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Devops的作用？有没有知道的？
DevOps 解决了IT 专业之间的沟通和优先级问题，可以促进团队之间更好的沟通和协作。
为了构建可行的软件，开发团队必须了解生产环境并在现实条件下测试他们的代码，传统结构将开发和运营团队置于孤岛之中。这意味着当他们的代码提供功能时，开发人员会感到满意。但如果发布在生产中中断，则由运营团队进行修复。
使用 DevOps 模式的话，当出现问题时，推出到生产中的更改很小并且是可逆的。整个团队都能了解变化，大大简化了事件管理的方式。但DevOps 模式依赖于有效的工具来帮助团队快速可靠地部署并针对客户进行创新。这些工具可以自动执行手动任务，帮助团队大规模管理复杂环境，并使工程师能够控制 DevOps 实现的高速度。比如：JFrog 杰蛙科技的Artifactory，它目前支持所有主要打包格式,构建工具和CI服务器的全语言制品仓库。它支持安全的、集群的、高可用的 Docker 注册中心与所有主流的 CI/CD 和 DevOps 工具集成， 提供了端到端、自动化且无缝的追踪工件，以及从开发环境到生产环境的DevOps解决方案。
为什么说Python是大数据全栈式开发语言？
就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。\x0d\x0a\x0d\x0a云基础设施\x0d\x0a\x0d\x0a这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。\x0d\x0a\x0d\x0a云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack\x0d\x0a \x0d\x0a，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年\x0d\x0a初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。\x0d\x0a\x0d\x0a如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。\x0d\x0a\x0d\x0a提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但\x0d\x0a是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第\x0d\x0a三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。\x0d\x0a\x0d\x0aHadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。\x0d\x0a\x0d\x0aDevOps\x0d\x0a\x0d\x0aDevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。\x0d\x0a\x0d\x0a自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, \x0d\x0aflake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预\x0d\x0a安装什么软件。\x0d\x0a\x0d\x0a自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。\x0d\x0a\x0d\x0a自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。\x0d\x0a\x0d\x0a在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。\x0d\x0a\x0d\x0a除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。\x0d\x0a\x0d\x0a网络爬虫\x0d\x0a\x0d\x0a大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。\x0d\x0a\x0d\x0a网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。\x0d\x0a\x0d\x0a不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的\x0d\x0a线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。\x0d\x0a\x0d\x0a抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。\x0d\x0a\x0d\x0a数据处理\x0d\x0a\x0d\x0a万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？\x0d\x0a\x0d\x0a如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且\x0d\x0aR语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。