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大数据运维，指互联网运维，通常属于技术部门。它与研发、测试和系统管理一样是互联网产品技术支持的四大部门。这种划分在国内公司和国外公司之间，以及大公司和小公司之间有些不同。我觉得大数据运维还是有难度的。1您需要对相关组件有一个清晰的了解，比如HBase、storm、Hadoop、spark、Kafka、redis等等。您还需要清楚地了解这些组件的配置和调优，以及数据量增加后的方案调整。三。对底层（甚至代码级别）的深入理解也是非常必要的。4我们还需要更多地了解服务器的硬件配置。内容来自ITSS合规评估登陆工具——云雀运维
至于O&M是否有前途，你应该问问从事这个行业两年以上的人。许多人把操作和维护看作是网络管理。事实上，并非如此。运维部门会根据公司要求做网络管理相关的事情，但主要负责公司服务器的安全。
当公司主页打开时，你在找谁？访问速度慢会影响找谁？您想重新启动服务器还是找IT外包服务公司？现在的运维不是单纯的运维，你要懂别的语言，比如python，这是最近很流行的
我是运维出身的。我接管了酒店和医院的无线网络。现在我走的是管理路线。作为一个兄弟，我现在在做操作和维护。一年60多万元。我觉得没关系。我认为有几个发展路线
1。了解ITIL，可以走基本的运维路线，进行系统的学习。
2. 信息安全、防火墙、入侵检测、漏洞扫描等。看看保护标准的水平。这现在很流行。
3. 纯技术，Linux操作与维护，或者windows操作与维护，甲骨文，网络技术
学吧，有很多，这些都够你吃的，要看你是否愿意学。
个人意见，仅供参考[露齿
只有那些半瓶醋迟早会被淘汰
不仅运维，不仅网络工作者，还有码农迟早要淘汰90%。
海浪冲走了沙子，泥土造就了金子
！无论是云计算、SDN、Devops，还是大数据、AI。平台维护离不开有经验的运维、网络工程师、硬件工程师。如果我们摆脱了那些无知和没有技能的人，我们留下的东西会更受欢迎，有更高的收入，我们不需要整天加班。
因为重复的脏活可以通过自动任务和脚本来完成，有经验的工程师可以通过积累知识和经验来解决问题，而不是简单的重复性体力劳动。
低端运维包括维护电脑、拉拉网线等。高端运维包括docker、kubernetes、Linux、虚拟化、云计算、存储、网络、python开发、架构等。学得越多，越觉得运维与发展密不可分。但最后，我警告你，无论你做什么，拥有一个好的平台（公司、团队或愿意领导你的领导）更重要。只有跟着队伍走，你才不会这么糊涂。
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