受Google方式的启发，以下想到的一些可以研究的自动化方向：
1. 程序部署
C/C++/Java/PHP/Python/Ruby/C# 等语言如何不停机自动发布。
自动发布如何简洁的解决模块依赖性，比如1天需要同时更新10个有相互依赖的模块，并且不能停止服务。
Web容器虚拟化，同一Web容器上可以部署多个业务，业务之间互相隔离，互不影响。
将新开发的服务程序运维自动化。一般的服务程序从数量上来说，10是一个分水岭，10台以下的服务通过人工重复操作方式来管理也问题不大，但是10台以上就需要自动化管理的方法。很多优秀的开源程序(比如Tokyo Cabinet, Redis等)在单机上表现优秀，但是大规模部署不能。大公司中很多技术人员经常提到很多开源软件不适合他们就有这方面原因。
2. 资源部署
MySQL
分布式文件存储
Cache，拿cache自动化管理举例。
端口资源管理，不同业务使用不同端口，同一应用内不同的数据使用不同的端口，相关原因可以参看以前cache相关博文。
容量管理，不同的数据需要不同的容量。
动态扩容，应用业务规模增长，比如从10G扩容到100G。
Proxy功能，比如虚拟化端口映射，程序访问的是固定虚拟端口，这样不需要重启服务也可以随时扩充，应用也不需要一致性hash, proxy帮你做了。
3. 系统部署
OS
反向代理与负载均衡。
本地分区容量，批量管理。
程序发布与停止，比如一个程序一个点击部署到100台服务器。
虚拟化，比物理服务器更容易部署，资源利用率更高，部署更可控。
大部分国内互联网公司基础技术还是比较原始的，这跟行业过分强调“好产品是运营出来的”也有关系，基础研发通常不受重视，长此以往，只能在门槛低的领域打拼，与Google的技术差异就不止10年了。
