服务器自动化运维

1、怎样构建基于SDN网络的自动化运维系统

运维包括告抄警监控、统计分析、运袭维自动化和运维系统的建设。SDN自动化运维系统，这个系统并不是一个平台、一个工具，而是一个体系、一个方法。平台是运维系统的一部分，运维自动化完全跟开发相关，它不在平台内，平台内更多的是监控告警、统计分析，做到运维系统的建设。运维自动化更多的与 DevOps 相关。
SDN自动化运维架构体系目前从SDN系统来讲从最底层的资源，网络设备、转发网元、设备、服务器，采集部分开始，主要涵盖 SNMP 的采集，对传统设备 Netconf 命令下发，对新设备 Openflow 的协议，对CLI的管理。
中间的存储是独立分开的，中间有日志、配置库、知识库，在存储部分独立分开。功能方面包括监控告警和数据采集，数据分析和统计，流程管理和项目管理，有很大一部分是资源管理，资源管理包括文档配置，这部分主要基于CMDB，功能非常强大，如何结合SDN系统用起来，要根据自己网络底层和控制器开发做制定。
内容来源于ITSS符合性评估落地工具-云雀运维！！！

2、为什么用python实现自动化运维

经常有人在群里问，运维人员需不需要学开发？需不需要学 PYTHON ？ PYTHON 和 SHELL 有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲，求求新手们，以后别他妈瞎问了。

现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序， 开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线了，导致 CPU 使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的价值？

另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用 SHELL 写脚本 FOR 循环？呵呵，歇了吧， SHELL 也就适合简单的系统管理工作。到复杂的自动化任务还得要用专门的开发语言。你可能说了，自动化管理有专门的开源软件＼监控也有，直接拿来用下就好了，但是现有的开源软件如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多为通用的软件，不可能完全适用你公司的所有需求，当你需要做定制、做二次开发的时候，你咋办？找开发部门？开发部门不懂运维的实际业务逻辑，写出来的东西烂烂不能用，这活最后还得交给运维开发人员来做。

3、自动化运维有什么优势和特点?

自动化运维(AMP)特色功能介绍

监控警告相关

1 大规模监控能力

AMP架构具有大规模横向扩展能力，通过横向扩展，AMP能实现同时对上万台设备的监控，监控项数目可达百万级别。

2 全方位监控告警

通过AMP，可以实现对硬件信息(含CPU温度，电压)，主机，存储，云主机(VMWare)，网络设备，操作系统，中间件，数据库，应用(拨测，业务指标)，通过统一监控告警。覆盖几乎所有主流IT软硬件设备。

3 灵活的警告策略

通过灵活的告警策略配置，实现精确告警，避免告警风暴，减少无效告警，降低运维压力。

4 告警自动消除

自动告警处理：根据告警触发条件预定义相应的运维操作，自动调度运维操作以消除告警，例如：文件系统空间已满，则可以预设清除日志的操作，降低告警处理工作量，极大的提高了告警处理的及时性，降低系
统故障影响业务的风险。

5 数据库专业化监控

通过数据库专业配置库、SQL语句、会话、等待事件、前瞻性趋势分析，建立专业化的数据库监控体系，为数据库性能优化、预防性维护、故障分析、扩容规划提供全方位支撑。

通过数据库专业化监控，可实现数据库资源消耗精确分析、优化以及预测;可精确的掌握数据库的配置变更。通过数据库运维自动化工具，快速定位数据库性能问题，大大提高运维效率。

 监控多维度TOP SQL，提供辅助SQL优化工具，提升工作效率;

 预测容量短缺和瓶颈出现时间;

 监控阻塞会话、长会话、细化异常等待事件监控，预防故障;

 Oracle数据库缓存命中率、SGA大小、PGA大小等指标;

 针对获取到的指标进行自动分析，并提供图表、列表等方式展现;

