大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式研究
数字政务一体化智能运维平台解决方案
解决方案概述
核心功能
一体化管理、智能监控、预警预 测、快速响应。
技术路线
基于云计算、大数据、AI和微服务 架构,整合各类政务资源,实现统 一监控、统一管理和统一服务。
价值体现
提高运维效率30%以上,降低故障 处理时间50%以上,确保政务服务 的高可用性和连续性。
01
02
03
04
智能化运维
通过自动化监控、诊断和排错 ,提高运维效率。
数据驱动决策
基于数据分析结果,为决策提 供科学依据。
统一管理平台
整合数字政务系统资源,实现 统一管理和调度。
高可用性和稳定性
确保数字政务系统连续、稳定 运行。
03
关键技术实现
大数据处理技术
数据采集
01
通过数据采集技术,从各个业务系统、网络设备、安全设备等
主要功能模块
监控管理模块
实时监控数字政务系统的运行状态,包括硬 件设备、操作系统、应用软件等。
运维管理模块
提供配置管理、权限管理、日志管理等功能 。
故障诊断与排除模块
自动诊断和定位故障,提供故障排除建议。
数据分析与可视化模块
对数字政务系统运行数据进行挖掘和分析, 提供可视化报表和图表。
平台优势与特点
高平台的灵活性和可维护性。
平台优化与升级
用户体验优化
通过改进用户界面和操作流程,提升用户体验 ,降低使用门槛。
安全性增强
加强平台的安全防护措施,提高数据传输和存 储的安全性。
自动化运维
提升平台的自动化运维水平,减轻运维人员的工作负担。
未来发展方向
01
跨部门协同
推动数字政务一体化智能运维平 台在各部门间的协同应用,实现 跨部门的数据共享和业务联动。
智慧运维一体化管理平台建设方案
BSM:IT运转的统一平台和 方法
请求,变更,以支持 业务服务
服务请求管理
事件管理
知识管理
问题管理
项目&
管理IT资源、需求和 组合管理
预算
供应商管理
确保对政策和法规的 遵从
财务管理
REQUEST & SUPPORT
身份管理
资产管理
变更和发布管理
应用自动化
持续性地部署和变 更服务、应用、服 务器、网络和终端
领导力 最佳经验 业务需求
数据信息 数据信息 数据信息
数据信息
流程 规范的运作流程
数据信息
人员 合理的组织 合适的人员
工具 自动化手段
数据信息
效益: • 成本降低 • 可用性提升 • 支持业务
BMC一体化运维管理框架
IT管理目标及挑战
• IT管理目标——更好的支持业务并体现价值
降低IT成本 如何提升员工、资产、项目和活动的产出?
• 创新 • 创立和强化BSM理念 • 在过去一年中,投资超过10亿美元用于战略收购 • 支持大型机、分布式、物理和虚拟环境 • 行之有效的实施方法 • BSM专利技术
• 采取综合性方法和统一的平台,通过BSM运行IT • 减少IT 成本 • 提高业务影响力 • 改善服务质量 • 管理风险
现状及目标
BMC BladeLogic Application Provisioning
Solution
一体化运维平台第一阶段建 设建议
BMC Remedy Service Desk & Incident Mgt + Problem Mgt
BMC Event & Impact Mgt Solution
2023-统一运维管理平台总体建设方案V2-1
统一运维管理平台总体建设方案V2随着企业信息化程度的提升和业务规模的不断扩大,IT系统的管理和维护成为了一个关键的问题。
企业需要一种集中化的运维管理平台来提升运维效率和降低运维成本,同时还需确保IT系统的稳定性和安全性。
在这样的背景下,统一运维管理平台成为了必不可少的一项工程。
第一步,明确需求在开始统一运维管理平台的建设工作之前,首要的任务就是明确需求。
我们需要全面分析现有的IT系统和运维流程,建立用户需求和技术需求,确定统一运维管理平台的功能和特点。
第二步,选择合适的运维工具和系统由于不同的运维工具和系统功能和性能存在差异,因此需要根据需求选择合适的工具和系统。
我们需要根据数据中心的规模和复杂度来选择适合企业的运维工具,确保所有运维工作能够无缝连接并协同工作。
第三步,建立统一的管理平台在确定了可行的方案之后,我们需要开始建设统一运维管理平台。
由于不同的企业情况不一,建设统一运维管理平台的形式和步骤也会有所差异。
需要重点关注以下问题:1、统一数据采集和监控:建立统一的数据采集和监控平台,对各种设备和应用进行监控和数据采集,目的是为了发现系统中可能存在的问题并尽早排除。
2、自动化运维:考虑通过引入自动化运维技术,自动化运维可以降低人力成本,提高管理效率。
