A. 大数据运维和al运维哪个好
大数据运维和al运维大数运维好。大数据运维作为al运维发展的三个重要基础之一（数据、算法、磨猛算力），本身与al运维就存在紧密的联系，正是基于大数据运维技术的发展，目前al运维技术才在落地应用方面获得了诸多突破。数据运维和人工智能al运维都是当下的热门领域，长远的发展前景都值得期待，但是整体来说，al运维门槛是要更高的，并且随着行业的发展，门槛还会余游哪继续加高，本身的专业背景积累不足，那么转行面临的竞争压力会越来越大。而大数据，相对来说，是零基础转行更加友好的选竖码择。
B. 大数据运维岗位是干什么的
大数据运维指互联网运维，通常是属于技术部门。其职责：负责大数据平台的稳定性和性能优化；大数据项目的运维亏颂工作；针对业务的需求制定运闷空陵维解决方案；完善监控报警系统，对业务关键指标进行监控蚂戚和报警通知；负责大数据的方案架构及方案的落地；负责集群网络架构及机器的管理等
C. 大数据运维是什么工作
1、从工作职责的运维和实施来看
运维工程师最基本的职责都是负责服务的稳定性，确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务，负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率；
实施工程师，以软件实施工程师为例，主要负责工程实施： 包括常用操作系统、应用软件及公司所开发的软件安装、调试、维护，还有少部分硬件、网络的工作； 负责现场培训： 现场软件应用培训； 协助项目验收； 负责需求的初步确认；把控项目进度；与客户沟通个性化需求； 负责项目维护。
2、从企业招聘的岗位说明来看，
大数据运维工程师，主要负责大数据相关系统/平台的维护，确保其稳定性，更多的是对大数据系统的维护；
D. 大数据运维是干什么的难学吗费脑子吗
只要你感兴趣，不管难不难，要知道这个是高薪职业，到这可以参观学习的
E. 大数据运维的主要工作内容是什么
大数据运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互专联网产属品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。
一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。
F. 33岁搞大数据运维好还是大数据分析好
大数据分析好。
数据分析是数据价值化的型拆主要手段，所以从这个角度来看，学习数据分析似乎有更好的就业前景，而大数据运维都需要考网络方面的，比较难。
大数据分析是指对规模巨大的卜埋枣数据进行采集液岁、存储、管理和分析。
G. 智能设备运行与维护和大数据应用哪个好
大数据应用。
智能化运维工程师的工资一般低于大数据运维工程师。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而智能设备运维尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到智能设备运维也会相对比较容易。
H. IT管理领域的大数据运维、数据处理和数据挖掘应该怎么做
IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。
RIIL
Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。
I. 运维与大数据有什么联系吗
想往大数据方面发展有两个方向，即可以是大数据开发，也可以是大数据运维。
大数据运维指的是安装、配置、维护、优化大数据相关的平台软件环境，比如Hadoop集群、HBase集群等等。
J. 尚硅谷的大数据和大数据运维有什么区别
大数据运维和大数据开发是两种不一样的岗位，
大数据开发是对数据产品进行开发，需专要对这些大属数据工具操作数据非常熟练。
而大数据运维是对子承载数据的那些组件进行维护，只需要监控那些组件是否在运转机器的性能是否稳定