脚本语言代表了简单，快速，易重用的开发。不需要编译可以直接执行。不需要管理内存。脚本语言易于理解，越往后的开发将越来越简单，复杂的东西将被丢掉。开发将越来越能利于普通人使用，这是一种必然的发展趋势。运维工程师经常重复性做一个变更，他就会想写个脚本自动完成，久而久之输出越来越多个执行脚本，当要进行变更时，找到对应的变更脚本自动执行即可，不仅效率极高，而且不会变错。当然，数据中心是不断更新变化的，脚本也要随之更新，不然执行起来就会犯错，一旦错误的脚本执行起来，结果就不好预测了，往往比人工破坏力更大，所以设计脚本的人一定要对数据中心系统相当了解，或者将脚本已经在模拟测试环境中反复验证没问题后，才能在承载业务的数据中心系统上运行。
脚本的种类也多，数据中心里常用的脚本有：监控脚本(监控运行设备的各种状态)、备份脚本(备份数据库、设备配置)、部署脚本(游戏环境安装脚本、设备新业务部署、系统初始化脚本)、业务脚本(游戏日志合并脚本、查询数据库脚本)等等，不同种类的脚本可以使用相同的脚本语言，相同种类的脚本也可以使用不同种类的脚本语言，这完全取决于运维人员的技能水平，使用哪种脚本语言得心应手。一个数据中心规模越大，承载的业务种类越多，脚本也就越复杂。不同的数据中心，使用的脚本差异会相当大，相互之间可借鉴性不大，所以一个数据中心的脚本基本都是一部数据中心成长史的缩影，脚本的种类和内容会随着数据中心的运行不断增加，不断完善，是数据中心运维最为宝贵的经验。
脚本语言的涵盖范围也较广，我们知道服务器和网络设备基本都是命令行交互方式操作，这种方式执行效率高，受到广泛使用，这种方式为脚本的部署提供了天然土壤。早期的脚本有命令行复制的方式，将需要执行的脚本命令放在记事本中，当需要执行时，将这些脚本命令直接到设备上拷贝粘贴执行即可，直到现在很多的网络变更方案，还是采用这种传统方式执行。一旦发现问题，可以立即停止拷贝，进行命令删除操作进行回退。在监控中，我们常用TCL脚本或Shell脚本采集一些设备的运行状态和信息，将这些信息收集起来进行显示和分析，一旦出现异常可以及时告警，或者故障隔离。这类脚本往往有强烈的先后依赖关系，对显示信息也有判断。比如：通过脚本采集所有运行设备的CPU占用率，这样就要周期性地通过脚本登录到所有设备，收集CPU占用率的信息进行纪录，同时将采集的数据与预先设定好的阈值进行对比，如果有不符合的给出警示。通过脚本可以将数据中心里的所有运行指标监控起来，这就是自动化运维的重要部分。到了如今，perl，python，ruby，javascript等脚本语言开始走入人们的视线，这些脚本语言可以对数据中心设备进行二次开发。这些脚本语言都是基于Linux实现，Shell脚本是实现Linux系统自动管理以及自动化运维所必备的工具，Linux底层以及基础应用软件的核心大都涉及Linux脚本内容。Perl比Shell强大很多，在2010年以前很流行，但它的语法灵活、复杂，不容易读，团队协作困难，使得这个脚本语言早早消亡。Python是近几年非常流行的语言，它不但可以用于脚本程序开发，也可以实现Web程序开发，要知道知乎、豆瓣、YouTube都是用Python开发，Python语言优势在于开发复杂的运维软件、Web页面管理工具和Web业务开发，对于一键自动化安装、优化，监控报警脚本，软件启动脚本，日志分析脚本等运维监控类的功能，使用Shell脚本更加顺手，开发会更简单、更快速。Ruby是日本开发的，还不错，风格跟Python有点像，因为ruby onrails出了名，国外用的比较多，国内没戏，Python已经把它的想象空间都占死了。
由此可见，从数据中心变更、扩容、业务部署、监控、故障恢复、二次开发等方面都有脚本的身影，脚本质量的高低体现了一个数据中心的运维水平，是通向自动化运维的必要条件。我们常说要做自动化运维，很多程度上要靠脚本来打天下，通过各种复杂的运行脚本，采集运行状态和信息，及时发现隐患，出了问题也能及时收集定位，高级的脚本可以通过采集故障时的设备信息做故障诊断，根据之前存储的各种可能故障现场，来执行其对应的已经设计好的恢复操作脚本，从而实现自动化处理故障并恢复业务的能力。在数据中心里，脚本无处不在，所有的地方都体现出了脚本的力量。一个数据中心运维技术人员，只有将脚本玩好，才能成为真正的运维专家。数据中心部署脚本的目的，就是要提升运维生产力，提升运维效率，降低人为失误。通过脚本技术，把运维的能力沉淀到运维的技术平台上，让周边所有人和系统依赖脚本运维能力，而不是依赖运维的人。
原文发布时间为：2018-05-18
本文作者：harbor
