在人们的印象中运维工程师，常年背着沉重的书包，全年7*24小时无休，每一分每一秒都不能放松警惕，深夜维护升级系统，傻小子加班是常态。

看运维人小张，赶上公司大数据平台组件安装，安装完一个，还有三个……组件适配、引擎调优，一步步手工部署，一项项人工检查，眼看已是半夜，距离所有大数据组件安装完成仍遥遥无期……当别人已进入梦乡，他还是那个用加班熬夜换“岁月静好”的老实人。

数据人可不都这么悲催，运维小李所在公司的大数据平台组件安装部署，嚣张到他根本不需要繁杂的手工部署，一键安装部署轻松搞定，后期数据平台的运维，更做到了自动化管理和检测，数据运行情况一目了然，“哪里出错点哪里”不在话下，加班？不存在！

同样是运维人员，为什么两人却有着截然不同的工作方式呢？原因并不在运维人本身，而在于传统大数据平台和云原生大数据平台的本质区别。

为解决传统大数据平台在集成安装部署大数据组件时的难题，越来越多的企业开始尝试基于K8s技术构建的云原生大数据平台。但云原生架构下进行大数据组件安装部署仍存在难题：统一配置管理；应用、存储系统的生命周期管理；可观测性服务；集群环境安全；自动化运维；应用版本升级等等难点。