欢迎关注微信公众号:数据科学与艺术 作者WX:superhe199 问题 ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、 天天说运维,究竟是干什么的?先看看工作流程呗。一般来说,运维工程师在一家企业里属于个位数的岗位,甚至只有一个。面对生产中NNN台服务器,NN个人员,工作量也是非常大的。 因此,有没有解放的工具呢? Ansible 是什么 Ansible 简单的说是一个配置管理系统(configuration management system)。 它也不同于其他工具,因为它使用推送的方式,而不是像 puppet 等 那样使用拉取安装agent的方式。你可以将代码部署到任意数量的服务器上! ,该功能不常用 API: 供第三方程序调用的应用程序编程接口 ANSIBLE: 组合INVENTORY、 API、 MODULES、PLUGINS的绿框,可以理解为是ansible命令工具
这本书理论性很强,个人认为几乎囊括了人工智能各个分支的相关算法。 2019年:进入了千寻的运维保障部门,接触到了更为庞大的业务。对智能运维有了进一步的理解。 》:较为全面的介绍了智能运维。 人工智能 •智能运维前沿(微信公众号):了解智能运维在业内的前沿技术; 数据方向 •《数据仓库工具箱 — 维度建模权威指南》:数仓建设的完整的方法论,以及样例解释 2020 对完整的智能运维解决方案,开始有了自己独特的理解; 总结一下自己的认知过程 12.png 从不同的角度看智能运维,以质量保障为例 个人认为,智能运维是一套复杂的人工智能的解决方案。 从业务的角度看智能运维 首先,智能运维是建立在运维的基础之上的,只有了解了现有的运维的内容和技术体系,我们才能够合理的思考,智能运维在整个运维体系中的地位和作用。
运维精简工具箱 Bootstrapping: Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、 Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus 、RHEV 配置类工具: Capistrano、Chef、puppet、func、salstack、Ansible、 rundeck、CFengine、Rudder 自动化构建和测试: Ant、Maven (系统进程高级视图)、 tcpdump(网络抓包)、iftop(类似top的网络连接工具)、 iperf(网络性能工具)、smem)(高级内存报表工具)、 collectl(性能监控工具)、TCP优化监控工具 tcpdive 免费APM工具: mmtrix(见过的最全面的分析工具)、alibench、 JAVA性能监控pinpoint 进程监控: mmonit、Supervisor、frigga、 StrongLoop Process Manager 日志系统: Logstash、Scribe 绘图工具: RRDtool、Gnuplot 流控系统: Panabit、在线数据包分析工具Pcap
随着智能化技术的发展,为了解决上述运维领域的问题,智能运维的呼声越来越高。 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。 目前能够把这三部分融合起来的办法就是利用人工智能的手段,最后达到一种智能运维的状态。 4、智能运维当下的状况及智能运维发展的预测 智能运维当下还是一个初步探索的阶段。 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 现在比较明确的是大家会朝着智能运维方向发展,并且智能运维的发展一定是一个长期演进的过程。 对于智能运维的发展预测,我的简单看法如下: 智能运维会首先体现出其在告警系统上的价值。
