如何理解大数据平台的运维需求

 时间:2024-10-16 20:56:21

1、大数据的基础服务,包括传输系统(Flume和Kafka),计算调度(Yarn和K8S)以及存储系统(HDFS和HBASE)。

如何理解大数据平台的运维需求

2、大数据平台的配置与运维需求包括:配置管理与资产管理,可监控、可报警;可执行批量作业; 如果还有点期待就是Ai更好。

如何理解大数据平台的运维需求

3、自动化运维的架构,应该足够简单,开源可修改;解决非专业运维团队的专业运维问题。投入产出比高,架构简单,一个系统迭代容易打造精品。

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4、其中配置管理应该具备多数据中心支持,动态管理的成员关系,基于gossip协议的事件传输。基于轻量型CMDB系统,解决传统CMDB无法动态变更,自动发现,状态探测问题。

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5、批量作业平台,要解决运维中高频的批处理任务,确保到达率很稳定,很可靠;尽量引入原生支持的组件,减少开发的工作量。

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6、DNS一直是基础运维的核心,也是所有业务的重中之重。因此,自动化运维平台要将DNS的服务器及客户端纳入统一的管理。

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7、自动化运维应该让产品、运营轻松掌控海量数据,就像操纵Excel那样轻松;让数据更加开放,让更多人通过数据去决策。

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