近年来，DevOps已成为一门将软件开发(Dev)与系统运维（运营）(Ops)相融合的重要理念。DevOps旨在缩短开发生命周期并提供高软件质量的持续交付。DevOps更是当今IT业界最热门吃香的职业领域之一，然而DevOps是一个多领域交织融合的“金集”。要求高、挑战大，要成为一个和合格的DevOps工程师（开发，运维），必须熟练掌握一系列DevOps技能。此处，虫虫给大家提供DevOps专业人士必须要掌握的工具和技术，都是免费开源的业界最流行工具，他们涵盖了从编程、持续集成和交付(CI/CD)到基础架构即代码(IaC)、监控等一系列需求，确保可应对各种DevOps岗位和场景。想要入行DevOps可以按照列表自行学习，已经入行的老手也可以以此查漏补缺，丰富自己的知识和工具箱。
概述DevOps的概念DevOps是一组实践和方法，将开发（创建软件的人员）和运营（部署和维护软件的人员）团队聚集在一起。这些团队不是在单独的孤岛中工作，而是在整个软件生命周期中密切合作，从设计到开发过程再到生产支持。
在传统环境中，这些团队可能会分开工作，从而导致沟通不畅、延误以及最终产品不完美。DevOps可以确保每个人从一开始就一起工作、分担责任并不断沟通，以更快、更有效地解决问题。它是将软件的创建和操作连接成一个有凝聚力、高效且富有成效的工作流程的桥梁。
换句话说，DevOps是确保团队协同工作并使用相同剧本的实践。最终目标是提高软件质量和可靠性，并加快向最终用户交付软件所需的时间。
关键组成统一管理在DevOps实践中需要确保软件交付的一致性与可靠性，因而对于配置和代码库的统一管理是DevOps思想的核心。通过版本控制、配置管理、自动化以及基础设施即代码等集中的配置存储和跟踪配置变更。
持续集成(CI)：涉及开发人员经常将其代码更改合并到中央存储库中，在其中运行自动构建和测试。最终目的是是快速捕获并修复集成错误。
持续交付(CD)：继CI之后，持续交付可自动将应用程序交付到选定的基础设施环境。这确保了软件可以随时部署，而无需人工干预。
自动化：自动化是DevOps的核心。它适用于测试、部署甚至基础设施配置，有助于减少手动工作、最大限度地减少错误并加快流程。
监控和反馈：持续的应用程序和基础设施性能监控至关重要。它有助于快速识别和解决问题。反馈循环可以根据真实的用户体验进行持续改进。
生命周期掌握DevOps生命周期的各个阶段是充分理解DevOps方法论本质的关键。下图涵盖了DevOps生命周期的各个阶段和涉及的方法和工具。
计划：在这个初始阶段，团队决定软件的特性和功能，项目开发的时间周期，主要功能、运行环境等。
开发：计划到位后，开发人员编写代码来开发软件。该阶段涉及使用编程语言和工具将想法转化为有形产品，并对代码进行版本控制，开发人员之间需要协作，涉及版本控制工具有Git等。
构建：编码后，下一步是将代码编译为可运行的应用程序，其中涉及将源代码转换为可执行程序，涉及自动化构建等自动化工具（CI）。
测试：测试对于确保软件的质量和可靠性至关重要。在此阶段，在将软件发布给用户之前，将运行自动化测试来查找并修复错误或问题。涉及自动化测试和质量管理等工具（CI）。
部署和运行：软件通过所有测试后，就可以发布它并将其运行到用户可以访问的生产环境中。部署应该自动化，以实现频繁且可靠的发布，并且需要最少的人为干预。涉及自动化工具、CI/CD工具、IoC,配置管理工具等
监控：监控涉及收集、分析和使用有关软件性能和使用情况的数据来识别问题、趋势或需要改进的领域，涉及监控工具。
改进到下级开始：最后阶段形成闭环，其中来自监控和最终用户体验的反馈用于对未来的改进或更改做出明智的决策。
然而，为了实现这一点，需要特定的软件工具。好消息是DevOps生态系统中存在顶级的开源系统，可以帮助我们实现部分或者整个的流程。
容器和编排目前容器云技术已经成了DevOp体系的基础。它们彻底改变了开发人员构建、发布和运行应用程序的方式，前所未有地缩小了代码和部署之间的差距。
容器允许开发人员将应用程序及其所需的所有部分（例如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包进行发布。这种一致性可以提高复杂系统的部署方便性，减少由于开发生产环境差异的各种各样的问题，简化了DevOps生命周期从而提高生产力。
同时，Docker容器可以在几秒钟内启动和停止，从而更容易管理峰值负载。这种灵活性在当今的敏捷开发流程和持续交付周期中至关重要，使团队能够更快、更可靠地将更新推送到生产中。
