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  • 3、数据运维:数据库运维、大数据技术平台运维 4、应用运维:应用软件系统 二、按技术切面来分 1、安全运维 2、性能运维 3、数据运维 4、集成运维 三、按流程...

    百度云解决方案师曹亚孟有段话说的挺好(我COPY过来了),大型企业客户需要的解决方案的要求是:


    1.包装美好的方案:客户不是IT专家,方案不仅要有用,还要能打动人心。


    2.清晰的权责范围:什么事情找厂商什么责任要自己扛着必须明确。


    3.友好的服务能力:不仅包括良好的人人沟通界面,也包括尽量简单的IT操作界面;这个“简单”不仅是操作繁琐程度,也包括做抉择和分配时不承担压力。


    4.稳定的服务品质:相比资源性价比、技术先进性、故障处理效率、故障后裸跪玻璃渣的热情奔放,服务稳定性更有现实意义,客户是买服务而非看马戏。


    5.法务约束:当前这道保障是缺失的,云平台找不到能正视法务风险的技术人员,客户找不到能理解云计算业务特性的律师。



    附录1:运维到底包含什么


    一、按领域来划分

    1、基础设施运维:IDC/网络运维、服务器/存储设备运维

    2、系统运维:系统中间件运维、云计算平台运维

    3、数据运维:数据库运维、大数据技术平台运维

    4、应用运维:应用软件系统


    二、按技术切面来分

    1、安全运维

    2、性能运维

    3、数据运维

    4、集成运维


    三、按流程来划分

    1、构建/持续集成、发布

    2、安装部署、升级、迁移、合并、扩展

    3、配置、初始化、配置变更

    4、备份、传输、恢复

    5、日志、监控、预警

    6、诊断排查、优化

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  • 个体既是数据的创造者也是数据的使用者,医疗,科技,教育领域都早已参与其中。并创造无数的好产品和价值。核心数据搜索和推荐、电商定点广告和推送,基因健康预测等都在不断重新定义互联网的生活。人们的生活并因此...

    大数据模式已经到来!个体既是数据的创造者也是数据的使用者,医疗,科技,教育领域都早已参与其中。并创造无数的好产品和价值。核心数据搜索和推荐、电商定点广告和推送,基因健康预测等都在不断重新定义互联网的生活。人们的生活并因此而改变。大数据的确对社会进步会产生深远影响和意义。简单来说就是数据可以产生价值!

    每个人都在工作中对结果负责并为此带来效益和价值,同时有些人冲在一线在做体系之外的绿叶。他们的工作不直接产生效益但是他们可以足够影响效益结果,这就是苦逼而沉默的运维。默默无闻的运维一代是否可以真正爆发,来证明自己的存在意义和价值。让自己的未来工作充满驱动力和想象力,这就需要运维拯救自己。特别是在互联网冲击时代下的运维更要如此,那么在运维时代的你和我,如何能够了解数据价值呢?

    不要让老板在有问题的时候才感觉到你的存在!这是多么痛的领悟啊!想到这里就眼镜湿润的想起了自己的梦想,我可不是想这样工作下去。的确需要改变,一定要打破“出了问题是你的,不出问题你应该做的” 这样的狗屁理念。那么我们就要提出数据运维的概念。

    一、工程数据

    描述出你所运维的系统或者工程项目的所有价值数据,体现如下:

    1.工单数量

    这里应该包括你的每天完成工单的质量和时间。而且要有平台可视化的体现。在完成工单的同时对业务的稳定性和目的要加以描述让你的工作变得更有意义。

    2.SLA可用性

    在老板眼里只关心两件事:一是他赚了多少钱,二是他花了多少钱。 SLA影响产品和业务性能也就间接影响老板的财路。所以这里要完美的体现出来你在帮老板赚钱了。我希望的是运维的同行真的每周的报表里要体现出来并为此运维所做的努力和付出。哪怕只有三个9这也是我们努力过的。

    3.基础资源

    我们运维的服务器数量和网络设备数量,IDC数量。之间的数据交互延时多少。我们每天的业务调用数量是多少? 调用的RTT如何? 我们报废的设备多少等等这些都要体现出来。反正这些数据即使你不主动表达一般的老板也不会台关心。除非你发生了故障...

