运维工程师主要做:保障系统正常运行、做好数据防范工作、技术故障、系统测试、数据备份。
1、保障系统正常运行:
负责机房IT系统核心设备的日常巡检与维护工作,能按要求对其进行配置,保障系统的正常、安全运行。
2、做好数据防范工作:
负责服务器系统的安全管理,做好数据安全和病毒的防范工作。
3、技术故障:
负责现场的技术支持,及时解决出现的各类技术故障。
4、系统测试:
负责数据库管理,及相关系统测试。
5、数据备份:
负责制定各服务器的数据备份计划,并且确保备份数据可用性。
运维工程师容易失业吗?
这个职业还是很有前途的,不容易失业。从行业的角度来看,随着中国互联网的飞速发展,网站规模的扩大以及架构的日益复杂,对专职网站运维工程师和网站架构师的要求将越来越迫切,尤其是对于优秀的运维人才来说,是庞大的,而且年龄越大,就越有价值。
从个人的角度来看,运维工程师的技术含量和要求会越来越高,最熟悉公司应用和体系结构的人们越来越受到关注。当前,国内外对运维人才的需求非常紧迫,运维工程师的薪水也在不断提高,与研发,测试等技术部门的水平相当甚至超过。
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。
扩展资料:
运维以技术为基础,通过技术保障产品提供更高质量的服务。运维工作的职责及在业务中的位置决定了运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力:
1,扎实的计算机基础知识,包括计算机系统架构, *** 作系统,网络技术等;
2,通用应用方面需要了解 *** 作系统、网络、安全,存储,CDN,DB等,知道其相关原理;
3,编程能力,小到运维工具的开发大到大型运维系统/平台的开发都需要有良好的编程能力;
4,数据分析能力:能够整理、分析系统运行的各项数据,从中发现问题及找到解决方向;
5,丰富的系统知识,包括系统工具、典型系统架构、常见的平台选型等;
6,综合利用工具和平台的能力;
7,运维工作的复杂性对这个岗位的运维工程师们的软素质也提出了要求:时间管理能力,特别是碎片化时间的处理能力;沉稳的心态,面对紧急情况时需要处变不惊;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;
8,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,运维工程师是最高线上权限者,需要谨慎心细;
参考资料:
网络运维就是传说中的网络工程师,运营维护it基础架构中跟网络相关的网络设备。
不同的企业对这个岗位的工作范围规定会不太一样。
大部分只涉及维护范围内的网络设备,比如路由器、交换机、防火墙的数据配置以及故障处理。有可能还有网络规划。基本上随便学学ccnp就可以胜任。
有些企业还会把服务器甚至办公电脑、打印机之类的也让网络运维兼任。
模块化:
系统模型可以很好的理解网络环境,即使很复杂的环境,也可以进行详细的分析。系统模型的核心用来描述设备的基础信息,系统模型是基于对象的,可以通过继承对象对模型进行扩展。
自动发现:
使用自动发现来应对复杂环境。在自动发现过程中,系统会访问现有环境下所有的监控设备,从而获取设备信息。
标准化:
由于从不同平台通过不同协议采集信息,造成可用数据格式繁多。标准化所收集的数据,使从不同系统中收集到的数据也可以正确的比较。
无代理数据收集:
依靠无代理数据收集来采集数据。通过不同协议(包括SNMP, SSH, Telnet和WMI)与设备通信来减少对被监控系统的影响。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)