运维2.0理论体系之三大重点
运维服务体系
运维服务体系整理编辑：一、运维服务体系建设原则运维服务体系建设的原则有以下几个方面。
一是以完善的运维服务制度、流程为基础。
为保障运行维护工作的质量和效率，应制定相对完善、切实可行的运行维护管理制度和规范，确定各项运维活动的标准流程和相关岗位设置等，使运维人员在制度和流程的规范和约束下协同操作。
二是以先进、成熟的运维管理平台为手段。
通过建立统一、集成、开放并可扩展的运维管理平台，实现对各类运维事件的全面采集、及时处理与合理分析，实现运行维护工作的智能化和高效率。
三是以高素质的运维服务队伍为保障。
运维服务的顺利实施离不开高素质的运维服务人员，因此必须不断提高运维服务队伍的专业化水平，才能有效利用技术手段和工具，做好各项运维工作二、运维服务体系的总体架构运维服务体系由运维服务制度、运维服务流程、运维服务组织、运维服务队伍、运维技术服务平台以及运行维护对象六部分组成，涉及制度、人、技术、对象四类因素。
制度是规范运维管理工作的基本保障，也是流程建立的基础。
运维服务组织中的相关人员遵照制度要求和标准化的流程，采用先进的运维管理平台对各类运维对象进行规范化的运行管理和技术操作。
三、运维服务体系建设内容1.运维管理制度建设总结现有的运维管理经验，相关运维标准，结合目前的实际情况，统一制定运维管理制度和规范。
通过定期和不定期的检查，促进各项制度规范在数据中心的贯彻落实，从而建立起全辖统一、规范的运行维护管理工作方式。
同时，随着信息化建设的不断发展，也要确保各项制度的及时更新。
制度体系内容要涵盖机房管理、网络管理、资产管理、主机和应用管理、存储和备份管理、技术服务管理、安全管理、文档管理以及人员管理等类别。
各类制度具体内容因需要而定，如网络管理制度需覆盖网络的接入管理、用户管理、配置管理及网络日常运行管理和应急处理等。
安全管理制度需覆盖包括机房设施、网络、主机、数据库、中间件、应用软件、数据信息的安全管理、其他机密资源和人员的安全管理以及安全事件的应急处理等。
运维管理要重点做什么
运维管理要重点做什么运维的二个核心点：保障业务系统稳定、高效、持续运行；降低运维中心的成本（运维中心是成本中心，而不是价值中心，是许多企业高层的共识）1、围绕稳定、高效、持续3个关键词，运维团队就有很多工作要做：稳定：（1）IT基础设施运维：网络日常巡检，vlan划分、ip分配，配置变更，问题解决，补丁升级等；服务器上架、系统推送、资源入池、日常巡检、系统扩容、问题解决，配置变更，补丁升级；（2）业务运维：版本发布、日常巡检、系统扩容、新系统上线、问题解决、参数配置、性能调整；（3）数据库运维：新库上线、SQL发布、导数、扩容、迁移、日常维护（统计信息、重组、备份、巡检）、升级、问题诊断；（4）监控是否全部覆盖到（5）运维的安全问题，ip访问的限制，内部日志的审计，密码的管理，root的登录；高效：（1）业务系统架构能够支撑高并发、大流量的业务场景（大促销，购物节），到应用系统的架构、中间件的选型、参数的调整；（2）后台支撑的网络带宽是否够用，这里涉及到网络是否合理地分区、流量是否按照预定的线路在走、业务数据、监控数据、备份数据、管理数据是否分网在走；（3）服务器系硬件性能是否是瓶颈，操作系统设置是否最优，如I/O调度算法，swap，最大内存段等kernel设置，max openfile，max processes等资源参数；（4）RAID设置，如卡的cache设置，raid级别设置等；（5）数据库性能是否有瓶颈，数据、日志的分离，应用的读、写分离等，数据库分库、分表等设置，数据库缓存设置等；（6）数据库与应用直接是否有cache中间件，如redis，memcache等做缓存；（7）监控的处理速度能否跟得上高并发、大流量的业务场景等；持续：（1）应用系统是否集群配置（web server，app server）；（2）数据库缓存中间件redis，memcache是否有主从配置等；（3）数据库是否有主从配置；（4）应用、数据库cache、数据库的主从配置是否有单点风险（如果是云平台，主、从是否在同一物理机，如果是非云平台，主、从是否在同一交换机；（5）存储是否是raid10配置；（6）交换机是否冗余，服务器网口是否是聚合模式；对于金融类企业，金融业务线是需要建立灾备中心的：（1）应用系统是否能够切换到灾备中心；（2）数据是否能够转移到灾备中心；（3）RTO,RPO是多少，等等；2、降低运维中心的成本（1）软件成本。
运维服务的关键要素及网络安全保障措施
运维服务的关键要素及网络安全保障措施运维服务是指对计算机系统、软件、网络以及相关设备进行维护、管理和优化的一系列服务。
它在现代企业中扮演着非常重要的角色，为企业的信息化建设和业务的持续运行提供了保障。
在运维服务中，关键要素和网络安全保障措施是确保系统稳定性和安全性的重要方面。
本文将对这些要素和措施进行详细介绍。
一、运维服务的关键要素1. 监控和故障处理监控是运维服务中的一项核心任务，通过对系统、网络等进行实时监控，及时发现并处理潜在的故障和问题，确保系统的正常运行。
运维人员需要掌握各种监控工具和方法，能够准确判断和快速响应。