 通过上述信息，运维人员能迅速定位数据库性能问题，降低故障恢复时间。

6 自动化发现、接入向导功能

自发现功能可以自动发现设备，VMWare虚拟机，并添加到系统监控，可以自动发现设备文件系统目录，网络接口以及数据库表空间信息。

接入向导，能一次性快速接入数百台节点。采用向导方式提供从客户端操作文档下载、批量导入设备、自发现设备、接入校验到接入完成后的指引整个接入流程，可快速完成设备接入。

自动化运维相关

7 自动化巡检

自动化巡检对象包括主机、数据库、中间件、应用在内的所有监控对象;自动化巡检无需另外单独进行部署，直接使用系统监控采集项;系统已经预定义了数据库、中间件、主机等的部分日常标准巡检;

可通过平台自动获取巡检结果，避免失误、遗漏，确保巡检结果的准确性、全面性。

巡检的指标、巡检范围可以根据需求扩展。

运维人员把更多的时间花在对巡检结果的分析中，从而确保系统健康、稳定运行。

8 文件批量下发

在平台上，上传需要下发的文件后，在平台上点选文件需要被下发的主机，即可以在数百台机器上，迅速下发文件。

9 脚本管理、远程批量执行

脚本管理功能对平常运维工作中常用的脚本(Shell/Python/Per/Sqll)或者命令行进行统一管理，用于完成日常运维操作，目前系统已内置常见告警的预处理脚本，脚本管理功能有利于维护经验的沉淀;

脚本管理工作流程：采用向导方式进行新增脚本、脚本配置、脚本测试、脚本执行下发;

可对脚本进行手动执行或者自动定时执行;

在平台上，通过点击的操作方式，在多台主机上远程执行相应的运维操作。

　10 自动化补丁管理

结合漏扫结果，匹配相应的补丁集合，一键进行补丁集分发;

根据具体运维安排，运维人员一键远程执行补丁安装操作。

　11 自动化部署

自动化部署功能通过部署模板、部署方案、部署日志、部署统计实现对日常应用部署工作的管理，可帮组运维人员实现可视化、自动化的应用程序部署：完成备份、更新应用程序包、清理缓存、启停应用服务进程
、部署校验、部署回退等操作。

部署模板：包含部署基本信息、软件包信息、服务器信息、下发资料路径、备份路径并定义了应用程序部署流程信息的模板。

部署方案：在部署模板的基础上新建的用于部署特定版本应用程序的方案。需输入应用程序包、SQL脚本信息，共用部署模板中的部署基本信息、软件包信息、服务器信息、下发资料路径、备份路径信息，可重新定义
应用程序部署流程信息。

12 自动化故障诊断

通过将故障诊断标准化、流程化、自动化、智能化，能够快速、全面的进行故障诊断、诊断信息收集、告警自动恢复，可减少故障处理时间30分钟以上，降低业务风险。

将常用的诊断命令记录为诊断脚本。可直接对主机执行诊断脚本查看执行结果;

 由多个诊断脚本组合成一个诊断方案。可针对告警自动执行诊断方案，收集宝贵的动态诊断信息;

将多个诊断方案组合成一个诊断预案。可实现全方位、标准化的应急操作预案，解决人工执行脚本遗漏、不规范等问题。

13 资产配置自动获取

系统可以实现对资产配置信息的自动获取，无需人工更新，有利于实时掌握资产最新动态。

实现了主机的操作系统、IP地址、MAC地址、CPU核数、CPU型号、内存大小、存储空间等固定资产信息的自动获取;

可自动判断主机上的应用软件类型：是否安装FTP、数据库、中间件等;

结合主机的资源利用情况，可全面了解资产的配置以及利用情况。

14 配置文件变更管理

可实现主机、数据库、中间件等配置信息抓取;

