信息技术IT公司系统运维工程师实习报告

信息技术IT公司系统运维工程师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家信息技术公司担任系统运维工程师实习生。核心工作成果包括：通过自动化脚本优化服务器部署流程，将部署时间从平均4小时缩短至1.5小时，累计处理服务器巡检任务120次，故障响应时间控制在15分钟以内，系统可用性提升至99.8%。期间应用了Ansible进行批量配置管理，使用Prometheus+Grafana实现实时监控，并编写了3个可复用的日志分析工具，基于Python的Pandas库处理日均500GB运维日志，准确率达99.2%。这些实践验证了自动化运维在提升效率与稳定性方面的有效性，形成了一套适用于中小型企业的监控与告警优化方法论。

二、实习内容及过程

1.实习目的

我去那家公司实习，主要是想看看实际工作中系统运维是啥样，学点真本事。知道现在公司对系统稳定性要求高，想搞明白怎么把那些服务器管得服服帖帖的。

2.实习单位简介

那是家做企业软件的IT公司，规模不大不小，几百号人吧。技术栈主要用Linux服务器，虚拟化挺多，监控工具倒是挺全，用的那套商业监控系统，看得我眼花缭乱。

3.实习内容与过程

我跟着带我的师傅学了差不多两周基础操作，主要是看怎么用他们内部的工具管理服务器。师傅给我发的第一个任务是帮忙整理一台旧服务器的日志，那服务器日志简直是一团乱麻，各种格式都有。我花了两天时间，用Python写了个脚本先过滤掉无用的信息，再用正则表达式把关键错误抓出来，最后用Pandas导成Excel表。师傅看了说还行，不过效率不高。后来我研究了下他们用的ELK堆栈，花了周末两天把那个脚本改成了用Beats把日志直接打入Elasticsearch，再用Kibana可视化，效率直接翻倍，师傅夸我学得快。

接下来我开始接触日常巡检，每周要跑遍公司十几台服务器，检查CPU、内存、磁盘这些指标。有一次发现一台服务器的CPU突然飙到90%以上，还伴随着大量的网络丢包。我赶紧用Zabbix查了历史数据，发现是某个定时任务写日志时占用了太多资源，那任务是凌晨执行的，但最近系统负载突然变高，就出问题了。我临时把任务调整到系统空闲时执行，第二天早上又把原计划的时间恢复了。师傅说处理得对，这种突发问题就得靠监控数据说话。

我还参与了一个新项目的服务器上架工作，要给5台新服务器做基础配置。一开始我打算手动一台台配，但师傅说太慢了，让我用Ansible试试。我花了一下午写Playbook，用变量管理不同服务器的配置差异，结果部署过程只花了半小时，比手动配置快了至少三个小时。虽然写脚本的时候踩了不少坑，比如某个模块版本不兼容，还得去查官方文档来回试，但最后效果值了。

4.实习成果与收获

八周里我独立处理了20多次故障，其中最复杂的是一次数据库主从切换。那是因为主库突然宕机，我根据监控发现的延迟报警，在10分钟内完成了切换，没影响线上业务。这个经历让我明白，监控告警不是看数字，得结合业务场景判断。我还整理了一套小工具集，有自动备份脚本、日志分析器什么的，现在新来的实习生都用上了。最大的收获是学会了怎么用数据驱动运维决策，以前只会凭感觉，现在知道CPU使用率超过70%就该警惕了。

5.问题与建议

那家公司运维流程其实挺乱的，比如新服务器上架后没人统一整理配置文档，我每次要问好几遍才能搞清楚网络端口。建议他们搞个配置管理数据库，所有变更都要录入系统，不然出了问题查半天。另外培训方面也一般，我学东西全靠自己瞎鼓捣，要是能系统教教Ansible、Prometheus这些工具的使用就好了。我自己的建议是，以后实习前多问问带我的同事平时都用啥工具，别像我一样来了全靠摸索。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这八周实习像把理论知识装进了实践模具里。刚去的时候觉得Linux命令、网络配置都学得挺好，但真面对几十台服务器，CPU突然飙高，或者半夜收到告警电话，才发现完全不是那么回事。比如8月15号那晚，一个应用日志突然乱输出，导致另一台服务器内存溢出，我根据监控系统跳转的日志链路，花了40分钟定位到是第三方接口超时引起的，赶紧临时调整了超时时间稳住了系统。这种经历比学校里模拟实验刺激多了，也真实多了。原来运维不是敲敲键盘那么简单，得把系统当成自己的心跳去感受。

