开发,运维,测试,实施哪个好?
一、开发,运维,测试,实施哪个好?
任何事务都是有利有弊的。城市选择是这样,IT岗位的选择依然是这样。
工资高的岗位或城市,往往压力更大;工资低,一般也会略为轻松。
那到底选择哪个岗位呢?把各个岗位的优劣势列出来,结合自己的情况,你就会得到自己的答案了。
所以本文的行文结构如下:
1、开发的优劣势2、运维的优劣势3、测试的优劣势4、实施的优劣势5、各工种最后的比较总结
一、什么是开发?开发的优劣势介绍
1、什么是开发?
主流软件开发都有哪些呢?
1)前端开发像HTML5,Vue,React,Angular等
2)后端开发比较多,例如Java开发,Python开发,Go开发以及PHP开发等
3)移动开发有iOS开发,Android开发,Flutter等
4) 前沿技术比如AI人工智能,大数据,数据分析等
2、开发的优势
1)薪资高。
通过招聘岗位截图,可以显而易见的看到,开发的薪资是很高的。
IT行业相对其他传统行业来说,工资水平仍然处于较高的水平。
优秀程序员的薪资收入甚至超过你的想象。
2) 岗位选择比较多。
如果从事Java开发的,后期可以转产品经理、全栈工程师、架构师等岗位。
3、开发的劣势
1)加班多,身体健康容易出问题。
因为久坐的时间太长,再加上996,锻炼的时间就少了不少,很容易肥胖。胖了就很容易生病。网上盛传的不敢去体检,并不是段子。几个同事都多少身体都出现了问题。颈椎有问题的好几个,胃病、脱发、眼睛近视的也不少。
2)青春饭
虽然大佬们都不承认,互联网蓝领们要认清事实:一旦过了35岁,你的技能将会迅速贬值,执行力和创造力也都将比不上年轻人。
如果没能积累起影响力与人脉,职业前途将会骤然暗淡。也就是说,实际上你的工作性质,跟足球运动员是一样的35岁也就该挂手挂脑,光荣退役了。
4、适合学习人群
1)理工科方向的同学。
软件开发本就是偏向工科或者理科方向,儿理工科的同学经过大学三四年的培养,学习方式、思维模式以及行事风格都和文科生的差别很大,所以,软件开发较为适合理工科的同学学习。
2)数学学的好的同学。
软件开发的核心是数学,所以,数学学的好的同学,做开发也事半功倍。有的人编写个小游戏可能要用一周,数学好的同学,可能也就一天,甚至几小时就搞定了。
二、什么是运维?运维的优劣势介绍
1、什么是运维
运维工程师负责服务的稳定性,确保服务可以不间断地为用户提供服务。所以运维工程师要对公司硬件和软件进行维护。 硬件包括:机房、机柜、网线光纤、PDU、服务器、网络设备、安全设备等。
近些年,Linux人才也越来越缺。
2、运维的优势
1)越老越值钱。
运维正在成为一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位,给大家提供一个很好的个人能力与技术广度的发展空间。对运维工程师的要求会越来越急迫,特别是对有经验的优秀运维人才,需求量大,而且是越老越值钱。
2)薪资不低,待遇也越来越高。
参考招聘网站,Linux运维工程师起薪多在6-8K,1-3年工作经验可达9-10K,3-5年工作经验可拿到年薪15-20W。
3、运维的劣势
1)处于刚起步的初级阶段。
各大公司有此专职,但重视或重要程度不高,可替代性强;小公司更多是由其它岗位来兼顾做这一块工作,没有专职,也不可能做得深入。
2)技术层次比较低。
主要处于技术探索、积累阶段,没有型成体系化的理念、技术。
3)体力劳动偏大
4、适合学习人群
1)从事过企业网管、技术支持类的工作,对运维有一定了解、想要向Linux转型
2)现在从事Linux相关岗位,不想仅限于简单运维工作
3)对IT行业感兴趣,想要往IT领域长期发展
三、测试
1、什么是测试?
