大數據運維：大數據平臺+海量數據

大數據開發獨攬大權

大數據技術很早就在BAT這些公司生根發芽，但直到1四、15年大數據技術才普遍應用在各大互聯網公司，大數據技術由此深刻各行各業。

 此時大數據開發人才很是緊缺，不少公司大數據從立項，到大數據平臺構建，到項目整個流程開發，到後期大數據項目的運維，都是由大數據開發人員一手完成（此時少有專業大數據運維人才）。但隨着公司數據愈來愈多，業務愈來愈複雜，大數據集羣規模愈來愈大，大數據團隊也愈來愈大，大數據開發人員這種早期短平快、粗放式、簡單無序的方式已經知足不了大數據平臺的維護工做。此時迫切須要專業的大數據運維人才，負責大數據平臺的運維、監控、安全。

大數據運維肩負使命

運維的發展速度突飛猛進，曾幾什麼時候，咱們印象中認爲運維就是跑機房、裝系統、安裝網絡，幹一些打雜的工做。可是如今的運維工做已經變得很是重要，運維人員的分工也更加精細化，規模稍微大一點的公司都會將運維細分爲系統運維、應用運維、數據庫運維、安全運維。

當技術發展到大數據雲計算時代，出現了阿里雲、騰訊雲以及華爲雲以後，那麼底層次的初級運維將會愈來愈少，中級層次的運維也會逐步被淘汰，高水平的大數據運維需求量則會日益增加。由於低層次的傳統運維主要工做就是循序漸進作好螺絲釘，而高層次的大數據運維則須要考慮大數據平臺架構設計、大數據平臺的自動化、智能化管理等。這實際上是要求傳統運維在大數據面前要改變思惟、承擔更多的工做責任，不但要保障大數據平臺的穩定、高效運維以及切實安全，還須要具有大數據平臺架構的設計能力，因此一個好的大數據運維工程師是有作大數據架構師的潛力。

大數據運維必備技能

大數據運維跟傳統運維既密切相連又大不相同。傳統運維面對的底層軟硬件基本穩固，大數據運維面對的是商用硬件和複雜linux版本；傳統運維面對的是單機架構爲主，大數據運維面對複雜的分佈式架構；傳統運維大多維護閉源商業版系統，大數據運維一般面對開源系統，文檔手冊匱乏。大數據運維對自動化工具的依賴大大增長。那麼大數據運維到底須要具有哪些技能呢？

大數據運維是新的機會，對於傳統運維也是新的起點、新的機遇，大數據發展紅利咱們一塊兒見證，不容錯過（學習、交流wechat：971557118）。