運(yùn)維和運(yùn)營(yíng)的含義和區(qū)別？運(yùn)維管理,是指單位IT部門區(qū)分相關(guān)的方法、手段、技術(shù)、制度、流程和文檔等,對(duì)IT運(yùn)行環(huán)境(如硬軟件環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等)、IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)和IT運(yùn)維人員接受的綜合管理.運(yùn)營(yíng)是指以網(wǎng)站為

運(yùn)維和運(yùn)營(yíng)的含義和區(qū)別？

運(yùn)維管理,是指單位IT部門區(qū)分相關(guān)的方法、手段、技術(shù)、制度、流程和文檔等,對(duì)IT運(yùn)行環(huán)境(如硬軟件環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等)、IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)和IT運(yùn)維人員接受的綜合管理.運(yùn)營(yíng)是指以網(wǎng)站為產(chǎn)品營(yíng)銷平臺(tái)或產(chǎn)品本身，為開展網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷而做的一這款工作總稱。

網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)除開站點(diǎn)規(guī)劃、需求整理一番、內(nèi)容建設(shè)、產(chǎn)品維護(hù)等方面。很簡(jiǎn)單當(dāng)然：運(yùn)維是是為設(shè)備/環(huán)境都能夠算正常工作，運(yùn)營(yíng)是是為能賺錢。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全運(yùn)維服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)？

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，尤其是社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)與移動(dòng)通信把人類社會(huì)解出一個(gè)PB級(jí)別左右吧單位的結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)信息的大數(shù)據(jù)時(shí)代。數(shù)據(jù)量的爆發(fā)性再增長(zhǎng)，使企業(yè)IT架構(gòu)斷的擴(kuò)展，服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備的數(shù)量越來越少，網(wǎng)絡(luò)也變得極其復(fù)雜。而大數(shù)據(jù)的4V特征，數(shù)據(jù)量大(Volume)、類別繁多(Variety)、價(jià)值密度大(Value)、時(shí)效高(Velocity)也也讓比較傳統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)和路線，早絕對(duì)無法又高效地全面處理這等海量的數(shù)據(jù)?？梢运悖髷?shù)據(jù)時(shí)代對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)駕馭能力提議了新的挑戰(zhàn)。尤其是大數(shù)據(jù)平臺(tái)往往能支撐著公司的搜索、推薦、廣告等核心業(yè)務(wù)，為了最有保障良好的用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)效果，運(yùn)維工作格外相當(dāng)非常艱巨。兩者相比于比較傳統(tǒng)的運(yùn)維，大數(shù)據(jù)時(shí)代的運(yùn)維面隊(duì)著集群規(guī)模更大、業(yè)務(wù)組件一些、監(jiān)控可視化與智能化極為緊張等諸多難題。

