、软件环境的部署 业务上线：代码发布，手工>半自动>全自动 稳定运行：保障用户进入网站页面后能一直顺利地完成整个业务流程...监控：监控运行过程中的各种状态，告警配置 备份：系统备份，数据备份，配置信息备份等等，全量、增量、差异 性能优化：出现问题时能进行运维侧的优化，可帮助研发优化代码性能，容量不够时可快速扩容...故障处理：出现故障后能快速定位问题点，故障总结与知识库沉淀 数据分析反馈：对线上运行的状态能进行充分分析，把有用结果反馈给研发和产品，推动产品进行下一次迭代
，如数据收集、存储，模型部署、管理及监控运维等方面的书却很少见，这些方面没有得到足够的重视。...在企业应用中，除了一线科技巨头公司，也很少看到针对商业问题部署和管理ML的解决方案，而这部分正是MLOps（机器学习运维的简称）试图去实践的内容。...如果你是一名数据科学家或ML工程师，你可能会质疑：“我为什么要关心MLOps？我已经把模型做出来了，线下测试效果都很好，把它们带到生产中不是IT团队的工作吗？”...值得庆幸的是，我们可以借鉴软件工程领域DevOps已有的成熟的实践经验和教训。在添加数据和模型元素后，MLOps也将成为ML领域的关键突破。...这是一种“机器学习”与“运维”相结合的解决方案，简单地说，就是数据科学家、研发人员和平台工程师之间的协作和沟通实践，可以优化和加速ML项目的生产生命周期。
前一段时间用户的系统进行应用发布和系统运维，准备了很久，结果我们最为担心的数据库维护环节没有出现问题，却在应用发布的阶段出现麻烦，因为程序未设置正确的字符集，导致插入了乱码数据，结果又不得不重来。...移动的朋友总结了一句话，非常有道理：运维保障总是从最高风险点开始逐步推进，悖论是如果这样推进的执行力有保障，出的问题总是之前觉得低风险的地方。...这也给我们一个警示：数据库运维或系统运维，每一个环节都要细致入微，唯有如此才能保障长治久安。...、数据库运维，监控是根本，及时发现、分析和解决出现的问题，是运维保障系统稳定的关键，任何一个简单的错误都不容轻忽。 加强监控，收集和分析足够多的数据，是系统的最佳保障！ 图：对客户系统错误的分析。
软件工程我觉得是需要有工匠精神的，不管是谁，我想也不可能一开始就把软件设计的很好，总会遗漏点什么，在不断的完善和优化软件，软件的成长就像一个人，通常软件的生命周期会经历类似幼年 --> 青年 --> 成年的这么一个过程...我们回归正题哦，什么是运维眼中的可部署的软件架构，可部署你也可以立即为容易部署或者叫做轻松部署，那要做到如此，需要有哪些方面的考虑。...1 依赖越少越好 更好的依赖，意味着你开发交付到测试、运维手里的软件，在部署层面越简单。...对于这类程序，当你问开发的时候，这些模块哪些有用，哪些是否可以去掉，回答基本都是都有用，能去掉的很少，那作为运维基本要吐血了，更可怕的是，这些依赖你还要找一个准环境挨个去看版本，是否版本不同程序运行是否兼容也不知道...所以从易部署的角度来看，首先要做到的是，整理一份你程序的依赖关系和版本说明，别因为这个消息的传递不到位，运维白费力，虽然按照要求安装了要求的依赖模块，但是因为版本不对的原因，造成重复工作的过程，这样对整体的研发交付过程时间的浪费是极其多的
先梳理清楚我们拥有的运维对象、每天所需进行的运维活动、由这些活动衍生出来哪些典型的运维场景、以及完成这些场景所需的运维角色应具备什么样的能力。...然后依据不同的运维角色在运维场景中的需求，拆解每个运维场景涉及的运维活动和对应的执行对象是什么？底层的不同技术栈对象如何纳管？运维活动如何在一个平台上实现？以及平台未来如何扩展等，这些都需要考虑。...成熟的自动化运维平台不仅要满足大量自动化运维场景的支撑，更需要具备一体化能力，基于一套平台孵化和建设包括自动化、标准化、数据化在内的统一运维平台，其中的一体化主要体现在管控一体、平台一体、联动一体等几方面...如果没有联动一体，意味着工具是割裂的，想做告警和事件的联动是不可行的，变更发布和CMDB、流程之间的打通也实现不了，最终就会导致运维管理工作割裂，无法成功落地，自动化运维也就浅尝辄止了。...一个成熟的自动化运维平台很重要的判断标准，是经过大规模客户的考验，从而沉淀出最佳实践。
