Привет, Хабр! Сегодня хочу отойти от технических разборов и поговорить о более глубоких аспектах автоматизации — тех принципах, которые превращают скрипты в мощные инструменты для трансформации некоторых аспектов вашей жизни.

Что в статье:

1. Философия «ленивого админа» — почему 10 строк кода > 100 кликов

2. Экономика скриптов — как приблизительно считать реальную выгоду от автоматизации

3. Психология автоматизированного мышления — навык, который колоссально меняет подход к любым задачам

4. Шаблоны для «качественных» скриптов — 6 пунктов

Идея данной статьи родилась из дискуссий о ценности автоматизации — не раз сталкивался с мнением, что написание скриптов «не окупает затраченного времени». Эти споры натолкнули меня на некую систематизацию личного опыта.

Хочу сразу оговориться: представленные ниже принципы — не академические истины, а скорее эмпирические выводы, сформированные через практику. Возможно, какие‑то тезисы Вам покажутся субъективным, с какими‑то вы вовсе будете не согласны.

В статье я постарался не только привести конкретные примеры, но и углубиться в философию подхода, которая может помочь превратить одноразовые решения в долгосрочные инвестиции в эффективность.

1. Философские основы автоматизации

Принцип «ленивого админа»

В IT-культуре существует концепция «ленивого сисадмина» — профессионала, который предпочитает потратить 1–2 часа на автоматизацию 30-минутной задачи, чтобы больше никогда не выполнять её вручную. Эта философия основана на трех основных критериях:

1. Инвестиция времени окупается многократно (2 часа vs многократно повторяющаяся задача)

2. Стандартизация процессов снижает ошибки (скрипт не имеет человеческого фактора, шанс ошибки мал)

3. Повторное использование накапливает ценность (больше итераций = больше сэкономленного времени)

Да, возможно Вы напишите, что скрипты тоже ошибаются, сбоят, копят ошибки. Я полностью согласен с этим мнением, но лишь отчасти. Грамотно написанный скрипт при одинаковых обстоятельствах с вероятностью 99% будет выдавать одинаковый результат. На практике выходит, что каждый скрипт — не просто набор команд, а «капиталовложение» в будущую эффективность, экономию времени.

Теория «масштабируемого мышления»

Автоматизация априори требует переход от единичных решений к системному подходу. Ко мне это пришло со временем, после некой «усталости» от бардака, отсутствия чёткой структуры и единого подхода.

Хороший скрипт должен учитывать:

• Граничные условия (что делать при ошибках, как избежать?)

• Выходные параметры (как делать решение более гибким?)

• Логирование (как отслеживать качественное выполнение?)

#!/bin/bash
# Параметризированный скрипт деплоя
APP_NAME=${1:-myapp}
DEPLOY_ENV=${2:-production}

logger -t deploy "Starting deployment of $APP_NAME to $DEPLOY_ENV"
if ! deploy_tool --app "$APP_NAME" --env "$DEPLOY_ENV"; then
    logger -t deploy "ERROR: Deployment failed"
    exit 1
fi

Скрипт является модульным (добавить уведомления отдельным модулем/этапы сборки), за счёт чего его:

1. Дорабатывать без переписывания уже существующего кода

2. Встраивать в более сложные системы (CI/CD, к примеру)

3. Контролировать через логи и статусы.

#!/bin/bash
APP_NAME=${1:-myapp}
DEPLOY_ENV=${2:-production}

# Валидация аргументов
if ! [[ "$DEPLOY_ENV" =~ ^(prod|stage|test)$ ]]; then
    logger -t deploy "ERROR: Invalid env $DEPLOY_ENV"
    exit 2
fi

logger -t deploy "Starting $APP_NAME deploy to $DEPLOY_ENV"

# Этап сборки
if ! build_tool --app "$APP_NAME"; then
    logger -t deploy "ERROR: Build failed"
    exit 1
fi

# Этап деплоя
if ! deploy_tool --app "$APP_NAME" --env "$DEPLOY_ENV"; then
    logger -t deploy "ERROR: Deployment failed"
    exit 1
fi

2. Экономика автоматизации: скрытые выгоды

При оценке автоматизации очень важно учитывать не только прямое время выполнения, но и следующие факторы:

1. Когнитивные затраты на запоминание процедур

2. Стоимость ошибок при ручном выполнении

3. Упущенную выгоду от невозможности масштабирования

При решении написать скрипт для решения задачи, я оцениваю, в основном, время. Давайте разберём на примере моей дебютной статьи. В ней я указывал сравнение времени, потраченного на написание скрипта и сколько понадобилось бы для ручной установки. Решение было собрано буквально на коленке за один рабочий день, а сэкономило практически 6 дней. Ошибок при ручном исполнении было не избежать, банальный человеческий фактор не исключаем. «Упущенной выгоды» в нем нет, так как решение свободно масштабируется и трансформируется.