2. 系统维护和更新针对企业所使用的各种软硬件系统，定期进行维护和更新是保持系统稳定和安全的重要手段。
维护包括对系统性能进行优化和调整，更新包括对系统补丁和安全漏洞的修复。
运维人员需要制定详细的维护和更新计划，并确保计划得以顺利执行。
3. 资源管理和优化资源管理是运维服务的关键环节，包括对硬件设备、软件应用和数据库等资源进行全面管理和优化，以提高资源的利用率和性能，降低成本。
运维人员需要根据企业的实际需求，合理配置和分配资源，并定期进行性能评估和优化。
4. 数据备份和恢复数据备份是运维服务中不可忽视的一环，通过定期备份重要数据，以防止误操作、硬件故障或者灾难性事件导致数据丢失。
同时，恢复备份数据也是运维人员的重要任务，以确保业务的正常运营和数据的完整性。
二、网络安全保障措施1. 访问控制和身份认证在运维服务中，实施访问控制和身份认证是保护关键系统和数据安全的重要举措。
通过设立访问权限和身份验证，只允许授权的人员访问系统，提高系统的安全性。
运维人员需要合理设置用户权限，建立安全的登录方式，并监控用户的活动。
2. 安全审计和日志监控安全审计和日志监控是发现和应对安全事件的有效手段。
运维人员需要建立完善的日志记录和审计机制，对系统和网络中的安全事件进行监控和分析。
及时发现和应对异常行为，以保护系统免受潜在威胁。
运维知识点总结
运维知识点总结一、概述运维（DevOps）是开发（Development）和运营（Operations）的缩写，是一种软件开发方法，旨在通过人员合作、自动化工具和流程改进，缩短软件生命周期中的开发、测试和部署周期来提高生产力和质量。
运维团队负责管理和维护软件系统的稳定运行，包括硬件配置、软件安装、系统监控、故障检测、应急处理等。
因此，运维工程师需要掌握各种技能和知识，以保证系统的稳定性和可靠性。
本文将从以下几个方面总结运维知识点，帮助运维工程师更好地理解和掌握相关知识。
二、操作系统1. Linux操作系统Linux是一种开源的操作系统，广泛用于服务器端和嵌入式设备。
运维工程师需要掌握Linux系统的安装、配置、管理和故障排查技能，包括文件系统管理、用户权限管理、系统监控和网络配置等内容。
2. Windows操作系统Windows是微软公司开发的操作系统，用于客户端和服务器端应用。
运维工程师需要了解Windows系统的安装、配置、管理和故障排查技能，包括用户管理、文件共享、安全设置、系统监控和故障排查等内容。
三、网络管理1. 网络基础知识运维工程师需要了解网络基础知识，包括网络拓扑、IP地址规划、子网划分、路由配置、交换机配置、防火墙设置等内容。
2. 网络设备管理运维工程师需要掌握网络设备的配置和管理技能，包括路由器配置、交换机配置、防火墙设置、负载均衡配置等内容。
3. 网络安全管理运维工程师需要了解网络安全管理知识，包括网络漏洞扫描、入侵检测、防火墙策略、加密传输、安全认证等内容。
四、数据库管理1. 数据库基础知识运维工程师需要了解数据库基础知识，包括数据库类型、数据库设计、数据库优化、数据备份和恢复等内容。
2. 数据库管理系统运维工程师需要掌握数据库管理系统的安装、配置、管理技能，包括SQL Server、MySQL、Oracle等数据库管理系统的安装、配置、备份和性能调优等内容。
3. 数据库高可用运维工程师需要了解数据库高可用技术，包括主从复制、集群部署、分布式数据库等高可用方案。
运维岗位知识点总结
运维岗位知识点总结嘿，朋友！咱们来聊聊运维这个岗位那些重要的知识点。
运维啊，就像是一个大管家，得操心好多事儿。
先来说说系统管理这一块。
系统就像是我们身体的各个器官，得时刻保持健康和正常运转。
服务器得像个忠心耿耿的卫士，稳定可靠，不能动不动就“闹脾气”。
你想想，如果服务器经常出问题，那不是跟人三天两头生病一样让人头疼嘛！网络方面呢，那可是信息传递的“高速公路”。
要确保网络畅通无阻，就像道路不能有大坑小洼一样。
不然数据怎么能快速、准确地传输？这就要求咱们得熟悉各种网络设备和协议，就跟熟悉自己家的家具摆放一样。
还有数据库，那可是数据的“宝库”。
得好好管理，保证数据的安全、完整和有效。
这就好比管着家里的钱箱子，不能丢了钱，也不能记错账，对吧？监控可是运维的“眼睛”。
得时时刻刻盯着系统的运行状态，一旦有个风吹草动，就得赶紧采取措施。
不然等到问题大了，可就麻烦啦。
这就像开车的时候，得盯着仪表盘，发现不对劲就得赶紧处理。
安全防护也是重中之重。
网络世界里的“坏人”可不少，得像给家里装防盗门、防盗窗一样，把系统保护得严严实实的。
不然被“黑客”入侵了，那损失可就大了。
备份恢复就像是给系统买了一份“保险”。
万一出了问题，能迅速恢复，不至于手忙脚乱。
你说要是没备份，数据丢了，那不就跟丢了传家宝一样心疼？软件的部署和更新也不能马虎。
新的功能要及时上线，旧的问题要及时修复。
这就跟给家里换家具、修电器一样，得跟上时代的步伐。
故障处理就像是消防员灭火，得迅速、果断、有效。
不能等火烧大了才去救，那时候可就晚啦！性能优化呢，就像是给汽车做保养，让系统跑得更快、更稳、更省油。
总之，运维这个岗位，要懂的东西多，要操心的事儿也多。
