2.2 自动化运维与脚本规范

一、适用范围与目标

• 适用于所有自动化脚本、运维工具、自动化平台任务等开发、管理和执行场景。
• 目标：提升运维效率，降低人为失误，保障自动化安全与可维护性。

二、管理目标

1. 脚本开发标准化、可读性强、易于维护
2. 自动化流程可追溯、可复用、可审计
3. 安全合规，敏感信息不泄露

三、详细规范

• 脚本开发：统一语言（如Python、Shell、Go），规范命名，注释清晰，异常处理完善
• 版本管理：所有脚本需纳入Git等版本控制，变更需评审
• 参数化与幂等性：脚本支持参数输入，执行多次结果一致
• 日志与输出：结构化日志，关键操作与异常需详细记录
• 敏感信息管理：禁止硬编码密码、密钥，使用环境变量或密钥管理工具
• 自动化平台接入：脚本需有文档说明，便于平台集成与复用

四、操作流程

1. 脚本开发 → 代码评审 → 测试 → 上线 → 文档归档
2. 脚本变更 → 评审 → 回归测试 → 上线
3. 自动化任务执行 → 日志归档 → 异常处理与通知

五、实际案例

• 批量主机初始化脚本，参数化支持不同环境，执行日志自动归档
• 自动化发布脚本，支持回滚，敏感信息通过Vault注入
• 定时巡检脚本，异常自动告警并生成报告

六、脚本开发模板

#!/usr/bin/env python3
"""
脚本说明：批量主机健康检查
作者：张三
日期：2024-07-10
"""
import argparse
import logging

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='批量主机健康检查')
    parser.add_argument('--hosts', required=True, help='主机列表')
    args = parser.parse_args()
    # 业务逻辑
    logging.info('开始健康检查...')

if __name__ == '__main__':
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    main()

七、注意事项

• 禁止硬编码敏感信息，禁止无注释、无文档上线
• 自动化脚本需定期回归测试，防止“脚本漂移”
• 生产环境脚本变更需审批，执行需留痕

八、参考资料

• 《DevOps 自动化最佳实践》
• 《阿里云自动化运维脚本规范》
• 团队内部自动化开发手册