運維是一個融合多學(xué)科(網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)、開發(fā)、安全、應(yīng)用架構(gòu)、存儲等)的綜合性技術(shù)崗位。從最初的網(wǎng)絡(luò)管理(網(wǎng)管)發(fā)展到現(xiàn)在的系統(tǒng)運維工程師、網(wǎng)絡(luò)運維工程師、安全運維工程師、運維開發(fā)工程師等，可以看出，運維的分工一直在細(xì)化，并且對綜合技能要求越來越高。未來運維的發(fā)展趨勢是高、精、尖。高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是運維職場一定要站在一定的技術(shù)高度，在多個技術(shù)領(lǐng)域中，要精通某項技能，同時對尖端前沿技術(shù)一定要能掌控趨勢。

一.運維職位的發(fā)展和趨勢

根據(jù)不同的運維領(lǐng)域和技術(shù)面以及分工流程三個方面來了解下2019年運維職位的發(fā)展趨勢。

1.按領(lǐng)域來劃分

1)基礎(chǔ)設(shè)施運維：IDC/網(wǎng)絡(luò)運維、服務(wù)器/存儲設(shè)備運維

2)系統(tǒng)運維：系統(tǒng)中間件運維、云計算平臺運維

3)數(shù)據(jù)運維：數(shù)據(jù)庫運維、大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺運維

4)應(yīng)用運維：應(yīng)用軟件系統(tǒng)

5)云平臺運維：公有云平臺運維

6)容器運維：基于容器服務(wù)的運維

2.按技術(shù)切面來分

1)安全運維

2)性能運維

3)數(shù)據(jù)運維

4)集成運維

3.按流程來劃分

1)構(gòu)建/持續(xù)集成、發(fā)布

2)安裝部署、升級、遷移、合并、擴展

3)配置、初始化、配置變更

4)備份、傳輸、恢復(fù)

5)日志、監(jiān)控、預(yù)警

6)診斷排查、優(yōu)化

二.系統(tǒng)運維技能圖譜

系統(tǒng)運維是運維的基礎(chǔ)，新的一年中，對基礎(chǔ)運維技能要求也在提高，打好系統(tǒng)運維基礎(chǔ)，才能深入學(xué)習(xí)后面的各種運維技能。

下圖列出了系統(tǒng)運維要掌握的必備技能：

三.web運維技能圖譜

web運維是運維崗位中崗位最多的一個，薪資也相對較高，但需要掌握的知識點也比較多，新的技能要掌握，老的運維技能也不能丟。

下圖列出了web運維要掌握的各種必備技能。

四.大數(shù)據(jù)運維技能圖譜

大數(shù)據(jù)從2017年開始逐漸走到生活的各個角落，2018年在逐漸落地，而在2019年，大數(shù)據(jù)依然火熱。

加上國家對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的扶持，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在新的一年崗位需求一定會更加大，因此掌握大數(shù)據(jù)運維技能，就走在了運維的前沿。

下圖列出了大數(shù)據(jù)運維要掌握的各種必備技能。

五.容器運維技能圖譜

容器的產(chǎn)生，是一次IT行業(yè)的革命，2015 年到 2016 年，是業(yè)界普遍認(rèn)為的容器技術(shù)爆發(fā)的一年，短短一年多時間里，容器技術(shù)在中國大陸完成了從零星概念到烽火燎原的壯舉。

時至今日，容器技術(shù)在國內(nèi)大多數(shù)企業(yè)中落地已成為一種共識，而國內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)，也呈現(xiàn)出了企業(yè)產(chǎn)品、開源社區(qū)和公有云齊頭并進(jìn)的良好局面。

因此，2019年也是容器繼續(xù)快速落地的一年，下圖列出了大數(shù)據(jù)運維要掌握的各種必備技能。

六.數(shù)據(jù)為王的時代

萬丈高樓平地起，高樓穩(wěn)不穩(wěn)取決于地基是否扎實。運維數(shù)據(jù)便是運維管理這座高樓的地基。運維數(shù)據(jù)大致分為CMDB、日志、生產(chǎn)DB、知識庫四個方面。

對數(shù)據(jù)的維護(hù)和管理至關(guān)重要，特別是日志數(shù)據(jù)，對運維來說，通過日志可以比較準(zhǔn)確全面地知道系統(tǒng)或是設(shè)備的運行情況，可以返查問題產(chǎn)生的原因，還原問題發(fā)生的整個過程。

通過日志也可以提前預(yù)測系統(tǒng)可能要發(fā)生的問題或是故障，如系統(tǒng)安全日志，如果網(wǎng)絡(luò)攻 擊會在系統(tǒng)安全日志中有一定的體現(xiàn)。

七.日志數(shù)據(jù)處理

這么多的日志，運維要通過各種手段完成日志的收集、過濾分析、可視化展示，那么如何實現(xiàn)這些功能呢?

