产品的整个生命周期里运维的职责重要而广泛，但运维工程师们的职责不仅限于这部分工作，还需要总结工作中遇到的问题，抽取出相关的技术方向、研发相关的工具和平台以支持/优化业务的发展并提高运维的效率，相关技术工作主要包括：
服务监控技术：包括监控平台的研发、应用，服务监控准确性、实时性、全面性的保障
服务故障管理：包括服务的故障预案设计，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性
服务容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作
服务性能优化：从各个方向，包括网络优化、操作系统优化、应用优化、客户端优化等，提高服务的性能和响应速度，改善用户体验
服务全局流量调度：接入服务的流量，根据容量和服务状态在各个机房间分配流量
服务任务调度：服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控
服务安全保障：包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等
数据传输技术：包括p2p等各类传输技术的研发应用，也远距离大数据传输等问题的解决
服务自动发布部署：部署平台/工具的研发，及平台/工具的使用，做到安全、高效的发布服务
服务集群管理：包括服务的服务器管理、大规模集群管理等
服务成本优化：尽可能降低服务运行使用的资源，降低服务运行成本
数据库管理（DBA）：通过设计、开发和管理高性能数据库集群，使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。
平台化的开发：类docker等平台的开发管理，及服务接入技术
分布式存储平台的开发优化与接入
等等，凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。做好每一个技术方向、完成相应的组件、工具、平台研发都能对履行运维职责起到积极的作用，对业务的发展发挥关键影响。
Linux运维工作分类
运维的工作方向比较多，随着业务规模的不断发展，越成熟的互联网公司，运维岗位会划分得越细。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着 模、服务质量的 要求，也逐渐进行了工作细分。一般情况下运维团队的工作分类（见图1-1）和职责如下。
2.1-应用运维（SRE）：应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据备份等工作，对服务进行例行排查、故障应急处理等工作，工作职责如下：设计评审、服务管理、资源管理、例行检查、预案管理、数据备份。
2.2-系统运维(SYS)：负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修，工作职责如下：IDC数据中心建设、网络建设、LVS负载均衡和SNAT建设、CDN规划和建设、服务器选型、交付和维护、内核选型和OS相关维护工作、资产管理、基础服务建设。
2.3-数据库运维（DBA）:数据库运维负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化，对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作，详细的工作内容如下：设计评审、容量规划、数据备份与灾备、数据库监控、数据库安全、数据库高可用和性能优化、自动化系统建设、运维研发、运维平台、监控系统、自动化部署系统。
2.4-运维安全（SEC）：运维安全负责网络、系统和业务等方面的安全加固工作，进行常规的安全扫描、渗透测试，进行安全工具和系统研发以及安全事件应急处理，工作内容如下：安全制度建立、安全培训、风险评估、安全建设、安全合规、应急响应。
Linux运维日常使用软件和技能
运维工程师使用的运维平台和工具包括：
Web服务器：apache、tomcat、nginx、lighttpd
监控：nagios、ganglia、cacti、zabbix
自动部署：ansible、sshpt、salt
配置管理：puppet、cfengine
负载均衡：lvs、haproxy、nginx
传输工具：scribe、flume
备份工具：rsync、wget
数据库：mysql、oracle、sqlserver
分布式平台：hdfs、mapreduce、spark、storm、hive
分布式数据库：hbase、cassandra、redis、MongoDB
容器：lxc、docker
虚拟化：openstack、xen、kvm
安全：kerberos、selinux、acl、iptables
问题追查：netstat、top、tcpdump、last
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：
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；
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；
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；
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；
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；
综合利用工具和平台的能力；
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