К слову, «масштабирование и трансформация» — очень важные критерии при написании каких‑то крупных скриптов. Будет обидно потратить 5–6 часов на написание и, в итоге, выкинуть их в помойку. Данное высказывание неактуально для мелких или одноразовых скриптов.

Таблица сравнения ручного и автоматизированного подхода:

Принцип «автоматизируй или будешь автоматизирован»

На рынке труда в 2025 году есть определенная специфика. Все стараются всё автоматизировать. Кто-то макросами, кто‑то скриптами, где‑то разворачиваются целые сервера. Касается это абсолютно всех сфер, не только IT (бухгалтера для парсинга, юристы для генерации документов, кто‑то даже карточки на маркетплейсы штампует скриптами). На мой взгляд, в нынешних реалиях важно уметь «в скрипты», даже если это не пригодится на практике. Работа после знакомства со скриптами действительно меняется, появляется мания всё документировать, структурировать и наводить порядок.

Базовый пример скрипта, который потенциально повышает ценность специалиста:

# Анализ логов с добавленной стоимостью
def analyze_logs(log_path):
    patterns = {
        'errors': r'ERROR|FAILED',
        'warnings': r'WARNING',
        'performance': r'slow query|timeout'
    }
    
    insights = {}
    with open(log_path) as f:
        for line in f:
            for category, pattern in patterns.items():
                if re.search(pattern, line):
                    insights.setdefault(category, 0)
                    insights[category] += 1
    
    generate_report(insights)  # Автоматическая генерация отчёта

3. Психология автоматизации

Кривая обучения автоматизации

Процесс освоения проходит интересные стадии, это буквально из личного примера:

1. Страх (боязнь сложности, полное непонимание происходящего)

2. Механическое копирование (использование чужих скриптов)

3. Осознанное применение (адаптация чужих скриптов под свои нужны)

4. Творчество (создание своих новых инструментов)

Вставлю пару слов для тех, кто хочет попробовать (если такие вдруг есть). Даже банальная «насмотренность» (глядеть на скрипты) — со временем начинает приносить понимание происходящего.

PowerShell-пример, показывающий эволюцию подхода:

# Стадия 1: начальный уровень (ручной подход)
# Ручная проверка каждой службы в оснастке services.msc
# или выполнение простейшей команды без фильтрации
Get-Service

# Стадия 2: копирование (базовое использование PowerShell)
# Использование встроенных командлетов с простой фильтрацией
Get-Service | Where-Object {$_.Status -eq 'Stopped'}

# Стадия 3: оптимизация (использование параметров командлетов)
# Осознанное использование встроенных возможностей фильтрации для повышения производительности
Get-Service -Include '*-service-*' | 
    Where-Object {
        $_.Status -eq 'Stopped' -and 
        $_.StartType -eq 'Automatic' -and
        $_.CanStop -eq $true
    } | 
    Select-Object Name, DisplayName, Status

# Стадия 4: творческий подход (создание расширяемого решения)
function Get-FailedServices {
    [CmdletBinding()]
    param (
        [int]$Threshold = 3,
        [string]$ReportPath = "C:\reports\failed_services"
    )
    
    $services = Get-Service | Where-Object {
        $_.Status -ne 'Running' -and $_.StartType -eq 'Automatic'
    }
    
    if ($services.Count -ge $Threshold) {
        Send-Alert -Message "Критическое количество остановленных служб: $($services.Count)"
    }
    
    $dateStamp = Get-Date -Format 'yyyyMMdd'
    $fullPath = "$ReportPath\failed_services_$dateStamp.csv"
    
    if (-not (Test-Path (Split-Path $fullPath -Parent))) {
        New-Item -ItemType Directory -Path (Split-Path $fullPath -Parent) -Force
    }
    