测试,全民叫软件测试。是指在规定的条件下对程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的工作。
随着近年互联网各领域均已出现巨头,新的或小的互联网公司要想生存必须重视用户体验;再加上移动互联网的崛起,高并发场景越来越多,产品越来越复杂,不用专业的测试人员很多问题根本测不出来。
也正因此,国内互联网企业无论大小,开始纷纷设置专业测试岗,软件测试也逐渐成为互联网技术支撑三大部门之一。
2、测试的优势
1)需求量大
软件测试总体需求虽然不如开发,但测试的需求量可不小。2021年末,查看中立网站-职友集,是java岗位的2.3倍。
2)工资可不低
黑马是一家以IT培训机构,有编程学科和测试学科。黑马测试的毕业班级平均薪资,却经常超过Java。可以狠狠点击下方链接
软件测试的工资高还是开发者工资高?3)职业周期长
具体原因,可以狠狠点击下方链接:
软件测试真的干到35就干不动了吗?4)学习门槛,相比开发更低
学历,年龄,性别等等,其歧视程度都比开发低。相对来说,更能接纳非计算机专业的转行朋友。
3、劣势:
1)技能不持续提升时,职业瓶颈期很快就会出现
2) 外部环境对岗位认识存在差异,容易“自我否定"
3)总体而言,薪资相比开发要略低
虽然做测试更容易做到更高的级别,但因目前市场上低端的手工测试更占主流,受手工测试薪资低拖累,所以总体而言,测试薪资会比开发低。
4、适合学习人群
1)女生。
如果亲人朋友是女生,想拥抱互联网技术岗,那建议她选报测试。因为测试岗位,在性别上没有歧视,男女比例均衡(女士会略多点)。不像开发领域,男生更受重视。
2)文科生。
如果亲人朋友是文科生,没有信心学会需要强大逻辑能力的开发学科,那就建议他选报测试。因为测试岗位学习相对开发来说更容易,全部课程只有40%是编码,另外60%是理论实践及工具使用,对于文科生来说也不太困难。
3)本科或以上学历。
如果亲人朋友是本科或以上学历, 那可建议他选报测试。因为在当前市场上,相较于开发,测试就业机会更多,回报率更高,职场前景更好。如果他学历不好也没有关系,学历歧视测试相较于开发更小。
4)担心工作不稳定。
如果亲人朋友总担心选择的某门IT语言,过几年会不会没落,那就可以建议他选报测试,因为无论编程语言如何风云变换,始终都需要测试保驾护航,永不被淘汰。
5) 自觉不太适合开发。
如果你正学开发或正在从事开发,不幸发觉自己力不从心,不太适合,那还是建议考虑测试。因为有开发经验或者学过开发,可以帮助你学透测试,而且可以从事最有技术含量的测试开发。不仅之前的开发经验不会浪费,而且还会形成自己在测试领域的竞争力。
以上有关适合人群的文字,来源于2021年软件测试就业12K+,谁能抓住这波风口?
四、实施
1、什么是实施
1)项目实施工程师的主要职责是
① 负责需求调研,针对客户需求和行业特点,制定项目实施计划,根据计划推进项目实施、上线和验收,有效确认项目实施范围,控制成本与风险;
② 及时、有效解决项目实施过程中出现的问题,确保项目进度与质量,按时保质实现项目交付和验收;
③ 合理安排项目组成员工作分工,充分利用内外部各种资源,确保项目实施工作按既定计划完成,顺利验收和收款;
④ 编写项目实施相关文档,如:项目实施进度表、业务解决方案、实施流程、项目实施计划、实施培训课件、软件辅助应用等文档,对客户进行现场培训和指导;
⑤ 负责深入挖掘客户对软件的业务需求及改进意见,及时反馈、跟踪和解决问题,巩固客户关系,提高客户满意度。
2)实施和运维的区别?