但只要咱们用心，把这些知识点都掌握好，就能让系统稳稳当当运行，为业务发展保驾护航！怎么样，是不是觉得运维还挺有挑战的？。
PMS2.0系统优化概述
PMS2.0系统优化概述摘要：设备（资产）运维精益管理系统（PMS2.0），实现了对电力生产执行层、管理层、决策层业务能力的全面覆盖，支撑运维一体化和检修专业化，实现管理的高效和集约。
本文围绕PMS2.0系统的优化概述展开详细的论述，仅供参考。
关键词：系统；优化概述一、系统概述1、六大设计原则（1）第一设计原则，标准先行原则：首先在理论层面讲系统中所涉及到技术标准和技术规范等完成建立和完善工作，从理论层面促进系统规范性的有效提高，具体落实系统的数据接入、应用功能以及集成接口等设计模块的标准化设计；（2）第二设计原则，前瞻性原则：在进行系统的规划和设计过程中，应该适当的融入前瞻性原则，出于对目前状况的应用需求的满足基础上，要保证系统在未来相当长的一段时间内具有一定的先进性和实际应用价值，为业务的持续发展提供基本保证；（3）第三设计原则，业务协同原则：对目前的行业需求进行有效满足，是开展系统设计工作的宗旨，而目前行业中的各种相关业务都要在新系统的涉及范畴之内，故而，要充分的考虑到各业务之间的协调，实现系统各组件的部署和集成方案的一体化平台相关的技术标准，并在现有协同性的基础上，使其联系变得更加紧密；（4）第四设计原则，操作简单性原则：出于用户体验方面的考虑，要立足于操作简单、直观的原则，进一步增强界面、操作风格的统一性；（5）第五设计原则，可扩展性原则：进行系统的设计过程中，要遵照可扩展性原则，这条原则与其前瞻性原则同属一脉，为其前瞻性提供物质基础保证，遵照可扩展性原则，各个业务模块之间的耦合度得到有效的降低，满足业务在发展过程中对于设备和功能更新方面的需求；（6）第六设计原则，平滑过渡原则：在进行新系统的设计过程中，涵盖目前行业中各个业务模块，而欲实现系统的推广和应用，需要将目前相对分散的业务模块有机过渡到统一的系统中来，要充分考虑到二者在时间和空间上的差异性，平滑过渡，减少对业务活动的不良影响。
运维进阶知识点总结
运维进阶知识点总结一、高效运维管理知识点1. 自动化运维自动化运维是指通过自动化工具和脚本来管理和维护系统，其目的是提高运维效率，减少人为错误。
自动化运维涉及到很多工具和技术，比如Ansible、Puppet、Chef等，运维工程师需要深入了解这些工具的原理和使用方法。
2. 容灾备份容灾备份是指在系统发生故障时能够迅速恢复服务的能力。
这需要运维工程师对系统的整体架构和数据流程有深入的理解，能够根据实际情况制定恢复方案，并能够快速、准确地执行。
容灾备份涉及到数据库备份、系统镜像、业务数据备份等方面的知识点。
3. 性能优化性能优化是指通过各种手段和技术提高系统的性能，减少响应时间，提高用户体验。
对于大型网站和应用来说，性能优化是运维工程师最重要的工作之一。
性能优化涉及到服务器配置、网络优化、数据库调优、代码优化等方面的知识点。
4. 安全防护安全防护是指通过各种手段和技术保护系统不受攻击和破坏。
随着网络环境日益复杂，安全防护成为运维工程师的核心工作之一。
安全防护涉及到防火墙配置、入侵检测、漏洞修复、安全备份等方面的知识点。
5. 监控预警监控预警是指通过监控系统和告警系统实时监控系统的各项指标，并在系统异常时及时发出预警。
监控预警是高效运维管理的重要组成部分。
运维工程师需要熟练掌握各种监控工具和技术，能够根据实际情况设置合理的告警规则，确保系统处于良好状态。
以上是高效运维管理的一些重要知识点，对运维工程师来说，这些知识点是必须掌握的基本技能。
同时，运维工程师还需要不断学习和提升自己的技术水平，了解最新的运维技术和发展趋势，才能更好地适应不断变化的信息技术环境。
二、常见故障排查与解决知识点1. 服务器故障服务器故障是运维工程师经常遇到的问题之一。
服务器故障可能包括硬件故障、网络故障、软件故障等。
运维工程师需要熟练掌握各种服务器故障排查和解决方法，比如CPU负载过高、磁盘空间不足、内存泄漏等。
2. 网络故障网络故障是影响用户体验的重要原因之一。
PMS2.0系统在县供电企业的应用及实践
PMS2.0系统在县供电企业的应用及实践作者：沈月群来源：《河南科技》2018年第25期摘要：国家电网公司设备（资产）运维精益管理系统（PMS2.0）是国家电网公司直接贯穿到县级供电公司的唯一系统，支撑运维检修全过程精益化管理和电网资产的全寿命周期管理。
基于此，本文首先分析PMS2.0系统概况，然后探讨PMS2.0在县供电企业的应用及实践。
关键词：PMS2.0;供电企业;电网图形管理;设备台账中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2018）25-0052-021 PMS2.0系统概况分析PMS是指工程生产管理系统，其英文全称为Power Production Management System，是SG186内容工程中常用的应用之一。
PMS系统标准主要包含电力企业设备规范化管理、PMS 系统设备管理综合化策划及设备整个管理过程。
例如：电力相关设备需求综合规划、制造、购置、安装及调试、保养维护、巡检维修、科学化改造、定期更新和报废处理等各种程序。
