演算法在運維

① 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘演算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等

數據分析師：
工作內容：
a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；產品的流量轉化情況、產品流程優化分析，等等；
b.報表需求分析--比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、產品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；
c.業務專題分析：
精準營銷分析（用戶畫像分析、營銷對象分析、營銷策略分析、營銷效果分析）；
風控分析（策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；
市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、渠道分析、決策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、常用的演算法模型（分類、聚類、關聯、預測等，每一類模型的一兩種最典型的演算法）、分析報告的撰寫、商業的敏感性等等；

數據挖掘工程師：
工作內容：
a.用戶基礎研究：用戶生命周期刻畫（進入、成長、成熟、衰退、流失）、用戶細分模型、用戶價值模型、用戶活躍度模型、用戶意願度識別模型、用戶偏好識別模型、用戶流失預警模型、用戶激活模型等
b.個性化推薦演算法：基於協同過濾（USERBASE/ITEMBASE）的推薦，基於內容推薦，基於關聯規則Apriot演算法推薦，基於熱門地區、季節、商品、人群的推薦等
c.風控模型：惡意注冊模型、異地識別模型、欺詐識別模型、高危會員模型、
電商領域（炒信模型、刷單模型、職業差評師模型、虛假發貨模型、反欺詐模型）
金融領域（欺詐評分模型、徵信評分模型、催收模型、虛假賬單識別模型等）
d.產品知識庫：產品聚類分類模型、產品質量評分模型、違禁品識別模型、假貨識別模型等
e.文本挖掘、語義識別、圖像識別，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、機器學習演算法原理（分類、聚類、關聯、預測、神經網路等）、模型評估、模型部署、模型監控；

數據產品經理：
工作內容：
a.大數據平台建設，讓獲取數據、用數據變得輕而易舉；構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控、提高決策效率、降低運營成本、提升營收水平；
b.數據需求分析，形成數據產品，對內提升效率、控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值變現；
c.典型的大數據產品：大數據分析平台、個性化推薦系統、精準營銷系統、廣告系統、徵信評分系統（如芝麻評分）、會員數據服務系統（如數據縱橫），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握數據分析工具，還需要掌握 像 原型設計工具Auxe、畫結構流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL資料庫、產品設計，同時，熟悉常用的數據產品框架

數據研發工程師：
工作內容：
a.大數據採集、日誌爬蟲、數據上報等數據獲取工作
b.大數據清洗、轉換、計算、存儲、展現等工作
c.大數據應用開發、可視化開發、報表開發等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握資料庫、日誌採集方法、分布式計算、實時計算等技術

② 運維工程師，工作內容有哪些

隨著移動互聯網、O2O、雲計算、大數據的發展，一些大的互聯網公司對服務可靠性的追求，也會轉化為對運維工程師的技能和能力要求，這也是目前高端運維工程師十分稀缺的原因。

當然，想要成為一名優秀的運維工程師也不是一件簡單的事情，需要學習信息安全、linux運維、windows運維、oracle、網路技術等等內容。當然，運維的發展還是有許多選擇的，下面我們來看一看都有哪些崗位的運維工程師。

1、Linux運維工程師

Linux雲計算運維工程師這個崗位，甚至到後期薪資會比開發高的多，做運維年薪50W的還是十分常見。想要成為優秀的Linux運維工程師，像linux系統、基礎命令、shell腳本、MySQL都是運維工程師必需要學的內容。一般來說，大公司運維還要懂一些內核以及C編程之類知識。對於小公司而言技術要求能力要求並不是很高，基本也用不到多少開發的知識。

2、運維工程師/運維開發工程師：

運維工程師、運維開發工程師絕對是企業的核心職位之一。想要成為一名運維工程師或是運維開發工程師，需要非常豐富的實踐經驗。除了要熟練掌握產品線的運維工作，同時也需要學習開發鎮攜耐的能力，學習了解業務的痛點和問題。當然了，運維開發工隱激程師的長遠發展是成為大型系統的架構師，其職業前途和薪資待遇自然不必多說。

3、資料庫工程師：

資料庫方向是運維技術中較為特殊的一個方向，由於業務的重要性通常需要專設崗位，業界在該方向也有深厚的研究和積累。想要成為資料庫工程師，主要方向有資料庫內核、雲資料庫等，工資待遇在一萬左右，長遠發展目標是資料庫領域的技術專家，資料庫架構師。

