数据库自动化运维平台（数据库运维管理工具）

本篇文章给大家谈谈数据库自动化运维平台，以及数据库运维管理工具对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据库自动化运维平台的知识，其中也会对数据库运维管理工具进行解释，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！

本文目录一览：

• 1、数据自动化运维应该注意哪些事项
• 2、IT运维自动化的建立高效IT运维自动化管理的步骤
• 3、这两年在大数据行业中的工作总结
• 4、linux下的 数据库 有哪些？
• 5、云计算需要学习哪些课程？
• 6、什么是合规

数据自动化运维应该注意哪些事项

一、基础数据概况

CMDB中文是配置管理数据库，存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息，与未来的IT运维管理标准化和流程化紧密关联，并且支持流程的运转。运维管理平台创建初期或初版中的CMDB更多是偏向IT资产管理，我们在这里定义的IT资产管理，暂时抛除公司个人使用的普通PC机。

日志主要存储CMDB中涉及到服务器或是其它设备的日志信息。

DB主要是所有IT系统的数据库信息，包括运维管理系统本身的数据库。由于数据库的重要性，所以在基础数据中单独一个模块管理数据库，包括生产数据库、测试数据库、开发数据库。数据库的日志放在日志模块进行统一管理，监控和备份。

知识库主要存储日常运维管理中发生的事件、问题以及一些经典问题的解决和常用的解决方案，主要起到运维管理辅助的功能。

二、基础数据三要素

基础数据要求完整、准确、实时，这三个特性缺一不可。

1.完整性

完整性，要求在数据采集整理阶段，要一一梳理，不能有遗漏。任何一个设备的疏漏都将会导致未来出现问题。例如最近的勒索病毒在防范上需要给服务器升级打补丁，这个时候就是根据服务器清单一一对照，升级。如果有遗漏落下的服务器未及时打补丁而导致病毒入侵，后果将很严重。那么，如何做到完整性呢？大致可以分为以下几步：

首先数据采集阶段多人（推荐三人以上）同时对IT资产进行采集，那么在数据采集完成后，将会有三份或以上的IT资产清单。

接下来就是相互确认阶段。相互check对比两方的清单和自己梳理的清单，找到不一样的地方，大家在一起开会进行讨论。经过这个阶段，会产生一份相对完整且三方（或以上）认可的IT资产清单。

最后就是三方（或以上）一同针对认可的IT资产清单进行最终check，确保最后的清单，是经过多方讨论确认，并最终又check过的IT资产清单。此时这份IT资产清单，相对比较完整。另外在梳理、讨论和check的过程中，针对新增、变更、删除的IT资产一定要及时更新我们的IT资产清单。

2.准确性

准确性要求IT资产清单或是CMDB中存储的数据不能与实际情况有任何差异。要做到基础数据的准确性除了在数据采集阶段要下功夫外，要在运维管理的每一个阶段定期对基础数据进行审计，确保基础数据中的数据无误。一般月度一小审，半年一大审，具体情况根据企业的IT规模而定。

3.实时性

基础数据的实时性可以确保数据的准确性。即基础数据的每一次变动，包括增加、删除、修改，不论大小，只要有变动（在运维流程完结阶段，执行运维操作成功后，就要及时更新基础数据。忽略基础数据的实时性，必将导致准确性大打折扣，在以后的月审、年审中必将导致额外的工作量。一般在审计的过程中，当数据的错误率达到一定程度后，需要重新梳理全部数据，以确保最终的准确和完整。

CMDB

CMDB总的来说分为：产品线、资产管理、供应商管理三个部分。

总的思路是：通过产品线管理IT资产，通过IT资产信息管理硬件或服务提供者，供应商管理。

1.产品线

产品线是指整个公司所有IT系统、产品按照属性进行归类划分。这有一个前提，就是梳理整个公司的IT项目和IT服务。这里项目也可以理解为每一套IT系统，例如OA、CRM、订单系统、支付系统等等。

IT服务主要是指：应用服务（Tomcat、WebLogic、数据库服务等），基础IT服务如Nginx、Varnish、Redis等。通过项目和服务两个维度来管理IT资产，尤其是虚拟机。因为一般系统和服务都是部署在虚拟机上，虚拟机的宿主机则是一台台物理主机。

