大数据运维:大数据平台+海量数据

大数据开发独揽大权

大数据技术很早就在BAT这些公司生根发芽,但直到14、15年大数据技术才广泛应用在各大互联网公司,大数据技术由此深入各行各业。

 此时大数据开发人才非常紧缺,很多公司大数据从立项,到大数据平台构建,到项目整个流程开发,到后期大数据项目的运维,都是由大数据开发人员一手完成(此时少有专业大数据运维人才)。但随着公司数据越来越多,业务越来越复杂,大数据集群规模越来越大,大数据团队也越来越大,大数据开发人员这种早期短平快、粗放式、简单无序的方式已经满足不了大数据平台的维护工作。此时迫切需要专业的大数据运维人才,负责大数据平台的运维、监控、安全。

大数据运维肩负使命

运维的发展速度日新月异,曾几何时,我们印象中认为运维就是跑机房、装系统、安装网络,干一些打杂的工作。但是现在的运维工作已经变得非常重要,运维人员的分工也更加精细化,规模稍微大一点的公司都会将运维细分为系统运维、应用运维、数据库运维、安全运维。

当技术发展到大数据云计算时代,出现了阿里云、腾讯云以及华为云之后,那么底层次的初级运维将会越来越少,中级层次的运维也会逐步被淘汰,高水平的大数据运维需求量则会日益增长。因为低层次的传统运维主要工作就是按部就班做好螺丝钉,而高层次的大数据运维则需要考虑大数据平台架构设计、大数据平台的自动化、智能化管理等。这其实是要求传统运维在大数据面前要改变思维、承担更多的工作责任,不但要保障大数据平台的稳定、高效运维以及切实安全,还需要具备大数据平台架构的设计能力,所以一个好的大数据运维工程师是有做大数据架构师的潜力。

大数据运维必备技能

大数据运维跟传统运维既密切相连又大不相同。传统运维面对的底层软硬件基本稳固,大数据运维面对的是商用硬件和复杂linux版本;传统运维面对的是单机架构为主,大数据运维面对复杂的分布式架构;传统运维大多维护闭源商业版系统,大数据运维通常面对开源系统,文档手册匮乏。大数据运维对自动化工具的依赖大大增加。那么大数据运维到底需要具备哪些技能呢?

大数据运维是新的机会,对于传统运维也是新的起点、新的机遇,大数据发展红利我们一起见证,不容错过(学习、交流wechat:971557118)。

猜你喜欢

转载自www.cnblogs.com/dajiangtai/p/12098336.html