大数据运维发展现状 甘肃电信大数据运维工作怎么样？

甘肃电信大数据运维工作怎么样？

大数据维护工作不属于电信的重点能维护部门，是高端人才聚集的地方，都是重点岗位，是比较好的部门，也是比较比较好的岗位。

大数据时代的安全运维服务如何实现？

在互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会解出一个PB级别以上单位的结构与非结构信息的大数据时代。数据量的爆发性再增长，使企业IT架构断的扩大，服务器、存储设备的数量越来越多，网络也变得极其紧张。而大数据的4V特征，数据量大(Volume)、类型繁多(Variety)、价值密度高(Value)、时效高(Velocity)也使得传统的技术架构和路线，早没法高效安全地如何处理这等海量的数据。可以不说，大数据时代对企业的数据驾驭能力提出来了新的挑战。尤其是大数据平台来讲勉力支撑着公司的搜索、推荐、广告等核心业务，是为保障良好的用户体验和业务效果，运维工作略显极其非常艰巨。相比于现代的运维，大数据时代的运维遭遇着集群规模更大、业务组件大量、监控可视化与智能化最为急切等诸多难题。

我们知道，在互联网初期，大部分应用程序跑在少量的服务器上，网络带宽很小，存储量也很小，此时此刻的运维大量的是可以解决像组网、操作系统等机房建设问题，应用的上线部署是可以由开发工程师来成功，运维的工作职责是没有这样的话确实。接着互联网进入高速发展期，数据规模从GB到TB再到PB级别，在存储量上超过千倍会增长，在计算规模上很可能也远远的达到上百倍增长，传统的单节点来存储和计算超过PB级别的数据巳经都很难办，分布式集群的巳经成为标准的解决方案。分布式系统在存储上解诀了如此大规模数据单机不能容纳的问题，同样的在计算上解决了单机CPU也可以内存等资源无法彻底柯西-黎曼方程的问题，只不过而也受到了很多运维难题，诸如材上游戏部署、大规模机器管理、改名、容灾、数据同步等。从数据规模到机器规模的扩大，现代的运维和方法巳经肯定不能满足的条件产品快速迭代的要求，智能运维在这样的场景下便应运而生。智能运维是建立在运维基础上，实际当然策略和算法来接受智能化诊断决策，以更快、更清楚、更高效地完成运维工作的技术体系。要利用智能运维的目标，是需要有平台支撑，这也是DevOps很火的原因，很多运维工程师都掌握到了开发工具和平台的本领，所以组建了又高效的自动化运维平台。所以才说智能运维是运维发展的初级阶段，确实是互联网时代经济的发展到肯定会阶段的产物。智能运维的基础是确立在极大规模数据分析和计算之上，当数据量很小时，我们甚至还可以毛石混凝土判断和决策，一但数据达到是有规模，大数据牵涉到的所有技术就都会成为智能运维所依赖性太强的技术。无非，可以说智能运维是一种新发明技术，而且它从另一个视角去平等的眼光运维，对传统运维通过了创新和升华一方面，也可以算智能运维是一种最经典技术，它是一系列能成熟技术的结合体，它融入其中了运维技术、大数据、比较传统机器学习技术、机器学习、深度学习等方方面面的技术。那就在大数据时代应该是怎么做了运维?我感觉有三个方面。一是基础设施平台化，大数据的4V特性，而言于现代的系统运维，数据的处理框架变的极为多样化和复杂化，这那些要求我们需要打牢基础设施才能事半功倍。.例如异构数据海量数据的分布式存储、离线批处理、低功耗索引、大规模流数据处理，包括可视化监控与可以报警平台等。二是集群管理自动化，减低运维奇怪度。自动化都能够实力提升稳定性，特性的操作交给你们机器先去做，是可以降底人为操作失误，提高线上的稳定性自动化还能极大地提高效率，将运维人员从护理繁琐的操作中得到解放不出来，把更多的时间耗去到运维平台迭代优化上，进而更好地为业务运营服务。三是运维决策智能化，利用好大数据分析技术修为提升预测国家、突然发现和自动检查的能力，预测分配资源，动态上下升降集群，实现程序智能预警，手动可以修复，最大化利用资源，减少开销。

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