4、運維平台研發工程師：

專門研發運維相關通用平台和技術，需要有一定的產品線運維經驗或從產品線中拿到運維需求。對研發能力有較高的要求，對系統的設計有較嚴格的標准，並且能夠理解用戶需求，做出適合服務運維和滿足運維工程師使用體驗的運維產品，長遠的發展是成為各個技術縱向領域的技術專家。

5、運維經理：

想要成為一名優秀的運維經理，對協調和推進能力的要御春求比較高。所以一些技術深度還不錯，協調和推進能力比較高的同學，非常適合轉型管理職位。長遠的發展和技術部門的管理職位一樣，目標是CTO、CEO，年薪百萬不是夢。

總體上看來，想要成為一名優秀的運維工程師，必須要有不斷提升的學習態度，做到掌握多種技能，像是運維、架構、編程、演算法等能力綜合發展。在未來可以預見的是，運維工程師的素養和要求會越來越高，發展到一定階段後，界限也會越來越模糊。

③ 雲計算運維人員將面臨哪些新趨勢

1、企業野斗早IT系統越發復雜，運維挑戰更大，需要實現更高程度的自動化
隨著數字化升級的深入、業務的增長，企業的IT系統日趨復雜，林林總總的網路設備、伺服器、中間件、以及業務系統微服務化等讓IT運維人員難以從容應對，即使加班加點地維護、部署、管理也經常會因這樣或那樣的故障而導致業務的中斷，嚴重影響業務的正常運行。
同時，市場競爭變得越來越激烈，企業業務迭代需提速，以搶占市場先機，互聯網行業尤為明顯。產品市場化或迭代的速度成為產品成功至關重要的一個條件，如何更好地支持業務的快速迭代就成了運維人員又一壓力。顯然，人工的運維方式難以為繼，於是國內運維行業開始尋求自動化。
工欲善其事必先利其器。隨著技術的發展和自動化運維工具的出現，包括事件監控預警、自動化部署、自動化編排以及自助診斷等工具，為運維效率的提升提供了可能。
2、雲計算的誕生和大規模普及，帶來了運維對象、運維工具甚至是技能的變化，DevOps趨勢引起關注
一般，很多企業會把運維部門的工作分成兩個層級：一是基礎設施運維，主要是針對企業IT基礎設施的管理，包括伺服器、交換機、網路等物理資源的監控、報警、維修上線等;二是應用運維，主要是針對企業具體業務的運維，包括某些業務應用的上線下線、發布部署和擴縮容等。
從業務的維度來說，應用運維的效率提升能更直接地加快業務迭代的效率和增長速率;基礎運維則是根基，自建數據中心的企業，其運維的主要工作側重於基礎設施。
雲計算具有「軟體(或服務)定義一切」的特點，雲廠商基本承接了底層基礎設施的維護與虛擬化的工作。上雲之後，企業運維的主要對象則從硬體(伺服器等)，轉向了面向服務API的運維，包括主機運維和應用運維，提倡自動化的部署流水線和持續交付的DevOps愈發受到關注。
3、人工智慧與大數據興起
到近幾年，運維時興概念不止於DevOps，還有各種DataOps與AIOps。這些都反映了運維領域智銷帆能化、數據化運作的需求。
智能化實際上是自動化的更高追求，可以進一步釋放運維人員的時間。人工智慧熱潮卷到一切實現能夠自頌雀動化的領域，運維領域也不例外，這必然是發力的重要方向之一。不過，在大多數企業還未完全實現大規模的自動化，甚至初步的代碼化時，智能運維實際上有點遙遠。

④ 相比傳統運維工具，AIOps的優勢在哪裡

作為一種將演算法集成到工具里的新型運維方式，AIOps 可以幫助企業最大程度地簡化運維工作，把 IT 從耗時又容易出錯的流程中解放出來。

有了 AIOps，當 IT 出現故障隱患，運維人員不需要再等待系統發出故障告警，通過內置的機器學習演算法以及大數據技術，就能自動發現系統的各類異常，從而實現從異常入手判斷故障發生的鎮老扮可能性、嚴重性和影響，依賴機器對數據的分析結果，判斷最佳的應對方案。

由此可以看出，基於 AIOps 的管理方法對監控式運維的底層技術實現了顛覆。傳統 IT 運維管理工具更為關注突發事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 則更加關注問題、分析和預測御灶，二者可謂互相補充相得益彰。