\x0d\x0a\x0d\x0aPython也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直\x0d\x0a接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言\x0d\x0a提供了非常好的支持。\x0d\x0a\x0d\x0aPython的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让\x0d\x0aPython画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。\x0d\x0a\x0d\x0a对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。\x0d\x0a \x0d\x0aiPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。\x0d\x0a\x0d\x0a为什么是Python\x0d\x0a\x0d\x0a正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。\x0d\x0a\x0d\x0a对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this\x0d\x0a \x0d\x0a，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不\x0d\x0a同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才\x0d\x0a使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。\x0d\x0a\x0d\x0a对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。\x0d\x0a\x0d\x0a对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简\x0d\x0a洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python\x0d\x0a是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——\x0d\x0a如何解决问题。
DevOps有什么作用？
DevOps 是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。时速云做的还不错，是一家全栈云原生技术服务提供商，可以了解下。
devops的优势有哪些？
DevOps 有哪些优势？
有“2020 年 DevOps 趋势调查”表明，99％ 的调查对象表示 DevOps 对他们的组织产生了积极影响。DevOps 的优势包括更快且更轻松的发布、团队效率、更高的安全性、更高品质的产品，以及更高的团队和客户满意度。
速度
更频繁地实践 DevOps 发布可交付成果的团队具有更高的品质和稳定性。事实上，DORA 2019 年 DevOps 状况报告发现，精英团队的部署频率和速度分别比表现不佳的团队高出 208 倍和 106 倍。持续交付使得团队可以使用自动化工具来构建、测试和交付软件。
改进协作
DevOps 的基础是开发人员和运营团队之间的协作文化，他们会分担责任，协调工作。此举可以提高团队的效率，并省去工作交接和编写专为其运行环境而设计的代码的时间。
快速部署
通过提高发布的频率和速度，DevOps 团队可以快速地改进产品。快速发布新功能和修复缺陷有助于获得竞争优势。
质量和可靠性
持续集成和持续交付等实践可确保变更正常运行且安全无误，从而提高软件产品的质量。监控则有助于团队实时了解性能。
安全性
通过将安全性集成到持续集成、持续交付和持续部署管道中，DevSecOps 成为开发过程中一个活跃的组成部分。通过将主动安全审计和安全测试集成到敏捷开发和 DevOps 工作流中，可将安全性植入产品内。
Devops 不是任何一个个人的工作，而是每个人的工作。
从传统的基础架构转向使用基础架构即代码 (IaC) 和微服务可以加快开发和创新速度，但增加的运营工作量可能极具挑战性。最好为自动化、配置管理和持续交付实践奠定坚实的基础，以帮助减负。
过度依赖工具会使团队偏离 DevOps 的必要基础：团队和组织结构。一旦建立了结构，就应该建立流程和团队，然后确定工具。
Devops工具的应用能够带来什么好处？
以近期爆出的多个Spring高危漏洞为例，如Log4j、Dos漏洞，DevOps可以通过漏洞的自行建立，以可信源库和漏洞库建立起对Java代码依赖包的管理，从容应对紧急发布的漏洞。
Spring在Java中的地位超然，像近两天爆出的Spring核心框架Dos漏洞，会影响到几乎所有的Spring系列组件，例如常见的SpringBoot和SpringCloud等，并且spring系列组建被广泛运用与业务系统开发，覆盖面极广。
同时，该漏洞是一种潜在的漏洞，但是利用该漏洞进行该攻击服务的手段的门槛较高，需要利用可控可执行的SPEl（SpringExpressionLanguage,Spring表达式语言）。
只要SPEL可控，那么就会有Dos漏洞。
拿谐云DevOps来说，是面向软件研发团队的一站式研发协作管理平台，提供从需求到设计、开发、构建、测试、发布到部署的全流程协同及研发工具支撑。全面满足企业研发管理与工程效率等需求，一站式提高管理效率和软件研发质量，助力团队快速实践敏捷开发与 DevOps，提升软件交付质量与速度，助推企业数智化转型升级。