3、统一日志管理:运用日志管理技术,将各种设备和应用系统的日志统一收集和分析,便于分析排查问题。
4、统一监管和访问控制:建立统一的授权和访问控制机制,保障数据和应用程序的安全性。
第四步,运维管理平台的使用培训在完成了统一运维管理平台的建设之后,需要进行相关的运维人员使用培训和测试,确保运维人员能够熟练地使用平台,发现并解决问题。
总结统一运维管理平台建设是企业信息化建设的重要组成部分,对于优化IT系统运维和降低运维成本有着不可忽视的作用。
在建立统一运维管理平台过程中,我们需要全面明确需求,选择适合企业的运维工具和系统,建立统一的管理平台,以及进行人员的使用培训,确保运维工作顺利开展。
智慧运维管理平台建设方案
智慧运维管理平台建设方案智慧运维管理平台是指基于人工智能、物联网、大数据等技术,通过对各种设备、系统和网络进行全面、实时的数据采集、分析和管理,从而提高设备可靠性和效率,降低运维成本的一种管理方式。
建设一个智慧运维管理平台需要以下步骤:一、需求分析1.明确目标:根据公司的业务、发展规划、运维管理现状和问题,明确智能运维平台的目标和意义。
2.需求调研:通过调研运维管理人员和用户的需求,深入了解运维流程、问题和瓶颈,并分析企业信息化现状,为平台需求的确认和预测提供依据。
二、平台架构设计1.技术选型:根据需求分析,确定人工智能、物联网、大数据等所需技术,并选择相应的开发平台和工具。
2.平台架构图:根据所需的功能和特性,设计整个智慧运维管理平台的结构,包括前端、后端、数据中心、模型库、算法库等模块。
三、平台开发与实现1.前端开发:采用HTML5、CSS3、JavaScript等前端技术,开发用户登录界面、数据展示、操作界面等前端页面。
2.后端开发:采用Java、Python等后端开发语言,基于所选的开发平台和框架,开发管理系统、数据采集、运行监测和故障诊断等后端功能。
3.数据处理:采用大数据技术,对采集到的数据进行清洗、处理和分析,形成可视化数据统计报表,并用于后续的预测和决策支持。
4.智能模型开发:基于采集到的设备数据和监测数据,开发各类智能模型,并针对不同的运维场景进行测试和调试。
5.平台实现:完成平台各类业务和功能的需求,实现各类业务场景。
四、测试与上线测试:进行各类测试,包括单元测试、集成测试、应用测试和性能测试等,发现问题并及时匹配解决。
上线:进行产品的打包、部署、及配置,同时开通相应的用户权限,为开启智慧运维管理平台的使用做好最后的准备。
五、数据管理及维护1.数据管理:根据数据管理手册,对接收、存储、处理、分发、删除等数据全命周期进行管理,保证数据的安全和完整性。
2.故障维护:通过持续监测和预警,对平台可能出现的故障进行及时的排查和维护,保证系统的稳定运行。
2023-数据中心云运维平台总体设计方案V2-1
数据中心云运维平台总体设计方案V2数据中心是现代企业IT基础设施的核心,云计算平台的兴起使得数据中心的规模和复杂度都大幅增加。
为了保证数据中心云计算平台稳定高效地运行,必须建立一个完善的运维平台。
本文将围绕“数据中心云运维平台总体设计方案V2”展开阐述。
第一步:需求分析在设计云运维平台之前,首要任务是对数据中心的需求进行分析。
具体来说,分析以下几个方面:1.任务分析:需要哪些功能模块,如何分工协作。
2.用户分析:企业内部用户和外部客户需要使用的功能有什么不同,如何实现权限管理和用户体验优化。
3.场景分析:数据中心的复杂性在不同的场景下会有不同的表现,需要针对性地设计和测试。
第二步:平台架构设计在需求分析的基础上,需要设计运维平台的整体架构。
一般来说,可以采用微服务架构,将各个模块分离出来进行独立开发和测试。
同时,需要考虑平台的扩展性,支持横向和纵向的扩展。
第三步:平台模块设计根据需求分析和架构设计,需要逐一设计运维平台的各个功能模块。
具体来说,可以包括以下几个方面:1.监控模块:监控数据中心各项指标(如CPU、内存、磁盘使用率),发现问题及时进行报警和处理。
2.日志管理模块:收集和分析数据中心各个设备和服务的运行日志,快速定位问题原因。
3.配置管理模块:对数据中心各个设备和服务进行配置管理,确保配置的准确性和一致性。
4.自动化部署模块:快速部署和升级各种设备和服务,同时支持回滚操作。
5.数据备份和恢复模块:对数据中心的各种数据进行备份管理,确保数据安全可靠,同时支持快速的数据恢复。
第四步:平台测试在设计完成之后,需要进行完整的测试和性能优化。
测试包括单元测试、集成测试、压力测试和系统测试等,确保平台的稳定性和可靠性。
第五步:平台部署在测试通过之后,需要对运维平台进行部署。
建议采用容器技术实现自动化部署和快速扩展。
