1樓:只會嗶嗶嗶
架構師分為很多種,有網路方面的,有安全方面的,還有運維方面的,等等好多,但是基礎的東西都差不多,無非都是先從,c,c#等開始,然後再去學其他的東西。都是要慢慢來的,沉下心來,會的越多越好咯。
web架構師應該具備哪些能力
2樓:廣州啟匯營銷策劃****
基本的知識和能力。
業務模式和目標人群。
瞭解使用者的核心需求,瞭解你目標客戶的典型行為,從這個角度來講,乙個web 架構師首先必須是乙個出色的產品經理。
2. 瞭解負載均衡策略實現。
不是要求從一開始就設計乙個理想化的負載均衡策略,那樣未免有些過於「未雨綢繆」,但是作為乙個web 架構師,一定要給自己留下一些「分家」的餘地。因此適當地瞭解不同層面的負載均衡策略實現是必要的。
3. 設計「合理」的儲存。
傳統的儲存會分為san 、nas 和das,只不過隨著技術的發展,其中的邊界越來越模糊。
4. 異構平臺的整合能力。
定義「平臺」的含義, 簡單地把它理解成兩個層面的,乙個是作業系統層面,乙個是開發語言層面。
想要做個架構師,需要具備哪些技能
3樓:
最基本的能力:快速解決系統的故障。
大概需要具備的能力:linux/ webserver(apache或nginx)/ mysql 等基礎服務的配置,優化和故障排查,根據不同的環境和要求,需要具備更多的如memcached,nosql, 等服務的配置、優化和故障排查。
php方面,到了架構師的層面,語言都是浮雲,但是你必須精通至少乙個,如 php,掌握其他一些資料分析和日誌分析的能力~框架啥的,都是浮雲~
到了架構師這一層面,要做的是解決現實碰到的問題,包括技術的問題,產品的問題,實現系統效能的最優化,系統穩定性的保障等~~
衡量乙個人的能力,不是能寫多少**,實現多少種演算法,而是是否能用最快速的方法,有效地解決當前的需求或故障~~
4樓:艾程式設計
架構思想、架構設計和架構哲學等系列的知識講解。
架構師是需要什麼基礎嗎
5樓:羈厶絆
架構師是運維工程師的塔尖的那群人,相當與高階運維工程師級別,一般這類人都是公司的技術總監或者系統總監。
基礎方面需要懂的東西非常多。
1 網路。2 伺服器。
3 資料庫。
4 雲端計算。
5 大資料。
6 精通2種以上程式語言。
7 虛擬化等等。
軟體架構師需要具備哪些能力
6樓:傻蛋8023豬婆
1. 多看書。
設計模式,重構,這兩本讓我能從程式設計師的視野往外走一點。
企業應用架構模式,領域驅動設計,比設計模式深一點,解決的也是更實際的問題。
人件、人月神話、夢斷**,理解一下軟體工程為啥會失敗。
2. 多看文章。
qcon 的就不錯,有很多架構相關的ppt,拿著乙個 ppt,等對方講完問題之後,自己想想,自己的解決方案是什麼?
多看看各個企業的架構變化史。
多看看基礎元件的設計思路,比如 mysql, memcache, nginx, .
3. 多做。
做點演算法題,不是為了練習演算法,而是為了讓你思考更細緻,畢竟少考慮乙個點,肯定就無法 ac
對於不同元件,自己去測試,上壓力,真實測量容量。壓死為止,看瓶頸究竟在哪兒?
到線上去,看一看你的系統,哪些響應慢,不穩定。哪些資源消耗狠,需要優化或者擴容。
還有多找人聊天,說出你的想法,等別人反駁,從別人的反駁中吸取知識,再去做驗證。
7樓:艾程式設計
架構思想、架構設計和架構哲學等系列的知識講解。
j**a架構師需要具備那些技能能力?
8樓:網友
想上培訓班整個架構師?這可不是應試考試啊,架構師都是從工作中學習總結出來的。至於技能,可以參考軟考架構師的考綱,嘎嘎。
9樓:水飛薊聖
有興趣去考系統架構設計師不?有的話,來希賽教育看看啊。
成為大資料處理架構師需要學什麼
10樓:加公尺穀大資料科技
一、大資料通用處理平臺。
sparkflink
hadoop
二、分散式儲存:hdfs
三、資源排程。
yarnmesos
四、資料分析。
版/資料倉儲(sql類)
pighive
kylinspark sql,spark dataframe
impala
phoenix
elk五、流式權計算。
storm/jstorm
spark streaming
flink
11樓:將
基礎大概有bai兩大塊。
1.是要有較強。
的資料du庫管理系統的使zhi
用能力(比如你。
dao要學會oracle),以內及較強的資料庫理論知識容背景。
2.大資料分析你要掌握概率統計學的知識,學會資料分析工具的使用。比如matlab,這個工具非常強大,掌握起來有些難度。
但不是說你掌握了這個工具就能勝任資料分析師的工作了。你還需要,有較強的邏輯分析能力,對各種各樣的資料進行建模,然後根據統計分析結果進行最終判定。
建議:入門的時候先從資料庫開始,因為這是資料的生存環境,大資料或者稱為海量資料都是儲存在這其中的。
熟悉資料建模,這是個系統性很強的學科,主要是高等數學範疇內的只是,偏統計分析。
最後是勤加練習對各種資料建模分析,當你的結論越來越靠近最優解的時候,你的經驗也在不斷增長,那麼離你的目標就很近了。
這是個很有挑戰,也是非常複雜的工作。需要你堅持,大概三年能有小成。但前途一片光明。
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