物联网大数据有哪些特征

1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
7和历史数据处理合二为一
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。
8数据持续稳定写入
需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等 *** 作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频 *** 作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计 *** 作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11即席分析和查询
需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。
12灵活数据管理策略
需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13开放的系统
必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。
14支持异构环境
系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。
15支持边云协同
需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。

目前正处于高速增长阶段

2007年以来，中国云计算的发展先后经历四个阶段：第一阶段为市场引入阶段，云计算的概念刚刚在中国出现，客户对云计算认知度较低;第二阶段为成长阶段，用户对云计算已经比较了解，并且越来越多的厂商开始踏入这个行业;第三阶段是成熟阶段，这个时候云计算厂商竞争格局已经基本形成，厂商们开始从更加成熟优秀的解决方案入手，SaaS模式的应用逐渐成为主流;第四个阶段是高速增长阶段，在这个阶段我国云计算市场整体规模偏小，落后全球云计算市场3至5年，且从细分领域来看，国内SaaS市场仍缺乏行业领军企业。

2020年市场规模超1800亿元

近年来，我国云计算，特别是物联网等新兴产业快速推进，多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用市场。

据赛迪顾问发布的《2020-2021年中国云计算市场研究年度报告》数据显示，2017年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2020年我国云计算整体市场规模达19225亿元，增速34%，其中，公有云市场规模达到10477亿元，相比2019年增长3274%。

2020年华为云排名私有云运营商第一位

在私有云市场方面，2020年中国私有云市场规模达8748亿元，较2019年增长3559%，私有云提供商有望在云计算市场持续高速发展进程中持续受益。根据中国信息通信研究院发布《中国私有云发展调查报告》显示，2020年，华为云、紫光云等企业在安全性、可控性方面的表现较为优异。

公有云厂商中阿里云占比最高

厂商市场份额方面。据中国信息通信研究院调查统计，阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三，华为云、光环新网(排名不分先后)处于第二集团;阿里云、腾讯云、百度云、华为云位于公有云PaaS市场前列。

IaaS为公有云最大分支模块

目前，国内的云计算应用主要是企业计算市场，这里面又分为大企业客户和中小企业客户。大企业客户目前的主要业务是对已有服务器系统的升级，如IBM给中化集团实施的云计算平台，属于企业私有云的建设;中小企业客户则主要是寻求IaaS、PaaS和SaaS服务，其主要目的是节省成本。市场格局上，大企业的IaaS市场主要由IBM、HP等主导，一些系统集成商也涉足其中，如客户产品及解决方案提供商——福建升腾资讯有限公司与IT服务提供商神州数码战略合作签约开辟云计算领域;中小企业的IaaS市场主要由原来涉足IDC和CDN的厂商主导，如世纪互联。

以公有云市场为例，2020年，我国公有云IaaS市场规模达到681亿元，占中国公有云总体市场的65%，占比相比2019年提升3个百分点，预计受新基建等政策影响，IaaS市场会持续攀高;公有云PaaS市场规模为1048亿元，占比相比2019年提升1个百分点，在企业数字化转型需求的拉动下，未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长，预计仍将保持较高的增速;公有云SaaS市场规模达到2619亿元，比2019年增长了1447%，增速稍有减缓。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

