数据知识分享｜揭秘数据运维，要点速览！-西安欧亚学院---数据科学学院

数据知识分享｜揭秘数据运维，要点速览！

2024.12.05 浏览量：

前言

在数字化时代背景下，数据科学已成为驱动社会进步与行业革新的核心动力。秉承学校“以雇主为导向，以学生为中心”的教育理念，同时响应雇主对高素质数据分析人才的需求，数据科学学院特别推出“数据知识分享”系列专栏。本专栏旨在普及数据模型、数据结构、机器学习等基础数据科学知识，为师生提供持续学习和成长的平台，同时，通过连接教学理论与现实实际，在生动传递专业知识的同时，深化教师队伍的知识储备，助力应用型数据分析人才的培养。

作者简介

李淑玲，副教授，硕士，西安交通大学博士生，西安欧亚学院校级督导，陕西省计算机教育学会理事。在《北京理工大学学报》、《能源与环保》、《ICAMEI 2020》等期刊和国外检索期刊发表论文 20 余篇，主持省级厅局级课题 12 项，主编本科教材 5 部，获得多项教学和科研奖励。

数据运维是什么

数据运维，作为数据持续监控、精心维护与系统管理的综合活动，其核心目标在于确保数据的可用性、完整性和安全性。这一领域广泛涵盖了数据备份与恢复、性能深度优化、故障高效排除以及严密的数据安全措施实施等核心环节。

数据运维的重要性

数据运维的重要性，主要体现在以下几个方面：

1、守护数据的完整与安全：数据运维如同忠诚的卫士，确保数据在采集、存储、处理及传输的每一步都免受丢失、损坏或泄露的威胁。

2、驱动数据处理效率飞跃：通过对数据系统性能的持续优化，数据处理的速度与效率得以大幅提升，为企业的运营效率与服务质量注入强劲动力。

3、赋能业务精准决策：数据运维确保数据的及时性与准确性，为企业的业务决策提供坚实可靠的数据支撑，助力企业把握市场先机。

4、优化数据管理成本结构：通过规范化的管理与优化策略，数据运维有效降低数据管理成本，提升整体效益，助力企业实现可持续发展。

数据运维的工作流程

数据运维的工作流程各环节紧密相连，具体包括：

1、数据采集：广泛收集来自内部系统、外部数据源及第三方的丰富信息，为数据分析与决策奠定坚实基础。

2、数据质量管理：通过数据清洗、去重与校验等精细手段，确保数据的准确性、完整性、一致性与时效性，提升数据价值。

3、数据存储管理：精心选择数据存储架构与技术，构建安全、高效的存储体系，为数据的长期保存与快速访问提供有力保障。

4、数据处理与分析：深入挖掘数据潜能，通过加工、处理与分析，揭示数据背后的洞察与趋势，为业务决策提供有力支持。

5、数据安全与合规：构建严密的数据安全管理策略与体系，确保数据的安全性与合规性，有效防范数据泄露与风险，守护企业数据资产的安全底线。

图1 数据运维工作流程

数据运维的核心技能要求

大数据基础知识

分布式系统原理
大数据存储技术:Hadoop、Spark、NoSQL等
大数据处理技术:MapReduce、Spark、Flink等

系统管理技能

操作系统原理
网络配置与管理
数据库管理

自动化运维技能

脚本编写与执行
自动化部署与配置
监控与告警

数据运维岗位的发展路径

数据运维岗位的发展路径是一条既充满挑战又极具潜力的职业成长之路。从初级运维工程师起步，逐步积累经验、提升技能，最终成长为运维架构师，需要不断学习和探索。以下是数据运维岗位发展的几个关键阶段：

图2 数据运维岗位的发展路径‌

初级运维工程师

初级运维工程师需要从基础岗位开始，熟悉操作系统、网络、数据库等基础知识，并具备良好的沟通能力和团队合作精神。在这个阶段，需要积累丰富的实践经验，提高问题解决能力‌。

中级运维工程师

在积累了足够的实践经验后，可以发展为中级运维工程师。这个阶段需要深入学习系统架构、网络拓扑、数据库优化等，掌握常见的运维工具如Zabbix、Nagios等，并能够通过自动化工具提高工作效率。同时，培养良好的沟通技巧和领导能力。

高级运维工程师

高级运维工程师需要拥有丰富的技术知识和实践经验，能够独立完成复杂的任务。这个阶段需要深入了解系统架构和业务流程，为公司的业务提供战略性建议。掌握高级自动化工具和技术，如Python、Ansible、Puppet等，提高工作效率和质量。此外，培养领导能力和团队管理能力。

运维架构师

运维架构师需要具备全面的技术知识和战略眼光，深入了解公司业务需求和发展方向，制定符合公司发展的运维策略和技术方案。除了技术知识外，还需要具备出色的组织、协调和沟通能力。

结语

数据运维作为一个快速发展的学术领域，其理论与实践都在不断演进与拓展。需要保持持续学习与实践，方能在数据运维发展中不断进步和前行。

相关书籍推荐

1、《数据中心基础设施运维管理》，清华大学出版社

作者：郑学美等

内容简介：该书提供了大数据运维的实践指南，包括基础设施管理、性能优化、故障排除等方面的内容。它可以帮助读者深入了解大数据运维的原理、技术和实践，为构建高效、可靠的大数据运维体系提供有力支持。

2、《大数据分析技术与应用实践》，清华大学出版社

作者：王宇新等

内容简介：本书从大数据技术概述出发,给出大数据领域的技术概貌及相关应用场景,从而使读者对大数据概念有清晰的认识;其次,本书采取topdown模式,先从计算广告这一具有代表性的应用实践着手,阐明大数据技术是如何应用并发挥效用的;再次,依次介绍大数据采集与处理、大数据存储与查询、大数据计算与分析等关键技术;最后,将关键技术引申到两类重要的大数据应用技术。