引言
在当今快速发展的数字时代，DevOps 实践已成为软件开发和运维领域的必要组成部分。DevOps 旨在弥合理论上存在分歧的团队之间的差距，如开发团队和运维团队，以实现更快的软件交付和更高的质量。
随着云计算的兴起，DevOps 实践变得更加强大。云平台提供了各种服务和工具，使 DevOps 团队能够自动化流程、提高效率并缩短开发周期。
云计算中 DevOps 的好处
- 自动化：云平台提供自动化工具和服务，简化了软件交付和运维流程，例如持续集成/持续交付 (CI/CD)。
- 敏捷性：云计算使 DevOps 团队能够快速创建和部署环境，实现更敏捷的开发和交付周期。
- 可扩展性：云平台提供了弹性可扩展资源，使 DevOps 团队能够根据需求扩展或缩减其环境。
- 成本效率：云计算按需付费模式有助于 DevOps 团队根据使用情况优化成本，避免闲置资源的浪费。
DevOps 云实践
以下是一些在云计算环境中拥抱 DevOps 实践的常见方法：
持续集成和持续交付 (CI/CD)
CI/CD 是 DevOps 中的核心实践之一。它涉及自动化软件构建、测试和部署流程，确保快速、可靠的软件交付。
基础设施即代码 (IaC)
IaC 是使用代码定义和管理基础设施资源的实践。它使 DevOps 团队能够自动化基础设施配置，实现一致性和可重复性。
容器和编排
容器将应用程序及其依赖项打包在一个独立的单元中，简化了应用程序的部署和管理。编排工具，如 Kubernetes，使 DevOps 团队能够自动化容器的部署、扩展和管理。
日志记录和监控
有效的日志记录和监控系统对于识别和解决云环境中的问题至关重要。云平台提供内置的日志记录和监控服务，使 DevOps 团队能够实时监控其应用程序和基础设施。
最佳实践和建议
以下是实施云计算 DevOps 实践的一些最佳实践和建议：
- 自动化和编排：充分利用云平台的自动化和编排功能，提高效率并减少手动任务。
- 监控和可视化：建立全面的监控和可视化系统，深入了解云环境的健康状况和性能。
- 协作和沟通：促进开发和运维团队之间的协作和沟通，打破部门间壁垒。
- 持续改进：定期审查和改进 DevOps 实践，以优化流程并提高效率。
结论
拥抱云计算中的 DevOps 实践对于提升软件开发和运维效率至关重要。云平台提供的自动化、敏捷性和可扩展性，为 DevOps团队创造了一个理想的环境，使他们能够专注于交付更高质量的软件产品，并缩短开发周期。
通过遵循最佳实践和建议，DevOps 团队可以最大限度地利用云计算的优势，为其组织实现卓越的软件交付。
运维工程师学什么课程
运维工程师需要学习的课程主要包括以下几个方面：
系统管理
系统管理课程主要涉及Linux操作系统的基础知识，包括文件系统管理、用户权限控制、网络配置、服务管理等。
还包括Shell脚本编程，以便自动化日常运维任务。
网络技术
网络技术课程涵盖网络基础知识，如TCP/IP协议栈、路由与交换技术、网络安全等。
运维工程师需要了解如何配置和维护企业级网络环境。
数据库管理
数据库管理课程主要教授关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的安装、配置、备份、恢复和性能优化等技能。
虚拟化与云计算
随着云计算的普及，虚拟化与云计算成为运维工程师必须掌握的技术。
这包括VMware、KVM、Docker容器技术以及云服务平台（如AWS、Azure、阿里云）的使用和管理。
监控与日志分析
监控与日志分析课程教授如何使用工具（如Zabbix、Nagios、ELK Stack）来监控服务器状态、应用性能和网络流量，并进行日志收集和分析，以便及时发现并解决问题。
自动化运维
自动化运维课程强调使用配置管理工具（如Ansible、Puppet、Chef）来实现基础设施的自动化部署和管理，提高运维效率和减少人为错误。
故障排查与性能调优
故障排查与性能调优课程教授如何诊断和解决系统、网络和应用层面的问题，以及如何对系统和应用进行性能调优，确保服务的高可用性和稳定性。
安全防护
安全防护课程涉及网络安全的基本原则，包括防火墙配置、入侵检测系统、数据加密技术等，以及如何制定和实施安全策略以保护企业数据和系统。
项目管理
项目管理课程帮助运维工程师理解项目生命周期、敏捷开发方法论、风险管理等，以便更好地规划和执行运维项目。
持续集成/持续部署（CI/CD）
CI/CD课程介绍如何构建自动化的工作流程，将代码变更快速、频繁地部署到生产环境中，同时保证质量控制。
