系统崩了怪运维？别闹了，你该问问有没有自动化！
今天咱不讲高深理论，就聊聊一个你我都绕不开的大实话：
运维自动化，不是为了炫技，而是为了“业务不断、老板不吼、团队不掉头发”。
你可能也经历过这些瞬间：
- 系统挂了，排查时所有日志都没了，监控没告警，电话直接打爆；
- 半夜上线，配错了 config，线上直接白屏，早上客户群炸锅；
- 某服务一个 CPU 飙满导致链路雪崩，最后靠人工重启恢复；
- 运维流程全靠 Excel 和人肉操作，一个忘操作，全链路中断……
这些锅，背多了你会明白：运维要对抗的不是“复杂”，而是“脆弱”。
而真正解决“脆弱”的，不是人多跑得快，而是——自动化。
一、什么是业务连续性？一句话拆开理解
我们常说“业务连续性”，本质上就是：
系统要在任何时候都能“不断服务”，哪怕宕了一台机，系统照跑、客户无感。
自动化运维的目标，就是把人从高频、重复、低效的操作中解放出来，把“人控系统”变成“系统自愈”。
举个简单的例子：
以前服务挂了要人值班：
人工处理流程：
→ 页面502了 → 打电话 → SSH上去看日志 → 重启服务
→ 写日报总结原因 → 被领导骂
自动化之后：
自动流程：
→ 监控发现异常 → Prometheus 触发 Alert → Ansible 自动执行重启脚本
→ 自动上传日志快照 → 飞书自动发报告
这一来一回，从15分钟缩短到30秒内完成，还没人手误点错按钮，多香！
二、打造自动化体系的四大支柱
要让运维真正实现业务的“不断供”，自动化体系必须具备这 四大支柱：
| 支柱 | 作用说明 |
|---|---|
| 监控告警 | 及时发现问题，第一时间触发响应机制 |
| 自动化执行 | 用脚本/平台代替手工干预 |
| 标准化流程 | 避免“每人一套操作”，统一规则 |
| 自愈能力 | 服务挂了自动拉起，不依赖人介入 |
下面就拿实际代码 + 场景说明，来讲讲怎么从**“能跑”到“不断”**。
三、实战：服务挂了自动拉起（自愈能力）
假设我们部署了一个 web 服务 myapp.service，使用 systemd 管理。
我们希望它一旦挂了就自动拉起，超过3次就通知运维群。
第一步：设置 systemd 自愈机制
# /etc/systemd/system/myapp.service
[Unit]
Description=My App
After=network.target
[Service]
ExecStart=/usr/bin/python3 /opt/myapp/app.py
Restart=on-failure
RestartSec=5
StartLimitInterval=60
StartLimitBurst=3
[Install]
WantedBy=multi-user.target
这个配置的意思是：
- 服务失败自动重启；
- 60秒内最多拉起3次，超了就不管；
- 交给我们下一步的告警系统处理。
第二步：用 Prometheus + Alertmanager 触发告警
我们用 node_exporter + systemd_exporter 抓服务状态：
prometheus.yml 配置：
- job_name: 'systemd'
static_configs:
- targets: ['localhost:9558']
alert.rules.yml：
groups:
- name: service-down
rules:
- alert: MyAppDown
expr: systemd_unit_state{
name="myapp.service",state="failed"} == 1
for: 30s
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "MyApp 服务宕机"
description: "myapp.service 挂了，请立即处理"
第三步：让 Alertmanager 自动触发脚本修复 + 飞书告警
alertmanager.yml 配 webhook：
receivers:
- name: 'feishu-notifier'
webhook_configs:
- url: 'http://localhost:9001/alert-handler'
本地运行一个 webhook 接收器（比如 Flask 写个接口）：
from flask import Flask, request
import subprocess
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/alert-handler', methods=['POST'])
def handle_alert():
data = request.json
alert_name = data['alerts'][0]['labels']['alertname']
if alert_name == "MyAppDown":
subprocess.run(["systemctl", "restart", "myapp.service"])
requests.post("https://open.feishu.cn/robot/send",
json={
"msg_type": "text", "content": {
"text": "myapp挂了，已自动重启！"}})
return "OK"
if __name__ == '__main__':
app.run(port=9001)
到这一步，业务连续性跃升一大截：
- 宕机 → 自动重启 → 自动通知 → 无需人介入
- 有问题也会留下执行记录 + 服务恢复时间指标
四、再上一层楼：CI/CD + 自动回滚
部署不稳定也是业务中断的一大风险，怎么办？
可以结合 GitLab + Jenkins + Ansible + 自动灰度系统，做到：
自动化部署 + 快速发现异常 + 一键回滚
例如：
- 每次上线做灰度部署 → 如果QPS或接口报错超阈值，触发 Ansible 自动回滚上一个版本
- 并通知研发和运维组，附带性能指标截图（Grafana 自动截图）
五、最后唠几句真心话
我见过太多公司，把运维当“修机器的”，出问题了让运维背锅。
但其实，运维真正的价值，不是修系统，是“让系统别出问题”。
而自动化，是我们唯一的“超级外骨骼”——
让我们能在服务风暴中保持稳定、在凌晨爆炸前自动扑火。
所以我想说：
别再用Excel写故障应急预案了，写个Python脚本吧兄弟！
自动化，不仅是工具升级，更是工作方式的革命。
当你有了“系统自己会救自己”的能力，你就离真正的运维工程师越来越近了。
