大数据安全运维服务
大数据安全运维服务
服务方式及内容：
以驻场服务的方式派驻技术人员在客户现场提供服务，以规范化的安全运维工作流程和标准规范为基础，帮助用户从安全防护及检测、事件响应和安全改进三方面控制安全风险，积极开展落实日常安全工作。
一、安全防护运维服务
1.1安全设备巡检
信息系统运行过程中，可能面临安全产品运行异常、安全事件的发生等情况，为有效应对这些情况的出现需要开展长期的安全产品运行监测工作，以及时发现并按照流程有效处理。定期对用户已有安全设备的规则库、策略库和日志进行巡检，出具巡检分析对比报告，提供相关的策略优化建议等。
1.2策略配置
通过全面落实安全策略、合理配置安全产品防护规则，对来自各网络区域的网络攻击行为进行防护规则库升级
1.3产品升级设及策略备份
定期对安全设备的软件版本、特征库进行升级，确保安全设备的安全稳定运行的同时，也确保安全设备规则的最新。
1.4信息安全预警通告
信息安全预警通告服务通过收集最新的信息安全咨询，为用户提供全面、准确的信息安全预警通告服务
1.5漏洞扫描
定期对用户的服务器、网络设备、数据库和应用进行扫描，发现信息系统中存在的安全隐患，并提供相关的解决方案，协助用户对漏洞进行修补。
二、安全事件响应服务
2.1、安全事件处置
配合客户对日常安全运维中发现的各类安全事件进行处置，对客户单位的各类信息安全相关工作提供安全技术支持等。
2.2、重要时期保障
根据客户提出的重要时期保障工作要求，确认工作内容，并详细了解客户现
场环境，为保障工作做准备。加强驻场和二线人力保障。
2.3安全应急演练
配合用户开展应急演练工作，通过应急演练工作验证应急流程的经济性、合理性和可操作性，评估各方面人员应对安全突发事件的组织指挥能力和应急处置能力，提高应急人员应急工作熟练程度，提升全员安全意识
三、协助落实安全工作
3.1协助安全检查
协助制定安全自查计划并开展自查工作，在安全自查和安全整改以及国家相关部门的信息安全检查期间提供全过程的技术支持，帮助客户全面掌握信息安全现状，及时发现安全问题并进行完善性修复，切实提高信息安全保障水平，顺利通过安全检查工作。
3.2协助处置通报
在接到主管单位的内部通报后，驻场人员对通报内容进行分析，以通报内容为线索，对全厅网络进行检查，追溯溯源，通报的内容包括但不限于：
1. 信息安全事件
2. 病毒通报
3. 漏洞通报
4. 其他安全工作
3.3其他定制化的安全服务
根据用户自身的需求，配合用户完成相关定制化的服务
2018年3月20日
大数据安全运维服务
大数据安全运维服务 服务方式及内容： 以驻场服务的方式派驻技术人员在客户现场提供服务，以规范化的安全运维工作流程和标准规范为基础，帮助用户从安全防护及检测、事件响应和安全改进三方面控制安全风险，积极开展落实日常安全工作。 一、安全防护运维服务 1.1安全设备巡检 信息系统运行过程中，可能面临安全产品运行异常、安全事件的发生等情况，为有效应对这些情况的出现需要开展长期的安全产品运行监测工作，以及时发现并按照流程有效处理。定期对用户已有安全设备的规则库、策略库和日志进行巡检，出具巡检分析对比报告，提供相关的策略优化建议等。 1.2策略配置 通过全面落实安全策略、合理配置安全产品防护规则，对来自各网络区域的网络攻击行为进行防护规则库升级 1.3产品升级设及策略备份 定期对安全设备的软件版本、特征库进行升级，确保安全设备的安全稳定运行的同时，也确保安全设备规则的最新。 1.4信息安全预警通告 信息安全预警通告服务通过收集最新的信息安全咨询，为用户提供全面、准确的信息安全预警通告服务 1.5漏洞扫描 定期对用户的服务器、网络设备、数据库和应用进行扫描，发现信息系统中存在的安全隐患，并提供相关的解决方案，协助用户对漏洞进行修补。 二、安全事件响应服务 2.1、安全事件处置 配合客户对日常安全运维中发现的各类安全事件进行处置，对客户单位的各类信息安全相关工作提供安全技术支持等。 2.2、重要时期保障 根据客户提出的重要时期保障工作要求，确认工作内容，并详细了解客户现