    4.故障率

    没有故障是大家的集体愿望。但是所有的事件都是有规律和原因的。可能是我们的不经意的一个升级zlib库就会导致服务不可用。所以,我还是愿意在平台化上展示出这些数据。如果有进步让老板看到实际变化,如果没有对自己的工作也是一个重要的警醒。

    5.报警统计

    如果要消灭报警,我们就可以高枕无忧了。也有人说消灭报警自己TM 不就失业了吗? 但是老天会告诉你失业除非是你rm了服务器上的资源,否则老天会保佑你的,我们通过报警数据的统计根据内容做一些数据挖掘和提前预警。同时也要对报警内容进行问题分析和指引。如果老板欣喜的看到了你把短信报警的条数已经控制在3%以内,那么老板没有理由不给你涨工资的。

    二、业务数据

    业务运维系统的价值数据。如下:

    1.业务dashboard

    说白一点就是类似业务层的监控数据。我们可以做一些数据汇总然后平台化展示出来。比如业务的可用性访问状态,访问量的数据状态,DNS解析服务的状态,模拟产品化的监控状态等。可以让这些数据活的更有价值从而也更直观体现出业务的稳定状态。

    2.trace调用链

    这一点重要性毋庸置疑,从Google的dapper到twitter的zippikn再到赵海平跳槽到阿里(其实是说在做这样的鹰眼系统)。可以清晰看到业务调用之间的耗时,模块之间的依赖map可以非常快速的帮助运维定位问题。从而提高业务稳定状态和自身效率。

    3.业务拓扑切换

    有很多的重要业务都不是单点在一个IDC中心,往往多活在多个地方为了可控单点风险。所以在这样繁杂的业务体系当中,经常会有业务的稳定性切换。

    比如模块降级次数,比如切换频率,切换之后的稳定时间,切换之后的访问质量等这些都需要数据描绘出来。

    4.业务指标

    每个运维要明确自己的服务的业务指标。如果是做Web要看访问量,如果是做电商要看订单率等。而且要实时展示出来自己的业务指标。我们可以根据历史数据和经验进行预测和总结。比如我们要扩容带宽,我们要购买服务器这些数据都是我们的依据。

    5.业务基准数据

    比如运维锁服务器的平台的业务最大QPS,购买新服务器硬件性能的测试基准数据。在业务模式下的资源状态数据都需要记录和展现,特别是对我们在处理问题的时候能提供强大的依据。

    6.业务日志挖掘

    原来我们就习惯使用syslogd做统一化展现。现在的大数据时代激情四射早已颠覆了传统的技术。ELK就有一统江湖的意思。同时也有很多大公司开始自修复系统,其实深度来源就是做数据挖掘。根据我们所有收集到的日志做挖掘,展现。最后做调度分配,自修复,子降级。这也是我个人非常期待的事情。

    三、数据如何有效展示

    1.平台可视化

    运维的本质-可视化,我觉得可视化是描述数据最好的方式方法。我们根据数据做归档,做分析,做rrd,最后分析展示这本身也是想表达我们的本意。

    2.业务耦合关联

    这个就是说如何让老板,让RD能够容纳我们的平台。本来我们是说要展现自己但是这里就涉及到边界问题。因为有些数据需要和业务交互,有些数据需要和服务器交互。这就需要和业务解耦过程是否无污染的影响业务,是否可以有良好的API实现都是非常的关键。

    3.沟通先行

    我们在做这些事情的时候要给予老板希望与细心,阐述我们的目的和价值。因为我们在完善一个看似意义不大的平台。所以这里一定要多接触业务,运营阐述我们自己的想法给予我们足够的时间来作这些事情。

    4.技术方向

    其实这里做平台化的体系,语言工具太多了。我觉得还是那句话拥抱开源,避免重复造轮子! 因为当我们争取到的时间,我们就已经有KPI在身了。如何能用好身边的资源和把控时间非常重要。因为一旦项目失败所有的印象都会要在从0开始。

    数据对于我们的工作和生活都足够重要。我们要尊重科技学会善用数据来为我们的工作支撑方向,体现价值!运维的工作特性也是特别需要数据来体现。足可以提高我们的存在价值和对工作的长远影响。希望这些能够对运维的兄弟有所帮助!






