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科技自動化面向的場景是指哪些，自動化專業(yè)的走向是什么

來源：整理時間：2023-06-07 20:28:57 編輯：智能門戶手機版

1，自動化專業(yè)的走向是什么

自動化方向很多的，有偏軟方向的，也有工業(yè)控制的，當然，自動化學的就是控制理論，將來要搞控制的，也可以去做計算機

電腦方面的啊不過大學生出來有很多人的工作并不是自己的專業(yè)啊

自動化專業(yè)的走向是什么

2，自動化專業(yè)主要面向哪些工作

自動化”專業(yè)就業(yè)范圍廣，不受行業(yè)限制，可在高科技開發(fā)公司、科研院（所）、外資企業(yè)、郵電、通訊、電力、交通、金融、外貿、環(huán)保、城建等多個部門和行業(yè)工作，特別適合在高新科技領域從事科技開發(fā)工作，也可在高等院校從事教學和科研工作。可從事與電氣工程有關的電力系統(tǒng)，智能測控系統(tǒng)、計算機與自動控制裝置，電子裝置的設計、運行與維護、信息處理、試驗分析、科研、管理和教育等工作。根據你的興趣吧

自動化啊~~呵呵慢慢你就知道了

自動化專業(yè)主要面向哪些工作

3，智能運維適合哪些場景都涉及那些領域

智能運維在企業(yè)服務領域的很多客戶都是銀行企業(yè)，一個是因為銀行的用戶數據量大，相關程序使用頻率極高，另外就是涉及到資金問題，所以一點小問題都出不得，因此智能運維很有必要。目前金融類客戶做得多的，像擎創(chuàng)科技之類的智能運維廠商也慢慢開始起來了，愿意購買的客戶群體也逐漸龐大。除了金融行業(yè)以外，我覺得大型能源、制造行業(yè)會是智能運維的下一個場景提供和買單方?？傮w來說這條賽道現在已經開始慢慢熱起來了，如果是要做投融資的話，我覺得可以關注一下。

秒殺及免費券活動，在活動開始的時候，訪問量是呈直線式的飆升，瞬時的峰值訪問量通常會是平時的好幾十倍，而每一次請求都會透過運維的負載均衡系統(tǒng)到后端的各業(yè)務系統(tǒng)，對負載均衡系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著非常高的要求，所以在架構上要做到高可用性和可擴展性。在管理上要做到靈活性。對業(yè)務又要做到容錯性。首先是容量預估。先通過獲取預期的銷量數據，再根據以往的經驗及公司推廣的力度做相應的容量預判。然后是做風險預估及預案，對各核心系統(tǒng)及外部資源都要做好相應的風險控制。最后就是通過災演去真實還原各種可能存在的風險，驗證整個系統(tǒng)架構的可用性。對于運維系統(tǒng)而言，一是要有非常直觀的監(jiān)控系統(tǒng)，便于在第一時間去定位問題、分析問題，二是要有非常靈活的自動化系統(tǒng)，便于在問題發(fā)生時進行快速處理。大促前，通常會提前10天完成線上擴容，通過這個周期去觀察新資源的穩(wěn)定性，接下來就要做真實的線上災演，災演包括各個系統(tǒng)的故障模擬和風險預案，故障模擬會真實地去模擬線上故障來驗證整個運維系統(tǒng)架構的高可用性和容錯性，同時在處理問題的過程中，通過災演提高運維團隊的響應速度以及和其他兄弟團隊的配合度，以保證問題處理時的有序性。風險預案主要就是要確保一切備用方案在啟用時的正確性。只有真正的去驗證過，在遇到問題時，大家才有信心去操作。大促時的問題處理基本就是遵循災演流程，讓問題快速消化掉，同時隨時要做好快速擴容的準備為各業(yè)務線系統(tǒng)提供穩(wěn)定的保障。工作中，難免都會遇到這樣的情況，在臨時解決后，會對問題進行劃分，如果是風險較高的問題，會放到之后的災演中，如果是周期性的，會考慮做成平臺功能，自動處理。如果是必須人工化的，就會做成sop。剛從技術轉向管理時，前期還是習慣性的沖到第一線，去攻堅和解決技術難題，后來在意識到這個問題后，才將更多的精力投入在人才的培養(yǎng)上面，在保證質量及穩(wěn)定的前提下，只做方向上的把控，讓大家真正放手去做，通過這樣的方式迫使大家在短時間都迅速的成長了起來。注重團隊氛圍的建設，鼓勵創(chuàng)新，鼓勵大家把自己真實想法提出來，通過討論確定階段性目標，讓大家都真正參與進來，為共同的目標奮進，在這種輕松平等的環(huán)境下，團隊的創(chuàng)造性及積極性也有所保證。新興技術的興起，確實會對傳統(tǒng)的運維模式產生一些變化，所以對運維工程師的要求也會越來越高，運維工程師在工作中，會接觸到不少的開源產品及新的技術，所以很多時候要站到一個更高的角度去看問題。而新技術的出現也會迫使大家去學習，去思考怎樣將工作變得更有效率，更有價值。這個過程本身就是一個學習和積累的過程，在知識的積累上，最好是能做到深廣結合，切勿淺嘗則止。運維架構本身不會涉及具體的業(yè)務，所以應該會比較有共性，而如何在大流量、高并發(fā)的情況下，做好這一環(huán)節(jié)的支撐。

智能運維適合哪些場景都涉及那些領域