运维工程师是干什么的前景又如何

1、首先公司管理层给出指导思想,PM定位市场需求(或copy成熟应用)进行调研、分析、最终给出详细设计。

2、架构师根据产品设计的需求,如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等(基本上对网络变动不大,除非大项目)

3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。

b、解决现实中服务存在的问题,如高可靠性、可扩展性问题等。

在此说明一下其它配合工种情况,在整个项目中,前端应用对于网络/系统工程师来说是黑匣子,同时开发工程师职责只是负责完成应用的功能性开发,并对应用本身性能、安全性等应用本身负责,它不负责或关心网络/系统架构方面事宜,当然软/硬件采购人员等事业部其它同事也不会关心这些问题,各司其职,但项目的核心是运维工程师~!所有其它部门的桥梁。

最后说一下运维工程师的职责:”确保线上稳定“,看似简单,但实属不容易,运维工程师必须在诸多不利因素中进行权衡:新产品模式对现有架构及技术的冲击、产品高频度的升级带来的线上BUG隐患、运维自动化管理承度不高导致的人为失误、IT行业追求的高效率导致流程执行上的缺失、用户增涨带来的性能及架构上的压力、IT行业宽松的技术管理文化、创新风险、互联网安全性问题等因素,都会是网站稳定的大敌,运维工程师必须把控好这最后一关,需具体高度的责任感、原则性及协调能力,如果能做到各因素的最佳平衡,那就是一名优秀的运维工程师了。

a、各公司自已网络架构、规模、或多或少还算是公司的核心秘密,要保密,另外,对于大家所熟知的通用软件、架构,由于很多公司会根据自已实际业务需要,同时因为原版性能、安全性、已知bug、功能等原因,进行过二次开发(如apache,php,mysql),操作系统内核也会根据不同业务类型进行定制的,如某些应用属于运算型、某些是高IO型、或大存储大内存型。根据这些特点进行内核优化定制,如sina就在memcache上进行过二次开发,搞出了一个MemcacheDB,具体做得如何我们不谈,但开源了,是值得称赞的,国内公司对于开源基本上是索取,没有贡献;另外,服务器也不是大家所熟知的型号,根据业务特点,大部份都是找DELL/HP/ibm进行过定制;另外,在分布式储存方面都有自已解决方案,要不就是使用现成开源hadoop等解决方案,或自已开发。但90%都是借鉴googleGFS的思想:分布式存储、计算、大表。

b、各公司业务方向不一样,会导致运维模式或方法都不一样,如51.com和baidu运维肯定区别很大,因为他们业务模式决定了其架构、服务器量级、IDC分布、网络结构、通用技术都会不一样,主打新闻门户的sina与主打sns的51.com运维模式差异就非常大,甚至职责都不大一样;但有一点,通用技术及大致架构上都大同小异,大家不要太神化,更多的公司只是玩垒积木的游戏罢了,没什么技术含量。

二、运维工作师需要什么样的技能及素质

技能方面总结以下几点:

个人素质方面:

1、沟通能力、团队协作:运维工作跨部门、跨工种工作很多,需善于沟通、并且团队协作能力要强;这应该是现代企业的基本素质要求了,不多说。

4、其它就是一些基本素质了:头脑要灵光、逻辑思维能力强、为人谦虚稳重、亲和力、乐于助人、有大局观。

5、最后一点,做网站运维需要有探索创新精神,通过创新型思维解决现实中的问题,因为这是一个处于幼年的职业(国外也一样,但比国内起步早点),没有成熟体系或方法论可以借鉴,只能靠大家自已摸索努力。

三、怎样才算是一个合格的运维工程师

1、保证服务达到要求的线上标准,如99.9%;保证线上稳定,这是运维工程师的基本责职所在。

2、不断的提升应用的可靠性与健壮性、性能优化、安全提升;这方面非常考验主动性和创新思维。

3、网站各层面监控、统计的覆盖度,软件、硬件、运行状态,能监控的都需要监控统计,避免监控死角、并能实时了解应用的运转情况。

4、通过创新思维解决运维效率问题;目前各公司大部份运维主要工作还是依赖人工操作干预,需要尽可能的解放双手。

5、运维知识的积累与沉淀、文档的完备性,运维是一个经验性非常强的岗位,好的经验与陷阱都需积累下来,避免重复性范错。

6、计划性和执行力;工作有计划,计划后想法设法达到目标,不找借口。

以上只是技术上的一些层面,当然个人意识也是很重要的。

四、运维职业的迷惘、现状与发展前景

针对这个问题我谈一下网站运维的现状及发展前景(也在思考中,可能不太深入全面,也请大家斧正补充)