第一，2G、3G的退网是移动通信更新换代的必然选择，也是当前国际上各个国家的主要做法。根据不完全的统计，由于用户业务大多迁移到4G网络，全球已经有100多个运营企业、通信运营商实施了2G、3G的退网，这些国家将2G、3G腾退的频率用做新一代的移动通信部署，比如用在4G上，甚至有的国家用在5G上。从网络层面上看，如果2G、3G不退网，这些资源没有几个用户用，在塔上占着位置，更主要是占着地皮、电源、维护成本，甚至还要为这些网络加一些备品备件等等。从终端上看，目前大家知道我们手里拿的手机很方便，走到哪里都能接入，其中一个条件是这个手机得全模，而且每一个频点都得做，所以退网可以减少一些制式，基站就不用说了，基站、终端的耗电、成本都会降低。所以这个事情是非常好的事情，这是第一点。
第二，要从用户的角度考虑，移动退网不能简单的今天说退了，明天就把闸给拉了，这是不合适的。我们要充分考虑用户的使用。简单的说，我今天把这个网退了，我们所有老百姓在使用手机上没有什么感觉这个网退了，让用户享受到网退了但服务不能换，用户真正要的不是网，要的是服务。好像我们坐火车，我记得以前我上学坐火车是蒸汽机车，都是烧煤的，速度比较慢，而且那时候买票的时候都想买靠后的车厢，为什么？因为前面的车厢一烧煤出来的烟灰往窗户里灌，满脸都是黑的。后来内燃机机车，又快，又比较稳当，不用烧煤。再往后就是电气化机车，后来又是高铁。不管怎么变，坐火车不能影响，而且坐火车原来是坐的比较慢，越往后越快，不是说大家一定要坐烧煤的车和坐慢车，一定要给大家提供舒适便捷的服务。移动网也是如此，移动网退网的时候一定要有一个善后的方案，这里面比如号码，特别是现在的移动通信号码都是用了很长时间，这个网退了，号码不要变，服务的内容不要变，当然有些服务内容不是百分之百的，如果有更好的替代，一定要有一个比较好的服务方案来替代原有的服务方案，提供更加快速、丰富、便捷的宽带服务，为用户愿意退、乐意退创造好的条件。
第三，要对网络退网提前进行规划。运营企业的移动网络退网要早谋划、早告知，让用户和运营企业自己有充分的时间和心理准备来推动退网的进程。总的看来，移动通信退网是移动通信网络技术发展的一个自然的历程，随着4G覆盖非常完善，我们4G网络都已经覆盖到98%以上的行政村，我们5G的商用列车已经都开动起来了，我国移动通信的网络面临着2G、3G退网的条件已经逐渐成熟了，例如像我们3G网络TD-SCDMA目前它的负载已经很轻了，我们鼓励运营企业积极引导用户迁移转网，将有限的频率资源和网络资源用到5G、4G移动通信网络发展当中，整体降低成本，这实际上为我们用户的降费也创造了条件，提高我们国家整个通信网络的运营效率。谢谢！

2013年中国社科院指出，未来物联网产业规模比互联网大30倍，物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
我国政府高度重视国内物联网产业的发展，将其纳入 十二五 战略性新兴产业规划，设立了专项资金从多方面出台支持政策来推动该产业的快速发展。
物联网可以提升垂直领域产业的生产效率，而我国是世界上产业链最完备的国家，物联网的应用需求早已不成问题；在数据处理和云计算领域，我国呈现出从中兴、华为等大平台到创业公司的多层次生态；在自组网络领域，从运营商网络nb-iot到lora等我国已出现了平台式的建设成果。
2015年中国智能电表安装量超9000万单位，市场规模达182亿元，同比分别增长56%和17%。其中国家电网新装智能电表6450万只，改造户表310万户。2016年预计国家电网安装智能电表6080万只。根据report linker的报告预测，2016-2020年中国智能电表安装量将以58%的平均速率增长，市场规模扩大31%。
智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
市场调研机构marketsandmarkets发布研究报告指出，全球智慧城市项目物联网市场规模预计将从2015年的5196亿美元成长至2020年的14751亿美元，2015-2020年期间的复合年增长率为232%。

“泛在电力物联网”的四层架构以及每层架构主要解决的问题：

感知层：解决数据采集问题，负责感知外界信息和响应上层指令

网络层：接驳感知层和平台层，具有强大的纽带作用

平台层：信息汇总、数据贯通，提升数据高效处理和云雾协同能力

应用层：用户接口，接收信息，并对信息进行处理和决策

针对感知层，SpreadJS可有效解决数据采集、模板迁移，以及数据兼容性问题

（感知层基本架构）

泛在电力物联网的建设，国网公司曾多次强调，不搞推倒重来，不搞重复建设，即“少花钱、多办事”。因此，针对感知层搭建过程中的数据采集、统一感知接入和数据共享等问题，首先要做到与原设备和系统的数据完全兼容，并充分利用原设备和数据模板，唤醒和盘活存量设备及数据。

