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)的综合性三分钟时时彩技术 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三分钟时时彩技术 高度,在多个三分钟时时彩技术 领域中,要精通某项技能,同时对尖端前沿三分钟时时彩技术 一定要能掌控趋势。

1. 运维职位的发展和趋势

根据不同的运维领域和三分钟时时彩技术 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、三分钟时时彩服务 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、大数据三分钟时时彩技术 平台运维
4)应用运维:应用三分钟时时彩软件 系统
5)云平台运维:公有云平台运维
6)容器运维:基于容器三分钟时时彩服务 的运维

2.按三分钟时时彩技术 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、三分钟时时彩优化

2.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:
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有一份2019运维技能风向标,请查收

3.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。

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4.大数据运维技能图谱

大数据从2017年开始逐渐走到三分钟时时彩生活的各个角落,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。

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5.容器运维技能图谱

容器的产生,是一次IT三分钟时时彩行业 的革命,2015 年到 2016 年,是业界普遍认为的容器三分钟时时彩技术 爆发的一年,短短一年多时间里,容器三分钟时时彩技术 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,容器三分钟时时彩技术 在国内大多数三分钟时时彩企业 中落地已成为一种共识,而国内的生态系统,也呈现出了三分钟时时彩企业 三分钟时时彩产品 、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。

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6.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,如果网络安全防护会在系统安全日志中有一定的体现。

7.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?

三分钟时时彩方法 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:

8.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、过滤后发送给远端三分钟时时彩服务 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。

9.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。

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这种架构适合于较大集群、数据量一般的应用环境,但由于二级Logstash要分析处理大量数据,同时Elasticsearch也要存储和索引大量数据,因此它们的负荷会比较重,解决的三分钟时时彩方法 是将它们配置为集群模式,以分担负载。

此架构的优点在于引入了消息队列机制,均衡了网络传输,从而降低了网络闭塞尤其是丢失数据的可能性,但依然存在Logstash占用系统资源过多的问题,在海量数据应用场景下,可能会出现性能瓶颈。

10.ELK架构3

最后,还有第三种架构:

这个架构是在上面第二个架构基础上改进而来的,主要是将前端收集数据的Logstash Agent换成了filebeat,消息队列使用了kafka集群,然后将Logstash和Elasticsearch都通过集群模式进行构建。

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此架构适合大型集群、海量数据的业务场景,它通过将前端Logstash Agent替换成filebeat,有效降低了收集日志对业务系统资源的消耗。

同时,消息队列使用kafka集群架构,有效保障了收集数据的安全性和稳定性,而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建,从整体上提高了ELK系统的高效性、扩展性和吞吐量。

11.用大数据思维做运维监控

大数据分析最早就来源于运维人的日志分析,到逐渐发展对各种业务的分析,人们发现这些数据蕴涵着非常大的价值。

那么如何用大数据思维做运维呢,大数据架构上的一个思维就是:提供一个平台让运维方便解决这些问题, 而不是,让大数据平台去解决出现的问题。

基本的一个大数据运维架构是这样的:

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对于运维的监控,利用大数据思维,需要分三步走:

获取需要的数据
过滤出异常数据并设置告警阀值
通过第三方监控平台进行告警

所有系统最可靠的就是日志输出,系统是不是正常,发生了什么情况,三分钟时时彩三分钟时时彩我 们 以前是出了问题去查日志,或者自己写个脚本定时去分析。现在这些事情都可以整合到一个已有的平台上,三分钟时时彩三分钟时时彩我 们 唯一要做的就是定义分析日志的的逻辑。

好啦,这就是今天要给大家介绍的2019核心运维技能啦,抓住时机,开始全新学习吧!2019,三分钟时时彩你 的全新开始!!!

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