总之,构建数据中心云运维平台是一个复杂的过程,需要全面分析需求,设计合理的架构和模块,进行充分的测试和性能优化,最后实现平台的可靠部署和维护。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⼀体化智能运维管理平台解决⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⽬录第1章.⽅案概述 (4)1.1.项⽬背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设⽬标 (6)1.3.1.建⽴统⼀运维门户 (7)1.3.2.建⽴IT异构资源的全⾯集中化管理 (7)1.3.3.建⽴全⾯准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建⽴符合最佳实践的服务流程管理 (8)1.3.5.建⽴IT资源全⾯直观的可视化管理 (8)第2章.解决⽅案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实⽤性和模块化原则 (10)2.1.2.⼀致性和开放性原则 (10)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (11)2.2.1.⽤户安全机制 (11)2.2.2.SSO统⼀认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设⽅法 (12)2.3.1.体系架构 (12)2.3.2.功能架构 (15)2.3.3.技术架构 (16)2.3.4.部署架构 (17)第3章.功能概述 (18)3.1.运维监控系统 (18)3.1.1.统⼀运维管理 (18)3.1.2.资源监控管理 (22)3.1.3.拓扑管理 (41)3.1.4.IP地址管理 (52)3.1.5.告警管理 (55)3.1.6.业务管理 (59)3.2.3D机房管理 (63)3.2.1.监控可视化管理 (64) 3.2.2.资产管理可视化 (69) 3.2.3.机房3D图形化展⽰ (71) 3.2.4.配线可视化管理 (73) 3.2.5.容量可视化管理 (75) 3.2.6.资源分配情况管理 (77) 3.2.7.上下架可视化 (78)3.2.8.⾃定义动画 (79)3.2.9.交互式演⽰汇报 (79) 3.3.配置⽂件管理 (80)3.3.1.巡检管理 (81)3.3.2.机房虚拟现实展现 (83) 3.3.3.资产管理系统 (87)3.3.4.供应商管理 (87)3.3.5.配置建模管理 (88)3.3.6.空间资源管理 (90)3.3.7.配置项导⼊ (92)3.3.8.配置项管理 (93)3.3.9.配置项视图 (96)3.4.运维流程管理系统 (98)3.4.1.服务台 (98)3.4.2.服务设计 (105)3.4.3.服务产品设计向导 (106)3.4.4.服务流程管理 (123)3.4.5.服务量化管理 (154)3.4.6.值班管理 (170)3.4.7.任务管理 (175)3.4.8.公告管理 (176)3.4.9.移动终端运维 (177)3.4.10.报表统计分析 (179)3.4.11.第三⽅接⼝ (184)3.4.12.运维知识库系统 (185)3.5.统⼀运维⼤数据管理分析系统 (191)3.5.1.统⼀运维⼤数据基础系统 (191)3.5.2.统⼀运维数据分类管理 (191)3.5.3.运维⼤数据检索与展现 (196)3.5.4.海量⽇志⽂件分析 (200)3.5.5.指标动态基线预测 (204)3.5.6.运维⽀撑能⼒评估 (206)第1章.⽅案概述1.1.项⽬背景长沙市轨道交通集团有限公司(以下简称轨道集团)于2006年6⽉根据长政办函〔2006〕79号⽂件筹建成⽴。
数字政务一体化智能运维平台解决方案
解决方案的概述
03
定义
目标
适用范围
数字政务一体化智能运维平台解决方案是 一种集成了自动化、智能化运维技术和政 务业务管理需求的综合解决方案。
提高政务服务的效率和质量,保障政务系 统的稳定性和安全性,提升政务管理的智 能化水平。
适用于各级政府机关、公共事业单位及其 他政务机构的运维管理工作。
解决方案的架构和组成
实施步骤
明确部署环境、配置要求和安 全措施。
02
完成平台部署与上线
01
制定部署方案
确保平台能够稳定运行,并具备 可扩展性。
实施步骤
建立运维体系
制定运维流程、规范和技术支持体系 。
进行持续升级与优化
根据业务发展和技术进步,不断更新 平台功能和性能。
案例分析
案例一:某市数字政务一体化智能运维平台