在泛在电力物联网出现之前，这部分数据主要由电网数据采集员收集，通过各部门ERP系统进行填报、汇总，难免会出现由于现场设备终端种类众多、 *** 作系统不统一而导致的数据误差和接驳困难，更不要说去实现更高层面的业务协同和数据贯通了。

针对上述问题，利用SpreadJS的“在线Excel”特性就可以很好地解决。

Excel作为一款市面上使用人数最多的数据分析及填报软件，具备功能强大，简单易学的特点，SpreadJS 同样具备上述优点，并提供高度类似 Excel 的 *** 作模式和UI，在不依赖任何Excel的组件下，实现数据填报、Excel 类报表设计、公式计算、图表可视化等功能，并可无损导入、导出 Excel 文件。

使用SpreadJS，可将原有系统数据（或Excel模板）转换为JSON格式，直接导入新系统中，不仅解决了原模板不统一，用料数据不一致，文件难以管理的问题，还最大程度的保留了Excel公式、图表，以及数据填报能力，同时所有报告的数据和模板都可以在后台进行有效的管理和存储。

针对平台层，SpreadJS可为“数据中台”构建，提供高效的性能支撑

作为信息汇总和碰撞的地方，数据相通是其基本条件，而要做到数据贯通，必须要解决数据存储、检索、权限管理等问题，数据中心（或数据中台等）便是一个很好的解决方案。

如果一个工作人员如果对其他专业系统不熟悉，加上没有通用的数据分析手段，面对那些已经经过信息化重新组织的业务数据，基本无从下手。

因此，打造数据中台，一定要从源端开始，建立数据从接入、存储到加工应用的规范化流转机制，实现数据同源，并减少重复存储，以此降低数据存储成本，以及数据重复加工产生的人力成本。

远光软件，作为专业的企业资源管理产品解决方案提供商，已经开始全面布局泛在电力物联网的业务规划，打造针对电力行业的数据中台，并通过产业链管理、区域能源管理、能源网络管理、电力市场交易、综合能源服务和能源大数据管理六大业务服务能源新生态。

远光软件在“泛在电力物联网”的布局

企业应用管理系统，作为远光软件数据中台的核心模块之一，正是以Excel的数据源为基础，以数据共享、在线协同编辑为目的，充分实现企业业务流程和内部数据闭环。

而SpreadJS的典型应用场景之一：在线协同编辑，则可以很好地满足远光软件关于“企业应用管理系统”构建的全部需求。

以SpreadJS开发的协同办公系统，具备协作效率高（多人协同编辑，无需等待），简单易用（类 Excel 的方式降低学习成本，最终用户极易上手），快速响应需求（无需IT、开发部门介入，业务部门自行完成）等特点，可有效助力企业从业务和数据双视角构建数据服务体系，为系统使用者提供数据调用、数据监控、数据分析与数据展现等服务，为项目管理者提供流程规范化、数据业务化、数据服务化及服务共享化的支持。

扩展阅读《SpreadJS 在“泛在电力物联网”信息化系统开发中的作用》网页链接

一、什么是大型网站运维

首先明确一下，全文所讲的”运维“是指：大型网站运维，与其它运维的区别还是蛮大的；然后我们再对大型网站与小型网站进行范围定义，此定义主要从运维复杂性角度考虑，如网站规范、知名度、服务器量级、pv量等考虑，其它因素不是重点；因此，我们先定义服务器规模大于1000台，pv每天至少上亿（至少国内排名前10），如sina、、，renrencom等等；其它小型网站可能没有真正意义上的运维工程师，这与网站规范不够和成本因素有关，更多的是集合网络、系统、开发工作于一身的“复合性人才”，就如有些公司把一些合同采购都纳入了运维职责范围，还有如IDC网络规划也纳入运维职责。所以，非常重要一定需要明白：运维对其它关联工种必须非常了解熟悉：网络、系统、系统开发、存储，安全,DB等；我在这里所讲的运维工程师就是指专职运维工程师。

