導言：2017年無疑是Python最火的一年，為什麽Python這麽火，這裏面功勞最大的或許就是AlphaGo了，你知道嗎？AlphaGo是用Python開發的哦！從技術領先的運維工具到人工智能學習程序，你都能看到Python的身影。那麽對於運維來說，不會Python就將要失業嗎?我想看了作者對在Linux 系統運維中Python都有哪些應用的分析你就會知道Python對運維的重要性了。

Python現階段分析

現階段，掌握一門開發語言已經成為高級運維工程師的必備技能。如果你不會開發，那麽你就不能充分理解你們系統的業務流程，那麽你就不能幫助調試和優化開發人開發的程序。開發人員有的時候很少關註性能相關的問題，這些問題誰來做呢？還是得運維人員來做。

不信？舉個栗子一個業務上線了，導致 CPU 使用過高，內存占用過大。怎麽辦？這是運維來解決還是開發來解決？

如果你不會開發，你可能只能查到進程級別，也就是哪個進程占用這麽多，然後呢？通常情況下就直接交給開發人員處理了，開發人員一頭霧水的處理問題，不能交付問題原因這樣咋體現你運維的價值？

另外，大一點的公司，服務器都上幾百，上千，甚至數萬臺，這種情況下怎樣做自動化運維？用 SHELL 寫腳本 FOR 循環？呵呵，歇了吧， SHELL腳本數量一多，你用什麽來管理SHELL腳本？ SHELL腳本也就適合簡單的系統管理工作。

構建復雜的自動化任務還得是要用專門的開發語言。現有的開源軟件如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 這類軟件很多。

但這些都是獨立的系統軟件，在運維自動化追求統一管理的今天，跨平臺的維護你還能忍嗎？不做定制、不做二次開發可行嗎？可是你不會，咋辦嘞？找開發部門？開發部門不懂運維的實際業務邏輯，寫出來的東西爛，爛到不能用，這活最後還得交給運維開發人員來做。

其次，不會運維開發，你就不能自己寫運維平臺＼復雜的運維工具，一切要借助於找一些開源軟件拼拼湊湊，如果是這樣，那就請不要抱怨你的工資低，你的工作不受重視了。

那為什麽是Python?

PYTHON 第一是個非常牛 B 的膠水語言， 能滿足絕大部分自動化運維的需求，又能做後端 C/S 架構，又能用 WEB 框架快速開發出高大上的 WEB 界面，還能做機器學習，只有當你自已有能力做出一套運維自動化系統的時候，你的價值才體現出來，你才有資格跟老板談重視， 否則，還是老老實實回去裝機器吧。

Python在Linux運維中的常見應用

第一、靜態文件服務器

重點練習使用redux管理狀態。前端api與後端交互、數據封裝、狀態變化等。

第二、Python開發的jumpserver跳板機

jumpserver跳板機是一款由Python編寫開源的跳板機(堡壘機)系統，實現了跳板機應有的功能。基於ssh協議來管理，客戶端無需安裝agent。

企業主要用於解決：
可視化安全管理

• 特點：
  完全開源，GPL授權，Python編寫，Django開發框架，容易再次開發

• 實現了跳板機基本功能：
  認證、授權、審計。集成了Ansible、批量命令等。功能強大。

通俗點就是起到監控誰在服務器上做了什麽操作等。錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等。

第三：Python開發的Magedu分布式監控系統

以自動化運維視角為出發點，自動化功能、監控告警、性能調優，結合saltstack實現自動化配置管理等內容進行了全方位的深入剖析。

企業主要用於解決：
自動化監控常用系統服務、應用、網絡設備等。分布式可監控更多服務器，分區域監控再匯總。Zabbix監控結合Python自定義監控腳本。

• 監控系統需求分析：
  監控常用系統服務、應用、網絡設備等？一臺主機上可監控多個不同服務、不同服務的監控間隔可不同？同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可不同？告警級別？數據可視化，如何做出簡潔美觀的用戶界面？如何實現單機支持5000+機器監控需求？采取何種通信方式？主動or被動？

第四：Python開發的Magedu的CMDB

企業主要用於解決：
項目功能，采集硬件數據、Api、頁面管理。統計資產，例如服務器存放位置，服務器上的賬號等等。

• cmdb的開發需要包含三部分功能：
  采集硬件數據、API、頁面管理。

• 執行服務的過程如下：
  服務器的客戶端采集硬件數據，然後將硬件信息發送到API，API負責將獲取到的數據保存到數據庫中，後臺管理程序負責對服務器信息的配置和展示。

第五：Python開發的任務調度系統

Python任務調度系統的multiprocessing模塊不但支持多進程，其中managers子模塊還支持把多進程分布到多臺機器上。

企業主要用於解決:批量管理crontab定時任務。原理用戶通過web頁面設置任務，傳輸到任務調度系統服務器上的客戶端，客戶端收集數據反饋給服務器端，服務器端根據任務具體內容調度後端的集群服務器做定時任務。

一個服務進程可以作為調度者，將任務分布到其他多個機器的多個進程中，依靠網絡通信。想到這，就在想是不是可以使用此模塊來實現一個簡單的作業調度系統。

第六：Python運維流程系統

使用python語言編寫的調度和監控工作流的平臺內部用來創建、監控和調整數據管道。任何工作流都可以在這個使用Python來編寫的平臺上運行。

企業主要用於解決：通俗點說就是規範運維的操作，加入審批，一步一步操作的概念。

是一種允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流（即有向無環圖或成為DAGs）的工具。這些工作流包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等等這些跨越多部門的用例。

這個平臺擁有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，並且提供了鉤子使得系統擁有很好地擴展性。除了一個命令行界面，該工具還提供了一個基於Web的用戶界面讓您可以可視化管道的依賴關系、監控進度、觸發任務等。

來個小總結

幾個實戰項目之間的結合，可以理解成，運維流程系統，就是規範運維的每一步操作，審批通過後，通過調用任務調度系統來定制批量操作。任務調度系統操作的過程中，可以通過CMDB資產管理系統來獲取服務器的詳細信息，ip地址，用戶名，密碼等。

如果是需要運維人員直接登陸到服務器上操作，需要通過跳板機來登陸服務器，記錄誰登陸了哪臺服務器，具體做了什麽操作等。

以上為常見的五種應用，請指點！

Python自動化主要幫助企業解決日常繁雜的工作事務，數據化、可視化的監控日常的業務運行情況。

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不會 Python 的運維都將失業？（內含福利）