该平台成功整合了该市各级政务部门的IT资源 ,实现了统一监控、智能分析和预警功能,提 高了政务服务的响应速度和效率。
在推进数字政务发展的过程中,应重视数据安全和隐私保护问题,研究如何在实现高效运 维的同时确保数据安全和用户隐私不受侵犯。
跨部门协同与合作
未来的研究应关注如何加强跨部门间的协同与合作,促进信息共享和业务整合,进一步提 高一体化智能运维平台在数字政务中的实际应用效果。
THANKS
确保平台内各模块之间的数据流动与交互顺畅。
实施步骤
开发智能运维模块
根据设计,开发相应的智能运维功能模块。
完成系统集成与接口对接
确保各模块之间能够相互协作,实现数据共享。
实施步骤
进行系统测试
通过模拟实际运行场景,验证系统的稳定性 和功能完备性。
根据测试结果进行优化调 整
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30统一运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立统一运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.统一运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.统一运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (210)3.5.2.统一运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
人民银行省级数据中心一体化IT运维体系构想
人民银行省级数据中心一体化IT运维体系构想赵耀【摘要】随着信息技术的飞速发展,金融行业信息化建设的步伐不断加快,2010年人民银行基本实现了“数据大集中、两级数据中心”的战略部署,省级数据中心作为区域中心为辖内人民银行用户和金融机构提供金融信息服务.在享受数据集中带来的高效、安全和便捷服务的同时,对科技管理的手段和运维管理的方式也提出了新的挑战.如何应对IT系统规模逐渐庞大、系统构架日益复杂和运维工作量日渐繁重等问题,合理配置全辖各类科技资源,充分发挥科技运维人员的能力,实现数据中心安全、稳定、高效的运行,成为亟待解决的问题之一.本文针对该问题,提出了省级数据中心一体化IT运维体系的构想,从科技人员一体化管理、制度流程一体化建设和一体化运维平台建设三个方面对该运维体系进行了详细介绍.【期刊名称】《河北金融》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】4页(P21-23,68)【关键词】数据中心;一体化;运维体系【作者】赵耀【作者单位】中国人民银行石家庄中心支行,河北石家庄050000【正文语种】中文【中图分类】F830.592010年人民银行基本实现了两级数据中心的战略部署。
两级数据中心分别为总行的数据总中心和各省级分支机构的省级数据中心,数据总中心运行着全国性应用系统,为人民银行用户、各金融机构提供信息服务;省级数据中心运行着全省集中的特色应用系统以及部分未实现大集中的全国性系统的省级应用,为辖内人民银行各级用户和金融机构提供信息服务。
随着信息化进程的逐步加快,省级数据中心作为区域中心在为辖内金融机构提供金融服务和支持基层央行高效履职等方面发挥着越来越重要的作用。
但是,面对IT系统规模逐渐庞大、系统构架日益复杂、运维工作量日趋繁重、应用系统数量快速增长、网络规模逐年扩大以及各类设备日益增多等问题,传统上的运维手段和运维机制已经不能满足省级数据中心对业务连续性、高稳定性、高安全性的要求。
合理配置各类科技资源,充分发挥科技运维人员的才智,实现数据中心的安全、稳定、高效的运行,成为亟待解决的问题之一。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
数据 管理
统一调 度
任
务
元数
调
据管
度
理
数 据 调 度
数据
质量
资
管理
源
管
理
一体机资源池 (DW)
OLAP 应用
-8-
中国移动大数据目标架构
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下,不适合采用一种的单一的技术解决全部问题,大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
?DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
Байду номын сангаас
创新商业 模式
建
洞察:用户/服务/资源/终端/......
