一个成熟的自动化运维平台的自动化测试和自动化运维一个成熟的自动化运维平台的自动化测试和自动化运维
现在云计算和DevOps的发展趋势，我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性
现在云计算和DevOps的发展趋势，我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性：
一、支持混合云的一、支持混合云的CMDB现在越来越多的服务器都转到了云上，而主流的公有云、私有云平台都拥有比较完备的资源管理的
API，这些API也就是构建一个自动化CMDB的基础。新一代的自动化运维平台应该是可以基于这些API来自动维护和管理相关
的服务器、存储、网络、负载均衡的资源的。通过API对资源的操作都应该被作为操作日志记录下来，以备作为后续操作审计
的基础数据。
CMDB这个东西听上去是老生常谈，但这个确实是所有运维工具的基础设施。而基于开源工具做运维平台最大的麻烦，就是如
何在各个工具之间把CMDB统一起来。CMDB不统一起来，就意味着一旦要增加一台服务器，可能要在各个运维工具里面都要
同步一下，这个还是非常折腾滴。。。
二、比较完备的监控二、比较完备的监控+应用应用性能性能分析（分析（APM））能支持对平台的可用性、服务器的性能、各种服务（web服务、应用服务、数据
库服务）的性能进行监控。做的好一些应该能进行更深入、或者关联性的性能分析。
现在市面上一般都会将资源性能监控和应用性能监控（APM）混合着讲，这里面的产品确实也有很多都是重叠的，两方面都
会涉及到。
开源的性能监控系统主流有的Zabbix、Nagios，国产的开源监控平台有小米OpenFalcon，但这些基本都只是做基本的资源监
控（服务器，磁盘、网络等）和简单的服务软件的性能监控（中间件，数据库等）。
而市面上的APM系统更主打的功能是应用性能分析，比如能精确定位到某个应用的URL的访问速度快慢，某些SQL执行速度
的快慢，这些对于开发人员和运维人员快速定位问题还是很有帮助的。APM这方面的商业工具，国外比较主流的有New
Reclic、Dynatrace，国内的也就是透视宝、Oneapm、听云等，他们也提供了API进行集成。APM这方面的开源工具有
pinpoint（一个韩国团队开源的），zipkin（twitter开源），cat（大众点评开源）。
三、有一个还不错三、有一个还不错UI的批量运维工具的批量运维工具在业务发展比较快的情况下，从几台服务器，到几十台服务器，再到几百台服务器，批量
运维的需求很自然就产生了，老板也希望越少的人干越多的活。
现在也有不少开源的批量运维工具，也都比较成熟了，比如puppet、chef、ansible、saltstack。puppet和chef都是ruby做的，
实话实说，ruby的熟手市面上很少，比python不是难招一点。
我个人比较推荐使用ansible或者saltstack，这两个系统都是python写的，代码质量和社区活跃度都挺不错的。ansible有官方
的web ui——Tower，但实话实说不好用，所以我们也在重新做一套自己用起来更顺手的WEB UI。
四、日志集中分析工具四、日志集中分析工具线上系统最常规的问题定位方式，就是日志分析了。随着服务器的增多，日志的分析定位也成为一个难
点和痛点（想象一下，系统出故障之后，要去几十甚至数百个节点去上去查日志，是有多折腾）。
国内有一家叫日志易的公司，是专门做日志分析方面的运维工具的。另外还有一家log insight，也是做这个领域，但产品好像
还处于beta阶段。
日志分析这个领域现在是一个热点，现在的开源方案也比较多了，比如著名的ELKStack，还有Flume+Kafka+Storm的体系。
上面这两个方案相对重一些，部署比较复杂，网上介绍的文章也不少。
比较轻量级的开源日志集中采集方案有python做的Sentry，他是通过改造各种语言的日志采集框架来实现日志的集中采集，各
种主流的开发语言的日志框架都支持得很完整了，比如java的log4j和logpack。Sentry的官网在此：Sentry - Track exceptions
with modern error logging for JavaScript, Python, Ruby, Java, and Node.js**
五、持续集成和发布工具五、持续集成和发布工具这方面其实比较难有统一的需求，很多公司集成发布的做法都差异挺大的。持续集成方面，一般用
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