分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别

建议在Linux运维行业继续深造，Linux运维很容易达到20K+，不知道你目前的薪资是什么情况。IT行业还是靠能力。尤其有大厂的工作经历，提升一下能力，很容易实现的。Linux运维很有很多的岗位及发展方向。

1） Linux运维岗位及工作内容

互联网Linux运维工程师是一个融合多学科(网络、系统、开发、数据库、安全、存储等)的综合性技术岗位，甚至还需要沟通、为人处世、培训、销售、管理等非技术能力，这给运维工程师提供了一个广阔的发展空间。

2) Linux运维工程师岗位职责

一般从企业入门到中级Linux运维工程师的工作大致有：挑选IDC机房及带宽、购买物理服务器或云服务、购买及使用CDN服务、搭建部署程序开发及用户的访问系统环境(例如:网站运行环境)、对数据进行备份及恢复、处理网站运行中的各种故障（例如：硬件故障、软件故障、服务故障、数据损坏及丢失等）、对网站的故障进行监控、解决网站运行的潜在安全问题、开发自动化脚本程序提高工作效率、规划网站架构、程序发布流程和规范，制定运维工作制度和规范、配合开发人员部署及调试产品研发需要的测试环境、代码发布等工作需求，公司如果较小可能还会兼职网管、网络工程师、数据库管理员、安全工程师、技术支持等职责。

涉及到的Linux平台上的运维工具有：Linux系统,Linux基础命令,Nginx,Apache,MySQL,PHP,Tomcat,Lvs,Keepalived,SSH,Ansible,Rsync,NFS,Inotify,Sersync,Drbd,PPTP,Open***,NTP,Kickstart/Cobbler,KVM,OpenStack,Docker,，K8S，Mongodb,Redis,Memcached,Iptables,SVN,GIT,Jenkins,网络基础,Shell/Python开发基础等，除此之外还可能涉及到交换机、路由器、存储、安全、开发等知识。

运维工程师还包括一些低端的岗位，例：网络管理员、监控运维、IDC运维，值班运维

职业发展方向：Linux运维工程师、系统架构师、数据库工程师、运维开发工程师、系统网络安全工程师、运维经理、运维总监

3) Linux中级运维工程师应用软件阶段。

Linux系统,Linux基础命令,Nginx,Apache,MySQL,PHP,Tomcat,Lvs,Keepalived,SSH,Ansible,Rsync,NFS,Inotify,Sersync,Drbd,PPTP,Open***,NTP,Kickstart/Cobbler,KVM,OpenStack,Docker,Mongodb,Redis,Memcached,Iptables,SVN,GIT,Jenkins,网络基础,Shell/Python开发基础

4)Linux运维架构师岗位职责

运维架构师是运维工程师的高级阶段，并没有明确的岗位界限区分，运维架构师一般来说是除了对运维工程师应用的开源工具熟练掌握之外，更多的是用思想来运维了，即DevOps的落地，各种企业运行过程中的解决方案提出和执行，例如：根据公司的现状可以设计各类运维解决方案的能力：

1、自动化代码上线（SVN/GIT+Jenkins+MVN）解决方案；

2、云计算部署架构及Docker微服务架构方案；

3、服务自动化扩容方案（KVM/OpenStack/Docker+Ansible+Zabbix）；

4、10万并发的网站架构、秒杀系统的架构及解决发你个案；

5、多IDC机房互联方案、全网数据备份解决方案、账号统一认证方案；

6、数据库、存储及各重要服务节点的集群和高可用方案。

7、各网络服务的极端优化方案、服务解耦/拆分。

8、运维流程、制度、规范等的建设和推行。

9、沟通能力、培训能力、项目管理、业务需求分析及落地执行力等。

这里仅举几个例子，实际工作中会有更多，运维架构师的工作，其实就是解决企业中的用户访问量不断增大带来的痛点，最终达到高效、优质的为客户提供网站及业务服务。

总的来说：Linux运维架构师更多的是根据企业日益增长的访问量需求，利用若干运维工具组合加上经验思想，形成解决业务需求方案的阶段，当然也不排除对运维工具进行二次开发以及可视化展示运维数据的阶段（开发软件平台），这个阶段涉及的工具会非常多，几乎市面好用的开源工具都在备选之列，在一线城市互联网公司的薪资范围15000-50000/月。

职业方向：高级数据库工程师、运维开发工程师、运维经理、运维总监、技术总监

运维架构师：将多个工具组合，加上思想经验，形成方案，用思想和经验赚钱的阶段。

技术的提升仅是量的积累，思想的提升才是质的飞跃！——老男孩

5)数据库运维工程师

众所周知，数据几乎是所有企业的生命线，所以数据库工程师的地位和薪水一般会比普通运维工程师高一些，主要工作内容就是保证数据库数据的安全以及高效地为用户提供各种服务。

