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WireGuard 一键安装脚本 | 秋水逸冰
SSH Config 那些你所知道和不知道的事 | Deepzz's Blog
Linux 让终端走代理的几种方法
ubuntu 20.04 server 版设置静态 IP 地址 - 链滴
Linux 挂载 Windows 共享磁盘的方法 - 技术学堂
将 SMB/CIFS 网络硬盘永久的挂载到 Ubuntu 上 - 简书
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[Linux] Linux 使用 / dev/urandom 生成随机数 - piaohua's blog
Linux 生成随机数的多种方法 | Just Do It
Linux 的 Centos7 版本下忘记 root 或者普通用户密码怎么办?
Git 强制拉取覆盖本地
SSH 安全加固指南 - FreeBuf 网络安全行业门户
Linux 系统安全强化指南 - FreeBuf 网络安全行业门户
Linux 入侵排查 - FreeBuf 网络安全行业门户
sshd_config 配置详解 - 简书
SSH 权限详解 - SegmentFault 思否
CentOS 安装 node.js 环境 - SegmentFault 思否
如何在 CentOS 7 上安装 Node.js 和 npm | myfreax
几款 ping tcping 工具总结
OpenVpn 搭建教程 | Jesse's home
openvpn 一键安装脚本 - 那片云
OpenVPN 解决 每小时断线一次 - 爱开源
OpenVPN 路由设置 – 凤曦的小窝
OpenVPN 设置非全局代理 - 镜子的记录簿
TinyProxy 使用帮助 - 简书
Ubuntu 下使用 TinyProxy 搭建代理 HTTP 服务器_Linux_运维开发网_运维开发技术经验分享
Linux 软件包管理工具 Snap 常用命令 - 简书
linux systemd 参数详解
Systemd 入门教程:命令篇 - 阮一峰的网络日志
记一次 Linux 木马清除过程
rtty:在任何地方通过 Web 访问您的终端
02 . Ansible 高级用法 (运维开发篇)
终于搞懂了服务器为啥产生大量的 TIME_WAIT!
巧妙的 Linux 命令,再来 6 个!
77% 的 Linux 运维都不懂的内核问题,这篇全告诉你了
运维工程师必备:请收好 Linux 网络命令集锦
一份阿里员工的 Java 问题排查工具单
肝了 15000 字性能调优系列专题(JVM、MySQL、Nginx and Tomcat),看不完先收
作业调度算法(FCFS,SJF,优先级调度,时间片轮转,多级反馈队列) | The Blog Of WaiterXiaoYY
看了这篇还不会 Linux 性能分析和优化,你来打我
2019 运维技能风向标
更安全的 rm 命令,保护重要数据
求你了,别再纠结线程池大小了!
Linux sudo 详解 | 失落的乐章
重启大法好!线上常见问题排查手册
sudo 使用 - 笨鸟教程的博客 | BY BenderFly
shell 在手分析服务器日志不愁? - SegmentFault 思否
sudo 与 visudo 的超细用法说明_陈发哥 007 的技术博客_51CTO 博客
ESXI 下无损扩展 Linux 硬盘空间 | Naonao Blog
Linux 学习记录:su 和 sudo | Juntao Tan 的个人博客
使用者身份切换 | Linux 系统教程(笔记)
你会使用 Linux 编辑器 vim 吗?
在 Windows、Linux 和 Mac 上查看 Wi-Fi 密码
linux 隐藏你的 crontab 后门 - 简书
Linux 定时任务详解 - Tr0y's Blog
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编译代码时动态地链接库 - 51CTO.COM
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谁再说不熟悉 Linux 命令, 就把这个给他扔过去!
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Shell脚本编写及常见面试题
Samba 文件共享服务器
到底一台服务器上最多能创建多少个 TCP 连接 | plantegg
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在 Bash 中进行 encodeURIComponent/decodeURIComponent | Harttle Land
使用 Shell 脚本来处理 JSON - Tom CzHen's Blog
Docker
「Docker」 - 保存镜像 - 知乎
终于可以像使用 Docker 一样丝滑地使用 Containerd 了!