场环境，为保障工作做准备。加强驻场和二线人力保障。 2.3安全应急演练 配合用户开展应急演练工作，通过应急演练工作验证应急流程的经济性、合理性和可操作性，评估各方面人员应对安全突发事件的组织指挥能力和应急处置能力，提高应急人员应急工作熟练程度，提升全员安全意识 三、协助落实安全工作 3.1协助安全检查 协助制定安全自查计划并开展自查工作，在安全自查和安全整改以及国家相关部门的信息安全检查期间提供全过程的技术支持，帮助客户全面掌握信息安全现状，及时发现安全问题并进行完善性修复，切实提高信息安全保障水平，顺利通过安全检查工作。 3.2协助处置通报 在接到主管单位的内部通报后，驻场人员对通报内容进行分析，以通报内容为线索，对全厅网络进行检查，追溯溯源，通报的内容包括但不限于： 1. 信息安全事件 2. 病毒通报 3. 漏洞通报 4. 其他安全工作 3.3其他定制化的安全服务 根据用户自身的需求，配合用户完成相关定制化的服务 2018年3月20日
大数据中心运维服务技术方案设计
数据中心机房及信息化终端设备维护方案 一、简况 xxx客户数据中心机房于XX年投入使用，目前即将过保和需要续保运维的设备清单如下： 另外，全院网络交换机设备使用年限较长，已全部过保，存在一定的安全隐患。 二、维保的意义 通过机房设备维护保养可以提高设备的使用寿命，降低设备出现故障的概率，避免重特大事故发生，避免不必要的经济损失。设备故障时，可提供快速的备件供应，技术支持，故障处理等服务。
通过系统的维护可以提前发现问题，并解决问题。将故障消灭在萌芽状态，提高系统的安全性，做到为客户排忧解难，减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间，使可用价值最大化。 通过引入专业的维护公司，可以将客户管理人员从日常需要完成专业性很强的维护保养工作中解放出来，提升客户的工作效率，更好的发挥信息或科技部门的自身职能。 通过专业的维护，将机房内各设备的运行数据进行整理，进行数据分析，给客户的机房基础设施建设、管理和投入提供依据。 三、维护范围 1、数据中心供配电系统 2、数据中心信息化系统 3、全院信息化终端设备 4、数据库及虚拟化系统 四、提供的服务 为更好的服务好客户，确实按质按量的对设备进行维护；我公司根据国家相关标准及厂商维护标准，结合自身多年经验积累和客户需求，制定了一套自有的服务内容： 1、我公司在本地储备相应设备的备品备件，确保在系统出现故障时，及时免费更换新的器件，保障设备使用安全。 2.我公司和客户建立24小时联络机制，同时指定一名负责人与使用方保持沟通，确保7*24小时都可靠联系到工程技术人员，所有节日都照此标准执行。 3.快速进行故障抢修：故障服务响应时间不多于30分钟，2小时内至少2人以上携带相关工具、仪器到达故障现场，直到设备恢复正常运行。
大数据运维工程师工作的岗位职责
大数据运维工程师工作的岗位职责 大数据运维工程师需要明确工作范围，定期与客户沟通工作量，并获取客户回执，及时归档。以下是小编整理的大数据运维工程师工作的岗位职责。 大数据运维工程师工作的岗位职责1 职责： 1、负责公司大数据集群的构建，任务调度、监控预警，持续完善大数据平台，保证稳定性、安全性; 2、负责集群容量规划、扩容、集群性能优化及日常巡检和应急值守，参与大数据基础环境的架构设计与改进; 3、深入研究大数据业务相关自动化运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的大数据运维技术及发展方向; 任职要求： 1、熟悉Linux系统及基础命令操作，能够独立编写Shell或Python脚本，开展日常服务器的运维工作;
2、熟悉并不限于大数据生态圈Hadoop、Strom、Spark、HDFS、Kafka、Zookeeper、Hbase、Redis、ElasticSearch、fastdfs 等相关基础组件的框架知识和运行原理; 3、熟悉软硬件设备，网络原理，有丰富的大数据平台(CDH、HDP)部署、集群运维和性能优化等经验; 4、具备一定的系统自动化运维理论体系和实际经验，能够利用各种开源监控工具、运维工具，HA、负载均衡软件完成工作任务; 5、具备较强的学习能力、抗压能力、动手能力和分析解决问题的能力; 6、熟悉JVM虚拟机调优; 7、熟悉jenkins持续集成; 8、有一定的文档编写能力; 9、能适应短期出差,有公安视频图像侦查业务方向经验者优先; 大数据运维工程师工作的岗位职责2 职责： 1.负责公司大数据平台的运维保障;