模
分 结构化数据处理
非结构化数据处理
析
网络数据 数 ?话单XDR 据 ?性能监测 采 ?故障监测 集 ?网络资源
用户数据 ?HSS信息 ?BSS数据 ?OSS数据 ?终端
应用数据 ?内容 DPI ?Web ? Social media ?APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理,实时 的内容智能感 知,策略执行, 连续更新
大数据2
非结构化的数据, 包括互联网日志、
web文本信息,非 实时或准实时
大数据1
批处理,事先定 义的查询和模型
传统商业智能
实时性
大数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测,到 2018年,每个手机终端每个月将产生2G的数据。(Ericsson Mobility Report,2013年)
数据中心建设模式分析
数据中心建设模式分析数据中心建设是一项周密的系统工程,涉及数据中心选址、基础设施建设、运维管理队伍建设等一系列工作,不仅在建设期需要投入大量的人力、物力和财力,而且在建成后还要持续投入大量的运营管理资金和人员。
建设模式的选择作为数据中心建设的一项重要基础工作,应在数据中心建设前期给予足够的重视。
本章所述数据中心建设模式,是指相关资源的获取方式,目前主要有三种:自建、共建和外包。
从国内外实践经验和案例来看,多企业共建模式的弊端较多,案例很少,一般不予考虑。
因此,本章主要讨论自建模式和外包模式。
一、建设模式分析自建,是指企业自己拥有并独享数据中心基础设施建设和运维管理团队。
外包,是指企业选择第三方专业服务商,替代内部资源来承担数据中心的规划、建设、运营、管理和维护。
例如。
租用数据中心场地、设备,将数据中心运行维护外包给专业服务商等形式。
我们主要从财务、能力和效率角度分别对自建和外包模式展开分析。
1. 财务从财务的角度来分析不同建设模式对企业利益的影响是重要环节。
这个角度主要评估两个对企业利益有影响的问题:在一定周期内两种模式的总成本支出不同,以及两种模式下的成本支出反映到财务报表的形式不同。
以下分别就两种模式中有差异的几项内容作分析:1) 基建成本数据中心对建筑物、精密空调、消防、电力、通讯等基础设施要求高,投资大,每平方米建设成本高达万元以上,如果面积在上万平方米,则可以享受到规模效应带来的单位面积成本的降低。
数据中心规模越小,单位成本就越高,规模越大,单位成本就越低。
采用外包模式,企业可根据IT系统建设周期和实际的机房面积需求,灵活租用场地空间,通过共享专业的基础设施,借助专业服务商庞大的数据中心规模,大幅节约在基础设施成本方面的投资。
超大型企业所需数据中心规模很大,可采用自建模式,而大多数企业所需数据中心规模不大,适合采用外包模式。
2) 运维成本数据中心每年的运营费用主要包含房屋及设备的维护、折旧费、人员的工资福利、电费、水费、通信费等,这些费用加起来,每年总成本是一个非常大的数字。
统一运维大数据分析平台建设方案 一体化智能运维管理平台解决方案
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案为了建设一套统一的运维大数据分析平台,并提供一体化智能运维管理解决方案,可以采取以下步骤:1. 确定需求:与相关部门、运维团队沟通,了解他们在运维大数据分析和智能运维管理方面的需求和问题,明确目标和需求。
2. 数据采集与存储:建立数据采集系统,收集各种运维数据,包括设备状态、性能指标、日志等。
选择合适的存储方案,如分布式存储系统,以满足海量数据存储的需求。
3. 数据处理与分析:构建数据处理和分析模块,包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等功能。
使用合适的数据分析算法和工具,如机器学习、深度学习等,进行数据挖掘和智能分析。
提供可视化界面,方便用户进行数据分析和决策。
4. 运维管理模块:设计和开发一体化的运维管理模块,包括设备管理、故障管理、性能管理等功能。
通过与数据分析模块的集成,实现智能运维管理,如故障预警、自动化运维等。
5. 安全管理:确保平台的安全性,包括数据加密、访问控制、用户认证和权限管理等。
应用先进的安全技术和策略,保护用户数据安全。
6. 部署与维护:根据实际需求和规模,选择合适的硬件和软件环境进行部署。
建立运维团队,负责系统的维护和升级,及时处理故障和问题。
7. 培训与支持:为用户提供培训和技术支持,使其能够充分利用平台的功能和优势,提高运维效率和质量。
总之,建设统一的运维大数据分析平台和一体化智能运维管理解决方案需要综合考虑数据采集、存储、处理、分析、运维管理和安全管理等多个方面的问题,同时注重用户需求和体验,确保平台能够提供高效、准确和可靠的运维决策支持。
