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智能運(yùn)維需懂哪些學(xué)科技術(shù)，想學(xué)習(xí)人工智能方面的 我需要越好哪些科目

來源：整理 時(shí)間：2023-05-21 01:23:41 編輯：智能門戶 手機(jī)版

1，想學(xué)習(xí)人工智能方面的 我需要越好哪些科目

哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué),數(shù)學(xué),神經(jīng)生理學(xué),心理學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),信息論,控制論,不定性論,仿生學(xué)等等......我也喜歡這方面...高三畢業(yè),選了自動(dòng)化專業(yè)

想學(xué)習(xí)人工智能方面的 我需要越好哪些科目

2，Python運(yùn)維需要哪些技術(shù)

隨著人工智能時(shí)代呼聲漸起，Python憑借其入門簡單、應(yīng)用廣泛的優(yōu)勢成為很多想要入行互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人們的首選編程語言。如果你想學(xué)一門語言，可以從語言的適用性、學(xué)習(xí)的難易程度、企業(yè)主的要求幾個(gè)方面考慮。從這幾個(gè)角度看，學(xué)習(xí)Python都沒有什么可挑剔的。如果你想要專業(yè)的學(xué)習(xí)Python開發(fā)，更多需要的是付出時(shí)間和精力，一般在2w左右，時(shí)間在4-6個(gè)左右?？梢愿鶕?jù)自己的實(shí)際需求去實(shí)地看一下，先好好試聽之后，再選擇適合自己的。只要努力學(xué)到真東西，前途自然不會差。
我更喜歡用“系統(tǒng)管理”來形容“運(yùn)維”這項(xiàng)工作。運(yùn)維聽起來是偏執(zhí)行的一項(xiàng)工作。python在系統(tǒng)管理上的優(yōu)勢在與強(qiáng)大的開發(fā)能力和完整的工具鏈。python的工程開發(fā)能力強(qiáng)大，遠(yuǎn)強(qiáng)于各種shell和perl。易讀易寫，兼具面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式風(fēng)格，還有不錯(cuò)元編程能力。通過系統(tǒng)化的將各種管理工具結(jié)合，對上述的各類工具進(jìn)行二次開發(fā)，形成統(tǒng)一的服務(wù)器管理系統(tǒng)。 和python類似的ruby也很適合編寫系統(tǒng)管理軟件，但是在相關(guān)庫和工具上，比python差太多。舉個(gè)栗子： 某牛人，精通 bash,python,perl,ruby ,在工作中寫了數(shù)百個(gè)單一功能的腳本（任何語言）來進(jìn)行日常操作，涵蓋了監(jiān)控，部署，網(wǎng)絡(luò)配置，日志分析，安全檢測 等等許許多多的方面，無所不包。他所作的，只是操作，并沒有把系統(tǒng)管理這項(xiàng)工作做好。再多的腳本，也只是把“操作”這個(gè)行為做到極致。寫再多的腳本，也不能轉(zhuǎn)化為公司在系統(tǒng)管理上的寶貴資產(chǎn)。讓系統(tǒng)易于管理，是一個(gè)工程。只有像puppet(ruby)，saltstack(python) 這樣的自動(dòng)化管理工具，才能完整的描述整個(gè)系統(tǒng)，并且讓系統(tǒng)管理的方方面面納入統(tǒng)一的體系，而不是一堆腳本。python在服務(wù)器管理工具上非常豐富，配置管理(saltstack) 批量執(zhí)行( fabric, saltstack) 監(jiān)控(zenoss, nagios 插件) 虛擬化管理( python-libvirt) 進(jìn)程管理 (supervisor) 云計(jì)算(openstack) ...... 還有大部分系統(tǒng)c庫都有python綁定。對于流程確定的事情，最終一定是納入系統(tǒng)管理的體系，寫成程序，成為系統(tǒng)的一部分。而不是無法復(fù)用游離與整體的各種腳本。隨著云計(jì)算時(shí)代的來臨，中小型公司，不需要運(yùn)維了。大型公司，沒有工程開發(fā)能力的運(yùn)維，是沒有競爭力的。

Python運(yùn)維需要哪些技術(shù)

