数据运维工程师

运维工程师(Operations)在国内又称为运维开发工程师(Devops),在国外称为 SRE(Site Reliability Engineering)。负责维护并确保整个服务的高可用性,同时不断优化系统架构、提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI. 数据维护工程师负责安装和升级数据库服务器,以及应用程序工具,设计数据库系统存储方案,并制定未来的存储需求计划,创建数据库存储结构,创建数据库对象,根据开发人员的反馈信息,修改数据库的结构,登记数据库的用户,维护数据库的安全性,保证数据库的使用符合知识产权相关法规,控制和监控用户对数据库的存取访问,监控和优化数据库的性能,制定数据库备份计划。

进阶图谱 推荐手册 推荐用户

进阶图谱

  • 新手入门

  • 初级选手

  • 高级专家

  • 资深专家

任职要求

  1. 能熟练使用基本的办公软件,如excel、word、PPT等;
  2. 善于沟通,服从管理,责任心强,学习能力强。
更多

任职标准

  1. 负责主站数据的运维工作,及时处理主站的故障数据;
  2. 整理并统计相关数据资料,每周以周报形式跟客户汇报;
  3. 主动与客户沟通,及时处理各类故障,确保较高的指标分数;
  4. 根据客户需求讲解产品知识、故障研判等,收集客户问题并协调各类资源及时解决;
  5. 工作积极主动、及时完成日常工作并主动做好反馈工作、更好地满足客户需求。
更多

推荐手册

更多

任职要求

  1. 熟悉大数据生态系统,有大数据平台运维或开发经验;
  2. 熟悉Linux操作系统,熟悉Java,熟练使用Shell/Perl/Python/Ruby中至少一种语言;
  3. 熟悉ftp/flume/RabbitMQ/Kafka/zeroMQ,memcached/mongoDB/redis,mysql/oracle等其中一个或者多个技术;
  4. 具有较强的学习能力、逻辑分析能力、问题排查能力,能够协调内部研发人员和公司运维人员解决运行中的问题;
  5. 有钻研新技术的热情和能力,善于交流和表达,富有团队精神,具有一定的管理组织能力。
更多

任职标准

  1. 负责Hadoop/Storm/Spark/Hive/Hbase等大数据平台的规划、部署、监控、系统优化等工作;
  2. 负责各数据模块的预研测试与升级优化工作,并协助数据分析等工作;
  3. 负责公司内部自研大数据平台的运维管理和日常运营工作;
  4. 处理各类异常和故障,确保系统平台的稳定运行;
  5. 深入理解系统平台,为其持续优化提供建设性意见。
更多

推荐手册

更多

任职要求

  1. 精通Hadoop架构设计,Hadoop集群的搭建、部署、开发和维护;
  2. 精通Hadoop各个模块功能及配置,对HDFS、HBase、MR和Spark、Flume、Kafka等有深入了解;
  3. 深入理解Linux系统,运维体系结构,精通Shell/Perl/Python/Ruby/Java中任一种;
  4. 具备故障排查能力,有很好的技术敏感度和风险识别能力;
  5. 较强的学习能力,善于团队协作,项目管理。
更多

任职标准

  1. 负责公司大数据/Hadoop等在线离线数据平台的运维保障工作;
  2. 负责公司内部大数据运维以及数据化运营平台开发工作;
  3. 深入理解数据平台架构,发现并解决重大故障及性能瓶颈;
  4. 处理各类异常和故障,确保系统平台的稳定运行。
更多

推荐手册

更多

任职要求

  1. 深入理解linux系统,运维体系结构,精于容量规划、架构设计、性能优化;
  2. 具备一定的开发能力,精通一门以上脚本语言(shell/perl/python等),熟悉java/C/C++等开发语言一种及以上;
  3. 具备很强的ownership,故障排查能力,有很好的技术敏感度和风险识别能力;
  4. 良好的客户服务意识,善于团队协作,项目管理。主动思考,自我驱动力强;
  5. 能够承受较大的工作压力,以结果和行动为准则,努力追求成功;
  6. 熟悉hadoop、hbase、hive、storm、spark、tez等原理并具备管理,配置;
  7. 熟悉分布式系统设计范型。
更多

任职标准

  1. 负责集团大数据/Hadoop/storm/spark/OLAP等在线离线数据平台运维保障;
  2. 负责集团内部大数据自动化运维以及数据化运营平台开发工作;
  3. 负责Hadoop/Hbase/自研飞天平台等系统的架构审核、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划等;
  4. 为每天处理PB级别数据平台/TB级别流量保驾护航;为平台的稳定、高效运行负责,支撑集团业务快速发展;
  5. 深入理解数据平台架构,发现并解决重大故障及性能瓶颈,打造一流的数据平台;
  6. 持续的创新和优化能力,提升产品整体质量,改善用户体验,控制系统成本。
更多

推荐手册

更多

推荐手册

内容正在完善中,敬请期待。

推荐用户

    内容正在完善中,敬请期待。

右侧导航
二维码
客服
二维码