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规范如何生成?

1 框架 https://cloud.tencent.com/developer/article/2303903 管理与自动化一文中我们从工作中提取了框架(红色代表缺失),由基础设施层...2 规范终于来到重点了,规范是如何生成的?...规范从来不是凭空捏造的,需要从碎片化的工作提取事实依据来生成碎片化的工作存在于框架各个层面,因此规范按框架分层提取明白以上两点后,我们就可以按照框架中的各个层次来提取了。...当然由于框架的不断演进,因此规范是持续生成,不断补充到工作中。...,在最终生成规范时,团队需要明确规范的目的,使规范轻装上阵。

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CMDB: 流程规范加持+场景驱动

1 需求关于CMDB使用过程中的一次总结,通过CMDB的认识、进化、流程规范支撑、场景驱动等方面的介绍,让我们快速了解如何通过CMDB管理基础设施;CMDB为上层应用如何提供数据支撑;2 认识CMDB2.1...DevOps提供数据支撑4 流程规范对于CMDB的管理可能会涉及到基础维和应用等多个岗位,其中:基础负责物理机等硬件设备的管理IP、资源基础信息的录入应用负责业务IP、业务、应用、模块等信息的分配由于业务...IP关联至管理IP及分配至业务/模块都是依赖基础已经将服务器资源录入,因此我们需要一个通用的流程规范来保证此项工作按序展开。...图片5 场景驱动当我们已经将业务IP分配至业务/模块后,剩下的就是我们通过CMDB全面的API服务为不同的场景提供数据支撑了。...,结合pipeline实现应用分钟级自动上线;应用版本发布,结合pipeline实现应用的版本发布;故障自愈,实现和Zabbix监控系统的告警联动;原创: 三页 木纳大叔爱

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管理工作中的主要痛点有哪些?

因此,数据存储运已经不仅仅只是一个支撑系统,更多的是要与业务融合成为生产系统,推动行业数字化转型。 企业团队担负着对IT基础设施的重要使命,核心任务是保障生产安全运营。...在运管理工作中的主要痛点可以归纳总结为以下几个主要问题: (1)、维系统界面多,风险不可控:日常巡检、服务请求、问题查询都通过登录不同的平台进行操作,背后对接的都是生产系统,误操作风险大。...(2)、自动化程度低,工作及时性差:各人员管辖的应用系统、主机、存储数量多,巡检工作都是手工进行,无法做到及时在系统开门前做全面巡检,为金融系统稳定运行埋下隐患。...(3)、缺乏统一标准,工作规范性差:新员工对现有的工作制度、工作流程需要一个逐步适应和熟悉的过程。...不同的维系统有不同的操作流程,不同人员对应用系统的管理工作细致程度存在差异,缺少统一标准,导致复杂度搞。

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规范:线上故障处理的流程模板

流程机制故障发现后,On-Call 的 SRE 或 ,故障指挥官 有权召集相应的业务开发或其它必要资源,快速组织 事故处理小组。...如果问题和恢复过程非常明确,故障指挥官 仍然是 SRE 或 ,就不做转移,由他来指挥每个人要做的具体事情,以优先恢复业务优先。...详细流程图```sequenceOnCall->故障:发现故障OnCall->OnCall: 初步分析故障原因OnCall->事故处理小组: 召集业务开发或其它必要资源事故处理小组->事故处理小组...: 事故反馈(10-15分钟一次)事故处理小组->事故处理: 事故排查OnCall-->高管: 问题疑难,影响范围很大,事故升级高管-->事故处理小组: 全权管理,进行下一步协商处理事故处理->事故处理...最近发布情况事故处理->事故处理: 服务和基础设施情况事故处理->事故处理: 解决故障事故处理->事故处理小组: 排查记录故障->事故恢复: 进行恢复验证事故恢复->事故处理小组: 恢复结果通知OnCall

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的感悟(做需要考虑事,组织结构,学习地图....)

需要考虑的事 简介 /* 是在于一个量 最少的人,最多的事 并且保证业务 比如说google的一个数据中心,只有几个人在维护 不能直接的创造价值,而是可以变相的节约成本...简介 的工作方向比较多,随着业务规模的不断发展,越成熟的互联网公司,岗位会划分得越细。...(6)数据备份 制定数据备份策略,按规范进行数据备份工作。保证数据备份的可用性和完整性,定期开展数据恢复性测试。...研发 研发负责通用的平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、平台、数据权限管理系统等。提供各种API供或研发人员使用,封装更高层的自动化维系统。详细的工作职责如下所述。...(1)平台 记录和管理服务及其关联关系,协助人员自动化、流程化地完成日常操作,包括机器管理、重启、改名、初始化、域名管理、流量切换和故障预案实施等。

