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本篇内容介绍了“DevOps工具有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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DevOps是Development和Operations的组合，是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。它的出现是由于软件行业日益清晰地认识到：为了按时交付软件产品和服务，开发和运营工作必须紧密合作。
可以把DevOps看作开发（软件工程）、技术运营和质量保障（QA）三者的交集。
传统的软件组织将开发、IT运营和质量保障设为各自分离的部门。在这种环境下如何采用新的开发方法（例如敏捷软件开发），这是一个重要的课题：按照从前的工作方式，开发和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部门的支持，而却需要极其紧密的多部门协作。然而DevOps考虑的还不止是软件部署。它是一套针对这几个部门间沟通与协作问题的流程和方法。
工欲善其事，必先利其器，现在大家在DevOps领域最关注的还是在工具层面。
下面是我跟这么多公司接触下来，大家使用比较多的工具：
1、监控工具
比较老牌的就是Zabbix,Nagios，用Zabbix的感觉是最多的。国内的有小米开源的OpenFalcon。这类监控工具一般是对服务器、服务（中间件，数据库）做一些常用指标的监控。
2、性能分析/APM工具
APM很多时候被认为是监控的一个细分领域。但在现代复杂分布式系统架构下，APM工具往往更能准确、直接的帮助用户定位到性能瓶颈，比如哪一个URL访问慢、哪一个方法执行慢、哪一个SQL执行慢。在以往要想拿到这些数据，往往得需要比较资深的架构师、DBA一起合作才能拿到这些数据，而定位瓶颈的效率往往还不太高。现在通过APM工具能让普通技能的运维人员，也很高效的定位到这些深层的问题。现在商用的APM工具不少，国外的有Newrelic，国内知名的就有听云、Oneapm、透视宝这些。开源的也有Pinpoint（naver开源）、Zipkin（twitter开源）、CAT（大众点评开源）.
3、批量+自动化运维工具
这里就比较多了，知名的有Puppet、Ansible、Chef、Saltstack这些。这些在网上的资料也比较多，找比较新版本的官方文档看就行了。Puppet和chef是比较早期的工具，受众面也很大，不过这两个工具基于ruby实现，现在要找到熟悉ruby的人来做这块的二次开发可不容易。而ansible和saltstack则相对新生代一些，目前用户基数增长很快，基于python实现，要找做二次开发的人也相对容易的多。
4、集中日志分析工具
在一个服务器比较多的环境下，如何集中的管理和分析、查询日志，已经变成一个比较强的需求了。想象一下，如果发生了某个错误，你还得一台台机器去翻日志文件，是不是很蛋疼。在这个需求驱动下，就诞生了一些集中日志分析工具。在开源领域，比较知名的就是ELK这一套工具了，涵盖了日志采集、上报、搜索、展现这一类基本需求，现在比较多的上规模的企业都用这个，网上资料也大把。核心实现机制都是通过一些日志采集代理（类似Filebeat）去爬日志文件，将最新的部分提交到采集服务端，后端再对接搜索引擎，能支持很快速、准确的搜索即可。有一个国内不怎么知名的Sentry日志收集服务，比较轻量级，本身是Python做的，与各种语言的日志框架做了非常好的集成，可以很方便的集中收集异常日志，并分配给对应的开发人员。它在github上有10000多个star了，这在DevOps相关的软件里，都是排名非常靠前的了。git的地址：GitHub - getsentry/sentry: Sentry is cross-platform crash reporting built with love
5、持续集成/发布工具
我接触的人都是用Jenkins的，没有用其他的，可能跟我所在的技术圈子有关。集成打包的过程其实一般都比较简单，配好版本库和打包脚本就行。但发布的过程就比较复杂，有些是全量发布，但也有非常多的IT团队采用增量发布。这个方面如果想用工具，还是得先分析清楚现有的发布流程，手工情况下怎么做，哪些能通过自动化工具来完成。
6、IaaS集成
最近两年的公有云推广比较迅速，很多新的服务器采购都被导入到云上去了。现在主流的公有云都提供了比较完备的API，基于这些API也可以做一些针对基础资源的自动化操作，比如游戏行业的快速开服。
“DevOps工具有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