可设立基线，实现配置文件与基线版本比对，快速发现变更情况。

4、传统的IT运维系统和自动化IT运维系统有什么差别？

目前许多企业的IT运维虽然已经实现从人工运维到计算机管理，但这只是处在“半自动化”的运维状态。因为这种IT运维仍然是等到IT故障出现后再由运维人员采取相应的措施，所以传统被动的、孤立的、半自动式的IT运维管理模式经常是让IT部门疲惫不堪。而现在的IT运维自动化是指基于流程化的框架，将事件与IT流程相关联，一旦被监控系统发生性能超标或宕机，会触发相关事件以及事先定义好的流程，可自动启动故障响应和恢复机制。自动化工作平台还可帮助IT运维人员完成日常的重复性工作(如备份，杀毒等)，提高IT运维效率。
随着信息时代的持续发展，IT运维已经成为IT服务内涵中重要的组成部分。面对越来越复杂的业务，面对越来越多样化的用户需求，不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障，这种模式中的保障因素就是IT运维(其他因素是更加优越的IT架构等)。从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已经无法满足在技术、业务、管理等方面的要求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低IT服务成本的因素越来越被人们所重视。其中，自动化最开始作为代替人工操作为出发点的诉求被广泛研究和应用。
IT运维从诞生发展至今，自动化作为其重要属性之一已经不仅仅只是代替人工操作，更重要的是深层探知和全局分析，关注的是在当前条件下如何实现性能与服务最优化，同时保障投资收益最大化。自动化对IT运维的影响，已经不仅仅是人与设备之间的关系，已经发展到了面向客户服务驱动IT运维决策的层面，IT运维团队的构成，也从各级技术人员占大多数发展到业务人员甚至用户占大多数的局面。
因此，IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。可以说自动化一定是IT运维最高层面的重要属性之一，但不是全部。

5、如何做好python自动化运维

随着移动互联网的普及，服务器运维所面临的挑战也随之越来越大。当规模增长到一定程度，手动管理方式已经无法应对，自动化运维成为解决问题的银弹。Python凭借其灵活性，在自动化运维方面已经被广泛使用，能够大大提高运维效率，服务器集群的规模越大，优势越明显。现在不论是Linux运维工程师还是Unix运维工程师都需要掌握Python，以提高运维效率。

第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用

掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：首先，国内的大多数人都是学习了其他语言（C，C++,Java等）之后来学习Python的，所以Python和这些语言的不同，也就是pythonic的东西需要一些时间去学习了解和掌握；另外，对于自己领域的领域的库构架的掌握也需要很长的时间去掌握；最后，如果想独立完成一个Python的项目，项目的布局，发布，开源等都是需要考虑的问题。

第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性

推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。

这里首先推荐在腾讯官方课程渠道上进行直播学习，有号就能无偿一直学，每天晚上都是高清直播(企鹅球球：1129中间是834最后加上这个903连在一起就能够了），除此之外基于python2.7在网上的书籍适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就能够动手写很多东西了，能够尽情的玩转Python解说器了。

要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。

自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。

6、IT运维自动化的什么是IT运维自动化

随着信息时代的持续发展，IT运维已经成为IT服务内涵中重要的组成部分。面对越来越复杂的业务，面对越来越多样化的用户需求，不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障，这种模式中的保障因素就是IT运维（其他因素是更加优越的IT架构等）。从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已经无法满足在技术、业务、管理等方面的要求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低IT服务成本的因素越来越被人们所重视。其中，自动化最开始作为代替人工操作为出发点的诉求被广泛研究和应用。
IT运维从诞生发展至今，自动化作为其重要属性之一已经不仅仅只是代替人工操作，更重要的是深层探知和全局分析，关注的是在当前条件下如何实现性能与服务最优化，同时保障投资收益最大化。自动化对IT运维的影响，已经不仅仅是人与设备之间的关系，已经发展到了面向客户服务驱动IT运维决策的层面，IT运维团队的构成，也从各级技术人员占大多数发展到业务人员甚至用户占大多数的局面。
因此，IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。可以说自动化一定是IT运维最高层面的重要属性之一，但不是全部。