最让我有成就感的是那个日志分析工具集，7月20号开始做的，当时师傅说公司处理日志太慢，我花了两周时间把Python脚本优化成用Spark跑，现在每天500GB的日志能在2小时内分析完，而且准确率比原来提高了一半。这让我明白，在学校光会写脚本不够，得考虑性能和效率，这才是企业需要的。实习最后做的复盘报告，师傅看了说比我预想的深度多，其实都是那些数据在说话。

2.职业规划联结

这段经历彻底改变了我对运维工作的理解。以前觉得运维就是修电脑的，现在知道做好运维得懂业务、懂数据、会规划。比如8月28号我建议给关键服务加熔断器，师傅说很有想法，但公司暂时用不起那么好的中间件，这让我意识到企业做技术选择要考虑成本。所以下学期我打算重点学下Kubernetes和云原生的东西，最近看云厂商的文档发现现在运维都往这个方向走了。另外实习时用的那个监控系统，我发现它的自定义告警规则可以做得更智能，这给了我做系统优化的灵感，可能以后职业发展方向会往自动化运维这块靠。

最直接的影响是决定考个CKA认证了。公司用的K8s版本挺新，但师傅说懂底层原理才能用好高级功能，9月1号入职的同事就有两个CKA，这让我压力挺大的。现在每天下班后都在刷K8s的官方教程，希望能赶在年底拿下认证。实习最后一天师傅跟我说"运维这行，学无止境"，现在才真正懂是什么意思。

3.行业趋势展望

在那家公司看到的运维实践，让我对行业趋势有了更直观的认识。比如他们用的ELK堆栈已经有些年头了，但还在用，因为迁移成本太高。这让我明白，技术选型得看企业情况，不是越新越好。另外我发现现在运维和开发界限越来越模糊，8月10号我参与了一次新功能上线，负责把开发环境的服务器切到测试环境，发现开发同学都在用Dockerfile做容器化部署，效率比我写脚本配置高太多了。这让我意识到，未来的运维工程师可能都得懂点开发。

实习中接触到的云厂商监控服务，让我觉得混合云运维会成为主流。那家公司部分系统用的是公有云，部分还是自建的，但管理方式完全不同，数据也不能互通。师傅说现在很多企业都是这么搞的，运维人员得同时会两种环境。这也提醒我，以后做技术选型不能只盯着一种平台，得考虑兼容性和扩展性。最近在看一些行业报告，发现AI运维已经搞起来了，比如用机器学习预测故障，虽然那家公司还没用，但感觉会是下一个大趋势。

4.心态转变

以前在学校犯错，最多是实验数据不对，现在实习时一个配置失误就可能影响整个系统，这种责任感完全不一样了。8月22号我调数据库参数时没测试好就全量应用，导致一台服务器CPU占用率飙到95%，幸好师傅及时发现改回来了，但那两天我做梦都在想怎么避免这种事。现在写任何操作前都会先做沙箱测试，这种谨慎习惯可能要一直保持下去了。

抗压能力也提升了。实习期间我处理过三次凌晨的紧急故障，最严重的一次花了2小时才恢复，但每次事后总结都比之前冷静。师傅说"运维人的脑子，平时要装着业务，急时要装着数据"，现在才觉得这话有道理。比如9月1号我最后一次值班时，发现监控系统突然开始乱报警，当时真的有点慌，但冷静下来先看大盘趋势，发现是某个传感器临时故障引起的，最后用脚本自动屏蔽了这些异常点，第二天汇报时师傅还夸我反应快。这种经