运维必备的工具包盘点，哪一款是你的最爱？
运维工程师日常应对的工作多，网络、存储、数据库、磁盘IO，哪一项出问题了，都需要工具进行排查。最近，在知乎上刷到一个问题：”运维工程师日常工作中，有哪些工具是你随身携带或经常使用的？并说明它们的用途“。摘取了一些内容给大家，欢迎大家留言讨论。
1、知乎好友：卡卡罗特 plus
运维工程师首先要有一把人体工学座椅，一个 24 小时在线的手机，还有一颗能够背锅的大心脏/手动狗头
言归正传，运维工程师的日常工具包涵盖多个领域，需要高效、稳定且灵活的工具组合来应对复杂的系统管理任务。
以下是一个典型运维工程师的工具包分类及核心工具说明，结合现代技术趋势和实际场景需求：
一、核心工具分类与精选清单
• SSH工具：OpenSSH（Linux/macOS原生）、MobaXterm（Windows全能终端）、Tabby（跨平台现代化终端）• 跳板机管理：Guacamole（网页化统一入口）、Teleport（零信任架构的SSO+审计）• 密钥管理：ssh-agent + Keychain（自动解锁密钥链）、Vault（企业级密钥托管）
1、文本处理与开发环境
• 终端编辑器： Vim（深度定制化）、Micro（新手友好的现代替代品）• IDE/图形编辑器：VS Code（Remote-SSH扩展直连服务器）、JetBrains Fleet（分布式开发环境）• 数据处理三剑客：jq（JSON处理）、yq（YAML处理）、csvkit（CSV分析）
2、监控与可观测性
• 指标监控： 乐维监控（IT基础架构监控）+Prometheus（时序数据库）+VictoriaMetrics（高性能存储）• 可视化看板： Grafana（统一面板）+Thanos（长期存储方案）• 链路追踪： Jaeger（分布式追踪）、OpenTelemetry（标准化埋点）• 云原生监控： kube-prometheus-stack（K8s全栈监控）
3、自动化与配置管理
• IaC工具： Ansible（无代理架构）、Pulumi（代码即基础设施）• 容器编排： Kubernetes+Kubectl+ K9s（集群管理神器）• 流水线引擎： Tekton（云原生CI/CD）、Argo Workflows（复杂任务编排）
4、日志管理与分析
• 采集传输： Vector（高性能替代Logstash）、FluentBit（轻量级边车）• 存储分析： Loki（日志界的Prometheus）+Grafana Explore（统一查询）• 实时检索： Elasticsearch（全文搜索）+ Opensearch（开源分支）
5、网络诊断与优化
• 网络管理：乐维网管平台（流量、端口、IP管理，链路监控） • 协议分析：tcpdump（抓包）+ Wireshark（图形化分析） • 连通性测试： mtr（路径追踪统计）、netcat（瑞士军刀）• API调试： curl+curlie（更友好的CLI）、Postman（协作测试）
6、虚拟化与容器工具
• 本地开发：Docker Desktop（集成Kubernetes）、Rancher Desktop（轻量替代） • 镜像管理： Skopeo（镜像搬运）、Dive（镜像层分析）• 沙箱环境： Multipass（快速启动 Ubuntu 实例）
二、场景化工具链组合
• 应急响应场景： tmux（终端复用） + glances（资源监控） +lnav（日志时间线分析）• 容量规划场景： kube-capacity（K8s资源预测） + Prometheus 历史数据 + Goldilocks（HPA建议）• 安全审计场景： kube-bench（CIS检测） + Trivy（漏洞扫描） +Falco（运行时入侵检测）
三、工具选择原则
1. 开放优先：优先选用开源且社区活跃的工具（如Prometheus、Grafana） 2. 云原生适配：选择兼容 Kubernetes 生态的工具（如Argo、FluentBit） 3. 可编程性：支持 API 驱动和 Terraform Provider（如Vault、Consul） 4. 可观测一体化：工具链需支持 OpenTelemetry 标准协议
四、进化趋势
• AI 增强运维：逐步集成 ChatOps（如ChatGPT）、Deepseek、Kubernetes GPT（自然语言生成诊断建议）• 边缘计算工具：K3s（轻量K8s）、 kubeedge（边缘容器管理）• Serverless工具链：Knative（应用托管）、OpenFaaS（函数计算框架）
然并卵，技术迭代太快，企业规模不同，运维环境、岗位职责不同，就单一运维岗位来说，以上大部分工具可能都用不上，题主可根据自身需要选择适用的工具就可以了。祝好~
2、知乎好友：是风风呀
年轻的时候，或者说刚入行的时候，总是幻想着大佬们手里握着一堆牛逼的脚本，每个脚本都能实现一堆牛逼的功能，一跳槽，就把这些牛逼的脚本刷刷刷，弄到新公司，所有脚本安放到位，悠哉悠哉开始喝茶。牛逼！
好吧，工作第 9 个年头了，手里连一个脚本都没留下。之前但是写过一个 ansible 脚本，可以部署各种数据库，中间件，大数据组件。但其实，跳槽后就没咋用过了。
为什么呢？
可以讲讲现在运维追求的是什么。上大学的时候，班主任拿一个网络仿真软件，啪啪啪敲命令的时候，觉得真的高大上，梦想中的黑客大概就这样子的吧。工作后，天天都是敲命令，好像 linux 运维从来都是敲命令，写脚本。
但是，从来如此，便对吗？假设，现在某个人给你了一个很牛逼的脚本，可以完成监控，日志，发布，问题排查，性能分析。真的能符合你们公司的应用场景吗？里面是不是有一些意想不到的bug，黑魔法？还有一个问题，就是脚本传承问题，我接手上个运维的事项时，发现人家实现了一个很牛逼的功能，用脚本发布，更新某个程序，但是，这玩意儿就放在某个服务器的一个角落里，他可能都忘了。
脚本这玩意儿，太零散了，哪怕把他用 git 管理，也容易遗忘。而且大多数脚本都不是一键执行的，需要检查某个参数，设置某个环境，如果你忘了，或者脚本写的不严谨，同一个故障就会反复出现。说了这么多脚本面临的问题，那运维到底应该追求什么呢？可能是标准化和白屏化。我们把敲命令定义为黑屏操作，把网页上点点点定义成白屏操作。你可以说，运维操作可以定义成 sop 来标准化，脚本也可以标准化统一管理。首先，对人做要求本来就不靠谱，哪怕大家都是211 985 各种研究生，但是每个人擅长的点并不希望。
交流，交接，自己执行都会面临各种各样的问题。所以，为啥我们不把这些所有的文档，sop，标准运维脚本变成一个按钮呢？你要部署一千台服务器，点一个按钮，你要更新一千个程序版本，点一个按钮，你要修改某个配置，那就修改，确认，审批。一千个人可能有一千种安装系统，更新程序，修改配置的方法。但是，一个按钮，你就算点出花，最后的结果也是统一的。这就是运维白屏化的意义。你想犯错，都没机会。
当所有操作都白屏化后，可能这就是一个云平台的操作界面了吧。那我日常工具包里有啥呢?
golang！
哈哈哈，学费没？
3、知乎好友：好好学习
AnaTraf 流量分析仪，一个便携的、图形化的抓包分析工具，巴掌大小，跟 MAC mini 差不多大。流量接上去，整个网络里所有的设备、IP地址的流量都可视化了，按照2-7层呈现分析结果，非常清晰。分析都是实时的，还能在线解码看报文，比wireshark爽多了。