1樓：嘻嘻
一直以來，IDC機房的運維工作都是非常重要的，它影響著業務的正常執行，隨著資訊科技的發展，自動化自動化運維是資料中心、網際網路企業高度重視的方向，資料中心的從純手工、重複地進行軟體部署運維，經歷編寫指令碼運維，再到借助第三方工具高效、方便地部署和運維，在轉變的過程中已大大提公升了運維的效率和效能。
ZKEYS公有雲管理系統便是乙個具備自動化運維的平台。借助ZKEYS系統，運用自動化運維技術，IDC機房的運維人員將至少減少一半工作量，並極大地降低人工出錯率，提公升運維效率及效能，幫助IDC企業有效節約運維成本，提公升客戶體驗。
ZKEYS - 老牌網域名稱主機管理系統，IDC及雲計算解決方案提供商
2樓：YaakovZiv
做了哪些運維操作：
就寫了個介面，點點就批量管理主機和虛擬機器了，每天統計資源的占用情況，統計程序的情況。
二次開發：
MSFzabbix
horizon
其他暫時想不起來了。
3樓：法外狂徒張三
我之前的工作中python的主要作用是將集群資訊收集並處理好，然後傳送到elasticsearch中，因為這個操作我用shell是處理不了的。然後現在的工作沒有這些需求，我又把python給忘了
4樓：粥粥
如果乙個活兒，比較簡單，我會用shell處理，也就幾個命令列的拼接，最多寫幾個函式。但如果比較複雜，我就會用python，主要是寫起來麻煩，用vim寫shell有太多不方便的地方了，因為我會用pycharm之類的寫好了傳上去。
我覺得核心的問題還是在於，你覺得哪個更方便，更容易解決問題。領導其實對你解決問題的手段毫不關心，關心的只有你有沒有完成它，如果你能用shell完成各種問題，那我覺得足夠了，但如果你發現shell寫不了乙個運維系統，很難在集群中實現自動化配置，那就用python唄。
總而言之，我覺得黑貓白貓，抓到耗子的就是好貓，用它去做這個事情，無非是前人這樣用了，有經驗可借鑑，跟著搞一下，能少走彎路。
5樓：迴廊識路
第一線的運維崗感覺還是shell多一點，比如sa、s3、網工，他們面對的都是瑣碎、直接的小問題，第一要務是高效得解決掉。
如果是輔助運維的開發崗應該用python的就會多起來吧，畢竟request、ansible、paramiko等庫用起來很方便，可以併發執行運維人員寫的shell指令碼。
再上一層，專門做自動化的可能就得用python、go之類的搭後台了吧。github上各種三方平台簡直不要太眼花繚亂。。。好處就太多了，最理想的就是能把所有人的所有指令碼用乙個平台管理起來，拍屁股走人的時候交接方便也避免埋雷。
6樓：
有。我們之前的乙個運維幫我們寫了很多python指令碼。我自己雖然是開發，但是早期分工沒那麼明確的時候也幹過一些運維的事情，也是用python寫的指令碼，功能主要包括：
檔案分發、發布列表確認、配置檔案生成、一些監控等等，用的都是python。
如果你要說shell本身就可以做python能做的全部運維工作（shell沒有的功能可以呼叫exe去做，exe沒有可以自己用其它程式語言來寫乙個），為什麼還需要python，這樣問很無聊。有些人就是不喜歡shell，我就是。只要使用python做運維工作不違法，一定會有人選擇python。
因為人有選擇的權力。
7樓：水坑蛋
有啊，我們做物聯網的很多客戶伺服器都交給我們託管，但是這些伺服器又不在乙個區域網，搞個python做伺服器狀態監控，守護程序之類的很方便
8樓：不斷生長的大吞噬魔
反正我不用，面試遇到很多人都問你會不會Python，要求至少會三種程式設計指令碼語言。其實就是現在的運維不會所以想找啥都會的人。
9樓：
有啊.salt有現成的pythonAPI, 我需要做的就是用python 寫個指令碼,來獲取想要的主機資訊 ,然後存入資料庫,再用django+vue實現展示和管理就行了, 這就是python實際應用的乙個例子.
其實python的用處還有很多的. 還有阿里雲oss ,ecs都有現成的pythonAPI,python用熟了以後,有寫指令碼寫起來確實要比shell得勁.
