雲存儲工程師

❶ 雲計算工程師（雲存儲，雲網路，雲安全）是做什麼的

雲存儲類似於網盤，也是普通人在生活中接觸比較多的。
雲網路則是一個相當大的定義，包括雲端的硬體軟體相關配置。
雲安全就是將你的殺毒軟體整合在網路上，通過監控，做到病毒秒發現，殺毒庫秒更新

雲計算其實我學的不多，我主要研究方向是大數據。
雲計算是為大數據提供服務的，大數據需要大量的硬體資源來進行計算，整合這些硬體並且提供運算資源就是雲計算的任務，在雲計算中應用了大量虛擬化的技術，使得其具有更好的靈活性。

❷ 雲存儲工程師的技能樹是怎樣的

1. 分塊思想。分布式的基本思想就是分而治之，幾乎所有的分布式存儲系統都會對一個文件切成一個一個的塊（block）。
2. 數據分布演算法。分布式存儲系統需要把所有分割的塊對象存儲到不同的機器中，這些塊應該如何分布使得既能保證數據均勻，又能使節點增加或者減少時盡量減少數據遷移，即數據分布演算法，比如crush演算法、一致性hash演算法等。以前遇到一個面試題大概意思是說有N個文件需要保存到M台機器中，存儲策略是什麼，最簡單的演算法就是對文件求hash取模，這樣既能保證數據均衡分布，又能高效索引（再去求hash取模就找到了文件存儲位置），萬一我增加個存儲節點該怎麼辦呢。
3. 冗餘副本。一個文件被分割成了若干塊後被分布在不同的機器上，萬一網路故障或者某台機器掛了，文件就訪問不了了，為了保證可用性和可靠性，通常都是通過冗餘副本來實現，即一個塊會復製成多個相同的塊副本（通常3副本），並分布在不同的機器上，這樣即使某個塊所在的機器訪問不了了，也能通過其它塊讀取。這些副本同樣需要考慮如何分布的問題，盡量不要在同一個故障域中。
4. 糾刪碼。採用以上副本的方式保護數據，缺點是需要佔用多倍的存儲空間來提供冗餘，成本太高，你也可以考慮使用糾刪碼的數據保護方法，能夠使用較少的冗餘存儲空間提供一樣的可靠性等級，當然讀寫性能要下降些，典型時間換空間的例子。
5. 數據同步和一致性。每個塊都被分割成了多個副本，這些副本如何保證一致性，讀寫效率和一致性之間如何權衡，了解CAP理論和NWR策略，各種一致性模型，比如最終一致性、強一致性等。
6.數據索引。一個文件被分割成塊並分布在不同的機器，如何重新找到這些塊組裝成原來的文件。你可以用一個專門的服務來維護和存儲文件和塊之間的映射關系（HDFS namenode），也可以通過計算的方法找到這些映射關系（Ceph crushmap）。
7.其它。比如網路通信、RPC、序列化等。
8.塊存儲、文件系統存儲、對象存儲區別。

❸ 大數據工程師需要學哪些技術

一、大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

三、大數據儲存

大數據每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數據信息,對整個業界的數據存儲、處理帶來了很大的機遇與挑戰.為了滿足快速增長的存儲需求,雲存儲需要具備高擴展性、高可靠性、高可用性、低成本、自動容錯和去中心化等特點.常見的雲存儲形式可以分為分布式文件系統和分布式資料庫。其中,分布式文件系統採用大規模的分布式存儲節點來滿足存儲大量文件的需求,而分布式的NoSQL資料庫則為大規模非結構化數據的處理和分析提供支持。

四、大數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，”Map(映射)”和”Rece(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

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❹ 雲存儲工程師時間越長越吃香嗎

不是的雲儲存工程師時間越長啊，是越不吃香的，比如說厄這個語音儲存計算機這個信息和相應的，呃工程或者說是科技進步都是需要年輕人一代一代不斷更新的，不是說年老越老越吃香，這是不可能的，對不對？這個雲儲存儲工程師又不是會計，沒什麼越老越吃香的原則。

❺ 存儲研發工程師前景如何國內口碑較好的存儲廠商有哪些

雲計算，大數據，人工智慧等行業的快速發展，對數據與存儲都提出了更高的要求，所以未來很長一段時間存儲研發工程師前景還是不錯的，目前國內口碑較好的存儲廠商主要有以下兩類：

• 自主研發，比如SmartX，華為；

• 基於開源的ceph研發，比如XSKY，杉岩，深信服。

❻ 雲計算的工作崗位有哪些

主要分為：雲計算管理員、雲計算架構師、雲計算安全經理、雲應用開發人員

1、雲計算管理員

企業開發和部署軟體的方式隨著雲計算的發展而不斷變化。由於這些變化，企業需要更多的雲應用開發人員;他們希望開發人員也承擔通常與架構師，工程師，分析師和技術人員聯系的角色。不過，應聘者還需要有編程方面的教育背景，請務必了解潛在僱主使用哪些語言，你是否已經掌握了這種語言。

