System Operations
系统运维
端到端负责大数据与 AI 平台的运维 —— 以系统化、可靠的方法覆盖基础设施、流水线与 MLOps。
企业级规模业绩
Data Dynamics 运维着韩国规模最大的大数据与 AI 平台之一。
100,000+Core
集群规模
7PB
数据容量
2M+queries/day
日处理量
01
基础设施运维
确保支撑平台的物理与云端基础设施的可用性与稳定性。
- 集群节点的增加/删除/替换 (scale out/in)
- 操作系统与内核补丁及安全更新
- 磁盘、网络及内存容量管理
- 硬件故障检测与更换
- 证书续订与 SSL/TLS 管理
02
平台运维
管理 Hadoop、Spark、Kafka、NiFi、Impala 等数据与 AI 服务的生命周期。
- 服务启动、停止与重启管理
- 版本升级及小版本补丁发布
- 配置管理
- 服务间依赖与兼容性验证
- HA 配置及故障切换测试
03
监控与告警
跨各层实现实时可观测性,主动发现异常。
- 集群、节点及服务健康状况实时监控
- 应用与作业运行状态监控
- 基于阈值的告警与逐级升级
- 集中日志采集 (ELK、Fluentd 等)
- 仪表盘设计及报表 (Grafana、Cloudera Manager 等)
04
事件响应
通过结构化的检测 → 响应 → 分析 → 解决 → 复盘流程,将服务影响降至最低。
- 检测 → 初步响应 → 根因分析 → 处置 → 事后复盘 (RCA)
- 服务恢复执行(进程重启、节点隔离、故障切换)
- 事件履历管理与复发预防
- 事件模拟与灾备演练
05
性能管理与调优
在查询、作业与资源层面分析瓶颈,实现最佳性能。
- Spark、Hive 及 Impala 查询分析与优化
- YARN 与 Kubernetes 资源队列设计及调优
- 内存与 CPU 分配调优 (Executor、Driver、Container)
- 数据倾斜、Shuffle 及分区优化
- 存储格式优化 (Compaction、Z-Order、Liquid Clustering)
- 慢查询与热点分析
06
数据流水线运维
从接入到转换再到服务,全程保障流水线 SLA。
- ETL/ELT 作业调度与监控
- 作业失败重试、告警与逐级升级
- 数据质量校验(空值检查、模式校验、行数校验)
- SLA 管理(流水线时延监控)
- 源系统变更应对(模式变更、连接故障)
07
安全与访问控制
对数据与系统应用最小权限原则,并确保合规性。
- 用户、组与角色管理 (LDAP、SSO、SCIM)
- Kerberos、Ranger、Unity Catalog 授权
- 数据脱敏与加密
- 审计日志管理(访问与变更追踪)
- 安全漏洞扫描与修复
08
备份与灾难恢复 (DR)
保护元数据与关键数据,确保快速恢复。
- 元数据备份 (Hive Metastore、Unity Catalog、NameNode)
- 关键数据快照与复制
- 灾备方案制定与定期演练
- 备份完整性校验
09
容量与成本优化
分析资源使用情况,以最优成本获得最佳运维效率。
- 存储使用追踪与扩容规划
- 计算资源使用率分析
- 未使用数据、表及作业的清理
- 云端 DBU 与计算成本分析及降本
- Chargeback 与 Showback 报表
10
AI/ML 模型运维 (MLOps)
运维从训练到服务再到监控的完整模型生命周期。
- 模型训练流水线调度
- Model Registry 管理(版本、阶段、审批)
- 模型服务端点部署与监控
- 数据及模型漂移检测
- A/B 测试与模型性能报告
- Feature Store 运维及特征新鲜度管理