對 IT 運維人員而言，當一條含兆告警被確認的時候，不但意味著你第一時間發現了業務故障，更意味著在故障發生的這一刻，業務已經受到了影響。而隨著 AIOps 的出現，IT 部門可以通過機器學習和演算法技術，事先發現 IT 系統的運行異常，提前進行故障的防範甚至規避措施，確保業務故障不出現或者少出現，這些對於 IT 和業務部門來說意義重大。

⑤ 智能運維是什麼

得益於IT外包服務的發達，現在的運維已經不包括搬緩鄭機器上架、接網線、安裝操作系統等基礎工作，運維人員一般會從一台已安裝好指定版本的操作系統、粗此分配好IP地址和賬號的服務岩哪迅器入手，工作范圍大致包括：伺服器管理（操作系統層面，比如重啟、下線）、軟體包管理、代碼上下線、日誌管理和分析、監控（區分系統、業務）和告警、流量管理（分發、轉移、降級、限流等），以及一些日常的優化、故障排查等。

隨著業務的發展、伺服器規模的擴大，才及雲化（公有雲和混合雲）、虛擬化的逐步落實，運維工作就擴展到了容量管理、彈性（自動化）擴縮容、安全管理，以及（引入各種容器、開源框架帶來的復雜度提高而導致的）故障分析和定位等范圍。

聽上去每一類工作都不簡單。不過，好在這些領域都有成熟的解決方案、開源軟體和系統，運維工作的重點就是如何應用好這些工具來解決問題。

傳統的運維工作經過不斷發展（伺服器規模的不斷擴大），大致經歷了人工、工具和自動化、平台化和智能運維（AIOps）幾個階段。這里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基於Gartner的定義標准）。

基於演算法的IT運維，能利用數據和演算法提高運維的自動化程度和效率，比如將其用於告警收斂和合並、Root分析、關聯分析、容量評估、自動擴縮容等運維工作中。

在Monitoring（監控）、Service Desk（服務台）、Automation（自動化）之上，利用大數據和機器學習持續優化，用機器智能擴展人類的能力極限，這就是智能運維的實質含義。

智能運維具體的落地方式，各團隊也都在摸索中，較早見效的是在異常檢測、故障分析和定位（有賴於業務系統標准化的推進）等方面的應用。智能運維平台邏輯架構如圖所示。

智能運維平台邏輯架構圖

智能運維決不是一個跳躍發展的過程，而是一個長期演進的系統，其根基還是運維自動化、監控、數據收集、分析和處理等具體的工程。人們很容易忽略智能運維在工程上的投入，認為只要有演算法就可以了，其實工程能力和演算法能力在這里同樣重要。

智能運維需要解決的問題有：海量數據存儲、分析、處理，多維度，多數據源，信息過載，復雜業務模型下的故障定位。這些難題是否會隨著智能運維的深入應用而得到一定程度的解決呢？我們會在下一篇文章中逐步展開這些問題，並提供一些解決方案。

本文選自《智能運維：從0搭建大規模分布式AIOps系統》，作者彭冬、朱偉、劉俊等，電子工業出版社2018年7月出版。

本書結合大企業的智能運維實踐，全面完整地介紹智能運維的技術體系，讓讀者更加了解運維技術的現狀和發展。同時，幫助運維工程師在一定程度上了解機器學習的常見演算法模型，以及如何將它們應用到運維工作中。

⑥ 運維方向的校招在面試，筆試時對演算法能力要求有多高

會有一些筆試題目讓你做，這些陵滾念題目網上一般都有，你可以自己看看，Tanjurd可以尺困告訴你，面試相對更容易些，主要是問一些你做過什麼項目，在這個項目當當的角色以及做了什麼，其他就隨便聊就是了，樓主不用緊張，祝你備源好運。

⑦ IT運維平台演算法背後的兩大「神助攻」

智能運維(AIops)是目前 IT 運維領域最火熱的詞彙，全稱是 Algorithmic IT operations platforms，正規翻譯是『基於演算法的 IT 運維平台』，直觀可見演算法是智能運維的核心要素之一。

本文主要談演算法對運維的作用，涉及異常檢測和歸因分析兩拆御隱方面，圍繞運維系統Kale 中 skyline、Oculus 模塊、Opprentice 系統、Granger causality（格蘭傑因果關系）、FastDTW 演算法等細節展開。

一、異常檢測

異常檢測，是運維工程師們最先可能接觸的地方了。畢竟監控告警是所有運維工作的基礎。設定告警閾值是一項耗時耗力的工作，需要運維人員在充分了解業務的前提下才能進行，還得考慮業務是不是平穩發展狀態，否則一兩周改動一次，運維工程師絕對是要發瘋的。