國家电网公司设备（资产）运维精益管理系统（PMS2.0）是“三集五大”体系建设中的“大检修”体系内容，支撑运维检修全过程精益化管理和电网资产的全寿命周期管理，覆盖公司运维检修业务，贯穿生产管理全过程，实现数据共享和业务融合[1]。
该系统包含标准中心、电网资源管理中心、计划中心、运维检修中心、监督评价中心和决策中心6大中心，主要包括电网资源管理（含电网GIS图形）、实物资产管理（含ERP-PM模块）、电网运维检修管理、配网故障抢修管理（选用）、配网运维指挥管理（选用）、技改大修管理、运检绩效管理、状态检修管理、技术监督管理、运检辅助决策和授权许可等功能。
系统采用两级部署、五级应用模式，总部、各省（自治区、直辖市）电力公司两级部署，总部、各分部，各省（自治区、直辖市）电力公司，地市公司，县公司和班组五级应用，并实现与总部系统的纵向贯通。
51CTO学院-自动化运维之-运维知识体系和自动化部署
51CTO学院-自动化运维之-运维知识体系和自动化部署自动化运维是当前IT行业的热门话题，通过运用自动化技术来提高运维效率和质量。
在实践中，建立一个完善的运维知识体系和自动化部署是非常重要的。
本文将从运维知识体系和自动化部署两个方面进行探讨。
一、运维知识体系1.1 系统基础知识在运维工作中，掌握系统基础知识是至关重要的。
这包括操作系统、网络知识、数据库知识等。
只有对系统的基础知识有深刻的理解，才能更好地进行运维工作。
1.2 应用架构知识了解应用架构知识对于运维工作也是至关重要的。
掌握应用的架构，可以更好地定位和解决问题，提高系统的稳定性和性能。
1.3 监控与告警知识监控与告警是运维工作中必不可少的一环。
掌握监控与告警知识，可以及时发现问题并采取相应的措施，保障系统的稳定运行。
二、自动化部署2.1 自动化部署工具选择适合自己团队的自动化部署工具是非常重要的。
常见的自动化部署工具有Ansible、Puppet、Chef等，可以根据实际情况选择合适的工具。
2.2 脚本编写脚本编写是自动化部署的基础。
掌握脚本编写技能，可以快速、高效地完成部署工作。
同时，脚本的复用性和可维护性也是需要考虑的因素。
2.3 流程优化优化部署流程是提高自动化部署效率的关键。
通过不断地优化流程，可以减少人为错误，提高部署的成功率和速度。
三、持续集成与持续部署3.1 持续集成持续集成是一种软件开发实践，通过自动化构建和测试，可以保证代码的质量。
持续集成可以帮助团队更快地发现和解决问题，提高开发效率。
3.2 持续部署持续部署是持续集成的延伸，通过自动化部署，可以将代码快速、自动地部署到生产环境中。
持续部署可以缩短部署周期，降低风险，提高系统的稳定性。
3.3 自动化测试自动化测试是持续集成和持续部署的重要组成部分。
通过自动化测试，可以保证代码的质量，减少人为错误，提高系统的稳定性。
四、安全与监控4.1 安全安全是运维工作中至关重要的一环。
智能运维算法核心知识体系
智能运维算法核心知识体系包括以下几个方面：
1.数据采集和处理：智能运维算法需要采集大量的运维数据，如
设备状态、性能指标、日志信息等，然后对这些数据进行处理、分析和清洗，以生成可用于算法的数据集。
2.机器学习和数据分析技术：智能运维算法需要应用各种机器学
习和数据分析技术，如聚类、分类、回归、异常检测、时间序列预测等，以从海量数据中提取有价值的信息和知识。
3.基础设施和性能管理：智能运维算法需要对基础设施和性能管
理有深入的了解，包括硬件、网络、应用程序等方面的知识，以便为运维人员提供更精确的预测和建议。
4.人工智能和大数据技术：智能运维算法需要应用人工智能和大
数据技术，如深度学习、自然语言处理、图像识别、数据挖掘等，以提高算法的精度和效率。
5.业务理解和解决方案：智能运维算法需要深入了解业务需求和
业务流程，并提供适合的解决方案，以帮助企业实现更高效的运维管理。
主流的运维标准体系介绍
主流的运维标准体系介绍
主流的运维标准体系包括以下几个方面：
1. ITIL（IT Infrastructure Library）：ITIL是一套国际公认的最
佳实践框架，主要关注IT服务管理。
ITIL体系包括服务战略、服务设计、服务过渡、服务运营和持续服务改进五个核心的生命周期阶段。
2. ISO/IEC 20000：ISO/IEC 20000是一种国际标准，用于评估
和认证组织的IT服务管理系统。
该标准关注服务管理的各个
方面，包括服务策略、设计与实现、交付与支持以及改进。
3. COBIT（Control Objectives for Information and Related Technologies）：COBIT是一个由国际信息系统审计和控制协
会（ISACA）开发的框架。
它提供了一套指导原则和最佳实践，用于帮助组织实现IT治理和管理目标。
4. DevOps：DevOps是一种将开发和运维团队紧密集成在一起
的软件开发和交付方法论。
它强调自动化、持续交付和协作，旨在加快软件交付速度和质量，同时提升团队的协作效率。
5. NIST（National Institute of Standards and Technology）：NIST是美国国家标准与技术研究所，制定了一系列安全与运