(6)雲存儲工程師擴展閱讀：

崗位所需具備技能：

1、雲計算管理員

所具備的DevOps技能

面試者可能會問應聘人員是否會採用DevOps工具，特別是隨著越來越多的企業追求這個模式。它有利於雲計算管理員獲得DevOps相關工具(如Jenkins和Chef Server)的經驗。如果其有一些企業所需的直接編碼專長，請提及其熟悉的語言，如Java，C / C ++或C#。

2、雲計算安全經理

管理人員必須具備良好的溝通能力，為組織內的員工制定政策，以及對治理和合規性標准(如PCI DSS)的了解。

3、雲應用開發人員

應聘者最好獲得主流雲平台(如Amazon Web Services，Google和Azure)的實際開發經驗。隨著多雲的採用，熟悉各種平台以及它們之間的互操作性將為應聘者帶來好處。

企業僱主需要確保應聘者的技能適合企業，所以他們會詢問開發過程。應聘者使用的管理和開發工具越多，面試人員可以評估應聘者是否能夠轉換到其工具集中。

強調自動化的重要性，特別是在處理DevOps，持續集成和持續交付時。敏捷模型在企業中很受歡迎，因此具有這些模型的經驗以及不同部門和角色之間的合作能力有著很大的好處

❼ 雲計算培訓一般可以干什麼工作就業前景好么

能乾的工作有很多種的哦，根據側重點可以有雲計算運維工程師、雲計算開發工程師、雲計算技術支持工程師，再有就是偏向技術的網路工程師、存儲工程師、數據運維工程師（DBA）、運維開發工程師、技術實施工程師，還有偏向最基礎Linux的系統運維師、桌面及監控師等。除了技術如果喜歡和人打交道也可向售前工程師、項目經理的崗位。薪享宏福幫助你達到適合的工作崗位。