如果能將這部分工作交給演算法來解決，無疑是推翻一座大山。這件事情，機器學習當然可以做到。但是不用機器學習，基於數學統計的演算法，同樣可以，而且效果也不差。

異常檢測之Skyline異常檢測模塊

2013年，Etsy 開源了一個內部的運維系統，叫 Kale。其中的 skyline 部分，就是做異常檢測的模塊， 它提供了 9 種異常檢測演算法 ：

first_hour_average、

simple_stddev_from_moving_average、

stddev_from_moving_average、

mean_subtraction_cumulation、

least_squares

histogram_bins、

grubbs、

median_absolute_deviation、

Kolmogorov-Smirnov_test

簡要的概括來說，這9種演算法分為兩類：

從正態分布入手：假設數據服從高斯分布，可以通過標准差來確定絕大多數數據點的區間；或者根據分布的直方圖，落在過少直方里的數據就是異常；或者根據箱體圖分析來避免造成長尾影響。

從樣本校驗入手：採用 Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk、Lilliefor 等非參數校驗方法。

這些都是統計學上的演算法，而不是機器學習的事情。當然，Etsy 這個 Skyline 項目並不是異常檢測的全部。

首先，這里只考慮了一個指標自己的狀態，從縱向的時序角度做旅廳異常檢測。而沒有考慮業務的復雜性導致的橫向異常。其次，提供了這么多種演算法，到底一個指標在哪種演算法下判斷的更准？這又是一個很難判斷的事情。

問題一： 實現上的抉擇。同樣的樣本校驗演算法，可以用來對比一個指標的當前和歷史情況，也可以用來對比多個指標里哪個跟別的指標不一樣。

問題二： Skyline 其實自己採用了一種特別朴實和簡單的辦法來做補充——9 個演算法每人一票，投票達到閾值就算數。至於這個閾值，一般算 6 或者 7 這樣，即佔到大多數即可。

異常檢測之Opprentice系統

作為對比，面對相同的問題，網路 SRE 的智能運維是怎麼處理的。在去年的 APMcon 上，網路工程師描述 Opprentice 系統的主要思想時，用了這么一張圖：

Opprentice 系統的主體流程為：

KPI 數據經過各式 detector 計算得到每個點的諸多 feature；

通過專門的交互工具，由運維人員標記 KPI 數據的異常時間段；

採用隨機森林演算法做異常分類。

其中 detector 有14種異常檢測演算法，如下圖：

我們可以看到其中很多演算法在 Etsy 的 Skyline 里同樣存在。不過，為避免給這么多演算法調配參數，直接採用的辦法是：每個參數的取值范圍均等分一下——反正隨機森林不要求什麼特徵工程。如，用 holt-winters 做為一類拆滾 detector。holt-winters 有α，β，γ 三個參數，取值范圍都是 [0, 1]。那麼它就采樣為 (0.2, 0.4, 0.6, 0.8)，也就是 4 ** 3 = 64 個可能。那麼每個點就此得到  64  個特徵值。

異常檢測之

Opprentice 系統與 Skyline 很相似

Opprentice 系統整個流程跟 skyline 的思想相似之處在於先通過不同的統計學上的演算法來嘗試發現異常，然後通過一個多數同意的方式/演算法來確定最終的判定結果。

只不過這里網路採用了一個隨機森林的演算法，來更靠譜一點的投票。而 Etsy 呢？在 skyline 開源幾個月後，他們內部又實現了新版本，叫 Thyme。利用了小波分解、傅里葉變換、Mann-whitney 檢測等等技術。

另外，社區在 Skyline 上同樣做了後續更新，Earthgecko 利用 Tsfresh 模塊來提取時序數據的特徵值，以此做多時序之間的異常檢測。我們可以看到，後續發展的兩種 Skyline，依然都沒有使用機器學習，而是進一步深度挖掘和調整時序相關的統計學演算法。

開源社區除了 Etsy，還有諸多巨頭也開源過各式其他的時序異常檢測演算法庫，大多是在 2015 年開始的。列舉如下：

Yahoo! 在去年開源的 egads 庫。(Java)

Twitter 在去年開源的 anomalydetection 庫。(R)

Netflix 在 2015 年開源的 Surus 庫。(Pig，基於PCA)