维的标准和指南，例如NIST SP 800系列关于信息安全的标准。
这些标准体系都有其独特的特点和适用范围，组织可以根据自身需求选择和应用相应的标准体系来提升运维管理水平。
软件系统运维技术必备知识点详解
软件系统运维技术必备知识点详解作为软件系统的运维人员，掌握必备的知识点对于确保系统的稳定运行和有效维护至关重要。
在本文中，我将详细解释一些软件系统运维技术的必备知识点。
首先，硬件基础知识是软件系统运维技术的基石。
运维人员需要了解服务器、网络设备、存储设备等硬件设备的基本原理和特点。
他们需要掌握如何正确选购硬件设备，并且能够进行硬件故障排除和维护。
了解硬件设备的性能指标、扩展性和可靠性对于进行合理规划和配置非常重要。
其次，操作系统是软件系统运维的核心。
运维人员应该熟悉主流的操作系统，如Windows、Linux等，并了解其基本原理、特性和常用命令。
他们需要能够进行系统安装、配置和维护，包括用户管理、权限控制、文件系统管理等。
此外，了解操作系统的性能调优和故障排查方法也是必备技能。
网络知识也是软件系统运维中必不可少的一部分。
运维人员需要了解网络拓扑、协议、路由等基础知识。
他们需要能够配置网络设备，解决网络故障，确保网络的稳定和安全。
熟悉网络常见问题的诊断和排除方法，以及网络性能调优的技巧对于快速定位和解决问题至关重要。
数据库知识是软件系统运维技术中的另一个重要方面。
运维人员需要了解常见的数据库管理系统，如MySQL、Oracle等，并掌握数据库的安装、配置和备份恢复方法。
他们还需要能够优化数据库的性能，包括索引优化、查询优化等。
了解数据库的故障排查和数据恢复方法是处理紧急情况的必备技能。
此外，安全知识也是软件系统运维中不可忽视的一部分。
运维人员需要了解网络安全和系统安全的基本概念和原理，掌握常见的安全威胁和攻击手段。
他们需要进行系统的安全加固，包括使用防火墙、安装安全补丁、加密通信等。
了解常见的安全事件响应和恢复方法，能够对可能的安全事件进行快速应对也是必不可少的。
最后，监控和故障排除是软件系统运维中的日常任务。
运维人员需要掌握监控工具的使用，包括服务器性能监控、网络流量监控、应用程序监控等。
他们需要能够根据监控数据分析系统的性能瓶颈和故障原因，并采取相应的措施解决问题。
云计算数据中心运维管理要点
云计算数据中心运维管理要点云计算数据中心运维管理是指对云计算数据中心的各项运营和维护工作进行规划、组织和协调的管理活动。
它的目标是确保数据中心的高可用性、高性能和高安全性，以满足用户的需求。
以下是云计算数据中心运维管理的要点：1.设备管理：包括硬件设备的选购、安装、配置、维护和更新等工作。
运维团队需要确保设备的稳定性和可靠性，及时进行故障排查和修复。
2.网络管理：包括网络设备的配置和维护，以及网络连接的监控和优化。
运维团队需要确保网络带宽和延迟满足用户需求，并及时解决网络故障。
3.电力和供电管理：数据中心对电力的需求较大，需要进行电力供应的管理和监控。
运维团队需要确保电力供应的稳定性和可靠性，做好备用电源和节能措施。
4.机房环境管理：数据中心的机房环境对设备的正常运行有重要影响，需要进行温度、湿度和空气质量的监测和调控。
运维团队需要保持机房环境的稳定和适宜，及时处理机房设备故障。
5.安全管理：数据中心存储了大量的用户数据，安全管理是运维的重点工作。
运维团队需要确保数据的机密性、完整性和可用性，建立合理的安全策略和工作流程，进行安全漏洞扫描和漏洞修复。
6.容量管理：数据中心的容量规划和管理对整体运行极为重要。
运维团队需要定期评估并预测数据中心的容量需求，提前进行扩容或优化措施，以满足用户的增长需求。
7.数据备份和恢复：数据中心的数据备份和恢复是数据安全的基本保障。
运维团队需要定期备份数据并测试恢复流程，确保备份数据的完整性和可用性。
8.监控和报警管理：数据中心运维需要对各项指标进行监控和报警，及时发现和解决潜在的问题。
运维团队需要建立有效的监控系统，设定合理的报警条件，并进行及时的响应和处理。
9.问题管理：当发生故障或问题时，运维团队需要迅速响应，进行故障排查和修复。
同时，需要对问题进行记录和归档，以便后续分析和改进。
10.运维文档和知识管理：运维团队需要建立相关的文档和知识库，记录和分享运维经验和最佳实践。
运维2.0体系架构
运维2.0之体系建设一、规划体系(一)服务目录规划运维2.0是面向服务的运维，在运维规划阶段设计服务体制、服务目录以及服务流程。
在应用运维之初，和业务用户明确业务服务的愿景、系统承载的用户数目、系统峰值的承载量、应用系统需要定期检查与维护之处、需配备的服务人员的资质等，有助于运维部门评估所提供运维服务成本与收益。
(二)技术架构规划运维技术架构规划推动运维部门走出被动的局面，运维人员将长期积累的经验反向指导研发的软件架构设计，有助于运维和研发相互协助，促进IT的融合。
运维技术架构规划包括应用架构规划、组件选型原则和应用环境组建。
1.应用架构规划运维应用架构规划列出系统应用架构设计的原则和标准，如负载均衡、动静分离、读写分离、容灾容错等。
