我决定分享我的自动化数据库运维架构和落地方案
1.监控架构:
1.监控需要与报告的方式展示，有别于zabbix监控，zabbix做一些细节接口，一般核心指标确定，监控项就是固定不变的
2.核心指标项的确定
天兔，获取日常监控日报
慢查询监控
表空间大小监控日报
磁盘告警监控日报
3.告警分级，严重分电话，常规走钉钉和邮件短信
4.巡检日报核心指标，周报，和日报。
日报，分所有服务器磁盘使用情况，所有数据库表大小top50 报告
以上监控搞定，基本数据库不会出现问题
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2.数据自动化管理平台: redis，mysql，mssql，mongo
功能，数据库的增删改查，导出，ddl,可以走平台流程化。
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3.数据治愈平台
1，大表历史归档
2.备份恢复- 全量恢复---增量恢复--binlog恢复
3.主从切换
4.数据库碎片整理
4.历史回档自动化操作
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4.资源管理平台
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4.资源业务分类管理
vip管理
端口管理
服务器管理
知识库管理
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测试环境容器化管理
目的:省资源，易扩展
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差点忘了一个东西
还有个自动化创建数据库架构的工具，可以使用ansible-playbook 写好自动化搭建架构的脚本。
实现工程化管理，这个我建议也可以接入平台管理。
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redis管理
不做持久化
redis热点key实时监控，过期时间，过期key类型，过期key所属团队和业务。
内存管理。
有个开源的redismanager感觉不错，
redis-cluster
扩展的命令都脚本化，或者用redismanager管理
redis记得基本都是内存的问题，加加内存，管理过期key，
过期key管理好，redis基本不出问题
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mongo基本上我运维的很少
不知道原因，感觉稳定的一逼
以上平台搞定，基本很少需要人工接入了
以上是我想到什么就写了什么，
根据我的经验基本以上搞定，日常基本没什么事，只需要关注巡检日报，拿手机审核单子。数据库不可能出问题，除非服务器宕机。
临时想到写的一些我所做的一些东西
后续，写一些以上落地方案的设计和架构。
基本上都实现了之后，你会觉得工作没意思了。对了大表，大数据量的规范指定好，一切走流程。很重要
以上流程掌握，保你工作清闲
对了，以上构思其实很值钱。。。有的时候懂一样东西的价值，会比努力更重要。希望构思上对再看的你有帮助