    作者:一苇可航
    来源:51CTO
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  • 大数据时代数据中心运维管理

    千次阅读 2019-09-17 09:15:50
    立足数据中心运维管理的现状,顺应时代发展的潮流,充分利用信息技術的机遇,利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新,为行业的发展,国家的进步贡献力量。1.大数据时代...
    640?wx_fmt=gif 立足数据中心运维管理的现状,顺应时代发展的潮流,充分利用信息技術的机遇,利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新,为行业的发展,国家的进步贡献力量。  

    1.大数据时代数据中心运维管理的现状 

    大 数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野,但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。 以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量,正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。  

    目 前,大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心,但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。 因为在磨合期,所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶,技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善,相应的管理水平不高。  

    2.解决数据中心运维管理困境的策略 

    针 对目前数据中心运维管理的困境,本文提出了相应的解决策略,以供业界参考。  

    2.1 提升运维管理人员的整体能力 

    基于目前 数据中心运维管理工作人员的实际能力,通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。  

    2.1.1 大数据背景下,强化数据中心运维管理人员的技术应用水平 

    通过多维度的检验途径,比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力,在制定符合目前技术短板的相关培训,从而保证运维管理工作的顺利进行。  

    2.1.2 加强管理方面的知识渗透 

    在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下,可以加强管理学知识的渗透,为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量,既懂技术又懂管理的新世纪人才,有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。  

    2.1.3 加强工作人员执行力,更高效的完成工作 

    在数据中心运维管理的众多评价标准中,执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标,良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。  

    2.2 强化业务管理工作和业务培训工作 

    现如今,科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度,在数据中心运维管理这个领域也同样适用。 所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用,新的技术又刷新了行业应用领域。 所以设立专门的培训机构,强化管理人员终身学习的意识,紧跟时代发展的脚步。  

    2.2.1 制定合理的业务培训和业务管理培训计划 

    科学合理的方案总能给与人们正确的指导,并保证在规定期限内达到既定目标。 运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进,不断为管理人员灌输新的知识,为运维管理的工作融入新鲜的血液。  

    2.2.2 合理安排培训时间 

    运维工作人员在企业内是员工,男性员工在家庭里是儿子,是丈夫,是爸爸,所以要协调好培训的时间,保证员工能充分解决员工之外的各种事情,全身心的投入工作。  

    2.2.3 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化 

    公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系,比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。 通过多元形式的学习加深对行业发展的了解,并积极促进管理人员的专业素养。  

    2.2.4 定期进行培训效果的考核 

    在定期进行学习之余,为检验学习效果是否达到预期目标,应适时进行检验,进一步促进运维工作人员的学习质量的提升,提升其主观学习的动力。  

    总之,强化对运维工作人员的业务培训,能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训,能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展,最终有利于信 息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。  

    2.3 加强了解整体行业环境的意识 

    有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺,造成整体的管理水平低,是因为企业没有采取相应的举措保障。 以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。  

    ( 1)在企业内订阅与本行业相关的杂志和报纸,并且做到人手一份,从而能够为运维人员了解本行业的发展状况提供便利的条件。

    ( 2)定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨,在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势,从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。  

    ( 3)鼓励运维员工在各种级别的刊物上发表论文,并且将其发表论文的质量和所发杂志 的权威性进行评估,与其的个人职业发展紧密联系起来,从而能够对其关注数据中心运维管理工作的关注起到积极地促进作用。

    总之,强化了解和分析业务环境的意识,能够有利于运维管理工作人员有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升,最终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。  

    3.大数据时代下,技术层面面临的挑战

    3.1动力环境监控系统概述 

    通 过应用数据采集系统,计算机和网络技术,逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数据中心动力环境监控系统。  

    3.2 动力环境监控数据的特点。  

    通过采集数据中心的关键指标数据,针 对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。 动力环境监控数据具有其本身特点。

    3.2.1 数据结构化、格式化程度高 

    因系统采集到的实时监控数据大都存储于数据库中,因而动环监控数据结构化 、格式化程度高,这也为数据挖掘提供了便利。  

    3.2.2 实时更新

    动力环境监控系统运行的最底保证便是数据的准确性和实时更新,其数据采集的更新时间间隔为每秒。  

    3.2.3 时序性

    动力环境监控系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。  

    3.3 数据挖掘提高告警信息准确性 

    动力监控系统是以计算机为载体,以信息技术为依托的技术,所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。 就目前而言大规模的数量利用率较低,即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大,与现有的技术水平不能完好对接。  

    数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。 数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报,为运维管理的工作有序进行提供了基础,并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。  

    3.3 运维经验知识化的工作模式需要改进 

    据以往的运维工作人员的叙述,过度依赖专家给与的指导经验,成为行业内部的不良风气。 首先运维专家的培养周期较长,短时间没有任何效益输出;其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩,但是对于实际操作过程并不适用,最终导致工作的延误;最后就是过度依赖专家,若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创,不具有可持续性。  

