
数据中心需要什么样的技术人才
数据中心技术人才有哪些?数据分析师不可缺少,在其中扮演者重要角色。
随着信息技术的进步,人们的工作和生活与一系列各种各样的数据联系在一起。而作为数据处理的中心场所,数据中心的重要性越来越高。云计算、大数据、虚拟化等各种技术在数据中心领域遍地开花,造就一片欣欣向荣的景象。数据中心早已不是传统IT技术,维护一个机房就完成的工作,数据中心需要通过自身的技术变革,为所承载的业务带来更多益处。不少的企业甚至喊出了向数据中心要利润,向数据中心要市场的口号,可见数据中心在未来企业发展中所处的重要地位。数据中心要发展,终究离不开人才,尤其是懂得新兴技术的复合型人才,数据中心对人才的胃口越来越大,但并不是什么样的人才都适合在数据中心里发展,不是“所有的和尚都会念经”,数据中心依然需要的是专才,具有一定数据中心专业技能和知识的人才,具体数据中心需要的是哪些技术人才呢?本文将着重谈论一番,对于有志于从事这个行业的人来说,可借鉴参考,对于自己的技术知识缺口,及时进行恶补。
虽然按照数据中心的定义,只要有数据交换的地方都称之为数据中心,甚至有的专家认为古代的烽火传递就是数据中心的雏形,这样的说法不能说是错的,不但过于泛泛了。其实真正算得上是数据中心的也就最近这几十年才发展起来的信息处理技术,尤其是近十年,数据中心发展到了高潮,并未显示出半点颓势,业界对于数据中心未来的发展依然信心十足,这使得数据中心领域出现了“百家齐放、百家争鸣”的繁荣景象。正是这样,数据中心的技术门类广泛,细枝末节纷繁复杂,没有人能够完全掌握,只能是掌握其中一部分的技术要领,这使得在数据中心可以涌现出很多专业人才,但是很少有通才。比如数据中心里的空调制冷、建筑设计、网络技术、服务器计算技术、应用软件等等,这些技术专业性极强,并且相互之间并没有实质关联,虽然同处于一个数据中心里,但是各自的作用不同,工作原理也不同,是毫无相干的专业技术领域。这使得数据中心往往需要网罗各种专业背景的技术人才,以便可以确保数据中心正常运转起来,这也给数据中心运营带来了很大压力,一个大型数据中心往往需要几十种专业技能的人才,如果都招进来增加了数据中心运营成本。数据中心要通盘考虑,究竟哪类人才是必须的,哪类人才是急需的,哪类人才可招可不招,掌握好这点非常关键。数据中心对人才的需求是巨大的,也是在不断变化的,技术的淘汰速度非常之快,DOS、WINDOWS技术、帧中继等都随着时间慢慢消去,新的技术不断出现,专业技术人才变化也越来越快。就在当下,哪些技术是热门,哪些技术易受到数据中心的热捧,下面将推荐一二。
现在的数据中心早已不是配置服务器命令、网罗设备命令就可以完成运维的了。未来的数据中心,这些枯燥、复杂的底层命令将完全实现自动化,由软件自动完成。那些Linux认证、服务器认证、网络工程师认证等数据中心基础设施运维技能的重要性进一步降低。
首先,数据中心需要的是软件设计人才,即懂云计算,又懂大数据,通过运用云计算、大数据技术优化数据中心业务系统,提升数据中心运转的效率。而如今数据中心对云计算和大数据方面的人才真是求贤若渴,这方面的技术人才也非常紧俏,有过云计算和大数据方面实施经验的人才更佳受欢迎。
其次,数据中心需要自动化、虚拟化技术人才。数据中心建设规模越来越大,靠人力部署几乎不可能,等部署完毕了,业务上的商业机会早就错过了。数据中心需要懂得自动化编排技术的人才,通过软件设计软件定义数据中心、软件定义网络,对数据中心进行自动编排,自动部署业务,这将大大提升数据中心部署业务的效率。自动化部署的前提是数据中心要支持虚拟化,支持从服务器、网络到存储、防火墙的全面虚拟化,虚拟化还是一类非常复杂的技术,涉及到多种设备,多方面的技能,所以掌握全面的虚拟化技术还是非常有难度的,这也突显这方面人才的稀缺性。
第三,数据中心需要安全。人们对信息安全意识越来越强,这对数据中心提出了挑战,数据中心里保存有很多个人隐私数据,为了防止这些数据泄露或者恶意破坏,就需要安全技术,对数据进行保护。信息安全是一门涉猎广泛的技术,不是买几台防火墙放在数据中心里就高枕无忧了,技术在发展,也会有漏洞不断被暴露,数据中心里的安全技术人才要做到先知先觉,才能保护数据中心的数据安全。有些企业甚至还设立了信息安全官、首席隐私官等高管职位,显示出安全在这个企业,尤其是在数据中心里的重要性,所以掌握信息安全技术没错。
最后,数据中心需要管理人才。数据中心仅有专业技术人才是不够的,数据中心是一个复杂的信息系统,要对这些人才和系统进行专业的管理。目前我们绝大多数数据中心管理者都是技术出身,从基层的技术员做起来,这样的好处是对数据中心底层技术熟悉,对数据中心技术优化、改革等方面能给出有针对性的建议。不过数据中心里涉及专业技能太多了,任何人都不可能全掌握,所以这样片面的技术积累反而容易对决策做出误判。数据中心的管理人才可以完全不懂底层的技术,但是要懂管理,对数据中心的人、设备、系统进行综合管理,发挥管理技能。
如果希望进入到数据中心领域来,最好加强以上这四方面的技术积累,至少在未来几年里,这几个方面的人才依然会受到数据中心的热捧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29