方法很多，例如ELK集成套件(Elasticsearch , Logstash, Kibana)就可以輕松實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的實時收集、分析傳輸以及圖形化展示。

那么要如何使用ELK呢，根據(jù)日志量的不同，對應(yīng)的ELK架構(gòu)也不盡相同，看下面幾個常見架構(gòu)：

八.ELK架構(gòu)1

此架構(gòu)主要是將Logstash部署在各個節(jié)點上搜集相關(guān)日志、數(shù)據(jù)，并經(jīng)過分析、過濾后發(fā)送給遠(yuǎn)端服務(wù)器上的Elasticsearch進(jìn)行存儲。

Elasticsearch再將數(shù)據(jù)以分片的形式壓縮存儲，并提供多種API供用戶查詢、操作。用戶可以通過Kibana Web直觀的對日志進(jìn)行查詢，并根據(jù)需求生成數(shù)據(jù)報表。

此架構(gòu)的優(yōu)點是搭建簡單，易于上手。缺點是Logstash消耗系統(tǒng)資源比較大，運行時占用CPU和內(nèi)存資源較高。

另外，由于沒有消息隊列緩存，可能存在數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險。此架構(gòu)建議供初學(xué)者或數(shù)據(jù)量小的環(huán)境使用。

九.ELK架構(gòu)2

由此衍生出來了第二種架構(gòu)：

此架構(gòu)主要特點是引入了消息隊列機制，位于各個節(jié)點上的Logstash Agent(一級Logstash，主要用來傳輸數(shù)據(jù))先將數(shù)據(jù)傳遞給消息隊列(常見的有Kafka、Redis等)。

接著，Logstash server(二級Logstash，主要用來拉取消息隊列數(shù)據(jù)，過濾并分析數(shù)據(jù))將格式化的數(shù)據(jù)傳遞給Elasticsearch進(jìn)行存儲。

最后，由Kibana將日志和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給用戶。由于引入了Kafka(或者Redis)緩存機制，即使遠(yuǎn)端Logstash server因故障停止運行，數(shù)據(jù)也不會丟失，因為數(shù)據(jù)已經(jīng)被存儲下來了。

這種架構(gòu)適合于較大集群、數(shù)據(jù)量一般的應(yīng)用環(huán)境，但由于二級Logstash要分析處理大量數(shù)據(jù)，同時Elasticsearch也要存儲和索引大量數(shù)據(jù)，因此它們的負(fù)荷會比較重，解決的方法是將它們配置為集群模式，以分擔(dān)負(fù)載。

此架構(gòu)的優(yōu)點在于引入了消息隊列機制，均衡了網(wǎng)絡(luò)傳輸，從而降低了網(wǎng)絡(luò)閉塞尤其是丟失數(shù)據(jù)的可能性，但依然存在Logstash占用系統(tǒng)資源過多的問題，在海量數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下，可能會出現(xiàn)性能瓶頸。

10.ELK架構(gòu)3

最后，還有第三種架構(gòu)：

這個架構(gòu)是在上面第二個架構(gòu)基礎(chǔ)上改進(jìn)而來的，主要是將前端收集數(shù)據(jù)的Logstash Agent換成了filebeat，消息隊列使用了kafka集群，然后將Logstash和Elasticsearch都通過集群模式進(jìn)行構(gòu)建。

此架構(gòu)適合大型集群、海量數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景，它通過將前端Logstash Agent替換成filebeat，有效降低了收集日志對業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源的消耗。

同時，消息隊列使用kafka集群架構(gòu)，有效保障了收集數(shù)據(jù)的安全性和穩(wěn)定性，而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建，從整體上提高了ELK系統(tǒng)的高效性、擴展性和吞吐量。

十一.用大數(shù)據(jù)思維做運維監(jiān)控

大數(shù)據(jù)分析最早就來源于運維人的日志分析，到逐漸發(fā)展對各種業(yè)務(wù)的分析，人們發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)蘊涵著非常大的價值。

那么如何用大數(shù)據(jù)思維做運維呢，大數(shù)據(jù)架構(gòu)上的一個思維就是：提供一個平臺讓運維方便解決這些問題， 而不是，讓大數(shù)據(jù)平臺去解決出現(xiàn)的問題。

基本的一個大數(shù)據(jù)運維架構(gòu)是這樣的：

對于運維的監(jiān)控，利用大數(shù)據(jù)思維，需要分三步走：

獲取需要的數(shù)據(jù)過濾出異常數(shù)據(jù)并設(shè)置告警閥值通過第三方監(jiān)控平臺進(jìn)行告警

所有系統(tǒng)最可靠的就是日志輸出，系統(tǒng)是不是正常，發(fā)生了什么情況，我們以前是出了問題去查日志，或者自己寫個腳本定時去分析�，F(xiàn)在這些事情都可以整合到一個已有的平臺上，我們唯一要做的就是定義分析日志的的邏輯。

好啦，這就是今天要給大家介紹的2019核心運維技能啦，抓住時機，開始全新學(xué)習(xí)吧!2019，你的全新開始!!!

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