运维现状:

1、处于刚起步的初级阶段,各大公司有此专职,但重视或重要程度不高,可替代性强;小公司更多是由其它岗位来兼顾做这一块工作,没有专职,也不可能做得深入。

2、技术层次比较低;主要处于技术探索、积累阶段,没有型成体系化的理念、技术。

4、优秀运维人才的极度缺乏;目前各大公司基本上都靠自已培养,这个现状导致行业内运维人才的流动性非常低,非常多好的技术都局限在各大公司内部,如google50万台机器科学的管理,或者国内互联公司top10的一些运维经验,这些经验是非常有价值的东西并决定了一个公司的核心竞争力;这些问题进而导致业内先进运维技术的流通、贯通、与借签,并最终将限制了运维发展。

5、很多优秀的运维经验都掌握在大公司手中;这不在于公司的技术实力,而在于大公司的技术规模、海量PV、硬件规模足够大,如baidu可怕的流量、51.com海量数据~~~~这些因素决定了他们遇到的问题都是其它中/小公司还没有遇到的,或即将遇到。但大公司可能已有很好的解决方案或系统。

发展前景:

1、从行业角度来看,随着中国互联网的高速发展(目前中国网民已跃升为全球第一)、网站规模越来越来大、架构越来越复杂;对专职网站运维工程师、网站架构师的要求会越来越急迫,特别是对有经验的优秀运维人才需求量大,而且是越老越值钱;目前国内基本上都是选择毕业生培养(限于大公司),培养成本高,而且没有经验人才加入会导致公司技术更新缓慢、影响公司的技术发展;当然,毕业生也有好处:白纸一张,可塑性强,比较认同并容易融入企业文化。

2、从个人角度,运维工程师技术含量及要求会越来越高,同时也是对公司应用、架构最了解最熟悉的人、越来越得到重视。

3、网站运维将成为一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位,给大家提供一个很好的个人能力与技术广度的发展空间。

5、特长发挥和兴趣的培养;由于运维岗位所接触的知识面非常广阔,更容易培养或发挥出个人某些方面的特长或爱好,如内核、网络、开发、数据库等方面,可以做得非常深入精通、成为这方面的专家。

6、如果真要以后不想做运维了,转到其它岗位也比较容易,不会有太大的局限性。当然了,你得真正用心去做。

7、技术发展方向:网站/系统架构师。

五、运维关键技术点解剖

1、大规模集群管理问题

接下来,我们再谈谈如何科学的管理集群,有以下关键几点:

I、监控

主要包括故障监控和性能、流量、负载等状态监控,这些监控关系到集群的健康运行,及潜在问题的及时发现与干预;

b、其它就是集群状态类的监控或统计,为我们合理管理调优集群提供数据参考、包括服务瓶颈、性能问题、异常流量、攻击等问题。

II、故障管理

b、应用故障问题;可能是某一bug被触发、或某一性能阀值被超越、攻击等情况不一而定,但重要的一点,是要有对这些问题的预防性措施,不能想当然,它不会出问题,如真出问题了,如何应对?这需要运维工程师平时做足功夫,包括应急响应速度、故障处理的科学性、备用方案的有效等。

III、自动化

长沙市望城经济技术开发区航空路6号手机智能终端产业园2号厂房3层(0731-88081133)