2.负责大数据平台的架构审核、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划等; 3.为线上服务高效稳定运行负责，支撑业务和数据量的快速扩张; 4.负责生产及测试集群诸如故障定位恢复、系统安全、性能优化等; 任职要求： 1.计算机相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验 2.精通Hadoop大数据生态圈，熟悉Hadoop各组件的原理，并有实际部署维护经验;包括但不限于HDFS、YARN、Kafka、Spark、HBase、Kerberos、Hive、Kudu、Zookeeper等; 3.具备很强故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力,良好的服务意识，善于团队协作，项目管理，主动思考，自我驱动力强; 4.有相关动态编排容器技术和虚拟化技术工作经验者优先; 5.深入理解Hadoop各组件的原理和实现，有阅读源码能力者优先; 6.具备很强的ownership，故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力。
大数据平台安全解决方案
Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.360docs.net/doc/1210100645.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.360docs.net/doc/1210100645.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/1210100645.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔
数据安全运维指导建议
数据安全运维指导建议 一概述 1.数据安全的含义 数据安全有两方面的含义：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、双向身份认证等，二是数据防护的安全，主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。 数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计或打印中由于硬件故障、断电、死机、人为的误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象，某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员或操作员阅读，而造成数据泄密等后果。 而数据存储的安全是指数据库在系统运行之外的可读性。一旦数据库被盗，即使没有原来的系统程序，照样可以另外编写程序对盗取的数据库进行查看或修改。从这个角度说，不加密的数据库是不安全的，容易造成商业泄密，所以便衍生出数据防泄密这一概念这就涉及了计算机网络通信的保密、安全及软件保护等问题。 2.威胁数据安全的因素 威胁数据安全的因素有很多，主要有以下几个比较常见： 1）硬盘驱动器损坏：一个硬盘驱动器的物理损坏意味着数据丢失。设备
的运行损耗、存储介质失效、运行环境以及人为的破坏等，都能造成硬盘驱动器设备造成影响。 2）人为错误：由于操作失误，使用者可能会误删除系统的重要文件，或者修改影响系统运行的参数，以及没有按照规定要求或操作不当导致的系统宕机。 3）黑客：入侵者借助系统漏洞、监管不力等通过网络远程入侵系统。 4）病毒：计算机感染病毒而招致破坏，甚至造成的重大经济损失，计算机病毒的复制能力强，感染性强，特别是网络环境下，传播性更快。 5）信息窃取：从计算机上复制、删除信息或干脆把计算机偷走。 6）自然灾害 7）电源故障：电源供给系统故障，一个瞬间过载电功率会损坏在硬盘或存储设备上的数据。 二关键数据的保护方法 数据是信息化系统真正的核心，企业已经把关键数据视为正常运作的基础。一旦遭遇数据灾难，那么整体工作会陷入瘫痪，带来难以估量的损失。保护关键的业务数据有许多种方法，但以下三种是基本方法： 1.备份关键数据 备份数据就是在其他介质上保存数据的副本。有两种基本的备份方法：完整备份和增量备份。完整备份会把所选的数据完整地复制到其他介质。增量备份仅备份上次完整备份以来添加或更改的数据。
大数据中心运维操作实用标准及流程
数据中心运维操作标准及流程
郑州向心力通信技术股份有限公司 二零一八年 1 机房运维管理前期准备