7、python自动化运维是做什么的

随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台版服务器权，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确；运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。

相关推荐：《Python入门教程》

运维自动化设计思想：

管理体系化

工作流程化

人员专业化

任务自动化

任务自动化

环境定义自动化

部署自动化

监控自动化

为什么选python做自动化运维

自动化运维关心问题：

自动化

易实现

跨平台

轻量级

适合自动化运维编程语言特点：

丰富的第三方库

学习成本低

跨平台

轻量级

8、数据自动化运维应该注意哪些事项

一、基础数据概况

CMDB中文是配置管理数据库，存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息，与未来的IT运维管理标准化和流程化紧密关联，并且支持流程的运转。运维管理平台创建初期或初版中的CMDB更多是偏向IT资产管理，我们在这里定义的IT资产管理，暂时抛除公司个人使用的普通PC机。

日志主要存储CMDB中涉及到服务器或是其它设备的日志信息。

DB主要是所有IT系统的数据库信息，包括运维管理系统本身的数据库。由于数据库的重要性，所以在基础数据中单独一个模块管理数据库，包括生产数据库、测试数据库、开发数据库。数据库的日志放在日志模块进行统一管理，监控和备份。

知识库主要存储日常运维管理中发生的事件、问题以及一些经典问题的解决和常用的解决方案，主要起到运维管理辅助的功能。

二、基础数据三要素

基础数据要求完整、准确、实时，这三个特性缺一不可。

1.完整性

完整性，要求在数据采集整理阶段，要一一梳理，不能有遗漏。任何一个设备的疏漏都将会导致未来出现问题。例如最近的勒索病毒在防范上需要给服务器升级打补丁，这个时候就是根据服务器清单一一对照，升级。如果有遗漏落下的服务器未及时打补丁而导致病毒入侵，后果将很严重。那么，如何做到完整性呢？大致可以分为以下几步：

首先数据采集阶段多人（推荐三人以上）同时对IT资产进行采集，那么在数据采集完成后，将会有三份或以上的IT资产清单。

接下来就是相互确认阶段。相互check对比两方的清单和自己梳理的清单，找到不一样的地方，大家在一起开会进行讨论。经过这个阶段，会产生一份相对完整且三方（或以上）认可的IT资产清单。

最后就是三方（或以上）一同针对认可的IT资产清单进行最终check，确保最后的清单，是经过多方讨论确认，并最终又check过的IT资产清单。此时这份IT资产清单，相对比较完整。另外在梳理、讨论和check的过程中，针对新增、变更、删除的IT资产一定要及时更新我们的IT资产清单。

2.准确性

准确性要求IT资产清单或是CMDB中存储的数据不能与实际情况有任何差异。要做到基础数据的准确性除了在数据采集阶段要下功夫外，要在运维管理的每一个阶段定期对基础数据进行审计，确保基础数据中的数据无误。一般月度一小审，半年一大审，具体情况根据企业的IT规模而定。

3.实时性

基础数据的实时性可以确保数据的准确性。即基础数据的每一次变动，包括增加、删除、修改，不论大小，只要有变动（在运维流程完结阶段，执行运维操作成功后，就要及时更新基础数据。忽略基础数据的实时性，必将导致准确性大打折扣，在以后的月审、年审中必将导致额外的工作量。一般在审计的过程中，当数据的错误率达到一定程度后，需要重新梳理全部数据，以确保最终的准确和完整。

CMDB

CMDB总的来说分为：产品线、资产管理、供应商管理三个部分。

总的思路是：通过产品线管理IT资产，通过IT资产信息管理硬件或服务提供者，供应商管理。

1.产品线

产品线是指整个公司所有IT系统、产品按照属性进行归类划分。这有一个前提，就是梳理整个公司的IT项目和IT服务。这里项目也可以理解为每一套IT系统，例如OA、CRM、订单系统、支付系统等等。