产品线的划分一般除了根据业务分类划分几个大的产品线外，还需要划分一些基础产品线，如：信息安全产品线，主要管理信息安全、网络安全等系统和设备等;基础服务产品线，如Nginx反向代理大部分系统，Varnish缓存Web静态资源等。

在这里单独说一下产品线和项目包括的服务必须制定运维优先级等级。运维等级的制定不能简单定义为多少级，而应该是为每一套系统进行运维优先级打分，分值不能一样。这样保证在大面积故障的时候，可以根据优先级解决问题。

2.资产管理

资产管理主要有以下几个方面。

首先是比较大的机房管理。有的企业可能会有多个机房，每个机房的基础信息，如带宽、位置、值班电话等都需要加以整理存储用来管理机房信息。机房中的机架、机柜、交换机、路由器等硬件信息，机房的空调、UPS电源、环境监测系统等都属于机房管理的范畴。

安全设备管理。安全设备管理这里主要包含防火墙、IPS、WAF、VPN等网络设施。企业信息安全非常重要，在运维管理中也把安全作为一个单独的模块进行管理。通过购买安全硬件设备和安全服务，不断学习和研究，从而保护好企业数据信息。

服务器管理。这里假定企业实现了虚拟化，大部分系统和服务都部署在虚拟机，而虚拟机是部署在物理机上。服务器管理分物理机和虚拟机分开管理，同时又密切关联。虚拟机在哪一台或几台物理机需记录清楚。

根据产品线中定义的运维优先度等级，在资产管理中的每一个节点标注上相应的等级分值，以便出现大规模故障，有选择、有重点、有顺序地逐一解决问题。

3.供应商管理

供应商管理主要是管理由第三方企业提供的IT系统或设备的服务信息。记录供应商的具体信息、值班电话、硬件备件库等信息。

以上几个模块单独管理，但是又密切相连。如产品线包含哪些项目，包含哪些服务，这些项目和服务部署在哪些虚拟机上，虚拟机又在哪一些物理机上，物理机分布在哪些机房和在机房中的具体位置，物理机在机房中的网络位置和网络架构如何，经过哪些安全设备等等。

反过来需要知道某一些机房有哪一些物理机，物理机位置，安全设备，以及安全设备与物理机的网络架构等，物理机上又有哪些虚拟机上部署了哪一些项目和服务等。系统和服务属于哪些供应商提供，供应商又提供了哪些系统、设备或服务器等。都要多维度进行管理。要求做到某一环节的故障，一查就知道所有受影响的系统和服务。CMDB中的信息相互交织，多维度查询和管理，构建出一张完整的总体架构图，通过总体架构图除了展现出各个部分的基础信息外，还描述了所有的依赖关系，做到坏一点而知全面。

日志

通过日志可以比较准确全面地知道系统或是设备的运行情况，可以返查问题产生的原因，还原问题发生的整个过程。通过日志也可以提前预测系统可能要发生的问题或是故障，如系统安全日志，如果网络攻击会在系统安全日志中有一定的体现。

1.系统日志

系统日志主要指的是操作系统的日志，主要在/var/log下的各种日志信息。包含系统操作日志、系统安全日志、定时任务日志等。系统日志是运维管理安全模块中审计的重要依据。一般默认的操作系统日志不能满足要求，需要对系统的参数进行修改，如为history命令加上时间戳、IP，并且长久保留历史等功能。并且对日志文件进行处理，不允许用户进行清空命令，只能append。

2.应用日志

应用日志主要记录应用服务的健康运行情况以及业务操作的具体日志两部分。应用监控运行情况反应应用服务的健康状态，如果应用占用CPU或是内存过高或是忽高忽低不定，都可以通过分析应用日志结合业务操作日志得出结论。业务操作日志可以为业务审计提供主要依据。有一些系统喜欢把业务操作日志写到数据库中，这个也是需要注意的。不过不管在哪个地方，要求是不可缺少的，它为以后业务审计和问题返查提供依据。