1.1 管理目标 机房基础设施运维团队应与业主管理层、IT部门、相关业务部门共同讨论确定运维管理目标。制定目标时，应综合考虑机房所支持的应用的可用性要求、机房基础设施设施的等级、容量等因素。目标宜包括可用性目标、能效目标、可以用服务等级协议（SLA）的形式呈现。不同应用的可用性目标的机房，可设定不同等级的机房基础设施的运维管理目标。 1.2 参与数据中心建设过程 机房运维团队应充分了解自己将要管理的场地基础设施。对于新建机房，应尽早参与机房基础设施的建设过程，以便将运维阶段的需求在规划、设计、建造、安装和调试等过程中得到充分的考虑；同时为后期做好运维工作打下基础。 1.2.1 应参与规划设计 机房的规划设计是一个谨慎和严谨的过程，需要所有参与机房建设的相关方共同完成，才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中，基础设施运维团队应提出运维要求，从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。 1.2.2 应参与相关供应商遴选 机房基础设施运维团队应参与机房基础设施设备供应商选择的全过程，及时地了解各种产品及服务的品牌、型号、规格等关键参数，使之更能满足运维的要求。并就在安装、调试过程中的注意事项等提出建议，还需要对后续的设备保修等服务提出要求。
1.2.3 应参与建造管理 机房的基础设施运维团队应积极参与机房基础设施的建造工作，并协助做好建设项目的项目管理工作，着重关注工程建造中如材料的使用、工序、建造过程等工作，重点关注隐蔽工程的安装工艺和质量。 机房基础设施运维团队应充分了解施工过程中的工艺。对于新建数据中心，从施工质量和日后运维方便性出发，尽早发现施工过程的问题，及时纠正，方便日后运维和节省日后整改成本。 1.3 测试验证 机房基础设施投产前的测试验证是确保机房基础设施满足设计要求和运行要求的关键环节。 1.3.1 时间和预算 机房的业主应设立测试验证专项预算，预算应包括外部测试验证服务提供商的相关费用，以及在测试验证阶段产生的电费、水费、油费等相关费用。应制定测试验证的工期规划，以更准确地预测机房基础设施交付投产的日期。 1.3.2 测试验证参与方 项目建设管理部门可作为测试验证工作的主体责任单位；运维管理部门可作为测试验证工作的主体审核单位；第三方测试服务商可作为测试验证的实施单位及整体组织工作的协调单位。但运维管理部门应要求测试服务商预先提供测试方案，在运维管理部门审核后方可进行。机房基础设施运维团队可参与测试验证工作，在此过程中熟悉设施和设备，可建立相关运维技术文档库，为后期的运维工作做好准备。
基于大数据的运维策略及安全管控的技术研究
基于大数据的运维策略及安全管控的技术研究 发表时间：2019-07-22T16:04:27.240Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：李艳 [导读] 摘要：本文通过多QOS评价模型运维策略的算法和策略评价模型的构建，模拟人眼技术以及图像智能分析技术的研究，在变电站内实现了大数据运维的研究。 国网哈密供电公司新疆哈密市 839000 摘要：本文通过多QOS评价模型运维策略的算法和策略评价模型的构建，模拟人眼技术以及图像智能分析技术的研究，在变电站内实现了大数据运维的研究。同时，通过对丰富站内数据采集手段，优化运维策略，研究设备数据智能预警技术，实现故障告警和顺控操作验证技术等实现对变电站的安全管控。 关键词：大数据；运维策略；安全管控 1理论依据 变电站在电力系统中有着重要的地位和作用，实现变电站的无人值守是当今电力系统的发展趋势。但现有变电站图像监控系统虽可以实现图像监控与报警信号进行简单的联动，还无法实现各子系统之间遥信、遥测、遥视、遥控信息的系统级别的智能联动。变电站运检人员在现场进行设备巡视，只是对运行设备进行感观的、简单的定性判断，而还存在一些现场巡检人员靠肉眼无法完全发现的缺陷。如果这些缺陷未能及时发现和处理，可能发生严重事故，造成不必要的损失。 将大数据分析和挖掘技术引入，使视频监控系统变被动为主动，从海量数据进行有效的信息提取，完成变电站设备的精益化安全管理。通过对站内设备信息的提取结合大数据技术，分析设备的当前状态和运行趋势，从而进行有效的风险预判。同时，通过大数据的挖掘，结合变电站运维巡视制度，可以自动形成变电站远程巡视的电子报告，实现替代人工到站巡检方式，提高巡视效率。因此，将大数据技术与传统视频监控相结合，应用到变电站运维值守中，可以实现运维策略优化和远程安全管控。 2电力运维安全隐患因素 2.1人为因素 在电力运维过程中出现故障的部分原因首先排除不了人为因素导致。