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辛酸运维路,运维工程师怎样才能在未来走得更好更远?

编辑:学到牛牛IT培训    发布日期: 2022-03-14 16:39:41  

本人 75 后,在职场摸爬滚打了二十载,初期以主机服务器和数据库起家,后期从事运维工作,现在落足在全国知名的一家连锁餐饮企业,担任运维总监的职务,负责 DevOps 平台建设工作和企业内 ToB 和 ToC 端的容器云运维。从国企到私企,从传统企业到互联网企业,再到传统企业,我深刻的感觉到技术发展的速度之快,更新迭代使人几乎处于茫然的境地,我想结合技术趋势,对于在当今时代运维人员如何学习发展,谈一下自己的心得。

1 、开篇前言

在过去几十年间,技术发展的格局,发生了翻天覆地的变化。

在 90 年代时,商业化软件几乎成为了技术的全部, IOE 成为了当年每个 IT 人员最求职业高峰的不二之选。而 IOE 在那个年代也逐步统治了大部分的 IT 领域,比如 Oracle ,原来只是数据库软件,而后通过不断的兼并,变成了前后端一体的一站式解决方案提供商。从 Java 、 JavaScript 、简易 web 开发工具 Oracle Application Express ,到中间件 weblogic ,再到数据展现工具 Obiee 、再到 ERP 领域的 Sieble 、 peoplesoft ,再到数据库的高可用 RAC 、灾备 datagurad 、复制 goldengate ,最后索性提供一体机 Exadata , Oracle 展现其统治 IT 上下游的雄心和实力。其实,那个时候,对 IT 人方向是比较明确的,就是学习 Oracle ,就对了,就和学习会计要考 CPA 一样,方向明确,不会迷茫。那时的我也是这么想的,想着 Oracle 可用学习一辈子,能去 Oracle 原厂工作,必定可以大展宏图。

但是这世界唯一不变的就是变化,接下来的日子里 IT 世界发生了诸多的变化。首先是,云的兴起, AWS 横空出世, Saleforce 接着跟上, Oracle 忽视了, Oracle CEO Larry 开始时认为云无足轻重,因为云就是一堆机器用根网线上网。但事情的发展远远超出了他的意料,云的发展彻底改变了 IT 世界,源源不断的有软件 SaaS 化、 PaaS 化,到后来 AWS 的 Aurora DB 等数据库开始侵蚀 Oracle 的数据库市场份额,虽然这种侵蚀每年大约只有 0.3% 左右,但明显的 Oracle 的市场份额在慢慢下滑。而对于 IBM 来说,就是它们的服务器、小型机的订单呈下滑趋势,云端的 IaaS 使得大家不用担心服务器的庞大投资了。

其次是开源软件的广泛使用,以 google 为代表的厂商大肆在 github 上开放其软件的开源版本;对可靠性要求不高的客户,开始选择开源软件,而不去购买昂贵的 IOE 的许可证。于是开源软件开始从前端到后端开始侵蚀 IOE 的市场。每一种商业化软件,总能找到开源替代品。

再次就是分布式应用,分布式的推广不符合以 Oracle 为代表的厂商商业利益,但历史的前进是无法阻挡的,当服务器的横向线性性能扩展比纵向扩展的优势逐渐被认同, Oracle 也不得不低头,在 Oracle 12c 数据库中推出了 sharding 分片功能。但是不得不说已经晚了,各种开源版的分布式应用已经占据了大部分市场。

出于以上三点,作为技术人的我,工作和学习的轨迹发生了变化,我从一心钻研 Oracle 数据库技术,变成了多点开花,开始了从前端到后端,从应用到数据的广度学习,为了在运维这条路上走的长远而努力。

2 、运维技术之路

其实,凭心而论,运维技术这条路不好走。过去不好走,因为学习的成本高,有过经历的同学一定知道,要不停的考认证,我就考过 OCM ,当初光考试费就是 7000 多人民币。现在的路更不好走,因为开源技术发展太快了,种类繁多,不知道要学什么,容易陷入 “ 生命有限,所学无限 ” 的尴尬处境。