DevOps实践
DevOps实践课程强调开发与运维的协作，包括代码仓库管理、版本控制、代码审查、持续集成/持续部署等最佳实践。
编程语言
虽然不是所有运维工程师都需要精通编程，但至少应具备一定的编程能力，如Python或Shell脚本，以便编写自动化脚本和工具。
业务理解
运维工程师还需要对所在行业的业务有一定的理解，以便更好地支持业务需求和技术决策。
NetDevOps的理解与学习路线
NetDevOps的理解与学习路线在探讨NetDevOps之前，先从实际场景出发，NetDevOps简单来说，是网络运维人员针对自身运维场景，利用技术与工具提高自动化运维水平，提高日常管理、运维效率，以及提高管理故障排除故障的效率的工作方法与过程。
NetDevOps包含三个重要部分：开发、场景和实践。
开发方面，这包括开源技术与工具的利用，以及对现有工具的二次开发。
对于NetDevOps而言，开发是不可或缺的核心要素。
场景方面，开发需紧密结合网络运维场景，从实践出发，逐步形成自己独特的风格。
实践方面，这是一种方法论在具体场景中的持续应用过程。
NetDevOps的产生，根本原因是云计算发展必然趋势，云计算带来的计算资源爆炸性增长，对网络运维带来了持续的压力。
从底层硬件到上层架构，催生了SDN，进而产生了NetDevOps这个细分领域。
NetDevOps的核心价值在于个性化与成长属性。
它不是开箱即用的产品，而是一个需要深度开发的领域。
NetDevOps如同养孩子，需要耐心与时间，逐步培养。
为何选择走NetDevOps的道路？因为现有的产品无法满足网络运维领域中个性化的、不可复制的需求。
网工是网络需求的专家，通过学习开源技术、编程能力，可以快速实现自己的需求，形成独特的工具或平台。
NetDevOps学习路线可以从以下几个方面入手：1. 基本编程能力：以Python为主，掌握核心数据类型、判断、循环、函数、文件操作、表格操作、SSH设备交互、Netconf设备交互、RESTful API设备交互、模板管理、多线程多进程等。
2. Web应用：学习Python的web框架，如Django、Flask、FastAPI，以及REST API框架drf，同时了解前端技术，如html、js、css、vue、element等。
3. 系统知识：掌握Linux操作、安装软件、文件操作，了解docker等技术。
4. 版本管理：学习git，可以搭建gitlab，用于网络变更管理。
5. 数据库：使用ORM，如django，底层使用postgres、Mariadb、MySQL、sqlite等，对于特定情况，可以考虑使用redis、MongoDB、ES、Prometheus、influxdb等。
6. 开源技术：学习Ansible、Nornir等工具，以及Elastic Stack技术栈、Zabbix、Prometheus、grafana等监控工具。
NetDevOps的学习，从基础编程能力开始，逐步深入到Web应用、系统知识、版本管理、数据库、开源技术等，最终形成个性化、高效、自动化的工作流程。
希望本文章能够为你的NetDevOps学习之旅提供一些有益的指引。
什么是云原生?为啥这么火?
这里还隐藏了一个词——“计算”（Computing），因为云原生本质上是一种与云计算（CloudComputing）相同的计算方式，因此通常我们在说云原生的时候，实际上是暗指云原生计算（CloudNativeComputing）。
云原生是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方法论。
云原生的英文为CloudNative，是一个组合词：Cloud+Native。
云原生是基于分布部署和统一运管的分布式云，以容器、微服务、DevOps等技术为基础建立的一套云技术产品体系。
容器技术和云原生好比一对螺旋体，容器技术催生了云原生思潮，云原生生态推动了容器技术发展。
从2013年Docker技术诞生，到2015年CNCF这个云原生领域重量级联盟成立，这不是历史的巧合而是历史的必然。
云原生从字面意思上来看可以分成云和原生两个部分。
云是和本地相对的，传统的应用必须跑在本地服务器上，现在流行的应用都跑在云端，云包含了IaaS，、PaaS和SaaS。
云原生包含哪些技术？云原生技术以微服务、DevOps、容器、多云业务管理为代表，目前已经成为了加速企业数字化业务高效创新、实现企业数字化转型的最佳技术支撑。
