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运维服务2019运维技能风向标

  运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位

  运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位。从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等,可以看出,运维的分工一直在细化,并且对综合技能要求越来越高。未来运维的发展趋势是高、精、尖。高表示高度,精表示精通,尖表示尖端,也就是运维职场一定要站在一定的技术高度,在多个技术领域中,要精通某项技能,同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势

  根据不同的运维领域和技术面以及分工流程三个方面来了解下2019年运维职位的发展趋势

  系统运维是运维的基础,新的一年中,对基础运维技能要求也在提高,打好系统运维基础,才能深入学习后面的各种运维技能

  web运维是运维岗位中岗位最多的一个,薪资也相对较高,但需要掌握的知识点也比较多,新的技能要掌握,老的运维技能也不能丢

  大数据从2017年开始逐渐走到生活的各个角落,2018年在逐渐落地,而在2019年,大数据依然火热

  加上国家对大数据产业的扶持,大数据产业在新的一年岗位需求一定会更加大,因此掌握大数据运维技能,就走在了运维的前沿

  容器的产生,是一次IT行业的革命,2015 年到 2016 年,是业界普遍认为的容器技术爆发的一年,短短一年多时间里,容器技术在中国大陆完成了从零星概念到烽火燎原的壮举

  时至今日,容器技术在国内大多数企业中落地已成为一种共识,而国内的生态系统,也呈现出了企业产品、开源社区和公有云齐头并进的良好局面

  因此,2019年也是容器继续快速落地的一年,下图列出了大数据运维要掌握的各种必备技能

  万丈高楼平地起,高楼稳不稳取决于地基是否扎实。运维数据便是运维管理这座高楼的地基。运维数据大致分为CMDB、日志、生产DB、知识库四个方面

  对数据的维护和管理至关重要,特别是日志数据,对运维来说,通过日志可以比较准确全面地知道系统或是设备的运行情况,可以返查问题产生的原因,还原问题发生的整个过程

  通过日志也可以提前预测系统可能要发生的问题或是故障,如系统安全日志,如果网络攻 击会在系统安全日志中有一定的体现

  这么多的日志,运维要通过各种手段完成日志的收集、过滤分析、可视化展示,那么如何实现这些功能呢

  方法很多,例如ELK集成套件(Elasticsearch , Logstash, Kibana)就可以轻松实现日志数据的实时收集、分析传输以及图形化展示

  那么要如何使用ELK呢,根据日志量的不同,对应的ELK架构也不尽相同,看下面几个常见架构

  此架构主要是将Logstash部署在各个节点上搜集相关日志、数据,并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储

  Elasticsearch再将数据以分片的形式压缩存储,并提供多种API供用户查询、操作。用户可以通过Kibana Web直观的对日志进行查询,并根据需求生成数据报表

  此架构的优点是搭建简单,易于上手。缺点是Logstash消耗系统资源比较大,运行时占用CPU和内存资源较高

  另外,由于没有消息队列缓存,可能存在数据丢失的风险。此架构建议供初学者或数据量小的环境使用

  此架构主要特点是引入了消息队列机制,位于各个节点上的Logstash Agent(一级Logstash,主要用来传输数据)先将数据传递给消息队列(常见的有Kafka、Redis等)

  接着,Logstash server(二级Logstash,主要用来拉取消息队列数据,过滤并分析数据)将格式化的数据传递给Elasticsearch进行存储

  最后,由Kibana将日志和数据呈现给用户。由于引入了Kafka(或者Redis)缓存机制,即使远端Logstash server因故障停止运行,数据也不会丢失,因为数据已经被存储下来了

  这种架构适合于较大集群、数据量一般的应用环境,但由于二级Logstash要分析处理大量数据,同时Elasticsearch也要存储和索引大量数据,因此它们的负荷会比较重,解决的方法是将它们配置为集群模式,以分担负载

  此架构的优点在于引入了消息队列机制,均衡了网络传输,从而降低了网络闭塞尤其是丢失数据的可能性,但依然存在Logstash占用系统资源过多的问题,在海量数据应用场景下,可能会出现性能瓶颈

  这个架构是在上面第二个架构基础上改进而来的,主要是将前端收集数据的Logstash Agent换成了filebeat,消息队列使用了kafka集群,然后将Logstash和Elasticsearch都通过集群模式进行构建

  此架构适合大型集群、海量数据的业务场景,它通过将前端Logstash Agent替换成filebeat,有效降低了收集日志对业务系统资源的消耗

  同时,消息队列使用kafka集群架构,有效保障了收集数据的安全性和稳定性,而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建,从整体上提高了ELK系统的高效性、扩展性和吞吐量

  大数据分析最早就来源于运维人的日志分析,到逐渐发展对各种业务的分析,人们发现这些数据蕴涵着非常大的价值

  那么如何用大数据思维做运维呢,大数据架构上的一个思维就是:提供一个平台让运维方便解决这些问题, 而不是,让大数据平台去解决出现的问题

  所有系统最可靠的就是日志输出,系统是不是正常,发生了什么情况,我们以前是出了问题去查日志,或者自己写个脚本定时去分析。现在这些事情都可以整合到一个已有的平台上,我们唯一要做的就是定义分析日志的的逻辑

  好啦,这就是今天要给大家介绍的2019核心运维技能啦,抓住时机,开始全新学习吧!2019,你的全新开始!!



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