一、编程语言与脚本
Python:
自动化脚本编写:利用Python的简洁性和丰富的库,编写自动化运维脚本,如文件操作、系统配置、应用程序部署等。
系统监控与日志分析:使用Python进行性能监控、日志收集与分析,如利用Psutil库监控CPU、内存等资源使用情况,使用ELK Stack进行日志数据的收集、分析和可视化。
Shell:
命令行操作:熟悉Shell脚本编写,能够利用Shell命令进行日常的系统管理和维护。
自动化任务调度:使用Shell脚本结合cron等工具,实现自动化任务调度和定时任务执行。
二、容器化与编排
Docker:
容器化技术:掌握Docker的基本原理和用法,能够利用Docker进行应用程序的容器化,实现应用程序的隔离和快速部署。
镜像管理:熟悉Docker镜像的构建、存储和管理,能够利用Docker Hub等镜像仓库进行镜像的共享和分发。
Kubernetes:
容器编排:掌握Kubernetes的架构和核心组件,能够利用Kubernetes进行容器化应用程序的编排和管理,实现自动化部署、扩展和故障恢复。
集群管理:熟悉Kubernetes集群的搭建、配置和维护,能够处理集群中的各种问题,确保集群的稳定性和可靠性。
三、配置管理与自动化
Ansible:
自动化配置管理:利用Ansible进行服务器和应用程序的配置管理,通过Playbook实现自动化任务序列的执行,如安装软件包、配置文件和启动服务等。
自动化部署:结合Ansible Tower等工具,实现自动化部署和持续集成/持续部署(CI/CD)流程。
Puppet/Chef:
配置管理工具:了解Puppet和Chef等配置管理工具的基本原理和用法,能够利用它们进行复杂的配置任务自动化。
自动化测试与验证:利用Puppet和Chef等工具的测试框架,进行配置的自动化测试和验证,确保配置的准确性和一致性。
四、监控与日志
Prometheus/Grafana:
性能监控:利用Prometheus进行系统的性能监控和告警,结合Grafana进行数据可视化和报表生成。
实时监控:实现实时监控系统的状态和性能指标,及时发现异常并进行告警和处理。
ELK Stack:
日志管理:利用ELK Stack(Elasticsearch、Logsta
项目一:大型电商平台运维优化项目
项目概述:
在此项目中,我作为核心运维工程师,负责优化大型电商平台的运维体系,以提升系统稳定性、安全性和响应速度。项目涉及多节点服务器集群管理、自动化部署流程设计、性能监控与告警系统升级等多个方面。
主要职责与成果:
服务器集群优化:对原有服务器集群进行了重新规划和优化,引入了负载均衡技术和自动伸缩机制,有效提升了系统的并发处理能力和资源利用率。通过合理配置资源,成功降低了服务器成本约20%。
自动化部署流程设计:设计并实施了基于Ansible的自动化部署流程,包括代码拉取、构建、测试、部署和回滚等环节,显著提高了部署效率和准确性。自动化部署的引入,使得单次部署时间缩短了50%以上,同时减少了人为错误。
性能监控与告警系统升级:升级了性能监控与告警系统,引入了Prometheus和Grafana,实现了对系统关键指标的实时监控和可视化展示。通过设定合理的告警阈值和通知策略,及时发现并处理了多次潜在的系统故障,有效保障了系统的稳定运行。
安全加固与合规性检查:对系统进行了全面的安全加固,包括密码策略优化、权限管理调整、漏洞修复等。同时,定期进行安全审计和合规性检查,确保系统符合行业安全标准和法规要求。