大数据治理平台与数据运营体系建设方案
大数据治理平台与数据运营体系建设方案随着数字化时代的到来,企业面临着海量数据的挑战和机遇。
如何高效地管理和利用这些数据,成为了企业发展的关键问题。
为了解决这一难题,许多企业开始积极建设大数据治理平台与数据运营体系。
本文将探讨大数据治理平台和数据运营体系的建设方案,并提供一些建议来帮助公司顺利实施。
一、大数据治理平台建设方案1. 技术平台选择在建设大数据治理平台之前,企业需要根据自身的实际情况选择合适的技术平台。
常见的大数据技术平台包括Hadoop、Spark、Hive等。
根据公司规模和需求,选择适当的技术平台可以提高数据处理效率和准确性。
2. 数据采集与清洗数据采集是大数据治理平台的第一步。
企业可以通过数据采集工具,如Flume、Logstash等,从各个数据源中提取数据。
同时,对采集到的数据进行清洗,排除无效或错误数据,确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储与管理对于大规模的数据处理,建立高效的数据存储与管理系统非常重要。
常见的数据存储技术包括HDFS、MongoDB等。
同时,企业需要建立完善的数据分类和命名规范,以便于数据的管理和检索。
4. 数据安全和隐私保护在建设大数据治理平台的过程中,数据安全和隐私保护是不可忽视的问题。
企业需要采取适当的安全措施,如加密和权限管理,来保护敏感数据的安全。
此外,遵守相关的法律法规,合规处理用户隐私数据,是企业建设大数据治理平台的基本要求。
二、数据运营体系建设方案1. 数据治理与质量管理在数据运营体系中,数据治理和质量管理是关键环节。
企业需要建立数据治理机构和流程,明确数据责任人和流转路径。
同时,制定数据质量管理策略,进行数据清洗、校验和修复,确保数据的高质量和一致性。
2. 数据分析与挖掘大数据运营体系的目标是通过数据分析与挖掘产生有价值的洞见。
企业可以利用机器学习、数据挖掘等技术来对数据进行分析,发现其中蕴藏的业务机会和风险。
同时,制定相应的数据分析策略,为企业的决策提供科学依据。
智慧运维一体化管理平台建设方案
智慧运维一体化管理平台建设方案一、引言智慧运维一体化管理平台是指通过信息化技术与运维管理结合,实现运维工作全流程的数字化管理和智能化决策支持,提升运维工作效率和服务质量。
本文将从需求分析、系统设计、技术选型、建设步骤、风险控制等方面,提出一套基于智能化技术的智慧运维一体化管理平台建设方案。
二、需求分析1.提高运维工作效率:通过数字化管理,实现对设备的实时监控、故障诊断与维修处理,提高故障处理效率。
2.降低运维成本:通过优化资源调配和作业安排,降低运维成本,提高设备利用率。
3.提升客户满意度:通过提供全天候在线服务、提供工作进展的实时反馈等方式,提高客户满意度。
三、系统设计1.功能模块划分:a.设备监控管理:实时监控设备状态、故障报警、设备维修记录等。
b.工单管理:自动派发工单、监控工单进展、工单维修记录等。
c.资产管理:记录设备信息、维修记录、备件库存等。
d.统计与分析:对设备故障、维修效率等进行统计分析,为决策提供依据。
e.用户管理:管理不同角色的用户,设定权限等。
f.移动端支持:提供移动端应用,方便运维人员随时随地进行工作。
2.数据流程设计:a.设备监控数据流程:从设备采集各项指标数据,经过传输、处理、存储等环节,最终通过界面展示给运维人员。
b.工单数据流程:从用户提交工单请求,到系统自动派发工单,再到维修人员维修处理,最终反馈给用户并记录在系统中。
四、技术选型1.数据存储:选择可扩展性高、性能稳定的数据库,如关系数据库和NoSQL数据库。
2.数据采集与传输:选择合适的传感器和通信协议,如MODBUS、OPC 等,实现设备数据的采集与传输。
3. 前端开发:选择常用的前端开发框架,如Vue.js、Angular.js等,实现界面显示和交互逻辑。
4. 后端开发:选择合适的后端开发语言和框架,如Java、Spring Boot等,实现业务逻辑和数据处理。
5. 移动应用开发:选择流行的移动应用开发框架,如React Native、Flutter等。
企业IDC统一运营管理平台解决方案
动力、冷 程引擎能
源、容量 力,完成
等 系 统 的 IDC运管平
告警或预 台涉及的
警数据
运维流程
✓ 从 ESOP 系 ✓ 提 供 审 批
统 同 步 IDC
界面和后
客户经理
台处理功
信息、IDC
能
产品信息、
IDC业务订
购信息
✓ 实现统一 ✓ 数据服务 的 认 证 、 订阅能力 鉴权等工 作
网间异常 流量展现
资源明细 报表
客户流量 统计
运营成本 结算表单
带宽 利用率
…..
