IT的含义是什么？

Windows *** 作系统的主要特点有：界面图形化、多用户、多任务、网络支持良好、出色的多媒体功能、硬件支持良好、众多的应用程序等。

1、界面图形化，Windows用户界面和开发环境都是面向对象的。用户采用“选择对象- *** 作对象”这种方式进行工作。比如要打开一个文档，我们首先用鼠标或键盘选择该文档，然后从右键菜单中选择“打开” *** 作，打开该文档。这种 *** 作方式模拟了现实世界的行为，易于理解、学习和使用。

2、多任务，Windows是一个多任务的 *** 作环境，它允许用户同时运行多个应用程序，或在一个程序中同时做几件事情。每个程序在屏幕上占据一块矩形区域，这个区域称为窗口，窗口是可以重叠的。用户可以移动这些窗口，或在不同的应用程序之间进行切换，并可以在程序之间进行手工和自动的数据交换和通信。虽然同一时刻计算机可以运行多个应用程序，但仅有一个是处于活动状态的，其标题栏呈现高亮颜色。一个活动的程序是指当前能够接收用户键盘输入的程序。

3、设备无关性。设备无关性使你在购买新设备时，不必考虑某个特定的应用软件是否支持该设备，只要Windows支持就够了。

4、出色的多媒体功能，在Windows中你可以完成DOS *** 作系统所有命令的功能，而且更加容易和方便。此外，使用WindOws还可以完成许多DOS *** 作系统实现不了的功能。

5、突破DOS64KB内存限制，Windows实现了对内存的自动化管理，使得大程序也能够自如地运行。

业务系统运行状况及可用性可视化

IT运维部门核心价值是保障业务系统的正常运行，而支撑业务系统的IT环境又非常复杂，涉及人力、网络、服务器、IDC、机柜、各类应用等等资源。任何一个环节出现问题，都将“牵一发而动全身”。可见，IT系统资源监控与管理非常重要。

因此，我们需要将影响应用系统稳定运行的几个要素数据可视化。比如：基础设施资源使用情况；应用性能指标及系统整体运行情况，如这个系统是否可用、整体健康度等。总体来说，可以用到的常用可视化手段有数据统计、拟物化关系、流程关系、各种图表展现以及3D动画技术等。

网络/硬件/存储/虚拟化等基础资源的可视化

IT基础资源监控涉及的范围很广，通过各种数据统计、图表组合的方式，可将各种设备的性能、容量瓶颈、故障隐患等信息统一呈现。

网络以及业务系统的可视化

网络以及业务系统的可视化，一般采用拟物化关系视图来自动发现真实设备和链路，并生成直观的物理拓扑图、地图拓扑关系图、业务关系视图等。通过这些拓扑图，可以直观查看网络设备、链路之间的关系，以及业务系统设备运行状况、设备组件资源之间的业务链接等 。同时， 不同的故障告警级别，将以不同的颜色第一时间显示在拓扑视图的关联设备和所属地域上。

网络管理物理拓扑可视化

网络管理地图拓扑可视化

业务服务拓扑透视

全物理环境的机房可视化

基于三维实时互动引擎技术的3D机房可视化，可以满足全仿真式机房运维需要，层次化递进浏览监控企业区域、园区数据中心、机房、机柜、设备、端口，想看哪里点哪里，省时省力。

运维服务流程管理的可视化

以事件处理流程为例，可以采用流程关系视图，将事件预警、故障发现、受理、应急恢复的整个过程清晰地可视化展现，以直观查看流程进度。另外，比较复杂的服务流程的考核，可以通过可视化的架构视图理清思路，也可以利用各类报表视图来综合评估。

服务流程可视化

流程考核可视化

运维自动化及运维大数据可视化

智能化运维时代，自动化管理工具对运维的帮助越来越大。关于运维自动化，我们不能忽略的一点是，它对可视化的需求与生俱来。很多自动化 *** 作场景，如果没有可视化呈现，你都没法想象自动化该如何工作！