其中 Twitter 這個庫還被 port 到 Python 社區，有興趣的讀者也可以試試。

二、歸因分析

歸因分析是運維工作的下一大塊內容，就是收到報警以後的排障。對於簡單故障，應對方案一般也很簡單，採用 service restart engineering~ 但是在大規模 IT 環境下，通常一個故障會觸發或導致大面積的告警發生。如果能從大面積的告警中，找到最緊迫最要緊的那個，肯定能大大的縮短故障恢復時間(MTTR)。

這個故障定位的需求，通常被歸類為根因分析（RCA，Root Cause Analysis）。當然，RCA 可不止故障定位一個用途，性能優化的過程通常也是 RCA 的一種。

歸因分析之 Oculus 模塊

和異常檢測一樣，做 RCA 同樣是可以統計學和機器學習方法並行的~我們還是從統計學的角度開始。依然是 Etsy 的 kale 系統，其中除了做異常檢測的 skyline 以外，還有另外一部分，叫 Oculus。而且在 Etsy 重構 kale 2.0 的時候，Oculus 被認為是1.0 最成功的部分，完整保留下來了。

Oculus 的思路，用一句話描述，就是：如果一個監控指標的時間趨勢圖走勢，跟另一個監控指標的趨勢圖長得比較像，那它們很可能是被同一個根因影響的。那麼，如果整體 IT 環境內的時間同步是可靠的，且監控指標的顆粒度比較細的情況下，我們就可能近似的推斷：跟一個告警比較像的最早的那個監控指標，應該就是需要重點關注的根因了。

Oculus 截圖如下：

這部分使用的 計算方式有兩種：

歐式距離，就是不同時序數據，在相同時刻做對比。假如0分0秒，a和b相差1000，0分5秒，也相差1000，依次類推。

FastDTW，則加了一層偏移量，0分0秒的a和0分5秒的b相差1000，0分5秒的a和0分10秒的b也相差1000，依次類推。當然，演算法在這個簡單假設背後，是有很多降低計算復雜度的具體實現的，這里就不談了。

唯一可惜的是 Etsy 當初實現 Oculus 是基於 ES 的 0.20 版本，後來該版本一直沒有更新。現在停留在這么老版本的 ES 用戶應該很少了。除了 Oculus，還有很多其他產品，採用不同的統計學原理，達到類似的效果。

歸因分析之 Granger causality

Granger causality（格蘭傑因果關系）是一種演算法，簡單來說它通過比較「已知上一時刻所有信息，這一時刻 X 的概率分布情況」和「已知上一時刻除 Y 以外的所有信息，這一時刻 X 的概率分布情況」，來判斷 Y 對 X 是否存在因果關系。

可能有了解過一點機器學習信息的讀者會很詫異了：不是說機器只能反應相關性，不能反應因果性的么？需要說明一下，這里的因果，是統計學意義上的因果，不是我們通常哲學意義上的因果。

統計學上的因果定義是：『在宇宙中所有其他事件的發生情況固定不變的條件下，如果一個事件 A 的發生與不發生對於另一個事件 B 的發生的概率有影響，並且這兩個事件在時間上有先後順序（A 前 B 後），那麼我們便可以說 A 是 B 的原因。』

歸因分析之皮爾遜系數

另一個常用的演算法是皮爾遜系數。下圖是某 ITOM 軟體的實現：

我們可以看到，其主要元素和採用 FastDTW 演算法的 Oculus 類似：correlation 表示相關性的評分、lead/lag 表示不同時序數據在時間軸上的偏移量。

皮爾遜系數在 R 語言里可以特別簡單的做到。比如我們拿到同時間段的訪問量和伺服器 CPU 使用率：

然後運行如下命令：

acc_count<-scale(acc$acc_count,center=T,scale=T)

cpu<-scale(acc$cpuload5,center=T,scale=T)

cor.test(acc_count,cpu)

可以看到如下結果輸出：

對應的可視化圖形如下：

這就說明網站數據訪問量和 CPU 存在弱相關，同時從散點圖上看兩者為非線性關系。因此訪問量上升不一定會真正影響 CPU 消耗。

其實 R 語言不太適合嵌入到現有的運維系統中。那這時候使用 Elasticsearch 的工程師就有福了。ES 在大家常用的 metric aggregation、bucket aggregation、pipeline aggregation 之外，還提供了一種 matrix aggregation，目前唯一支持的 matrix_stats 就是採用了皮爾遜系數的計算，介面文檔見：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-matrix-stats-aggregation.html

