數據中心網路安全運維工作有哪些

A. IT運維都包含什麼工作內容

所謂 IT運維管理,是指單位 IT 部門採用相關的方法、手段、技術、制度、流程和文檔 等,對IT 如硬運行環境(軟體環境、網路環境等)、IT 業務系統和 IT 運維人員進行的綜合管理。
IT 運維管理主要包括八個方面的管理內容:
1 設備管理。
對網路設備、伺服器設備、操作系統運行狀況進行監控和管理。
2 應用服務。
對各種應用支持軟體如資料庫、中間件、群件以及各種通用或特定服務的監控管理,如郵件系統、DNS、Web 等的監控與管理。
3 數據存儲。
對系統和業務數據進行統一存儲、備份和恢復。
4 業務。
包含對企業自身核.心業務系統運行情況的監控與管理,對於業務的管理, 主要關注該業務系統的 CSF(關鍵成功因素 Critical Success Factors)和KPI(關鍵績效指 標Key Performance Indicators)。
5 目錄內容。
該部分主要對於企業需要統一發布或因人定製的內容管理和對公共信息的管理。
6 資源資產。
管理企業中各 IT系統的資源資產情況,這些資源資產可以是物理存在的,也可以是邏輯存在的,並能夠與企業的財務部門進行數據交互。
7 信息安全。
信息安全管理主要依據的國際標準是 ISO17799,該標准涵蓋了信息安全管理的十大控制方面,36個控制目標和 127種控制方式,如企業安全組織方式、資產分類與控制、人員安全、物理與環境安全、通信與運營安全、訪問控制、業務連續性管理等。
8 日常工作。
該部分主要用於規范和明確運維人員的崗位職責和工作安排、提供績效考核量化依據、提供解決經驗與知識的積累與共享手段。

B. 運維的工作內容有哪些

運維的職責覆蓋了產品從設計到發布、運行維護、變更升級及至下線的生命周期，各個階段的職責包括：

1、產品發布前

這個階段運維工程師的職責是參與設計並把有關運維准入，主要包括：

（1） 產品的業務熟悉；

（2） 產品架構設計的合理性評估，包括是否存在單點，是否可容錯，是否有強耦合等，同時需要提供產品設計的合理性建議以使產品能夠滿足上線發布並穩定運行的基本要求；

（3） 資源評估，包括所需的伺服器資源、網路資源以及資源的分布等，同時把相關產品對資源預算申請的合理性，控制服務成本；

（4） 資源就位，將申請的伺服器及基礎環境/域名准備就位。

2、產品發布

這個階段運維工程師負責發布的具體工作，將具體的軟體和系統/硬體資源整合形成產品並對外提供服務。

對於已在線服務的更新也屬於發布范疇，這個時候的產品發布一般要保障在線發布，在不中斷對外服務的情況下完成產品的升級。對於大型復雜的變更也存在中止服務部署完成後再重新提供服務的情況，但這種情況需要運維工程師通過盡可能的技術手段來避免。

3、產品運行維護

這個階段的主要工作包括：

（1） 監控：對服務運行的狀態進行實時的監控，隨時發現服務的運行異常和資源消耗情況；輸出重要的日常服務運行報表以評估服務/業務整體運行狀況，發現服務隱患；

（2） 故障處理：對服務出現的任何異常進行及時處理，盡可能避免問題的擴大化甚至中止服務。這之前運維工程師需要針對各類服務異常，如機房/網路故障、程序bug等問題制定處理的預案，問題出現時可以自動或手動執行預案達到止損的目的。

除了日常小故障外，運維工程師還需要考慮產品不同程度受損情況下的災難恢復，包括諸如地震等不可抗力導致大規模機房故障、在線產品被刪除等對產品造成致命傷害的情況。

容量管理：包括服務規模擴張後的資源評估、擴容、機房遷移、流量調度等規劃和具體實施。

4、產品性能/成本優化

產品對外提供服務最重要的一點是用戶體驗，用戶體驗中非常重要的是產品的可用性和響應速度。而如何用最合理的資源（如機器、帶寬等）支持產品提供高可用和高速度的用戶體驗，這也是運維工程師的重要職責。

5、產品下線

發展良好的互聯網產品將始終在線對外提供服務，但互聯網產品快速迭代，也存在相當多孵化的產品最後被淘汰的情況，這些產品都需要做下線處理，這個過程運維工程師主要做好資源回收的工作，將機器/網路等資源回收後納入資源池中供其它服務使用。

C. 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘演算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等

數據分析師：
工作內容：
a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；產品的流量轉化情況、產品流程優化分析，等等；
b.報表需求分析--比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、產品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；
c.業務專題分析：
精準營銷分析（用戶畫像分析、營銷對象分析、營銷策略分析、營銷效果分析）；
風控分析（策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；
市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、渠道分析、決策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、常用的演算法模型（分類、聚類、關聯、預測等，每一類模型的一兩種最典型的演算法）、分析報告的撰寫、商業的敏感性等等；