我們知道，在互聯(lián)網(wǎng)初期，大部分應(yīng)用程序跑在少量的服務(wù)器上，網(wǎng)絡(luò)帶寬很小，存儲(chǔ)量也很小，此時(shí)此刻的運(yùn)維許多的是幫忙解決類似于組網(wǎng)、操作系統(tǒng)等機(jī)房建設(shè)問題，應(yīng)用的上不了線部署是可以由開發(fā)工程師來能完成，運(yùn)維的工作職責(zé)也沒那你肯定。隨即互聯(lián)網(wǎng)直接進(jìn)入高速發(fā)展期，數(shù)據(jù)規(guī)模從GB到TB再到PB級(jí)別，在存儲(chǔ)量上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過千倍會(huì)增長(zhǎng)，在計(jì)算規(guī)模上很可能也仍舊超過百倍增長(zhǎng)，悠久的傳統(tǒng)的實(shí)際單節(jié)點(diǎn)來存儲(chǔ)和計(jì)算遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過PB級(jí)別的數(shù)據(jù)早都很困難，分布式集群的已經(jīng)曾經(jīng)的標(biāo)準(zhǔn)的解決方案。分布式系統(tǒng)在存儲(chǔ)中劃訣了極大規(guī)模數(shù)據(jù)單機(jī)無法承載的問題，另外在計(jì)算上解決了單機(jī)CPU也可以內(nèi)存等資源沒能已經(jīng)滿足的問題，只不過而也給他了很多運(yùn)維難題，道界類都統(tǒng)一上游戲防御部署、大規(guī)模行動(dòng)機(jī)器管理、聯(lián)賽排名、容災(zāi)、數(shù)據(jù)同步等。從數(shù)據(jù)規(guī)模到機(jī)器規(guī)模的擴(kuò)大，現(xiàn)代的運(yùn)維和方法早又不能行最簡(jiǎn)形矩陣產(chǎn)品快速迭代的要求，智能運(yùn)維在這樣的場(chǎng)景下因運(yùn)而生。智能運(yùn)維是組建在運(yùn)維基礎(chǔ)上，按照肯定會(huì)策略和算法來通過智能化診斷決策，以慢了、更確切、更又高效地能完成運(yùn)維工作的技術(shù)體系。要實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維的目標(biāo)，是需要有平臺(tái)支撐，這也是DevOps很火的原因，很多運(yùn)維工程師都掌握了開發(fā)工具和平臺(tái)的本領(lǐng)，而建立起了高效安全的自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)。所以才說智能運(yùn)維是運(yùn)維發(fā)展的高級(jí)階段，都是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代經(jīng)濟(jì)的發(fā)展到當(dāng)然階段的產(chǎn)物。智能運(yùn)維的基礎(chǔ)是建立起在小規(guī)模數(shù)據(jù)分析和計(jì)算高臺(tái)之上，當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時(shí)，我們哪怕這個(gè)可以人工多判斷和決策，否則的話數(shù)據(jù)都沒有達(dá)到一定會(huì)規(guī)模，大數(shù)據(jù)涉及的絕大部分技術(shù)就都會(huì)曾經(jīng)的智能運(yùn)維所依賴的技術(shù)。一方面，的確智能運(yùn)維是一種研發(fā)新型技術(shù)，而且它從兩個(gè)視角去看待運(yùn)維，對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)維并且了創(chuàng)新和升華再者，也可以說智能運(yùn)維是一種經(jīng)典技術(shù)，它是一這款晚熟技術(shù)的結(jié)合體，它融入其中了運(yùn)維技術(shù)、大數(shù)據(jù)、民間機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方方面面的技術(shù)。這樣在大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該要該如何去做運(yùn)維?我都覺得有三個(gè)方面。一是基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)化，大數(shù)據(jù)的4V特性，而言于傳統(tǒng)的系統(tǒng)運(yùn)維，數(shù)據(jù)的處理框架變得頗為多樣化和奇怪化，這沒有要求我們可以進(jìn)一步夯實(shí)基礎(chǔ)設(shè)施才能事倍功半。.例如數(shù)據(jù)集成海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)、離線狀態(tài)批處理、集高性能索引、大規(guī)模行動(dòng)流數(shù)據(jù)處理，包括可視化監(jiān)控與然后報(bào)警平臺(tái)等。二是集群管理自動(dòng)化，減少運(yùn)維奇怪度。自動(dòng)化也能實(shí)力提升穩(wěn)定性，特性的操作丟給機(jī)器做個(gè)，是可以降低人為操作失誤，提高線上的穩(wěn)定性自動(dòng)化又能極高地提高效率，將運(yùn)維人員從日常煩瑣的操作中獲得解放出去，把更多的時(shí)間投入到到運(yùn)維平臺(tái)迭代優(yōu)化上，從而更合適地為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)服務(wù)。三是運(yùn)維決策智能化，利用現(xiàn)有大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)階預(yù)測(cè)國(guó)家、發(fā)現(xiàn)到和自動(dòng)驅(qū)動(dòng)的能力，預(yù)測(cè)分配資源，相冊(cè)自動(dòng)收縮集群，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警，手動(dòng)能修復(fù)，選擇最大化利用資源，減少開銷。