唯一需要注意的就是，要求計算相關性的兩個欄位必須同時存在於一個 event 里。所以沒法直接從現成的 ES 數據中請求不同的 date_histogram，然後計算，需要自己手動整理一遍，轉儲回 ES 再計算。

饒琛琳，目前就職日誌易，有十年運維工作經驗。在微博擔任系統架構師期間，負責帶領11人的SRE團隊。著有《網站運維技術與實踐》、《ELKstack權威指南》，合譯有《Puppet 3 Cookbook》、《Learning Puppet 4》。在眾多技術大會上分享過自動化運維與數據分析相關主題。

⑧ 未來的運維方式是怎樣的人工智慧可靠嗎

在今年雲棲大會判亂上就看到了駐雲科技發布掘畢檔了一個新的人工智慧數中產品。是安裝在一個Ipad上的智能運維系統。准備下載試用一下。

⑨ 運維是做什麼的工作

運維是指對大型組織已經建立好的網路軟硬體的運行維護。那麼具體運維是干什麼的呢？下面就和我一起去看一下相關信息吧，希望可以給大家帶來幫助。

運維是干什麼的

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、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。

運維，本質上是對網路、伺服器、服務的生命周期各個階段的運營與維護，在成本、穩定性、效率上達成一致可接受的狀態。

運維工程師是做什麼的

1、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，以及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。

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

3、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。

4、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。在這方面主要工作內容有：

5、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。

6、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。

7、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。在這方面主要工作內容有：

運維工程師一月多少錢

起薪多在8-10K，1-3年工作經驗可達12-16K，3-5年工作經驗可拿到年薪30-50W，被各大廠大量需要並且薪資不亞於程序員的互聯網英雄。雖然互聯網技術崗位更容易「月薪過萬」，但是互聯網的需求不再是會單一技能的運維，而是對運維+開發的人才由衷青睞，薪資也自然比普通運維更高。

在逐步的發展階段中，注重總結反省的工程師會逐漸成長為高階運維人員，通常他們會有比較體系化的服務運維理解。也有一部分工程師由於出色的項目管理規劃能力，逐漸成為項目經理。再進一步的發展，高階的運維人員對於產品的理解將非常的透徹，因而在這種情況下，高階運維人員甚至可以成為產品的產品經理、產品研發的咨詢顧問，在產品功能的設計與開發中起到至關重要的角色。

各個方向上的工程師發展到一定階段後，沒有明確的界限，需要同時具備較強的運維、架構、編程、演算法等能力，是一廳模個要求很高要求的職業。以後運維工程師的素養會越來越高，規范也會越來越強。

⑩ 雲計算運維值得學嗎 以下幾點帶你了解

1、答案是值得。雲計算時代，能擁有雲計算技術的運維前景一片大好，不僅更具競爭優勢，薪資也是水漲船高，而且未來轉型的路子也多。主要體現在以下幾點內容。

2、不同於傳統運維。雲計算的運維已經打破傳統運維的框架和定式，對工程師的技術要求非常高，既要會寫代碼，又要懂演算法，本質上是DevOps。

3、有利於個人成長以及經驗積累。可以這么說，運維工程師能夠對整個雲產品有宏觀的把握和認識，包括軟體整體鉛搜冊架構、底層技術、性能優化等等，這是最容易成為架構師的途徑之一。

4、掌握先機和主動權。「雲」的要求是高可靠、高容錯、高性能、可擴展等，國內外牛逼的「雲」拼到最後都是拼運維，誰能做到這幾點，就有贏面了。

5、可以選擇不同的轉型方向。若走技術路線，可以向技術總監、架構師方向努力；若不想走技術路線，可以跳到體制內，只要有雲平台的企業或者機關漏鍵單位，信息部(科)都需要運維工程師（所見所聞）。

6、今明兩年是運維和開發快速融合的兩年，運維工程師技術含量及要求未來會越來越高，同時也是對公司應用、架構最了解最熟悉的人、越來越得到重視。

由於運維崗位所接觸的知識面非槐宏常廣闊，如內核、網路、開發、資料庫等方面，提升運維人員自身的知識體系尤為重要，更容易培養或發揮出個人某些方面的特長或愛好，可以做得非常深入精通、成為這方面的專家。雲計算發展正在進入以企業上雲和技術融合為兩大特徵的新階段。而掌握雲計算技術的運維勢必成為互聯網新寵！所以值得一學。