运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位。从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等，能够准确的看出，运维的分工一直在细化，并且对综合技能要求慢慢的升高。未来运维的发展的新趋势是高、精、尖。高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是运维职场一定要站在一定的技术高度，在多个技术领域中，要精通某项技能，同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。

  根据不同的运维领域和技术面以及分工流程三个方面来了解下2019年运维职位的发展趋势。

  系统运维是运维的基础，新的一年中，对基础运维技能要求也在提高，打好系统运维基础，才能深入学习后面的各种运维技能。

  web运维是运维岗位中岗位最多的一个，薪资也相比来说较高，但要掌握的知识点也比较多，新的技能要掌握，老的运维技能也不能丢。

  大数据从2017年开始逐渐走到生活的各个角落，2018年在逐渐落地，而在2019年，大数据依然火热。

  加上国家对大数据产业的扶持，大数据产业在新的一年岗位需求一定会更加大，因此掌握大数据运维技能，就走在了运维的前沿。

  容器的产生，是一次IT行业的革命，2015 年到 2016 年，是业界一致认为的容器技术爆发的一年，短短一年多时间里，容器技术在中国大陆完成了从零星概念到烽火燎原的壮举。

  时至今日，容器技术在国内大多数企业中落地已成为一种共识，而国内的生态系统，也呈现出了企业产品、开源社区和公有云齐头并进的良好局面。

  因此，2019年也是容器继续快速落地的一年，下图列出了大数据运维要掌握的各种必备技能。

  万丈高楼平地起，高楼稳不稳取决于地基是否扎实。运维数据便是运维管理这座高楼的地基。运维数据大致分为CMDB、日志、生产DB、知识库四个方面。

  对数据的维护和管理至关重要，特别是日志数据，对运维来说，通过日志可以比较准确全面地知道系统或是设备的运作情况，可以返查问题产生的原因，还原问题发生的整个过程。

  通过日志也可以系统可能要发生的问题或是故障，如系统安全日志，如果网络攻 击会在系统安全日志中有一定的体现。

  这么多的日志，运维要通过种种手段完成日志的收集、过滤分析、可视化展示，那么怎么来实现这些功能呢?

  方法很多，例如ELK集成套件(Elasticsearch , Logstash, Kibana)就可以轻轻松松实现日志数据的实时收集、分析传输以及图形化展示。

  那么要怎么样去使用ELK呢，根据日志量的不同，对应的ELK架构也不完全一样，看下面几个常见架构：

  此架构主要是将Logstash部署在各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。

  Elasticsearch再将数据以分片的形式压缩存储，并提供多种API供用户查询、操作。用户都能够通过Kibana Web直观的对日志进行查询，并依据需求生成数据报表。

  此架构的优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash消耗系统资源比较大，运行时占用CPU和内存资源较高。

  另外，由于没消息队列缓存，有几率存在数据丢失的风险。此架构建议供初学者或数据量小的环境使用。

  此架构主要特征是引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent(一级Logstash，主要用来传输数据)先将数据传递给消息队列(常见的有Kafka、Redis等)。

  接着，Logstash server(二级Logstash，主要用来拉取消息队列数据，过滤并分析数据)将格式化的数据传递给Elasticsearch进行存储。

  最后，由Kibana将日志和数据呈现给用户。由于引入了Kafka(或者Redis)缓存机制，即使远端Logstash server因故障停止运行，数据也不会丢失，因为数据已被存储下来了。

  这种架构适合于较大集群、数据量一般的应用环境，但由于二级Logstash要分析处理大量数据，同时Elasticsearch也要存储和索引大量数据，因此它们的负荷会比较重，解决的方法是将它们配置为集群模式，以分担负载。

  此架构的优点是引入了消息队列机制，均衡了网络传输，以此来降低了网络闭塞尤其是丢失数据的可能性，但依然存在Logstash占用系统资源过多的问题，在海量数据应用场景下，有极大几率会出现性能瓶颈。

  这个架构是在上面第二个架构基础上改进而来的，主要是将前端收集数据的Logstash Agent换成了filebeat，消息队列使用了kafka集群，然后将Logstash和Elasticsearch都通过集群模式进行构建。

  此架构适合大型集群、海量数据的业务场景，它通过将前端Logstash Agent替换成filebeat，大大降低了收集日志对业务系统资源的消耗。

  同时，消息队列使用kafka集群架构，有效保障了收集数据的安全性和稳定能力，而后端Logstash和Elasticsearch均采用集群模式搭建，从整体上提高了ELK系统的高效性、扩展性和吞吐量。

  大数据分析最早就来源于运维人的日志分析，到逐渐发展对各种业务的分析，人们发现这一些数据蕴涵着非常大的价值。

  那么如何用大数据思维做运维呢，大数据架构上的一个思维就是：提供一个平台让运维方便解决这样一些问题， 而不是，让大数据平台去解决出现的问题。

  所有系统最可靠的就是日志输出，系统是不是正常，发生了啥状况，我们以前是出了问题去查日志，或者自己写个脚本定时去分析。现在这些事情都可以整合到一个已有的平台上，我们唯一要做的就是定义分析日志的的逻辑。

  好啦，这就是今天要给大家介绍的2019核心运维技能啦，抓住时机，开始全新学习吧!2019，你的全新开始!!!

  互联网的发展已经趋于饱和，很多技术也都是大同小异。在网络上搜索“舆情监测”就会有700余万个信息出现，号称能护理“舆情监控”、“网络舆论情况管理”类服务的公司形形，可谓是有各有各的优点。有的可通过自身资源开发的内部系统，有的则是专门的舆情监测网站工具，有的以网络舆论情况监测软件的形式出现，可谓是五花八门，形形。