大量开源的新技术出现,前端出现了 VueJS 大有取代 AngularJS 的趋势,而同时 React native 出现又大有取代 VueJS 的趋势,实现 IOS 端与 Andriod 端的统一代码;中间件家族出现了 RabbitMQ 、 RocketMQ, 使得 IT 架构中除了 Weblogic 和 Websphere 之外有了其他的选择;数据库端除了开源 MySQl ,还有 MongoDB 等 NoSQL 数据库,以及 MyCat 、 shardingJDBC ,乃至 OceanDB 、 TiDB 等众多分布式解决方案;数据分析领域出现了 Kylin 来取代 Oracle OBIEE , Python 语言、 Hadoop Mapreduce 取代 SPSS 等分析软件的趋势;存储领域, Ceph 和超融合系统的出现,利用高速网络和 ssd 盘的优势,将本地盘组合成虚拟存储,大有取代 EMC 的昂贵阵列的趋势。

那么如何走并走好运维工程师这条路呢?Google 给我们很好的启迪,将来的运维工程师,目标是应该进化成 SRE 工程师,具备诸多技术。下面我将展开阐述我的观点。

2.1 技术选型

好,现在问题来了,面对如此之多的技术,学什么,怎么学,学到什么程度,是摆在我们面前的难题。我这里所提倡的是广度学习,也就是 T 字中学习法。

2.1.1 深度选型 – “T” 字之” I ”

学习中,必须首先选择好 T 字中的那个竖线,因为这是根本,将影响你今后的广度学习的众多方面。我主张首选开发,对于运维而言,就是学习 python 最为妥当, python 被誉为是开发语言中的万能胶,因为它从前台到后头都可以有用武之地,前端 python 有自己的 Django 框架,可以编出凑合的页面,运维有运维的包体,数据分析有数据分析的包体,人工智能也能对接 tensorflow ,几乎是“万金油”,日本已经把它列入了小学课程,把 python 学精深了是不会错的。然后,再把 mysql 或 Oracle 选一门选精深,形成 Python+Mysql 或 Python+Oracle 的 T 字“竖杠”。

Python 的迭代总的来说还是比较慢的, Python2 到 Python3 虽然变化挺大,不过目前都是 Python3 为主, Python2 已经不多见了,很好聚焦。而 MySql5.7 到 MySql8.0 大都只是增加了一些新功能,几乎没有颠覆性的改动,也比较稳定,学深学精,从时间上是可以保证的。

2.1.2 广度选型 – “T” 字之 “—”

记得曾经刚进一家公司的大数据部门的时候,几乎把我吓一跳,为什么呢?因为细排了一下,这个大数据部门搞的开源软件,多达 50 多种,而整个工程师团队不过 30 人,追求新技术本质上并没有错,但学多难精,而且还有很多的新技术如同昙花,刚开始时耀眼夺目,时间一长没有了维护了,就逐步退出了历史舞台或被取代。大家黄金的学习时间区区只有十几年,如果方向选错了,不仅时间上是种浪费,对你的 IT 之路也是一种不小的打击。

首先,在广度学习的选择上必须要遵守 “ 从众 ” 原则,也就是学的人越多,用的公司越多,越是要加入你的学习列表。那如何知道呢?Github 给我们提供了很好的依据,以开源软件 ceph 为例,如图所示

大家可以看到,目前它的 commits 数量高达 11.1 万,而 Stars 有 7.8k ,也就是点赞的有 7800 次之多,要知道 Github 是不会有 “ 水军 ” 这种职业存在的(就算有也无人付工资啊),所以这个数字基本上可以反映真实情况。而且 4 小时前发生过更新,开发者更新积极。下面来对比另一个项目。

同样是分布式存储的项目, glusterfs 的 commits 数量和 stars 数量就比 Ceph 少很多,而且更新是在昨天,开发者更新不太积极。

2.1.3 实势选型 – “T” 字之整合

当今技术发展日新月异,我们一定要多看看外面,避免闭门造车,必须根据外界流行的趋势不断调整自己的方向,将 “ T” 字整合起来一起应用。

对于应用架构而言,开始时候,大家熟悉的是三段架构,前端是应用层,大都是放置 tomcat ,中间是逻辑层放置 jar 包为主的 app 和 redis 缓存,后端是数据库层。而后是 Duddo 分布式框架,再然后进化到以 SpringCloud 、 Springboot 为主的微服务框架。

对于承载架构而言,开始时候还是服务实体机或 vmware 虚机,而后 Openstack 的兴起打破了 vmware 的垄断,但是 Openstack 毕竟是个半成品,而且本身发展也有诸多问题,于是应容器化技术 docker 、 Kubernetes 技术异军突起。