THE END
1.「数据挖掘研发工程师招聘信息」BOSS直聘为您提供2024年数据挖掘研发工程师信息,BOSS直聘在线开聊约面试,及时反馈,让数据挖掘研发工程师更便捷,找工作就上BOSS直聘!https://www.zhipin.com/zhaopin/ab1dd95ac2618c261HZ40tm-/
2.数据挖掘工程师招聘网2025年数据挖掘工程师招聘信息猎聘2025年数据挖掘工程师招聘信息,海量高薪猎头职位等你来选,了解数据挖掘工程师岗位要求、薪资待遇等真实招聘信息,找高薪职位,上猎聘!https://www.liepin.com/zpshujuwajuegongchengshi/
3.数据挖掘工程师工资待遇(就业前景,招聘待遇)说明:数据挖掘工程师近年就业工资怎么样? 2019年数据挖掘工程师工资¥24.4K,与2018年持平……数据统计依赖于各大平台发布的公开数据,系统稳定性会影响客观性,仅供参考。 就业前景(历年职位需求变化) -33% 2024年较2023年 0.004% 占全国 历年招聘职位量占比 https://www.jobui.com/salary/quanguo-shujuwajuegongchengshi/
4.大数据的就业发展前景8篇(全文)2.数据架构师 数据架构师是负责平台的整体数据架构设计,完成从业务模型到数据模型的设计工作,根据业务功能、业务模型,进行数据库建模设计,完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发,平台数据提取、数据挖掘及数据分析。 平均薪资:7000元 3.数据挖掘工程师 https://www.99xueshu.com/w/fileq36tge8g.html
5.数据分析职业前景规划仰望天空,脚踏实地3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 在传统行业中,数据分析更多存在移动、银行、超市等行业,在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位,也许更多是听到数据挖掘工程师、数https://www.cnblogs.com/limingbs/p/12873964.html
6.大数据专业就业前景(精选8篇)篇1:大数据专业就业前景 大数据人才稀缺 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。 据职业社交平台LinkedIn发布的《中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六https://www.360wenmi.com/f/file2m3hcro8.html
7.数据挖掘工程师和算法工程师哪个好随着大数据时代的到来和人工智能技术的快速发展,数据挖掘工程师和算法工程师的市场需求都非常高。在未来的发展中,这两个职位的发展前景都非常广阔。 数据挖掘工程师和算法工程师哪个好?数据挖掘工程师和算法工程师都是非常重要的角色,每个都有自己的优势和不足。选择哪个职位更好取决于个人的兴趣爱好、技能水平和职业规https://www.pxwy.cn/school-5357/document-id-25842.html
8.如何报考高级大数据工程师?行业前景如何数据挖掘大数据技术数据分职业发展前景随着数据量的不断增长和大数据技术的广泛应用,高级大数据工程师的职业发展前景广阔。特别是在金融、电商、医疗、物流等领域,对高级大数据工程师的需求将持续增长。 学习课程备考要成为高级大数据工程师,通常需要学习数据科学、大数据分析、数据挖掘、机器学习等相关课程。备考过程中,需要掌握大数据处理和分析的基https://www.163.com/dy/article/J28CHF0L05567Z1Z.html
9.算法工程师和数据挖掘工程师有什么区别吗2、以后发展前景 请大家讨论一下~~~ #数据挖掘##算法工程师# 全部评论 推荐 最新 楼层 已注销 数据挖掘工程师和算法工程师都需要一定的数学基础,前者侧重数据挖掘算法,比如层次聚类等等。算法工程师就根据算法领域各有不同了,cv,nlp,语音合成,自动驾驶等等。另外在目前的大数据环境下,数据挖掘工程师需要sparkhttps://m.nowcoder.com/discuss/196851?type=0&order=0&page=1
10.数据挖掘与分析硕士就业前景怎么样帆软数字化转型知识库数据挖掘与分析硕士毕业生可以选择多种职业路径,涵盖技术、管理和研究等多个方向。在技术方向上,数据科学家、数据工程师和机器学习工程师是最为常见的职位。数据科学家主要负责数据分析和模型构建,数据工程师则侧重于数据处理和存储,机器学习工程师则致力于将机器学习算法应用于实际问题。在管理方向上,数据挖掘与分析硕士https://www.fanruan.com/blog/article/401195/
11.大数据工程师干不过35岁?大数据职业发展前景如何?你怎么看?大数据工程师干不过35吗?事实上,大数据工程师现在十分吃香,而且工作经验越高越抢手,不存在“干不过35岁”的说法。如果大家真的掌握了大数据技术,其职业发展前景是完全不用担心的。 大数据工程师干不过 35岁 大数据为什么这么火? 与以往相比,我们除了有能力存储更多的数据量之外,还要面对更多的数据类型。这些数据的来https://www.jianshu.com/p/9a10f000d5a2
