IT运维中的linux运维具体每天工作是做啥的？

Posted 2023-03-31

个人认为一个运维最应该的一天工作时间安排：
20% ，处理紧急重要的事情。
80% ，开展重要不紧急的事情的工作。
紧急重要很容易理解，其实就是救火类工作。
重要不紧急的工作，才是最能体现运维的价值的工作。
监控系统，这个是一个大话题。除了被动地监控各类服务的正常与否，还有主动开发各类协助系统分析的系统，并对整个系统的未来有规划性。
性能调优，我最喜欢的一个方面。发现性能瓶颈，解决性能问题，都很喜欢。
开发工具型系统。提高自己，和团队内所有人的工作效率的一些工具。尤其是可以快速解决那些中断的工具。
学习。这个是最重要的。运维涉及的知识面非常广，不断学习才能顺利快速解决以上各类问题，不断尝试不断经历才有足够的经验遇神杀神，遇佛杀佛。
一天一天，做好重要不紧急的工作，才能令到运维工作更有效率，整个系统更稳定，未来的发展更具有预见性。

内容来源于ITSS符合性评估落地工具-云雀运维！！ 参考技术A 初中级运维的日常涉及工作：

1、评估产品需求及发展需求，设计网站架构。

2、选择IDC公司、云产品，CDN等产品。

3、采购服务器、安装系统、配置服务、服务器IDC上架。

4、调试网络、优化系统及服务。

5、上线代码、配合研发搭建环境、调试、测试代码。

6、监控硬件、软件及各种业务应用。

7、配置收集日志和，根据日志信息报警及优化系统及服务

8、解决日常问题，如硬件（服务器、交换机、硬件、网络等）、软件（网络服务）、各类业务服务故障。

9、编写自动化脚本(Shell、Python)，自动化部署服务。

高级运维涉及的工作：

1、监控带宽、流量、并发、业务接口等关键资源及访问信息的变化趋势。

2、根据相应趋势变化不断优化网站架构。

3、设计各类解决方案，解决公司业务发展中的遇到的网站瓶颈。

4、编写各种自动化脚本(Shell、Python)，自动化部署优化服务。

5、开发自动化部署和管理平台（CMDB），实现平台化运维。

6、开发运维管理平台、及运维工具产品，提升服务效率。

7、制定运维流程、规范、制度，并有序推进。

8、研究先进运维理念、模式，确保业务持续稳定、有序。 参考技术B 主要有以下工作
1、对Linux下各种网络服务、应用系统、监控系统等进行自动化脚本开发的工作，并根据项目对系统进行性能优化；
2、负责网站项目中Linux服务器的部署与维护，解决Linux系统下版本兼容性问题；

3、熟练部署和维护Linux服务器以及在linux服务器上架设各种服务；
4、编写shell script脚本；

5、LAMP,LNMP以及mysql,oracle数据库维护

Spark应用是用来做啥的？

Spark因其自身优势，发展势头迅猛，目前几乎所有一站式大数据平台都已集成了Spark，很多行业也都正在用Spark来改善他们的业务，以下是Spark在一些行业的具体用途：
保险行业：通过使用Spark的机器学习功能来处理和分析所有索赔，优化索赔报销流程。
医疗保健：使用Spark Core，Streaming和SQL构建病人护理系统。
零售业：使用Spark分析销售点数据和优惠券使用情况。
互联网：使用Spark的ML功能来识别虚假的配置文件，并增强他们向客户展示的产品匹配。
银行业：使用机器学习模型来预测某些金融产品的零售的资料。
政府：分析地理，时间和财政支出。
科学研究：通过时间，深度，地理分析地震事件来预测未来的事件。
投资银行：分析日内股价以预测未来的价格走势。
地理空间分析：按时间和地理分析Uber旅行，以预测未来的需求和定价。
航空公司：建立预测航空旅行延误的模型。
设备：预测建筑物超过临界温度的可能性...... 参考技术A 1. Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小;2. 由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合：3. 数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。