基础中心
客户管理
业
务 能
人员管理
力
中
平台管理
心
系统监控
监控中心 监控规则 任务调度 自动告警 告警统计
事件中心 事件管理 事件触发 事件提交 事件处理
运营服务中心 服务工单生成 服务工单派发 工单流转管理
服务反馈
运营分析中心 动环数据统计 关键指标监控 综合统计报表
人员管理:客户经理、运维人员、 运营人员相关信息;
平台管理:平台日志、参数配置 等;
系统监控:对自身资源进行监控。
事件中心
事件中心主要完成从事件触发事 件提交事件处理的业务处理过程;
事件包括:故障告警、客户服务请 求、客户投诉、客户参观、零星改 造、机房巡检、维保、技术支援等
资源管理中心
机房管理:机房名称、机房位置、 机房面积等信息;
……
资源管理中心 机房管理 拓扑管理 设备管理 ……
基础 能力
流程管理
规则管理
日志管理
消息管理
接口层
内部 综合资源管理系统 接口 EOMS系统
数据中心智能化运维探索与实践研究报告
数据中心智能化运维探索与实践研究报告当前,随着全社会逐步向信息化、网络化、数字化发展,银行的信息化建设规模也随之日益庞大,IT业务应用不断增多,如何保证整个IT系统的稳定安全运行已成为银行业高度关注的重点问题。
在传统的IT运维模式中,业务系统的运维管理更多是依靠运维人员的经验和能力,自动化、智能化水平不高,往往要在系统出现严重故障时才能发现异常,不仅故障处理速度较慢,而且业务系统的服务连续性没有保障。
然而,在信息技术高速发展的当下,及时准确地了解业务系统运行状态,先于用户发现故障、解决故障,已然是对数据中心生产运维提出的基本要求;建设功能先进、安全可靠的自动化运维平台,科学利用信息化工具来提升运维管理水平、降低运维压力,更成为了建设新一代数据中心的主流方向。
基于上述背景,本文结合辖内政策性银行在不同领域的研究和探索,深入探讨了智能化运维工具的应用场景和实践成效。
一、特权账号管理工具建设和实践1.特权账号管理痛点和问题在引入特权账号管理工具之前,特权账号管理主要存在以下问题:一是外包人员风险。
当前,辖内政策性银行的IT 运维整体仍采用有管理的外包模式,即外包人员是使用特权账号的主体,而外包人员流动性较大且更替复杂等特点,对特权账号的安全管理提出了巨大挑战。
二是运维操作风险。
特权账号的使用过程虽然已采用屏幕录像等方式来记录操作行为,但对于操作指令仍无法实现实时监控和精准查询,不仅可追溯性较差,也不能有效防控误删除等操作风险。
三是流程管理风险。
辖内政策性银行原有的系统基本采用半手工方式进行审批和操作,管理过程效率低且可控性差。
四是监管合规风险。
随着监管部门对IT安全可控的要求逐年提高,对特权账号的使用、审批、监控等也都提出了更为严格的要求。
2.工具建设关键点特权账号管理工具技术实现复杂,并需要深度调整现有的管理流程,为此辖内政策性银行在建设过程中重点强调了以下内容:一是工具先进性。
考虑特权账号管理工具一旦投产将长期服务于一线运维,且具有使用范围广、频率高等特点,辖内政策性银行在反复测试和验证后,选用了基于集中式技术的工具来完善相应功能,提升用户体验。
数据中心建设与运维管理研究
数据中心建设与运维管理研究随着互联网的蓬勃发展以及数字化转型的加速推进,数据中心的建设与运维管理变得愈发重要。
数据中心作为企业信息系统的核心,承载着大量的数据存储和处理任务。
因此,构建一个高效可靠、安全可控的数据中心,以及实施科学合理的运维管理,对于企业的发展至关重要。
本文将从数据中心建设与运维管理两个方面进行研究。
一、数据中心建设数据中心建设是构建一个安全可靠、高效节能的数据中心的关键步骤。
首先,需要进行数据中心的规划设计。
在规划设计阶段,需要考虑数据中心的规模、功能、安全等方面的要求,同时要确保数据中心能够满足未来发展的需求。
其次,选择适当的物理基础设施,包括机房、供电系统、空调系统以及网络设备等,确保这些设施的稳定性和可靠性。
此外,还需要根据实际情况选择合适的数据存储设备和服务器等硬件设备,并进行合理的布局和配置,以提高数据中心的运行效率。
最后,数据中心的施工阶段需要严格按照设计要求进行施工,确保数据中心的运行安全和稳定。
二、数据中心运维管理数据中心运维管理是确保数据中心持续稳定运行的关键环节。
首先,需要建立科学的运维管理团队。
这个团队应该由资深的运维人员组成,具备丰富的经验和专业知识。
其次,制定运维管理政策和流程,确保数据中心的运维工作按照规范进行。
运维管理流程包括设备巡检、故障处理、变更管理、容量管理等。
同时,要建立严格的运维记录和文档管理制度,确保数据中心的运维工作可追溯和可操作。
此外,还需要定期进行数据中心的健康巡检和性能监控,及时发现和解决问题,以确保数据中心的稳定性和可靠性。
最后,要建立紧急预案和灾备方案,以应对突发情况,保障数据中心的连续运行。