在进行变电运维过程中，一部分的管理人员由于缺少相应的安全管理意识，对于变电运维管理工作并没有良好的重视，后期不能按照相关规范来约束相关的环节管理活动，以此会存在一定的监督不到位情况，此类现象也会导致变电运维的质量受到一定的波及。后期一些电力企业如果不能落实各种变电运维的管理制度。在实际电力系统运营过程中缺乏相关的工作考核制度，就会使很多管理条约如同虚设，起不到关键性作用，从而出现混乱管理的情况。另外一些电力企业经过长期管理，虽然会对常见的故障进行经验总结和预备案，但是很多的单位仍旧没有建立非常完善的防范体系，因此导致安全隐患仍旧存在。 2.2客观因素 避开人为原因来看，电力系统中的客观因素也会导致变电运维质量的下降。目前随着人们对于电量的需求量增大，对于现代化电力系统的建设而言，所有的设备与线路所承担的负荷都会随之而变大。而如果日常的变电运维工作管理不严谨，就会在一定程度上加大变电设备的受损几率。这个此类情况不仅会导致电力设备故障频发，还有可能对其日常运行的实际质量和效率产生非常严重的影响。如果遇到比较恶劣的天气，将会进一步的破坏电力系统，造成短路，供电中断等一系列问题。除此之外，由于电力设备需要长时间的工作老化现象就会比一般的设备要相对来的快一些，这些现象不仅会导致设备的使用性能逐步降低，还会使设备故障接二连三的出现，引发一系列的运行问题。 3基于大数据的模型构建与智能处理技术 3.1运维策略的算法和策略评价模型的构建 变电站内各种设备信息数据，如设备温湿度，油位油压，运维人员的临时任务等都时刻传送到运维数据的中心，使得运维数据中心数据量巨大。在面对如此繁多的的数据大规模的访问的情景下，如果仅仅考虑变电站数据的整体性能已经远远无法满足运维人员对多QOS的需要。因此，就迫切需要建立一种能满足和适应多种数据需求的运维机制，不仅在可以确保运维人员的多QOS需求，实现数据资源与运维人员的最优效用，而且能够重视数据资源的有效利用和系统综合性能的显著提高。结合电力运维数据的特征和在异构环境下对QOS的研究，选取可靠性、时间参数、优先级和安全性作为其约束条件，使用效用函数将QOS转换为效用值，以评价运维目标的实现程度。 3.2模拟人眼技术 在变电站日常的巡检工作中，对于目标不同方位和层次的观察是通过运维人员的眼睛来实现的，而对于不同角度的观察由走动来实现的，但是现场的摄像机获取的图像具有平面性、单一性，进而失去了立体感。怎样使变电站运维工作中的摄像机的捕捉的画面具有立体感，带来更真实的视觉运维，是我们在变电站智能巡检运维中要面临的首要问题。通过对Hou方法的研究，实现了对摄像机采集的平面图像立体化，使不同摄像机的画面组合，模拟人眼在现场观察目标，可以确保了远程智能巡检的质量和效果。 3.3图像智能分析技术 识别变电站中仪表读数，隔离开关、断路器和高压开关等的分合状态需要借助基于视频运动物体的检测系统，通过对实际视场建立高鲁棒性的背景模型分析，集成混合高斯和运动差分算法，实现对仪表、隔离开关、断路器和高压开关的智能分析。首先通过背景模型对每个像素点建立多个多维高斯分布来混合模拟该点的背景值，然后通过对高斯模型的匹配，混合高斯模型的更新，生产新的背景模型，融入帧间差分的背景更新，最后进行交替进行的图像差分法来提取背景模型，同时对进行背景减除法进行图像检测，如果图像的背景整体发生了较大的变化时，结合混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景更新算法进行背景的更新和运动物体的检测。进而实现对仪表和各种开关的检测。 4电力运维安全管控工作措施 4.1督查电气设备的运维管理 除此之外，相关人员还应当加强电气设备的运维管理。电气设备的管理与变电运维之间的联系比较紧密，如何科学合理的使用变电设备对于整个变电运维工作的顺利推动有着重要的意义。如果没有加强电气设备的管理工作，那么后期将会影响整个可靠供电，同时也会影响用户使用体验。因此相关人员应当做好对应的管理工作，不仅要加强日常巡视检查。还要对于整个设备进行及时的维护保养工作。在日
大数据运维工程师的岗位职责模板
大数据运维工程师的岗位职责模板 大数据运维工程师需要负责银行各类应用系统的运维标准制定和运维管理等工作。下面是小编为您精心整理的大数据运维工程师的岗位职责模板。 大数据运维工程师的岗位职责模板1 职责： 负责公司大数据业务集群的运维工作、集群容量规划、扩容及性能优化; 设计实现大规模分布式集群的运维、监控和管理平台; 参与业务架构设计，在设计阶段给出可运维性改进建议; 深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的大数据运维技及发展方向; 负责公司大数据平台的应用监控、容量管理，应急响应等; 领导安排的其他工作。 任职要求：
