本篇文章给大家谈谈运维大数据处理工作总结，以及大数据运维发展前景对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、大数据和人工智能对智能运维的影响
- 2、大数据工程师主要做什么?
- 3、大数据运维工程师需要的技能
- 4、大数据运维师都需要掌握哪些技术?
大数据和人工智能对智能运维的影响
智能化的资源优化：通过大数据分析和人工智能算法，智能运维可以对系统资源进行优化管理，包括服务器资源、网络带宽、存储容量等。
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。
自动化操作和配置：智能运维可以通过自动化工具实现自动化的操作和配置管理。例如，自动化的软件部署和配置可以减少人工错误和提高部署效率。自动化的资源调度和容量规划可以根据业务需求自动调整资源配置，提高资源利用率和响应能力。
因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。
大数据工程师主要做什么?
1、大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据采集：业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。数据清洗：一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的数据分析统计能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
3、大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。大数据工程师可以做数据分析工作，收集，处理和执行统计数据分析，运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
4、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行；利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作；推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。
大数据运维工程师需要的技能
1、大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。技能：大数据运维工程师具备一定的服务器知识。在大数据的传输过程中，离不开服务器的知识。
2、通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
3、MySQLDBA实战技能和优化数据库参数优化、分库分表、备份方案、数据恢复策略、主从复制、读写分离、连接池及sharding技术、MHA等。1企业级云计算0penstackKeystone、Glance、Nova核心组件、网络模块、块存储服务等。
4、进阶技能 随着时代的发展，仅仅掌握一些基础知识已经不能满足公司及日常工作的需要，所以，想要做好一个IT运维还需要掌握一些进阶的技能，包括：自动化运维、容器化部署、云计算知识、大数据处理等。自动化运维：Ansible、Chef、Puppet等。学习自动化工具，实现配置管理和系统部署的自动化。
5、运维工程师需要掌握的技能：首先是主机、网络及操作系统基本知识。在出现问题时，懂得在各个网络位置抓包，来确认故障设备或线路，会使用Linux的tcpdump抓包或者ethreal、sniffer、Wireshark等抓包软件，会在网络设备上配置镜像，将关心的流量抓出来进行分析。懂开发，能实现自动化运维。
6、大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。
大数据运维师都需要掌握哪些技术?
通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
MySQLDBA实战技能和优化数据库参数优化、分库分表、备份方案、数据恢复策略、主从复制、读写分离、连接池及sharding技术、MHA等。1企业级云计算0penstackKeystone、Glance、Nova核心组件、网络模块、块存储服务等。
大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。技能：大数据运维工程师具备一定的服务器知识。在大数据的传输过程中，离不开服务器的知识。
运维工程师需要掌握的技能：首先是主机、网络及操作系统基本知识。在出现问题时，懂得在各个网络位置抓包，来确认故障设备或线路，会使用Linux的tcpdump抓包或者ethreal、sniffer、Wireshark等抓包软件，会在网络设备上配置镜像，将关心的流量抓出来进行分析。懂开发，能实现自动化运维。
关于运维大数据处理工作总结和大数据运维发展前景的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