实施和运维看起来有点像,他们之前的区别主要是工作内容不同、职能不同、工作形式不同:
① 工作内容不同。
运维工程师要对公司硬件和软件进行维护。 硬件包括:机房、机柜、网线光纤、PDU、服务器、网络设备、安全设备等。
实施工程师包括常用操作系统、应用软件及公司所开发的软件安装、调试、定制开发及维护,还有少部分硬件、网络的工作; 负责现场培训: 现场软件应用培训; 协助项目验收; 负责需求的初步确认; 负责项目维护。
② 职能不同。
运维工程师负责服务的稳定性,确保服务可以不间断地为用户提供服务。
实施工程师负责工程实施, 负责现场培训。
③ 工作形式不同。
实施工程师主要在外地跑,哪里有项目就要去哪里。因为产品销售出去后,如何安装,如何布置,如何录入初始信息,这些事情都需要实施工程师去处理。
运维工程师则很少需要外跑工作。
2、实施的优势
① 对年龄无限制,实施工程师像老中医一样越老越吃香。
在IT行业很多岗位年龄上了30岁是没有企业愿意接收的,一个是不好管理,一个是技能容易复制年龄大没有优势;而实施工程师靠的是解决问题的能力。
② 实施工程师容易入门。
不像一些传统的it岗位,还会涉及到较难的学习问题。
③ 实施工程师升职快。
该工作对接的一般是企业领导人和部门高管,更容易获得领导的认可
3、实施的劣势
1) 与其他岗位相比,薪资待遇偏低。
实施工程师,在学历上门槛较低,随着互联网的快速发展,越来越多企业开始重视网络安全,安全实施工程师缺口大,在企业的待遇高。
2) 实施过程中承担的风险更大。
4、适合学习人群
① 熟悉客户所在行业的知识,懂得软件与实际业务的结合的人。
② 毕业生和有一定工作经验的人都可以入门做软件实施。
五、最后比较总结
说了这么多我们还是一起来比较一下吧,我们从薪资啊,用人需求还有入门程度来比较一下吧。
① 按工资:开发>测试>运维>实施
② 从用人需求量来: 开发>测试>运维>实施
③ 入门程度排序:测试>实施>运维>开发
现在的你,看到这里,应该知道该怎么选择了吧。。。
若经过仔细权衡后,最终还是想学软件测试,不用苦恼没有自学资料。在此特意为各位同学准备了一份13G的超实用软件测试干货学习资源,涉及的内容非常全面,涵盖功能测试(含测试流程)、Python编程语言,接口测试+自动化测试、UI自动化测试(Web自动化测试+App自动化测试)、性能测试......
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二、it自动化运维技术
博客文章:IT自动化运维技术的重要性
随着IT技术的不断发展,自动化运维技术已经成为企业不可或缺的一部分。它不仅能够帮助企业提高工作效率,降低成本,还能确保系统的稳定性和安全性。在这篇文章中,我们将探讨自动化运维技术的重要性,以及如何将其应用于实际工作中。自动化运维技术的优势
首先,自动化运维技术能够大大提高工作效率。传统的运维工作需要人工干预,需要花费大量时间和精力来监控系统、处理故障和优化性能。而自动化运维技术可以通过编写脚本和程序,实现自动化的监控、故障诊断和修复,大大减少了人工干预的次数和时间。 其次,自动化运维技术可以提高系统的稳定性和安全性。通过实时监控和预警,自动化运维技术能够及时发现系统中的潜在问题,并及时进行处理,避免了因系统故障造成的影响和损失。此外,自动化运维技术还可以实现系统的备份和恢复,提高了系统的安全性。如何应用自动化运维技术
首先,企业需要建立完善的技术架构,包括硬件、软件、网络等方面,为自动化运维技术的应用提供基础。其次,企业需要培养一支具备自动化运维技术的专业团队,包括开发、测试、实施等方面的人才。最后,企业需要制定合理的运维流程和管理制度,以确保自动化运维技术的有效应用。 在具体的应用中,企业可以通过自动化工具来实现自动化运维技术。例如,使用监控工具来实时监测系统状态,使用自动化脚本实现自动化的系统配置和更新,使用备份工具来实现系统的备份和恢复。此外,企业还可以通过远程管理和监控工具来实现远程运维,提高了工作效率和安全性。 总之,自动化运维技术是企业IT发展的重要方向之一,它能够提高工作效率、降低成本、提高系统的稳定性和安全性。企业应该重视自动化运维技术的应用,并培养一支具备相关技能的团队来实施。三、学会Linux自动化运维,让运维更高效!