1、本科及以上学历，软件工程、计算机等相关专业; 2、熟悉计算机原理、网络原理等知识;至少2年以上运维或开发工作经验; 3、搭建，管理及调优 Hadoop/HBase/Hive/Flink/Spark/Kafka/Elasticsearch/Flume等开源项目优先; 4、至少掌握java/python/go中的一种语言; 5、熟悉HBase/Flink/mysql/redis运维优先; 6、熟悉zabbix/graphit/grafana加分; 7、具有很强的分析和解决问题的能力; 8、具有攻克难题的强烈兴趣，以及提升技术能力的意愿; 9、善于主动学习，责任心强，能够承受较大的工作压力。 大数据运维工程师的岗位职责模板2 职责： 1. 负责公司核心集群的运维工作,保证其高可用和稳定性。 2. 负责集群容量规划、扩容及集群性能优化。
3. 深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的Hadoop运维技术及发展方向。 4. 设计实现分布式集群的运维、监控和管理平台。 职位要求： 1.2年以上中等规模集群环境下的 Hadoop/Impala/Hive/Spark集群相关运维经验。 2.对各种HDFS/Yarn/Hive/Impala/Spark/Hbase等相关参数调优, 性能优化等有实际经验。 3.有实际踩坑经历, 对于相关组件的版本跟进, 补丁跟踪, bug追踪等有相关经验。 4.实际处理过各种集群在线版本升级, 数据迁移, 集群扩容, 稳定性监控等工作。 4.熟悉Kerberos安全认证系统，实施过集群权限管理, 资源隔离方面的方案规划或二次开发工作。 5.有Cloudera的CM使用经验尤佳。 大数据运维工程师的岗位职责模板3 职责：
大数据运维工程师的主要职责说明
大数据运维工程师的主要职责说明 大数据运维工程师需要设计实现大规模分布式集群的运维、监控和管理平台。下面是小编为您精心整理的大数据运维工程师的主要职责说明。 大数据运维工程师的主要职责说明1 职责： 1、响应及解决客户的技术要求、疑问以及系统使用过程中的各种问题; 2、负责服务过程中问题现象和处理方案的收集撰写，形成知识库，并对知识库进行维护更新; 3、及时反馈技术处理过程中的异常情况，及时向上级反馈告警，同时主动协调资源推动问题解决; 4、定期对所有服务问题进行分析，并对服务效率有影响的问题提供反馈意见，提升服务支撑团队专业度。 5、能够独当一面，具备独立思考和处理问题的能力，并能够与客户建立良好的关系。 6、明确工作范围，定期与客户沟通工作量，并获取客户回执，及时归档。 7、能够快速熟悉参与项目中的业务，总结后与研发定期沟通。 岗位要求： 1、3年及以上工作经验，计算机相关专业本科及以上学历; 2、熟悉weblogic中间件的安装部署;
3、熟悉Oracle数据库的增删改查操作; 4、了解ETL相关内容，如Informatica、kettle等，具备基础操作技能; 5、了解BI报表相关内容，如cognos、tableau、自助式分析工具等，具备基础操作技能; 6、掌握基本的windows/linux操作命令; 7、熟练操作Office办公软件;具有较强的文档理解与编写能力，具有较强的语言表达及沟通协调能力; 8、熟悉电网业务优先。 大数据运维工程师的主要职责说明2 职责: 1. 管理公司大数据集群，提供高可用、高性能大数据集群系统，并保障系统稳定运行 2. 负责大数据集群性能监控与优化，故障处理，数据备份及灾难恢复 3. 负责大数据集群自助平台的高可用架构设计和负载均衡的设计和实现 4. 负责业务系统大数据集群管理，包括数据库日常维护，系统数据安全以及权限管理、故障处理、日常错误情况处理等 5. 负责依据业务需求优化数据存储结构，负责数据库系统部署方案的计划、设计和实施 6. 负责系统大数据集群定期检查，进行性能分析与调优，充分保证信息系统数据的安全及系统高效运行
大数据运维哪家公司好
