最适合初学者的Linux运维学习教程2018版

Linux运维工程师是一个新颖岗位,现在非常吃香,目前从行业的角度分析,随着国内软件行业不断发展壮大,越来越多复杂系统应运而生,为了保证系统稳定运行,必须要有足够多的Linux运维工程师。维护是软件生命周期中非常重要一个阶段,当前国内的运维工程师人才相对稀缺,故在未来几年,运维工程师肯定会成为一个热门职业。

Linux运维工程师发展前景从薪资待遇这方面来看,工作经验不到1年的人,在北上广大概是4k左右,基础相对好些的人,能达到5.5K左右。有相关工作经验的,一般在7K以上。Linux运维相关工作1-2年的,学习能力和工作能力较强的,在北上广能达到8-10K。2-3年工作经验能达到10-15K,3年以上,待遇普遍是比较高的了,年薪20万以上。

Linux运维工程师发展前景从岗位的职责来看,运维岗位不像其它岗位,如研发工程师、测试工程师等,有非常明确的职责定位以及职业规划,比较有职业认同感与成就感;而运维工作可能给人的感觉是哪方面都要了解一些,但又都比以上专职工程师更精通。

有了以上的优势,很多人都开始学习Linux,毕竟向运维工程师这样的高薪工作已经不多了。

最近整理了一下我入行时的经验,当时是参考了马哥教育的培训课程学习的。马哥教育是国内泛Linux运维技术领域高薪IT职业学院,是国内泛Linux运维技术领域的高端互联网IT职业教育品牌,是腾讯课堂、51CTO学员、红帽认证的培训机构,这家机构还是很靠谱的。

教程内容:

Linux入门首先要分为5个阶段,各阶段从前到后技术实力依次增加,相应的也更加能够符合企业的用人需求。为了让大家对于这5个阶段的能力水平有更清楚的认识,我们特别对能力进行了分解,按照各阶段可在企业中承担的任务进行标注。

图片不清晰的话可以看原本的文字版本:

第一阶段:企业级Linux运维工程师

1、Linux运维最佳学习方法”5W1H”六何分析法全面介绍,独家Linux快速入门学习技巧

2、冯诺依曼体系(CPU架构、操作系统概念、发展演变、应用场景、业内形态)

3、Linux运维基础实战入门,用户管理,权限,文件查找,文本编辑及实战讲解

4、Linux运维系统管理和技能进阶,磁盘管理,软件安装,文件系统、内核使用方法和高级技巧

5、Linux系统环境及日常管理,结合日常工作常用20个场景,排错思路、面试和工作中注意事项

6、以实战方式全方位展示Bash八大特性和高级用法介绍以及高级企业级使用技巧实战演练

7、Shell脚本工作原理、学习方法、配罝技巧、企业级书写规范、开发环境定制全面实战介绍

8、职场人价值体系-知识、技能、成长目标和方向定位年薪30W运维人员必备知识体系关键技能点

第二阶段:Linux应用运维工程师&DBA

1、TCP/IP网络通信协议,IP地址含义、TCP有限状态机转换原理,路由协议

2、利用Kickstart文件实现企业级自动化安装环境定制,百台并发安装实战

3、Linux常见系统故障案例分析,企业级Linux运维工程师常犯错误Top5

4、全面讲解CDN核心技术理念,实现智能DNS流量分发和用户策略引导

5、实战讲解LAMP运维架构,Apache+PHP+Mysql架构体系和文件存储

6、介绍企业级安全体系,iptables构建安全架构以及软硬防火墙优劣势

7、深入讲解运维必备Web服务开源解决方案Nginx及LNMP企业高级用法

8、企业级DBA实战课程,Mysql企业级实战应用,调优及redis企业级应用

第三阶段:企业级Linux云计算工程师

1、全面讲解企业级LNMP架构及12条策略建议,实现互联网电子商务、博客、论坛等实战案例

2、专业压测评估体系,从并发、响应时间、持久连接、pv、峰值、带宽,以及ab等压测方案实施

4、讲解Linux Cluster集群,全面分析集群类别,讲解F5和LVS、haproxy、nginx的4-7层负载均衡

5、实战带领在Centos7上实现LVS集群配罝、服务管理、调度算法修改、后端服务器上下线、服务状态监控,状态监测方实现NAT、DR、TUN等模型演练

6、全面实现基于Nginx负载均衡功能,实现Nginx反代后端、Nginx负载均衡实现网站动静分离详解

7、实战带领实现Keepalived主从架构及双主切换方案、报警定制、日志分析等

8、全面讲解Zabbix3.X监控特性、Web服务监控、Zabbix内部监控、Zabbix特性及功能详解

9、全面讲解Varnish缓存技术,深入Varnish工作机制、核心架构、及主流开源缓存技术解决方案

10、laaS、PaaS和SaaS云平台功能及常见实现方式及OpenStack的功能特性及其实现的增强功能

11、全面讲解KVM虚拟化技术,docker技术实现互联网容器和Docker容器云以及Kubemetes管理

第四阶段:Linux自动化运维工程师&DevOps

1、以自动化运维框架为主线,讲解Devops运维自动化趋和核心技术

2、自动化运维工具Puppet、Ansible、Cobbler、Saltstack、 Fabric对比

3、Ansible生产环境应用案例和实战操练、批量进行上百台服务器管理

4、企业自动化工具Puppet使用场景,实现搭建企业运维自动化平台架构

5、全面讲解Git版本控制、脚本自动化管理、Git分支合并,Git服务器搭建

6、深入讲解基于Shell脚本企业级高级用法和常见实现Shell自动化管理

7、python基本语法和自动化工具应用,及开源跳板机Jumpserver实现

8、实战:基于生产环境持续集成案例,Jenkins+gitlab+maven+shell实现代码自动化上线部署,可持续集成

9、生产环境基于自动化运维常见场景如自动化发布、灰度发布、批量上线、降级方案、无缝切换等核心技术

第五阶段:Linux系统架构师&运维架构师

1、全面介绍缓存技术要点,讲解数据流式化、代理式缓存、旁路式缓存、缓存算法、缓存设定策略、一致性哈希算法优劣势等

2、全面讲解正向代理、反向代理机制,实战实现Nginx反向代理负载均衡,跳转规則实现动静分离、IP曰志记录、头部信息改写、缓存模块、缓存策略、请求超时机制、健康状态监测、判定规则、状态码定义、实现后端故障及自动上线等能力

3、实战带领实现千万级大型互联网Web架构核心技术,运用LVS、Haproxy、Vamish、 Nginx、tomcat、MySQL等实现高并发运维体系Web架构,实现分布式集群存储Fastdfs和mogileFS架构

4、全面讲解MySQL—主多从、一从多主企业级用法,深入讲解MySQL读写分离、连接池及sharding技术,以及MMM、MHA、Galera-Cluster核心技术, MySQL读写分离Amoeba实现

5、实战:分布式收集Nginx日志于Elk集群,并通过Kibana展示;实战:分布式收集 JAVA日志于Elk集群,并通过Kibana展示;实战:分布式收集Syslog曰志于Elk集群,并通过Kibana展示

6、结合自动化工具实现企业业务服务管理,持续化集成,实现Devops运维管理模型及架构设计。

7、实现基于k8s的企业级容器云架构管理,以及docker容器的服务应用,实现私有云架构方案

8、全面讲解大众点评、美团、滴滴、饿了么等亿级别PV大型互联网架构方案,以及设计规范,包含负载均衡、缓存、高可用、数据库、分布式存储、消息队列、自动化、运维规范、监控体系等

转载于:https://www.cnblogs.com/woshijiuke/p/8479628.html

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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