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Dockerfile 中的 CMD 与 ENTRYPOINT
使用 Docker 配置 MySQL 主从数据库 - 墨天轮
Alpine vs Distroless vs Busybox – 云原生实验室 - Kubernetes|Docker|Istio|Envoy|Hugo|Golang | 云原生
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docker save 与 docker export 的区别 - jingsam
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Dockerfile 中 VOLUME 与 docker -v 的区别是什么 - 开发技术 - 亿速云
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【云原生】Helm 架构和基础语法详解
CMD 和 Entrypoint 命令使用变量的用法
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【云原生】镜像构建实战操作(Dockerfile)
Docker Compose 中的 links 和 depends_on 的区别 - 编程知识 - 白鹭情
Python
Pipenv:新一代Python项目环境与依赖管理工具 - 知乎
Python list 列表实现栈和队列
Python 各种排序 | Lesley's blog
Python 中使用 dateutil 模块解析时间 - SegmentFault 思否
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Python 打包 exe 的王炸 - Nuitka
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[Python] 小知識:== 和 is 的差異 - Clay-Technology World
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批处理中分割字符串 | 网络进行时
Windows 批处理基础命令学习 - 简书
在Windows上设置WireGuard
Windows LTSC、LTSB、Server 安装 Windows Store 应用商店
windows 重启 rdpclip.exe 的脚本
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Nginx 中的 Rewrite 的重定向配置与实践
RabbitMQ 的监控
RabbitMq 最全的性能调优笔记 - SegmentFault 思否
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基于 nginx 实现上游服务器动态自动上下线——不需 reload
Nginx 学习书单整理
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分布式之 elk 日志架构的演进
CAT 3.0 开源发布,支持多语言客户端及多项性能提升
Kafka 如何做到 1 秒处理 1500 万条消息?
Grafana 与 Kibana
ELK 日志系统之通用应用程序日志接入方案
ELK 简易 Nginx 日志系统搭建: ElasticSearch+Kibana+Filebeat
记一次 Redis 连接池问题引发的 RST
把 Redis 当作队列来用,你好大的胆子……
Redis 最佳实践:业务层面和运维层面优化
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好饭不怕晚,扒一下 Redis 配置文件的底 Ku
rabbitmq 集群搭建以及万级并发下的性能调优
别再问我 Redis 内存满了该怎么办了
Nginx 状态监控及日志分析
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uwsgi 异常服务器内存 cpu 爆满优化思路
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一文搞定 Nginx 限流
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SqlServer 将数据库中的表复制到另一个数据库_MsSql_脚本之家
SQL Server 数据库同步,订阅、发布、复制、跨服务器
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SQL 重复记录查询的几种方法 - 简书
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优化 SQL 的 21 条方案
SQL Server 连接时好时坏的奇怪问题
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iptables 常用规则:屏蔽 IP 地址、禁用 ping、协议设置、NAT 与转发、负载平衡、自定义链
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开箱即用的 Prometheus 告警规则集
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通过 Amazon S3 协议挂载 OSS
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2019 运维技能风向标
