linux服务器代维,相比于Linux服务器,Windows服务器的优势在哪儿(linux相对windows的优势)

谢谢邀请备案网站linux服务器代维,linux服务器代维,相比于Linux服务器,Windows服务器的优势在哪儿(linux相对windows的优势)现在很多服务器都会首选linux系统,开源免费是很重要的因素。但目前市场上windows服务器用的还是挺多的,那么相对linux服务器,windows作为服务器的几个优势点:1.windows服务器支持asp和.net,这是linux无法做到的,很多人开发的服务器平台是基于这两种语言的开发,所以没得选择只能使用windows服务器。2.windows服务器图形界面操作更加的方便快捷,有大量专业的技术团队维护,易操作,易学习,出了大量的技术难点,有强大的后续技术团队支持。一个不是很懂电脑的人,第一次学习linux配置速度要比linux快很多。3.用linux服务器遇到技术难点,只能自己尝试去解决,有时候紧急的时候花钱都买不到解决办法,但是windows术语微软系统,出现一些重大的问题,可以通过花钱买服务的方式快速解决掉。你好,我目前从事Linux嵌入式系统集成工作,很高兴回答你的问题,首先简单说下Centos7和Centos6的一些区别,毕竟发生了一些改变。centos系统是linux系统的一个发行版本,它和redhat linux出自同一套源代码,区别在于centos系统完全开源,从而在工作中被广泛使用。我之前使用过centos 4/5/6,从centos7开始系统发生了一些变化,大概有这几个比较重要的改变文件系统相关 centos6使用ext4,centos7使用xfs。防火墙相关 centos6使用iptables,centos7使用firewalld。服务相关 centos6使用service,centos7使用service。ip地址命令 centos6使用ifconfig,centos7使用ip address show。路由相关 centos6使用route -n,centos7使用ip route show。…..改变的有很多,对于我已经习惯了老的操作,命令发生改变还是有些不习惯,时代在进步我们还是要与时俱进的。日常linux服务器维护和管理需要使用到linux中的一些基本命令,对于初学着来说掌握这些命令还是需要一些时间的,只要勤于练习1个月就使用的很熟练了,对于系统的管理和维护常用的命令有,比如查看cpu占用,使用vmstat命令us 是用户CPU的时间,sy 是系统CPU的时间查看系统进程,ps x 命令可以查看系统启动的进程,如果是线上运行系统,服务异常时需要用到这个命令查看是否有多余的进程在运行,有可能被黑客当成矿机了。查看内存使用,free –m 命令查看磁盘使用,df –h 命令当然现在管理linux需要自动化维护,要使用到 linux shell脚本,分享几个简单的脚本:监控系统CPU的利用率:监控系统内存利用率:监控系统硬盘利用率:以上回答希望对你有所帮助。我大概总结一下,Linux系统工程师主要职责如下:一般职责:保障公司linux服务器的正常高效运行,优化运维体系,实现可靠和可扩展的运维环境;网站各个Web应用系统搭建、优化和日常维护,以及网站服务器操作系统、应用系统、数据库系统的维护和优化;构建各类运维系统,包括代码发布系统、自动化配置管理系统、监控报警系统、集群部署系统,为linux运维体系的效率和结果负责;熟悉oracle和mysql数据库的安装,布署,配置,调式,备份,恢复及日常排错处理能力;熟悉数据库集群者更佳; 熟悉各种操作系统(包括Linux、Windows等);能够独立解决操作系统的驱动、操作、调试等,有系统管理经验者优先;精通shell脚本的编程及调试;熟悉bat脚本的编写;或精通其它编程语言,具有一定的编程经验;保证研发部门linux服务器上的各项软件的正常高效运行;搭建网站数据库,应用,文件等数据备份和恢复系统等。进阶职责:熟悉常用打包工具,如Inno Setup,NSIS;Installsheild等及相关打包脚本的编写;或有封装过产品包经验者优先;(以上工具,任一即可) 熟悉服务器存储技术,网络技术,有较强的责任心和团队协做能力及良好的文档书写能力;。精通常用服务器软件配置及维护:NginX、Squid、Tomcat、Mysql、Apache、Php、memcached 、zabbix、keepalived精通ORACLE数据库安装、性能调优、数据备份恢复;精通MySQL主从复制、主主复制,性能调优,数据备份恢复;精通ansible工具的使用,熟悉Oracle IAS,zookeeper,hadoop部署配置者优先。如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣,可以订阅我的头条号,我会在这里发布所有与算法、机器学习以及深度学习有关的有趣文章。(码字不易,若文章对你帮助可点个赞~)


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