而后的应用架构和承载架构整合起来了,形成了基于容器的微服务架构 istio ,所有的应用装载在容器的 pod 中、 pod 中又有 sidecar 边车来控制东西向流量,构成了服务网格( Service Mesh )。

当所有人认为这已经是架构演变的最终形态时,又出现了 Serverless 模式,无服务架构,这种服务架构,更为节省资源,容器在 pod 在用时才建,不用就销毁。

对应于如此变革,你不需要如何快的变,但你需要知道外面的技术形势是如何的,根据外界的形势,及时修正自己的学习方向和计划,学无止境,学习是一辈子的事,无论你的年龄,无论你的位置。

2.2 学习方法

在学校学习我们是根据大纲,按照书本按部就班的来学习。但工作了要学习 IT 技术,就没这么 “ 好 ” 的条件了。

2.2.1 文档学习

首先,“好”的书本是不存在的,因为技术变化太快的。记得前两年,我“立志”学习大数据买了一本一年前的 hadoop 大数据的书,不料看了网上的资料都与书中不同,原来书中 hadoop 版本早已淘汰。

所以,我们要靠最新的资料来学习,对应开源软件最好的学习资料就是 document 文档,而文档大都是英文的,大家可以借助于翻译软件翻阅学习。

2.2.2 实践学习

光说不练总是不对的,所以,建立自己的一个实践平台是很有必要的。这里我们可以用 vmware 或 vbox 虚拟机平台,当然如果有条件,也可以用公有云上的资源,总之,搞运维的 IT 人,必须有环境进行实操。

每个文档基本上都是这个软件的最佳实践,最好就是把最佳实践都在自己的虚拟机环境中运行一遍,形成自己的初步经验。

2.2.3 学以致用

有很多时候,学过的的东西,如果不用,过段时间就会忘。所以在工作中的学习是尤为重要的,从事运维工作的 IT 人应该在平时工作时,努力将所学的东西应用于工作,比如:一个非常 routine 的工作,你就要想如何通过自己学习的 Python 把它变得自动化,这就是学以致用。这样一来有成就感,二来学过的也不容易忘。

2.2.4 以教代学

虽然有实验环境实践、工作上也尽量使用,但总有些软件,我们没有办法持续接触,那怎么办呢?我们可以用把所学的东西整理一下放在博客上,放在知乎上,这个有时并不是给别人看,是为了自己的学习,应该总结整理过的东西,是非常有逻辑性的,而有逻辑性的东西印象就深刻。

更进一步,可以尝试把所学的编制成 ppt 教材,尝试对着镜子讲出来,我的经验是,知识讲的过程才能发现你理解上的不足,讲过几遍后,就完全是你自己的东西了。

2.2.5 不求甚解

有很多人学习中容易犯的一个毛病就是“期望过高”,他们往往看文档前立下大志向,但很快发现有些东西难以理解,就中途放弃了。知识体系的复杂有时是前后关联的,文档并不是学校的课本,不可能循序渐进。所以正确的学习姿势应该是先通读,后精读。遇到不懂的地方,先查百度,查谷歌,尽力理解,实在不行,就要暂时放弃,去读后面的篇章,等通读完成后,精读时,再反过来解决先前不懂的东西。

2.3 “懒人”至上

做运维工作,必须有懒人的意识,就是尽量“减少”自己的工作量。当然,我们这里绝对不是鼓励大家逃避工作,推卸责任;而是鼓励大家用先进的工具技术,提高工作效率,避免重复无谓的工作。

2.3.1 ITIL 流程规范

没有规矩不成方圆,有些公司的运维做的不好,不是因为技术不行,而是没有好的规范。这点我是有切身感受的。我经历过一家公司,内部的运维岗位基本上是受虐的,每天忙的不可开交,而且还要承接老板安排的即时工作,基本就是随叫随到,这样导致运维力量消耗厉害,运维工作很难开展。

正确的方法是按照 ITIL 的规范,将工作和责任分散到不同的部门,一切工作按相对固定的流程办事,建立发布流程、变更流程、事件处理流程、问题处理流程等等,这样才能有章可循。记住把工作安排好,工作量合适,也是一种能力。

