【运维心得】运维工作如何做才能有亮点?

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运维工作合理的分工是怎样的?

那些分工更有价值?

那些分工更加容易智能化?

智能化改造使用那些工具?

自行开发用那些语言?


随着GPT的流行,借助GPT,对于当下工作也在进行思考和整理。毕竟GPT的知识库很强大,用下来,尤其是在专业领域,给出的建议还是很合理的。

比如运维工作,之前一直要求员工样样精通,但随着单位机制的调整,有必要对工作进行合理的分工,如何分工更合理,本文根据个人经验和GPT辅助,做一些探讨,供运维管理和正在从事运维工作的朋友参考。

运维工作合理的分工是怎样的?

【运维心得】运维工作如何做才能有亮点?_第1张图片

 

IT运维工作很细碎,如果需要长期的发展,必须进行细分,这样才容易进行创新和长久的生存,针对分工,GPT的建议如下:

  1. 硬件维护:包括电脑硬件的更换、维修、升级,以及外设的安装、维修。

  2. 软件升级与更新:包括操作系统、应用程序、安全软件的升级和更新。

  3. 安全防护:包括病毒、恶意软件的检测、清除和防范,以及网络漏洞的检测和修补。

  4. IT支持:包括对用户提供技术支持、解决故障问题、回答用户的问题等。

  5. 数据备份与恢复:包括对重要数据进行备份,以及在需要时对数据进行恢复。

  6. 资产管理:包括对电脑及其他IT相关设备的台账管理、库存管理、维修记录管理等。

  7. 项目实施:包括新上线项目的实施、用户需求分析、方案设计等。

那些分工更有价值?

【运维心得】运维工作如何做才能有亮点?_第2张图片

 

根据上面的分工,当需要报价或者招聘的时候,就可以有针对性了。比如,对于上述分工那些工作更加值钱,GPT给出的建议是这样的:

  1. 安全防护:因为安全问题可能直接影响企业的业务和声誉,所以在企业中越来越受到关注,该领域的专业人员薪资相对较高。

  2. 项目实施:对于企业重大的项目实施(如引入新系统、升级现有系统等),需要有经验丰富的人员进行规划和实施,该领域的专业人员薪资相对较高。

  3. 数据备份与恢复:数据备份和恢复是企业日常运营中非常重要的环节,特别是在信息化程度较高的企业中,该领域的专业人员薪资相对较高。

  4. IT支持:IT支持人员是企业中非常重要的岗位,在基础设施、网络等方面提供技术支持,对企业的运行起着至关重要的作用,该领域的专业人员薪资相对较高。

那些分工更加容易智能化?

由此,可以得知,行行出状元,假如你入错行当,就一定要找比较值钱的岗位,上面7个分工里,只有4个是比较赚钱。个人经验来讲,第4点其实是综合性质的,更贴近售前。而就目前单位的现状看,1和3是努力的方向,在这两方面需要投入精力和人力,并且尽快能够智能化,脚本化,把工作经验转换为代码,不再依赖于人。前面是个人的经验,下面看看GPT是怎么回答的。

  1. 硬件维护:随着计算机硬件设计的成熟和发展,许多硬件故障可以通过自动检测和自动修复等技术得到解决,因此硬件维护部分工作可以通过自动化和智能化实现。

  2. 软件升级与更新:随着云计算、容器化等新兴技术的发展,软件升级和更新已经变得更快、更灵活。通过各类自动化工具,可以大幅减少软件升级和更新的人工成本。

  3. 安全防护:随着人工智能、机器学习等技术的发展,安全防护领域有了新的突破,可以利用智能化技术进行攻击分析、预警、应对等。

  4. 数据备份与恢复:现在许多企业使用云存储、远程备份等技术,将数据备份和恢复变得更为轻松和便捷,也能够提高数据的安全性。

智能化改造使用那些工具?

 

可见GPT给出的建议跟我差不多,1和2也考虑了,比我全面,也没有我这么势利,专门挑有价值的工作干。那么如果进行智能化改造,用那些工具比较好呢?看看GPT给出的建议:

  1. 硬件维护:一些自动化的硬件维护工具可以实现硬件的自动检测、监控和维护,例如Dell EMC OpenManage等。

  2. 软件升级与更新:一些流行的自动化软件升级和更新工具包括Puppet、Ansible、SaltStack等。

  3. 安全防护:一些新兴的安全防护工具如Darktrace等,基于人工智能、机器学习等技术,可自动监测、预警并应对攻击。

  4. 数据备份与恢复:常见的数据备份与恢复工具包括Veeam、Symantec Backup Exec等。

  5. IT支持:一些智能化的IT支持工具,例如Microsoft System Center Configuration Manager等,可以实现对计算机网络的管理和监控,并且能够自动化解决许多的故障和问题。

自行开发用那些语言?

上面的工具很多都是需要收费的,那么如果自己开发的话,使用那些语言比较好呢?根据个人的经验,GPT一定会推荐python,不过没想到还有其他答案:

  1. Python: Python是一种流行的通用编程语言,被广泛用于机器学习、自然语言处理、数据分析等领域,也可以用于开发各种类型的智能化工具。Python拥有丰富的第三方库和模块,使得编写代码更简单、高效。

  2. Java: Java是一门面向对象的编程语言,适用于开发复杂的系统、桌面应用程序和网络应用程序。Java有广泛的应用和开源社区支持,具有良好的跨平台性、稳定性和健壮性。

  3. C++: C++是一种高效的编程语言,用于构建高性能和低延迟的应用程序。C++广泛应用于计算机图形学、机器学习、数据库管理等领域。

  4. JavaScript: JavaScript是一种流行的Web编程语言,常用于开发动态网页、前端框架和服务器端应用程序。JavaScript具有良好的互操作性,可与其他编程语言集成。

  5. Golang: Golang是谷歌推出的一种编程语言,适合构建高并发和分布式系统。Golang具有高效的编译器和运行时系统,支持并发编程和内存安全。

总结

综合上述,今后的工作应该以python语言为主,以安全防护和数据备份恢复为切入点,用工具化的方法进行创新,才有可能在运维工作中有工作亮点。

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