我们再来说说一般产品的“出生”流程：

1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。

2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目）

3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。

4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发工作：

a、尽量将日常机械性手工工作通过工具实现（如服务监控、应用状态统计、服务上线等等），提高效率。

b、解决现实中服务存在的问题，如高可靠性、可扩展性问题等。

c、大规模集群管理工具的开发，如1万台机器如何在1分钟内完成密码修改、或运行指定任务？2000台服务器如何快速安装 *** 作系统？各分布式IDC、存储集群中数PT级的数据如何快速的存储、共享、分析？等一系列挑战都需运维工程师的努力。

在此说明一下其它配合工种情况，在整个项目中，前端应用对于网络/系统工程师来说是黑匣子，同时开发工程师职责只是负责完成应用的功能性开发，并对应用本身性能、安全性等应用本身负责，它不负责或关心网络/系统架构方面事宜，当然软/硬件采购人员等事业部其它同事也不会关心这些问题，各司其职，但项目的核心是运维工程师~！所有其它部门的桥梁。

上面说了很多，我想大家应该对运维有一些概念了，在此打个比方吧，如果我们是一辆高速行驶在高速公路上的汽车，那运维工程师就是司机兼维修工，这个司机不简单，有时需要在高速行驶过程中换轮胎、并根据道路情况换档位、当汽车速度越来越快，汽车本身不能满足高速度时对汽车性能调优或零件升级、高速行进中解决汽车故障及性能问题、时刻关注前方安全问题，并先知先觉的采取规避手段。这就是运维工作~！

最后说一下运维工程师的职责：”确保线上稳定“，看似简单，但实属不容易，运维工程师必须在诸多不利因素中进行权衡：新产品模式对现有架构及技术的冲击、产品高频度的升级带来的线上BUG隐患、运维自动化管理承度不高导致的人为失误、IT行业追求的高效率导致流程执行上的缺失、用户增涨带来的性能及架构上的压力、IT行业宽松的技术管理文化、创新风险、互联网安全性问题等因素，都会是网站稳定的大敌，运维工程师必须把控好这最后一关，需具体高度的责任感、原则性及协调能力，如果能做到各因素的最佳平衡，那就是一名优秀的运维工程师了。

另外在此聊点题外话，我在这里看到有很多人要sina、、,51com等聊自已的运维方面的经验，其实这对于它们有点免为其难：

a、各公司自已网络架构、规模、或多或少还算是公司的核心秘密，要保密，另外，对于大家所熟知的通用软件、架构，由于很多公司会根据自已实际业务需要，同时因为原版性能、安全性、已知bug、功能等原因，进行过二次开发（如apache,php,mysql）， *** 作系统内核也会根据不同业务类型进行定制的，如某些应用属于运算型、某些是高IO型、或大存储大内存型。根据这些特点进行内核优化定制，如sina就在memcache上进行过二次开发，搞出了一个MemcacheDB，具体做得如何我们不谈，但开源了，是值得称赞的，国内公司对于开源基本上是索取，没有贡献；另外，服务器也不是大家所熟知的型号，根据业务特点，大部份都是找DELL/HP/ibm进行过定制；另外，在分布式储存方面都有自已解决方案，要不就是使用现成开源hadoop等解决方案，或自已开发。但90%都是借鉴googleGFS的思想:分布式存储、计算、大表。

c、如上面所讲，目前大型网站运维还处于幼年时期理念和经验都比较零散，没有成熟的知识体系，可能具体什么是运维，大家都要先思索一番，或压根没想过，真正讨论也只是运维工作的冰山一角，局限于具体技术细节，或某某著名网站大的框架，真正运维体系化东西没有，这也许是目前网上运维相关资料比较少的原故吧。或者也是国内运维人员比较难招，比较牛的运维工程师比较少见的原因之一吧。