Linux自动化运维简介
Linux自动化运维是指利用各种自动化工具和脚本来提高Linux系统的运维效率,降低人工操作的时间和错误率。
为什么需要Linux自动化运维?
日常的运维工作包括系统监控、故障排查、配置管理等,这些工作繁琐且重复,容易出错。引入自动化运维可以极大地简化这些工作,提高效率,减少人为错误。
Linux自动化运维工具
常见的自动化运维工具包括Ansible、Puppet、Chef、SaltStack等,它们能够帮助管理员管理大规模的服务器,实现批量部署、配置管理和任务执行。
实现Linux自动化运维的关键技术
为了实现Linux自动化运维,需要掌握Shell脚本、Python编程、版本控制工具(如Git)等技术。掌握这些技术可以帮助管理员更好地编写自动化脚本和工具。
自动化运维的好处
引入自动化运维可以加快软件部署的速度,提高系统的稳定性和安全性,减少人为错误,降低运维成本,让运维工作更加高效、可靠。
感谢您阅读完这篇关于Linux自动化运维的文章。通过本文,希望您能够更深入地了解Linux自动化运维的概念和重要性,从而在实际工作中更好地应用自动化运维技术,提高工作效率。
四、大数据运维开发
大数据运维开发:提升业务效率与数据价值的关键
大数据运维开发是当今企业顺应时代潮流,提高业务效率和数据价值的关键所在。随着信息技术的快速发展,企业面临着海量数据的处理和分析问题,如何通过运维开发技术进行高效管理和挖掘,成为业务成功的重要组成部分。
大数据运维开发包含了多个方面的技能和知识,从数据采集、存储以及处理,到数据分析、可视化和决策支持。这些技术和工具的综合应用能够帮助企业从庞杂的数据中提取有价值的信息,为业务决策提供准确可靠的支持。
数据采集与存储
在大数据运维开发中,数据采集和存储是基础环节。企业需要通过各种渠道收集数据,包括传感器、社交媒体、日志文件等。然后,通过合适的存储技术,将数据存储在可扩展、可靠和安全的环境中,如Hadoop、NoSQL数据库等。
数据采集与存储的关键在于数据的质量和一致性。运维开发人员需要设计和实现合适的数据采集策略,确保数据的准确性和完整性。同时,他们也需要保证数据存储系统的高可用性和容错性,以应对硬件故障和意外事故。
数据处理与分析
大数据处理与分析是大数据运维开发中的核心环节。通过运维开发技术,企业能够对海量数据进行高效处理和分析,从中发现隐藏的模式和规律。
对于数据处理,运维开发人员可以利用分布式计算框架,如Hadoop和Spark,实现数据的快速处理和计算。这些框架能够将数据分割成小块,并在集群中并行运行,提高数据处理的效率。
而在数据分析方面,运维开发人员可以利用机器学习和统计分析技术,对数据进行建模和预测。他们可以通过分类、聚类、回归等算法,为企业提供精准的业务洞察和预测结果。
数据可视化与决策支持
数据可视化与决策支持是大数据运维开发的最终目标。通过合适的可视化工具和技术,运维开发人员能够将复杂的数据转化为直观易懂的图表和报表,帮助企业管理层和决策者理解和分析数据。
数据可视化不仅能够提供直观的数据展示,还能够帮助企业发现数据中的价值和潜在问题。通过可视化分析,运维开发人员能够提取数据中的关联关系、趋势和异常情况,为企业决策提供科学依据。
同时,数据可视化还能够为企业决策者提供交互式的数据探索和分析工具。他们可以通过交互操作,自由地探索数据,选择感兴趣的维度和指标,进行即时分析和决策。
结语
大数据运维开发在当今企业中具有重要的地位和作用。它不仅可以提高业务效率,也可以挖掘数据的价值,为企业决策提供支持。
作为一名运维开发人员,掌握大数据运维开发的技能和知识是必不可少的。通过学习和实践,我们能够深入了解大数据处理和分析的方法和技术,提升自己在企业中的竞争力。
因此,如果你对数据和技术充满热情,同时又具备良好的编程和分析能力,那么大数据运维开发将是一个很好的职业选择。在这个快速发展的领域,你将有更多的机会和挑战,为企业的成功贡献自己的力量。
五、工业软件自动化运维
随着科技的迅猛发展,工业软件自动化运维在各个行业中扮演着越来越重要的角色。工业软件自动化运维涉及到对工业自动化系统进行监控、维护、优化和管理,以确保生产过程的高效稳定运行。在数字化转型的今天,工业软件自动化运维不仅仅是提高生产效率和质量的手段,更是企业竞争力的体现。
工业软件自动化运维的重要性
