如何用python做一个设备运维软件

Python012

如何用python做一个设备运维软件,第1张

Python开发的jumpserver跳板机

jumpserver跳板机是一款由Python编写开源的跳板机(堡垒机)系统,实现了跳板机应有的功能。基于ssh协议来管理,客户端无需安装agent。

企业主要用于解决:可视化安全管理

特点:完全开源,GPL授权

Python编写,Django开发框架,容易再次开发

实现了跳板机基本功能:认证、授权、审计。集成了Ansible、批量命令等。功能强大。

通俗点就是起到监控谁在服务器上做了什么操作等。录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等。

第三:Python开发的Magedu分布式监控系统

以自动化运维视角为出发点,自动化功能、监控告警、性能调优,结合saltstack实现自动化配置管理等内容进行了全方位的深入剖析。

企业主要用于解决:自动化监控常用系统服务、应用、网络设备等。分布式可监控更多服务器,分区域监控再汇总。Zabbix监控结合Python自定义监控脚本。

监控系统需求讨论:

监控常用系统服务、应用、网络设备等?一台主机上可监控多个不同服务、不同服务的监控间隔可不同?同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可不同?告警级别?数据可视化,如何做出简洁美观的用户界面?如何实现单机支持5000+机器监控需求?采取何种通信方式?主动、被动?

第四:Python开发的Magedu的CMDB

cmdb的开发需要包含三部分功能:采集硬件数据、API、页面管理。

企业主要用于解决:项目功能,采集硬件数据、Api、页面管理。统计资产,例如服务器存放位置,服务器上的账号等等。

执行服务的过程如下:服务器的客户端采集硬件数据,然后将硬件信息发送到API,API负责将获取到的数据保存到数据库中,后台管理程序负责对服务器信息的配置和展示。

第五:Python开发的任务调度系统

Python任务调度系统的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。

企业主要用于解决:通俗的理解,批量管理crontab定时任务。原理用户通过web页面设置任务,传输到任务调度系统服务器上的客户端,客户端收集数据反馈给服务器端,服务器端根据任务具体内容调度后端的集群服务器做定时任务。

一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个机器的多个进程中,依靠网络通信。想到这,就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。

第六:Python运维流程系统

使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。

企业主要用于解决:通俗点说就是规范运维的操作,加入审批,一步一步操作的概念。

是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流(即有向无环图或成为DAGs)的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。

这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力,并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面,该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。

来个小总结

当然不是!

运维只是Python的应用方向之一,实际上Python主要有下面这些方向:

1. 常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2. 科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3. 自动化运维

这几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言,Python在自动化运维方面已经深入人心,比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4. 云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。

5. WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6. 网络爬虫

也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7. 数据分析

在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8. 人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

当然,除了以上的主流和前沿领域,Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。

摘自:刘江的Python教程

很多人应该都听说过Python工程师、Linux运维工程师,那么你知道什么是Python运维工程师吗?它的工作职责以及岗位要求是什么呢?我们一起来看看吧。

Python运维工程师是什么?

运维工程师最基本的职责是负责服务的稳定性,确保服务可以二十四小时不间断地为用户提供服务,这个岗位负责维护并确保整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构、提升部署效率、优化资源利用率提高整体ROI。

Python运维工程师工作职责及要求!

工作职责:

1、负责公司自动化运维管理工具开发

2、利用Python开发,使得服务器物理数据或进程数据Web界面化

3、根据需求编写SaltStack脚本完成相关软件部署、配置、管理

4、提升运维工作自动化以及智能化程度

5、日常运维相关脚本编写。

岗位要求:

1、熟悉Linux系统,包含操作系统原理、常用系统命令、系统服务

2、熟练掌握Python语言,熟练使用Python常用模块和服务器技术相关模块

3、至少熟悉一种Python Web框架,如Django、Tornado等

4、至少一年以上Python项目开发经验,能够利用Python提取服务器物理数据或告警信息,达到界面可视化。