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 大数据运维哪家公司好 面对大数据时代，大家对运维系统的要求已经产生了变化，运维系统实际上已经转变一个大数据运维收集与分析平台，它不限定监控底层的数据来源以便更好的覆盖运维对象，大数据运维通过海量存储与灵活的数据提取能力，为上层的各种运维场景，提供可视化、实时预警、分析报表等功能。大数据运维哪家公司好？ IT安全大数据运维系统 IT资源集中监控系统实现对网络、应用服务器、业务系统、各类主机资源和安全设备等的监控，建立对各类IT资源的各类运行参数的采集、分析、设备故障发现和故障解决流程。 数据采集功能 根据平台指定的运维策略，数据采集层负责从网络设备、安全设备、业务系统、服务器等采集各类安全信息、日志信息、流量信息，经过数据格式标准化、数据归并、数据压缩等处理后，提交给上层数据处理平台。采集后的信息经过归并汇总后可在系统中进行查看和编辑。 数据处理功能 平台将采集到的原始数据按照业务系统数据、网络数据、安全数据进行分门别类，经过基于统计、基于资产、基于规则的关联分析后，科学合理的定义安全事件的性质和处理级别，作为展示平台的数据基础。 数据分析功能 以丰富的报表展示手段对各类数据进行直观显示，辅助以网络拓扑图形化功能为平台用户提供方便快捷的信息获取途径。对于安全数据分析，也会借助知识库提供的分析策略提高数据分析的准确性。 监控预警功能
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 实现整个平台的灵活展示和配置管理。一方面通过丰富的图形化展示方式呈现IT资源、业务网络系统的整体运行状况和安全，提供有效的安全预警，减少IT资源故障和安全破坏的发生，降低事故所造成的损失。 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国家工 信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员及管理专家领 衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势，使开发的软件产品 在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。 目前公司软件研发部门绝大部分为大学本科及以上学历；团队中拥有系统架构师、软件工 程师、中级软件工程师、专业测试人员；服务项目覆盖用户需求分析、系统设计、代码开发、测试、系统实施、人员培训、运维整个信息化过程，并具有多个项目并行开发的能力。 自公司成立已来，本团队一直从事IT系统运维管理以及网络信息安全审计产品的开发，同时在电力、制造行业及政府部门的信息化、智能化系统的开发及信息安全系统的开发中有所建树；在企事业协同办公管理、各类异构系统的数据交换与集成（企业总线ESB）、电力行业软 件系统架构设计、电网大数据量采集和数据分析、电能质量PQDF算法解析等应用方面拥有丰 富开发的经验。特别在网络信息安全、IT应用系统的智能化安全监控领域具有独特的技术优势和深厚的技术储备。近年来随着企业的不断发展和技术的不断更新，公司的开发团队正在拓展 更多业务范围和更新的技术应用。 大数据运维哪家公司好？经过小编的介绍，相信大家有所了解，更多相关信息，请关注我 们的网站，风城云码软件技术https://www.360docs.net/doc/1210100645.html,
(完整版)大数据安全保障措施
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。
数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控制。二
大数据运维及综合分析系统(Orca)
目录 1、Orca-SCMDB (2) 1.1产品简介 (2) 1.2功能特点 (2) 1.3功能说明 (3) 2、ORCA-Radar (4) 2.1 产品简介 (4) 2.2隐患扫描指标 (5) 2.3扫描范围 (5) 2.4产品优势 (6) 2.5设备监控 (6) 2.6性能监控 (7) 3、IT运维大数据分析 (7) 3.1性能Top N (10) 3.2系统安全评测 (10) 3.3性能预测 (11) 3.4容量预测 (11) 3.5可靠性预测 (12)
