运维岗位技能风向标！
運維是一個融合多學科(網絡、系統、開發、安全、應用架構、存儲等)的綜合性技術崗位。從最初的網絡管理（網管）發展到現在的系統運維工程師、網絡運維工程師、安全運維工程師、運維開發工程師等，可以看出，運維的分工一直在細化，并且對綜合技能要求越來越高。未來運維的發展趨勢是高、精、尖。高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是運維職場一定要站在一定的技術高度，在多個技術領域中，要精通某項技能，同時對尖端前沿技術一定要能掌控趨勢。
運維職位的發展和趨勢
根據不同的運維領域和技術面以及分工流程三個方面來了解下2019年運維職位的發展趨勢。
1、按領域來劃分
1）基礎設施運維：IDC/網絡運維、服務器/存儲設備運維
2）系統運維：系統中間件運維、云計算平臺運維
3）數據運維：數據庫運維、大數據技術平臺運維
4）應用運維：應用軟件系統
5）云平臺運維：公有云平臺運維
6）容器運維：基于容器服務的運維
2、按技術切面來分
1）安全運維
2）性能運維
3）數據運維
4）集成運維
3、按流程來劃分
1）構建/持續集成、發布
2）安裝部署、升級、遷移、合并、擴展
3）配置、初始化、配置變更
4）備份、傳輸、恢復
5）日志、監控、預警
6）診斷排查、優化
系統運維技能圖譜
系統運維是運維的基礎，新的一年中，對基礎運維技能要求也在提高，打好系統運維基礎，才能深入學習后面的各種運維技能。
下圖列出了系統運維要掌握的必備技能：
Web運維技能圖譜
Web運維是運維崗位中崗位最多的一個，薪資也相對較高，但需要掌握的知識點也比較多，新的技能要掌握，老的運維技能也不能丟。
下圖列出了web運維要掌握的各種必備技能：
大數據運維技能圖譜
大數據從2017年開始逐漸走到生活的各個角落，2018年在逐漸落地，而在2019年，大數據依然火熱。
加上國家對大數據產業的扶持，大數據產業在新的一年崗位需求一定會更加大，因此掌握大數據運維技能，就走在了運維的前沿。
下圖列出了大數據運維要掌握的各種必備技能：
容器運維技能圖譜
容器的產生，是一次IT行業的革命，2015 年到 2016 年，是業界普遍認為的容器技術爆發的一年，短短一年多時間里，容器技術在中國大陸完成了從零星概念到烽火燎原的壯舉。
時至今日，容器技術在國內大多數企業中落地已成為一種共識，而國內的生態系統，也呈現出了企業產品、開源社區和公有云齊頭并進的良好局面。
因此，2019年也是容器繼續快速落地的一年，下圖列出了大數據運維要掌握的各種必備技能：
數據為王的時代
萬丈高樓平地起，高樓穩不穩取決于地基是否扎實。運維數據便是運維管理這座高樓的地基。運維數據大致分為CMDB、日志、生產DB、知識庫四個方面。
對數據的維護和管理至關重要，特別是日志數據，對運維來說，通過日志可以比較準確全面地知道系統或是設備的運行情況，可以返查問題產生的原因，還原問題發生的整個過程。
通過日志也可以提前預測系統可能要發生的問題或是故障，如系統安全日志，如果網絡攻 擊會在系統安全日志中有一定的體現。
日志數據處理
這么多的日志，運維要通過各種手段完成日志的收集、過濾分析、可視化展示，那么如何實現這些功能呢？
方法很多，例如ELK集成套件（Elasticsearch , Logstash, Kibana）就可以輕松實現日志數據的實時收集、分析傳輸以及圖形化展示。
同時，消息隊列使用kafka集群架構，有效保障了收集數據的安全性和穩定性，而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建，從整體上提高了ELK系統的高效性、擴展性和吞吐量。
用大數據思維做運維監控
大數據分析最早就來源于運維人的日志分析，到逐漸發展對各種業務的分析，人們發現這些數據蘊涵著非常大的價值。
那么如何用大數據思維做運維呢，大數據架構上的一個思維就是：提供一個平臺讓運維方便解決這些問題， 而不是，讓大數據平臺去解決出現的問題。
基本的一個大數據運維架構是這樣的：
對于運維的監控，利用大數據思維，需要分三步走：
獲取需要的數據
過濾出異常數據并設置告警閥值
通過第三方監控平臺進行告警
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的运维岗位技能风向标！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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