12.最好的十个统计学就业方向统计学毕业找什么工作→MAIGOO生活榜统计学的应用范围已延伸至自然科学、社会科学的各个领域。那么,统计学毕业后干什么工作好,统计学就业方向及前景如何?数据分析师、市场调查分析师、统计师、精算师、数据挖掘工程师、行业分析师等统计学就业岗位怎么样?下面买购小编和大家来了解下。 数据分析师https://www.maigoo.com/top/421964.html
13.数据挖掘工程师有前途吗除此之外,数据挖掘工程师还需要掌握一定的业务知识,以便更好地理解业务需求,将技术与业务目标紧密结合。在这个过程中,他们能够帮助企业和组织更好地做出决策,优化业务流程,提升效率与效益。随着大数据技术的不断进步,数据挖掘工程师的职业前景也愈发广阔。他们不仅可以在互联网、金融、医疗、教育等多个https://zhidao.baidu.com/question/188819952499186364.html
14.专科大数据专业就业方向及前景1.数据分析师 大数据专业毕业生可以受聘为数据分析师、数据挖掘工程师、数据仓库架构师和商业智能开发工程师。这些岗位涉及的技术有Hadoop、Spark、Python、SQL等。具体技能根据岗位不同而不同。 2.大数据工程师 大数据工程师主要负责大规模数据的存储和处理。他们通常需要掌握分布式系统、数据库、网络等技术,熟练使用Hadoohttps://www.fssjxx.com/Troubleshooting/13475.html
15.软件工程就业方向及前景如何?薪资待遇怎么样?(2023参考)人工智能领域:与人工智能相关的工作也是软件工程专业的重要就业方向之一。从事人工智能方向的工作可以包括机器学习工程师、自然语言处理工程师等。 大数据领域:与大数据相关的工作也是软件工程专业的重要就业方向之一。从事大数据方向的工作可以包括大数据开发工程师、数据挖掘工程师等。 https://www.gk100.com/read_2037360279.htm
16.算法工程师是青春饭吗还是越老越值钱?算法属于哪个专业就业前景一般来说,算法工程师的研究方向大体可分为视频算法、图像处理算法、音频算法、通信基带算法、信号算法等。随着互联网时代的飞速发展以及人工智能、大数据时代的全面来袭,算法工程师将逐渐向人工智能方向发展,另外,诸如数据挖掘、互联网搜索算法等也成为当今的热门方向。 http://m.jdxzz.com/jiuye/2020/0226/11371.html
17.中国开发者真实现状:40岁不做开发,算法工程师最稀缺此次调研中,机器学习/深度学习算法工程师、计算机视觉/图像识别/图像处理工程师岗位从业人员较多,分别占比 30% 和 20%。当前最急缺的岗位是机器学习/深度学习算法工程师(58%),以及数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师(44%)。 TensorFlow 是人工智能领域主流机器学习框架 https://36kr.com/p/1723305279489
18.大数据管理与应用就业方向及前景如何文化智能界还包括数据可视化专家、数据治理专家、数据运维工程师等,这些岗位在大数据管理与应用的各个领域都发挥着重要作用。 二、就业前景 行业需求旺盛: 大数据技术在各行各业的应用不断扩大,导致行业对大数据技术专业人才的需求日益旺盛。无论是传统行业还是新兴领域,如智能制造、智慧城市等,都急需具备大数据分析和处理能力的http://www.tnsroot.cn/culture/202408/t20240822_51642.shtml
19.大数据就业前景怎么样?hadoop工程师数据挖掘数据分析师薪资大数据就业前景怎么样?hadoop工程师、数据挖掘、数据分析师薪资多少? 近几年来,大数据这个词突然变得很火,不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及,大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。 《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内https://blog.csdn.net/qq_43403072/article/details/83078772
20.物理专业知识就业方向前景物理专业学什么个性定义: 负责数据采集、存储及管理、分析及挖掘人员 职业其他名称: 大数据工程师、大数据运维工程师、数据分析师、大数据销售工程师 相关职业: Hadoop工程师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师、数据采集工程师 职业前景: 随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及,大数据的应用场景愈发广泛,推动了对大数据工程技术人员https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E7%89%A9%E7%90%86/