计算机运维和数据库管理哪个更难

一般来讲，数据库管理会更难一些！

通常情况下，计算机运维一般包括计算机故障修复、 *** 作系统按照、备份，内容相对较少；而数据库管理员负责全面管理和控制数据库系统，包括数据库的安装、监控、备份、恢复等基本工作。数据库管理员的主要职责有以下几个方面：

1设计数据库设计，包括字段、表和关键字段；资源在辅助存储设备上是怎样使用的，怎样增加和删除文件及记录，以及怎样发现和补救损失。

2监视监控数据库的警告日志，定期做备份删除。监控数据库的日常会话情况。碎片、剩余表空间监控，及时了解表空间的扩展情况、以及剩余空间分布情况。监视对象的修改。定期列出所有变化的对象安装和升级数据库服务器（如Oracle、MicrosoftSQLserver），以及应用程序工具。数据库设计系统存储方案，并制定未来的存储需求计划。制定数据库备份计划，灾难出现时对数据库信息进行恢复。维护适当介质上的存档或者备份数据。备份和恢复数据库。联系数据库系统的生产厂商，跟踪技术信息。

3备份对数据库的备份监控和管理数据库的备份至关重要，对数据库的备份策略要根据实际要求进行更改，数据的日常备份情况进行监控。

4修改密码：规范数据库用户的管理定期对管理员等重要用户密码进行修改。对于每一个项目，应该建立一个用户。DBA应该和相应的项目管理人员或者是程序员沟通，确定怎样建立相应的数据库底层模型，最后由DBA统一管理，建立和维护。任何数据库对象的更改，应该由DBA根据需求来 *** 作。

5SQL语句：对SQL语句的书写规范的要求一个SQL语句，如果写得不理想，对数据库的影响是很大的。所以，每一个程序员或相应的工作人员在写相应的SQL语句时，应该严格按照《SQL书写规范》一文,最后要有DBA检查才可以正式运行。

6最终用户服务和协调：数据库管理员规定用户访问权限和为不同用户组分配资源。如果不同用户之间互相抵触，数据库管理员应该能够协调用户以最优化安排。

7数据库安全：数据库管理员能够为不同的数据库管理系统用户规定不同的访问权限，以保护数据库不被未经授权的访问和破坏。例如，允许一类用户只能检索数据，而另一类用户可能拥有更新数据和删除记录的权限。

运维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）。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。

1　IT运维

IT运维是IT管理的核心和重点部分，也是内容最多、最繁杂的部分，该过程主要用于IT部门内部日常运营管理，其涉及的对象分成两大部分，即IT业务系统和运维人员；业务运维是业务需求和用户体验的核心和重点部分，更是需要对内容繁杂、持续变化、支持不同的业务需求，加以描述、加载和维护的过程，其涉及的对象包括2类人员，一类是提供业务支持的技术人员，另一类是整个组织的管理层和业务骨干，随着业务运维环境和工具的能力提升，功能完善、体验优化，技术人员将逐步退出这个领域；日常管理运维则是对IT运维和业务运维需求、过程、结果的管控，以及对整个管理信息系统运行状态的管控，从而实现针对应用变化的记录和跟踪、针对地域不同的变更和跟踪、预测环境和应用的风险和防范管理等等，其涉及的对象主要是运维管理部门的管理人员和参与人员。

2　业务运维

包含对企业自身核心业务系统运行情况的监控与管理，对于业务的管理，主要关注该业务系统的CSF（关键成功因素Critical Success Factors）和KPI（关键绩效指标Key Performance Indicators）。

3　日常管理运维

该部分主要用于规范和明确运维人员的岗位职责和工作安排、提供绩效考核量化依据、提供解决经验与知识的积累与共享手段IT运行维护管理的每一个子系统中都包含着十分丰富的内容，实现完善的IT运维管理是企业提高经营水平和服务水平的关键。运行/维护阶段与服务/支持阶段的分界线为前者是面向 IT部门内部的管理，而后者是面向业务部门、企业中的其它人员或直接面向客户。

参考资料：

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it基础设施的7个部分是网络、数据中心场地、计算机系统、基础软件系统、安全组件、系统监控组件、咨询与系统集成。具体如下：

网络：提供了组件互联及通信服务，包括广域网、局域网及无线网络等。

数据中心场地：提供了组件运行的物理环境，包括机房、电源和空调等服务，保障所有网络、服务器和存储等设施运行在合适的温度、湿度等环境中。

计算机系统：主要包括服务器、存储和PC等，为应用系统提供了系统运行硬件平台，服务器上运行着该行的核心业务应用系统，通过这些服务器，应用系统与柜员、业务代表、用户和业务伙伴进行直接的服务。

基础软件系统：主要包括数据库、 *** 作系统和中间件，为应用系统提供了系统运行软件平台。通过硬件和高可用性软件实现数据库和中间件的高可用性，确保业务的不间断连续运行。

安全组件：从物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层和用户层等多层次保障IT的安全。

系统监控组件：为运维人员提供基础设施环境的监控手段，保证数据中心的安全平稳运行。

咨询与系统集成：将软件、硬件与通信技术组合起来为用户解决信息处理问题的业务，集成的各个分离部分原本就是一个个独立的系统，集成后的整体的各部分之间能彼此有机地和协调地工作，以发挥整体效益，达到整体优化的目的。

是的，数据库运维可以为开发提供很多帮助。数据库运维人员可以协助开发者安装、配置和维护数据库，并且能够根据开发者的要求自定义数据库。此外，运维人员还能够监测和优化性能，以保证最佳性能。

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

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