3，智能運(yùn)維適合哪些場景都涉及那些領(lǐng)域

智能運(yùn)維在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的很多客戶都是銀行企業(yè)，一個(gè)是因?yàn)殂y行的用戶數(shù)據(jù)量大，相關(guān)程序使用頻率極高，另外就是涉及到資金問題，所以一點(diǎn)小問題都出不得，因此智能運(yùn)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(yùn)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(yùn)維的下一個(gè)場景提供和買單方。總體來說這條賽道現(xiàn)在已經(jīng)開始慢慢熱起來了，如果是要做投融資的話，我覺得可以關(guān)注一下。
秒殺及免費(fèi)券活動(dòng)，在活動(dòng)開始的時(shí)候，訪問量是呈直線式的飆升，瞬時(shí)的峰值訪問量通常會是平時(shí)的好幾十倍，而每一次請求都會透過運(yùn)維的負(fù)載均衡系統(tǒng)到后端的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，對負(fù)載均衡系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著非常高的要求，所以在架構(gòu)上要做到高可用性和可擴(kuò)展性。在管理上要做到靈活性。對業(yè)務(wù)又要做到容錯(cuò)性。首先是容量預(yù)估。先通過獲取預(yù)期的銷量數(shù)據(jù)，再根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)及公司推廣的力度做相應(yīng)的容量預(yù)判。然后是做風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估及預(yù)案，對各核心系統(tǒng)及外部資源都要做好相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制。最后就是通過災(zāi)演去真實(shí)還原各種可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，驗(yàn)證整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)的可用性。對于運(yùn)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(shí)間去定位問題、分析問題，二是要有非常靈活的自動(dòng)化系統(tǒng)，便于在問題發(fā)生時(shí)進(jìn)行快速處理。大促前，通常會提前10天完成線上擴(kuò)容，通過這個(gè)周期去觀察新資源的穩(wěn)定性， 接下來就要做真實(shí)的線上災(zāi)演，災(zāi)演包括各個(gè)系統(tǒng)的故障模擬和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案，故障模擬會真實(shí)地去模擬線上故障來驗(yàn)證整個(gè)運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)的高可用性和容錯(cuò)性，同時(shí)在處理問題的過程中，通過災(zāi)演提高運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的響應(yīng)速度以及和其他兄弟團(tuán)隊(duì)的配合度，以保證問題處理時(shí)的有序性。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案主要就是要確保一切備用方案在啟用時(shí)的正確性。只有真正的去驗(yàn)證過，在遇到問題時(shí)，大家才有信心去操作。大促時(shí)的問題處理基本就是遵循災(zāi)演流程，讓問題快速消化掉，同時(shí)隨時(shí)要做好快速擴(kuò)容的準(zhǔn)備為各業(yè)務(wù)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(shí)解決后，會對問題進(jìn)行劃分，如果是風(fēng)險(xiǎn)較高的問題，會放到之后的災(zāi)演中，如果是周期性的，會考慮做成平臺功能，自動(dòng)處理。 如果是必須人工化的，就會做成sop。剛從技術(shù)轉(zhuǎn)向管理時(shí)，前期還是習(xí)慣性的沖到第一線，去攻堅(jiān)和解決技術(shù)難題，后來在意識到這個(gè)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(zhì)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(shí)間都迅速的成長了起來。注重團(tuán)隊(duì)氛圍的建設(shè)，鼓勵(lì)創(chuàng)新，鼓勵(lì)大家把自己真實(shí)想法提出來，通過討論確定階段性目標(biāo)，讓大家都真正參與進(jìn)來，為共同的目標(biāo)奮進(jìn)，在這種輕松平等的環(huán)境下，團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)造性及積極性也有所保證。新興技術(shù)的興起，確實(shí)會對傳統(tǒng)的運(yùn)維模式產(chǎn)生一些變化，所以對運(yùn)維工程師的要求也會越來越高，運(yùn)維工程師在工作中，會接觸到不少的開源產(chǎn)品及新的技術(shù)，所以很多時(shí)候要站到一個(gè)更高的角度去看問題。而新技術(shù)的出現(xiàn)也會迫使大家去學(xué)習(xí)，去思考怎樣將工作變得更有效率，更有價(jià)值。 這個(gè)過程本身就是一個(gè)學(xué)習(xí)和積累的過程，在知識的積累上，最好是能做到深廣結(jié)合，切勿淺嘗則止。運(yùn)維架構(gòu)本身不會涉及具體的業(yè)務(wù)，所以應(yīng)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(yùn)維適合哪些場景都涉及那些領(lǐng)域

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