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　　数据库运维

　　数据库运维涉及数据库部署架构、容量规划、性能调优、数据备份和恢复、数据迁移、数据库监控审计、数据库运维管理，故障排除等一系列服务。

　　随着互联网更加广泛的使用，数据库运维也呈现出新的形态。近年来，在异地多活等部署模式、在线表模式变更、海量数据迁移、故障排除时，都会通过一系列的工具，来尽可能的减少数据库整体的不可用时间，从而尽可能的降低对用户的影响。同时，为了简化数据库的部署和管理，以容器化的方式来对数据库进行管理和调度 也逐步成为热点之一。最后，在智能化运维方面，通过对数据库各项指标的分析和挖掘，提供智能化的诊断方案，提前预知和管控风险，提升处理效率系统整体稳定性。

　　大数据运维

　　随着数据的快速增长，以 Hadoop 为基础的生态系统也扮演了越来越重要的角色，它涵盖离线计算、流式计算、即席查询等多种使用方式，也涌现了 Hadoop、Spark、Kafka、Hbase、Storm、Phoenix 等优秀开源项目。在大数据平台的运维中，由于涉及分布式架构、多源异构海量数据存储、数据的处理框架更为多样化和复杂化等问题，大数据的运维也变得异常复杂。

　　大数据运维的主要目标是提高资源利用率，降低了大数据系统的运维复杂度，提升用户友好性。其中，计算资源的统一管理和调度能力，以容器为基础的多种类型大数据系统混合部署能力，快速弹性扩缩容能力，跨数据中心容灾能力，大数据应用监控能力和快速灵活的故障定位能力也变得越来越重要。

　　运维监控

　　监控是 IT 系统运维中保障核心业务稳定可用的重要环节，它涵盖网络、主机、业务、应用、性能等方面，涉及快速的故障通知，精准的故障定位和性能分析诊断等。当前比较流行并且在业界广泛应用开源的监控软件包括 Nagios、Cacti、Zabbix、Ganglia 等。

　　随着应用规模的迅速扩大以及 DevOps、微服务、容器等技术的快速发展，监控也出现新的形态。产业界已经从 Nagios 风格的监控方式中演化为流式风格，通过海量监控指标的流式处理，同时通过可视化平台来实时的展示监控指标。另外，随着基础设施变得更加动态，监控不但关心单个节点的运行状态，更关心整个业务系统的健康状态，全链路追踪等技术也已经现并得到广泛应用。