10樓：手藝人
不知道題主手裡管理的有多少臺伺服器，我在一家遊戲公司，手裡最多的時候有四千多臺伺服器，先不說什麼開發運維平台，就說乙個具體的需求，如何監控兩千多個網域名稱解析是否正確，用shell可以，挨個拼出來網域名稱，然後寫個迴圈進去做dig也好，nslookup也罷，然後拿到解析結果後和資料庫裡的做比較。看起來一切都好，但是實際中這麼做你用shell試試，把所兩千多網域名稱解析一遍，乙個指令碼得跑三五分鐘。但是如果用Python，你搞個多執行緒，併發的去解析，三五秒就完事了。
除了上面這個小需求，如果再有複雜點的需求，比如調個API處理個json等等，你用shell寫寫試試，累不死你才怪了。更別說運維工具的頁面化，你的指令碼放在伺服器上，你能執行，如果這個指令碼使用的頻率和人員有限也還好，但是如果是乙個高頻的需求呢？比如專案需要改測試服的時間來做測試，難道每次改時間都讓別人找到你，然後你自己上去改嗎？
這種需要頁面化的工具，你用shell寫乙個試試？
11樓：茶泡栗子
在東京做手遊公司運維開發。
生產測試環境全雲端（AWS&GCP&IDCF）
不說什麼別的，直接舉業務中的例子
平時shell就是隨手寫，如果沒有雲端infra，沒有對應的sdk的話，確實非用python不可的地方沒有想象中多。
我這邊python絕大多數是用於AWS的lambda function（阿里雲的話大概叫阿里雲函式計算。我沒用過阿里雲，說錯了勿噴m(__)m ），執行一些LB(ALB), DB(RDS), 證書（ACM）, spot instance是否正常啟動等等的常規性/無需人手干預的操作。
還有比如需要跟雲端API互動的操作需要用到指定sdk時也會用到，
比如：比如之前我司開放了乙個社內engineer通用的AWS賬號，供大家隨便進去玩耍，但隨隨便便把Security Group開向0.0.
0.0/0可不行，這點需要控制住。
於是我就寫了個lambda function(python指令碼)與aws config和aws ec2的api互動，一旦發現有開向0.0.0.
0/0的Security Group被建立，立刻將其改為公司公網IP，確保只有在公司內才可以訪問。並將處理結果經由AWS SNS發向組裡使用的event管理系統（Pagerduty）
指令碼如下：
相比之下
靠人力去一次次確認
相信大家的自覺&能力
畢竟哪一種都不靠譜是不是～
shell在這種情況下，沒有sdk配合，純靠自己寫出來，雖然也不是不可能，但。。。有這麼多精力幹點別的不香麼。
而且肯定還需要執行這個shell指令碼的環境，與單純使用lambda function相比，金錢成本和維護成本（你肯定還要維護這個執行指令碼的環境）無疑被完爆。
12樓：運維不LOW
瀉藥，運維分的類別比較多，例如一般的sa，網管等確實不需要什麼開發，工作場景中用shell甚至不懂shell語法，直接當批處理用都可以。但是類似SRE這種型別的運維，不僅會用到py而且還需要其它的語言，技術棧和開發類似。我平時的工作不僅會用到python和shell，而且還會用到js和golang和c++。
使用場景如下：
1.shell：日常工具指令碼編寫，不多說
2.python，js：技術棧為vue.js+django的運營系統開發和維護，好處是開發效率高。
3.golang，c艹：與業務系統有互動的運營模組開發和維護，以及較在意執行效率的工作，如機器管控平台，agent諸如此類，主要是為了和業務系統的rpc協議相容，所以用業務系統的框架開發偏運維類的系統
13樓：
當前階段的運維一定要跳出用什麼語言指令碼的偏執思維，用shell，python，php，go都不是問題，關鍵在於你對運維工作的全面性的了解，解決痛點，建立標準，建立體系，用工具落地標準和體系，至於用什麼語言，那只是技術選型而已。
14樓：
看需求和場景。如果有批量併發的需求 python更合適，單一的小的需求shell更方便。 目前企業用python做系統的比較多，二次開發什麼的。
15樓：往事如風
當然有以前的指令碼找不著了，這是文件裡的部分指令碼。
實現複雜功能的指令碼用python寫還是挺方便的。當時還有自動上傳到oss的指令碼，自動重新整理cdn的指令碼，各種需要重複操作的動作都實現了。
不過現在幾乎不寫什麼指令碼。python也忘光了。
16樓：alvenhhh
其實基本的運維shell就夠了，但是相對於一些特別的擴充套件，一些和介面相結合的就會用到python了比如說一些監控報警介面類似於prometheus的報警介面。
說到運維開發，大多是偏向於有能力編寫一些自動化測試的運維人員，需要你通過python寫一些介面的測試指令碼，python的request模組是最基本的。
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