数据运维工程师主要是做什么？运维难不难

进入大数据时代以来，与数据相关的岗位在增加，并且很多传统的IT岗位，也在面临着数据相关的技能要求的提升。比如说运维工程师，涉及到海量的数据，也要求更高的技能。那么数据运维工程师主要是做什么，运维难不难，今天我们来具体聊一聊。

在企业级的大数据系统平台当中，开发和运维都是非常重要的，尤其是涉及到规模庞大的数据，从硬件设备和软件系统，都需要投入相应的精力去进行维护。


数据运维工程师主要是做什么？通常来说，包括但不限于以下几个层面：

首先是服务器设备，数据中心里可以说有海量的服务器设备，几乎清一色采用的是Linux系统，掌握一些Linux操作系统的命令是必不可少的。

同时，还要至少熟悉一个内置编辑器：VI或Nano，至少熟悉一个发行版，比如Centos、Debian、Ubuntu，要熟悉很多Linux运维的命令，以便出了问题知道如何分析服务器的运行状态，对LAMP或LNMP、FTP、DNS、SAMBA、EMAIL、NTP、DHCP等Linux可以支持的基础协议要了解，熟悉这些协议的故障处理。

其次，是服务器一些虚拟化软件技术，比如KVM，虚拟化技术在数据中心里应用已非常普遍，对KVM不熟悉将很难开展运维工作，所以要掌握常用的虚拟化技术，以及KVM的工作原理，包括在CPU、内存、存储、网络等各个部分的虚拟化，最为重要的是要掌握KVM的各种管理工具：OpenStack、CloudStack、OpenNebula、Zstack等。

第三，要会编写一些程序脚本，比如使用Shell、Python、Perl等脚本语言做一些自动化运行脚本、诊断故障的脚本，使用这些脚本可以提升工作效率，将重复性的简单工作交给脚本程序处理，也可以通过这些脚本判断故障发生的位置和原因。

第四，数据中心里那么设备，仅掌握服务器是不够的，网络、安全都是需要重点学习的地方。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。

第五，要掌握一下运维平台工具，利用这些工具做运维，很多事情往往可以事半功倍，例如：SSH证书、Nagios、Puppet、Zabbix、Cacti、SaltStack、Pssh、Fabric等，这些都是开源的免费网络监控工具，用好了，发现问题及时解决。

关于数据运维工程师主要是做什么，运维难不难，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据时代的运维工程师，需要做好技能提升，应对大数据背景下的运维工作新要求。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！