系统运维的关键技术包括以下几个方面：

自动化运维：

自动化运维通过脚本编写、自动化部署、自动化测试等手段实现，极大地提升了系统运维效率和可靠性。DevOps（Development和Operations的结合）作为一种流程和文化上的变革，倡导开发与运维团队之间的协作与沟通，推动自动化运维的落地和实践。

容器化技术：

容器化技术如Docker、Kubernetes等的出现，使得应用的部署与管理变得更加灵活高效。容器化技术可以实现应用的快速部署、弹性扩缩容、版本管理等功能，为运维人员提供了更加便利的工具和环境。

监控与安全性：

监控系统可以通过对系统性能、资源利用情况、异常日志等进行实时监控和告警，帮助运维人员及时发现和解决问题，确保系统的稳定性和可靠性。

云计算：

云计算作为一种弹性、灵活的计算模式，已经成为现代化运维管理系统中不可或缺的一部分。通过云计算平台，企业可以根据业务需求动态调整计算资源，实现资源的合理利用和成本的节约。

云原生架构：

云原生架构将应用程序设计与云计算原生环境结合，强调容器化、微服务等概念，使得应用更具弹性和可伸缩性。Docker、Kubernetes等容器化技术的广泛应用使得部署和管理应用变得更加便捷灵活。

持续集成/持续交付（CI/CD）：

CI/CD通过自动化的流程将代码从开发到部署的各个阶段连接起来，实现快速高效地交付软件。借助CI/CD工具如Jenkins、GitLab等，开发团队可以实现代码的自动构建、测试和部署，提高交付的频率和质量。

应用智能运维：

应用智能运维是在现有的应用性能管理系统、日志分析系统等的基础上，围绕用户场景和业务目标自动融合数据、智能化提取信息的过程。通过规则积累指定应用运维经验，通过算法替代运维专家的逻辑思考，为发现风险、定位风险和处理风险提供了决策支持。

快速定位与解决问题：

在复杂的IT环境中，运维人员需要在最短的时间内定位问题并恢复服务。重启或重装系统是一种快速有效的解决方案，同时，避免复杂排查过程也是提高运维效率的关键。

系统熟悉度：

对于特定操作系统（如Windows、Linux/BSD）的熟悉也是运维人员的基本技能，包括对微软Active Directory及其上层各种服务和应用的搭建，以及对各种常规服务和负载均衡技术的掌握。

这些技术在实际应用中各有优势和挑战，运维人员需要根据具体业务需求和系统环境选择合适的技术和工具，以提高运维效率和系统的稳定性。