大数据运维：大数据平台+海量数据
大数据开发独揽大权
大数据技术很早就在BAT这些公司生根发芽，但直到14、15年大数据技术才广泛应用在各大互联网公司，大数据技术由此深入各行各业。
此时大数据开发人才非常紧缺，很多公司大数据从立项，到大数据平台构建，到项目整个流程开发，到后期大数据项目的运维，都是由大数据开发人员一手完成（此时少有专业大数据运维人才）。但随着公司数据越来越多，业务越来越复杂，大数据集群规模越来越大，大数据团队也越来越大，大数据开发人员这种早期短平快、粗放式、简单无序的方式已经满足不了大数据平台的维护工作。此时迫切需要专业的大数据运维人才，负责大数据平台的运维、监控、安全。
大数据运维肩负使命
运维的发展速度日新月异，曾几何时，我们印象中认为运维就是跑机房、装系统、安装网络，干一些打杂的工作。但是现在的运维工作已经变得非常重要，运维人员的分工也更加精细化，规模稍微大一点的公司都会将运维细分为系统运维、应用运维、数据库运维、安全运维。
当技术发展到大数据云计算时代，出现了阿里云、腾讯云以及华为云之后，那么底层次的初级运维将会越来越少，中级层次的运维也会逐步被淘汰，高水平的大数据运维需求量则会日益增长。因为低层次的传统运维主要工作就是按部就班做好螺丝钉，而高层次的大数据运维则需要考虑大数据平台架构设计、大数据平台的自动化、智能化管理等。这其实是要求传统运维在大数据面前要改变思维、承担更多的工作责任，不但要保障大数据平台的稳定、高效运维以及切实安全，还需要具备大数据平台架构的设计能力，所以一个好的大数据运维工程师是有做大数据架构师的潜力。
大数据运维必备技能
大数据运维跟传统运维既密切相连又大不相同。传统运维面对的底层软硬件基本稳固，大数据运维面对的是商用硬件和复杂linux版本；传统运维面对的是单机架构为主，大数据运维面对复杂的分布式架构；传统运维大多维护闭源商业版系统，大数据运维通常面对开源系统，文档手册匮乏。大数据运维对自动化工具的依赖大大增加。那么大数据运维到底需要具备哪些技能呢？
大数据运维是新的机会，对于传统运维也是新的起点、新的机遇，大数据发展红利我们一起见证，不容错过（学习、交流wechat：971557118）。
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