IT服务主要是指：应用服务（Tomcat、WebLogic、数据库服务等），基础IT服务如Nginx、Varnish、Redis等。通过项目和服务两个维度来管理IT资产，尤其是虚拟机。因为一般系统和服务都是部署在虚拟机上，虚拟机的宿主机则是一台台物理主机。

产品线的划分一般除了根据业务分类划分几个大的产品线外，还需要划分一些基础产品线，如：信息安全产品线，主要管理信息安全、网络安全等系统和设备等;基础服务产品线，如Nginx反向代理大部分系统，Varnish缓存Web静态资源等。

在这里单独说一下产品线和项目包括的服务必须制定运维优先级等级。运维等级的制定不能简单定义为多少级，而应该是为每一套系统进行运维优先级打分，分值不能一样。这样保证在大面积故障的时候，可以根据优先级解决问题。

2.资产管理

资产管理主要有以下几个方面。

首先是比较大的机房管理。有的企业可能会有多个机房，每个机房的基础信息，如带宽、位置、值班电话等都需要加以整理存储用来管理机房信息。机房中的机架、机柜、交换机、路由器等硬件信息，机房的空调、UPS电源、环境监测系统等都属于机房管理的范畴。

安全设备管理。安全设备管理这里主要包含防火墙、IPS、WAF、VPN等网络设施。企业信息安全非常重要，在运维管理中也把安全作为一个单独的模块进行管理。通过购买安全硬件设备和安全服务，不断学习和研究，从而保护好企业数据信息。

服务器管理。这里假定企业实现了虚拟化，大部分系统和服务都部署在虚拟机，而虚拟机是部署在物理机上。服务器管理分物理机和虚拟机分开管理，同时又密切关联。虚拟机在哪一台或几台物理机需记录清楚。

根据产品线中定义的运维优先度等级，在资产管理中的每一个节点标注上相应的等级分值，以便出现大规模故障，有选择、有重点、有顺序地逐一解决问题。

3.供应商管理

供应商管理主要是管理由第三方企业提供的IT系统或设备的服务信息。记录供应商的具体信息、值班电话、硬件备件库等信息。

以上几个模块单独管理，但是又密切相连。如产品线包含哪些项目，包含哪些服务，这些项目和服务部署在哪些虚拟机上，虚拟机又在哪一些物理机上，物理机分布在哪些机房和在机房中的具体位置，物理机在机房中的网络位置和网络架构如何，经过哪些安全设备等等。

反过来需要知道某一些机房有哪一些物理机，物理机位置，安全设备，以及安全设备与物理机的网络架构等，物理机上又有哪些虚拟机上部署了哪一些项目和服务等。系统和服务属于哪些供应商提供，供应商又提供了哪些系统、设备或服务器等。都要多维度进行管理。要求做到某一环节的故障，一查就知道所有受影响的系统和服务。CMDB中的信息相互交织，多维度查询和管理，构建出一张完整的总体架构图，通过总体架构图除了展现出各个部分的基础信息外，还描述了所有的依赖关系，做到坏一点而知全面。

日志

通过日志可以比较准确全面地知道系统或是设备的运行情况，可以返查问题产生的原因，还原问题发生的整个过程。通过日志也可以提前预测系统可能要发生的问题或是故障，如系统安全日志，如果网络攻击会在系统安全日志中有一定的体现。

1.系统日志

系统日志主要指的是操作系统的日志，主要在/var/log下的各种日志信息。包含系统操作日志、系统安全日志、定时任务日志等。系统日志是运维管理安全模块中审计的重要依据。一般默认的操作系统日志不能满足要求，需要对系统的参数进行修改，如为history命令加上时间戳、IP，并且长久保留历史等功能。并且对日志文件进行处理，不允许用户进行清空命令，只能append。

