如何在数据库运维过程中避免工作失误

发布网友 发布时间：2022-04-24 03:27

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懂视网 时间：2022-04-30 16:37

     但是关键就是形成规模和效益，有时候一些“自动化”系统反而是降低效率的罪魁祸首，就如同有些流程其实并不能让事情“顺”起来一样。其实最关键的就在于分析目前最浪费人力，最机械的劳动是什么，然后集中解决No.1问题，每次如此，慢慢的就会形成效益了。个人虽然不反对做整体规划，但是也不建议什么都设计好了在开工，很多时候等都设计好了的时候需求已经变化了，互联网公司即时是内部项目页可以秉承快速试错的思路，慢慢的形成自己的体系。      而现在流行的DevOps，我个人认为这并不是一种职位，而是一种思路，可以应用到各个领域，和DBA并不冲突，而且我个人一向认为，运维的自动化系统一定要一线运维的人参与设计和开发，因为作为需求提出者和使用者最清楚想要解决什么样子的问题，而且，在系统出现问题和变化的时候，由于是直接利益关联方，不会出现“排期”“优先级”等问题，便于快速的对系统进行修正。        最后一个问题由于我个人离着CTO还有九九八十一难那么远，实在不知道怎么回答，但是从我个人同一些高level的技术人接触来说，并不都是技术上的“完人”，更多的感觉反而是比较容易沟通，视野很大，方向感很强，所以个人以为沟通能力，大局观，情商，坚韧的性格，这些软实例应该反而更重要一些。至于技术，用技术人常说的一句话来说就是“技术上的问题都不是问题”最后都能解决，因为大部分情况下，都没用到需要拼天赋，拼智商的情况，只要足够努力就可以了。   5、在云数据库运维中，往往是数据库研发团队主导了性能优化和特性开发，DBA的传统职能被削弱，DBA未来的方向该如何选择？如何体现专业深度？        现在的云越来越接地气，由于云平台的不断完善，确实DBA的一些日常工作已经被machina取代了，从某个角度来说，这确实意味着DBA的传统生存空间在缩小。但是，达尔文的物竞天择，适者生存的理论在任何时代任何场景下都是适用的，既然现在云是一个无法改变的大趋势，那么就只能顺势而为，任何妄图螳臂当车，改变历史车轮前进的行为都不会有一个好的结果。所以我们需要做的事情就是寻找新的生存立足点，重新定义DBA的解释。      对于DBA的未来方向，传统的运维DBA的地位肯定会被各种RDS弱化，所以发展方向无非有三种：  

往前，贴近业务

往后，贴近源码

转身，变成云DBA

       分开说一下，转身比较好理解，RDS在万能也是需要有人开发和维护的，而这就是机会，只不过云DBA需要掌握更多的开发技巧以及面对非常多元化的问题（毕竟是面向整个社会提供服务了，不只是自家的业务），这种改变对于DBA来说相对少一些，也容易一些，但是这依托于公司，如果你不是云公司的DBA，那。。。我不是要忽悠你跳槽。      往后，贴近源码，大部分公司都是使用开源的数据库，开源软件的好处就是大家都可以用社区很活跃，缺点就是太过于重视通用性，并不见得契合各家自己的业务场景，这时候就需要系统开发类的DBA了，针对实际的场景和问题去对应的进行源码修改。只不过这种改变，对于DBA的技术能力，尤其是编程能力要求很高，且如果没有一个好的环境和导师，比较难入门，成功的几率相对小一些。      最后就是往前贴近业务，这也是我个人认为大部分DBA比较好的一个转变，目前据我个人了解大部分DBA往往都是在业务的后期才会接到需求，并且这些需求都是较为明确的，比如用什么软件，建几个表，每个表什么结构。而我个人认为目前数据库领域算是百花争鸣，这种各种的数据库层出不从，每种数据库都会有各自擅长的领域，并不是所有业务都放在MySQL就慢，也并不是所有业务都堆在Redis上就能快的，肯定有最适合业务场景的存储选型方案，而这就是DBA的机遇。相对于开发人员来说，我们DBA应该更加了解各个存储方案的优缺点和适用场景，更应该在项目之初就参与到项目的设计中，去掌控存储选型的发言权，从cache到db，给出较优的架构设计方案，甚至是库表结构的设计。      而向业务层靠近我认为也是体现DBA专业深度的一个方面，并不是一定要show一下数据库的源码或者path，个人认为只有设计一套存储方案，保障高可用，高性能，可扩展，低成本，业务意外的突增之后，我们还能将服务水平维持在一个较高的水位，且不用我们投入太多的精力，这才能体现我们的专业性。      最后，在说一下研发团队占主导地位这个事情，虽然现在社会已经不是像武侠小说中那样，谁拳头大就听谁的。但是在技术这个圈子里面，依然还是谁能解决问题，谁就会更加的有影响力，从这个角度说，研发团队占主导地位是一个无法规避的现象，毕竟很多问题只能通过path等方法解决，但是个人认为没有必要去想着解决这个问题，条条大路通罗马，如果是作为运维团队，应该和研发团队有机的组成一个整体，互相利用对方的优势解决问题，毕竟是焦不离孟孟不离焦的事情，缺了谁都玩不下去。