    $services | Export-Csv -Path $fullPath -NoTypeInformation -Encoding UTF8
}

Эффект «автоматизированного мышления»

О чем я вскользь упомянул выше. Регулярное использование колоссально меняет подход к задачам:

• Декомпозиция — разбиение на атомарные шаги

• Типизация — чёткое определение и понимание входа/выхода

• Верификация — автоматические проверки корректности

Этот «mindset» переносится на ручные операции, приводя всё и вся к чёткой структуре. Как пример, в процессе погружения в тему — «перелопатил» весь свой Obsidian (буквально составил его заново), потому что отсутствие структуры начало крайне сильно раздражать.

4. Практическая реализация принципов

Шаблон «идеального скрипта»

Качественный скрипт должен содержать 6 обязательных элементов:

1. Метаинформация (автор, версия, назначение)

2. Обработка ошибок

3. Логирование

4. Параметризация

5. Документация

6. Тестовые случаи (под данным определением подразумеваю возможность протестировать скрипт без ожидания поломки чего-либо) УТОЧНИТЬ

На мой взгляд, это основа, которую должен содержать качественный скрипт. Безусловно, есть не самые обязательные пункты (метаинфа, документация), без которых скрипт будет исправно работать, но без них Вы в скором времени запутаетесь в происходящем.

Базовый пример скрипта, реализующего эти принципы:

#!/bin/bash
# Версия: 1.0
# Автор: Digital Automation Lab
# Назначение: Дебаг очистки временных файлов

LOG_FILE="/var/log/cleaner.log"
THRESHOLD_DAYS=${1:-7}  # Параметр по умолчанию

function log_message {
    echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $1" | tee -a "$LOG_FILE"
}

log_message "Старт очистки файлов старше $THRESHOLD_DAYS дней"

if ! find /tmp -type f -mtime +$THRESHOLD_DAYS -delete; then
    log_message "ОШИБКА: Не удалось удалить файлы"
    exit 1
fi

log_message "Очистка успешно завершена"

Принцип «постепенной автоматизации»

Оптимальный, рекомендуемый путь внедрения:

1. Начать с небольших задач (1–3 простых скрипта)

2. Документировать каждое действие без исключения (лишним никогда не будет)

3. Рефакторить по мере роста

4. Создать библиотеку часто используемых функций

5. Внедрить систему тестирования скриптов

Пример эволюции Python-скрипта:

# Версия 1: Простой скрипт
files = os.listdir('.')
for f in files:
    if f.endswith('.tmp'):
        os.remove(f)

# Версия 2: Параметризированная
def clean_files(directory, pattern='*.tmp'):
    for f in glob.glob(os.path.join(directory, pattern)):
        try:
            os.remove(f)
            logging.info(f"Удалён {f}")
        except Exception as e:
            logging.error(f"Ошибка при удалении {f}: {e}")

# Версия 3: Пакет с тестами
class TestCleaner(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.test_dir = tempfile.mkdtemp()
    
    def test_clean_files(self):
        test_file = os.path.join(self.test_dir, 'test.tmp')
        open(test_file, 'w').close()
        clean_files(self.test_dir)
        self.assertFalse(os.path.exists(test_file))

5. Будущее автоматизации

Для себя выделилнесколько аспектов в сфере скриптов/автоматизации, которые на мой взгляд будут так или иначе пользоваться популярностью и спросом в дальнейшем:

1. Адаптивные сценарии (скрипты, меняющие поведение на основе истории выполнения)

2. Визуализация «workflows» (интерактивные карты выполнения сложны скриптов)

3. Самодокументирующиеся скрипты/код (нынче использование AI — тренд, в том числе для генерации документации)

Про каждый из этих пунктов можно написать отдельную статью, наиболее сомнительной я вижу «самодокументацию» посредством AI. Всё же документация должна быть самописной для лучшего понимания и тренировки навыков, на мой взгляд.