二、运维工作师需要什么样的技能及素质

做为一名运维工程师需要什么样的技能及素质呢，首先说说技能吧，如大家上面所看到，运维是一个集多IT工种技能与一身的岗位，对系统->网络->存储->协议->需求->开发->测试->安全等各环节都需要了解一些，但对于某些环节需熟悉甚至精通，如系统(基本 *** 作系统的熟悉使用,nix,windows)、协议、系统开发(日常很重要的工作是自动运维化相关开发、大规模集群工具开发、管理）、通用应用（如lvs、ha、webserver、db、中间件、存储等）、网络,IDC拓朴架构；

技能方面总结以下几点：

1、开发能力，这点非常重要，因为运维工具都需要自已开发，开发语言：c/c++（必备其中之一）、perl、python、php（其中之一）、shell（awk,sed,expect等），需要有过实际开发经验，否则工作会非常痛苦。

2、通用应用方面需要了解： *** 作系统（目前国内主要是linux、bsd）、webserver相关(nginx,apahe,php,lig>

3、系统、网络、安全，存储，CDN，DB等需要相当了解，知道其相关原理。

个人素质方面：

1、沟通能力、团队协作：运维工作跨部门、跨工种工作很多，需善于沟通、并且团队协作能力要强；这应该是现代企业的基本素质要求了，不多说。

2、工作中需胆大心细：胆大才能创新、不走寻常路，特别对于运维这种新的工种，更需创新才能促进发展；心细，运维工程师是网站admin,最高线上权限者，一不小心就会遗憾终生或打入十八层地狱。

3、主动性、执行力、精力旺盛、抗压能力强：由于IT行业的特性，变化快；往往计划赶不上变化，运维工作就更突出了，比如国内各大公司服务器往往是全国各地，哪里便宜性价比高，就那往搬，进行大规模服务迁移（牵扯的服务器成百上千台），这是一个非常头痛的问题；往往时间非常紧迫，如限1周内完成，这种情况下，运维工程师的主动性及执行力就有很高的要求了：计划、方案、服务无缝迁移、机器搬迁上架、环境准备、安全评估、性能评估、基建、各关联部门扯皮,7X24小紧急事故响应等。

4、其它就是一些基本素质了：头脑要灵光、逻辑思维能力强、为人谦虚稳重、亲和力、乐于助人、有大局观。

5、最后一点，做网站运维需要有探索创新精神，通过创新型思维解决现实中的问题，因为这是一个处于幼年的职业（国外也一样，但比国内起步早点），没有成熟体系或方法论可以借鉴，只能靠大家自已摸索努力。

三、怎样才算是一个合格的运维工程师

1、保证服务达到要求的线上标准，如999%；保证线上稳定，这是运维工程师的基本责职所在。

2、不断的提升应用的可靠性与健壮性、性能优化、安全提升；这方面非常考验主动性、和创新思维。

3、网站各层面监控、统计的覆盖度，软件、硬件、运行状态，能监控的都需要监控统计，避免监控死角、并能实时了解应用的运转情况。

4、通过创新思维解决运维效率问题；目前各公司大部份运维主要工作还是依赖人工 *** 作干预，需要尽可能的解放双手。

5、运维知识的积累与沉淀、文档的完备性，运维是一个经验性非常强的岗位，好的经验与陷阱都需积累下来，避免重复性范错。

6、计划性和执行力；工作有计划，计划后想法设法达到目标，不找借口。

以上只是技术上的一些层面，当然个人意识也是很重要的。

四、运维职业的迷惘、现状与发展前景

运维岗位不像其它岗位，如研发工程师、测试工程师等，有非常明确的职责定位及职业规划，比较有职业认同感与成就感；而运维工作可能给人的感觉是哪方面都了解一些，但又都比上专职工程师更精通、感觉平时被关注度比较低（除非线上出现故障），慢慢的大家就会迷惘，对职业发展产生困惑,为什么会有这种现象呢？除了职业本身特点外，主要还是因为对运维了解不深入、做得不深入导致；其实这个问题其它岗位也会出现，但我发现运维更典型，更容易出现这个问题；

