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最全運維崗位技能風向標

  • 時間:2020-07-14 09:59
  • 發布:達內上海IT培訓機構
  • 來源:linux

運維是一個融合多學科(網絡、系統、開發、安全、應用架構、存儲等)的綜合性技術崗位。從最初的網絡管理(網管)發展到現在的系統運維工程師、網絡運維工程師、安全運維工程師、運維開發工程師等,可以看出,運維的分工一直在細化,并且對綜合技能要求越來越高。未來運維的發展趨勢是高、精、尖。高表示高度,精表示精通,尖表示尖端,也就是運維職場一定要站在一定的技術高度,在多個技術領域中,要精通某項技能,同時對尖端前沿技術一定要能掌控趨勢。

運維職位的發展和趨勢

1、按領域來劃分

1)基礎設施運維:IDC/網絡運維、服務器/存儲設備運維

2)系統運維:系統中間件運維、云計算平臺運維

3)數據運維:數據庫運維、大數據技術平臺運維

4)應用運維:應用軟件系統

5)云平臺運維:公有云平臺運維

6)容器運維:基于容器服務的運維

2、按技術切面來分

1)安全運維

2)性能運維

3)數據運維

4)集成運維

3、按流程來劃分

1)構建/持續集成、發布

2)安裝部署、升級、遷移、合并、擴展

3)配置、初始化、配置變更

4)備份、傳輸、恢復

5)日志、監控、預警

6)診斷排查、優化

系統運維技能圖譜

系統運維是運維的基礎,新的一年中,對基礎運維技能要求也在提高,打好系統運維基礎,才能深入學習后面的各種運維技能。

Web運維技能圖譜

Web運維是運維崗位中崗位最多的一個,薪資也相對較高,但需要掌握的知識點也比較多,新的技能要掌握,老的運維技能也不能丟。

大數據運維技能圖譜

大數據從2017年開始逐漸走到生活的各個角落,2018年在逐漸落地,而在2019年,大數據依然火熱。

加上國家對大數據產業的扶持,大數據產業在新的一年崗位需求一定會更加大,因此掌握大數據運維技能,就走在了運維的前沿。

容器的產生,是一次IT行業的革命,2015 年到 2016 年,是業界普遍認為的容器技術爆發的一年,短短一年多時間里,容器技術在中國大陸完成了從零星概念到烽火燎原的壯舉。

時至今日,容器技術在國內大多數企業中落地已成為一種共識,而國內的生態系統,也呈現出了企業產品、開源社區和公有云齊頭并進的良好局面。

數據為王的時代

萬丈高樓平地起,高樓穩不穩取決于地基是否扎實。運維數據便是運維管理這座高樓的地基。運維數據大致分為CMDB、日志、生產DB、知識庫四個方面。

對數據的維護和管理至關重要,特別是日志數據,對運維來說,通過日志可以比較準確全面地知道系統或是設備的運行情況,可以返查問題產生的原因,還原問題發生的整個過程。

通過日志也可以提前預測系統可能要發生的問題或是故障,如系統安全日志,如果網絡攻 擊會在系統安全日志中有一定的體現。

日志數據處理

這么多的日志,運維要通過各種手段完成日志的收集、過濾分析、可視化展示,那么如何實現這些功能呢?

方法很多,例如ELK集成套件(Elasticsearch , Logstash, Kibana)就可以輕松實現日志數據的實時收集、分析傳輸以及圖形化展示。

同時,消息隊列使用kafka集群架構,有效保障了收集數據的安全性和穩定性,而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建,從整體上提高了ELK系統的高效性、擴展性和吞吐量。

用大數據思維做運維監控

大數據分析最早就來源于運維人的日志分析,到逐漸發展對各種業務的分析,人們發現這些數據蘊涵著非常大的價值。

那么如何用大數據思維做運維呢,大數據架構上的一個思維就是:提供一個平臺讓運維方便解決這些問題, 而不是,讓大數據平臺去解決出現的問題。

對于運維的監控,利用大數據思維,需要分三步走:

獲取需要的數據

過濾出異常數據并設置告警閥值

通過第三方監控平臺進行告警

所有系統最可靠的就是日志輸出,系統是不是正常,發生了什么情況,我們以前是出了問題去查日志,或者自己寫個腳本定時去分析?,F在這些事情都可以整合到一個已有的平臺上,我們唯一要做的就是定義分析日志的的邏輯。

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