可信源管理从项目持续集成、发版门禁源头堵截高危漏洞上线，维护应用依赖版本库，当发现漏洞后可以直接创建工单针对性修复。平台支持定期从中央漏洞库拉取漏洞，在流水线运行过程中对使用到的依赖包做扫描校验，在申请发布前的对发布版本做扫描拦截，扫描范围包括漏洞、基线、可信源匹配，可信源冲突、门禁。在代码合并前经过多人审批，并设置分支保护权限，从而规避相应风险，提高安全等级。
什么是devops
DevOps是IT服务管理的一种模式。过去的数十年间，IT运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，到如今的DevOps、AIOps。
简言之，DevOps试图打通开发和运维的部门墙，从而打通整个IT价值交付的全生命周期，从产品需求到上线运维的全过程实现效率的提升。
DevOps最显著的作用是提高了企业产品的交付质量、缩短开发周期、减少故障。而降本增效是每一个公司在数字化转型之后的很大的挑战，DevOps无疑直击痛点。
而作为一名DevOps 工程师，除了要具备软件工程师基本的编程能力以外,还需要特定的人际交往、工具使用等技能。换句话说,DevOps 工程师需要“软”、“硬”技能兼备,具体如下:
一、沟通与协作技巧
DevOps 是一种横跨软件开发、测试和部署的协作方法。它将原本具有不同目标的开发、测试和运维小团队聚集在一起,以实现更高效和高质量的代码发布,这就要求 DevOps 流程中的不同角色之间不能有任何交流障碍。因此,良好的沟通技巧(无论是口头还是书面)对于优秀的 DevOps 工程师来说是必不可少的。
协作能力也很重要。DevOps 是团队合作的开发模式,每个工程师都是团队成员,需要在整个软件迭代过程中支持其他同事的工作。这不仅仅要求我们成为一名优秀的队友,还要在适当的时候给新人一些建议,包括但不限于指导和建议团队成员交付代码的最佳方式、编码时使用哪些工具以及如何测试最新功能。这就要求我们自身也要对这些 DevOps 流程中的必要技能有所了解。
二、熟悉和理解 DevOps 工具链
除了协作和沟通这样的“软”技能之外,DevOps 工程师还必须知道如何使用各种复杂工具协同工作以支持软件交付目标,这是成为一个优秀的 DevOps 工程师所必备的“硬”技能。
DevOps 工程师需要知道如何使用和理解以下类型工具的作用:
版本控制工具
详细地说,集合了代码审查、合并功能的版本控制工具是能让多个开发人员之间完美协作的主要DevOps 工具。由于 DevOps 流程汇集了来自各个部门的专家,所以他们需要了解源代码控制系统,以及系统跟踪不同应用程序中的更改。此外,它还维护应用程序的多个版本。
目前 DevOps 流程中常用的版本控制系统都基于开源分布式版本控制系统 Git,例如 GitHub、Gitee、GitLab 以及各大厂商基于 Git 定制的内源协作工具。
持续集成工具
持续集成(CI)是 DevOps 的关键技能之一,它是构建 pipeline 的重要部分。DevOps 要求运营和开发团队使用统一的系统。因此,持续集成所做的就是将开发人员的代码与 master 合并在一起。有了这样的技巧,就可以有效地合并数据。因此,DevOps 工程师一定要知道如何使用一些常用的 CI 工具,例如 GitHub Action、Jenkins、Bamboo、TeamCity、Travis CI 等。
容器与编排工具
容器作为现代微服务与云原生架构的核心技术,提供了关于 DevOps 的三个基本功能,包括持续的实验、流动和反馈。容器技术的不可变基础设施实现了操作系统层虚拟化,不仅方便运维程序升级和部署,还升华成了向应用代码隐藏环境复杂性的手段,成为推广分布式服务的必要前提。
目前,Docker 仍然是应用最广泛的容器技术,而以容器编排引擎 Kubernetes 为核心的云原生技术栈则是各大互联网企业构建容器技术基础设施的事实标准。
自动化工具
自动化是软件开发过程中必不可少的要素之一。几乎所有的手工任务都可以使用各种脚本语言自动完成。例如,Ruby、Bash、Python、Node、Shell 等等。可以说,使用自动化开发工具已经成为了很多 DevOps 团队加快开发和部署过程的关键。想要成为 DevOps 工程师,掌握自动化工具很有必要。
监控和报警工具
DevOps 持续集成和持续部署的实现离不开持续监控的辅助作用。许多微服务都是由数百个组件组合而成,其中一个服务的故障可能导致整个系统崩溃。当然,手动找到核心故障问题是很复杂和耗时的。其中一个解决方案就是持续监控关键特征,如 RAM 使用、请求数量、异常数量和存储空间。因此,需要根据系统的关键特性设置一个警报系统。例如,当存储空间使用率达到 80% 时应该触发警报,以便 DevOps 运维开发人员可以在整个系统崩溃之前解决问题。
三、具有成熟编码标准的特定编程技能
然编程能力是每个开发者最基本的能力,但 DevOps 工程师在这方面仍然有一些更特殊的要求。
通常来说,DevOps 工程师需要在专精 1-2 门编程语言的基础上熟悉多种语言,例如 Java、JavaScript、Ruby、Python、PHP、Go 等,这是由微服务时代同一系统不同服务可以由不同语言、不同框架实现的特性而决定的。DevOps 工程师至少需要了解这些语言的特性并具备在操作系统环境中编写和调试它们的能力。
四、技术支持和维护技能
优秀的 DevOps 工程师不仅需要开发方面的技能,有时还需要为客户提供维护和技术支持。这意味着 DevOps 工程师应该乐于为内部和外部客户提供支持,并在出现问题时进行故障排除。
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