有哪些运维(SRE)必读的数据和知识?

本文概述了Linux云计算SRE工程师应掌握的核心技能,包括运维自动化工具(如shell、Ansible和Jenkins)、日志管理、监控自动化、消息队列(如Kafka)、K8S容器编排、ELK日志系统以及微服务架构。这些技能在招聘需求和培训课程大纲中至关重要。

首先上一张图,这是Linux云计算SRE工程师必备核心技能,也就是说图中提到的知识,SRE必须要掌握。

一、运维自动化

利用一些自动化工具,帮助运维解决重复性工作,掌握自动化工具,属于运维(SRE)必备的技能。

哪些自动化工具需要掌握呢?

自动化发布:shell,ansible、jenkins、gitlab等

自动化部署:shell、ansible、playbook

日志管理:rsyslog管理日志等

监控自动化:zabbix、Prometheus等

二、消息队列

消息队列是一种应用程序对应用程序的通信方法,可以简单理解成:把要传输的数据放在队列中。

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削峰,消息通讯等问题,从而实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性的架构。

常见的消息队列开源软件有:

Kafka、abbitMQ、RockerMQ、ZeroMQ等等

三、K8S

K8S是面向企业的开源容器编排工具的事实标准,它提供了应用部署、扩展、容器管理和其他功能,使企业能够通过容错能力快速优化硬件资源利用率并延长生产环境运行时间。

四、ELK日志系统

ELK是Elasticsearch , Logstash, Kibana 三个开源软件的缩写。

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能

Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具,支持大量的数据获取方式

Kibana 也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志

五、微服务

微服务是一种用于构建应用的架构方案。微服务架构有别于更为传统的单体式方案,可将应用拆分成多个核心功能,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作时不会相互影响。

目前国内企业使用的微服务框架主要是Spring Cloud和Dubbo。


看完图谱,我们可以再看看招聘JD

360:

陌陌:

快手:

综合来看,与我上面说到的SRE技能图谱中大部分还是重合的,这些重合的地方就是SRE必备知识,是核心,你可以不会其他的,但这些重合的技能必须要掌握。


另外可以去看看培训机构的SRE课程大纲,里面涉及到的内容就是SRE需要掌握的,但要注重掌握程度的深浅,还是以招聘JD和技能图谱为主,其他为辅。

这里可以分享一份SRE学习路线图,按照路线图学习,掌握必备知识就有头绪了。

运维(Operations)作为IT系统的重要支撑角色,随着云计算、DevOps、自动化、人工智能等技术的发展,正在经历从传统“人工运维”向“智能运维”(AIOps)的转型。以下是当前运维领域的前沿技术及其发展趋势: --- ## 一、1. 云原生运维(Cloud Native Operations) ### 核心技术: - 容器化(Docker) - 编排系统(Kubernetes) - 服务网格(Service Mesh,如 Istio) - 微服务架构(Microservices) ### 特点: - 高度自动化部署与扩缩容 - 支持弹性伸缩、高可用、自愈能力 - 适合在公有云、私有云、混合云中运行 --- ## 二、2. DevOps 与 CI/CD 自动化 ### 核心技术: - 持续集成/持续交付(CI/CD)工具链:如 Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions、ArgoCD - Infrastructure as Code(IaC):如 Terraform、Ansible、Chef、Puppet ### 特点: - 实现开发与运维的融合 - 提高部署效率稳定性 - 支持快速迭代与灰度发布 --- ## 三、3. 智能运维(AIOps,Artificial Intelligence for IT Operations) ### 核心技术: - 大数据分析(如 ELK Stack、Splunk) - 机器学习模型(异常检测、趋势预测) - 日志分析、事件关联、自动告警收敛 ### 特点: - 利用AI分析运维数据,自动识别故障根源 - 减少人工干预,提高故障响应速度 - 实现预测性运维(Predictive Maintenance) --- ## 四、4. 自动化运维(AutoOps) ### 核心技术: - 自动部署、自动扩缩容(Auto Scaling) - 自动修复(Self-healing) - 自动监控与告警(Prometheus、Zabbix、Grafana) ### 特点: - 降低人工操作频率 - 提高系统稳定性与一致性 - 是迈向AIOps的基础 --- ## 五、5. SRE(Site Reliability Engineering,站点可靠性工程) ### 核心理念: - Google 提出,将软件工程方法应用于运维 - 强调服务的可靠性、SLA(服务等级协议) - 使用自动化、监控、容量规划等手段保障系统稳定性 ### 特点: - 用代码控制运维流程 - 强调可量化、可预测的系统行为 - 与DevOps理念高度融合 --- ## 六、6. 边缘运维(Edge Operations) ### 核心技术: - 边缘计算平台(如 EdgeX Foundry) - 分布式设备管理(IoT设备、边缘服务器) - 低延迟、高可用性运维策略 ### 特点: - 面向5G、IoT、工业互联网等场景 - 支持远程设备集中管理与自动更新 - 对网络带宽稳定性要求高 --- ## 七、7. 安全运维(SecOps) ### 核心技术: - 安全信息与事件管理(SIEM):如 Splunk、ELK、QRadar - 自动化安全合规检查 - 漏洞扫描与修复流程自动化 ### 特点: - 将安全纳入运维流程 - 实现安全与运维的协同工作 - 支持零信任架构(Zero Trust Architecture) --- ## 八、代码示例:使用 Python + Prometheus 实现基础监控系统 以下是一个使用 Python 编写的简单 Prometheus 指标暴露服务,用于监控服务器的 CPU 内存使用率: ```python from flask import Flask from prometheus_client import start_http_server, Gauge import psutil import time app = Flask(__name__) # 定义指标 CPU_USAGE = Gauge('server_cpu_usage_percent', 'CPU Usage in Percent') MEM_USAGE = Gauge('server_memory_usage_percent', 'Memory Usage in Percent') @app.route('/') def index(): return "Prometheus Metrics Server Running" # 收集并更新指标 def collect_metrics(): while True: cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) mem_percent = psutil.virtual_memory().percent CPU_USAGE.set(cpu_percent) MEM_USAGE.set(mem_percent) time.sleep(5) if __name__ == '__main__': # 启动Prometheus HTTP服务(默认端口8000) start_http_server(8000) collect_metrics() ``` ### 运行说明: 1. 安装依赖: ```bash pip install flask prometheus_client psutil ``` 2. 运行脚本后访问:`http://localhost:8000` 即可看到暴露的指标。 3. Prometheus Server 可以通过 scrape 配置抓取这些指标并进行可视化(如使用 Grafana)。 --- ##
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