3.数据库日志

数据库日志主要反馈数据库的运行情况。通过监控和管理数据库的日志，及时了解数据库的运行情况，遇到问题及时解决等。可以通过数据库日志结合数据库系统自带的数据库如Oracle的系统视图v$开头，MySQL的performance_schema等。虽然数据库的一些信息不是存在日志中而是在数据库里面，但是也可以作为数据库日志的一部分进行管理和监控，已便我们及时知道数据库的监控状况，从而预防可能出现的问题。

4.设备日志

设备日志一般是一个比较容易忽略的地方，但设备日志往往可以反映设备的运行情况。交换机故障，防火墙故障等设备故障都可能引起大面积的系统和服务故障。所以设备日志一定要收集，分析和监控预警。常用的设备日志有交换机日志、防火墙日志、网络安全设备日志等。

在CMDB中梳理的IT基础设施的基础上，对日志进行分类收集、管理、分析和监控，配着监控管理模块的系统，就已经可以达到多方位监控IT系统，保障IT系统的安全稳定。

DB

由于数据和数据库的重要性，在基础数据中，数据库作为单独的模块存在，根据环境划分为：生产数据库、测试数据库、开发数据库。严格区分三种环境的数据库，避免测试数据到生产环境，生产数据到测试环境等。另外数据库中数据也为业务监控提供数据依据。通过查询数据库中的数据，依据业务逻辑进行判断是否有错误或是遗漏的数据。

知识库

知识库在整个运维管理中是一个辅助功能，主要为运维提供事件管理、问题管理。很多朋友可能会疑惑为什么把事件库和问题库放在知识库这里，这些不是应该在CMDB中吗？这里稍微解释一下，其实本人也并不太清楚这种办法是否可行。在CMDB模块中更多是偏向IT资产管理，为以后的运维操作提供运维范围和运维目标。而事件（主要指运维过程中遇到的所有的运维事件）和问题（需要进行变更发布才能解决的事件升级）更多是在IT资产之上，是解决IT资产的过程中遇到的事件和问题。如果把CMDB作为IT运维的基础管理对象和范围目标的话，事件和问题应该单独出来。也许在后面的运维管理中，逐渐强化CMDB的功能，会把事件库和问题库回归到CMDB模块中。

知识库中还包含经典案例库，主要是解决一些常遇故障、经典问题的解决方法的整理和归档。

解决方案库只要是一些常用的或是探索中的解决方案，例如：Nginx+Tomcat+Redis部署方案，FastDFS分布式文件服务器方案等。

文档库主要用来存储运维管理过程中执行的运维标准和规范以及运维的流程规范，常用的一些规范举例：

文档库也包括一些企业或是部门的规章制度，与供应商的合同条文等。主要是涉及到IT系统文档的一个存放和查阅的地方。

运维标准和运维流程的文档一定是必不可少的。因为运维自动化的前提就是运维的标准化和流程化。如果没有明确的标准和规范的流程，运维自动化就只能一直停留在测试环境的假想空间中。

总结

基础数据在整个运维管理中起到基础、奠基的重要作用，也是做运维管理平台的第一步和以后每一步的重要依据。一定要舍得投入时间、人力等来建立起完整、准确、实时的基础数据。打好地基，以后运维的每一步都将有条不紊地循序渐进，终将建设成属于运维的高楼大厦。

