运维和dba有区别吗_dba运维是什么岗位

有区别。

1DBA是面向数据库的（数据库管理员，或者数据库架构师），专门搞数据库方面的。

比如搭建数据库架构，优化表、存储过程、等等这些的性能，会细化到某个语句或者节点上

2影响数据库性能检测和日常维护

3数据库安全性，尤其是注入攻击，死锁这些，DBA必须都得会

4数据库热备，还原，数据库迁移

5mysql，sqlserver。。。一大堆数据库的研究部署工作

DBA是个细化具体的职业，在中国的大企业很牛逼，小企业不重视，一般企业也用不到，对技术的要求非常高，他们一般都是让程序员或者运维去搞定数据库的事情，不愿意花钱养一个DBA。。。

运维。。。（面向“大中小型企业”的全能“人才”，我说的是广义的“运维“）

数据库日常监测和维护

linux，windows服务器监测和维护，包括热备，故障处理，磁盘阵列，性能调优，负载均衡等等。。。。。。

部署网站，应用

Nginx、Tomcat、LVS、Keepalived、Haproxy安装、配置、维护及调优。。等等一大堆

shell，perl等脚本的自动化运维，有的要懂C或者python

要精通Linux系统如centos、ubuntu精通Apache、Redis、MySQL、FTP、DNS、Squid等常用服务的安装、配置和维护

网络维护，网络设备故障检修

打杂，修灯泡，修Pc，通厕所

陪老板喝酒。。。。。。

等等

运维和DBA都挺伟大的，运维在中国的中小企业已经完全沦为打杂的职业，敲得了代码，修得通网络，弄的了服务器，搞的了电脑。。。杂碎事一大堆。

大企业运维就很专业了，泡在机房里面，一般只是和服务器，数据库相关的打交道，及时处理故障，没有小企业那种乱七八糟的事情

真正的运维和中国中小企业的传统运维完全不是一码事，这个职业在中国已经被垃圾的互联网公司损毁了

云运维涉及的方面比较广，基础知识仍然是必不可少：Linux基础，基本linux命令的使用，Shell脚本编程，Linux *** 作系统知识（Ubuntu，CentOS系统等）。

了解完基础知识后，可以给自己确定下方向：

1、大数据方向： 涉及Hadoop（hdfs，yarn等），spark，hbase，hive，storm等知识

2、虚拟化技术：openstack，kvm，nova，docker，vmware，xen等

3、应用：mysql，redis，memcached，sqlserver

4、对目前的云提供商的业务的了解：阿里云，腾讯云，京东云，金山云，AWS等

5、脚本开发（DevOps必备）：python，ruby

6、比较常用的运维工具：jenkins，chef，puppet，ansible等

可以每项都了解下，最好选择几个，多做实践。

推荐几本学习Linux的书籍供参考：

一、《快乐的Linux命令行》

这本书介绍如何生存在 Linux 命令行的世界。不像一些书籍仅仅涉及一个程序，比如像shell 程序， bash。这本书将试着向你传授如何与命令行界面友好相处。它是怎样工作的？它能做什么？使用它的最好方法是什么？

正如书中所说的“就像有位老师在你身边，指导你学习”，这本书的特点是语言简洁流畅，即使是英文版，看起来也不费劲（目前已有中文版）。涵盖了大部分命令行工具和Shell编程。最主要的是它基于 CC 协议共享，任何人都可以免费下载。

二、《Linux命令行与shell脚本编程大全》

这是一本非常适合Linux小白的入门教程，内容通俗易懂、深入浅出，除了日常工作中用的基础命令之外，像正则表达式、sed、awk 这样的高级命令也有介绍，书上还配有大量的实例，如果你想精通 shell 编程，那么这本书就是为你准备的。也是有志于从事系统运维开发的朋友必备读品，总之，只要你能跟着这本教程学完，使用 Linux 就轻车熟路了。

三、鸟哥的Linux私房菜 : 基础学习篇

如果你想要学习Linux，强烈建议通过《鸟哥的Linux私房菜》这套书籍去学习，浅显易懂，小编就是通过这套书籍学会Linux的。

四、Linux UNIX系统编程手册 套装上下册

《linux/unix系统编程手册(上、下册)》是介绍linux与unix编程接口的权威著作。linux编程资深专家michael kerrisk在书中详细描述了linux/unix系统编程所涉及的系统调用和库函数，并辅之以全面而清晰的代码示例。

《linux/unix系统编程手册(上、下册)》涵盖了逾500个系统调用及库函数，并给出逾200个程序示例，另含88张表格和115幅示意图。

学成之后从事的工作也是围绕运维进行的：

应用运维(SRE)：应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据备份等工作，对服务进行例行排查、故障应急处理等工作，工作职责如下：设计评审、服务管理、资源管理、例行检查、预案管理、数据备份。

系统运维(SYS)：负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设(LVS、NTP、DNS);负责资产管理，服务器选型、交付和维修，工作职责如下：IDC数据中心建设、网络建设、LVS负载均衡和SNAT建设、CDN规划和建设、服务器选型、交付和维护、内核选型和OS相关维护工作、资产管理、基础服务建设。

数据库运维(DBA):数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化，对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作，详细的工作内容如下：设计评审、容量规划、数据备份与灾备、数据库监控、数据库安全、数据库高可用和性能优化、自动化系统建设、运维研发、运维平台、监控系统、自动化部署系统。