❽ 怎麼使用雲儲存文件管理

全球數據量的猛增使得存儲日益成為一個更獨立的專業問題，越來越多的企業開始將存儲作為單獨的項目進行管理。同時，持續增長的數據存儲壓力帶動著整個存儲市場的快速發展。
這個概念一經提出，就得到了眾多廠商的支持和關注。Amazon在兩年前就推出的Elastic Compute Cloud(EC2：彈性計算雲)雲存儲產品，旨在為用戶提供互聯網服務形式同時提供更強的存儲和計算功能。內容分發網路服務提供商CDNetworks和業界著名的雲存儲平台服務商 Nirvanix發布了一項新的合作，並宣布結成戰略夥伴關系，以提供業界目前唯一的雲存儲和內容傳送服務集成平台。半年以前，微軟就已經推出了提供網路移動硬碟服務的WindowsLive SkyDrive Beta測試版。近期，EMC宣布加入 道里可信基礎架構項目，致力於雲計算環境下關於信任和可靠度保證的全球研究協作，IBM（IBM伺服器）也將雲計算標准作為全球備份中心的3億美元擴展方案的一部分。
雲存儲變得越來越熱，大家眾說紛」雲」，而且各有各的說法，各有各的觀點，那麼到底什麼是雲存儲?
編輯本段作用雲存儲的概念與雲計算類似，它是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。
如果這樣解釋還是難以理解，那我們可以借用廣域網和互聯網的結構來解釋雲存儲。雲狀的網路結構
相信大家對區域網、廣域網和互聯網都已經非常了解了。在常見的區域網系統中，我們為了能更好地使用區域網，一般來講，使用者需要非常清楚地知道網路中每一個軟硬體的型號和配置，比如採用什麼型號交換機，有多少個埠，採用了什麼路由器和防火牆，分別是如何設置的。系統中有多少個伺服器，分別安裝了什麼操作系統和軟體。各設備之間採用什麼類型的連接線纜（IBM伺服器），分配了什麼 xml:lang=IP地址和子網掩碼。
但當我們使用廣域網和互聯網時，我們只需要知道是什麼樣的接入網和用戶名、密碼就可以連接到廣域網和互聯網，並不需要知道廣域網和互聯網中到底有多少台交換機、路由器、防火牆和伺服器，不需要知道數據是通過什麼樣的路由到達我們的電腦，也不需要知道網路中的伺服器分別安裝了什麼軟體，更不需要知道網路中各設備之間採用了什麼樣的連接線纜和埠。（IBM伺服器）
網路磁碟是個在線存儲服務，使用者可通過WEB訪問方式來上傳和下載文件，實現個人重要數據的存儲和絡化備份。高級的網路磁碟可以提供web頁面和客戶端軟體等兩種訪問方式，本人在2002就用過Xdisk這個網路磁碟軟體系統，它可以通過客戶端軟體在本地創建一個名盤符為X的虛擬磁碟，實現重要文件的存儲和管理，使用的方式與使用本地磁碟相同。網路磁碟的容量空間一般取決與服務商的服務策略，或取決於使用者想服務商支付的費用多少。 2、在線文檔編輯 經過近幾年的快速發展，Google所能提供的服務早已經從當初單一的搜索引擎，擴展到了GoogleCalendar、GoogleDocs、GoogleScholar、GooglePicasa等多種在線應用服務。 Google一般都把這些在線的應用服務稱之為雲計算。相比較傳統的文檔編輯軟體，GoogleDocs的出現將會使我們的使用方式和使用習慣發生巨大轉變，今後我們將不再需要在個人PC上安裝office等軟體，只需要打開GoogleDocs網頁，通過GoogleDocs就可以進行文檔編輯和修改(使用雲計算系統)，並將編輯完成的文檔保存在GoogleDocs服務所提供的個人存儲空間中(使用雲存儲系統)。無論我們走到哪兒，都可以再次登錄GoogleDocs，打開保存在雲存儲系統中的文檔。通過雲存儲系統的許可權管理功能，還有能輕松實現文檔的共享、傳送、以及版權管理。 3、在線的網路游戲 近年來，網路游戲越來越收到年輕人的喜愛，傳奇、魔獸、武林三國等各種不同主題和風格的游戲層出不窮，網路游戲公司也使出渾身解數來吸引玩家。 但很多玩家都會發現一個很重要的問題：那就是由於帶寬和單台伺服器的性能限制，要滿足成千上萬個玩家上線，網路游戲公司就需要在全國不同地區建設很多個游戲伺服器，而這些游戲伺服器上上玩家相互之間是完全隔離的，不同伺服器上的玩家根本不可能在游戲中見面，更不用說一起組隊來完成游戲任務。 以後，我們可以通過雲計算和雲存儲系統來構建一個龐大的、超能的游戲伺服器群，這個伺服器群系統對於游戲玩家來講，就如同是一台伺服器，所有玩家在一起進行競爭。雲計算和雲存儲的應用，可以代替現有的多伺服器架構，使所有玩家都能集中在一個游戲伺服器組的管理之下。 所有玩家聚集在一起，這將會使游戲變得更加精彩，競爭變得更加激烈。同事，雲計算和雲存儲系統的使用，可在最大限度上提升游戲伺服器的性能，實現更多的功能;各玩家除了不再需要下載、安裝大容量的游戲程序外，更免除了需要定期進行游戲升級等問題。 二、企業級雲存儲實例 除了個人級雲存儲應用外，企業級雲存儲應用也即將會面世，而且以後可能會成為雲存儲應用的主力軍。從目前不同行業的存儲應用現狀來看，以下幾類系統將有可能很快進入雲存儲時代。 1、企業空間租賃服務 信息化的不斷發展使得各企業、單位的信息數據量呈幾何曲線性增長。數據量的增長不僅僅意味著更多的硬體設備投入，還意味著更多的機房環境設備投入，以及運行維護成本和人力成本的增加。 即使是現在仍然有很多單位、特別是中小企業沒有資金購買獨立的、私有的存儲設備，更沒有存儲技術工程師可以有效地完成存儲設備的管理和維護。通過高性能、大容量雲存儲系統，數據業務運營商和IDC數據中心可以為無法單獨購買大容量存儲設備的企事業單位提供方便快捷的空間租賃服務，滿足企事業單位不斷增加的業務數據存儲和管理服務，同時，大量專業技術人員的日常管理和維護可以保障雲存儲系統運行安全，確保數據不會丟失。 2、企業級遠程數據備份和容災 隨著企業數據量的不斷增加，數據的安全性要求也在不斷增加。企業中的數據不僅要有足夠的容量空間去存儲，還需要實現數據的安全備份和遠程容災。不僅要保證本地數據的安全性，還要保證當本地發生重大的災難時，可通過遠程備份或遠程容災系統進行快速恢復。 通過高性能、大容量雲存儲系統和遠程數據備份軟體，數據業務運營商和IDC數據中心可以為所有需要遠程數據備份和容災的企事業單位提供空間租賃和備份業務租賃服務，普通的企事業單位、中小企業可租用IDC數據中心提供的空間服務和遠程數據備份服務功能，可以建立自己的遠程備份和容災系統。 3、視頻監控系統 近兩年來，電信和網通在全國各地建設了很多不同規模的「全球眼」、「寬視界」網路視頻監控系統。「全球眼」或「寬視界」系統的終極目標是建設一個類似話音網路和數據服務網路一樣的，遍布全國的視頻監控系統，為所有用戶提供遠程(城區內的或異地的)的實時視頻監控和視頻回放功能，並通過服務來收取費用。 但由於目前城市內部和城市之間網路條件限制，視頻監控系統存儲設備規模的限制，「全球眼」或「寬視界」一般都能在一個城市內部，甚至一個城市的某一個區縣內部來建設。假設我們有一個遍布全國的雲存儲系統，並在這個雲存儲系統中內嵌視頻監控平台管理軟體，建設「全球眼」或「寬視界」系統將會變成一件非常簡單的事情。 系統的建設者只需要考慮攝像頭和編碼器等前端設備，為每一個編碼器、IP攝像頭分配一個帶寬足夠的接入網鏈路，通過接入網與雲存儲系統連接，實時的視頻圖像就可以很方便地保存到雲存儲中，並通過視頻監控平台管理軟體實現圖像的管理和調用。用戶不僅可以通過電視牆或PC來監看圖像信號，還可以通過手機來遠程觀看實時圖像。 三、雲存儲的備份、歸檔、分布和協同 1、備份 像Mozy和Carbonite等廠商的備份實例已經開始從消費模式或者生產消費模式更多地滲透到中小企業市場。 在備份方面，最常見的方法就是使用混合配置方法，也就是將你最常用的數據組保存在本地，然後復制到雲存儲中。Axcient和DS3都提供了這種功能性。 2、歸檔 歸檔最終將在商業雲存儲市場占據大部分市場份額。歸檔是雲存儲的一個理想使用實例——將陳舊數據從你自己的設備遷移到其他人的設備中。這個遷移過程是安全的，可進行端對端的加密，很多提供商甚至不會保留密鑰，這樣他們就不能看到你的數據。混合模式在這方面也倍受歡迎。 這種模式讓歸檔變得非常簡單，只需要將數據復制到一個類似NFS或者CIFS掛接點上。Nirvanix、Bycast和IronMoundtain都提供了這種產品或者服務。在歸檔方面，用戶需要採用這些產品的API組。例如，我想對歸檔中某些特定的元數據打上標簽。理想地說，我應該在啟動歸檔之前設定歸檔時間和冗餘性。 3、分布和協同 目前來說，分布或者協同的使用實例更多是由服務提供商提供的。這兩種模式通常使用來自多長提供商的一種雲基礎架構產品，例如上面提到的Nirvanix或者Bycast，還有Mezeo、Parscale、EMCAtmos和Cleversafe。其他像Permabit或者Nexsan等傳統歸檔和可擴展存儲廠商也提供了這種專門的雲產品。 由此看來，服務提供商將利用並運行這些基礎架構。我們將開始看到這個領域廠商之間的分離。Box.net採用了一種類似於Facebook的協同模式，Sooner通過其備份功能將你的數據自動保存到雲存儲中，然後讓你基於使用需求共享或者處理這些內容。Dropbox和SpiderOak也開發出了很強大的多平台備份和同步代理，可以在不影響用戶操作的前提下同步和實現共享。 在共享方面存在著一種加強checkin/checkout文件狀態的需求。我需要持續了解誰正在對哪些文件進行操作。現在雲存儲和雲服務市場呈現一派繁榮景象，有成百上千種產品，在這篇文章中我沒有提到具體的一款產品並不意味著這些產品不可靠，只是因為我並不了解這些產品或者我忘記了。