Пример скрипта с элементами адаптивности:

import pandas as pd
import psutil
from pathlib import Path

# Константы
HISTORY_PATH = "monitor/history.csv"
THRESHOLD = 15  # порог отклонения в %

def get_system_health():
    """Получает текущие метрики системы (CPU, Memory)"""
    return {
        "CPU": psutil.cpu_percent(interval=1),
        "Memory": psutil.virtual_memory().percent
    }

def calculate_adjustment(anomalies):
    """Вычисляет необходимые корректировки на основе аномалий"""
    adjustment = {}
    for metric in anomalies:
        if anomalies[metric] > THRESHOLD:
            adjustment[metric] = f"Увеличить {metric} на {anomalies[metric] - THRESHOLD}%"
        elif anomalies[metric] < -THRESHOLD:
            adjustment[metric] = f"Уменьшить {metric} на {abs(anomalies[metric]) - THRESHOLD}%"
    return adjustment

def apply_system_adjustment(adjustment):
    """Применяет корректировки системы"""
    for metric, action in adjustment.items():
        print(f"[ДЕЙСТВИЕ] {action}")

def main():
    # Создаем папку для логов, если её нет
    Path(HISTORY_PATH).parent.mkdir(exist_ok=True)
    
    # Загружаем историю или создаем пустой DataFrame
    try:
        history = pd.read_csv(HISTORY_PATH)
    except FileNotFoundError:
        history = pd.DataFrame(columns=["CPU", "Memory"])
    
    # Получаем текущее состояние
    current = pd.DataFrame([get_system_health()])
    
    # Сравниваем с историей (если она есть)
    anomalies = {}
    if not history.empty:
        last_record = history.iloc[-1]  # берем последнюю запись
        
        for metric in ["CPU", "Memory"]:
            diff = current[metric].iloc[0] - last_record[metric]
            if abs(diff) > THRESHOLD:
                anomalies[metric] = diff
    
    # Если есть аномалии - действуем
    if anomalies:
        print(f"Обнаружены аномалии: {anomalies}")
        adjustment = calculate_adjustment(anomalies)
        apply_system_adjustment(adjustment)
    
    # Сохраняем текущие данные в историю
    current.to_csv(HISTORY_PATH, mode='a', header=not Path(HISTORY_PATH).exists(), index=False)

if __name__ == "__main__":
    main()

Логика работы самого скрипта:

1. Создает папку для логов (если отсутствует)

2. Загружает историю или создает новую таблицу

3. Сравнивает текущие значения с последней записью в истории

4. При отклонении >15% выводит рекомендации

5. Записывает новые данные в .csv

Пример вывода:

Обнаружены аномалии: {'CPU': 25.5, 'Memory': -18.2}
[ДЕЙСТВИЕ] Увеличить CPU на 10.5%
[ДЕЙСТВИЕ] Уменьшить Memory на 3.2%

Принцип «непрерывной автоматизации»

Автоматизация — не разовое действие. Скорее, система:

1. Регулярный аудит существующих скриптов

2. Оптимизация по мере изменения условий

3. Изоляция зависимостей (виртуальное окружение, контейнеры)

4. Ротация учётных данных

Базовый пример скрипта для ротации данных:

#!/bin/bash
# Ротация API-ключей
OLD_KEY=$(vault read -field=value secret/api-key)
NEW_KEY=$(vault kv get -field=new_value secret/api-key-rotation)

if curl -X POST -H "Authorization: $OLD_KEY" https://api.example.com/keys \
   -d "new_key=$NEW_KEY"; then
   
   vault kv put secret/api-key value=$NEW_KEY
   vault kv delete secret/api-key-rotation
   echo "Ротация ключей успешно завершена"
else
   echo "ОШИБКА: Не удалось обновить ключ API"
   exit 1
fi

Заключение

Автоматизация — не просто про скрипты и код. Скорее про системный подход к решению задач, про инвестиции в будущую эффективность и про минимизацию временных затрат для более приоритетных вещей.

Главные мысли, которые я хотел донести:

• Лень — двигатель прогресса, но исключительно если она является осознанной. Тратить время на автоматизацию стоит, когда задача повторяется или содержит риски ошибок.

• Скрипт — документ. Чем лучше он структурирован, тем проще его поддерживать и масштабировать.

• Автоматизация меняет мышление. После погружения в данную тему — взгляд на вещи меняется, смотришь на процессы иначе: разбивать на этапы, искать точки оптимизации, предугадывать ошибки, структуризировать «всё и вся».

P.S. Я веду свою группу в Телеграмм, буду рад видеть всех, кому интересен процесс написания скриптов и автоматизация в мире IT.