运维工程师需要掌握的技能和知识非常广泛，以下是一些关键的学习点：
操作系统和Linux基础
Linux系统操作：包括安装、目录结构、启动流程、用户管理、磁盘分区、软件包管理、文件权限、文本处理、进程管理、性能分析工具等。
Shell编程：编写Shell脚本以提高自动化运维能力。
网络技术
OSI和TCP/IP模型：理解网络通信的基本原理。
网络服务部署：熟悉网络设备如交换机和路由器，以及网络服务的配置和管理。
自动化运维工具
自动化工具：掌握如Ansible、Puppet、SaltStack等自动化工具，实现批量部署和配置管理。
云计算与虚拟化技术
云服务：了解云服务器、云存储、云数据库等概念和原理。
容器技术：熟悉Docker和Kubernetes，实现应用的快速部署和管理。
数据库与中间件
关系型数据库：如MySQL、Oracle的安装、配置、优化和维护。
非关系型数据库：了解Redis、MongoDB等数据库的基本原理和应用场景。
监控与日志分析
监控工具：使用Zabbix、Prometheus等工具进行系统监控。
日志分析：掌握ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等工具进行日志分析。
安全性与备份恢复
网络安全：了解防火墙、加密技术等安全威胁和防护措施。
数据备份和恢复：掌握数据备份和恢复的方法。
持续集成/持续部署（CI/CD）
软件开发流程：了解CI/CD流程，参与应用生命周期的各个环节。
硬件和服务器知识
服务器硬件：了解服务器性能调优和容错技术。
存储和网络设备：熟悉存储设备、网络设备的基本操作和故障处理方法。
编程知识
编程语言：至少熟悉一种脚本语言，如Python、Shell等，用于编写自动化脚本。
沟通能力与抗压能力
团队合作：与其他团队成员合作，共同解决技术问题。
问题解决：能够清晰地表达观点，听取他人意见，达成共识。
加分技能
开源监控平台：熟悉Ganglia、Nagios等开源监控工具。
分布式计算/存储：了解Hadoop、HBase、Storm等分布式计算或存储系统。
机器学习：熟悉机器学习原理并能付诸实践。
网络协议：精通TCP/IP、HTTP等网络协议，了解socket网络编程。
以上是运维工程师需要学习和掌握的主要技能和知识。随着技术的发展，运维工程师还应关注行业动态，持续学习新的知识和技能以适应不断变化的工作需求