摘要：
本篇文章给大家谈谈运维平台api优化实践，以及运维平台 apm对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、Linux运维如何从初级进阶为高级... 本篇文章给大家谈谈运维平台api优化实践，以及运维平台 apm对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、Linux运维如何从初级进阶为高级
- 2、为什么运维需要会Python开发
- 3、Kafka:如何高效运维之主题篇
- 4、如何用python做一个设备运维软件
- 5、PB级大规模Elasticsearch集群运维与调优实践
- 6、如何实现成功的数据治理?
Linux运维如何从初级进阶为高级
第一阶段：初级阶段 初级阶段需要把linux学习路线搞清楚，任何学习都是循序渐进的，所以学linux也是需要有一定的路线。
这本书详细介绍了从内核源代码下载，编译，安装升级的整个过程。之前俺买了本英文版看，现在终于出中文版本了。
第二阶段：linux系统管理进阶 linux系统管理进阶包括：Linux定时任务、Linux用户管理、Linux磁盘与文件系统、Linux三剑客之sed命令等。第三阶段：Linux Shell基础 Linux Shell基础包括：Shell编程基础、Linux三剑客之awk命令等。
Shell脚本和任意一门编程语言：Shel脚本基本用法以及进阶，从基础到精通，需要学习一些企业级常见脚本用法。另一个脚本语言可选python或Perl。
初级的linux运维工程师都应该具备哪些条件 基础工具(操作流)： vi ，这个是必须的，因为伺服器的运维多用远端登入，没有GUI。一些对伺服器资源占用要求严格的公司会在安装时就要求最小化安装，然后再按需安装业务程式的依赖软体。
为什么运维需要会Python开发
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。
Python的特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木-样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。对于运维而言，系统运行过程中变化小，重复性非常高。
其次，不会运维开发，你就不能自己写运维平台＼复杂的运维工具，一切要借助于找一些开源软件拼拼凑凑，如果是这样，那就请不要抱怨你的工资低，你的工作不受重视了。
Kafka:如何高效运维之主题篇
本文属于学习的第二阶段：[ 从运维实战的角度学习 Kafka ]，重点学习 Kafka 的主题，通过运维命令创建、更新主题，从 Topic 的 可运维属性，了解 Topic 在 Kafka 内部的运作机制 。
Zookeeper 是 Kafka 代理和消费者之间的协调接口。Kafka 服务器通过 Zookeeper 集群共享信息。Kafka 在 Zookeeper 中存储基本元数据，例如关于主题，代理，消费者偏移(队列读取器)等的信息。
Kafka的生产者和消费者相对于服务器端而言都是客户端。Kafka生产者客户端发布消息到服务端的指定主题，会指定消息所属的分区。
示例中将向 test-topic 主题发送三条消息。消息消费者 和消息生产者类似，这里用 KafkaConsumer 类来创建一个消息消费者，该类的构造函数入参也是一系列属性值。bootstrap. servers 和生产者一样，表示 Kafka 集群。
Kafka按照接收顺序对归集的信息进行缓存，并加入待消费队列。Kafka的consumer读取队列信息，并一定的处理策略，将获取的信息更新到数据库。完成数据到数据中心的存储。
如何用python做一个设备运维软件
让系统易于管理，是一个工程。只有像puppet(ruby)，saltstack(python) 这样的自动化管理工具，才能完整的描述整个系统，并且让系统管理的方方面面纳入统一的体系，而不是一堆脚本。
数据库编程 [_a***_]可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右，时间在4-6个左右。可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。
那么我们可以写一个递归来遍历远程路径中的所有文件和目录(传入一个列表是为了接收递归返回的值)。python自带的os模块中的os.walk()方法可以遍历到本地路径中的目录和文件。多线程多个ip使用s方法时无法并发。
基本上装好 python 环境 在加上一个好一点的文本编辑器(例如 notepad++ )就可以搞定了。python 的语法非常简单，随便找本教程看看就好。
PB级大规模Elasticsearch集群运维与调优实践
先纵向扩容单节点的配置到32核64GB，之后再横向增加节点，以保证ES集群能够最大支持100w qps的写入(这里需要注意的是，增加节点后索引的分片数量也需要调整)。
参考： ElasticSearch线程池 write 线程池***用 fixed 类型的线程池，也就是核心线程数与最大线程数值相同。线程数默认等于 cpu 核数，可设置的最大值只能是 cpu 核数加1，也就是16核CPU，能设置的线程数最大值为17。
单线程发送bulk请求是无法最大化es集群写入的吞吐量的。如果要利用集群的所有***，就需要使用多线程并发将数据bulk写入集群中。为了更好的利用集群的***，这样多线程并发写入，可以减少每次底层磁盘fsync的次数和开销。
）每个结点安装IK分词器 通过访问 GET /_cluster/health 来查看Elasticsearch 的集群健康情况。用三种颜色来展示健康状态： green 、 yellow 或者 red 。green：所有的主分片和副本分片都正常运行。
如果有很多小分片，增加协调节点的内存压力，同时会增加整个集群的 cpu 压力，甚至发生拒绝查询的问题。因为我们经常会设置参与搜索操作的分片数上限，以保护集群***和稳定性，分片数设置过大会更容易触发这个上限。
什么是运维工程师？ 运维工程师，服务器与系统安全稳定的掌舵者！当一个产品(如Web网站、APP软件、网络游戏等)正式上线后，产品、开发、测试类的工作就正式结束了，接下来的维护和管理工作就会全部移交给运维工程师。
如何实现成功的数据治理?
1、目标：结合业界标准的数据治理成熟度模型，根据企业管理和业务需求进行数据治理成熟的评估，形成初步的数据治理策略和行动路线。
2、将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。
3、数据管理体系设计：建立企业的数据治理要素体系、组织架构等。数据标准体系设计：保障数据的使用和交换的一致性和准确性。数据分布设计：明确数据位于何处，以及在系统之间如何关联。
4、属性相对稳定，准确度要求更高，唯一识别。要求组织必须规范维护，进而为组织全面数据治理、数字化转型打下基础。
5、谈大数据时代的数据治理 当前要做的是功能框架的完善，而完善的着力点则是“数据资产目录”：用资产化的视角来管理一个企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。
6、具体的操作手法有很多，比如成功案例法、合作致胜法、评奖法、出书法、会议法等，还有互联网企业保命***“开源法”。 08***项目建设法*** 这个很容易理解，就是弄个数据治理项目，慢慢建设。
关于运维平台api优化实践和运维平台 apm的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
