Johnny Mastricht

from collections import Counter, defaultdict
from itertools import imap
import re

codes = ['200', '3xx', '4xx', '5xx']
regex = re.compile('^.+?\[(?P<date>.+?) .+?\].+?(?P<code>\d+) \d+ ".+?" ".+?"$')
stats = defaultdict(Counter)

with open('access.log', 'r') as f:
    for date, code in (match.groups() for match in imap(regex.match, f) if match):
        stats[date].update([code if code == '200' else '{}xx'.format(code[0])])

for date, items in sorted(stats.iteritems()):
    print date, ' '.join(str(items[code]) for code in codes)

# ---------- И ещё вариант ----------

from collections import Counter, defaultdict
from itertools import imap
from operator import methodcaller as mc
import re

codes = ['200', '3xx', '4xx', '5xx']
regex = re.compile('^.+?\[(?P<date>.+?) .+?\].+?(?P<code>\d+) \d+ ".+?" ".+?"$')
stats = defaultdict(Counter)

def fmt(code):
    return code if code == '200' else '%sxx' % code[0],

with open('access.log', 'r') as f:
    reduce(
        lambda _, (date, code): stats[date].update(fmt(code)),
        imap(mc('groups'), imap(regex.match, f)), None
    )

for date, items in sorted(stats.iteritems()):
    print date, ' '.join(imap(str, imap(items.__getitem__, codes)))

</code>

Если на пальцах, то:

DevOps - это когда одни и те же люди выполняют роль как администраторов, так и программистов. За счет этого по идее достигается синергетический эффект, так как "админы" отлично понимают работу системы, "программисты" понимают что происходит на продакшене, какие проблемы возникают, можно срезать кое-где углы в плане документации например, и так далее.

Управление конфигурацией, вообще-то говоря, не всегда (и скорее - не) связано с DevOps, так как тот же Amazon позволяет успешно обходится без нее, если собирать AMI образы системы и катить их. Это в частности является еще одним доводом за DevOps, дескать благодаря SaaS и облачным хостингам администрирование стало слишком простым, чтобы держать админов на фултайм.

CI - это одна из "хороших практик" которая цена и сама по себе, не как часть DevOps. Когда ваша ветка мержится в development, запускается автоматическая сборка билда и прогона тестов (например, в Jenkins). Если после успешной сборки и прогона тестов билд еще и сам выкатывается в dev или stage окружение, это называется continuous delivery.

На мой взгляд, как вектор развития следует рассматривать бесспорно, так как хороший админ должен всем этим владеть и в любом случае уметь программировать хотя бы небольшие программы на Ruby / Python.

А mysqldump сразу на другой сервер уже не вариант? Он по сети может. И насколько я помню, неблокирующего дампа myisam не придумали. Могу ошибаться.

Как правило DevOps - это пишущий код админ. То есть, администрирование широкого профиля, плюс написание своих продуктов вплоть до модулей ядра. Например, Игор Сысоев, автор nginx - вполне себе DevOps, написавший веб-сервер под свои нужды.
Управление конфигурациями - это Chef, Puppet, Ansible - автоматизация конфигураций. Централизованное хранилище, которое позволяет подробно описать всё хозяйство - конфигурации машин, набор приложений, конфиги самих приложений, вплоть до того, что ты запускаешь клиент и идёшь пить чай. Через какое-то время у тебя полностью настроенный хост, готовый войти в продакшен.
Continuous integration - это слегка из другой оперы. Подразумевает средство тестирования и выкладки кода, багтрекер, контроль версий и автоматизацию всего как единый процесс, это всякие Jenkins, Teamcity, Hudson и так далее .
И да, первые два направления очень желательны. Без chef/puppet вообще сложно представить себе серьёзный проект, так или иначе он будет обмазан автоматизацией - мелкими скриптами и прочей наколеночной хренью. DevOps как промежуточное звено между кодером и админом - тоже очень серьёзная штука. Когда админ понимает как работает код, видит как применить тот или иной вызов системы, что такое COW и как тот же ruby гадит в память - это хороший админ.
Параллельно DevOps есть такая штука как эксплуатация. Это более "обычные" админы, которые не пишут сложные вещи, предпочитая python и bash с perl, решая задачи автоматизации низкого уровня.
Вообще, конечно, всё это дико размазано и в России не очень стандартизировано.