> 本文由 [简悦 SimpRead](http://ksria.com/simpread/) 转码, 原文地址 [www.tuicool.com](https://www.tuicool.com/articles/6Bb6NzZ) 运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位,从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等,可以看出,运维的分工一直在细化,并且对综合技能要求越来越高,可以看出,未来运维的发展趋势是高、精、尖,高表示高度,精表示精通,尖表示尖端,也就是运维职场一定要站在一定的技术高度,在多个技术领域中,要精通某项技能,同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。 如果你想和者更多运维技术专家交流,可以加我微信 liyingjiese,备注『加群』。群里每周都有全球各大公司的最佳实践以及行业最新动态 。 ### 运维职位的发展和趋势 根据不同的运维领域和技术面以及分工流程三个方面来了解下 2019 年运维职位的发展趋势。 #### 按领域来划分 1. 基础设施运维:IDC / 网络运维、服务器 / 存储设备运维 2. 系统运维:系统中间件运维、云计算平台运维 3. 数据运维:数据库运维、大数据技术平台运维 4. 应用运维:应用软件系统 5. 云平台运维:公有云平台运维 6. 容器运维:基于容器服务的运维 #### 按技术切面来分 1. 安全运维 2. 性能运维 3. 数据运维 4. 集成运维 #### 按流程来划分 1. 构建 / 持续集成、发布 2. 安装部署、升级、迁移、合并、扩展 3. 配置、初始化、配置变更 4. 备份、传输、恢复 5. 日志、监控、预警 6. 诊断排查、优化 ### 系统运维技能图谱 系统运维是运维的基础,新的一年中,对基础运维技能要求也在提高,打好系统运维基础,才能深入学习后面的各种运维技能。 下图列出了系统运维要掌握的必备技能: ![](https://img0.tuicool.com/rYBF7nY.png!web) ### Web 运维技能图谱 Web 运维是运维岗位中岗位最多的一个,薪资也相对较高,但需要掌握的知识点也比较多,新的技能要掌握,老的运维技能也不能丢,下图列出了 Web 运维要掌握的各种必备技能。 ![](https://img2.tuicool.com/Qri2aqb.png!web) ### 大数据运维技能图谱 大数据从 2017 年开始逐渐走到生活的各个角落,2018 年在逐渐落地,而在 2019 年,大数据依然火热,加上国家对大数据产业的扶持,大数据产业在新的一年岗位需求一定会更加大,因此掌握大数据运维技能,就走在了运维的前沿,下图列出了大数据运维要掌握的各种必备技能。 ![](https://img0.tuicool.com/qiM3qqr.png!web) ### 容器运维技能图谱 容器的产生,是一次 IT 行业的革命,2015 年到 2016 年,是业界普遍认为的容器技术爆发的一年,短短一年多时间里,容器技术在中国大陆完成了从零星概念到烽火燎原的壮举。 时至今日,容器技术在国内大多数企业中落地已成为一种共识,而国内的生态系统,也呈现出了企业产品、开源社区和公有云齐头并进的良好局面。因此,2019 年也是容器继续快速落地的一年,下图列出了大数据运维要掌握的各种必备技能。 ![](https://img1.tuicool.com/RRnINz2.png!web) ### 数据为王的时代 万丈高楼平地起,高楼稳不稳取决于地基是否扎实。运维数据便是运维管理这座高楼的地基。运维数据大致分为 CMDB、日志、生产 DB、知识库四个方面。 * CMDB 中文是配置管理数据库,存储与管理企业 IT 架构中设备的各种配置信息,主要是 IT 资产管理信息。 * 日志数据保护了企业服务器上运行的各种系统产生的应用日志,系统日志、设备日志、数据库日志等数据,这部分数据是企业数据的核心。 * DB 数据主要是所有 IT 系统的数据库信息,包括运维管理系统本身的数据库,数据库包含生产数据库、测试数据库、开发数据库三种类型。 * 知识库主要存储日常开发、测试、运维管理中发生的事件、问题以及一些经典问题的解决和常用的解决方案,主要起到运维管理辅助的功能。 对数据的维护和管理只管重要,特别是日志数据,对运维来说,通过日志可以比较准确全面地知道系统或是设备的运行情况,可以返查问题产生的原因,还原问题发生的整个过程。通过日志也可以提前预测系统可能要发生的问题或是故障,如系统安全日志,如果网络攻 击会在系统安全日志中有一定的体现。 下面简单介绍下,运维重点收集的日志数据有哪些部分以及用途。 #### 系统日志 系统日志主要指的是操作系统的日志,主要在 / var/log 下的各种日志信息。包含系统操作日志、系统安全日志、定时任务日志等。系统日志是运维管理安全模块中审计的重要依据。一般默认的操作系统日志不能满足要求,需要对系统的参数进行修改,如为 history 命令加上时间戳、IP,并且长久保留历史等功能。并且对日志文件进行处理,不允许用户进行清空命令,只能追加。 #### 应用日志 应用日志主要记录应用服务的健康运行情况以及业务操作的具体日志两部分。应用监控运行情况反应应用服务的健康状态,如果应用占用 CPU 或是内存过高或是忽高忽低不定,都可以通过分析应用日志结合业务操作日志得出结论。业务操作日志可以为业务审计提供主要依据。有一些系统喜欢把业务操作日志写到数据库中,这个也是需要注意的。不过不管在哪个地方,要求是不可缺少的,它为以后业务审计和问题返查提供依据。 #### 数据库日志 数据库日志主要反馈数据库的运行情况。通过监控和管理数据库的日志,及时了解数据库的运行情况,遇到问题及时解决等。可以通过数据库日志结合数据库系统自带的数据库如 Oracle 的系统视图 v$ 开头,MySQL 的 performance_schema 等。虽然数据库的一些信息不是存在日志中而是在数据库里面,但是也可以作为数据库日志的一部分进行管理和监控,已便我们及时知道数据库的监控状况,从而预防可能出现的问题。 #### 设备日志 设备日志一般是一个比较容易忽略的地方,但设备日志往往可以反映设备的运行情况。交换机故障,防火墙故障等设备故障都可能引起大面积的系统和服务故障。所以设备日志一定要收集,分析和监控预警。常用的设备日志有交换机日志、防火墙日志、网络安全设备日志等。 这么多的日志,运维要通过各种手段完成日志的收集、过滤分析、可视化展示,那么如何实现这些功能呢,方法很多,例如 ELK 集成套件(Elasticsearch,Logstash,Kibana)就可以轻松实现日志数据的实时收集、分析传输以及图形化展示。 * 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。