    所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据,为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。 内部数据主要是指内部运维经验;外部数据是指来源于互联网的运维知识。 对于收集到的内外部数据,利用文本挖掘、聚類、分类预测等方法对信息进行加工展现,转化成知识库中的知识,并实现对信息的快速、自动化检索。  

    3.4 资源调度成为容量管理的关键 

    在大数据时代下,数据中心存储容量指标是指机位空间指标等,尤其是计算资源指标,是其组成的关键部分。 需要最新的数据中心运维管理平台实现监测服务器、使用网络以及存储资源等功能,根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。  

    云计算技术已成为数据中心运维管理的核心,并打破传统的数据运维管理信息系统结构,建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库,通过实际的操作,实现现有资源的动态优化配置。  

    虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性,在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时,也为运维管理人员提出了巨大的挑战。 故此,通过科学合理的分析容量数据,构建完善的资源调度制度,实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配,将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。  

    4.结束语 

    为顺应大数据时代的潮流,必须进行数据中心运维管理的深度优化,为数据 中心的整体发展提供新鲜的科技动力。 通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境监控系统技术,为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持,助力大数据时代背景下,数据中心运维管理的长足发展。  

      参考文献 

      [1]朱玉立,任义延,高甲子等,浅谈大数据时代下的数据中心运维管理[J].信息系.统工程,2015. 

      [2]解林超,石佳,王仲锋等。大数据时代对传统数据中心的影响及思考[J].中国新通信,2014.

      [3]周焘。大数据时代的档案大编研[J].陕西档案,2014.

      [4]陈艺高,动环大数据,提升运维效能[J].通信电源技术,2014. 

      [5]张隽轩,张文利,黄毅。数据中心运维系统应用ITIL管理体系分析[J].智能建筑与城市信息,2015.

      [6]宋维佳,马皓,肖臻,张晓军,张蓓.虚拟化数据中心资源调度研究[J].广西大学学报:自然科学版,2011,36(01):330-334.

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    在短時間內安全地託管伺服器,處理和傳輸更多數據的需求給予數據中心的壓力是無可避免的,在這過程中數據中心運維承擔重任,數據中心運維管理是數據中心生命週期中歷時最長的一個階段。數據中心運維管理就是:為提供符合要求的資訊系統服務,而對與該資訊系統服務有關的數據中心各項管理對象進行系統的計畫、組織、協調與控制,是資訊系統服務有關各項管理工作的總稱。數據中心運維管理主要肩負起以下重要目標:合規性、可用性、經濟性、服務性等四大目標。

    數據中心的運維管理指的是與數據中心資訊服務相關的管理工作的總稱。數據中心運維對象共可分成5類:

    1、機房環境基礎設施部分。這裏主要指為保障數據中心所管理設備正常運行所必需的網路通信、電力資源、環境資源等。這部分設備對於用戶來說幾乎是透明的,因為大多數用戶基本並不會關注到數據中心的風火水電。但是,這類設備如發生意外,對依託於該基礎設施的應用來說,卻是致命的。

    2、在提供IT服務過程中所應用的各種設備,包括存儲、伺服器、網路設備、安全設備等硬體資源。這類設備在向用戶提供IT服務過程中提供了計算、存儲與通信等功能,是IT服務最直接的物理載體。

    3、系統與數據,包括操作系統、資料庫、中間件、應用程式等軟體資源;還有業務數據、配置檔、日誌等各類數據。這類管理對象雖然不像前兩類管理對象那樣“看得見,摸得著”,但卻是IT服務的邏輯載體。

    4、管理工具,包括了基礎設施監控軟體、監控軟體、工作流管理平臺、報表平臺、短信平臺等。這類管理對象是幫助管理主體更高效地管理數據中心內各種管理對象,並在管理活動中承擔起部分管理功能的軟硬體設施。通過這些工具,可以直觀感受並考證到數據中心如何管理好與其直接相關的資源,從而間接地提升的可用性與可靠性。

    5、人員,包括了數據中心的技術人員、運維人員、管理人員以及提供服務的廠商人員。人員一方面作為管理的主體負責管理數據中心運維對象,另一方面也作為管理的對象,支持IT的運行。這類對象與其他運維對象不同,具有很強的主觀能動性,其管理的好壞將直接影響到整個運維管理體系,而不僅僅是運維對象本身。

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