以架构评审的形式，协同研发达成共识，形成应用框架的分级标准，确保框架的基本统一，提高研发效率，降低运维成本。
2.组件选型原则运维提出架构组件的选型要求，如在何种情况下使用私有云，何种情况下利用虚拟化，甚至细化到每个架构层面上的服务器、操作系统和计算资源的选型。
使得应用系统从开发阶段就和未来生产环境无缝衔接，有助于提高系统实施和升级的稳定性。
3.应用环境组建运维2.0提出运维规划中需明确规定未来系统在生产环境中架构层级划分标准，架构层级和服务单元的衔接标准，应用系统中每个模块、每个组件甚至每个配置文件的配置标准，统一的标准化的应用环境和组件配置有助于促进一体化自动运维的实现，同时也有利于组件以及组件维护的迭代与重用。
(三)安全体系规划生产系统的信息安全由运维部门主责，运维2.0在信息安全规划中提出运维部门除关注安全技术手段外，还要考虑配套的安全管理制度。
目前多数应用系统在生产环境上线后，运行维护时才开始设计相应的配套制度，这使得未来生产环境存在“先天不足，后天弥补”的风险。
比如由于数据篡改、伪造、中断或者截获造成信息反馈延时或由于病毒侵入造成系统紊乱的风险。
在运维之初，规划符合行业与监管标准的信息安全政策与制度，建立一系列运维框架，并将相应的制度和规范通过技术手段落实到应用系统的设计中会起到“有备无患”的作用。
云计算运维的要点及理念
云计算运维的要点及理念云计算（cloud computing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。
透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。
瑭锦tanjurd总结云计算运维管理的要点云计算在运维管理中其所涵盖的范围非常广泛，其中主要包括了对环境管理、网络管理、软件管理、设备管理、日常操作管理、用户密码管理以及员工管理等多个方面云计算运维管理的改进中，应从日常监控、周期巡检、服务受理、故障处理、平台维护、配置管理、安全管理等方面着手，利用自动化运维工具，实现对物理资源、虚拟资源的统一管理，提供资源管理、统计、监控、调度、服务管控等端到端的综合管理能力，从而实现对云数据中心统一、便捷、高效、智能的一体化运维管理。
云计算为现代化的运维管理体系带来了新的理念，瑭锦tanjurd表示将传统运维工作中的大量重复性、简单的手工工作通过软件实现，从而使运维人员能有更多精力、条件投人到整个服务的生命周期当中。
我们应当加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。
瑭锦tanjurd解释云计算的运维管理应从数据中心的日常监控人手，对日常维护管理、事件管理、变更管理以及应急预案管理等进行全方位的日常监控，以提前发现问题并消除隐患。
通过对云计算良好的运行监控，从而实现对各个系统服务的统一管理，以及对各服务操作系统应用程序信息的统一收集，并实现对各层面信息的综合分析、归纳和总结。
而且通过有效的运行监控，在系统出现问题时能及时的向系统管理员预警，从而提前解决问题，有效避免了因系统故障而导致企业蒙受经济和信誉上的损失。
运维管理计划书中的关键要点分析
运维管理计划书中的关键要点分析随着信息技术的迅猛发展，运维管理在企业中扮演着越来越重要的角色。
运维管理计划书是指企业为了保证系统的稳定性和可靠性，制定的一份详细的管理方案。
本文将从几个关键要点出发，对运维管理计划书进行分析。
一、目标和指标的设定运维管理计划书中的首要任务是明确目标和指标。
目标是指企业希望通过运维管理达到的预期结果，而指标则是用来衡量目标是否达成的具体标准。
在设定目标和指标时，需要考虑到企业的实际情况和需求，同时要具备可量化和可衡量性。
例如，目标可以是提高系统的可用性，指标可以是系统的故障率降低到每月不超过1次。
二、资源和预算的分配运维管理计划书中需要清晰地规定资源和预算的分配情况。
资源包括人力、物力和财力等方面，而预算则是指为运维管理所需的费用。
在分配资源和预算时，需要综合考虑企业的规模、运维需求以及预期目标。
合理的资源和预算分配可以确保运维工作的顺利进行，提高工作效率和质量。
三、风险管理和应急预案运维管理计划书中必须包含风险管理和应急预案的内容。
风险管理是指对潜在风险进行识别、评估和控制的过程，而应急预案则是针对可能发生的突发情况进行的预先准备。
在制定风险管理和应急预案时，需要全面考虑各种可能的风险和应急情况，并制定相应的措施和应对策略。
这样可以有效降低风险对系统运行的影响，保证系统的稳定性和可靠性。
四、绩效评估和持续改进运维管理计划书中应该包括绩效评估和持续改进的内容。
绩效评估是指对运维管理工作进行定期的评估和检查，以确保目标的达成和工作的有效性。
持续改进则是指根据评估结果，不断优化和改进运维管理的方法和流程。
绩效评估和持续改进是运维管理的关键环节，可以帮助企业不断提高运维管理水平，适应不断变化的环境和需求。
五、团队建设和培训运维管理计划书中应该注重团队建设和培训的内容。
团队建设是指建立一个高效协作的运维团队，培训则是为团队成员提供必要的知识和技能。
在团队建设和培训中，需要注重团队成员的能力和素质，同时提供适当的培训和学习机会。
