大数据运维工程师培训：大数据运维的特点

大数据在企业当中的落地，一方面是完成大数据平台系统的搭建，另一方面后续持续的运维，满足实际业务当中的大数据处理需求。在开始大数据运维工作之前，对于大数据运维这项工资我们需要有更深的认识。今天我们就从大数据运维工程师培训的角度，来聊聊大数据运维的特点。

在大数据运维工程师的工作当中，主要就是基于大数据平台当中出现的问题，进行运行维护，面对新的数据处理需求，也要能够基于平台的现状，进行相应的优化。


大数据运维，与传统时期的运维工作相比，有一定的共通之处，但是同时也具备新的特点。

首先，大数据运维所面临的任务规模要大得多。

大数据集群的规模，通常涉及到几百台到上万台的物理机，集群规模大了之后，很多异常事件会成为常态，而这些就是大数据运维工程师需要去解决的。比如说要考虑到：大数据平台架构具备容忍单机故障，甚至是单集群故障的能力；需要有自动化的运维平台来处理这些常见的日常运维事务，包括硬件维修和服务部署，否则运维成本会很高。

在大数据平台系统的底层架构上，要考虑机房的地域分布（既满足容灾要求，又不能太分散）、机房的扩展性、机房的电力、机房间专线的带宽和QoS策略等。

其次，大数据平台运维的分层也是很重要的。

大数据平台系统在实际运行当中，基于平台会有多个大数据应用，包括各类离线报表、机器学习、OLAP、实时分析等。大数据运维工程师的工作应该聚焦在平台自身的运维上，平台之上的具体业务层，主要依靠应用的运维人员去完成。

大数据运维工程师需要有能力，快速定位和区分，平台当中所遇到的问题，哪些是平台问题，哪些是业务问题，分离开来，在解决问题故障上，也能更快速地解决。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据运维工程师培训课程，本月即将开班，课程详情可联系客服了解！