另外，运维大数据技术涉及的关联挖掘、周期预测、行为学习、规律分析等分析行为，也可以通过各式各样的可视化手段来实现。

运维大数据可视化

最后不难看出，运维管理中监控、流程、自动化、运维大数据这几个重要环节都少不了可视化的呈现，而IT服务其实是一个IT资源、流程、团队管理等不断整合优化的过程，最终都是一个统一的服务体系。想象一下，在运维可视化大屏前体验”一览无遗，把控全局“的感觉吧！

IT就是互联网技术：互联网技术指在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术。互联网技术的普遍应用，是进入信息社会的标志。不同的人和不同的书上对此有不同解释。

IT更新意味着升级到更快、更直观的现有平台版本。然而，当不同硬件能够更好地提供功能、显著提升性能或获得更高可靠性时，可以考虑在迁移过程同时升级硬件。

扩展资料：

IT价值

IT设备为组织创造价值，在于IT数据存储和利用，应该权衡其内在价值，而不是作为二手设备卖掉的价格。最佳硬件更换时间是当服务器内在价值降低并且工作价值也下降时。自动化资产管理工具可以帮助用户准确评估折旧率。

IT设备的内在价值会因为其他组织需要备件和零部件而保持，但这并不是二手IT系统的唯一市场。降低IT刷新，将最重要的工作负载运行在最新的IT硬件上。与出售或清理旧系统相反，IT部门可以使用这些硬件来承载非关键工作业务，直到它们真的变成老古董。

IT行业总体来说分为三个方面\x0d\\x0d\1网络\x0d\2软件\x0d\3集成电路\x0d\\x0d\如果您希望进入IT行业，那么您先要确定进入这三个方面中的一个。\x0d\\x0d\三个方面的就业方向：\x0d\\x0d\1集成电路方向，这是一个非常专业的方向，需要求职者有很强的专业知识，这些专业知识很能通过培训来补充，需要很好的类似于大学教育的培养；这类人才就业面很窄，但如果就业了，其薪水很高（当然要看企业的情况）\x0d\\x0d\2软件方向，这个方面比集成电路设计在专业上相对宽一些，一个好的软件工程师，也需要有扎实的数学基础。常规的培训可以使一个没有软件基础的人成为一个软件蓝领，但要成为软件设计人员，还是需要相当的工作与学习时间；这类人才大多就业于软件企业；\x0d\\x0d\3网络方向，这个方面涉及的面就比前两者宽得多，通过培训可能从一个对网络技术不了解的人逐步成为网络的工程师，因为网络技术是一种更偏向于 *** 作的技术。在就业面也宽得多，因为信息化是一个全社会的工程，政府、企业都在进行信息化，都需要在网络方面寻找合适的人才进行其网络系统的运行、管理、维护。\x0d\\x0d\而不同网络工程师却是各行各业所需要的。\x0d\\x0d\什么是网络工程师，我们可以从企业信息化的岗位体系中作一些了解。企业（或政府）信息化过程中需要以下四种人：\x0d\\x0d\1企业信息化主管：负责信息化建设中的目标与方案决策，信息化建设中的方向研究；\x0d\2工程技术人员：负责信息化系统的设计、建设，包括设备、系统、数据库、应用系统的建设；\x0d\3运行维护人员：负责信息化系统的运行、维护、管理以及基本的开发；\x0d\4 *** 作应用人员：主要应用信息化系统进行本职工作。\x0d\\x0d\在企业信息化建设运行的过程来看，一个企业会把建设过程以外包方式交给专业的IT公司来完成，于是一般一个企业不会有IT系统的工程技术人员，可以说IT系统的工程技术人员都集中于专业的IT公司；而当信息化系统建成后，企业一般会有一个人，或一个组来负责信息化系统的运行、维护、管理，这部份人是企业必配的，而且从成本角度来看，企业会招聘一个对网络设备、网络系统、数据库、网络管理、网络安全以及基本网络开发都有所了解的人来负责其信息化系统，这类人一般叫网管。这类人的知识是水平性的，多方面的，但不是特别专业的。如果当企业真正遇到非常专业的技术问题，一般会让这个网管带着问题咨询专业的IT公司。\x0d\\x0d\因此从这个角度来看，网络工程师的就业面会远大于其它两类工程师。\x0d\\x0d\那现在社会中有很多称呼为网络工程师的认证培训或培训认证，我们如何来选择呢，我们可以网络技术的系统来分析与了解：\x0d\\x0d\1网络设备技术，这主要涉及网络的硬件建设，包括路由器、交换机、组局网、广网，这方面有代表性的是CISCO、NORTEL；\x0d\\x0d\2网络 *** 作系统，这主要涉及 *** 作系统的系统管理与网络管理，这方向有代表性的是WINDOWS2000、UNIX、LINUX等；\x0d\\x0d\3网络数据库，这主要涉及应用于网络的数据库，这方面有代表性的是SQL和ORACLE等；\x0d\\x0d\4网络安全，大家不应把网络安全片面的想成对 *** 作系统、应用系统的安全，其实安全问题在网络的各方面都存在，在这方面国内还没有出现比较好、比较全面的认证；\x0d\\x0d\5网络管理，这涉及一个局网、广网的综合管理、优化、计费等等，也没有一个综合性的认证；\x0d\\x0d\6网络应用开发，企业的网站的基本开发、互动性开发，技术有ASP等等。\x0d\\x0d\这六个方面都是企业信息化必备的因素，所以大家如果要补充自己的知识，可以从这六个方面去补充，自己还要作一个定位，是成为一个全面性的人员，还是专业性的人员。不过如果能在这个方面打下扎实的基本功，那么再在工作中选择一个方向，会更加厉害。