针对这个问题我谈一下网站运维的现状及发展前景（也在思考中，可能不太深入全面，也请大家斧正补充）

运维现状：

2、技术层次比较低；主要处于技术探索、积累阶段，没有型成体系化的理念、技术。

3、体力劳动偏大；这个问题主要与第二点有关系，很多事情还是依靠人力进行，没有完成好的提练，对于大规模集群没有成熟的自动化管理方法，在此说明一下，大规模集群与运维工作是息息相关的如果只是百十来台机器，那就没有运维太大的生存空间了。

4、优秀运维人才的极度缺乏；目前各大公司基本上都靠自已培养，这个现状导致行业内运维人才的流动性非常低，非常多好的技术都局限在各大公司内部，如google50万台机器科学的管理,或者国内互联公司top10的一些运维经验，这些经验是非常有价值的东西并决定了一个公司的核心竞争力；这些问题进而导致业内先进运维技术的流通、贯通、与借签，并最终将限制了运维发展。

5、很多优秀的运维经验都掌握在大公司手中；这不在于公司的技术实力，而在于大公司的技术规模、海量PV、硬件规模足够大，如可怕的流量、51com海量数据~~~~这些因素决定了他们遇到的问题都是其它中/小公司还没有遇到的，或即将遇到。但大公司可能已有很好的解决方案或系统。

发展前景：

1、从行业角度来看，随着中国互联网的高速发展（目前中国网民已跃升为全球第一）、网站规模越来越来大、架构越来越复杂；对专职网站运维工程师、网站架构师的要求会越来越急迫,特别是对有经验的优秀运维人才需求量大，而且是越老越值钱；目前国内基本上都是选择毕业生培养（限于大公司），培养成本高，而且没有经验人才加入会导致公司技术更新缓慢、影响公司的技术发展；当然，毕业生也有好处：白纸一张，可塑性强，比较认同并容易融入企业文化。

2、从个人角度，运维工程师技术含量及要求会越来越高，同时也是对公司应用、架构最了解最熟悉的人、越来越得到重视。

3、网站运维将成为一个融合多学科（网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等）的综合性技术岗位，给大家提供一个很好的个人能力与技术广度的发展空间。

4、运维工作的相关经验将会变得非常重要，而且也将成为个人的核心竞争力，具备很好的各层面问题的解决能力及方案提供、全局思考能力等。

5、特长发控和兴趣的培养；由于运维岗位所接触的知识面非常广阔，更容易培养或发挥出个人某些方面的特长或爱好，如内核、网络、开发、数据库等方面，可以做得非常深入精通、成为这方面的专家。

