Linux因其高效率、易於裁剪、應用廣等優勢，成為了當今中高端服務器的主要操作系統，並且處於一個不可替代的地位。Linux可安裝在各種計算機硬件設備中，比如手機、平板電腦、路由器、視頻遊戲控制臺、臺式計算機、大型機和超級計算機。隨著Linux在中國市場迅猛發展，國內Linux人才缺口逐漸凸顯。Linux人才招聘也成了當前最熱門的招聘之一。

首先linux是一個非常非常大的概念。想全部吃透是不可能的。理想的說，搞懂linux，就可以做所有工作。個人更傾向於說想做什麽樣工作，需要學linux的哪部分。

按個人經驗介紹下常見的linux有哪些領域，並對應到什麽工作。
1）linux應用。這部分嚴格來說不能算是linux，只是跑在linux上的應用，比如web，網絡，IT等，職業包括系統研發，後臺開發，服務器性能優化，運維等；

2）linux定制。這部分涉及linux版本的用戶包較多，內核會有一些涉及，主要各種商業linux的訂制，服務等。比如redhat之類，不少是外國公司，國內大多招現場支持等。

3）linux內核開發。這部分主要是linux內核驅動的開發。幾乎全部是編程工作。主要是芯片公司，以及使用芯片的產品開發公司。前者如intel，marvell，後者如中興華為。

4）android衍生品。因為android包括慢慢火爆的tizen都用的linux內核，所以理由同3。所以手機芯片公司和手機開發公司也是linux開發者的雇主之一。比如高通，TI等；

一、Linux運維的主要工作內容

Linux運維作為眾多工作中需求人數最多，薪資待遇最高的崗位，本文重點介紹Linux運維的職業，本文內容由專門研究Linux運維學習和職業發展的機構馬哥教育和愛好者們聯合撰寫。

互聯網Linux運維工作，以服務為中心，以穩定、安全、高效為三個基本點，確保公司的互聯網業務能夠7×24小時為用戶提供高質量的服務。運維的職責覆蓋了產品從設計到發布、運行維護、變更升級及至下線的生命周期。

產品的整個生命周期裏運維的職責重要而廣泛，但運維工程師們的職責不僅限於這部分工作，還需要總結工作中遇到的問題，抽取出相關的技術方向、研發相關的工具和平臺以支持/優化業務的發展並提高運維的效率，相關技術工作主要包括：

• 服務監控技術：包括監控平臺的研發、應用，服務監控準確性、實時性、全面性的保障

• 服務故障管理：包括服務的故障預案設計，預案的自動化執行，故障的總結並反饋到產品/系統的設計層面進行優化以提高產品的穩定性

• 服務容量管理：測量服務的容量，規劃服務的機房建設，擴容、遷移等工作

• 服務性能優化：從各個方向，包括網絡優化、操作系統優化、應用優化、客戶端優化等，提高服務的性能和響應速度，改善用戶體驗

• 服務全局流量調度：接入服務的流量，根據容量和服務狀態在各個機房間分配流量

• 服務任務調度：服務的各種定時/非定時任務的調度觸發及狀態監控

• 服務安全保障：包括服務的訪問安全、防攻擊、權限控制等

• 數據傳輸技術：包括p2p等各類傳輸技術的研發應用，也遠距離大數據傳輸等問題的解決

• 服務自動發布部署：部署平臺/工具的研發，及平臺/工具的使用，做到安全、高效的發布服務

• 服務集群管理：包括服務的服務器管理、大規模集群管理等

• 服務成本優化：盡可能降低服務運行使用的資源，降低服務運行成本

• 數據庫管理（DBA）：通過設計、開發和管理高性能數據庫集群，使數據庫服務更穩定、更高效、更易於管理。

• 平臺化的開發：類docker等平臺的開發管理，及服務接入技術

• 分布式存儲平臺的開發優化與接入

等等，凡是關系到服務質量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技術、組件、工具、平臺都在運維的技術範疇裏。做好每一個技術方向、完成相應的組件、工具、平臺研發都能對履行運維職責起到積極的作用，對業務的發展發揮關鍵影響。

二、Linux運維工作分類

運維的工作方向比較多，隨著業務規模的不斷發展，越成熟的互聯網公司，運維崗位會劃分得越細。當前很多大型的互聯網公司，在初創時期只有系統運維，隨著 模、服務質量的 要求，也逐漸進行了工作細分。一般情況下運維團隊的工作分類（見圖1-1）和職責如下。