运维人员必须熟悉的运维工具汇总: 操作系统:Centos,※,Ubuntu,Redhat※,,suse,Freebsd 网站服务:nginx※,,apache※,,lighttpd,php※,,tomcat ntop※,tc※,iftop 邮件软件:qmail,posfix※,sendmail,zimbra 远程拨号:openvp※,pptp※,openswan※,ipip※ 统一认证:openldap※ 队列工具 Hbase,Zookeeper,Pig,Spark, Mahout,flume,sqoop 开发语言:Shell※,Python※,go※ 提示: (1)带※的为最近几年用的比较多,也是近年来linux运维的大众
IT运维工具箱 应用信息 ping检测;端口扫描;portscan;IP地址扫描;网络检测 端口扫描,ping检测,范围主机发现 更新内容: 全面支持多线程扫描。 提升效率。 界面优化。
来自公众号:浩道Linux 运维工作除了技能以外,其实用得比较多的就是工具了。好用的工具可以起到事半功倍。今天浩道跟大家分享几款可以给你运维工作涨姿势的实用工具,一起看看,用起来! 1、查看进程占用带宽情况-Nethogs Nethogs 是一个终端下的网络流量监控工具可以直观的显示每个进程占用的带宽。 [root@localhost ~]# yum -y install iotop 4、网络流量监控-IPtraf IPtraf是一个运行在Linux下的简单的网络状况分析工具。 [root@localhost ~]# yum -y install iptraf 5、网络流量监控-IFTop iftop是类似于linux下面top的实时流量监控工具。比iptraf直观些。 -NMap NMap是Linux下的网络连接扫描和嗅探工具包用来扫描网上电脑开放的网络连接端。
在《无监控,不运维》中让我们以全局的眼光,探讨一下运维监控工具如何选型以及构建运维监控平台的设计思路。(PS:现在订阅,享早鸟价,今天结束!) 1.常见的运维监控工具 现在运维监控工具非常多,哪个好,哪个不好,哪个适合你,哪个不适合你,其实只有你了解了他们的特性后,才知道,所以从这里开始讲起。 构建一个智能的运维监控平台,必须以运行监控和故障报警这两个方面为重点,将所有业务系统中所涉及的网络资源、硬件资源、软件资源、数据库资源等纳入统一的运维监控平台中,并通过消除管理软件的差别。 数据采集手段的差别,对各种不同的数据来源实现统一管理、统一规范、统一处理、统一展现、统一用户登录、统一权限控制,最终实现运维规范化、自动化、智能化的大运维管理。 常见的监控报警工具有Nagios、Centreon等。 在了解了运维监控平台的一般设计思路之后,接下来详细介绍下如何通过软件实现这样一个智能运维监控系统。
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3 安装数据库 3.1 这里选择mysql 3.2 推荐安装DB管理工具Navicat for MySQL 4 建立一个django工程 4.1 命令行方式:# windows中,添加django管理工具脚本的环境变量 如:D:\Program Files\Django-1.3.1\django\bin mysite/ __init__.py # 让python把本目录当成一个开发包 manage.py # 命令行工具
运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 运维流程管理工具 发布变更流程管理工具:做为系统接口与其他角色的工作衔接。并提供审批环节控制发布变更的风险。 运维发布变更工具 版本管理工具(数据库):所有的发布应该以版本管理为起点。研发给的版本包先入版本管理工具,再从版本管理工具分发到现网发布。杜绝 rsync 一台服务器发布另外一台的做法。 这就需要有一个服务调度工具统一调度配置和版本下发工具,流程单据工具,以及其他系统的API接口共同组装成一个流程。 资源管理和隔离工具:以xen/kvm为代表的工具让运维可以更灵活的切割资源。 发布变更统一界面:包装所有的下层工具,提供简单的界面完成标准化的发布变更操作。 运维监控告警工具 采集工具:一般是采集日志文件,也可以是定时轮询 DB 或者其他系统的接口。 告警收敛工具:综合所有来源的告警,进行频率收敛,根源分析。统一汇总成报告催促人工修复。 告警自动修复工具:接受告警进行自动化的处理。帮运维完成固定的故障机下架退库等操作。