2.3.2 DevOps 理念和工具

DevOps 的目的是将一个项目的发起、设计、开发、质量测试、安全检查、部署等流程完全标准化、自动化、流程化,把运维、开发、项目管理人员紧密配合,无缝衔接,最终达到端到端的应用交付。这是当前运维领域,比较流行的理念。运维人员必须对此了解,认知并接受,把自己从一个纯粹的运维,变成运维开发人员。也就是说,将来的运维人员,并不是天天如同救火队一样的,去解决问题;而是去搭建维护一个平台,来承载项目管理、持续集成持续部署、自动化质量测试等工作。

3 未来运维展望

运维的未来会是如何呢?其实 DevOps 的出现已经给大家一个很好的启示,未来运维必然是在 DevOps 的基础上继续走下去。

3.1 人才方向 – SRE 转型

在传统 Ops 模式上的主要问题是:过分关注如何解决那些常规问题、紧急问题,而不是找到根本原因和减少紧急事件的数量。

SRE 是 google 提出的运维工程师理念,是一套方法论体系。全称叫 Site Reliability Engineer ( 网站可靠性工程师 ) 。一个 SRE 工程师基本上需要掌握很多知识:算法,数据结构,编程能力,网络编程,分布式系统,可扩展架构,故障排除,这些也就是我在上面让大家技术选型和学习之路。

SRE 工程师,要做到以下四点:

3.1.1 拥抱风险

把风险识别出来,用 SLI/SLO 加以评估、度量、量化出来,最终达到消除风险的目的。

3.1.2 质量目标

一般可能认为没有故障就是正常,万事大吉了。SRE 要求明确定义 SLI 、 SLO ,定量分析某项服务的质量,而监控系统是 SRE 团队监控服务质量和可用性的一个主要手段。通过设立这样的指标,可量化质量,使得我们有权力 PK 业务研发,也能跟老板对话,取得更大的话语权。

3.1.3 减少琐事

SRE 理念里讲究要花 50% 左右的时间在工程研发上,剩余 50% 的时间用来做一些如资源准备、变更、部署的常规运维,以及查看和处理监控、应急事务处理、事后总结等应急处理工作。如果一个屏幕上十几个窗口,各种刷屏,但却不彻底解决问题,这时就需要用更好的方式 —— 自动化、系统化、工具化的方式 , 甚至是自治的方式去处理这些 “ 琐事 ” 。

这里对传统运维的思维也有一些挑战,因为我们日常做得最多的工作在 SRE 中是被定义为价值不高的琐事,运维不是操作, “ 运维 ” 是个工作内容,人工或是软件都可以做。

在谷歌里,会要求 SRE 有能力进行自动化工具研发,对各种技术进行研究 ,用自动化软件完成运维工作 ,并通过软件来制定、管理合理 SLI/SLO 。

3.1.4 工程研发

我个人理解的工程研发工作包括三个方面:

a 、推进产品研发改进架构,经常和研发探讨架构、集群、性能问题。

b 、引入新的运维技术,基础组件要 hold 住,比如 TSDB 、 Bosun 、 Consul 、 Zipkin 等。

c 、自研工程技术、平台、工具、系统、基础组件、框架。

3.2 运维方向 – AIOps 之路

AIOps 自从 Gartner 于 2016 年提出至今已有一段时间 , ,一直是运维的方向。在顶级互联网及电信企业,已有较多落地,主要包括:精准智能告警、智能异常检测、智能趋势预测、智能化故障处理。这里拿智能化故障处理的两个功能举例。

3.2.1 自愈功能

运维体系会和人工智能相结合,利用深度学习算法,让这个系统架构有“智慧”,实现自愈功能。比如现在的百度,如何服务器中有几台宕机了,是不用立马去更好换的,系统会自动判断非正常的服务器,然后利用算法去规避这些服务器,然后,尝试通过重启和重新安装系统的方法,自动尝试去恢复这些服务器,恢复后,又能自动加入集群中。

3.2.2 自动工单

人工智能能够根据故障的特点,来自动填写工单,自动发送到相关的部门去处理解决。这个在电信等大企业中已经有相关应用。

4 、结束语

运维工程师之路,其实是知易行难的,而且通常都是幕后的,其中辛酸难以为人所表,通常都是有 “ 背锅侠 ” 之称,并且,学的东西博而杂,难以统一集中。所以,我根据自身的经历提出几点考量,提供给大家借鉴,帮助大家努力把自己塑造成为一名合格的、适合未来需要的运维工程师。

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