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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fiebean）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。
5、持续集成/发布工具
我接触的人都是用jekins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这个概念说实话是比较大的，不只是人们所理解的CI/CD。其实理解起来有几个要素可以概括: 自服务、自动化以及持续反馈。我曾经/现在，或者我理解的DevOps实践会包含以下一些内容：
公有/私有云
将基础设施托管到云平台（如AWS），不缺安全性的同时，管理上更加具有伸缩性和高可用性（大部分的知名云平台的可用性还是比较值得信赖的），还可以降低成本（弹性计算，按需获取），实现自服务（获取资源的周期大大缩短），减少自建服务的压力。
自动化配置管理/容器化技术
基础设施管理属于DevOps里面比较重头的一项了。容器技术可以用于管理各个服务，甚至实现微服务架构。而自动化配置管理则是用代码反应基础设施（“基础设施即代码”），比如使用诸如Chef、Puppet、Ansible这样的工具实现基础设施配置管理的自动化。自动化配置管理和容器的一个区别在于，前者用代码封存基础设施的基本配置信息，后者直接封存各个基础设施的应用组件或者说服务，当然它们的应用场景也有差别。
自动化测试/部署
自动化测试和部署，其实主要是为了持续集成/部署的流水线，让我们代码的每一次提交都可以触发一个成行的测试/部署。自动化测试可能不只是单元测试级别的测试，可能还包含会模仿实际用户动作的功能测试、回归测试，这时候你就会借助一些BDD测试框架。当然，DevOps不一定要实际编写这些测试，但一定会参与管理这些测试。
持续集成/部署
借助Jenkins、Go.cd等等这样的持续集成工具，搭建自己的流水线。这样的好处就不再一一赘述。
持续的监控和日志体系
搭建一个持续可靠的监控/日志体系，就是一个反馈和持续检查的机制.
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