大數據運維工作內容

A. 大數據運維_大數據運維是什麼工作

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、系統管理同為互聯網產品技術支撐的4大部神皮豎門，這個劃分在國內和游大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（proctmanager，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握滲務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。

B. 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；

C. 大數據運維工程師需要的技能

大數據運維工程師需要的技能有：具備一定的伺服器知識、有提供方案的能力、需要對數據具有高度的敏感性、需要掌握一些腳本語言。

大數據運維工程師的主要職責：

1、承擔團隊的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考評等。

2、組織制訂、完善與本部門相關的管理制度、標准操作手冊 SOP維護操作MOP和應急預案等。

3、組織制定中心基礎設施保養計劃，做好相關計劃的實現、控制及優化工作。

4、審核、報批、組織實施各類變更申請、事報告工作，做好相關應昌蘆急工作的指揮與處理。耐培帶

5、組織開展數據中心基礎設施運行維護相關培訓、訓練與演練。

6、協助商務部與外包服務商洽談相關維護服務合同，監督服務實施並要求進行審核與考評，確保相關基礎設施的穩定運行。

7、負責數據中心基礎設施資源統計、容量預警工作，做好每月用水用電統計、PUE統計與分析。

8、配合數據中心進駐客戶的場地選址、平面布局、改造實施、進駐管理等支持協調工作。

9、基礎設施月報、環境報告的編寫和提交。

10、數據中心基礎設施的持續優化和改善。

11、負責上級主管領導交辦的其它工作。

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. 大數據運維是什麼工作

好多好多的數據，讓你去管理和維護，不要讓人黑了或者竊取了，有數據就有話語權，數據越多越好，對數據進行分析和挖掘，達到最後的轉化。檸檬學院大數據。

F. 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

G. 大數據運維工程師的基本職責

大數據運維工程師需要處理公司大數據平台各類異常和故障，確保系統平台的穩定運行。下面是我為您精心整理的大數據運維工程師的基本職責。

大數據運維工程師的基本職責1

職責:

1、技術保障各底層支撐系統的可靠性與穩定性;

2、負責車輛網平台的運行監控的解決方案編制、實施與二次功能開發;

3、負責技術文檔手冊編寫，更新，經驗總結沉澱，培訓分享;

4、負責對新技術和方案進行調研，評估和引進，用技術去提升運維生產效率

任職資格:

1、熟悉常見的應用服務部署和調優(Nginx、MySQL、Redis、MongoDB、ELK，Hadoop等)，熟悉高可用集群、負載均衡集群的規劃與搭建;

2、熟練使用linux、TCP/IP網路協議棧，了解常用的Troubleshooting手段和常見性能指標

3、具有車聯網平台運維的經驗，精於容量規劃、架構設計、性能優化;

4、熟悉主流PaaS雲產品的使用，具有運維平台開發經驗者、參與過開源產品的開發者優先;

5、優秀的溝通能力，出色的學習與鑽研能力，良好的問題分析與解決能力;

6、對行業技術敏感度高且細致，善於思考，樂於發現，對解決具有挑戰性問題充滿激情。

大數據運維工程師的基本職責2

職責：

1、負責維護伺服器的運行，包括巡檢、故障排除、數據備份等業務，保證伺服器高質量、高效率運行狀態;

2、負責伺服器漏洞整改及補丁升級;

3、負責hadoop運維相關工作;

4、負責大數據平台的日常部署、升級、擴容、遷移;

5、負責高並發，大存儲和實時流的Hadoop/spark大數據平台規劃，運維，監控和優化工作。

任職資格：

1、2年左右伺服器運維經驗;

2、對linux基礎運維命令熟悉，shell,python至少精通一種，如會scala語言可優先考慮;

3、熟悉Linux的維護和管理，熟悉bat及Shell腳本開發，能看懂Python/Scala優先;

4、做過大規模hadoop集群優先;

5、大數據項目：包括不限於hadoop、hive、kafka、hbase、spark、Ku、Impala等大數據生態的平台搭建，監控，運維，調優、生產環境hadoop集群trouble shooting 、hadoop版本升級管理及優化支持。

大數據運維工程師的基本職責3

職責:

1、負責Hadoop平台搭建，運維，管理，故障處理。

2、負責保障大數據平台的高效運轉、提升系統穩定性和安全性。

3、對平台的Hadoop，Hbase，Kafka，Hive等進行優化。

4、建立Hadoop集群管理和維護規范，包括版本管理和變更記錄等。

崗位要求:

1、有豐富的Hadoop生態系統的運維經驗，了解Hadoop、Storm、Spark、Kafka這些組件的原理，具備部署、實施、維護hadoop 及相關組件的能力;

2、至少精通 Perl/Python/Shell腳本語言中的一種;

3、掌握Linux操作系統的配置，管理、優化以及各種常用命令，能夠獨立排查及解決操作系統層的各類問題;

4、分析問題能力優秀，善於從各種系統、應用日誌中尋找出問題的原因。

5、有獨立分析問題和解決問題的能力，能出差。

大數據運維工程師的基本職責4

職責：

1.負責Hadoop、spark、hbase、oozie、hive等平台運營和優化工作，保障平台服務運行穩定、高效。

2.負責大數據方案架構及方案落地;

3.開發Hadoop大數據管理平台與監控建設;

3.負責hadoop平台部署、維護;生產問題、告警、故障處理及伺服器維護、日常值班;

4.負責集群網路架構、機器管理等。

任職資格：

1. 全日制本科以上學歷，三年以上後台系統運營工作經驗;

2. 熟悉hadoop原理，具有Hadoop平台應用及管理經驗，熟悉hadoop、hive、spark、hbase、oozie、druid、kylin、flink等開源項目及部署、維護、調優;

3. 熟悉linux操作系統及調優;熟悉sql編程，熟悉Shell/Python/Java/Perl語言的一種或多種，有開發經驗優先， 熟悉nagios,cacti,ganglia,zabbix,zenoss優先;

4. 對大數據和自動化運維開發有濃厚興趣，有大規模hadoop運維經驗者優先;有hadoop/hbase/spark/hive 開發經驗者優先。

大數據運維工程師的基本職責5

職責：

1. 負責大數據平台的穩定性和性能優化;

2. 負責大數據項目的運維工作;

3. 針對業務需求制定統一的運維解決方案;

4. 完善自動監控報警系統，對業務層面關鍵指標進行監控與報警通知;

任職要求：

1、熟練掌握hadoop平台搭建、維護，有平台優化經驗;

2、熟悉HDFS、Hive、Spark、HBbase、Kafka、Flume等組件的原理，有閱讀源碼能力者優先;

3、熟悉騰訊雲產品，有騰訊雲EMR使用經驗者優先考慮;

H. 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。

I. 大數據運維工程師具體做什麼

事件管理：目標是在服務出現異常時盡可能快速的恢復服務，從而保障服務的可用性;同時深入分析故障產生的原因，推動並修復服務存在的問題，同時設計並開發相關的預案以確保服務出現故障時可以高效的止損。

問題發現：設計並開發高效的監控平台和告警平台，使用機器學習、大數據分析等方法對系統中的大量監控數據進行匯總分析，以期在系統出現異常的時候可以快速的發現問題和判斷故障的影響。

問題處理：設計並開發高效的問題處理平台和工具，在系統出現異常的時候可以快速/自動決策並觸發相關止損預案，快速恢復服務。

問題跟蹤：通過分析問題發生時系統的各種表現(日誌、變更、監控)確定問題發生的根本原因，制定並開發預案工具。

變更管理：以可控的方式，盡可能高效的完成產品功能的迭代的變更工作。

配置管理：通過配置管理平台(自研、開源)管理服務涉及到的多個模塊、多個版本的關系以及配置的准確性。

發布管理：通過構建自動化的平台確保每一次版本變更可以安全可控地發布到生產環境。

容量管理：在服務運行維護階段，為了確保服務架構部署的合理性同時掌握服務整體的冗餘，需要不斷評估系統的承載能力，並不斷優化之。

容量評估：通過技術手段模擬實際的用戶請求，測試整個系統所能承擔的最大吞吐;通過建立容量評估模型分析壓力測試過程中的數據以評估整個服務的容量。

容量優化：基於容量評估數據，判斷系統的瓶頸並提供容量優化的解決方案。比如通過調整系統參數、優化服務部署架構等方法來高效的提升系統容量。

架構優化：為了支持產品的不斷迭代，需要不斷的進行架構優化調整。以確保整個產品能夠在功能不斷豐富和復雜的條件下，同時保持高可用性。