云平台运维工程师要求 企业上云就不需要系统运维人员了吗？
企业上云就不需要系统运维人员了吗？
首先，我们需要弄清楚什么是云。云计算通常指云计算。云计算的定义如下：
云计算是一种分布式计算，是指通过网络“云”将庞大的数据处理程序分解成众多的小程序，然后由多个服务器组成的系统进行处理和分析。这些小程序得到结果并返回给用户。
可能仍然很难理解。常见的对比是传统的发电机和供电网络。在电网形成之前，通常由各个组织提供和使用电源，以安装不同功率的发电机。但由于发电机功率不同，安装使用成本较高。而且，随着组织需求的变化，供电能力往往需要调整，这种供电网络不适合在这种情况下，发电机的问题就暴露出来了；通过供电网络，可以灵活地改变用电规模，安装成本很低，它很快取代了发电机，成为电力供应的主流。
云计算和供电网的原理是一样的。通过服务器的大规模集成和虚拟服务的在线提供，解决了服务器运维难的问题，企业的计算能力可以根据业务灵活配置，而不会产生过多的浪费成本。
虽然企业云是大势所趋，但企业云并不意味着企业完全不需要运维。只能说，企业没有硬件运维，企业也离不开软件运维，比如软件部署、升级、bug修复和处理等，这些云计算厂商是不可替代的。坦白说，他们是房东。他们给你一间简陋的房间，房间里的家具是你的，房东管房子，但家具必须自己管。
希望我的回答能对您有所帮助
~]“云上容易，云下难”
云数据库服务相对于企业自建数据库服务的优势在于：免费运维，扩展速度快，服务稳定性好，冗余方案灵活，这可以使企业在业务上投入更多的精力。
我也很高兴成为老板，但数据库是企业的命脉。不要只听一家公司的话。
1. 数据提供
如果数据放在云中，则表示该数据不能用于本地化操作，因为它在您自己的服务器上，所有数据都需要在云服务器上处理。如果您是一家销售数据并提供数据服务的公司，则需要下载处理后的数据，然后将其提交给用户。你需要知道云中的数据是收费的。数据量越大，成本越高。
2. 数据安全
每年都听说一些企业因为云服务而互相丢失数据，有备份的可以恢复。如果没有，他们需要为云服务付费。虽然概率很低，但却是生存的关键。
尽管企业走向云是一种趋势，但在做出决策之前，还需要对其进行多方面的评估。
数据库上云的利与弊有哪些？
只是半瓶迟早要淘汰
不仅运维人员，不仅网络工作者，还有码农迟早要淘汰90%。
海浪冲走了沙子，泥土造就了金子
！无论是云计算、SDN、Devops，还是大数据、AI。平台维护离不开有经验的运维、网络工程师、硬件工程师。如果我们摆脱了那些无知和没有技能的人，我们留下的东西会更受欢迎，有更高的收入，我们不需要整天加班。
因为重复的脏活可以通过自动任务和脚本来完成，有经验的工程师可以通过积累知识和经验来解决问题，而不是简单的重复性体力劳动。
云计算淘汰运维，SDN淘汰网工，IT行业只剩下码农和码农了吗？
要做好运维工作，需要了解很多东西，包括基本的网络管理、系统环境、CDN管理、域名管理，以及各种权限控制管理，包括防护墙。每一个问题的第一线都会是你的对接，这将涉及到监控管理，原来LNMP、Tomcat、Nginx、MySQL相关的安装和配置都是精通以上基本必备的，现在他们都在微服务中。对于发展，他们更担心。体系结构的相对复杂性对操作和维护的压力更大。原来只能写一个shell的运维根本无法支持。你需要慢慢地学习Python，学习编写一些工具或操作维护平台，你需要彻底地学习h-HTTP，半个全栈web工程师。以及一些自动化组件的集成，传统的Jenkins，新的微服务相关，更重要的是，监控套件也进行了升级，传统的ZABBIX。新的普罗米修斯，滴答依旧，你需要学习很多组件，或者编写相关的插件。编写插件的前提是您应该掌握这些东西的体系结构和操作。集装箱k8s也有许多网关。如何保证openrestykong的调度存储安全。等待。不管你写什么，就凑合着用吧。我希望它能帮助你。学习到一定水平，一般的发展你是绝对肯定会挂掉的。ᕕ
低端运维包括维护电脑、拉拉网线等，高端包括docker、kubernetes、Linux、虚拟化、云计算、存储、网络、python开发、架构等，学习越多，越觉得运维与发展密不可分。但最后，我警告你，无论你做什么，拥有一个好的平台（公司、团队或愿意领导你的领导）更重要。只有跟着队伍走，你才不会这么糊涂。
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