IT运维自动化的建立高效IT运维自动化管理的步骤

(1)建立自动化运维管理平台
IT运维自动化管理建设的第一步是要先建立IT运维的自动化监控和管理平台。通过监控工具实现对用户操作规范的约束和对IT资源进行实时监控，包括服务器、数据库、中间件、存储备份、网络、安全、机房、业务应用和客户端等内容，通过自动监控管理平台实现故障或问题综合处理和集中管理。例如，在自定义周期内进行自动触发完成对IT运维的例行巡检，形成检查报告。包括自动运行维护，以完成对系统补丁的同步分发与升级、数据备份、病毒查杀等工作。
(2)建立故障事件自动触发流程，提高故障处理效率
所有IT设备在遇到问题时要会自动报警，无论是系统自动报警还是使用人员报的故障，应以红色标识显示在运维屏幕上。然后IT运维人员只需要按照相关知识库的数据，一步一步操作就可以。因此，企业需要事先建立自动工单式流程管理，当设备或软件发生异常或超出预警指标时会触发相关的事件，同时触发相关工单处理流程给相关IT运维人员。IT运维人员必须在指定时间内完成流程所规定的环节与工作，以提高IT运维响应问题的效率。
(3)建立规范的事件跟踪流程，强化运维执行力度
IT运维自动化管理建设时，首先需要建立故障和事件处理跟踪流程，利用表格工具等记录故障及其处理情况，以建立运维日志，并定期回顾从中辨识和发现问题的线索和根源。事实上许多实践也证明，建立每种事件的规范化处理和跟踪指南，可以减少IT运维操作的随意性和强化运维的执行力度，在很大程度上可降低故障发生的概率。同时，用户还应可以通过自助服务台、电话服务台等随时追踪该故障请求的处理状态。
(4)设立IT运维关键流程，引入优先处理原则
设立IT运维关键流程，引入优先处理原则是指要求CIO定义出IT运维的每个关键流程，不仅仅是定义流程是什么，还包括要指出每个关键流程对企业有什么影响和意义。同时，在设置自动化流程时还需要引入优先处理原则，例行的事按常规处理，特别事件要按优先级次序处理，也就是把事件细分为例行事件和例外关键事件。
总之，实现IT运维的自动化管理是指通过将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把过去的手工执行转为自动化操作。自动化是IT运维工作的升华，IT运维自动化不单纯是一个维护过程，更是一个管理的提升过程，是IT运维的最高层次，也是未来的发展趋势。

