行业里有个笑话:越高级的运维越像个隐形人!所以楼主是遇到困惑了,提供自己的能力吧!
说到运维,多半是甲方单位招聘的,乙方一般是研发和实施。项目结束后甲方需要运维。从基层职位看,运维和开发(含产品经理)的分工还是挺大的。
本人做软件开发多年,平时主要考虑功能和非功能的实现,运维负责系统上线后系统的稳定、高效运行。所以在所需技术上也大有不同。
开发重点在各种开发语言、开发框架、持续性集成环境、软件工程、算法以及对应的业务等等,对底层的运行环境 *** 心的不太多,尤其上了云环境之后,越来越少 *** 心负载均衡、高可用这些非功能需求。
运维的重点在于系统运行的各种环境,从机房、网络、存储、物理机、虚拟机这些更基础的架构,到数据库、中间件平台、云平台、大数据平台,偏重的也不是编程,而是对这类平台的使用和管理。
所以开发重建设、运维当然就是维护。所以运维比开发更不受重视也是可以理解的,很难出彩,不出事就是成绩,尽管付出的努力并不少,甚至更多。看过产品运营的人说过一句话“不要管开发做出的是什么垃圾产品,留住客户才是运维关心的“
但是在高层考虑中,尽管运维仍然受重视程度比不上开发,但已经不仅仅是考虑要尽快满足业务需求的问题了。基础架构越来越有话语权。一方面,确实这个是很耗钱的事情(有钱就有话语权)。开发个系统不是有代码就能运行的,养个机房(特别是高端机房),动辄投资也得上亿,上千台服务器也不是那么容易管的,每年的折旧、报废也是钱啊,光电费也够养几个高级RD了。另一方面基础架构,特别云化之后,更是要制约开发使用的语言和程序架构。还有越来越受重视的安全管理,更是巨大的投资,甚至上升到维稳层面。
但是总体来说,运维工程师是IT的后台,IT是一般甲方业务的后台。所以,重要是很重要,但是可能永远不如RD受重视。当然,小部分运维也很受重视,比如制造业,但毕竟是少数。
所以,it运维工程师选择就没有回头路,努力提供自己能力是王道!
运维(Operation and maintenance)一般是指对大型组织已经建立好的网络软硬件的维护,其中传统的运维是指信息技术运维(IT运维)。
所谓IT运维管理,是指单位 IT 部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档 等,对IT 运行环境(如软硬件环境、网络环境等)、IT 业务系统和 IT 运维人员进行的综合管理。
随着信息化进程的推进,运维管理将覆盖对整个组织运行,进行支持的管理信息系统涵盖的所有内容,除了传统的IT运维,还拓展了业务运维和日常管理运维。
其参与的对象也从IT部门和人员,拓展到组织的管理层和各部门,及其相关的业务骨干。运维的最终结果是对软件运行中各种性能的维护。
运维工程师从工作方式上分为几大类:
1,运维工程师/运维开发工程师:
负责具体的产品线运维工作,同时也需要掌握开发的能力,深入业务,最了解业务的痛点和问题,同时研发/优化针对产品业务需求的平台、工具和手段,能够接触到各类优秀的系统架构并有能力做出优劣对比,同时对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用。长远发展是成为大型系统的架构师。
2,运维平台研发工程师:
专门研发运维相关通用平台和技术,需要有一定的产品线运维经验或从产品线中拿到运维需求。对研发能力有较高的要求,对系统的设计有较严格的标准,并且能够理解用户需求,做出适合服务运维和满足运维工程师使用体验的运维产品,长远的发展是成为各个技术纵向领域的技术专家。
3,数据库研发工程师/数据库工程师:
数据库方向是运维技术中较为特殊的一个方向,由于业务的重要性通常需要专设岗位,业界在该方向也有深厚的研究和积累。主要方向有数据库内核、云数据库等,长远发展是数据库领域的技术专家,数据库架构师。
4,运维经理:
运维同学做事情的过程中通常需要协调多个RD和QA同学,对协调和推进能力要求比较高,对一些技术深度还不错,协调和推进能力比较高的同学非常适合转型管理职位,长远的发展和技术部门的管理职位一样目标是CTO、CEO。
各个方向上的工程师发展到一定阶段后,没有明确的界限,需要同时具备较强的运维、架构、编程、算法等能力,是一个要求很高要求的职业。
采用何种远维方案可谓见仁见智,并且不同的公司有不同的安全需求和硬件前提。毫无疑问,远程维护不同于本地运维采用什么样的远维方案应该有一个基本的原则。安全和方便应该是选择远维方案的出发点。
远维首先要保证安全性,不管是内网还是外网的远控要保证控制端与被控端的唯一性。也就是说,要预防第三端的介入,杜绝“第三人”的参与。要做到这一点,在被控端要做好安全部署(比如关闭多余端口、IP过滤、控制列表等),以防未经授权的恶意控制。另外,远控方式的安全性也要保证(比如对数据进行加密等),以防“中间人”的嗅探。
远维的方便性这个很好理解,也是IT人员追求的目标。方便性应该包括两个方面的含义,一是 *** 作上的便利,能够以最快的速度实施远程维护,二是远维较少受外界因素的限制(比如地理位置、软硬件设备等),可以随时随地的进行远维。选择方便的远维方案,不仅提高了工作效率,而且保证了假日的质量。
数字化时代,银行业务的快速发展,计算机的系统数量和部署规模均呈快速增长态势,且加上应用系统的微服务化,系统间的关联更为复杂,也相应提升了对运维系统的要求与难度。虽然银行内建立了较为全面的监控体系,但是面对千百万的告警风暴时,故障定位解决问题十分困难,特别不利于系统安全、持续、稳定运行。
数字化转型中,以用户为中心是驱动金融行业的核心基础。所以,对于像银行、证券公司这样拥有海量运维数据的金融行业来说,智能运维势在必行。采用先进的运维手段(智能运维)则是企业不断前行的源源动力。
说一个我们正在服务的客户案例吧,客户是一家商业银行。
这家商业银行通过擎创科技提供的夏洛克AIOps解决方案,建设了一套智能运维数据分析系统,集中收集和分析十多个系统的运维数据,包括应用系统日志、告警、性能指标、交易指标和网络性能指标等,并通过机器学习算法实现指标异常检测、关联分析和告警收敛,以此加快问题定位效率,保障系统运行。为了有效提高对异常情况的监测和未来趋势预测,提前发现系统隐患,该商业银行通过擎创夏洛克AI实验室,训练并生成了基于业务场景的多类算法,实现系统的单指标异常检测,极大降低系统故障发生的概率。
与此同时,该商业银行还用了擎创夏洛克指标解析中心和告警辨析中心,通过此实现多维指标关联分析,帮助快速发现和定位系统问题,提升排障效率;实现告警收敛,降低告警风暴,加快定位时间。目前告警压缩率达到了80%以上,运维人员的告警处理效率明显提高。实现了IT系统运维的智能化,为业务健康运转提高强力保障。
其实,擎创科技此前便服务过众多银行类客户,如中国银联、交通银行、浦发银行和宁波银行等,帮助其构建了智能化的运维平台,提升了客户运维效率,且目前很多项目都进入到二期、三期建设阶段。
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