工业软件自动化运维的重要性体现在多个方面。首先,工业软件自动化运维可以帮助企业实现生产过程的实时监控,及时发现并解决问题,提高生产效率和降低成本。其次,工业软件自动化运维能够优化生产流程,提升设备利用率和生产质量,从而提升竞争力。此外,工业软件自动化运维还可以降低人为因素对生产过程的影响,减少人为失误的发生,确保生产安全稳定。
工业软件自动化运维的挑战
然而,工业软件自动化运维也面临着一些挑战。例如,工业自动化系统通常由多个不同厂家的设备和软件组成,不同设备之间的兼容性和集成性是一个重要问题。此外,工业软件自动化运维需要大量的数据分析和处理,对技术人员的要求较高。此外,随着工业系统的复杂性增加,运维工作量也在不断增加。
工业软件自动化运维的优势
尽管面临诸多挑战,工业软件自动化运维仍然具有明显的优势。首先,工业软件自动化运维可以实现生产过程的智能化管理,通过数据分析和预测技术,提前发现问题并及时处理,避免生产故障对企业造成影响。其次,工业软件自动化运维可以提高生产效率和质量,降低能耗和成本,进一步提升企业竞争力。最重要的是,工业软件自动化运维可以减少人为因素的干扰,提高生产安全性和稳定性。
工业软件自动化运维的发展趋势
在未来,随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展,工业软件自动化运维将朝着智能化、自动化、云化等方向发展。未来的工业软件自动化运维将借助人工智能技术实现更精准的预测和决策,通过大数据分析优化生产过程,实现智能化的生产管理。同时,工业软件自动化运维将更加注重安全性和稳定性,为企业的可持续发展提供有力支持。
结语
工业软件自动化运维是工业生产中不可或缺的一环,对于提升生产效率、质量和安全性具有重要意义。随着技术的不断进步和应用,工业软件自动化运维将扮演着越来越重要的角色,成为企业实现数字化转型和提升竞争力的关键。因此,我们需要不断学习和掌握最新的工业软件自动化运维技术,提高自身的专业能力,为企业的发展贡献力量。
六、机器学习自动化运维
随着互联网技术的不断发展和普及,各种网站和应用程序的数量不断增加,对于网站的稳定性和可靠性要求也越来越高。在这个背景下,机器学习自动化运维技术逐渐崭露头角,成为管理运维团队不可或缺的利器。
什么是机器学习自动化运维
机器学习自动化运维是指利用机器学习算法和技术,通过对系统行为和运行数据的分析,自动化地发现问题、预测故障,并进行智能化的运维管理。这种技术可以大大提高运维团队的效率,减少人工干预的需求,同时提升系统的稳定性和性能。
机器学习自动化运维的优势
相比传统的手工运维方式,机器学习自动化运维具有诸多优势。首先,它可以实现实时监控和智能分析,及时发现潜在问题并采取相应措施,避免系统故障导致的损失。其次,通过机器学习算法持续优化系统运行策略,提高运维的效率和准确性,降低运维成本。另外,这种自动化方式还可以帮助运维团队更好地预测和规划系统发展方向,提升整体业务的竞争力。
机器学习在自动化运维中的应用
机器学习在自动化运维中有着广泛的应用场景。通过对系统日志、性能指标、用户行为等大数据的分析,可以构建起系统运行的模型,实现对系统状态的实时监控和预测。同时,利用机器学习算法可以帮助运维团队进行故障诊断和自愈,快速定位和解决问题,提高系统的稳定性和可靠性。
另外,在资源调度和优化方面,机器学习也发挥着重要作用。通过对系统负载、资源利用率等数据的分析,可以智能化地调整系统配置,实现资源的合理分配和利用,提升系统的整体性能。
如何实施机器学习自动化运维
要实施好机器学习自动化运维,首先需要建立起完善的数据采集和存储系统,确保能够及时、全面地收集系统运行数据。其次,需要选择适合的机器学习算法和模型,对数据进行分析和训练,建立起系统的预测和优化模型。
在实施过程中,需要不断优化模型和算法,提升系统的智能化水平,并与实际的运维场景结合,针对不同的问题和需求进行定制化的解决方案。同时,也需要建立起完善的监控和反馈机制,及时发现并修复系统运行中的问题,确保系统的稳定性和可靠性。
结语
机器学习自动化运维是运维领域的一个重要发展方向,它能够帮助管理团队更好地应对复杂多变的系统环境,提高运维效率,减少系统故障对业务的影响。未来随着人工智能和大数据技术的不断发展,机器学习自动化运维将会有更广泛的应用和深入的发展,为企业的数字化转型提供强有力的支持。
七、python自动化运维方案?