计算机运维百科知识点总结
计算机运维百科知识点总结计算机运维百科知识点总结计算机运维（Computer Operations and Maintenance，简称COM）是指对计算机系统进行监控、维护和管理的过程。
随着计算机系统的迅速发展，计算机运维的重要性也逐渐凸显。
本文将对计算机运维领域的一些重要知识点进行总结，以供读者参考。
1. 硬件维护计算机硬件是计算机系统的核心组成部分，其维护工作至关重要。
硬件维护的目标是保持硬件设备的正常运行和延长其使用寿命。
常见的硬件维护任务包括定期清洁硬件设备、检查电源供应、更换损坏的硬件组件等。
2. 软件更新计算机中的软件是其运行的核心，对软件的更新是保证计算机系统稳定性和安全性的重要措施。
及时安装操作系统和各种应用程序的补丁和更新，可以修复已知漏洞并提高系统性能。
3. 病毒防护计算机病毒是潜在的威胁，可以破坏计算机系统的正常运行。
因此，病毒防护是计算机运维的一项重要任务。
采取合适的病毒防护措施，如安装杀毒软件、定期更新病毒库、设置防火墙等，能够有效防范计算机病毒的入侵。
4. 数据备份与恢复数据是计算机系统中最重要的资产之一，进行备份工作是保护数据安全的重要手段。
定期进行数据备份，如将重要数据存储到外部硬盘或云端，可以防止数据丢失或被损坏。
同时，还需要具备数据恢复能力，以便在数据丢失或损坏的情况下能够及时恢复数据。
5. 网络维护计算机网络是现代企业和个人信息交流的重要手段，对网络进行及时维护和管理是确保网络正常运行的关键。
网络维护的任务包括监控网络性能、解决网络故障、管理网络设备等。
通过对网络的维护，可以确保网络的稳定性和安全性。
6. 故障排除计算机系统中可能出现各种故障，如硬件故障、软件故障、网络故障等，对这些故障进行及时排除是计算机运维的重要任务之一。
故障排除需要运维人员具备良好的逻辑思维和问题解决能力，能够迅速找出故障原因，并修复故障，恢复系统正常运行。
7. 安全管理计算机安全管理是计算机运维的重要组成部分。
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运维2.0之三大重点
一、业务驱动运维
IT的使命是向业务交付价值，为了高效地服务于业务，运维2.0强调以一种新的途径来管理运维，即业务驱动运维。
业务驱动运维的本质强调无论服务源自何处，IT 运维总能主动规避、发现或解决问题，向业务提供统一标准地端到端交付，并以确保持续改进的最佳服务级别的目标加以管理。
业务驱动运维可以从如下两个层面来解读。
(一)自上而下——业务战略指导IT运维规划
运维规划从企业的业务战略入手，逐步将业务战略转化为运维管理系统与工具的功能目标和系统架构，通过分析业务战略识别运维目标、运维的交付过程和数据，对数据进行分析，自上而下地指导运维规划，并形成一体化运维平台。
支撑企业业务战略的实现，满足企业管理层次的要求，引领企业业务创新。
业务战略与愿景给IT运维体系和一体化运维平台提供总体架构与演进方向，同时也明确运维体系与相应落地工具组成与开发的先后顺序。
(二)自下而上——智能运维提升业务的敏捷性
业务的发展瞬息万变，移动化、虚拟化和云计算等技术使IT运维环境错综复杂，IT运维要想跨越分散独立的异构IT领域，深入分析业务服务并实现模块化。
就需要将业务服
务级别提高到一个全新的智能级别。
利用历史数据优化资源的使用情况，并规划未来业务发展。
服务智能化旨在将各种IT数据转化为切实可行的知识，引领规划和指导实践。
运维2.0工具体系提供能够提前预见IT问题和预判未来业务需求的分析引擎，支持IT部门更智能化地为业务交付价值。
自下而上地将存储、监控、分析、展示、管理和规划全面整合在一起，提供全新的一站式和一体化服务，保证业务的敏捷性以及频繁变动时业务决策的科学化和智能化，减少耗时粗犷的手动操作。
运维2.0所提倡的业务驱动运维使得IT运维主动和业务建立强相关，运维愿景与规划来源于业务战略，运维活动反作用于业务创新与规划，IT的任何问题或故障都能量化成业务影响，业务不必了解复杂的IT技术仅需要了解和自身相关的服务。
通过规范SLA评估服务质量，从而达到IT运维和部门之间相互依存、互利共赢的目的。
图示：业务驱动运维
二、架构驱动运维
所谓架构驱动运维是指利用架构的优化达到运维管理效率的提升，在应用发生变化或故障发生时，可以触发架构本身可伸缩和可调度能力，做到自我修复，节省对运维成本与能力的依赖。
运维2.0的架构规划原则包括：
(一)分层多级且单元化服务——拆分迭代灵活
大系统拆分成多层多级，如应用架构上分服务提供层、接入调度层、中间计算层、数据存储层。
层级模块内高内聚，层级模块间低耦合。
每一层级划分若干模块，低耦合系统易于扩展，足够小的模块易于复用。
在保持功能模型完整的基础上，要保持高性能与高负载，需要不同功能特点的模块再拆分，比如静态与动态部分分离。
此外，考虑到服务的性能和成本，核心服务的主服务提供体系可以考虑架构单元化，即服务虽然分层划分，但每个单元自成一体，单元中的上层
节点会访问指定的下层节点。
这样不仅保证了更高性能更低成本的目标，在资源隔离，系统灰度发布，对高峰扩容的应对方式上也提供了权宜之策。