它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful 风格接口,多数据源,自动搜索负载等。 * 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。一般工作方式为 c/s 架构,client 端安装在需要收集日志的主机上,Server 端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往 Elasticsearch 上去。 * 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。 另外,还有 Filebeat 可以替换 Logstash 作为日志收集工具,Filebeat 隶属于 Beats。目前 Beats 包含四种工具: * Packetbeat(搜集网络流量数据) * Topbeat(搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据) * Filebeat(搜集文件数据) * Winlogbeat(搜集 Windows 事件日志数据) 可以看到,Beats 涵盖了所有收集日志数据的各个方面。 那么要如何使用 ELK 呢,根据日志量的不同,对应的 ELK 架构也不尽相同,看下面几个常见架构: ![](https://img2.tuicool.com/zEZVfma.png!web) 此架构主要是将 Logstash 部署在各个节点上搜集相关日志、数据,并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的 Elasticsearch 进行存储。Elasticsearch 再将数据以分片的形式压缩存储,并提供多种 API 供用户查询、操作。用户可以通过 Kibana Web 直观的对日志进行查询,并根据需求生成数据报表。 此架构的优点是搭建简单,易于上手。缺点是 Logstash 消耗系统资源比较大,运行时占用 CPU 和内存资源较高。另外,由于没有消息队列缓存,可能存在数据丢失的风险。此架构建议供初学者或数据量小的环境使用。 由此衍生出来了第二种架构: ![](https://img0.tuicool.com/m6BB3iz.png!web) 此架构主要特点是引入了消息队列机制,位于各个节点上的 Logstash Agent(一级 Logstash,主要用来传输数据)先将数据传递给消息队列(常见的有 Kafka、Redis 等),接着,Logstash Server(二级 Logstash,主要用来拉取消息队列数据,过滤并分析数据)将格式化的数据传递给 Elasticsearch 进行存储。最后,由 Kibana 将日志和数据呈现给用户。由于引入了 Kafka(或者 Redis)缓存机制,即使远端 Logstash Server 因故障停止运行,数据也不会丢失,因为数据已经被存储下来了。 这种架构适合于较大集群、数据量一般的应用环境,但由于二级 Logstash 要分析处理大量数据,同时 Elasticsearch 也要存储和索引大量数据,因此它们的负荷会比较重,解决的方法是将它们配置为集群模式,以分担负载。 此架构的优点在于引入了消息队列机制,均衡了网络传输,从而降低了网络闭塞尤其是丢失数据的可能性,但依然存在 Logstash 占用系统资源过多的问题,在海量数据应用场景下,可能会出现性能瓶颈。 最后,还有第三种架构: ![](https://img2.tuicool.com/zyIbiaV.png!web) 这个架构是在上面第二个架构基础上改进而来的,主要是将前端收集数据的 Logstash Agent 换成了 Filebeat,消息队列使用了 Kafka 集群,然后将 Logstash 和 Elasticsearch 都通过集群模式进行构建,此架构适合大型集群、海量数据的业务场景,它通过将前端 Logstash Agent 替换成 Filebeat,有效降低了收集日志对业务系统资源的消耗。同时,消息队列使用 Kafka 集群架构,有效保障了收集数据的安全性和稳定性,而后端 Logstash 和 Elasticsearch 均采用集群模式搭建,从整体上提高了 ELK 系统的高效性、扩展性和吞吐量。 ### 用大数据思维做运维监控 大数据分析最早就来源于运维人的日志分析,到逐渐发展对各种业务的分析,人们发现这些数据蕴涵着非常大的价值,通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。这就是大数据的用途。 同样,通过大数据分析,我们可以得到各种指标,例如: 1. 在业务层面,如团购业务每秒访问数,团购券每秒验券数,每分钟支付、创建订单等 2. 在应用层面,每个应用的错误数,调用过程,访问的平均耗时,最大耗时,95 线等 3. 在系统资源层面:如 CPU、内存、Swap、磁盘、Load、主进程存活等 4. 在网络层面: 如丢包、ping 存活、流量、TCP 连接数等 而这些指标,刚好是运维特别需要的东西。通过大数据分析出的这些指标,可以解决如下方面的问题: * 系统健康状况监控 * 查找故障根源 * 系统瓶颈诊断和调优 * 追踪安全相关问题 那么如何用大数据思维做运维呢,大数据架构上的一个思维就是:提供一个平台让运维方便解决这些问题, 而不是,让大数据平台去解决出现的问题。 基本的一个大数据运维架构是这样的: ![](https://img0.tuicool.com/fYzuyan.png!web) 对于运维的监控,利用大数据思维,需要分三步走: * 获取需要的数据 * 过滤出异常数据并设置告警阀值 * 通过第三方监控平台进行告警 所有系统最可靠的就是日志输出,系统是不是正常,发生了什么情况,我们以前是出了问题去查日志,或者自己写个脚本定时去分析。现在这些事情都可以整合到一个已有的平台上,我们唯一要做的就是定义分析日志的的逻辑。 好啦,这就是今天要给大家介绍的 2019 核心运维技能啦,抓住时机,开始全新学习吧!2019,你的全新开始!!! 原文链接: [你有一份 2019 运维技能风向标,请查收](https://blog.51cto.com/ixdba/2338362) (作者:高俊峰)
Jonny
May 3, 2022, 10:39 a.m.
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