圖1-1 運維團隊的工作分類

2.1-應用運維（SRE）：應用運維負責線上服務的變更、服務狀態監控、服務容災和數據備份等工作，對服務進行例行排查、故障應急處理等工作，工作職責如下：設計評審、服務管理、資源管理、例行檢查、預案管理、數據備份。

2.2-系統運維(SYS)：負責IDC、網絡、CDN和基礎服務的建設（LVS、NTP、DNS）；負責資產管理，服務器選型、交付和維修，工作職責如下：IDC數據中心建設、網絡建設、LVS負載均衡和SNAT建設、CDN規劃和建設、服務器選型、交付和維護、內核選型和OS相關維護工作、資產管理、基礎服務建設。

2.3-數據庫運維（DBA）:數據庫運維負責數據存儲方案設計、數據庫表設計、索引設計和SQL優化，對數據庫進行變更、監控、備份、高可用設計等工作，詳細的工作內容如下：設計評審、容量規劃、數據備份與災備、數據庫監控、數據庫安全、數據庫高可用和性能優化、自動化系統建設、運維研發、運維平臺、監控系統、自動化部署系統。

2.4-運維安全（SEC）：運維安全負責網絡、系統和業務等方面的安全加固工作，進行常規的安全掃描、滲透測試，進行安全工具和系統研發以及安全事件應急處理，工作內容如下：安全制度建立、安全培訓、風險評估、安全建設、安全合規、應急響應。

三、Linux運維日常使用軟件和技能

運維工程師使用的運維平臺和工具包括：

• Web服務器：apache、tomcat、nginx、lighttpd

• 監控：nagios、ganglia、cacti、zabbix

• 自動部署：ansible、sshpt、salt

• 配置管理：puppet、cfengine

• 負載均衡：lvs、haproxy、nginx

• 傳輸工具：scribe、flume

• 備份工具：rsync、wget

• 數據庫：mysql、oracle、sqlserver

• 分布式平臺：hdfs、mapreduce、spark、storm、hive

• 分布式數據庫：hbase、cassandra、redis、MongoDB

• 容器：lxc、docker

• 虛擬化：openstack、xen、kvm

• 安全：kerberos、selinux、acl、iptables

• 問題追查：netstat、top、tcpdump、last

運維以技術為基礎，通過技術保障產品提供更高質量的服務。運維工作的職責及在業務中的位置決定了運維工程師需要具備更加廣博的知識和深入的技術能力：

• 紮實的計算機基礎知識，包括計算機系統架構，操作系統，網絡技術等；

• 通用應用方面需要了解操作系統、網絡、安全，存儲，CDN，DB等，知道其相關原理；

• 編程能力，小到運維工具的開發大到大型運維系統/平臺的開發都需要有良好的編程能力；

• 數據分析能力：能夠整理、分析系統運行的各項數據，從中發現問題及找到解決方向；

• 豐富的系統知識，包括系統工具、典型系統架構、常見的平臺選型等；

• 綜合利用工具和平臺的能力；

四、Linux運維工作發展過程

早期的運維團隊在人員較少的情況下，主要是進行數據中心建設、基礎網絡建設、服務器采購和服務器安裝交付工作。幾乎很少涉及線上服務的變更、監控、管理等工作。這個時候的運維團隊更多的屬於基礎建設的角色，提供一個簡單、可用的網絡環境和系統環境即可。

隨著業務產品的逐漸成熟，對於服務質量方面就有了更高的要求。這個時候的運維團隊還會承擔一些服務器監控的工作，同時會負責LVS、Nginx等與業務邏輯無關的4/7層運維工作。這個時候服務變更更多的是逐臺的手工操作，或者有一些簡單批量腳本的出現。監控的焦點更多的在服務器狀態和資源使用情況上，對服務應用狀態的監控幾乎很少，監控更多的使用各種開源系統如Nagios、Cacti等。

由於業務規模和復雜度的持續增加，運維團隊會逐漸劃分為應用運維和系統運維兩大塊。應用運維開始接手線上業務，逐步開展服務監控梳理、數據備份以及服務變更的工作。隨著對服務的深入，應用運維工程師有能力開始對服務進行一些簡單的優化。同時，為了應對每天大量的服務變更，我們也開始編寫各類運維工具，針對某些特定的服務能夠很方便的批量變更。隨著業務規模的增大，基礎設施由於容量規劃不足或抵禦風險能力較弱導致的故障也越來越多，迫使運維人員開始將更多的精力投入到多數據中心容災、預案管理的方向上。

