互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Linux运维用到的技术栈,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4169字,纯文字阅读大概需要6分钟。
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虚拟化篇KVM
StacklibvritStack
Docker
统一了开发及线上环境,适合微服务。
公有云
API
存储服务
如果数据量比较大,可以考虑使用开源的分布式存储,后面在私有云平台或Docker或K8S上估计都会用到。
WEB 容器篇OpenResty
OpenResty 并不是一个新的事物,而是 Nginx 与 Lua 的组合。OpenResty 创始人章亦春把 Lua 脚本嵌入了 Nginx,结合 Lua 可以很灵活的扩展 Nginx 的功能,如实现 WAF 等。而且做的事情远不止这些。
数据库篇主要包括关系型数据库与非关系型数据库。基本的 SQL 功底还是要有的。
MySQL
号称世界上最流行的数据库,用的还是非常广泛的。看来“最流行”的称号并不是吹的。运维最关注的还是如何确保数据的安全性及高可用性。
运维层面需要做到的是:
- 数据备份
- 数据恢复
- 主从同步
关于备份及恢复用到的工具,市面上还是有很多的。选择你熟悉的即可。
PostgreSQL
PostgreSQL
Redis
主流的键值存储数据库。一般用来做关系型数据库的缓存。
MongoDB
监控篇Zabbix
比较著名的开源监控系统,功能强大。如果要定制或二次开发,相对比较困难(需要我们有C语言(后端)及PHP(前端)的功底),这里所说的困难是面对运维人员来说的。
Open-Falcon
由小米开源的监控系统,使用Go语言编写。如果要定制或二次开发则相对容易,支持脚本语言(Bash、Perl、Python等)对其进行扩展或二次开发。而这些脚本语言对运维人员来说并不陌生,但能不能用的熟练就是另外一回事了。
颜值高的UI
上述的监控软件,它们的UI界面不是很Nice,可以使用比较流行的Grafana。
ZMON
可以做监控及指标监控。
Prometheus
应用程序的指标监控。四个黄金指标:
- 延迟:服务请求所需耗时;例如HTTP请求平均延迟
- 流量/吞吐:衡量服务容量需求;例如每秒处理HTTP请求数
- 错误:衡量错误发生的情况;例如HTTP 500错误数
- 饱和度:衡量资源使用情况;例如CPU/内存/磁盘使用量
有了指标监控,再加上服务调用链追踪,效果会更好。
服务链调用追踪
服务链调用追踪解决的问题:
- 提供服务之间的调用链
- 性能及延迟分析
- 服务依赖分析
- 问题分析
Zipkin
Twitter 推出的服务调用追踪系统
Jaeger
Uber 推出的服务调用追踪系统
Skywalking
华为推出的服务调用追踪系统
配置管理篇Ansible
比较轻量级(相对Puppet及SaltStack)的自动化配置管理工具。让运维告别使用脚本进行循环来完成批量操作的任务,而是真正的使用并行来做操作管理。
编程语言篇做为IT界的一员,不管是什么工种,不会一门编程语言,都不好意思跟别人打招呼。
Python
Python的口号是:"Life is short, use Python."
Golang
Golang具有C的性能及Python的姿态,它的口号是:"Life is short, let's Go."
Lua
OpenResty中需要用到Lua语言,所以掌握一下这门语言也是应该的。
JavaScript
现在不管是什么职位,总得会点JS吧,不然离全栈还是有点距离的。如果不会一点,自己想做个页面,还要找前端同事,多么不方便。
代码托管Gitlab
开发框架
JAVA 相关框架
涉及到Java开发,就少不了下面的几个组件:
JDKMavenAntGradleNexus
Spring全家桶要知道有什么,及怎么工作的。如:
- 服务注册、发现
- 负载均衡
- 熔断是怎么回事
- 配置中心
Spring Boot
Spring Cloud
Python 相关框架
Django
Python 世界中一个大而全的WEB框架。
Flask
Python 世界中一个小而美的WEB框架。
CI/CD这在日常的工作中,有着很大的比重。如果这一块做不好,运维将会比较苦逼。市面上的CI/CD工具比较多,选择也比较多,推荐使用Jenkins或者自研。
运维小工具平时可以开发一些小工具,这些小工具可以帮助自己或开发快速获取一些信息,如:
Eureka
总结
运维要把基础型的工作做好之后,就可以用更多的时间与精力做更有价值的事情了。基础型的工作主要有:
- 持续集成与持续部署
- 基础设施监控
- 服务性能监控
上述工作做好之后,就可以做一些公司内部的运维平台,方便开发同事进行更高效地开发。
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