運(yùn)維是一個融合多學(xué)科(網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)、開發(fā)、安全、應(yīng)用架構(gòu)、存儲等)的綜合性技術(shù)崗位。從最初的網(wǎng)絡(luò)管理（網(wǎng)管）發(fā)展到現(xiàn)在的系統(tǒng)運(yùn)維工程師、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工程師、安全運(yùn)維工程師、運(yùn)維開發(fā)工程師等，可以看出，運(yùn)維的分工一直在細(xì)化，并且對綜合技能要求越來越高。未來運(yùn)維的發(fā)展趨勢是高、精、尖。高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是運(yùn)維職場一定要站在一定的技術(shù)高度，在多個技術(shù)領(lǐng)域中，要精通某項技能，同時對尖端前沿技術(shù)一定要能掌控趨勢。

運(yùn)維職位的發(fā)展和趨勢

根據(jù)不同的運(yùn)維領(lǐng)域和技術(shù)面以及分工流程三個方面來了解下2019年運(yùn)維職位的發(fā)展趨勢。

1、按領(lǐng)域來劃分

• 1）基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維：IDC/網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、服務(wù)器/存儲設(shè)備運(yùn)維

• 2）系統(tǒng)運(yùn)維：系統(tǒng)中間件運(yùn)維、云計算平臺運(yùn)維

• 3）數(shù)據(jù)運(yùn)維：數(shù)據(jù)庫運(yùn)維、大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺運(yùn)維

• 4）應(yīng)用運(yùn)維：應(yīng)用軟件系統(tǒng)

• 5）云平臺運(yùn)維：公有云平臺運(yùn)維

• 6）容器運(yùn)維：基于容器服務(wù)的運(yùn)維

2、按技術(shù)切面來分

• 1）安全運(yùn)維

• 2）性能運(yùn)維

• 3）數(shù)據(jù)運(yùn)維

• 4）集成運(yùn)維

3、按流程來劃分

• 1）構(gòu)建/持續(xù)集成、發(fā)布

• 2）安裝部署、升級、遷移、合并、擴(kuò)展

• 3）配置、初始化、配置變更

• 4）備份、傳輸、恢復(fù)

• 5）日志、監(jiān)控、預(yù)警

• 6）診斷排查、優(yōu)化

系統(tǒng)運(yùn)維技能圖譜

系統(tǒng)運(yùn)維是運(yùn)維的基礎(chǔ)，新的一年中，對基礎(chǔ)運(yùn)維技能要求也在提高，打好系統(tǒng)運(yùn)維基礎(chǔ)，才能深入學(xué)習(xí)后面的各種運(yùn)維技能。

下圖列出了系統(tǒng)運(yùn)維要掌握的必備技能：

Web運(yùn)維技能圖譜

Web運(yùn)維是運(yùn)維崗位中崗位最多的一個，薪資也相對較高，但需要掌握的知識點(diǎn)也比較多，新的技能要掌握，老的運(yùn)維技能也不能丟。

下圖列出了web運(yùn)維要掌握的各種必備技能：

大數(shù)據(jù)運(yùn)維技能圖譜

大數(shù)據(jù)從2017年開始逐漸走到生活的各個角落，2018年在逐漸落地，而在2019年，大數(shù)據(jù)依然火熱。

加上國家對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的扶持，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在新的一年崗位需求一定會更加大，因此掌握大數(shù)據(jù)運(yùn)維技能，就走在了運(yùn)維的前沿。

下圖列出了大數(shù)據(jù)運(yùn)維要掌握的各種必備技能：

容器運(yùn)維技能圖譜

容器的產(chǎn)生，是一次IT行業(yè)的革命，2015 年到 2016 年，是業(yè)界普遍認(rèn)為的容器技術(shù)爆發(fā)的一年，短短一年多時間里，容器技術(shù)在中國大陸完成了從零星概念到烽火燎原的壯舉。

時至今日，容器技術(shù)在國內(nèi)大多數(shù)企業(yè)中落地已成為一種共識，而國內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)，也呈現(xiàn)出了企業(yè)產(chǎn)品、開源社區(qū)和公有云齊頭并進(jìn)的良好局面。

因此，2019年也是容器繼續(xù)快速落地的一年，下圖列出了大數(shù)據(jù)運(yùn)維要掌握的各種必備技能：

數(shù)據(jù)為王的時代

萬丈高樓平地起，高樓穩(wěn)不穩(wěn)取決于地基是否扎實。運(yùn)維數(shù)據(jù)便是運(yùn)維管理這座高樓的地基。運(yùn)維數(shù)據(jù)大致分為CMDB、日志、生產(chǎn)DB、知識庫四個方面。

對數(shù)據(jù)的維護(hù)和管理至關(guān)重要，特別是日志數(shù)據(jù)，對運(yùn)維來說，通過日志可以比較準(zhǔn)確全面地知道系統(tǒng)或是設(shè)備的運(yùn)行情況，可以返查問題產(chǎn)生的原因，還原問題發(fā)生的整個過程。

通過日志也可以提前預(yù)測系統(tǒng)可能要發(fā)生的問題或是故障，如系統(tǒng)安全日志，如果網(wǎng)絡(luò)攻 擊會在系統(tǒng)安全日志中有一定的體現(xiàn)。

• 日志數(shù)據(jù)處理

這么多的日志，運(yùn)維要通過各種手段完成日志的收集、過濾分析、可視化展示，那么如何實現(xiàn)這些功能呢？

方法很多，例如ELK集成套件（Elasticsearch , Logstash, Kibana）就可以輕松實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的實時收集、分析傳輸以及圖形化展示。

同時，消息隊列使用kafka集群架構(gòu)，有效保障了收集數(shù)據(jù)的安全性和穩(wěn)定性，而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建，從整體上提高了ELK系統(tǒng)的高效性、擴(kuò)展性和吞吐量。

用大數(shù)據(jù)思維做運(yùn)維監(jiān)控

大數(shù)據(jù)分析最早就來源于運(yùn)維人的日志分析，到逐漸發(fā)展對各種業(yè)務(wù)的分析，人們發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)涵著非常大的價值。

那么如何用大數(shù)據(jù)思維做運(yùn)維呢，大數(shù)據(jù)架構(gòu)上的一個思維就是：提供一個平臺讓運(yùn)維方便解決這些問題， 而不是，讓大數(shù)據(jù)平臺去解決出現(xiàn)的問題。

基本的一個大數(shù)據(jù)運(yùn)維架構(gòu)是這樣的：

對于運(yùn)維的監(jiān)控，利用大數(shù)據(jù)思維，需要分三步走：

獲取需要的數(shù)據(jù)

過濾出異常數(shù)據(jù)并設(shè)置告警閥值

通過第三方監(jiān)控平臺進(jìn)行告警

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的运维岗位技能风向标！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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