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开发:你可能会忽略的 Git 提交规范

来源:Python圈 ID:devops_circle 一、为什么需要规范? 无规矩不成方圆,编程也一样。 如果你有一个项目,从始至终都是自己写,那么你想怎么写都可以,没有人可以干预你。...Git Commit 规范可能并没有那么夸张,但如果你在版本回退的时候看到一大段糟心的 Commit,恐怕会懊恼不已吧。所以,严格遵守规范,利人利己。...jartto:fix bug 这里之所以报出这个警告,是因为我的提交出现了两个问题: 其一,使用了规范外的关键字; 其二,很细节的问题,jartto:后少了空格; 这时候我才回忆起来,当时提交一直失败...这时候,我们需要一款 Node 插件 validate-commit-msg 来检查项目中 Commit message 是否规范。...,如果我们的提交都按照规范的话,那就很简单了。

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故事】小白黑化记

来源:人那些事儿 ID:jzjytd2016 【01】换工作 2017年8月份的某一个晴朗慵懒的下午,我在望京中环南路7号西家大院E楼5层最角落且紧靠大落地窗的工位上掐指一算,我在研究院竟然已经工作...顶着小伙伴和家人都觉得你脑子进水的诧异目光,我开始了我的换工作大业,从实习开始就在研究院工作,突然开始可以选择了竟然有些茫然,种种纠结波折暂且不表,总之,在2017年12月18号,我走进了东四157号,正式成为了银河信息化集中交易团队的一份子...每每想到这些,我除了自责、懊恼、自我怀疑之外,也深深体会到了团队成员的团结和大家释放出来的善意,对于团队来讲,每天来自业务部门及客户的压力非常大,小心翼翼,如履薄冰,全部精力用来对抗外部还不够,对于团队内部制造麻烦消耗精力的人的态度...这次经历也让我对工作有了新的认识和更多的思考,在这里和大家分享一下: 操作层面 1....线上操作无小事”,坚持 “双人复核”,坚持“按照流程操作” 端正心态,受过去经历和个人性格的影响,我是一个有一点个人英雄主义倾向的人,来到新的团队,更是急于证明自己,心态出了问题自然会导致路线跑偏,生产系统线上是一个严谨度要求非常高的工作

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IT发展进程中不同时期的差异!传统、互联网、业务

作为IT运行的有力保障,在不同时期和不同类型的企业中正在发挥着越来越大的支撑和引领作用,今天就让我们聊聊信息化时代的传统、互联网时代的互联网维和数字化时代的业务有什么不同!...随着IT规模越来越大、系统越来越复杂,保障工作由最初的硬件不断细分,网络工程师、系统工程师、DBA、安全工程师等岗位加入到体系中,系统管理采用各种重耦合的ITSM、ITOA软件,如IBMTivoli...故障发生时,要求互联网能够第一时间发现问题,并快速进行根因分析,依靠人工巡检的传统管理方式严重落后,自动化逐渐流行。...未来,随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟,AI技术将在业务体系中得到广泛的应用,共同推动IT市场的进步,而这就是业务在几年之后发展方向——智能AIOps。...通过不断的数据积累和持续学习,智能AIOps将把人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中彻底解放出来,而也将变得更加自动化、智能化。

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管理与自动化

3 管理从现状来看,我们优先需要解决的是自动化的问题,而自动化的前提是标准化/规范化,而好的自动化需要配合可视化或web化,可以将我们80%或更多的工作进行优化。...因此目前我们总结的管理主要目标是标准化/规范化,自动化,可视化/web化。其中标准化可根据实际情况进行制定;而可视化/web化,可以通过开源工具或web开发实现。...6.2 选择正确的阶段自动化一般沿袭这样的阶段:手动支撑 => 线上标准规范化 => 工具化 => 平台自助化/自动化。选择适合自己当前业务发展阶段的自动化方式,不要一口吃成胖子。...7.2 管理文章开头说管理主要目标是标准化/规范化,自动化,可视化/web化,从切身体验来看管理的目标也是随着自动化阶段的不同而变化的。...自动化不是万能的,我们需要看清楚它的位置。(2)的本质到底是服务,是服务于业务,因为是用技术解决业务问题,的价值要依托于业务才能体现。

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杂谈

在YY的团队划分是:一线、应用(业务)、平台(网络、系统、数据库)、开发(监控和工具开发两个方向)、IT、应用、安全。...在腾讯部门团队:分成三个中心: 中心:前端、中间层、数据层、基础开发 运营分析中心:面向产品的运营分析和数据挖掘、面向技术的数据分析(没有挖掘) 基础架构中心:负责公共组件的开发...之核----------标准化组件 14、 关于的主要能力要求 A、系统性思考的能力(流程、规范、技术) B、应对突发事件的能力(防患于未燃) C、技术架构的透视能力(端到端监控) D、平台建设能力...(自动化平台) E、规划能力,阶段性的去看未来要做什么 F、持续的推动能力,跨团队合作事务很多,这块很重要 15、 关于规划体系 A、 规范体系 B、 监控体系 C、 工具体系 D、 维度量体系...16、 关于金融维和互联网的区别 金融规范式的,互联网是开放式、激情式的;金融的难点是对于商业产品的把控能力;互联网的难点是敏捷业务驱动下如何做出好吃的大杂烩。

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