6、如果真要以后不想做运维了，转到其它岗位也比较容易，不会有太大的局限性。当然了，你得真正用心去做。

7、技术发展方向、网站/系统架构师。

计算机专业作为当下十大热门专业之一，其每年相关人才需求量高达64万人次，而且随着国内信息化进程的深入，互联网的快速发展，越来越多的企业逐渐使用计算机办公，因此预计未来计算机专业人才全年需求量将达到七~八百万人次。
据保守估计，目前中国市场对IT人才的需求每年超过20万人。计算机专业一直是全国各大高校的热门专业，发展迅猛。IT业一直是国家优先发展的重点行业，也是国内外人才需求量最大的行业之一。伴随着互联网的发展，IT人才的短缺现象将会越来越严重。在我国，IC人才、网络存储人才、电子商务人才、信息安全人才、游戏技术人才严重短缺。
未来计算机行业的规模将逐渐庞大且生态体系逐渐完善，计算机行业在产业互联网时代也将随着物联网、大数据和人工智能的发展而开辟出新的发展空间，从当前计算机行业的这些发展基本面来看，未来计算机行业的发展前景还是非常广阔的。
从整体情况看，未来一段时间社会仍对计算机专业高端人才有很大需求，但计算机专业毕业生也将会面临日趋激烈的竞争。
计算机就业方向
软件方向，软件就业方向有软件开发，软件架构师，软件测试，应用软件(包括手机程序)的调试、运行、测试、维护及质量管理等技术岗位的工作。JAVA软件开发，软件公司中Java软件工程师、网络工程师、数据库工程师等相关职位。
网络方向，IT企业、政府机关、企事业单位、各类外资企业、电力、电信、汽车、房地产、金融、保险、税务、教育、科研等各个行业从事计算机网络建设、运行、维护和管理工作。
首先，当前计算机专业的发展前景还是不错的，而且在5G通信、工业互联网、产业结构升级这一系列因素的影响下，未来较长一段时间内，行业领域对于计算机专业的人才需求量都会比较大，所以当前选择计算机专业也是顺应时代发展的选择。
随着互联网整合社会资源的能力越来越强，大量的行业领域都需要把业务向互联网迁移，这个过程必然会释放出大量计算机专业人才的需求，而且行业领域对于计算机人才类型的需求还比较多元化，既需要高端人才，包括高端研发型人才和高端应用型人才，也需要大量普通的应用型人才和技能型人才。
从当前行业的人才需求情况来看，大型IT互联网企业的结构升级正在持续推进，所以对于人才的需求更偏向于高端人才，对于普通高校的本科生来说，如果想进入大厂工作，考研是一个比较不错的选择。
当前也确实有不少普通大学的本科生，通过读研顺利进入了大厂。从近几年计算机专业研究生的就业情况来看，整体的薪资待遇还是比较高的，而且岗位选择空间也比较大。
由于当前计算机专业高端人才比较匮乏，所以即使选择在普通高校读研，未来进入大厂的机会也是比较多的，所以在考研时可以根据自身的复习情况，慎重选择目标高校。
当前计算机专业的考研竞争还是比较激烈的，所以要早做准备，另外由于专硕的人才培养规模在不断扩大，所以可以重点考虑一下专硕。
最后，如果没有考研的计划，要想在本科毕业后获得更强的岗位竞争力，应该重视实践能力的提升，以及重视新技术的学习。
1计算机专业竞争越来越大，压力大，不少人的薪资待遇并不是太高
如图为大连理工的毕业生薪资，嗯，我就是机械的，你可以看看软件学院的薪资，说是“碾压”其他专业也不为过。而且我还可以很明确地说一点：机械专业的大部分高薪学生，都是半路自学转了计算机的。（这就是现实）所以说计算机专业的薪资是非常高的——但是你所说的“有些人薪资待遇不高”要看怎么说。有很多人就是二本学校计算机专业混混日子，或者找培训班培训2个月，就去找工作，然后找个8000月薪的工作，说好惨好惨——但是你知道么，这样的学历能有8000月薪已经非常好了，如果是二本的机械，毕业能不能有3000我都挂个问号。
2通过努力学习是否能为自己争取去华为等大公司的机会
必须可以，我的同学就有很多自学计算机然后进华为做程序员的，所以如果你是科班出身哪一点问题都没有。
3你非常聪明，能提早想到这个问题
我很羡慕你，这么早就可以有质疑长辈决定的想法，如果我当初有你这么聪明，我就不会学机械了。好好珍惜这份想法并且仔细思考吧，你能想到这个问题，就已经超越了很多同龄人了。
程序员真是太赚钱了，二本程序员比985的生化环可能要多一倍的薪资。至于压力大，没钱才是真的压力大。我可以明确的说，如果是个普通人，走程序员是最容易成功的道路，至于网上那些说做程序员多苦多苦的……
哦对了，你的标题问将来怎么样，我觉得虽然很多人说计算机内卷严重，但是个人认为还是远远没有达到饱和，互联网正在爆炸式发展，站在风口上傻子都能飞，为什么有机会去风口却不去呢？
其实不管是现在还是将来，计算机这类互联网基础建设学科的前景还是比较好的，只是当更多的人涌入这个行业，要想有所建树，还是需要自身技术过硬才是王道。

品牌型号：联想拯救者Y9000P
系统：Windows11

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部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。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端 *** 作完成数据备份、迁移和扩展等。

物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

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