我们最近就网络自动化现状对IT运维从业人员开展调查时发现，市场正面临诸多挑战。NetOps专业人员特别提到的挑战之一，是缺少用于推进自动化工作的集成工具。
工具集成不足被视为一项挑战并不意外，因为NetOps面临的首要障碍正是缺乏“DevOps”技能。这些技能通常包括传统上并非NetOps专业人员所具备的开发技能，而大多数集成工作恰恰需要这些技能。尽管NetOps专业人员通常能够熟练地通过命令行调用Web协议和基于API的协议，但这并不意味着他们有能力开发集成工具和技术所需的系统。
这就带来了问题。IT运维领域迅速采用开源解决方案，为NetOps开展自动化工作提供了极其丰富的选择。NetOps不愿按照传统周期等待集成完成，这也无可厚非。毕竟，业务也不愿等待NetOps。
因此，F5正在使用我们向从业人员提供的同一套工具和框架，不受传统产品发布周期的限制，快速响应此类需求。
与BIG-IP和NODE.JS的生态系统集成
F5 iControlLX是一个基于node.js的可扩展性框架，可用于执行代码以扩展BIG-IP的控制平面功能。该框架不仅支持集成外部系统和信息源，还提供了一个便捷位置，可从BIG-IP提取信息并将其推送至其他系统。
其中一个示例是名为BigStats的解决方案。BigStats应运而生，旨在满足将BIG-IP生成的遥测数据与负责收集、分析这些信息并通过仪表板进行展示的系统集成的需求。BigStats 0.4版最近已提交至GitHub，目前同时支持传统数据格式和AS3数据格式。遥测数据导出范围也已扩展，现可包含设备特定的统计信息。
该集成由首席技术官办公室的开发者倡导者Nathan Pearce开发，利用iControlLX并使用node.js，按用户指定的时间间隔将遥测数据推送到所需端点。最初的需求来自单个客户，且仅针对单个系统；此后，得益于开源与协作，该集成的支持范围不断扩大，目前可将数据发送到多个收集端点，包括HTTP/S、statsd和Kafka。
可以在本地配置BigStats，也可以通过HTTP POST远程配置。该请求应包含以简单JSON格式编码的相应信息：
{ "config": { "destination": { "protocol": "[http|https|stats|kafka]", "address": "[目标地址或主机名]", "port": "[目标 TCP 端口]" }, "interval": "[所需的统计信息发送间隔（以秒为单位）| 默认为 10 秒]", "enabled": [true|false], "debug": [true|false] }
}
BigStats不仅提供了一种将BIG-IP统计数据快速推送到遥测管道的方法，还提供了一个实用示例，可基于此构建可能需要使用其他统计数据的更多集成。
它还可释放与应用相关的运营数据，并轻松集成到Grafana等仪表板中，帮助网络运维团队展现企业在应用服务方面的投资价值。
如需了解更多信息，请阅读Nathan撰写的BigStats v0.4文章，或前往GitHub自行查看代码仓库。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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