运维安全(SEC)：运维安全负责网络、系统和业务等方面的安全加固工作，进行常规的安全扫描、渗透测试，进行安全工具和系统研发以及安全事件应急处理，工作内容如下：安全制度建立、风险评估、安全建设、安全合规、应急响应。

RDS、OSS、CDN。

网络系统建设与运维的专业术语有RDS、OSS、CDN。其中RDS是一种稳定可靠、可d性伸缩的在线数据库服务。RDS采用即开即用方式，兼容MySQL、SQLServer两种关系型数据库，并提供数据库在线扩容、备份回滚、性能监测及分析功能。RDS与云服务器搭配使用I/O性能倍增，内网互通避免网络瓶颈。

OSS是支持任意数据类型的存储服务，支持任意时间、地点的数据上传和下载，OSS中每个存储对象（object）由名称、内容、描述三部分组成。

CDN可以将加速内容分发至离用户最近的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。

专业术语，指特定领域对一些特定事物的统一的业内称谓，该词运用在各行各业中。专业术语在国际惯例中是通用的，专业术语运用在各行各业中。

大数据运维工程师需要负责公司大数据平台的运维管理工作，集群容量规划、扩容及性能优化。下面是我为您精心整理的大数据运维工程师的具体职责描述。

大数据运维工程师的具体职责描述1

职责：

1、负责数据平台的运维管理工作(部署、监控、优化、故障处理);

2、负责Hadoop/Spark/Flink/Elasticsearch/Kafka等系统的架构审核、容量规划、成本优化;

3、负责大数据平台的用户管理、权限分配、资源分配;

4、参与数据挖掘、机器学习的平台的设计、并给出可执行的运维方案;

5、参与数据平台的相关工具开发(包括自动化部署、监控、ETL等);

6、深入理解数据平台架构，发现并解决故障隐患及性能瓶颈;

7、ETL工具、调度工具、关系型数据库的运维。

任职资格：

1、本科以上学历，计算机软件相关专业;

2、1年以上大数据相关组件运维经验(hadoop/yarn/hbase/hive/spark/kafka等)，1年以上的CDH或HDP维护经验，3年以上系统运维相关经验;

3、深入理解Linux系统，能独立部署开源软件，熟练掌握一门以上脚本语言(shell/perl/python等)，熟悉python开发语言优先;

4、逻辑思维能力强，做事有条理，责任心强，工作积极主动，执行力强，有良好的团队协作意识。

大数据运维工程师的具体职责描述2

职责

1 负责大数据ETL系统，运维及保障服务稳定可用;

2 负责数据采集交换方案以及联调测试;

3 负责采集交换任务的评审和上线;

4 负责及时排除ETL流程故障，形成知识库，完善运维文档;

5 负责监控和优化ETL的性能,持续性地提出改进自动化运维平台建议

技能要求

1 计算机科学或相关专业本科及以上学历;

2 熟悉Linux系统,熟练编写shell/perl/python一种或多种脚本语言;

3 熟悉Hive、Hadoop、MapReduce集群原理，有hadoop大数据平台运维经验者优先;

4 熟悉数据库的性能优化、SQL调优，有相应经验;

5 抗压能力强，有强烈的责任心，良好的沟通能力、学习能力及团队合作能力。

大数据运维工程师的具体职责描述3

职责：

1、负责分布式大数据平台产品的运维和运维开发，保证其高可用和稳定性;

2、负责大数据系统架构的可运维性设计、容量规划、服务监控，持续优化服务架构、集群性能;

3、通过技术手段控制和优化成本，通过自动化工具及流程提升大数据平台运维效率;

4、为项目开发人员提供大数据技术指导及解决大数据平台应用中遇到的技术难题;

任职资格：

1、三年以上大数据运维相关工作经验，有大型互联网公司工作经验者优先，全日制本科及以上学历;

2、熟练掌握至少一门开发语言，有Java或Python语言开发经验优先;

3、精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具并有实战经验，包括但不限于Hadoop、HBase、Hive、Presto、Kafka、Spark、Yarn、Flink、Logstash、Flume、ClickHouse等;

4、熟悉Mysql等常用关系数据库，熟练编写SQL语句，有分布式nosql数据库应用、性能调优经验优先;

5、熟悉Linux环境，能够熟悉使用shell脚本;

6、对大数据技术有强烈兴趣，有志于往大数据方向深层次发展;

7、具有很强的责任心、执行力、服务意识、学习能力和抗压能力;

8、具备较好的沟通能力、主动性及责任感。

大数据运维工程师的具体职责描述4

职责：

1、负责大数据集群的日常维护、监控、异常处理等工作，保障集群稳定运行;

2、负责大数据批处理管理以及运维;

3、负责大数据集群的用户管理、权限管理、资源管理、性能优化等;

4、深入理解数据平台架构，发现并解决重大故障及性能瓶颈，打造一流的数据平台;

5、跟进大数据前沿技术，不断优化数据集群;

6、有华为大数据平台运维经验优先;

岗位要求：

1、1年以上大数据运维或开发经验;

2、有良好的计算机和网络基础，熟悉linux文件系统、内核、性能调优，TCP/IP、>

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