Python的应用场景比较广泛，目前广泛应用于人工智能、云计算开发、大数据开发等领域，所以你只需要对Python更加深一点点的了解，你就具备更宽泛的工作角色技能。

Python的标准库庞大，可以帮助处理各种工作，并没有很多的编程语言能够像Python这样的，能够提供多样性和简洁性；无论是编码新手还是能够信手就来的脚本大师，都有必要了解一下Python。与其它编程语言相比较，Python更容易学一些。不是一个Python专业也能够读懂它的代码。

Python能给开发者带来一种快速的学习体验，通过Python实践，最多可以在两天之内实现一个基础功能的游戏，另外Python能够引人注目的编程语言因素就是它的可读性和高效性。

Python还可以支持面向过程和面向对象编程，Python采用强制缩进的方式使代码具有极佳的可读性。

Python还拥有最成熟的程序包资源库之一，里面Python模块和脚本的资源库可以拿过来立马使用，可以用来解决各种诸如数据库处理、数据库分析等一些web服务等问题。

Python容易读写，奉行简洁主义，能够使你关注的去解决问题而不是去搞明白语言，Python是开源软件，意味着不需要花费一分钱就可以阅读复制等，这也是Python越来越优秀的原因。

在这个大数据时代，数据是一切问题的关键，python作为数据分析的第一语言，对我们的大数据工作有很大的帮助，可以说给我们的工作提高了大大的效率和帮助。

分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能

MongoDB 适合做分布式文件存储么？

如果硬件上舍得投入(比如N台32GB起的大内存机),gridfs很合适海量小文件, 不过两台机我觉得还不如把静态文件这块外包给第三方云存储

软件定义存储和 分布式存储的区别

软件定义存储其实是个伪命题，你可以看下冬瓜哥的一篇文章。你也可以这么理解，分布式存储就是软件定义存储的一种方式。

集中式存储和分布式存储有什么区别

分布式 存储就是DAS ，就是服务器里面放着硬盘，多台服务器的话就是分布式存储，数据分散，不易于管理。

集中存储就是 NAS,SAN，将服务器和硬盘分开，数据都存放NAS设备中，NAS设备再级联磁盘阵列，然后多个服务器对这个NAS设备进行访问， *** 作，集中数据管理，提高利用率，解放服务器！

分布式存储与软件定义存储的区别？

分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。

统一存储和融合存储以及分布式存储的区别

统一存储具体概念：

统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。

基本简介：

统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。

工作方式：

既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。

什么是分布式数据存储

定义：

分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。

特点：

1高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。

2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。

3 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。

云计算学习课程大纲如下：

1 Linux云计算网络管理实战

2 Linux系统管理及服务配置实战

3 Linux Shell自动化运维编程实战

4 开源数据库SQL/NOSQL运维实战

5 大型网站高并发架构及自动化运维项目

6 网站安全渗透测试及性能调优项目实战

7 公有云运维技术项目实战

8 企业私有云架构及运维实战

9 Python自动化运维开发基础

10 Python自动化运维开发项目实战

1、Ganglia

是一个集群监控软件，可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如：CPU、mem、硬盘利用率、I/O负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过php页面呈现，此软件主要是用来监控系统性能的软件，通过曲线可以很容易见到每个节点的工作状态，对合理调整、分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用。

它是分布式的监控系统，有两个Daemon，是一个Linux下图形化监控系统运行性能的软件，界面美观、丰富，功能强大。

RRDtool是系统存放和显示time-series (即网络带宽、温度、人数、服务器负载等) 。并且它提出有用的图表由处理数据强制执行有些数据密度。

2、Cacti

是一套基于PHP、MySQL、SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具，通过snmpget来获取数据，使用RRDTool绘画图形，提供了非常强大的数据和用户管理功能，可以指定每一个用户能查看树状结 构、host以及任何一张图，还可以与LDAP结合进行用户验证，同时也能自己增加模板，功能非常强大完善。

cacti是用php语言实现的一个软件，它的主要功能是用snmp服务获取数据，然后用rrdtool储存和更新数据，当用户需要查看数据的时候用rrdtool生成图表呈现给用户。因此，snmp和rrdtool是cacti的关键。

3、Zenoss

是一款智能监控软件，允许IT管理员依靠单一的WEB控制台来监控网络架构的状态和健康度。Zenoss Core同时也是开源的网络与系统管理软件。

Zenoss提供功能丰富的产品，以监测整个IT基础设施：

网络 -路由器，交换机，防火墙，接入点;

