Настолько ли нужны Python и Go DevOps-инженеру?
По моему опыту, Python в работе действительно встречается регулярно, но чаще на уровне уверенного понимания базы: уметь читать код, знать стандартные библиотеки вроде os / sys, ориентироваться в работе популярных фреймворков (Django, Flask), чужих скриптах и репозиториях. При этом писать свои Python-скрипты для автоматизации приходится не так уж часто.
Go в ежедневной практике встречается реже.
Для мелкой автоматизации и одноразовых задач гораздо чаще используется простой bash.
И вообще, замечаю, что значительная часть рутины DevOps-инженера до сих пор делается руками - просто потому, что задачи почти всегда разные: отличаются окружения, требования, инфраструктура, ограничения.
Отдельно бы выделил Ansible: если он активно используется на проекте или через него управляют инфраструктурой, то Python уже нужен заметно больше. То же касается и ML-окружений.
Но в реальной работе, как мне кажется, часто важнее не глубокое знание библиотек языка, а понимание того, как устроены сами окружения и стеки команд: Java, C++, PHP, зависимости, процессы сборки и запуска. Например, как работает Java-машина, что такое PHP-FPM и как его правильно ставить и настраивать для конкретной команды.
Итог: понимание окружений, зависимостей и принципов работы стеков часто важнее, чем непосредственное владение Python/Go на уровне разработки.
А как у вас: как часто вы используете ЯП в своей работе и для каких задач?