IT规划的运作思路一般来说，大多数企业都会制定一个3-5年的中长期业务发展计划，而且会沿着这样的轨迹实施：IT规划——规划IT设施——IT设施支撑企业营运——企业营运实现目标。从这样的轨迹来看，IT规划是一种实现公司业务发展计划的工具，而不是神灯。IT规划其实就是要告诉企业如何应用IT技术配合和支持业务发展的途径和方法;而制定一个科学合理的IT规划可以按照这样三个阶段进行：

第一阶段：根据公司业务发展计划IT系统的总开支计划和预算。由公司高层根据对营收、费用和资本支出的大致预测，制定初步的业务发展计划与预算决策，并产生相应的对IT系统的需求目标和预算。

第二阶段：将IT系统总开支计划分解为一定数量的独立IT项目和IT维护性项目，检验初步计划和预算是否可行。这一阶段的主要目的是通过检查每个IT项目所需要的技术、时间、人力与财务资源。有了更确切的预测数据，公司CIO就可以做出建议和抉择，确定哪些项目应该投资，哪些项目应该推迟、减少投资额或者彻底取消。关键是在预测出来的IT需求资源和公司可提供的供给资源之间取得平衡。

然而在这阶段人们常常存在误区：不考虑资源受限制，也没有在两个相互竞争的方案之间进行评估和选择。这样虽然在开始时简单易行，但可能产生两个让人泄气的问题：一是没有一个项目或活动有足够的资金保障，最终可能导致IT规划成为空中楼阁。第二个问题是因为现实问题的不断增加，需要不断地削减预算和修订计划，从而使IT规划束之高阁。

第三阶段：CIO和项目经理需要在所负责的团队和项目基础上，制定一个有预估时间和有预估范围的具体项目进度和预算。这样可以确保负责提供资源的部门能够满足IT规划中的所有项目和活动对资源的需求。保障IT规划顺利的六大真知灼见

①IT规划必须要配合业务计划的实现，并具有前瞻性和可 *** 作性。业务计划是公司为了中长期的发展而制定的计划。公司业务计划为IT规划的制定提供了一个基本框架，并为IT规划的目标和方案的取舍提供了指导。因此，企业高层必须根据公司的营收计划、目标利润从头到尾跟进IT规划的制定，直至IT规划结束，而不能只由IT人员对IT规划流程掌控。

②在整个过程中要层层分解IT目标和费用预算，让IT目标对应相应的费用和资源。这里是指将未来几年里每年的目标费用总预算分为几个独立的IT规划费用类别，这样就可以避免在接下来的实施中资源得不到保证和预算失控。比如，兴安公司将总体IT开支目标分为IT系统研发、IT系统运作和IT基础设施三大预算类别;然后，将研发费用再细分为具体的项目费用。

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。

先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

来自于Ftp/>

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/也可以满足该需求；

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

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