智能运维管理平台是如何进行运维管理的？

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。

当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。

在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。

具体来说有以下几点：

发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。

根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。

数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。

运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。

而智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”

IT运维从传统走向智慧，首先要经历数字化运维阶段，搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础，也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求，擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台，对运维数据进行统一的采集存储和管理，即便面对高达100TB的日增数据量，也可进行秒级实时分析，为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构

与传统运维方式相比，智能化运维最突出的优势是“数据大集中”，即基于数字运维中台建设，通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据，并以业务视角观测运维数据的相关性，最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台，刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构

目前，夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地，极大节省了企业客户的人力成本和资金成本，提升了运维的有效性和质量。例如，通过为客户构建智能运维平台，轻松应对日增80TB的数据量，让客户平均故障修复时间（MTTR）缩短150%以上，运维总体拥有成本（TCO）下降80%以上。

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