高效运维--数据库坐而论道活动

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热心网友 时间：2022-04-30 13:45

linux系统如果是学习可以选用redhat或centos，特别是centos在企业中用得最多，当然还会有其它版本的，但学习者还是以这2个版本学习就行，因为这两个版本都是兄弟，没区别的，有空可以再研究一下SUSE，有些公司也喜欢用，例如我公司 。。。。。

工具如下：

1、linux系统基础，这个不用说了，是基础中的基础，连这个都不会就别干了，参考书籍，可以看鸟哥linux基础篇，至少要掌握这书60%内容，没必须全部掌握，但基本命令总得会吧

2、网络服务，服务有很多种，每间公司都会用到不同的，但基础的服务肯定要掌握，如FTP, DNS,SAMBA, 邮件, 这几个大概学一下就行，LAMP和LNMP是必须要熟练，我所指的不是光光会搭建，而是要很熟悉里面的相当配置才行，因为公司最关键的绝对是WEB服务器，所以nginx和apache要熟悉，特别是nginx一定要很熟悉才行，至少有些公司还会用tomcat，这个也最好学一下。其实网络服务方面不用太担心，一般公司的环境都已经搭建好，就算有新服务器或让你整改，公司会有相应的文档让你参照来弄，不会让你乱来的，但至少相关的配置一定要学熟，而且肯定是编译安装多，那些模块要熟悉一下他的作用，特别是PHP那些模块。
这面2点只是基础，也是必要条件，不能说是工具，下以才是真正的要掌握的工具。

3、shell脚本和另一个脚本语言，shell是运维人员必须具备的，不懂这个连入职都不行，至少也要写出一些系统管理脚本，最简单也得写个监控CPU，内存比率的脚本吧，这是最最最基本了，别以为会写那些猜数字和计算什么数的，这些没什么作用，只作学习意义，写系统脚本才是最有意义，而另一个脚本语言是可选的，一般是3P，即python, perl和php，php就不需要考虑了，除非你要做开发，我个人建议学python会比较好，难实现自动化运维，perl是文本处理很强大，反正这两个学一个就行了。

4、sed和awk工具，必须要掌握，在掌握这两个工具同时，还要掌握正则表达式，这个就痛苦了，正则是最难学的表达式，但结合到sed和awk中会很强大，在处理文本内容和过滤WEB内容时十分有用，不过在学shell的同时一般会经常结合用到的，所以学第3点就会顺便学第4点。

5、文本处理命令，sort , tr , cut, paste, uniq, tee等，必学，也是结合第3点时一并学习的。

6、数据库，首选mysql，别问我为什么不学sqlserver和oracle，因为linux用得最多绝对是mysql，增删改查必学，特别要学熟查，其它方面可能不太需要，因为运维人员使用最多还是查，哪些优化和开发语句不会让你弄的。

7、防火墙，不学不行，防火墙也算是个难点，说难不难，说易不易，最重要弄懂规则，如果学过CCNA的朋友可能会比较好学，因为iptables也有NAT表，原理是一样的，而FILTER表用得最多，反正不学就肯定不合格。

8、监控工具，十分十分重要，我个人建议，最好学这3个，cacti，nagios，zibbix，企业用得最多应该是nagios和 zibbix，反正都学吧，但nagios会有点难，因为会涉及到用脚本写自动监控，那个地方很难。

9、集群和热备，这个很重要，肯定要懂的，但到了公司就不会让你去弄，因为新手基本不让你碰，集群工具有很多，最好学是LVS，这是必学，最好也学学nginx集群，反向代理，还有热备，这个就更多工具能实现了，像我公司是自己开发热备工具的，mysql热备也要学，就是主从复制，这个别告诉我容易，其实不容易的，要学懂整个流程一点也不容易，只照着做根本没意思。

10、数据备份，不学不行，工具有很多，但至少要把RAID的原理弄懂，特别是企业最常用的1+0或0+1，自己做实验也要弄出来，备份工具有很多，如tar, mp, rsync等，最好多了解一下。
算了，说到这10点已经够你受了，应该可以入门了，因为有些技术会比较难学，例如apache和nginx中还有些很重要的技术，如系统调优和服务优化，还有程序优化，这些在没接触工作前很难学习到的，所以先把这10点学了吧，估计要学熟至少3个月不止，就脚本那部分已经让你很吃力了，我建议是先学熟shell，等工作后再学另一门脚本语言，这样会比较好。

以上就是踏入linux运维工程师需要掌握的工具，其实还有很多工具要掌握的，但你在学习环境中是很难学到，最后我再提醒一下，这里所指的工具相当于技能，而不是像windows或ubuntu那些图形化工具，那些工具没用的，还有，学linux就别装图形界面，这样虚拟机就不用吃太多内存，而且绝对不建议在真机上装linux，根本达不到学习效果。

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