【运维心得】运维工作如何做才能有亮点？

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运维工作合理的分工是怎样的？

那些分工更有价值？

那些分工更加容易智能化？

智能化改造使用那些工具？

自行开发用那些语言？

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随着GPT的流行，借助GPT，对于当下工作也在进行思考和整理。毕竟GPT的知识库很强大，用下来，尤其是在专业领域，给出的建议还是很合理的。

比如运维工作，之前一直要求员工样样精通，但随着单位机制的调整，有必要对工作进行合理的分工，如何分工更合理，本文根据个人经验和GPT辅助，做一些探讨，供运维管理和正在从事运维工作的朋友参考。

运维工作合理的分工是怎样的？

IT运维工作很细碎，如果需要长期的发展，必须进行细分，这样才容易进行创新和长久的生存，针对分工，GPT的建议如下：

1. 硬件维护：包括电脑硬件的更换、维修、升级，以及外设的安装、维修。

2. 软件升级与更新：包括操作系统、应用程序、安全软件的升级和更新。

3. 安全防护：包括病毒、恶意软件的检测、清除和防范，以及网络漏洞的检测和修补。

4. IT支持：包括对用户提供技术支持、解决故障问题、回答用户的问题等。

5. 数据备份与恢复：包括对重要数据进行备份，以及在需要时对数据进行恢复。

6. 资产管理：包括对电脑及其他IT相关设备的台账管理、库存管理、维修记录管理等。

7. 项目实施：包括新上线项目的实施、用户需求分析、方案设计等。

那些分工更有价值？

根据上面的分工，当需要报价或者招聘的时候，就可以有针对性了。比如，对于上述分工那些工作更加值钱，GPT给出的建议是这样的：

1. 安全防护：因为安全问题可能直接影响企业的业务和声誉，所以在企业中越来越受到关注，该领域的专业人员薪资相对较高。

2. 项目实施：对于企业重大的项目实施（如引入新系统、升级现有系统等），需要有经验丰富的人员进行规划和实施，该领域的专业人员薪资相对较高。

3. 数据备份与恢复：数据备份和恢复是企业日常运营中非常重要的环节，特别是在信息化程度较高的企业中，该领域的专业人员薪资相对较高。

4. IT支持：IT支持人员是企业中非常重要的岗位，在基础设施、网络等方面提供技术支持，对企业的运行起着至关重要的作用，该领域的专业人员薪资相对较高。

那些分工更加容易智能化？

由此，可以得知，行行出状元，假如你入错行当，就一定要找比较值钱的岗位，上面7个分工里，只有4个是比较赚钱。个人经验来讲，第4点其实是综合性质的，更贴近售前。而就目前单位的现状看，1和3是努力的方向，在这两方面需要投入精力和人力，并且尽快能够智能化，脚本化，把工作经验转换为代码，不再依赖于人。前面是个人的经验，下面看看GPT是怎么回答的。

1. 硬件维护：随着计算机硬件设计的成熟和发展，许多硬件故障可以通过自动检测和自动修复等技术得到解决，因此硬件维护部分工作可以通过自动化和智能化实现。

2. 软件升级与更新：随着云计算、容器化等新兴技术的发展，软件升级和更新已经变得更快、更灵活。通过各类自动化工具，可以大幅减少软件升级和更新的人工成本。

3. 安全防护：随着人工智能、机器学习等技术的发展，安全防护领域有了新的突破，可以利用智能化技术进行攻击分析、预警、应对等。

4. 数据备份与恢复：现在许多企业使用云存储、远程备份等技术，将数据备份和恢复变得更为轻松和便捷，也能够提高数据的安全性。

智能化改造使用那些工具？

可见GPT给出的建议跟我差不多，1和2也考虑了，比我全面，也没有我这么势利，专门挑有价值的工作干。那么如果进行智能化改造，用那些工具比较好呢？看看GPT给出的建议：

1. 硬件维护：一些自动化的硬件维护工具可以实现硬件的自动检测、监控和维护，例如Dell EMC OpenManage等。

2. 软件升级与更新：一些流行的自动化软件升级和更新工具包括Puppet、Ansible、SaltStack等。

3. 安全防护：一些新兴的安全防护工具如Darktrace等，基于人工智能、机器学习等技术，可自动监测、预警并应对攻击。

4. 数据备份与恢复：常见的数据备份与恢复工具包括Veeam、Symantec Backup Exec等。

5. IT支持：一些智能化的IT支持工具，例如Microsoft System Center Configuration Manager等，可以实现对计算机网络的管理和监控，并且能够自动化解决许多的故障和问题。

自行开发用那些语言？

上面的工具很多都是需要收费的，那么如果自己开发的话，使用那些语言比较好呢？根据个人的经验，GPT一定会推荐python，不过没想到还有其他答案：

1. Python: Python是一种流行的通用编程语言，被广泛用于机器学习、自然语言处理、数据分析等领域，也可以用于开发各种类型的智能化工具。Python拥有丰富的第三方库和模块，使得编写代码更简单、高效。

2. Java: Java是一门面向对象的编程语言，适用于开发复杂的系统、桌面应用程序和网络应用程序。Java有广泛的应用和开源社区支持，具有良好的跨平台性、稳定性和健壮性。

3. C++: C++是一种高效的编程语言，用于构建高性能和低延迟的应用程序。C++广泛应用于计算机图形学、机器学习、数据库管理等领域。

4. JavaScript: JavaScript是一种流行的Web编程语言，常用于开发动态网页、前端框架和服务器端应用程序。JavaScript具有良好的互操作性，可与其他编程语言集成。

5. Golang: Golang是谷歌推出的一种编程语言，适合构建高并发和分布式系统。Golang具有高效的编译器和运行时系统，支持并发编程和内存安全。

总结

综合上述，今后的工作应该以python语言为主，以安全防护和数据备份恢复为切入点，用工具化的方法进行创新，才有可能在运维工作中有工作亮点。