这两年在大数据行业中的工作总结

这两年在大数据行业中的工作总结
今天呢，主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作，把我的经验稍作总结分享给大家，有什么建议大家在评论区踊跃。 谢谢。
今天的主题，主要是从大数据开发的角度，到大数据治理的必要性，再到图形化建模的畅想，最后在数据质量的把关，然后到大数据可视化的应用，博主总结两年的见闻，和我学习的成果，也不知理解有无偏差吧，希望大家能给出建议。
大数据开发
大数据开发，有几个阶段：
1.数据采集【原始数据】
2.数据汇聚【经过清洗合并的可用数据】
3.数据转换和映射【经过分类，提取的专项主题数据】
4.数据应用 【提供api 智能系统 应用系统等】
数据采集
数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取，或者通过已有应用系统的采集，在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫（使用python或者nodejs制作爬虫软件），ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作。并且目标数据源可以更方便的管理。
数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。
数据汇聚
数据的汇聚是大数据流程最关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了，到了一定的量就是一笔固定资产。
数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量？，数据是否可用？ 需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等。还有如何从原始数据中导入数据等。
数据转换和映射
经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用？在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两个？三个？数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。
经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
数据应用
数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，通过restful API提供给用户？或者提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询？这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。
总结：大数据开发的难点
大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作？开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。
如何监控开发人员的开发流程？
答案只能是自动化平台，只有自动化平台能够做到让开发人员感到舒心的同时，接受新的事务，抛弃手动时代。
这就是前端开发工程师在大数据行业中所占有的优势点，如何制作交互良好的可视化操作界面？如何将现有的工作流程、工作需求变成一个个的可视化操作界面？ 可不可以使用智能化取代一些无脑的操作？
从一定意义上来说，大数据开发中，我个人认为前端开发工程师占据着更重要的位置，仅次于大数据开发工程师。至于后台开发，系统开发是第三位的。好的交互至关重要，如何转换数据，如何抽取数据，一定程度上，都是有先人踩过的坑，例如kettle，再例如kafka，pipeline ，解决方案众多。关键是如何交互？ 怎么样变现为可视化界面？ 这是一个重要的课题。
现有的各位朋友的侧重点不同，认为前端的角色都是可有可无，我觉得是错误的，后台的确很重要，但是后台的解决方案多。 前端实际的地位更重要，但是基本无开源的解决方案，如果不够重视前端开发， 面临的问题就是交互很烂，界面烂，体验差，导致开发人员的排斥，而可视化这块的知识点众多，对开发人员的素质要求更高。
大数据治理
大数据治理应该贯穿整个大数据开发流程，它有扮演着重要的角色，浅略的介绍几点：
数据血缘
数据质量审查
全平台监控
数据血缘
从数据血缘说起，数据血缘应该是大数据治理的入口，通过一张表，能够清晰看见它的来龙去脉，字段的拆分，清洗过程，表的流转，数据的量的变化，都应该从数据血缘出发，我个人认为，大数据治理整个的目标就是这个数据血缘，从数据血缘能够有监控全局的能力。
数据血缘是依托于大数据开发过程的，它包围着整个大数据开发过程，每一步开发的历史，数据导入的历史，都应该有相应的记录，数据血缘在数据资产有一定规模时，基本必不可少。
数据质量审查
数据开发中，每一个模型（表）创建的结束，都应该有一个数据质量审查的过程，在体系大的环境中，还应该在关键步骤添加审批，例如在数据转换和映射这一步，涉及到客户的数据提供，应该建立一个完善的数据质量审查制度，帮助企业第一时间发现数据存在的问题，在数据发生问题时也能第一时间看到问题的所在，并从根源解决问题，而不是盲目的通过连接数据库一遍一遍的查询sql。
全平台监控
监控呢，其实包含了很多的点，例如应用监控，数据监控，预警系统，工单系统等，对我们接管的每个数据源、数据表都需要做到实时监控，一旦发生殆机，或者发生停电，能够第一时间电话或者短信通知到具体负责人，这里可以借鉴一些自动化运维平台的经验的，监控约等于运维，好的监控提供的数据资产的保护也是很重要的。
大数据可视化
大数据可视化不仅仅是图表的展现，大数据可视化不仅仅是图表的展现，大数据可视化不仅仅是图表的展现，重要的事说三遍，大数据可视化归类的数据开发中，有一部分属于应用类，有一部分属于开发类。
在开发中，大数据可视化扮演的是可视化操作的角色， 如何通过可视化的模式建立模型？ 如何通过拖拉拽，或者立体操作来实现数据质量的可操作性？ 画两个表格加几个按钮实现复杂的操作流程是不现实的。
在可视化应用中，更多的也有如何转换数据，如何展示数据，图表是其中的一部分，平时更多的工作还是对数据的分析，怎么样更直观的表达数据？这需要对数据有深刻的理解，对业务有深刻的理解，才能做出合适的可视化应用。
智能的可视化平台
可视化是可以被再可视化的，例如superset，通过操作sql实现图表，有一些产品甚至能做到根据数据的内容智能分类，推荐图表类型，实时的进行可视化开发，这样的功能才是可视化现有的发展方向，我们需要大量的可视化内容来对公司发生产出，例如服装行业，销售部门：进货出货，颜色搭配对用户的影响，季节对选择的影响 生产部门：布料价格走势？ 产能和效率的数据统计？ 等等，每一个部门都可以有一个数据大屏，可以通过平台任意规划自己的大屏，所有人每天能够关注到自己的领域动向，这才是大数据可视化应用的具体意义。
写在最后
洋洋洒洒写了很多，对我近两年的所见所闻所学所想进行了一些总结，有些童鞋会问，不是技术么？为什么没有代码？ 博主要说，代码博主要学的，要写的，但是与工作无关，代码是我个人的技能，个人傍身，实现个人想法的重要技能。 但是，代码与业务的关系不大，在工作中，懂业务的人代码写的更好，因为他知道公司想要什么。 如果你业务很差，那也没关系，你代码好就行了呀，根据别人的交代干活，也是很不错的。技术和业务是相辅相成的，稍后博主总结代码的精进。
写完了，焦虑一丝未少，我的代码规范性不够，目前技术栈js、java、nodejs、python 。
主业js熟练度80%吧，正在研究阮一峰的es6（看的差不多）和vuejs的源码（有点搁浅），vuejs算是中等，css和布局方面可以说还可以，另外d3.js，go.js都是处于会用，能干活。 nodejs呢，express和koa无问题，看过一些express的源代码，还写过两个中间件。
java、python都处于能做项目的程度，目前也不想抽很多精力去深入它们，就想要保持在想用能用的地步吧。
未来的几年，努力工作，多学学人工智能、大数据开发的知识，未来这块应该还有一些热度的吧。
最后，和大家共勉，更希望大家能给一些规划建议，三人行，必有我师焉。

linux下的 数据库 有哪些？

 你要的全在下面：数据库已经有4代了产品很多。

DBA课程更新内容大纲：

序章 DBA职业体系与数据库产品趋势

What is DBA？

DBA成长体系与职业方向(0-30W-50W-100W-???)

