1樓：風高雲淡
看你是負責硬體還是軟體，如果是硬體就需要懂電工拆寬知識、電旅肆亮子技術類的基礎，還要對機房的佈置、設計、配置等非雹遊常熟悉，尤其像ups、精密空調、風機、水冷空調、柴油發電機組等裝置比較瞭解；如果是軟體的話，那要熟悉各種作業系統及程式設計，尤其是資料庫、bs構架、虛擬映象等。
個人在資料災備中心的工作發展方向？
2樓：網友
大致三個方向：
1.管理：資料中心的運維、管理；資料災備/遷移專案的規劃管理等；資料中心建設。
2.網路：這個不用說了。
3.裝置：主要是各種機房裝置的維護，如小機、儲存、網路、空調、ups等等。
看自己對哪方面比較感興趣。
3樓：da書蟲子
1.既然是災備中心工作，首先學習理論方面的基礎，包括***辦公室發的《重要資訊系統災難恢復指南》，以及相關的一些國際標準；
2、專業工具軟體的基礎知識，包括各種型別的備份軟體的原理、功能特點和區別等等；
3、容災的技術手段，資料恢復的技術手段；
4、小機、儲存運維基礎。
linux 運維開發工程師 需要哪些知識儲備和技能？
4樓：愚夫噬血
其實是我覺得，你可以瞭解一下linux系統實現的原理，從最初的載入程式開始看起，後面你會覺得很多東西都是那麼的自然就懂了。當然，檔案系統就別看了，你知道那玩意怎麼用就好了。
資料災備中心提供哪些服務
5樓：網友
場地租賃服務，主機託管服務，it運維服務，資料庫服務，it架構系統整合，災備演練，災備恢復。
6樓：網友
主要還是提供業務系統的災備演練，災備恢復，以及應用切換接管，那你需要那個災難備份級別了，國標分6級，一般系統都只要求3-4級，最多5級，6級很少幾乎沒。你對照國標來就知道了。
資訊系統災難恢復規範》（gb/t 20988-2007）
生產中心 資料中心 災備中心是什麼關係？
7樓：北京和力記易科技****
資料中心是乙個大的範圍，包括生產中心和災備中心。簡單的說，生產中心是產生資料和對外提供業務的，災備中心是備份資料和保障業務連續的。
生產中心也可以說是業務中心或者資訊中心，生產中心由資料庫伺服器、檔案伺服器、應用伺服器、儲存陣列等組成，可以對外提供相應的資料或者資訊服務；
災備中心可以根據實際需求部署資料級或者應用級cdp容災備份方案來保障資料安全，保障業務連續。
災備的定義
8樓：小鋒
災難備援，它是指利用科學的技術手段和方法，提前建立系統化的資料應急方式，以應對災難的發生。其內容包括資料備份和系統備份，業務連續規劃、人員架構、通訊保障、危機公關，災難恢復規劃、災難恢復預案、業務恢復預案、緊急事件響應、第三方合作機構和**鏈危機管理等等。
9樓：網友
資料災備全稱為資料災難備份，是指為防止出現操作失誤或系統故障導致資料丟失，而將全系統或部分資料集合，從應用主機的硬碟或陣列複製到其他儲存介質的過程。
資料科學家需要哪些技能？
10樓：知於大資料
數學功底：微積分是嚴格要掌握的。不一定要掌握多元微積分，但一元微積分是必須要熟練掌握並使用的。
另外線性代數一定要精通，特別是矩陣的運算、向量空間、秩等概念。當前機器學習框架中很多計算都需要用到矩陣的乘法、轉置或是求逆。雖然很多框架都直接提供了這樣的工具，但我們至少要了解內部的原型原理，比如如何高效判斷乙個矩陣是否存在逆矩陣並如何計算等。
數理統計：概率論和各種統計學方法要做到基本掌握，比如貝葉斯概率如何計算？概率分佈是怎麼回事？雖不要求精通，但對相關背景和術語一定要了解。
互動式資料分析框架：這裡並不是指sql或資料庫查詢，而是像apache hive或apache kylin這樣的分析互動框架。開源社群中有很多這樣類似的框架，可以使用傳統的資料分析方式對大資料進行資料分析或資料探勘。
筆者有過使用經驗的是hive和kylin。不過hive特別是hive1是基於mapreduce的，效能並非特別出色，而kylin採用資料立方體的概念結合星型模型，可以做到很低延時的分析速度，況且kylin是第乙個研發團隊主力是中國人的apache孵化專案，因此日益受到廣泛的關注。
機器學習框架：機器學習當前真是火爆宇宙了，人人都提機器學習和ai，但筆者一直認為機器學習恰似幾年前的雲端計算一樣，目前雖然火爆，但沒有實際的落地專案，可能還需要幾年的時間才能逐漸成熟。不過在現在就開始儲備機器學習的知識總是沒有壞處的。
說到機器學習的框架，大家耳熟能詳的有很多種， 信手拈來的就包括tensorflow、caffe8、keras9、cntk10、torch711等，其中又以tensorflow領銜。筆者當前建議大家選取其中的乙個框架進行學習，但以我對這些框架的瞭解，這些框架大多很方便地封裝了各種機器學習演算法提供給使用者使用，但對於底層演算法的瞭解其實並沒有太多可學習之處。因此筆者還是建議可以從機器學習演算法的原理來進行學習。
11樓：貝貝兒
讓資料分析師、工程師，成長為資料科學家。
1.彌補缺陷，掌握資料科學家應具備的全方位綜合技能2.學習到先進、前沿的演算法模型及高效能技術，大大提公升工作效率3.
掌握大資料治理、架構設計，提公升巨集觀視角，決策企業戰略4.掌握專案管理能力，學會搭建資料團隊，部門溝通協調，最大化利用資源。
12樓：cda資料分析師
2020年成為資料科學家需要具備哪些技能？
備份的資料容災，什麼是資料容災備份？
企業關鍵資料丟失會中斷企業正常商務執行，造成巨大經濟損失。要保護資料，企業需要備份容災系統。但是很多企業在搭建了備份系統之後就認為高枕無憂了，其實還需要搭建容災系統。資料容災與資料備份的聯絡主要體現在以下幾個方面 真正的資料容災就是要避免傳統冷備份所具有先天不足，它能在災難發生時，全面 及時地恢復整...
大資料時代下，資料中心面臨什麼的挑戰呢
隨著網際網路 傳統行業的滲透 資料中心業務在中國將會呈現快速發展趨勢 但同時面臨安全 建設標準 能效這三大挑戰。大資料時代中資料分析者所面臨的挑戰是什麼？以及對應的解決方案 傳統的資料分析工具已經不適用，需要學習新的資料分析技術 建議學習python，sql這些都是大資料分析必備的 大資料的發展所面...
請問如何將正版XP的驗證資訊備份出來？？？
備份也沒用，有些破解版或免啟用版的 核心不一樣 這樣做後可能系統不能用。windows正版驗證檔案怎麼備份 建立硬碟分割槽映像檔案 to image 現在以drive image 下稱pqdi 工具為例，說明為windows 多重引導硬碟建立映像檔案和進行系統還原的主要過程。其他型別的多重引導系統可參...