数据中心网络安全运维工作有哪些

A. IT运维都包含什么工作内容

所谓 IT运维管理,是指单位 IT 部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档 等,对IT 如硬运行环境(软件环境、网络环境等)、IT 业务系统和 IT 运维人员进行的综合管理。
IT 运维管理主要包括八个方面的管理内容:
1 设备管理。
对网络设备、服务器设备、操作系统运行状况进行监控和管理。
2 应用服务。
对各种应用支持软件如数据库、中间件、群件以及各种通用或特定服务的监控管理,如邮件系统、DNS、Web 等的监控与管理。
3 数据存储。
对系统和业务数据进行统一存储、备份和恢复。
4 业务。
包含对企业自身核.心业务系统运行情况的监控与管理,对于业务的管理, 主要关注该业务系统的 CSF(关键成功因素 Critical Success Factors)和KPI(关键绩效指 标Key Performance Indicators)。
5 目录内容。
该部分主要对于企业需要统一发布或因人定制的内容管理和对公共信息的管理。
6 资源资产。
管理企业中各 IT系统的资源资产情况,这些资源资产可以是物理存在的,也可以是逻辑存在的,并能够与企业的财务部门进行数据交互。
7 信息安全。
信息安全管理主要依据的国际标准是 ISO17799,该标准涵盖了信息安全管理的十大控制方面,36个控制目标和 127种控制方式,如企业安全组织方式、资产分类与控制、人员安全、物理与环境安全、通信与运营安全、访问控制、业务连续性管理等。
8 日常工作。
该部分主要用于规范和明确运维人员的岗位职责和工作安排、提供绩效考核量化依据、提供解决经验与知识的积累与共享手段。

B. 运维的工作内容有哪些

运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期，各个阶段的职责包括：

1、产品发布前

这个阶段运维工程师的职责是参与设计并把有关运维准入，主要包括：

（1） 产品的业务熟悉；

（2） 产品架构设计的合理性评估，包括是否存在单点，是否可容错，是否有强耦合等，同时需要提供产品设计的合理性建议以使产品能够满足上线发布并稳定运行的基本要求；

（3） 资源评估，包括所需的服务器资源、网络资源以及资源的分布等，同时把相关产品对资源预算申请的合理性，控制服务成本；

（4） 资源就位，将申请的服务器及基础环境/域名准备就位。

2、产品发布

这个阶段运维工程师负责发布的具体工作，将具体的软件和系统/硬件资源整合形成产品并对外提供服务。

对于已在线服务的更新也属于发布范畴，这个时候的产品发布一般要保障在线发布，在不中断对外服务的情况下完成产品的升级。对于大型复杂的变更也存在中止服务部署完成后再重新提供服务的情况，但这种情况需要运维工程师通过尽可能的技术手段来避免。

3、产品运行维护

这个阶段的主要工作包括：

（1） 监控：对服务运行的状态进行实时的监控，随时发现服务的运行异常和资源消耗情况；输出重要的日常服务运行报表以评估服务/业务整体运行状况，发现服务隐患；

（2） 故障处理：对服务出现的任何异常进行及时处理，尽可能避免问题的扩大化甚至中止服务。这之前运维工程师需要针对各类服务异常，如机房/网络故障、程序bug等问题制定处理的预案，问题出现时可以自动或手动执行预案达到止损的目的。

除了日常小故障外，运维工程师还需要考虑产品不同程度受损情况下的灾难恢复，包括诸如地震等不可抗力导致大规模机房故障、在线产品被删除等对产品造成致命伤害的情况。

容量管理：包括服务规模扩张后的资源评估、扩容、机房迁移、流量调度等规划和具体实施。

4、产品性能/成本优化

产品对外提供服务最重要的一点是用户体验，用户体验中非常重要的是产品的可用性和响应速度。而如何用最合理的资源（如机器、带宽等）支持产品提供高可用和高速度的用户体验，这也是运维工程师的重要职责。

5、产品下线

发展良好的互联网产品将始终在线对外提供服务，但互联网产品快速迭代，也存在相当多孵化的产品最后被淘汰的情况，这些产品都需要做下线处理，这个过程运维工程师主要做好资源回收的工作，将机器/网络等资源回收后纳入资源池中供其它服务使用。