其实我个人认为系统架构师应该都安排在运维里，开发团队应该率属于运维团队才好。 进入云时代后，中等层次的运维慢慢会被淘汰，底层次的运维会越来越少，高水平的运维需求量则日益增长。为什么这么说呢？...运维发展新方向 之前我写过一篇文章，谈及如何用大数据思维做运维，当然这篇文章有他自己的局限性，只是谈及了运维监控，灌输一种 data based 的理念。...Google Borg 是个典型的。我们所有的运维需求都应该基于Borg去做。...一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换，服务的状态也都反应在数据流上，这种瞬态和终态的量是非常大的，所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做运维灌输的概念了。...所以未来运维可以完全依托一个固定的分布式操作系统，在其上开发各种运维工具，利用大数据相关的理念和工具，监控，追踪，分析服务的状态，解决现有的运维工具碎片化，难以复制，难于贡献生态的问题。
整个技术支撑平台向下对运维对象进行监测与控制，向上为SG-ITOM3.0规划的业务管理域提供服务支撑，在业务逻辑上隔离运维对象，为业务管理域提供可视化、自动化运维操作，从而实现运维操作自动化、场景自动化...综合展现：实现页面展示、文档展示和融合通信展示功能，将展示中心的各类数据、文档以多样化的形式交互。 2. 数据分析：涵盖数据报表分析和数据可视化分析两种形式，为日常运维决策分析提供依据。 3. ...二、 场景中心部分 场景中心是SG-ITOM 3.0技术支撑平台的调度中心，实现对各种运维工具调用的流程化和标准化以及规范运维作业流程。 功能介绍： 1. ...十 、 审计中心部分 审计中心实现对操作审计的需求，主要针对信息系统的运维行为进行风险控制管理，为公司各部门内部控制、外部审计、违规调查提供运维行为的追踪审计。 功能介绍： 1. ...指令通道：实现了工具向运维对象下达控制指令的传输通道，受审计中心的监管，用户无需知道真实密码即可操作相应资源。 2. 数据分析：基于审计数据，建立数据分析策略，进行数据分析。 3.
2、移动端和微服务给运维工作带来的挑战 在 PC 端的时代，运维的很多工作受限于浏览器，在运维人员拿不到用户端真实数据的情况下，大家普遍会去采购一些第三方服务，尝试获取终端数据。...系统中单个服务的启停和迁移很方便，也很频繁，各自的数据输出就变得很混乱，这意味着运维要查找问题就麻烦了很多，而解决这些麻烦就需要智能运维。...3、在大数据时代， 智能运维与数据、自动化运维之间的关系 智能运维的理想状态就是把运维工作的三大部分（监控、管理和故障定位），利用一些机器学习的方法有机结合起来。...在大数据时代，智能运维是基于大数据之上的。目前看来，运维想要把监控、管理和故障定位这三部分有机结合起来，就不可避免的需要用到智能算法，而智能算法发挥价值有一个前提：智能算法需要大量的数据去做支撑。...可以举几个时间数字，我所看到的一个和智能运维相关的开源项目是在 2013 年，第一个主动出来宣讲智能运维相关内容的国内企业是百度，时间是 2015 年，智能运维大量出现在宣讲上的时间是在 2016 年下半年
在一次交流分享中，从研发、测试、运维三个角度做了一次SWOT分析，得出只有大家的能力叠加才能创造更多的价值。总而言之，合作是必然，融合也是必然，融合下的运维不是让自己更强，让对方变弱，而是共生成长。...注：【泛QA观】是把自己的质量控制不要限于测试环境，开发环境、生产环境都是QC的对象，需要寻求更多测试意识和方法上的创新。 ? ? ? ?...今天看到几个持续集成不错的图（来自Jez Humble的博客），图中没有提到运维： ? ? ? ?