容器还提供应用程序之间的隔离，确保每个应用程序及其运行时环境都可以单独受到保护。这有助于最大限度地减少正在运行的应用程序之间的冲突，并通过限制潜在攻击的范围来增强安全性。
尽管容器在Docker出现之前就已存在，但它使它们变得流行，并将其设置为IT行业广泛使用的关键标准。如今，Docker仍然是使用容器的首选，这使其成为所有DevOps专业人员的基本技能。
以容器为基础的容器云生态体系中，如何管理（编排）这个复杂的集群就要用到这个工具了。在DevOps生态系统中称为“协调器”。虽然容器领域还有其他广泛使用的替代方案，例如Swarm、Podman、LXC等，但当谈论容器编排时，有一个名字脱颖而出，成为终极解决方案，那就是K8S（Kubernetes）。
作为一个强大的开源平台，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理，K8S从根本上改变了开发和运营团队的协作方式，通过在机器集群上自动分配应用程序来快速高效地交付应用程序。
K8S还支持无缝应用程序扩展，以响应不断变化的需求，确保最佳的资源利用率和性能。K8S抽象化了管理基础设施的复杂性，让开发人员能够专注于编写代码，让运营团队能够专注于治理和自动化。
此外，K8S实现了与CI/CD管道很友好地集成，自动化了从代码签入到部署的过程，使团队能够快速可靠地持续地发布新功能和修复。
简单来说，了解如何使用K8S对于DevOps领域的每个专业人士来说都是必不可少的。如果你从事这个行业，学习K8S是必须的。
编程语言——Python和GolangDevOps的核心是对自动化的需求。Python和Golang简单的语法和广泛的库生态系统允许DevOps工程师编写脚本来自动执行部署、管理配置并简化软件开发生命周期。两种语言都有专门的DevOps生态和流程栈体系的模块和工具的支持，一动一静优势互补，都是DevOps开发体系中不可缺少的两大支柱语言。
无论是用于配置管理的Ansible（Python）、SaltStack以及作为胶水语言的Python黏合集成各种CICD栈工具，共同实现一个持续化的DevOps工作流程，从而实现跨不同平台和环境的无缝操作。
Python在IaC（基础设施即代码）范式中也至关重要，允许团队通过代码定义和配置基础设施。Terraform和CloudFormation等库通常与Python脚本一起使用，以自动设置和管理服务器、网络和其他云资源。
Python的数据分析和可视化功能对于监控性能、分析日志和识别瓶颈来说非常宝贵。Prometheus和Grafana等工具通常与Python集成，使DevOps团队能够保持高可用性和性能。
Python在时下流行的人工领域也是得到广泛地支持，DevOps和数据智能化必不可少地要接入AI，这就更加要依赖这个语言了。
在DevOps生态领域绝大多数的工具包括Docker、K8S、CoreOS、InfluxDB、Traefik、Hugo、Terraform、opentof、GitlabRunner以及很多云原生工具都是使用Golang开发，所以DevOps开发届Golang是理所当然的大哥大，要在DevOps生态有所建树，必须要学好Golang开发。
一切皆gitGit，由教主Linus三个月开发出来的分布式版本控制系统，目前已经统治软件开发版本管理和协作开发领域，也是DevOps体系中不可或缺的一部分。Git提供了项目变更的全面历史记录，使跟踪进度、恢复错误和了解代码库的演变变得更加容易。此功能对于维持DevOps所追求的开发速度和质量至关重要。Git可与持续集成/持续部署(CI/CD)管道无缝集成，造就事实上DevOps栈，作为栈的源头（代码和配置管理库）以流触发（修改Push、Pull以各种GitHooks触发后续CI/CD动作）。
了解Git能使DevOps专业人员能够有效地实施和管理代码分支策略，例如流行的Git流程。
DevOps团队所做的许多工作都是从简单的Git命令开始的。作为DevOps流触发的开关它直接启动了CI/CD流程中的一系列步骤，最终形成完整的软件产品、正常运行的服务或稳定的IT基础设施。
总之，对于行业专业人士来说，“pull”、“push”、“
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