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2019运维技能风向标

发布时间:2019-01-29 10:16:37 所属栏目:外闻 来源:今日头条
导读:运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位。从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等,可以看出,运维的分工一直在细化,并且对综合技能要求越来越
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运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位。从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等,可以看出,运维的分工一直在细化,并且对综合技能要求越来越高。未来运维的发展趋势是高、精、尖。高表示高度,精表示精通,尖表示尖端,也就是运维职场一定要站在一定的技术高度,在多个技术领域中,要精通某项技能,同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。

2019运维技能风向标

一.运维职位的发展和趋势

根据不同的运维领域和技术面以及分工流程三个方面来了解下2019年运维职位的发展趋势。

1.按领域来划分

1)基础设施运维:IDC/网络运维、服务器/存储设备运维

2)系统运维:系统中间件运维、云计算平台运维

3)数据运维:数据库运维、大数据技术平台运维

4)应用运维:应用软件系统

5)云平台运维:公有云平台运维

6)容器运维:基于容器服务的运维

2.按技术切面来分

1)安全运维

2)性能运维

3)数据运维

4)集成运维

3.按流程来划分

1)构建/持续集成、发布

2)安装部署、升级、迁移、合并、扩展

3)配置、初始化、配置变更

4)备份、传输、恢复

5)日志、监控、预警

6)诊断排查、优化

二.系统运维技能图谱

系统运维是运维的基础,新的一年中,对基础运维技能要求也在提高,打好系统运维基础,才能深入学习后面的各种运维技能。

下图列出了系统运维要掌握的必备技能:

2019运维技能风向标

三.web运维技能图谱

web运维是运维岗位中岗位最多的一个,薪资也相对较高,但需要掌握的知识点也比较多,新的技能要掌握,老的运维技能也不能丢。

下图列出了web运维要掌握的各种必备技能。

2019运维技能风向标

四.大数据运维技能图谱

大数据从2017年开始逐渐走到生活的各个角落,2018年在逐渐落地,而在2019年,大数据依然火热。

加上国家对大数据产业的扶持,大数据产业在新的一年岗位需求一定会更加大,因此掌握大数据运维技能,就走在了运维的前沿。

下图列出了大数据运维要掌握的各种必备技能。

2019运维技能风向标

五.容器运维技能图谱

容器的产生,是一次IT行业的革命,2015 年到 2016 年,是业界普遍认为的容器技术爆发的一年,短短一年多时间里,容器技术在中国大陆完成了从零星概念到烽火燎原的壮举。

时至今日,容器技术在国内大多数企业中落地已成为一种共识,而国内的生态系统,,也呈现出了企业产品、开源社区和公有云齐头并进的良好局面。

因此,2019年也是容器继续快速落地的一年,下图列出了大数据运维要掌握的各种必备技能。

2019运维技能风向标

六.数据为王的时代

万丈高楼平地起,高楼稳不稳取决于地基是否扎实。运维数据便是运维管理这座高楼的地基。运维数据大致分为CMDB、日志、生产DB、知识库四个方面。

对数据的维护和管理至关重要,特别是日志数据,对运维来说,通过日志可以比较准确全面地知道系统或是设备的运行情况,可以返查问题产生的原因,还原问题发生的整个过程。

通过日志也可以提前预测系统可能要发生的问题或是故障,如系统安全日志,如果网络攻 击会在系统安全日志中有一定的体现。

七.日志数据处理

这么多的日志,运维要通过各种手段完成日志的收集、过滤分析、可视化展示,那么如何实现这些功能呢?

方法很多,例如ELK集成套件(Elasticsearch , Logstash, Kibana)就可以轻松实现日志数据的实时收集、分析传输以及图形化展示。

那么要如何使用ELK呢,根据日志量的不同,对应的ELK架构也不尽相同,看下面几个常见架构:

八.ELK架构1

此架构主要是将Logstash部署在各个节点上搜集相关日志、数据,并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。

Elasticsearch再将数据以分片的形式压缩存储,并提供多种API供用户查询、操作。用户可以通过Kibana Web直观的对日志进行查询,并根据需求生成数据报表。

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此架构的优点是搭建简单,易于上手。缺点是Logstash消耗系统资源比较大,运行时占用CPU和内存资源较高。

另外,由于没有消息队列缓存,可能存在数据丢失的风险。此架构建议供初学者或数据量小的环境使用。

九.ELK架构2

由此衍生出来了第二种架构:

此架构主要特点是引入了消息队列机制,位于各个节点上的Logstash Agent(一级Logstash,主要用来传输数据)先将数据传递给消息队列(常见的有Kafka、Redis等)。

接着,Logstash server(二级Logstash,主要用来拉取消息队列数据,过滤并分析数据)将格式化的数据传递给Elasticsearch进行存储。

最后,由Kibana将日志和数据呈现给用户。由于引入了Kafka(或者Redis)缓存机制,即使远端Logstash server因故障停止运行,数据也不会丢失,因为数据已经被存储下来了。

2019运维技能风向标

(编辑:威海站长网)

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