數據挖掘工程師：
工作內容：
a.用戶基礎研究：用戶生命周期刻畫（進入、成長、成熟、衰退、流失）、用戶細分模型、用戶價值模型、用戶活躍度模型、用戶意願度識別模型、用戶偏好識別模型、用戶流失預警模型、用戶激活模型等
b.個性化推薦演算法：基於協同過濾（USERBASE/ITEMBASE）的推薦，基於內容推薦，基於關聯規則Apriot演算法推薦，基於熱門地區、季節、商品、人群的推薦等
c.風控模型：惡意注冊模型、異地識別模型、欺詐識別模型、高危會員模型、
電商領域（炒信模型、刷單模型、職業差評師模型、虛假發貨模型、反欺詐模型）
金融領域（欺詐評分模型、徵信評分模型、催收模型、虛假賬單識別模型等）
d.產品知識庫：產品聚類分類模型、產品質量評分模型、違禁品識別模型、假貨識別模型等
e.文本挖掘、語義識別、圖像識別，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、機器學習演算法原理（分類、聚類、關聯、預測、神經網路等）、模型評估、模型部署、模型監控；

數據產品經理：
工作內容：
a.大數據平台建設，讓獲取數據、用數據變得輕而易舉；構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控、提高決策效率、降低運營成本、提升營收水平；
b.數據需求分析，形成數據產品，對內提升效率、控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值變現；
c.典型的大數據產品：大數據分析平台、個性化推薦系統、精準營銷系統、廣告系統、徵信評分系統（如芝麻評分）、會員數據服務系統（如數據縱橫），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握數據分析工具，還需要掌握 像 原型設計工具Auxe、畫結構流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL資料庫、產品設計，同時，熟悉常用的數據產品框架

數據研發工程師：
工作內容：
a.大數據採集、日誌爬蟲、數據上報等數據獲取工作
b.大數據清洗、轉換、計算、存儲、展現等工作
c.大數據應用開發、可視化開發、報表開發等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握資料庫、日誌採集方法、分布式計算、實時計算等技術

D. 網路運維主要負責哪些

網路運維是指為保障電信網路與業務正常、安全、有效運行而採取的生產組織管理活動，簡稱運維管理或OAM。

部門經理
職位描述：
1、負責部門規劃和管理，包括完善內部運維團隊，技術規劃，團隊建設等;
2、負責運維制度的制定，包括運維制度的細化和監督執行;
3、根據公司及部門總體目標，制定團隊發展的中長期計劃;
4、負責公司的IT資源管理：分配、實施、采購、成本控制;
5、負責各個系統及網路架構的規劃、管理和維護;
6、安排並實施相關業務的第三方技術服務合作;
7、負責整體把握運維服務質量，數據分析質量，資源規劃等。
高級運維工程師
崗位職責：
1、參與設計、審核、優化公司IT系統以及各應用系統的體系架構;
2、全面負責公司運維項目的系統升級、擴容需求與資源落實，配合開發需求，測試、調整運維平台;
3、負責網路以及伺服器的網路設置、維護和優化、網路的安全監控 、系統性能管理和優化、網路性能管理和優化;
4、建立面向開發部門，業務部門的服務流程和服務標准;
5、負責IT運維相關流程的規劃、設計、推行、實施和持續改進;
6、負責內部分派下發，對實施結果負責。
基礎運維工程師
崗位職責：
1. 負責日常網路及各子系統管理維護;
2. 負責設計並部署相關應用平台，並提出平台的實施、運行報告;
3. 負責配合開發搭建測試平台，協助開發設計、推行、實施和持續改進;
4. 負責相關故障、疑難問題排查處理，編制匯總故障、問題，定期提交匯總報告;
5. 負責網路監控和應急反應，以確保網路系統有7*24小時的持續運作能力;
6、負責日常系統維護，及監控，提供IT軟硬體方面的服務和支持，保證系統的穩定。

E. 什麼是運維運維工種有哪些

運維（Operation and maintenance）一般是指對大型組織已經建立好的網路軟硬體的維護，其中傳統的運維是指信息技術運維（IT運維）。

所謂IT運維管理，是指單位 IT 部門採用相關的方法、手段、技術、制度、流程和文檔 等，對IT 運行環境（如軟硬體環境、網路環境等）、IT 業務系統和 IT 運維人員進行的綜合管理。

隨著信息化進程的推進，運維管理將覆蓋對整個組織運行，進行支持的管理信息系統涵蓋的所有內容，除了傳統的IT運維，還拓展了業務運維和日常管理運維。

其參與的對象也從IT部門和人員，拓展到組織的管理層和各部門，及其相關的業務骨幹。運維的最終結果是對軟體運行中各種性能的維護。

運維工程師從工作方式上分為幾大類：

1，運維工程師/運維開發工程師：

負責具體的產品線運維工作，同時也需要掌握開發的能力，深入業務，最了解業務的痛點和問題，同時研發/優化針對產品業務需求的平台、工具和手段，能夠接觸到各類優秀的系統架構並有能力做出優劣對比，同時對業務的掌控決定了相應運維工程師在業務發展中的作用。長遠發展是成為大型系統的架構師。