2.应用日志

应用日志主要记录应用服务的健康运行情况以及业务操作的具体日志两部分。应用监控运行情况反应应用服务的健康状态，如果应用占用CPU或是内存过高或是忽高忽低不定，都可以通过分析应用日志结合业务操作日志得出结论。业务操作日志可以为业务审计提供主要依据。有一些系统喜欢把业务操作日志写到数据库中，这个也是需要注意的。不过不管在哪个地方，要求是不可缺少的，它为以后业务审计和问题返查提供依据。

3.数据库日志

数据库日志主要反馈数据库的运行情况。通过监控和管理数据库的日志，及时了解数据库的运行情况，遇到问题及时解决等。可以通过数据库日志结合数据库系统自带的数据库如Oracle的系统视图v$开头，MySQL的performance_schema等。虽然数据库的一些信息不是存在日志中而是在数据库里面，但是也可以作为数据库日志的一部分进行管理和监控，已便我们及时知道数据库的监控状况，从而预防可能出现的问题。

4.设备日志

设备日志一般是一个比较容易忽略的地方，但设备日志往往可以反映设备的运行情况。交换机故障，防火墙故障等设备故障都可能引起大面积的系统和服务故障。所以设备日志一定要收集，分析和监控预警。常用的设备日志有交换机日志、防火墙日志、网络安全设备日志等。

在CMDB中梳理的IT基础设施的基础上，对日志进行分类收集、管理、分析和监控，配着监控管理模块的系统，就已经可以达到多方位监控IT系统，保障IT系统的安全稳定。

DB

由于数据和数据库的重要性，在基础数据中，数据库作为单独的模块存在，根据环境划分为：生产数据库、测试数据库、开发数据库。严格区分三种环境的数据库，避免测试数据到生产环境，生产数据到测试环境等。另外数据库中数据也为业务监控提供数据依据。通过查询数据库中的数据，依据业务逻辑进行判断是否有错误或是遗漏的数据。

知识库

知识库在整个运维管理中是一个辅助功能，主要为运维提供事件管理、问题管理。很多朋友可能会疑惑为什么把事件库和问题库放在知识库这里，这些不是应该在CMDB中吗？这里稍微解释一下，其实本人也并不太清楚这种办法是否可行。在CMDB模块中更多是偏向IT资产管理，为以后的运维操作提供运维范围和运维目标。而事件（主要指运维过程中遇到的所有的运维事件）和问题（需要进行变更发布才能解决的事件升级）更多是在IT资产之上，是解决IT资产的过程中遇到的事件和问题。如果把CMDB作为IT运维的基础管理对象和范围目标的话，事件和问题应该单独出来。也许在后面的运维管理中，逐渐强化CMDB的功能，会把事件库和问题库回归到CMDB模块中。

知识库中还包含经典案例库，主要是解决一些常遇故障、经典问题的解决方法的整理和归档。

解决方案库只要是一些常用的或是探索中的解决方案，例如：Nginx+Tomcat+Redis部署方案，FastDFS分布式文件服务器方案等。

文档库主要用来存储运维管理过程中执行的运维标准和规范以及运维的流程规范，常用的一些规范举例：

文档库也包括一些企业或是部门的规章制度，与供应商的合同条文等。主要是涉及到IT系统文档的一个存放和查阅的地方。

运维标准和运维流程的文档一定是必不可少的。因为运维自动化的前提就是运维的标准化和流程化。如果没有明确的标准和规范的流程，运维自动化就只能一直停留在测试环境的假想空间中。

总结

基础数据在整个运维管理中起到基础、奠基的重要作用，也是做运维管理平台的第一步和以后每一步的重要依据。一定要舍得投入时间、人力等来建立起完整、准确、实时的基础数据。打好地基，以后运维的每一步都将有条不紊地循序渐进，终将建设成属于运维的高楼大厦。

9、运维自动化对运维人员的要求包括有哪些

这个主要包括他们的人员要求的话，就是说在他的就是或者是说的他的要求说明书里面或者是他的规定规章制度里面都会有单位的话可以查看一下。