3.LVS 负载均衡和 SNAT 建设 LVS 是整个站点架构中的流量入口，根据网络规模和业务需求，构建负载均衡集群。...数据库运维 数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化，对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作。详细的工作职责如下所述。...这个时候的运维团队还会承担一些服务器监控的工作，同时会负责 LVS、Nginx 等与业务逻辑无关的 4/7 层运维工作。 这个时候服务变更更多的是逐台的手工操作，或者有一些简单批量脚本的出现。...逐渐的，运维团队形成之前提到的5个大的工作分类，每个分类都需要有专精的人才。 这个时候系统运维更专注于基础设施的建设和运维，提供稳定、高效的网络环境，交付服务器等资源给应用运维工程师。...应用运维更专注于服务运行状态和效率。 数据库运维属于应用运维工作的细化，更专注于数据库领域的自动化、性能优化和安全防御。
摘自谢朝阳《5G边缘云计算 规划 实施 运维》 运维是持久战 “三分建设，七分运维”，运维是持久战。 运维的终极目标 好的运维是多要素的融合，包括规范的流程和技术。...运维需要具备的能力 产品研发能力 由于云计算产品所面对的数据量、计算量极其庞大，需要能快速迭代、收敛问题。...HDFS、S3对象存储、数据库云，各有什么特点？ CDN 服务选哪家？ 是否需要使用固态硬盘（SSD）？ 缓存需要多少？ 文件系统选哪种？ 操作系统选哪种？ Web 服务器选哪种？...因而一个思虑周全的运维人员将减少很多潜在的技术成本。 业务和数据分析能力 运维人员要学习统计学，读懂数据，了解业务需求，考虑成本控制，甚至考虑商业变现方面的问题。企业雇用每个员工都是为了创造价值。...运维人员作为最先接触到用户数据的人群，如果能利用这一优势为企业带来更直接的价值，运维就不会总被当作“浪费钱的替罪羊”了。多跟产品、业务人员、商务经理聊聊，运维人员就会更清楚自己的价值在哪里。
作者丨周小军，腾讯SNG资深运维工程师，负责社交产品分布式存储的运维及团队管理工作。对互联网网站架构、数据中心、云计算及自动化运维等领域有深入研究和理解。...12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。...一、活动背景 [图片] 运维有三座大山：大活动、大变更、大故障。这几个运维场景是最消耗运维人力的。特别是大活动，非常考验弹性能力，对运维自动化挑战很大。...我今天所分享的主题就是深入百亿次红包大活动的背后，解析腾讯运维的方法体系，了解织云平台如何帮助运维实现大活动高效运维，如何减少运维人海战术。...相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3
作者丨郭智文：腾讯高级工程师，手机QQ运维负责人。...12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。...沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安，讲师腾讯手机QQ运维负责人郭智文，腾讯高级工程师魏旸，腾讯SNG资深运维专家周小军出席沙龙，并带来精彩的技术分享。...一开始我们只是用中国香港去覆盖的，可能对中国香港周边国家的覆盖是没什么问题，但是距离比较遥远的国家，还是会带来高时延，高丢包率的问题。...总结 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com
作者丨魏旸：腾讯高级工程师，具有15年运维经验的专家。负责QQ空间、微云、QQ空间相册等的运维工作。 12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。...沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安，讲师腾讯手机QQ运维负责人郭智文，腾讯高级工程师魏旸，腾讯SNG资深运维专家周小军出席沙龙，并带来精彩的技术分享。...为什么要做SET？ 提升质量，提升速度，提升效率，节约成本。 业务通过SET化部署在多个物理机房，当某个机房故障时，我们可以快速切换服务到其他机房，可以做到物理容灾。...[图片] SET的调度 前面主要说了为什么要做SET，怎么做，以及怎么维护和监控，回到深圳机房光纤被挖断的问题上来，我们是怎么做的？ 每个SET都有可衡量的指标，模块设备的平均负载都在40%左右。...[图片] [图片] 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3
借助自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的，但由于Shell本身的可编程能力较弱，对很多日常维护中需要的特性支持不够，也没有现成的库可以借鉴，各种功能都需要从头写起，所以说Shell脚本力量不够。...而现Python是更好的选择，Python具除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格，已经成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。...随着云计算技术的发展与成熟，低端运维人员的市场越来越小，甚至是没有市场，因为中小型公司不需要运维，而大公司的门槛高，低端运维没有核心竞争力，会工程开发能力的运维才是大企业喜闻乐见的。...掌握Linux技能是一个运维人员的基本，要胜任大公司以企业及的运维工作光会Linux还远远不够。Linux+Python是运维的最佳搭配。...如果您想学习Linux+Python课程，就选择老男孩教育，无论是做开发工程师，还是做运维，我们的课程都足以帮助你在未来找到一份好工作。
作为互联网的幕后英雄，Linux运维工程师长期隐匿在大众认知范围之外，关于运维的讨论仍旧是一片无人涉足的荒漠。...那么在很多企业IT技术工程师中，一般会分为：开发、测试、运维等几大分支，其中，开发和运维大类中，又可分为很多具体技术岗位。 在众多互联网公司，IT技术岗位，整体分为三大类。...随着移动互联网、O2O、云计算、大数据的发展，服务器的可用性，成为各家公司技术的分水岭，对于一些大的互联网公司而言，对服务器的可用性要求极高，有些要求可达到99.99%（一年停机时间不超过1小时） 所以...对于转行的人来说，Linux运维工程师的趣味性比较强一些，上手也更容易些，尤其是女生想学IT，Linux运维是首选，上手容易趣味性强，薪资高，将来工作还轻松，因为会有一堆男同胞，帮你解决问题。...想成为合格运维工程师，需要掌握不少技能，Linux运维工程师讲究的是广度，下面是年薪50W的Linux云计算工程师推荐的学习内容： 1、Linux 系统基础⼊门-Linux的基础知识内容，和命令使用，
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