前言 OpenLMI 是一个 Linux 平台的服务配置管理和应用部署工具,功能类似于目前业界的配置管理工具 Chef,Puppet,Saltstack。 OpenLMI 里面提供了一整套的代理程序包括:控制器、客户端程序与命令行工具码。 其中 LMIshell 客户端系统包括: 一组命令行工具和 lmi 交互命令 脚本工具(基于 Python 的 lmishell) 其他语言(包括 C/C++、Java 等)组成结构如图 2 图 查看运程主机服务运行情况,使用如下命令: lmi> service show httpd.service Name=httpd Caption=The Apache HTTP Server Enabled managedsystem.mydomain.org storage raid create 5 /dev/sdb /dev/sdd /dev/sde 总结 对于 Linux 系统管理员来说 OpenLMI 是一个非常好用的工具
涉及关键字:一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。 数据与智能技术在运维业务中的定位数据与智能技术在运维业务中的应用近几年进入“实用化提升阶段”,无论从供给方,还是需求方,都逐步认识到,“数据与智能”运维有其边界和条件,“AI加持运维”比“AI颠覆运维” 回归业务本质,运维复杂度是由管理场景和技术对象共同来影响的,所以回到一体化运维的定义中:基于运维业务视角的角色、流程、活动(对象)、工具系统的整合,业务运转顺畅、流程运行高速、工具支撑高效是对运维一体化的核心验证 ,运维一体化不仅仅是工具全面和单一工具技术功能完备,而是要融入业务设计和整个体系中。 然而,由于数据源来自不同的专业监控工具,对数据接入、统一元数据和数据标签的要求变得更高。因此,需要运维大数据进行管理和处理。
面对这些新形势下的挑战,IT 运维管理(ITOM)需要从原有的人工加被动响应,转变为更高效、更智能化的运维体系,为新形势下的IT系统保驾护航。 当前传统的 ITOM 工具往往缺乏分析能力,虽然也能采集到运维数据,但无法对这些数据所包含的信息进行洞察,更加无法将数据进行知识化的本质提升。 (来源:Turn Big Data Inward With ITAnalytics) 令IT运维团队感到欣慰的是,智能运维(AIOps)踏着人工智能的时代浪潮应运而生。 通过采集当前环境中的运维数据,集成现有IT运维管理工具,利用聚合数据分析的技术,对IT系统中各个环节的问题进行快速定位、故障排除和预测。 ,推送给运维人员,做到精细化告警,避免传统监控工具因一故障而导致的告警风暴,生产告警噪音。
在众多运维协作工具中,可视化运维工具凭借其清晰、直观的任务管理与实时协作功能,成为了运维团队提升工作效率、提高沟通与协作水平的重要工具。 本文将重点介绍可视化运维工具在运维中的作用,并推荐一些常见的可视化运维工具,帮助运维团队更好地管理任务、协作与进度。 而可视化运维工具,通过清晰的任务管理、实时更新与跨部门协作功能,极大地优化了运维工作的流畅性与效率。 因此,可视化运维工具在运维团队中的应用,能够有效提升任务管理的清晰度、沟通的效率和问题解决的响应速度。二、可视化运维工具在运维中的具体应用1. 跨部门协作、大型IT运维管理 中高 中 板栗看板 界面清晰,适合快速任务管理与进度更新小型运维团队、日常任务管理 低 低 五、总结:可视化运维工具提升运维效率可视化运维工具在运维管理中的应用
数据量庞大且类型丰富,复杂的多云环境,繁多的监控运维工具,超级多的无效运维事件,让该集团运维工作挑战巨大,运维人员日常工作中如坐针毡,“惶惶不可终日”。 类似情况在其他企业比比皆是。 “传统运维是建立在CMDB的基础之上,CMDB自身的限制性、时效性、可维护性、复杂性等决定了其无法给运维人员呈现不同运维工具之间的监控关系。”爱数运维技术专家透露道。 智能运维虽好,却也有一个很现实的问题,即全球没有一家公司的产品可以覆盖全部数据范围来帮助用户构建智能运维中心。 2 如何让智能运维1+1>2 爱数与听云在智能运维领域开启了新模式。今年1月份,双方携手正式推出了智能运维整合方案,旨在帮助客户全面管理、深度洞察海量、多源、异构的机器数据。 某种程度来看,爱数与听云走到一起,就是在帮助用户打通过去传统运维的种种“壁垒”,让运维数据、工具、平台可以实现打通与联通,让运维真正成为一盘棋。与此同时,双方合作也揭示运维平台未来的发展趋势。