業務規模達到一定程度後，開源的監控系統在性能和功能方面，已經無法滿足業務需求；大量的服務變更、復雜的服務關系，以前靠人工記錄、工具變更的方式不管在效率還是準確性方面也都無法滿足業務需求；在安全方面也出現了各種大大小小的事件，迫使我們投入更多的精力在安全防禦上。逐漸的，運維團隊形成之前提到的5個大的工作分類，每個分類都需要有專精的人才。這個時候系統運維更專註於基礎設施的建設和運維，提供穩定、高效的網絡環境，交付服務器等資源給應用運維工程師。應用運維更專註於服務運行狀態和效率。數據庫運維屬於應用運維工作的細化，更專註於數據庫領域的自動化、性能優化和安全防禦。運維研發和運維安全提供各類平臺、工具，進一步提升運維工程師的工作效率，使業務服務運行得更加穩定、高效和安全。

我們將運維發展過程劃分為4個階段，如圖1-2所示。

圖1-2 運維發展過程

手工管理階段：業務流量不大，服務器數量相對較少，系統復雜度不高。對於日常的業務管理操作，大家更多的是逐臺登錄服務器進行手工操作，屬於各自為戰，每個人都有自己的操作方式，缺少必要的操作標準、流程機制，比如業務目錄環境都是各式各樣的。

工具批量操作階段：隨著服務器規模、系統復雜度的增加，全人工的操作方式已經不能滿足業務的快速發展需要。因此，運維人員逐漸開始使用批量化的操作工具，針對不同操作類型出現了不同的腳本程序。但各團隊都有自己的工具，每次操作需求發生變化時都需要調整工具。這主要是因為對於環境、操作的規範不夠，導致可程序化處理能力較弱。此時，雖然效率提升了一部分，但很快又遇到了瓶頸。操作的質量並沒有太多的提升，甚至可能因為批量執行而導致更大規模的問題出現。我們開始建立大量的流程規範，比如復查機制，先上線一臺服務器觀察10分鐘後再繼續後面的操作，一次升級完成後至少要觀察20分鐘等。這些主要還是靠人來監督和執行，但在實際過程中執行往往不到位，反而降低了工作效率。

平臺管理階段：在這個階段，對於運維效率和誤操作率有了更高的要求，我們決定開始建設運維平臺，通過平臺承載標準、流程，進而解放人力和提高質量。這個時候對服務的變更動作進行了抽象，形成了操作方法、服務目錄環境、服務運行方式等統一的標準，如程序的啟停接口必須包括啟動、停止、重載等。通過平臺來約束操作流程，如上面提到的上線一臺服務器觀察10分鐘。在平臺中強制設定暫停檢查點，在第一臺服務器操作完成後，需要運維人員填寫相應的檢查項，然後才可以繼續執行後續的部署動作。

系統自調度階段：更大規模的服務數量、更復雜的服務關聯關系、各個運維平臺的林立，原有的將批量操作轉化成平臺操作的方式已經不再適合，需要對服務變更進行更高一層的抽象。將每一臺服務器抽象成一個容器，由調度系統根據資源使用情況，將服務調度、部署到合適的服務器上，自動化完成與周邊各個運維系統的聯動，比如監控系統、日誌系統、備份系統等。通過自調度系統，根據服務運行情況動態伸縮容量，能夠自動化處理常見的服務故障。運維人員的工作也會前置到產品設計階段，協助研發人員改造服務使其可以接入到自調度系統中。

在整個運維的發展過程中，希望所有的工作都自動化起來，減少人的重復工作，降低知識傳遞的成本，使我們的運維交付更高效、更安全，使產品運行更穩定。對於故障的處理，也希望由事後處理變成提前發現，由人工處理變成系統自動容災。

五、2018年Linux運維必須抓住的前沿技能

這是技術世界正在發生的深刻變革的冰山一角，那麽問題來了? 作為傳統的運維該如何轉型呢?

這裏給出一點小的建議: 大致需要學習下這四個部分:

• 自動化運維（Ansible，Puppet，Saltstack等）

• Devops（Docker，K8s，Jenkins，Jira等），

• 雲服務技術（虛擬化、OpenStack、AWS及阿裏雲各種產品服務架構等）

• python

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