❾ 大數據工程師學哪些核心技術是什麼

【導讀】提起大數據大家都不陌生，是高薪的代名詞。因此吸引了不少零基礎和跨行業的的小夥伴想要進入到此行業，那麼大數據工程師學哪些?核心技術是什麼呢?為了幫助大家更好的融入到工作中，小編整理了以下幾點，希望對大家有所幫助。

一、大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle
也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

三、大數據儲存

大數據每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數據信息,對整個業界的數據存儲、處理帶來了很大的機遇與挑戰.為了滿足快速增長的存儲需求,雲存儲需要具備高擴展性、高可靠性、高可用性、低成本、自動容錯和去中心化等特點.常見的雲存儲形式可以分為分布式文件系統和分布式資料庫。其中,分布式文件系統採用大規模的分布式存儲節點來滿足存儲大量文件的需求,而分布式的NoSQL資料庫則為大規模非結構化數據的處理和分析提供支持。

四、大數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map(映射)」和」Rece(歸約)」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

五、大數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive
SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece
jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece
、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

六、大數據可視化

大規模數據的可視化主要是基於並行演算法設計的技術，合理利用有限的計算資源，高效地處理和分析特定數據集的特性。通常情況下，大規模數據可視化的技術會結合多解析度表示等方法，以獲得足夠的互動性能。
在科學大規模數據的並行可視化工作中，主要涉及數據流線化、任務並行化、管道並行化和數據並行化4 種基本技術。

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