人生下来不是为了拖着锁链,而是为了展开双翼
转自 | DevOps技术栈
1）Linux基础
刚开始阶段需要熟悉Linux操作系统安装，目录结构、启动流程等。
2）系统管理
主要学习Linux系统，生产环境中基本都在字符界面完成工作，所以要掌握常用的几十个基本管理命令，包括用户管理、磁盘分区、软件包管理、文件权限、文本处理、进程管理、性能分析工具等。
3）网络基础
OSI和TCP/IP模型一定要熟悉。基本的交换机、路由器概念及实现原理要知道。
4）Shell脚本编程基础
掌握Shell基本语法结构，能编写简单的脚本即可。
中级主要工作
集群网站平台搭建
数据库基本管理
监控系统搭建
脚本化工作
1）网络服务
常见的网络服务要会部署，比如vsftp、nfs、samba、bind、dhcp等。
代码版本管理系统少不了，可以学习下主流的GIT，能部署和简单使用就可以了。
经常在服务器之间传输数据，所以要会使用：rsync和scp。
数据同步：inotify/sersync。
重复性完成一些工作，可写成脚本定时去运行，所以得会配置Linux下的定时任务服务crond。
2）Web服务
每个公司基本都会有网站，能让网站跑起来，就需要搭建Web服务平台了。
如果是用PHP语言开发的，通常搭建LNMP网站平台，这是一个技术名词组合的拼写，分开讲就是得会部署Nginx、MySQL和PHP。
如果是JAVA语言开发的，通常使用Tomcat运行项目，为了提高访问速度，可以使用Nginx反向代理Tomcat，Nginx处理静态页面，Tomcat处理动态页面，实现动静分离。
不是会部署这么简单，还要知道HTTP协议工作原理、简单的性能调优。
3）负载均衡器
单台服务器终究资源有限，抵抗高访问量肯定是无法支撑的，解决此问题最关键的技术就是采用负载均衡器，水平扩展多台Web服务器，同时对外提供服务，这样就成倍扩展性能了。
负载均衡器主流开源技术有LVS、HAProxy和Nginx。一定要熟悉一两个！
4）数据库
数据库选择MySQL，它是世界上使用最为广泛的开源数据库。学它准没错！
也要会一些简单的SQL语句、用户管理、常用存储引擎、数据库备份与恢复。
想要深入点，必须会主从复制、性能优化、主流集群方案：MHA、MGR等。
NoSQL这么流行当然也少不了，学下Redis、MongoDB这两个就好了。
5）监控系统
监控必不可少，是及时发现问题和追溯问题的救命稻草。可以选择学习主流的Zabbix、Prometheus开源监控系统，功能丰富，能满足企业级监控需求。
监控点包括服务器硬件、服务器性能、API、业务、PV/UV、日志等方面。
也可以弄个仪表盘展示几个实时关键的数据，比如Grafana，会非常炫酷。
6）日志分析系统
日志也很重要，定期的分析，可发现潜在隐患，提炼出有价值的东西。
主流日志系统：ELK Stack
学会部署使用，能分析日志并可视化，方便故障排查。
7）安全防范
安全很重要，不要等到系统被攻击了，再做安全策略，此时已晚！所以，当一台服务器上线后应马上做安全访问控制策略，比如使用iptables限制只允许信任源IP访问，关闭一些无用的服务和端口等。
一些常见的攻击类型一定得知道啊，否则怎么对症下药呢！比如CC、DDOS、ARP等。
8）Shell脚本编程进阶
Shell脚本是Linux自动完成工作的利器，必须得熟练编写，所以得进一步学习函数、数组、信号、发邮件等。
文本处理三剑客（grep、sed、awk）得玩6啊，Linux下文本处理就指望它们了。
9）Python/Go开发基础
Shell脚本只能完成一些基本的任务，想要完成更复杂些的任务，比如调用API、多进程等。就需要学高级语言了。
Python是运维领域使用最多的语言，简单易用，学它准没错！此阶段掌握基础就可以了，例如基本语法结构、文件对象操作、函数、迭代对象、异常处理、发邮件、数据库编程等。
高级主要工作
亿级网站架构设计
性能优化
容器化落地
大规模自动化运维
平台化工作
1）Web静态缓存
用户老喊着访问网站慢，看看服务器资源还很富裕啊，网站访问慢也许不是服务器资源饱和导致的，影响因素很多，例如网络、转发层数等。
对于网络，存在南北通信问题，之间访问会慢，这个可以使用CDN解决，同时缓存静态页面，尽可能将请求拦截在最上层响应，减少后端请求和响应时间。
如果不用CDN，也可以使用Squid、Varnish、Nginx这样的缓存服务实现静态页面缓存，放到流量入口处。
2）集群
单台服务器终究资源有限，抵抗高访问量肯定是无法支撑的，解决此问题最关键的技术就是采用负载均衡器，水平扩展多台Web服务器，同时对外提供服务，这样就成倍扩展性能了。
负载均衡器主流开源技术有LVS、HAProxy和Nginx。一定要熟悉一两个。
Web服务器性能瓶颈解决了，数据库更为关键，还是采用集群，就拿MySQL来说，可以一主多从架构，在此基础上读写分离，主负责写，多从负责读，从库可水平扩展，前面再来个四层负载均衡器，承载千万级PV，妥妥的！
高可用软件也得会，避免单点的利器，主流的有Keepalived、Heartbeat等。
随着业务扩展，网站图片越来越多！NFS共享存储支撑不过了，处理很慢。上分布式文件系统，并行处理任务，无单点，高可靠，高性能等特性。
主流的有FastDFS、MFS、HDFS、Ceph、GFS等。初期的话我建议学习下FastDFS，能满足中小规模需求。
3）容器化
硬件服务器资源利用率很低，甚是浪费！可以把空闲多的服务器虚拟化，弄成很多个的虚拟机，每个虚拟机就是一个完整的操作系统。可以很大程度提高资源利用率。
主流私有云平台实现：KVM+OpenStack
虚拟机作为基础平台还可以，但应用业务弹性伸缩也太重量了吧！启动好几分钟，文件又这么大，快速扩展太费劲了！
好说，上容器，容器主要特点就是快速部署和环境隔离。一个服务封装到镜像中，分分钟钟可创建几百个容器。
主流的容器技术非Docker莫属了。
当然，生产环境单机Docker大多数情况下是无法满足业务需求的，可以基于Kubernetes构建容器平台，集群化管理容器，形成一个大的资源池，为基础架构提供有力的支撑。
4）自动化运维
反反复复重复的工作，不但提高不了效率，价值也得不到体现。
一切运维工作标准化，例如环境版本、目录结构、操作系统等统一。在标准化基础上才能更方面的自动化，点点鼠标或者敲几个命令即可完成一项复杂的工作任务，爽哉爽哉~
因此，所有的操作尽可能自动化，减少人为失误，提高工作效率。
主流服务器集中管理工具：Ansible、Saltstack
持续集成工具：Jenkins、Gitlab
5）Python开发进阶
可以再深入学习下Python开发，掌握面向对象编程。
最好也掌学习一个Web框架开发网站，例如Django、Flask，主要是开发运维管理系统，将一些复杂的流程写到平台中，再集成集中管理工具，可打造一个属于运维自己的管理平台。
6）性能优化
只会部署是远远不够的，性能优化能最大化提升服务承载量。
可以从硬件层、操作系统层、软件层和架构层维度展开思考。