A. 大數據運維和al運維哪個好
大數據運維和al運維大數運維好。大數據運維作為al運維發展的三個重要基礎之一（數據、演算法、磨猛算力），本身與al運維就存在緊密的聯系，正是基於大數據運維技術的發展，目前al運維技術才在落地應用方面獲得了諸多突破。數據運維和人工智慧al運維都是當下的熱門領域，長遠的發展前景都值得期待，但是整體來說，al運維門檻是要更高的，並且隨著行業的發展，門檻還會余游哪繼續加高，本身的專業背景積累不足，那麼轉行面臨的競爭壓力會越來越大。而大數據，相對來說，是零基礎轉行更加友好的選豎碼擇。
B. 大數據運維崗位是干什麼的
大數據運維指互聯網運維，通常是屬於技術部門。其職責：負責大數據平台的穩定性和性能優化；大數據項目的運維虧頌工作；針對業務的需求制定運悶空陵維解決方案；完善監控報警系統，對業務關鍵指標進行監控螞戚和報警通知；負責大數據的方案架構及方案的落地；負責集群網路架構及機器的管理等
C. 大數據運維是什麼工作
1、從工作職責的運維和實施來看
運維工程師最基本的職責都是負責服務的穩定性，確保服務可以7*24H不間斷地為用戶提供服務，負責維護並確保整個服務的高可用性，同時不斷優化系統架構提升部署效率、優化資源利用率；
實施工程師，以軟體實施工程師為例，主要負責工程實施： 包括常用操作系統、應用軟體及公司所開發的軟體安裝、調試、維護，還有少部分硬體、網路的工作； 負責現場培訓： 現場軟體應用培訓； 協助項目驗收； 負責需求的初步確認；把控項目進度；與客戶溝通個性化需求； 負責項目維護。
2、從企業招聘的崗位說明來看，
大數據運維工程師，主要負責大數據相關系統/平台的維護，確保其穩定性，更多的是對大數據系統的維護；
D. 大數據運維是干什麼的難學嗎費腦子嗎
只要你感興趣，不管難不難，要知道這個是高薪職業，到這可以參觀學習的
E. 大數據運維的主要工作內容是什麼
大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為互專聯網產屬品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。
一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。
一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。
F. 33歲搞大數據運維好還是大數據分析好
大數據分析好。
數據分析是數據價值化的型拆主要手段，所以從這個角度來看，學習數據分析似乎有更好的就業前景，而大數據運維都需要考網路方面的，比較難。
大數據分析是指對規模巨大的卜埋棗數據進行採集液歲、存儲、管理和分析。
G. 智能設備運行與維護和大數據應用哪個好
大數據應用。
智能化運維工程師的工資一般低於大數據運維工程師。
目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而智能設備運維尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到智能設備運維也會相對比較容易。
H. IT管理領域的大數據運維、數據處理和數據挖掘應該怎麼做
IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。
RIIL
Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。
I. 運維與大數據有什麼聯系嗎
想往大數據方面發展有兩個方向，即可以是大數據開發，也可以是大數據運維。
大數據運維指的是安裝、配置、維護、優化大數據相關的平台軟體環境，比如Hadoop集群、HBase集群等等。
J. 尚矽谷的大數據和大數據運維有什麼區別
大數據運維和大數據開發是兩種不一樣的崗位，
大數據開發是對數據產品進行開發，需專要對這些大屬數據工具操作數據非常熟練。
而大數據運維是對子承載數據的那些組件進行維護，只需要監控那些組件是否在運轉機器的性能是否穩定