数据库发展历史,产品迭代趋势与职业学习方向

第一部分 OLTP数据库-MySQL(约1天)

MySQL基础入门

MySQL数据库简介

什么是数据库？什么是OLTP?

为什么学习MySQL?MySQL产品迭代

一二线大厂MySQL主流版本功能使用与特性介绍(5.1,5.6,5.7,8.0)**独家**

MySQL部署与管理体系

5.7,8.0版本企业规范部署,启动

MySQL管理体系讲解

MySQL产品架构分析与基础管理

MySQL基础架构解析(一条SQL是如何执行的)

MySQL启动过程

MySQL连接的生命与使命

MySQL表结构实现原理

MySQL开发应用（约1.5天）

MySQL       SQL基础应用

声明式式语言与SQL语言

SQL语言应用场景与sqlmode

MySQL开发工具选择与使用

MySQL字符串类型与字符集

MySQL语句类型介绍(DDL,DCL,DML,DQL)

SQL之查询基础

SQL之聚合与排序

SQL之数据更新

SQL之复杂查询

SQL之集合运算

MySQL       SQL高级处理与开发

函数开发与应用

存储过程,触发器，事件

表分区管理及企业级应用场景

Online DDL解析与开源生态OPS

窗口函数讲解及应用场景

MySQL JSON开发及应用

一二线大厂MySQL企业级开发规范详解**独家**

MySQL核心技术

MySQL       InnoDB索引实现原理及执行计划分析（约0.5天）

索引介绍

1.      索引的由来

2.      表和索引结构

3.      表聚簇与索引行

4.      表行与索引组织表

MySQL索引介绍

InnoDB索引B+ tree的索引设计

聚簇索引与二级索引

InnDB索引插入过程

数据类型对索引应用的使用影响

执行计划介绍及结果剖析

索引优化基础实战演练

企业级索引优化实战案例(亿万级QPS的索引优化与索引上线)**独家**

MySQL InnoDB存储引擎技术内幕与深入讲解（约1天）

Mysql存储引擎介绍与功能特性

InnoDB引擎源代码目录结构与存储引擎文件组织

InnoDB存储引擎核心架构介绍及解析

InnoDB数据存储结构

InnoDB事务详解及ACID特性解析

InnoDB 日志管理机制Undo与Redo

InnoDB事务与隔离级别

InnoDB MVCC及锁机制

MySQL日志管理与实战（0.5）

General log详解

Error log详解

企业级Binary log with Data pipeline **独家**

企业级Slowlog场景应用**独家**

MySQL备份恢复与迁移（0.5）

备份工具介绍与使用场景解析

一二线大厂过万数据节点备份策略**独家**

一二线大厂Mysqldump核心原理与企业级实战演练**独家**

一二线大厂Xtrabackup核心原理与企业级实战演练**独家**

Enterprise Backup企业级生态工具介绍与应用

MySQL主从复制深入（约1天）

主从复制简介与简单搭建

主从复制工作原理解析

主从数据一致性方案讲解(半同步，全同步)

MySQL主从复制实战

1.      延时复制

2.      过滤复制

3.      多源复制

MySQL GTID复制

企业级主从复制故障分析与处理方案

亿级QPS MySQL节点故障转移实战案例**独家**

MySQL高可用架构（1天）

一二线大厂过万集群规模高可用架构MHA+BLB企业级实战**独家**

Mycat,DBLE企业级实战

MySQL企业级优化与实战（约1天）

打造高性能MySQL

企业级MySQL参数优化实战**独家**

企业级T0级别故障案例解析**独家**

阿里云数据库产品(RDS与PolarDB)（选修二选一） （1天）

企业级RDS介绍,使用与故障案例(百度云RDS 运维DBA分享或交流)**独家**

企业级PolarDB业务场景解析(阿里团队PolarDB P7交付架构师分享或交流)**独家**

第二部分 NoSQL

Redis核心技术（2天）

Redis产品介绍与应用场景简析

Redis安装，部署，使用

Redis数据类型详解与应用

Redis集群架构讲解与实战(哨兵,cluster)