C. 大数据运维的主要工作内容是什么

大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等

数据分析师：
工作内容：
a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；
b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；
c.业务专题分析：
精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；
风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；
市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；

数据挖掘工程师：
工作内容：
a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等
b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等
c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、
电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）
金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）
d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等
e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；

数据产品经理：
工作内容：
a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；
b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；
c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握数据分析工具，还需要掌握 像 原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架

数据研发工程师：
工作内容：
a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作
b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作
c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术

D. 网络运维主要负责哪些

网络运维是指为保障电信网络与业务正常、安全、有效运行而采取的生产组织管理活动，简称运维管理或OAM。

部门经理
职位描述：
1、负责部门规划和管理，包括完善内部运维团队，技术规划，团队建设等;
2、负责运维制度的制定，包括运维制度的细化和监督执行;
3、根据公司及部门总体目标，制定团队发展的中长期计划;
4、负责公司的IT资源管理：分配、实施、采购、成本控制;
5、负责各个系统及网络架构的规划、管理和维护;
6、安排并实施相关业务的第三方技术服务合作;
7、负责整体把握运维服务质量，数据分析质量，资源规划等。
高级运维工程师
岗位职责：
1、参与设计、审核、优化公司IT系统以及各应用系统的体系架构;
2、全面负责公司运维项目的系统升级、扩容需求与资源落实，配合开发需求，测试、调整运维平台;
3、负责网络以及服务器的网络设置、维护和优化、网络的安全监控 、系统性能管理和优化、网络性能管理和优化;
4、建立面向开发部门，业务部门的服务流程和服务标准;
5、负责IT运维相关流程的规划、设计、推行、实施和持续改进;
6、负责内部分派下发，对实施结果负责。
基础运维工程师
岗位职责：
1. 负责日常网络及各子系统管理维护;
2. 负责设计并部署相关应用平台，并提出平台的实施、运行报告;
3. 负责配合开发搭建测试平台，协助开发设计、推行、实施和持续改进;
4. 负责相关故障、疑难问题排查处理，编制汇总故障、问题，定期提交汇总报告;
5. 负责网络监控和应急反应，以确保网络系统有7*24小时的持续运作能力;
6、负责日常系统维护，及监控，提供IT软硬件方面的服务和支持，保证系统的稳定。

E. 什么是运维运维工种有哪些

运维（Operation and maintenance）一般是指对大型组织已经建立好的网络软硬件的维护，其中传统的运维是指信息技术运维（IT运维）。

所谓IT运维管理，是指单位 IT 部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档 等，对IT 运行环境（如软硬件环境、网络环境等）、IT 业务系统和 IT 运维人员进行的综合管理。

随着信息化进程的推进，运维管理将覆盖对整个组织运行，进行支持的管理信息系统涵盖的所有内容，除了传统的IT运维，还拓展了业务运维和日常管理运维。

其参与的对象也从IT部门和人员，拓展到组织的管理层和各部门，及其相关的业务骨干。运维的最终结果是对软件运行中各种性能的维护。

运维工程师从工作方式上分为几大类：

1，运维工程师/运维开发工程师：

负责具体的产品线运维工作，同时也需要掌握开发的能力，深入业务，最了解业务的痛点和问题，同时研发/优化针对产品业务需求的平台、工具和手段，能够接触到各类优秀的系统架构并有能力做出优劣对比，同时对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用。长远发展是成为大型系统的架构师。

2，运维平台研发工程师：

专门研发运维相关通用平台和技术，需要有一定的产品线运维经验或从产品线中拿到运维需求。对研发能力有较高的要求，对系统的设计有较严格的标准，并且能够理解用户需求，做出适合服务运维和满足运维工程师使用体验的运维产品，长远的发展是成为各个技术纵向领域的技术专家。

3，数据库研发工程师/数据库工程师：

数据库方向是运维技术中较为特殊的一个方向，由于业务的重要性通常需要专设岗位，业界在该方向也有深厚的研究和积累。主要方向有数据库内核、云数据库等，长远发展是数据库领域的技术专家，数据库架构师。

