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          運維“反內(nèi)卷”,為什么必學大數(shù)據(jù)?

          共 2217字,需瀏覽 5分鐘

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          2022-06-28 22:07

          01

          運維工作很枯燥繁瑣,運維沒有前途,運維會被取代......讓很多運維工程師感覺前途渺茫,隨著國際形勢惡化,大環(huán)境短期也沒有好轉的跡象,以及各種新技術的不斷出現(xiàn),很多運維工程師開始走上了轉型的道路。那么在如今的大數(shù)據(jù)時代,傳統(tǒng)運維轉型大數(shù)據(jù)運維是個機會嗎?能否讓自己看到新的“曙光”呢?

          02

          從前幾年就開始,互聯(lián)網(wǎng)上一直存在著這樣的論調,例如:等云服務普及了,運維工程師就要失業(yè)了;等DevOps或者SRE落地了,運維工程師也要失業(yè)了;等容器技術普及了,運維工程師也該失業(yè)了......這樣的論調可能有些言過其實,但也對傳統(tǒng)運維人員敲響了警鐘,現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代,是云計算時代,是云原生時代,如果傳統(tǒng)運維人員還固守系統(tǒng)軟硬件運維或者單機架構運維,那么時代拋棄你,不會跟你說再見!

          03

          隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G的發(fā)展,數(shù)據(jù)量會越來越大,而且數(shù)據(jù)的產(chǎn)生開始呈現(xiàn)指數(shù)級的增長,而這也意味著支撐數(shù)字化業(yè)務的運維體系的指數(shù)級增長。在新事物和新技術的沖擊下,很多傳統(tǒng)運維工程師不愿離開舒適區(qū),選擇躺平,畏懼新技術,不愿學習。而企業(yè)業(yè)務依賴于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡的程度越來越高,也就意味著支撐業(yè)務的IT系統(tǒng)越來越龐大和復雜。那么傳統(tǒng)運維工程師,你還能勝任大數(shù)據(jù)下的運維工作嗎?你還能保得住所謂的金飯碗嗎? 


          而且,隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能的出現(xiàn),傳統(tǒng)的運維人員如果還在固守已有技術去解決新的問題,將很難勝任自己的工作,被取代、淘汰、裁員或許是遲早的事。等你真到被淘汰的時候,你可能就會后悔,為什么當初自己沒有順應時代發(fā)展去擁抱新的技術,反而一味地拒絕新技術,最后榨干了自己僅存的一點價值。

          04

          傳統(tǒng)運維人員如何突破目前的困境呢?轉型大數(shù)據(jù)運維是一個最佳選擇。那么從傳統(tǒng)運維轉大數(shù)據(jù)運維有哪些優(yōu)勢呢?


          首先:有運維基礎,提高轉型的成功率

          確切的說,從傳統(tǒng)運維到大數(shù)據(jù)運維,屬于技能提升,而非180度的轉型。傳統(tǒng)運維人員具備的Linux、Shell、Python、SQL等技能,也是大數(shù)據(jù)運維人員需要具備的技能,只不過傳統(tǒng)運維人員還需要具備大數(shù)據(jù)技能,才能勝任大數(shù)據(jù)運維的工作。所以從傳統(tǒng)運維到大數(shù)據(jù)運維,其實只需要補充和增強大數(shù)據(jù)技能,轉型的速度更快、更容易。

          05

          其次:有運維工作經(jīng)驗,在企業(yè)里面更受歡迎

          轉型大數(shù)據(jù)運維,有過工作經(jīng)驗的人會更容易受到企業(yè)的歡迎,更何況還具備傳統(tǒng)運維方面的工作經(jīng)驗。因此,傳統(tǒng)運維人員的工作經(jīng)歷,在未來的求職過程中,會更有優(yōu)勢,也能更輕松的找到理想的工作。

          06

          最后:大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展空間更大,前景更好

          傳統(tǒng)運維轉大數(shù)據(jù)運維,其實更應該看到大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景。無論是從大數(shù)據(jù)領域的人才需求(人才需求量達到數(shù)百萬),還是從大數(shù)據(jù)運維領域的薪資水平(平均薪資20k+),以及其豐富的應用場景(例如與人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等的結合)考慮,大數(shù)據(jù)的發(fā)展空間更大,前景更加廣闊。

          從傳統(tǒng)運維到大數(shù)據(jù)運維,是一種順應時代發(fā)展的趨勢,畢竟在大數(shù)據(jù)時代下,國家提倡數(shù)字化、智能化并不是一句空話。特別是經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)深入到各行各業(yè)(如電商、金融、交通、銀行、醫(yī)療、旅游等)。你還在懷疑大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展前景嗎?傳統(tǒng)運維工程師面對大數(shù)據(jù)、云計算、云原生的時代,你是選擇故步自封等待被淘汰還是擁抱大數(shù)據(jù)從而擴寬職業(yè)發(fā)展道路呢?


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          【專題一】大數(shù)據(jù)生態(tài)運維體系介紹

          1)介紹大數(shù)據(jù)核心組件

          2)大數(shù)據(jù)基石-云計算

          3)大數(shù)據(jù)核心-海量數(shù)據(jù)

          4)大數(shù)據(jù)靈魂-大數(shù)據(jù)技術

          5)大數(shù)據(jù)價值-商業(yè)應用


          【專題二】大數(shù)據(jù)企業(yè)級平臺選型案例和方法

          1)分享阿里大數(shù)據(jù)架構變遷

          2)京東大數(shù)據(jù)架構變遷

          3)滴滴大數(shù)據(jù)架構變遷

          4)中小企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺選型方法


          【專題三】大數(shù)據(jù)平臺選型的核心決策點

          1)公有云 or 私有機房

          2)社區(qū)版 or 發(fā)行版

          3)物理機 or 容器化

          4)穩(wěn)定版本組件 or 最新特性

          5)離線計算 or 實時計算


          【專題四】你的Hadoop集群,能抗住一輪破壞性測試嗎?

          1)強行殺死DN、NM等進程,測試HDFS、YARN的可用性

          2)強行殺死NN、RM等進程,測試HDFS、YARN的可用性

          3)誤刪HDFS重要數(shù)據(jù),生產(chǎn)中如何快速恢復

          4)節(jié)點宕機或損壞,HDFS、YARN如何保證可用性及數(shù)據(jù)完整性

          5)關停元數(shù)據(jù)庫,你的CM、Hive等服務還可用嘛?


          【專題五】6個集群配置及高可用運維案例

          1)調整服務日志配置

          2)調整服務堆內(nèi)存

          3)創(chuàng)建節(jié)點模版

          4)按角色組管理節(jié)點

          5)使用模版擴容節(jié)點

          6)配置啟用NN和RM HA


          【專題六】6個運維管理及測試排障運維案例

          1)啟用HDFS balancer負載均衡

          2)配置YARN資源隊列

          3)修復文件副本數(shù)不足

          4)修復文件塊大小不一致

          5)使用快照恢復誤刪數(shù)據(jù)

          6)臨時調整日志級別


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