千亿级Redis集群参数优化实战**独家**

千亿级企业级Redis核心案例讲解与业务场景解析**独家**

MongoDB核心技术（2天）

MongoDB产品介绍与应用场景简析

MongoDB安装,部署及架构解析

MongoDB数据类型与运维管理

MongoDB集群架构讲解与实战

企业级MongoDB参数优化实战**独家**

BAT千万元级别故障案例分享**独家**

ES核心技术（2天）

ES产品介绍与应用场景简析

ES安装,部署及架构解析

ES日常运维管理

第三部分 NewSQL（4天）

NewSQL-TiDB(仅学此一个+MySQL至少20K起步) TUG核心成员-PingCAP官方认证讲师 **独家**

TiDB产品介绍与分布式数据库技术应用讲解

TiDB集群部署与日常管理

TiDB集群监控详解与指标应用

TiDB核心架构深入讲解与Raft协议深入浅出**独家*

企业级TiDB-DM理解与应用**独家*

1.      58同城亿级流量Mysql热迁移TiDB**独家**

2.      DM集群多源同步复制场景最佳实践(官方认证，业界唯二)**独家**

TiDB企业级业务开发最佳实践**独家**

TiFllash核心架构讲解与实战**独家**

TiDB打造HTAP实时数仓平台架构设计**独家**

Cloud TiDB(K8S上云实战)**独家**

TiDB4.0热升级5.0集群(简介：我司与Pingcap官方{开发30人，交付专家7人，项目经理4人}封闭测试与在线升级全案例解析6.23日项目完结,官方认证业界目前第一的业务场景与投入)

NewSQL-TDengine（1天 选修）

TDengine产品介绍

TDengine单机版与集群部署与管理

TDengine架构体系详解

TDengine企业级参数优化与实战

TDengine业务开发规范与业务场景实战

第四部分 企业级大规模数据库集群运维开发实战(35W+年薪提升)**独家**

数据运维产品架构设计思路（0.5天）

什么是数据运维平台

企业级数据运维平台架构解析

数据运维平台企业级原型设计实战（0.5天）

数据库运维自动化工具开发(Shell,Python)（2天5选2，下期轮换）

MySQL亿万级流量运维平台开发

Redis亿万级流量运维平台开发

ES亿万级流量运维平台开发

MongoDB亿万级流量运维平台开发

TiDB亿万级流量运维平台开发

云计算需要学习哪些课程？

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。
云计算学习课程大纲如下：
1. Linux云计算网络管理实战
2. Linux系统管理及服务配置实战
3. Linux Shell自动化运维编程实战
4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战
5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目
6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战
7. 公有云运维技术项目实战
8. 企业私有云架构及运维实战
9. Python自动化运维开发基础
10. Python自动化运维开发项目实战

什么是合规

由于数据库自动化运维平台我们2011年就开始着手上市事宜数据库自动化运维平台，当年引入了德勤企业内部安全审计，所以在事情还没有演变到不可收拾的地步之前，我们已经开始着手建立各种制度、规范和系统，全都为了合规，最终几年后登陆NASDAQ。
什么是（技术上的）合规数据库自动化运维平台？（我们这里暂不谈财务合规和用工合规。）
数据是平的。一个数据的产生肯定有前因后果，来龙去脉，不可能架空飞来，是的，审计就是要看数据是不是平的。审计秉持的态度是，企业可能在作假，我们要找出造假的证据。数据不平，就有可能是造假。
变更有操作记录，即事后有迹可寻，保证历史可回溯。这也就是为什么我们开发了数据库自动化运维系统iDB，开发了运维自动化平台SimpleWay，开发了研发协作平台CloudEngine，开发了大数据协作平台魔盒的原因之一。
重要变更有审核记录，即事前有看门人。iDB里就留存着DBA审核工程师提交的数据库变更请求的审核证据。
安全有效的保护，如数据库备份的可恢复性测试需有书面证据证明。
责权利对等，即系统权限与员工岗位职责要对等。再譬如不要共用帐号。
饶是如此，2011年底，在面对各种主客观原因产生的脏数据时，我、雷电、金钟、亦男四位仍是无语凝噎，白了少年头。 关于数据库自动化运维平台和数据库运维管理工具的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据库自动化运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库运维管理工具、数据库自动化运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。