1. Python自动化运维方案是可行的。2. 因为Python具有简洁易读的语法,丰富的第三方库和模块,以及强大的自动化处理能力,可以帮助运维人员简化重复繁琐的操作,提高工作效率。3. Python自动化运维方案可以应用于服务器批量部署、配置管理、日志分析、监控告警等方面,通过编写脚本实现自动化操作,减少人工干预,提高系统稳定性和安全性。此外,Python还可以与其他工具和平台进行集成,实现更复杂的自动化运维任务。
八、什么是IT运维自动化?
IT运维已经在风风雨雨中走过了十几个春秋,如今它正以一种全新的姿态摆在我们面前--自动化,这是IT技术发展的必然结果。现在IT系统的复杂性已经客观上要求IT运维必须能够实现数字化、自动化维护。所谓IT运维管理的自动化是指通过将日常IT运维中大量的重复性工作(小到简单的日常检查、配置变更和软件安装,大到整个变更流程的组织调度)由过去的手工执行转为自动化操作,从而减少乃至消除运维中的延迟,实现“零延时”的IT运维。简单的说,IT运维自动化是指基于流程化的框架,将事件与IT流程相关联,一旦被监控系统发生性能超标或宕机,会触发相关事件以及事先定义好的流程,可自动启动故障响应和恢复机制。自动化工作平台还可帮助IT运维人员完成日常的重复性工作(如备份、杀毒等),提高IT运维效率。同时,IT运维的自动化还要求能够预测故障、在故障发生前能够报警,让IT运维人员把故障消除在发生前,将所产生损失减到最低。
九、什么是自动化运维?
从名字上看,自动化运维就是把那些传统上需要人来手工操作进行维护的操作自动化。通过脚本可以自动实现。这东西也并不是什么新鲜的。只是以前大家都用Shell写脚本,现在有那么几个好用的通用工具了。
日常情况下纯手工的运维几乎没有。因为没有突发状况一般每天就是机械化的重复那几件事情,早就写成脚本来自动干了。尤其是现在有一些很大的系统。比如大型集群,不要说上百上千个节点。就是二十个节点两台交换机你要我用手工一台一台配置过来我也是不干的。
说到工具,05年诞生的puppet应该是目前自动运维里被人接受最多的东西了。尤其是openstack用了它之后。这东西的好处就是它自己是个客户端/服务器的结构。puppet master上存着所有的配置给下面的节点下发,有什么需要改的在master上修改好直接apply,下面节点就全改好了。不过这种好用的东西似乎在国内普及度不高。国内的自动化运维看起来比较粗放。开源工具用的少,自己造的轮子多。但是这不是说国内自动化运维普及不够好。十、自动化运维是什么?
自动化运维是指通过运维工具来解决生产中大量、繁杂的事务,监控生产环境变化、自动响应并处置事件等问题,从而提升运维效率、降低重大问题发生的概率、更全面的保障生产环境。