智能维保Orca包括Orca-SCMDB(信息管理)，Orca-Radar(隐患扫描)，Orca-HHM （大数据分析），Orca-BSM（业务监控），Orca-ITSM（服务管理）等产品。 1、Orca-SCMDB 1.1产品简介 Orca-SCMDB(Super Configuration Management Database)，IT运维管理系统是北京合力思腾结合近十余年的IT运维经验，以解决用户实际问题为根本目标，从实用性、易用性的角度出发，收集、索引和利用整个IT基础架构（服务器、存储、网络、数据库和中间件等）的所有数据，为运维和业务支撑提供精确的数据分析。 1.2功能特点 采用“动态建模”技术，支持资源库模型的自定义和灵活扩展，可统一管理各类IT资源目标 多维度、多视角管理整个IT架构，有效反映IT资源之间复杂的关联关系，帮助用户梳
理IT架构内部关联和相互影响 通过自主开发的数据采集引擎（Shell命令集库），经Telnet/SSH协议，完全实现IT 配置信息的自动采集和动态更新 提供精细的IT性能分析和趋势预测，为业务系统的优化、升级、扩容提供数据基础和理论依据 1.3功能说明 动态建模与数据采集 从用户自己的管理思路和管理流程出发，自定义资源库动态模型。从业务角度建立“业务部门>业务系统>基础架构”的业务数据模型，从维护角度建立“网络（或机房）>设备类型>设备>关联业务”的运维数据模型，以及其他任意角度建立数据模型。独立的数据采集引擎，支持Agent和非Agent两种采集方式，支持格式化数据的批量导入。 多视角视图
大数据运维工程师岗位的基本职责描述
大数据运维工程师岗位的基本职责描述 1 职责： 1、负责维护服务器的运行，包括巡检、故障排除、数据备份等业务，保证服务器高 质量、高效率运行状态; 2、负责服务器漏洞整改及补丁升级; 3、负责hadoop运维相关工作; 4、负责大数据平台的日常部署、升级、扩容、迁移; 5、负责高并发，大存储和实时流的Hadoop/spark大数据平台规划，运维，监控和优 化工作。 任职资格 1、2年左右服务器运维经验; 2、对linux基础运维命令熟悉，shell,python至少精通一种，如会scala语言可优 先考虑; 3、熟悉Linux的维护和管理，熟悉bat及Shell脚本开发，能看懂Python/Scala优先; 4、做过大规模hadoop集群优先; 5、大数据项目：包括不限于hadoop、hive、kafka、hbase、spark、Kudu、Impala 等大数据生态的平台搭建，监控，运维，调优、生产环境hadoop集群trouble shooting 、hadoop版本升级管理及优化支持。 2 职责： 1、负责云平台等基础环境规划及建设，虚拟化等技术实施; 2、负责机房物理设备的日常巡检，对云平台及大数据运行环境的日常维护，保证运 行环境的安全和稳定，对突发事件进行快速处理和恢复; 3、负责Hadoop集群的部署及日常维护，熟悉Hadoop生态圈组件的配置与调优;
4、负责硬件设备和系统软件购买采购数的拟定，以及运维相关技术文档的整理和维护。 任职要求： 1、***优先，30岁以下，计算机相关专业，统招本科及以上学历，3年以上中、大型云平台服务器运维经验。 2、具备基本的机房建设及管理能力，能对机房内服务器、交换机、路由器等物理设备巡检维护数据备份及恢复。 3、熟悉TCP/IP协议，熟练掌握CISCO路由器、防火墙、交换机配置，具备一定的网络规划和组网技术能力，负责VLan及子网划分，提供内外网及VPN连接等网络接入方式; 4、熟悉KVM/Docker等虚拟化技术，及基于VMWare/OpenStack云平台的搭建及运维; 5、有丰富的Hadoop生态系统运维经验，了解Hadoop、STorm、Spark、Kafka、zookeeper这些组件的原理，具备部署、实施、维护hadoop集群及相关组件的能力。 6、熟悉Zabbix、Nagios等开源运维监控系统，熟悉通过LVS/Keepalived/Hearbeat 技术实现负载均衡，了解CDN技术。 7、有中大型云平台数据中心容灾建设方案一城两中心、两地三中心实施经验者优先;有思科认证CCNA/CCNP/CCIE证书者优先。 8、为人正直，有责任感，工作认真细心。 3 职责： 1.负责大数据业务集群的运维工作Hadoop/Hbase/Hive/ Yarn/ Spark/ Storm/ ES等大数据生态圈组件确保高可用性。 2.负责集群容量规划、扩容及性能优化; 3.参入建设大规模分布式集群的运维、监控和管理平台; 4.参与业务架构设计，在设计阶段给出可运维性改进建议; 5.深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构，探索新的大数据运维技及发展方向。 任职要求：