4，运维经理：

运维同学做事情的过程中通常需要协调多个RD和QA同学，对协调和推进能力要求比较高，对一些技术深度还不错，协调和推进能力比较高的同学非常适合转型管理职位，长远的发展和技术部门的管理职位一样目标是CTO、CEO。

各个方向上的工程师发展到一定阶段后，没有明确的界限，需要同时具备较强的运维、架构、编程、算法等能力，是一个要求很高要求的职业。

(5)数据中心网络安全运维工作有哪些扩展阅读：

运维以技术为基础，通过技术保障产品提供更高质量的服务。运维工作的职责及在业务中的位置决定了运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力：

1，扎实的计算机基础知识，包括计算机系统架构，操作系统，网络技术等；

2，通用应用方面需要了解操作系统、网络、安全，存储，CDN，DB等，知道其相关原理；

3，编程能力，小到运维工具的开发大到大型运维系统/平台的开发都需要有良好的编程能力；

4，数据分析能力：能够整理、分析系统运行的各项数据，从中发现问题及找到解决方向；

5，丰富的系统知识，包括系统工具、典型系统架构、常见的平台选型等；

6，综合利用工具和平台的能力；

7，运维工作的复杂性对这个岗位的运维工程师们的软素质也提出了要求：时间管理能力，特别是碎片化时间的处理能力；沉稳的心态，面对紧急情况时需要处变不惊；沟通能力、团队协作，运维工作跨部门、跨工种工作很多，需善于沟通、并且团队协作能力要强；

8，工作中需胆大心细：胆大才能创新、不走寻常路，特别对于运维这种新的工种，更需创新才能促进发展；心细，运维工程师是最高线上权限者，需要谨慎心细；

F. 网络安全到底是做什么的有哪些工作

网络安全可以从业的岗位有很多，比如：Web安全渗透测试员、企业信息安全主管、IT或安全顾问人员、IT审计人员、安全设备厂商或服务提供商、信息安全事件调查人员、其他从事与信息安全相关工作的人员。
一、渗透测试工程师
基本要求：对web安全整体需要有着深刻的理解和认识，具备web渗透相关的技能，熟悉渗透测试整体流程，熟悉掌握各类安全测试的工具。
岗位职责：主要负责承接渗透测试相关的项目，跟踪国际、国内安全社区的安全动态，进行安全漏洞分析、研究以及挖掘，并且进行预警。
二、安全开发工程师：
基本要求：掌握ruby、nodejs、Python、Java其中一种语言，熟悉主流的渗透攻击的原理、利用方式，能够以手工和结合工具的方式对目标系统进行渗透测试。
基本职责：负责对安全产品的开发与维护，包含安全应急等工作。
三、安全运维工程师：
基本要求：熟悉Linux操作系统，熟悉编写shell或者Python脚本，熟悉常见web安全漏洞分析与防范，包含SQL注入、XSS、csrf等。
基本职责：负责业务服务器操作系统的安全加固，系统层的应用程序的运行权限检测、评估。

G. 网络运维主要是做什么的

网络运维就是传说中的网络工程师，运营维护it基础架构中跟网络相关的网络设备。

不同的企业对这个岗位的工作范围规定会不太一样。

大部分只涉及维护范围内的网络设备，比如路由器、交换机、防火墙的数据配置以及故障处理。有可能还有网络规划。基本上随便学学ccnp就可以胜任。

有些企业还会把服务器甚至办公电脑、打印机之类的也让网络运维兼任。

模块化：

系统模型可以很好的理解网络环境，即使很复杂的环境，也可以进行详细的分析。系统模型的核心用来描述设备的基础信息，系统模型是基于对象的，可以通过继承对象对模型进行扩展。

自动发现：

使用自动发现来应对复杂环境。在自动发现过程中，系统会访问现有环境下所有的监控设备，从而获取设备信息。

标准化：

由于从不同平台通过不同协议采集信息，造成可用数据格式繁多。标准化所收集的数据，使从不同系统中收集到的数据也可以正确的比较。

无代理数据收集：

依靠无代理数据收集来采集数据。通过不同协议（包括SNMP, SSH, Telnet和WMI）与设备通信来减少对被监控系统的影响。