服务器 -微软的Windows ， Linux ， Unix系统，惠普， NetApp，戴尔;

虚拟化 -完整虚拟机虚拟化基础架构( VI3 )管理， XenSource监测;

应用领域 -Process(程序)，Port，网络应用服务， Web服务，数据库，中间件，商业企业应用方案 ;

4、Argus

是一个网络连接监控器，可以利用它来定制监控网络中符合某种条件的计算机，例如网络空闲、断开等。

5、Monit

是一款功能非常丰富的进程、文件、目录和设备的监测软件，用于UNIX平台，可以自动修复那些已经停止运行的程序，适合处理那些由于多种原因导致的软件错误。

6、Nagios

是一个监视系统运行状态和网络信息的监视系统，能监视所指定的本地或远程主机以及服务，同时提供异常通知功能等Nagios可运行在Linux/Unix平台之上，同时提供一个可选的基于浏览器的WEB界面以方便系统管理人员查看网络状态，各种系统问题，以及日志等等。

Nagios的主要功能特点：

监视网络服务(SMTP、POP3、>

GNU/Linux是基于GPL开源许可协议的 *** 作系统内核，但仅仅有内核还不是一个完整的 *** 作系统，要想可以使用还需要集成各种应用软件。Linux发行版就是指预先集成好的Linux *** 作系统及各种应用软件，一般情况下用户直接安装就可以使用，不需要再重新编译。

发布Linux发行版的既有商业公司，也有开源社区，现在有超过300个Linux发行版，而且大多数都比较活跃，比如Ubuntu，Fedora，Red Hat Enterprise Linux（RHEL），CentOS，Debian。中国的发行版有刚进入政府采购名称的中兴新支点、相对比较成熟的深度deepin等。

我们平常所说的安装个Linux *** 作系统指的都是安装一个Linux的发行版。

Redhat（红帽）是一家总部位于美国北卡罗来纳州罗利的公司，是世界领先的企业级开源 IT 解决方案提供商，主要开发和售卖Linux及提供技术服务，成立于1993年，于2018年10月被IBM收购。

Red Hat Enterprise Linux（红帽企业Linux,简写RHEL）是Redhat公司推出的主要的Linux发行版，属于开源 *** 作系统。用户可基于这一平台，在裸机、虚拟环境、容器及各类云环境之间扩展现有应用并部署各种新兴技术。

上面我们说过，商业公司Redhat推出了Linux的发行版RHEL，那么根据Linux的GPL开源许可证，Redhat必须开源RHEL的源代码。于是开源社区将RHEL的源代码拿过来，稍作改动，主要是去掉Redhat的商标信息等，然后重新编译发布，就是我们现在知道的CentOS。

虽然CentOS的源码是直接搬用RHEL的，但这在法律上是完全没问题的，因为发布出来的CentOS同样也遵守了GPL。除了一些Redhat的商业应用软件，CentOS追求的是与RHEL 100%兼容。

CentOS已经于2014年被Redhat收购，有了Redhat在治理体系和内容上的帮助，CentOS在获取包括源码在内的开发资源也更加容易。CentOS是由CentOS理事会管理的，在Redhat收购CentOS之后，理事会共11名成员，除了部分原有的理事会成员，还包括了Redhat提名的成员，Redhat提名人员占多数。

上面说过了CentOS是通过编译RHEL的源码来进行发布的，所以CentOS的发布总是在RHEL发布后不久，一般不超过72小时，大版本发布的话会有延迟。自从CentOS 44版本开始，RHEL和CentOS就采用了统一的版本规则。

就像我们在之前的文章提到的，所有基于GPL开源许可协议发布的软件，其收费都不是为了版权，而是为其提供的服务和技术支持收费，Redhat的RHEL也是一样。CentOS作为从RHEL源码直接编译的发行版，其作为服务器的高效率及稳定性等方面都是经过实践验证的，所以如果自己有丰富的服务器运维经验，那你可以选择CentOS。但如果没有专业的运维团队，又需要大规模部署，那还是选择RHEL比较明智，Redhat团队会为你提供专业的、标准化的解决方案和专业的技术支持。

对于想要学习Python的同学来说，最该了解的就是其应用领域有哪些了，只有了解之后才能明确自己的目标，快来看看Python的应用领域都有哪些吧：

1、云计算

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、Web前端开发

Python相比php、ruby的模块化设计，非常利于功能扩展，多年来形成了大量优秀的web开发框架，且在不断迭代。

目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格，开发效率高，易维护，与自动化运维结合性较好。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与 *** 作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

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