Linux运维元旦学习第3天:故障自动修复+AIOps进阶规划
- 2026-02-08 05:10:05
Linux运维元旦学习第3天:故障自动修复+AIOps进阶规划书接昨日！上回说到，如何利用孤立森林无监督特性完美解决运维中无法提前收集足够的异常样本的问题。咱们今天接着往下说！ 故障自动修复是自动化运维的基础能力，能有效减少人工介入成本、提升系统可用性。下面以进程重启和日志清理两个高频运维场景为例，简单说明下，其实各位大佬日常工作中会使用更加多的此类方法，也欢迎大佬们留言分享一下！ 看看如何利用Shell脚本实现自动修复Nginx进程的，原理很简单，我就不复现了，没空，还是因为没空！ 然后写个定时执行任务，参考这里：Linux Cron定时任务：让自动化成为你的得力助手 上面举的栗子可快速解决单机场景的基础故障修复，但是（敲黑板，重点重点！）随着运维规模扩大（多主机、多业务、高并发），传统脚本会暴露明显局限：无法批量管控、依赖固定规则（难以应对复杂故障）、缺乏智能预警与根因定位能力。各位大佬肯定会遇到过类似的情况，机器一多，管都管不过来！ 而AIOps正是传统自动化运维的进阶方向：通过整合大数据、机器学习技术，将固定规则的被动修复升级为数据驱动的主动预测与智能决策，实现从单机自动化到全域智能化的跨越。 下面整理一些如何从传统运维转向AIOps转型的核心学习规划，大佬口述，我凭记忆整理出来的，细节可漏，大方向绝对可靠不坑人！每个阶段括号里的内容就是大佬的原话。 阶段1：一定要学习自动化运维基础，基础非常非常重要！（常规技能，你这些都没搞明白，后面的你也学不来） 核心目标：掌握复杂场景自动化技能，覆盖主流故障自动修复场景 进阶Shell/Python脚本：异常捕获、参数传递、复杂逻辑处理； 监控系统搭建：Prometheus + Grafana完整部署与告警配置； 运维工程化：脚本Git版本管理、基础CI/CD自动化部署。 可以用来练手的东西：搭建单机全场景自动修复脚本库（含数据库、磁盘等故障）；实现脚本版本化管理。（这个稍为简单，相信在上班的运维牛马天天在干这类活）。 阶段2：入门AIOps核心技术！（开始跟传统普通运维拉开距离） 核心目标：理解AIOps原理，落地简单智能运维场景 大数据基础：Elasticsearch部署与日志/告警数据存储； Python数据分析：Pandas、NumPy数据处理； 入门机器学习：时间序列预测（Prophet）、文本相似度（TF-IDF）。 练手项目：搭建简易智能告警聚合工具；实现资源负载预测demo。 阶段3：深耕企业级AIOps落地！（成为公司核心人物，吃饭时老板给你夹菜那种级别） 核心目标：成为AIOps落地专家（不是砖家），独立设计智能运维方案 进阶机器学习：深度学习、强化学习在运维中的应用； 云原生运维：K8s深度优化、服务网格Istio； AIOps架构设计：微服务架构、高可用平台搭建。 练手项目：构建端到端资源智能优化平台；实现故障根因自动定位系统。 需要保持的良好习惯：关注社区，跟踪Ansible、Prometheus、K8s等开源社区动态，借鉴企业实践。 发现一个问题，上班的时间慢如老牛，就像服务器的cpu跑到99%那样卡，假期的时候却是像飞机的速度，元旦3天假期就这么结束了！
#!/bin/bash# nginx_auto_restart.sh 核心功能：检测Nginx存活并自动重启PROCESS="nginx"RESTART_CMD="/usr/sbin/nginx -s reload || /usr/sbin/nginx"LOG="/var/log/nginx_restart.log"# 日志函数log() { echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" >> $LOG; }# 检测并修复if pgrep -f $PROCESS &>/dev/null; thenlog "$PROCESS 运行正常"elselog "$PROCESS 异常，启动重启"$RESTART_CMD &>/dev/nullsleep 3pgrep -f $PROCESS &>/dev/null && log "重启成功" || log "重启失败，需人工介入"fi
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