数据库智能运维 数据库运维做些什么
今天给各位分享数据库智能运维的知识，其中也会对数据库运维做些什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
35岁IT男,做数据库运维是否有前途
数据库运维，也就是数据库管理员，简称DBA。这个职业在十五年前是十分有前途的。薪酬回报很高，在那段时期，也诞生了很多十分有名的DBA。比如说Fenng，冯大辉（曾任支付宝DBA团队的Leader）（这里只说他有名，关于他的技术、人品不作讨论，无论你怎么看他，他在技术圈有一定知名度是无法否认的）。
但现在，DBA已经不是一个很好的工种。加班、工作时长、薪酬回报不高，这就是DBA职业的现状。不过，如果会开发，比如Python。Python+DBA，可以做运维自动化工程师，是非常有前途的。如果你想法DBA，建议向这个方向发展。35岁，也可以的。
数据库的话，建议以Oracle、MySQL这两大数据库为主。同时掌握这两种数据库的管理与运维。当然，选其他数据库也可以。这两个数据库比较主流。
数据库运维服务具体有哪些
数据库运维服务是指：针对用户数据库开展的软件安装、配置优化、备份策略选择及实施、数据恢复、数据迁移、故障排除、预防性巡检等一系列服务。
主要服务内容如下：
1、数据库安装与配置；主要指定制数据库安装配置方案，检查软件安装环境，安装数据库软件，完成数据库配置，并测试之；
2、数据库性能优化：主要是指核心参数调优，SQL语句调优，性能评估方案的提供。
3、数据库备份与恢复；主要是指本地、异地、同步、实时的分级备份与恢复方案及实施；
4、数据迁移：不同版本、不同厂商、不同结构数据库间的数据迁移；
5、故障排除；通过远程、上门等方式按服务级别实施故障排除
6、预防性巡检；定期提供预防性巡检，并完成系统参数、配置调优，及补丁分发、安装服务。
数据库运维做些什么
一.数据库生命周期结合软件生命周期、项目的开展，数据库的生命周期，大致可分为这么几个阶段。1.规划在立项后，对于数据库平台的软硬件选型，以及大致的数据库
一.数据库生命周期
结合软件生命周期、项目的开展，数据库的生命周期，大致可分为这么几个阶段。
1.规划
在立项后，对于数据库平台的软硬件选型，以及大致的数据库架构。
1.1配置多少台服务器，服务器的内存大小/磁盘空间、IOPS/CPU核数/网络带宽等；
1.2选择的操作系统与数据库产品，及相应版本；
1.3整体架构，比如是否考虑：HA,Scale out, load balance,读写分离等策略。
2.开发
开发的工作，通常是在测试环境上进行的，开发结束后搬到生产环境。
2.1数据库设计；
2.2 SQL编程及调试；
2.3开发过程中的SQL优化。
3.实施
开发的数据库程序到生产环境的部署。到这里，基本是项目上线了。后面就进入了运维阶段。
二.运维做些什么
从上面的图来看，运维是项目上线后的工作。看看从项目上线开始，运维都做了什么。
1.部署环境
1.1数据库安装（如果服务器太多，可以选择静默安装）；
1.2参数配置（实例、数据库参数）；
1.3权限分配（登录、数据库用户权限）。
2.备份/还原
对于数据库来说，有个可用的备份是非常重要的，防止有数据损坏，用户误操作等造成的数据丢失。保证了数据的存在，运维才有意义，否则其他工作做的再好也是白搭。
3.监控
对于运维来说，首先要保证数据库的运行，然后就是运行中系统的性能。所以监控主要分为这两点：
3.1数据库运行状态，有没有什么数据库中断或异常、错误或警告？
3.2数据库性能，有没有什么性能问题或者性能隐患？
4.故障处理
在监控过程中发现，香港服务器租用，或者系统用户反馈出来的数据库错误或者警告，进行诊断并修复。
5.性能优化
在监控过程中发现，或者系统用户反馈出来的数据库性能问题，进行优化。
6.容灾
容灾只是手段，香港空间，最终还是为了保证系统的可用性，通常选择的策略有：故障转移集群、镜像、日志传送、异地备份等。
如果在实施时，已经部署了容灾策略，那么这时只要做一些状态监视即可。
也有系统是在上线一段时间之后，才补充部署容灾策略的。
7.升级/迁移
7.1升级
通常是在本机进行，硬件不变，比如：更换操作系统、数据库的版本、打补丁；
7.2迁移
通常是需要升级硬件，比如：更换新的服务器，所以把数据库搬到新的服务器上；
也有在本机“迁移”，只是为了移动数据库文件的位置。
7.3迁移+升级
不过很多时候，都是在迁移中做升级，网站空间，也就是换了新的服务器，也换了软件版本。
8.健康检查
通常叫做巡检或者HealthCheck。可能是每天、每月、每年的。
事实上如果把巡检的内容做到每天、每小时、甚至每X分钟，那就是一个准实时的系统监控。
9.系统用户反馈的数据库问题
用户反馈出来的任何数据库问题，需要DBA去做处理，即便有时诊断出来并非数据库的问题。
从广义上来看，除去数据库开发外的其他任务，都应该算在运维职责之内。
问：那么数据库运维到底都有哪些日常任务？
答：把上面的每项任务要做的事情一个个罗列出来就可以了。
比如，数据库运行状态监控包括：数据库服务是否中断、磁盘空间、错误日志检查、数据库一致性检查、作业运行状态、索引碎片检查等等。
后面会逐个分解各项任务的详细清单。
三.运维过程中的问题解决
运维过程中遇到问题时，如果能够通过自己/他人的经验解决，那么固然好；
但如果没有解决思路的话，通常是这样去查：
1.查日志：操作系统/数据库/应用程序日志中，有没有相关的错误/信息提示；
2.查错误号：官方文档/网友分享中，有没有解决方案；
3.如果都没有找到，那么就中奖了，自己分析不出就团队分析，团队分析不出找官方支持，当然有的时候，官方支持也不是一定能解决。
注意：对于在线系统，这么慢慢查下去，时间可能消耗太久，会影响用户体验。通常是优先快速解决问题，那怕只是用临时应急方案，以保证系统的可用性，然后再去分析根本原因，彻底解决，以防止下次再发生。
本文出自“SQL Server DBA”博客，请务必保留此出处
智能运维服务都有哪些功能以及效果呢
智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。
智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。
比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；
智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的数据库智能运维和数据库运维做些什么问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！