图示：服务单元化
(二)服务模块化，兼顾分区容忍性——纵向可伸缩
根据目标客户群、增长模型、访问量模型、峰值分析等来推导和设计服务的架构、规模、资源，每个服务由多模块组成，如接入层主服务器集群、中间层备服务器集群。
根据功能模型和用户规模推导出模块数量，每个模块支撑的容量，每个模块的服务器数量，每个服务器支撑的容量以及模块在多IDC、多ISP间的分布。
当出现故障时，通过故障梯度服务柔性将故障对服务提供的影响消化掉，借助可伸缩的服务设计不影响服务调用者的体验。
根据功能模型的需要，一部分类似一致性的商务需要可以通过其他手段完成。
图示：服务模块化
(三)多ISP、多IDC分布——横向可调度
为防范网络、硬件的故障，规避硬件层、系统层、通过全局负载均衡解析服务的访问，引导服务到最优的ISP、IDC、模块、服务器。
当出现故障时，可以通过全局负载均衡将故障对应的ISP、IDC的服务器IP地址从全局负载均衡中摘除，服务访问被解析到其他正常的模块、服务器，从而使故障不影响自服务的提供。
架构上多ISP、多IDC的分布和调度策略是重点。
(四)分布式云化部署——海量运维可支持
运维最大的挑战是基础架构环境规模越来越大，服务支持趋于海量，海量导致技术选型取向趋于分布式架构和产品。
如分布式文件系统、分布式缓存、分布式存储和分布式数据库、IDC分布式部署。
每套服务独占物理环境，交付慢且调整难度大导致运维日益云化，底层架构实现虚拟化资源池、
上层架构实现运维流程服务调用，以达到有效提高资源利用率，全面提升系统运维管理能力的目的。
三、数据驱动运维
在云计算和大数据时代，集群规模和数据爆发式海量增长，给运维带来了巨大的挑战。
运维2.0理论提出用数据说话、用数据预见运维活动、借助全量的数据提及评价运维过程，简言之，就是数据驱动运维。
运维2.0的数据驱动运维关注两个重点。
(一)构建全量的数据体系
构建全量的数据体系包括构建数据全生命周期管理和数据架构体系，做好数据分类、数据标准、数据质量和数据安全的把控，作为数据驱动体系的基础数据采集与规范平台，发挥数据价值，为运维决策和运维服务的衡量提供科学依据。
数据全生命周期管理包括数据创建、存储、清洗、迁移、归档及销毁数据从产生到灭亡的六个阶段的标准、规范和流程。
数据架构体系则从流程、人员和技术三个层面，对所采集的面向资源的、面向技术指标的、面向服务的、面向用户的以及面向产品的结构化数据和非结构化日志或文件，在数据管控、数据归属、数据架构、数据质量和数据安全方面提出要求。
具体落地方式可通过如下方式在实现。
1.建立主数据系统，对主数据进行一致性管理和调用；
2.建立数据质量规范与策略、数据清理标准、数据合规性标
准，并将上述规则嵌入到应用系统与工具中；
3.将数据分类，落实不同类型数据的归属者与责任人，并建
立相应的逻辑数据模型和物理数据模型；
4.建立《数据质量考核办法和实施细则》，定期对数据进行
合规和安全性的审计，确保数据质量的持久可控；
5.完善操作及分析数据的工具与技术，如数据提取、加载与
转换工具、数据同步与整合工具、数据清洗工具、数据建模与分析工具等。
图示：全量数据体系
(二)构建价值驱动体系
在建立全量数据体系，保证数据的准确性和完整性基础
上，为体现数据价值，运维2.0提出价值驱动的四个方面。
1.建立与业务战略相结合的数据战略，为数据化能力建立
明确方向和目标。
运维2.0提出将数据领域的管理与应用提升至企业战略层面，建立与业务战略相结合的数据战略，为数据化能力明确方向和目标。
数据战略应充分消化业务战略中的数据需求，明确企业所应具备支撑业务的数据使用和处理的高阶能力要求，完整的数据体系应包含数据治理、数据管理和数据应用与服务三个高阶能力。
数据战略用以强化企业基于数据的精细化管理和决策的意识。
2.建立数据管理组织，坚持数据运维的文化，用数据认责
法激活数据治理机制。
在运维规划和运维活动中坚持用数据说话，坚持以定量的方法描述运维过程、定位运维故障、预见运维事件。
数据驱动的运维理念反映到KPI
中，确保团队成员对运维数据足够重视。
建立企业数据管理组织，通过数据认责管理机制将数据资产分配到相关责任人，在数据生命周期中承担数据管理责任，与管理流程和制度结合，逐步建立数据资产人人有责的数据文化。
3.关注不同角色的数据需求。
数据的反馈需要及时准确，
但并非所有人员都需要实时数据，过多实时的数据一则成本高，其则干扰大。
此时，需区分不同角色的数据需
求“投其所好”，一线监控人员更多的是看服务状态，因此需要实时告警的信息；上层的运维管理人员希望看到的是服务周期性的状态、趋势和对比；工具研发人员需要看到数据的关联；产品人员关注的是产品的趋势和用户体验等。
4.沉淀业务元数据。
将业务元数据存储在配置管理数据
库，建立底层数据关联。
使用公共基准的元数据规则，更好的整合数据。
5.“以用带治”，建立持续滚动反馈的数据体系。
让数据
和运维目标相关联，通过目标驱动，自上而下的重视衡量运维服务的价值、评估目标的达成度和影响度。
进而完善数据源及数据分析和展现的方法，提升运维活动的精细化管理，有效评估与衡量运维服务的质量，量化运维活动的价值。