我们所开发的智能运维机器人,就是采用了人工智能技术的,预设场景定位于日常运维咨询和操作需求的,面向开发和运维两类人群的,依托于企业IM工具的客服机器人。 这个定义不怎么友好。眼见为实。 产品定位 不管依托于哪种企业IM工具,披着什么样的“外衣”,智能运维机器人本质上是一个开发自助平台,也是一个移动运维平台。 作为移动运维平台,用户鉴权和联通内网环境,企业IM工具已经内嵌了这两个功能;参数提取,操作识别以及界面交互,智能运维机器人帮你做好。 这一点切合运维工具定制化强,开发敏捷的特点。而且相比手机APP这个正统的移动运维平台,智能运维机器人的移动运维工具开发门槛低到大多数的运维同学都能够迈过去。 接下来详细介绍智能运维机器人的技术方案。 技术方案 智能运维机器人是基于企业IM工具的,它和用户的交互界面,就是IM工具的会话窗口。我们定义会话有三种模式: 智能模式,这是默认的模式。
运维行业正在经历一场安静的革命。表面上看,很多团队用的工具变了——多了AI、多了自动化、多了ChatOps。但背后的工作方式变化,远比换几个工具更深刻。 我整理了传统运维和智能运维在6个核心维度的对比,让你看清楚这个差距到底有多大。维度一:如何发现问题传统运维:靠监控告警被动通知。 维度三:如何传承知识传统运维:知识在人头上。老员工知道哪些坑,新员工需要几个月才能上手运维手册写了但没人看,更没人更新核心人员离职=运维能力断崖式下降智能运维:知识在系统里。 总结传统运维和智能运维的差距,不只是工具的差距,是工作方式的差距:从被动响应到主动预防从个人经验到系统知识从多地登录到统一视图从手工报告到自动化推送腾讯云CloudQ(JustQIT!) 就是为了缩短这个差距而设计的——不是增加一个新的系统让你学,而是把运维能力嵌入你本来就在用的工具里,让变化悄无声息地发生。
运维也能很“智能”?聊聊如何用智能化运维搞定用户体验很多朋友提起运维,脑海里可能还是那副画面:凌晨三点接电话,手忙脚乱登服务器,疯狂 tail -f 日志,然后一边祈祷一边重启服务。 讲真,这种“刀耕火种”的运维方式,不仅运维人员受罪,用户体验也很差。而这几年,越来越多企业开始喊:智能化运维(AIOps)。问题是,智能化运维到底能不能真提升用户体验?还是只是又一个概念噱头? 二、智能化运维的核心:提前发现+自动修复智能化运维的思路其实特别朴素:提前感知问题:别等用户反馈才知道,而是通过日志、监控指标、调用链路,提前发现异常苗头。 在真实企业里,这一步可能会接入机器学习模型,做更智能的日志模式识别,甚至能做到预测性维护。四、用户体验为什么能被智能运维提升?很多朋友可能会问:智能运维听起来是给运维自己省事,和用户体验有啥关系? 真正的智能化运维,一定是:能落地、能自动、能持续优化。六、结语:运维不只是救火队,而是体验守护者总结一句话:传统运维,问题靠用户发现,体验靠用户牺牲。智能化运维,问题靠系统预测,体验靠主动守护。
今天介绍⼀个开源神器组合,让 AI 助⼿帮你搞定监控运维! 目录 一、OpenClaw是什么? (推荐)包含完整工具集,解锁命令执行。 all:全能模式。强制开启所有可用工具。 七、总结 OpenClaw + Zabbix 的组合,让运维⼯作从“⼈找系统”转变为“系统找⼈”: 1. 降低门槛 - ⾃然语⾔操作,⽆需记忆复杂命令 2. 改善体验 - 在熟悉的 IM ⼯具中完成运维 适⽤场景: ✅ 中⼩企业运维团队 ✅ 需要快速响应的监控场景 ✅ 多平台统⼀运维⼊⼝ ✅ 降低运维⼯具学习成本 参考资源 OpenClaw 官⽹:https OpenClaw 正在重新定义运维⼯作⽅式,你准备好迎接智能运维时代了吗? * 本文基于 OpenClaw v2026.3.2 和 Zabbix 7.0 实践整理,如有疑问欢迎在开源社区交流讨论。