OpsManage运维部署平台

OpsManage是一款基于Python、Django和Bootstrap构建的运维部署平台,支持代码部署、应用部署、计划任务和设备资产管理。环境要求包括Python 2.7、CentOS 6+、Ansible 2.0 +等。安装过程涉及Python、easy_install、pip、Redis、MySQL的安装和配置。此外,平台具备Ansible部署功能,如代码部署、资产管理、计划任务管理和用户管理。

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OpsManage是什么?

一款代码部署、应用部署、计划任务、设备资产管理平台。

开发语言与框架:

  • 编程语言:Python2.7 + HTML + JScripts
  • 前端Web框架:Bootstrap
  • 后端Web框架:Django
  • 后端Task框架:Celery + Redis

OpsManage环境要求

  • 编程语言:Python 2.7
  • 操作系统:CentOS 6+
  • Ansible版本:2.0 +
  • 部署平台及节点服务器:Rsync 3+
  • MySQL版本:5.1-5.6

安装环境配置

一、安装Python

# yum install zlib zlib-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel openssl-devel gdbm-devel libdbi-devel ncurses-libs kernel-devel libxslt-devel libffi-devel python-devel mysql-devel zlib-devel mysql-server sshpass -y
# wget http://mirrors.sohu.com/python/2.7.12/Python-2.7.12.tgz
# tar -xzvf Python-2.7.12.tgz
# cd Python-2.7.12
# ./configure
# make all
# make install
# make clean
# make distclean 
# mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6  
# ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python 
# vi /usr/bin/yum  
将文件头部的
#!/usr/bin/python

改成
#!/usr/bin/python2.6.6

二、安装easy_install


                
### 自动化运维项目概述 自动化运维是一种通过技术手段减少人工干预,提高系统稳定性和运行效率的方法。其核心目标在于利用工具和技术栈来优化资源管理、任务调度和监控等工作流[^1]。 #### 工具选型 在自动化运维领域,多种工具可以满足不同层次的需求。例如,OOS 系统提供了自动化的任务管理和执行能力,相较于传统方式具有更低的学习成本和更高的安全性[^4]。此外,OpsManage 平台作为一站式的 IT 运维解决方案,支持代码部署应用发布、计划任务管理等功能,适用于复杂的多环境运维场景[^5]。 #### 技术栈分析 对于 OpsManage 的具体实现,其采用的技术栈如下: - **编程语言**: Python 2.7 是主要开发语言。 - **前端框架**: 使用 Bootstrap 提供响应式布局界面设计。 - **后端框架**: Django 负责业务逻辑处理。 - **任务队列**: Celery 和 Redis 组合用于异步任务的分发与执行。 - **数据库**: 支持 MySQL 数据库(版本范围为 5.1 至 5.6),适合存储结构化数据。 #### 实现方案 为了成功实施自动化运维项目,需遵循以下原则: - 设计阶段应充分考虑系统的可扩展性及模块化程度,确保未来升级便利。 - 结合实际需求制定详细的工具设计方案、数据模型定义以及流程编排策略,并及时更新相关文档以便后续维护参考[^3]。 #### 最佳实践建议 基于行业经验总结出几点关键措施以促进自动化运维效果最大化: - 定期审查现有流程是否存在冗余环节,尝试引入 RPA 或其他先进技术替代重复劳动密集型操作[^2]。 - 建立健全的日志记录机制,便于问题追踪定位的同时也为性能调优积累宝贵资料。 ```python import os from celery import Celery # 初始化Celery实例 app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') @app.task def deploy_code(repo_url, branch_name): """模拟代码拉取与部署过程""" command = f"git clone {repo_url} && git checkout {branch_name}" result = os.system(command) return {"status": "success" if not result else "failure"} ``` 上述代码片段展示了如何借助 Celery 执行远程仓库克隆命令完成简单部署动作的一个例子。
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