2，運維平台研發工程師：

專門研發運維相關通用平台和技術，需要有一定的產品線運維經驗或從產品線中拿到運維需求。對研發能力有較高的要求，對系統的設計有較嚴格的標准，並且能夠理解用戶需求，做出適合服務運維和滿足運維工程師使用體驗的運維產品，長遠的發展是成為各個技術縱向領域的技術專家。

3，資料庫研發工程師/資料庫工程師：

資料庫方向是運維技術中較為特殊的一個方向，由於業務的重要性通常需要專設崗位，業界在該方向也有深厚的研究和積累。主要方向有資料庫內核、雲資料庫等，長遠發展是資料庫領域的技術專家，資料庫架構師。

4，運維經理：

運維同學做事情的過程中通常需要協調多個RD和QA同學，對協調和推進能力要求比較高，對一些技術深度還不錯，協調和推進能力比較高的同學非常適合轉型管理職位，長遠的發展和技術部門的管理職位一樣目標是CTO、CEO。

各個方向上的工程師發展到一定階段後，沒有明確的界限，需要同時具備較強的運維、架構、編程、演算法等能力，是一個要求很高要求的職業。

(5)數據中心網路安全運維工作有哪些擴展閱讀：

運維以技術為基礎，通過技術保障產品提供更高質量的服務。運維工作的職責及在業務中的位置決定了運維工程師需要具備更加廣博的知識和深入的技術能力：

1，扎實的計算機基礎知識，包括計算機系統架構，操作系統，網路技術等；

2，通用應用方面需要了解操作系統、網路、安全，存儲，CDN，DB等，知道其相關原理；

3，編程能力，小到運維工具的開發大到大型運維系統/平台的開發都需要有良好的編程能力；

4，數據分析能力：能夠整理、分析系統運行的各項數據，從中發現問題及找到解決方向；

5，豐富的系統知識，包括系統工具、典型系統架構、常見的平台選型等；

6，綜合利用工具和平台的能力；

7，運維工作的復雜性對這個崗位的運維工程師們的軟素質也提出了要求：時間管理能力，特別是碎片化時間的處理能力；沉穩的心態，面對緊急情況時需要處變不驚；溝通能力、團隊協作，運維工作跨部門、跨工種工作很多，需善於溝通、並且團隊協作能力要強；

8，工作中需膽大心細：膽大才能創新、不走尋常路，特別對於運維這種新的工種，更需創新才能促進發展；心細，運維工程師是最高線上許可權者，需要謹慎心細；

F. 網路安全到底是做什麼的有哪些工作

網路安全可以從業的崗位有很多，比如：Web安全滲透測試員、企業信息安全主管、IT或安全顧問人員、IT審計人員、安全設備廠商或服務提供商、信息安全事件調查人員、其他從事與信息安全相關工作的人員。
一、滲透測試工程師
基本要求：對web安全整體需要有著深刻的理解和認識，具備web滲透相關的技能，熟悉滲透測試整體流程，熟悉掌握各類安全測試的工具。
崗位職責：主要負責承接滲透測試相關的項目，跟蹤國際、國內安全社區的安全動態，進行安全漏洞分析、研究以及挖掘，並且進行預警。
二、安全開發工程師：
基本要求：掌握ruby、nodejs、Python、Java其中一種語言，熟悉主流的滲透攻擊的原理、利用方式，能夠以手工和結合工具的方式對目標系統進行滲透測試。
基本職責：負責對安全產品的開發與維護，包含安全應急等工作。
三、安全運維工程師：
基本要求：熟悉Linux操作系統，熟悉編寫shell或者Python腳本，熟悉常見web安全漏洞分析與防範，包含SQL注入、XSS、csrf等。
基本職責：負責業務伺服器操作系統的安全加固，系統層的應用程序的運行許可權檢測、評估。

G. 網路運維主要是做什麼的

網路運維就是傳說中的網路工程師，運營維護it基礎架構中跟網路相關的網路設備。

不同的企業對這個崗位的工作范圍規定會不太一樣。

大部分只涉及維護范圍內的網路設備，比如路由器、交換機、防火牆的數據配置以及故障處理。有可能還有網路規劃。基本上隨便學學ccnp就可以勝任。

有些企業還會把伺服器甚至辦公電腦、列印機之類的也讓網路運維兼任。

模塊化：

系統模型可以很好的理解網路環境，即使很復雜的環境，也可以進行詳細的分析。系統模型的核心用來描述設備的基礎信息，系統模型是基於對象的，可以通過繼承對象對模型進行擴展。

自動發現：

使用自動發現來應對復雜環境。在自動發現過程中，系統會訪問現有環境下所有的監控設備，從而獲取設備信息。

標准化：

由於從不同平台通過不同協議採集信息，造成可用數據格式繁多。標准化所收集的數據，使從不同系統中收集到的數據也可以正確的比較。

無代理數據收集：

依靠無代理數據收集來採集數據。通過不同協議（包括SNMP, SSH, Telnet和WMI）與設備通信來減少對被監控系統的影響。