以下是自己在运维工作中的一点经验和看法，希望对大家有所帮助
1.服务器型号的区分，为以后的统一化和标准化作硬件上的准备，很多人忽视这一点，其实如果这一点做得好会使后面的运维工作轻松很多，根据应用我们主要把服务器分为3中，cpu密集型，主要用于大量计算应用，比如p2p;内存密集型，用于cache类应用，比如squid,varnish缓存服务器；磁盘密集型，用于大存储类应用，比如视频存储服务器，hadoop日志存储集群。
2.系统的的自动安装，主要有kickstart和cobbler
3.统一的yum源和定制化的rpm包，并集成至yum源站，为后续的环境初始化做软件上的准备
4.构建专属于自己的内网DNS
5.标准化的统一的命名方式（标准化基础），便于使用puppet管理，并且减少操作的错误，如果每个机器的hostname都为localhost，那将是一个多么可怕的事。。。在我们的生产环境中主要使用下面这种命名方式
机房-主业务-应用程序-IP后两位-公司域名，这样一眼就可以看出是哪台服务器，应用于什么业务，报警也可以直接定位。
6.自动化的配置管理和环境部署工具：puppet,puppet的模块编写要尽量减少模块直接的耦合度，并使用class继承的方式来减少运维的工作量，定制化的facter变量会使软件的配置环境更加灵活，由于puppet暂时不支持群集，所以在实际应用中需要部署多套，根据经验，1500台左右的server时puppet会出现性能问题。
7.强大有效的监控系统，在生产环境中我们使用了zabbix proxy+zabbix master的群集结构，zabbix可以实现有效的系统和应用级别的监控，应用监控同时也使用了ppmon来实现多点监控。
选择zabbix有一个最大的好处，就是监控数据是存放在数据库中的，这样就可以利用数据库中的数据做很多操作，比如可以分析一段时间内服务器的各个性能指标，查看服务器的资源利用率，可以对数据进行聚合操作，从而分析全网的指标，比如总的流量，总的http code分布情况。
8.日志收集服务器群集和qos分析系统，构建有效的日志收集系统可以有效地对用户的访问数据进行整合和分析，可以快速的分析qos，对应重要的节点我们采用本地分析并导入mongodb,最后导入zabbix的方式，非重要节点则直接将日志打包压缩，通过ftp上传至hadoop数据仓库集群中。
9.构建冗余的结构，消除单点，在生成环境中对于一些重要节点都采用keepalived-ha的方案来提高冗余度。对于resin,php等应用服务器则在前端使用nginx做反向代理，同时nginx使用keepalived-ha
10.自动化的代码分发系统，主要是controltier + svn的使用，可以方便快速地部署代码。
以上是自己的一点经验，欢迎大家来拍砖。
本文转自菜菜光 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/caiguangguang/846177，如需转载请自行联系原作者