三、数据中心建设与运维管理中的挑战与解决方案在数据中心建设与运维管理过程中,存在一些挑战,需要寻找相应的解决方案。
首先,数据中心的能耗问题。
大规模的数据中心通常会消耗大量的能源,不仅对企业的经济造成影响,也对环境造成不利影响。
解决这个问题的方式是推行绿色数据中心建设,采用节能环保的设备和技术,如云计算、虚拟化等,并建立科学的能耗监控和管理制度。
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【摘要】为了建设和运营一个高效的数据中心,通过分析当前基地运维管理面临的挑战,结合当前数据中心运维管理工具的发展趋势,从运维管理平台的系统架构、组织架构、技术构架、组网结构等方面详细介绍了大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式,从而实现智能化运维的管理目标,减少运维成本并提升运维效率。
【关键词】大型数据中心智能化运维一体化运维云化架构
doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2016.14.014 中图分类号:tn929.5 文献标志码:a 文章编号:1006-1010(2016)14-0066-05
引用格式:邓颂清,程尧. 大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式研究[j]. 移动通信, 2016,40(14): 66-70.
large data center intelligent operation and maintenance integrated operation and maintenance
1 引言
随着移动互联网、大数据、云计算的飞速发展,全国各地数据中心的规模迅速扩张,如何建设和运营一个高效的数据中心,是数据中心管理人员的重大挑战[1]。
dcim(data center infrastructure management,数据中心基础设施管理)是近年兴起的数据中心基础设施管理工具,不同的机构有不同的解读。
本文在dcim的理念基础上,针对大型数据中心(即在全国各地拥有多个基地的大型数据中心),就其一体化运维管理的建设模式提出探讨性方案。
2 基地运维面临的挑战与趋势
数据中心运维管理的主要目的是保障基础设施的可用性及降低风险,提高资产的利用率,降低能耗消耗和运维成本,提高服务水平以及数据中心的效率和效益[2]。
作为承载信息系统运行的数据中心,运维管理的关键是对it设备以及支撑it设备运行的风火水电等场地基础设施的管理,包括:对这些基础设施的日常监控和维护;对这些设备进行全生命周期的管理;运维业务管理的流程与规则;对数据中心内基础设施日常运行数据的分析、对比与挖掘。
对于大型数据中心产业基地,特征为辐射全国、规模分布、虚拟资源、弹性调度、安全防护、绿色节能。
随着数据中心的发展,功能需求越来越多,管理的规模越来越大,系统间的数据交互越来越广,系统对接口的复杂度急剧上升。
由于业务、维护复杂,对管理系统的要求也更高。
现阶段大型数据中心运维面临的挑战如下:
(1)经济性:资源如何有效利用,包括网络、空间、动环资源;如何缩减运行费用,包括能源、维护人员。
(2)灵活性:如何识别及降低过度部署和冗余;如何灵活扩展容量(空间、制冷和供电);如何更快响应业务。
(3)可用性:如何实现精细化管理;如何及时排除隐患,处理复杂故障;如何实现动态资源管理和电子流管理。
(4)管理性:需要有效的数据分析支撑决策和规划;如何实现系统一体化,统一协作、快速响应;如何满足大客户sla(service-level agreement,服务等级协议)和自服务管理。
面对以上挑战,数据中心应建设“集中化运维、一体化管理、智能化分析、流程化控制”的it支撑系统,才能实现智能化运维的管理目标,减少运维人员和维护成本,优化资源管理,提升运维效率。
3 平台系统架构、组织架构和技术架构
3.1 平台系统架构
一体化运维管理平台系统架构采用“集中化、一体化、智能化”的设计模式,分层设计,实现功能总集成、流程总调度、资源全监控。
一体化运维管理平台系统架构图如图1所示:基础设施、it系统全方位监控:包括it设备和供配电、空调环境、消防等场地基础设施的日常运行监控及数据采集。
总部综合监控管理人员全方位管理与监控,对用户、权限进行配置管理,对整体运行情况查询、分析,对故障原因分析判断、智能决策。
各基地监控中心人员进行基地全局监控、资源管理、分析报告。
机房运维值守人员对运行状态、性能、系统告警进行监测,从而进行运维管理、故障处理[3]。
资源管理系统3d可视化:实现对所辖数据中心的资源信息管理、调度和配置。
基于物联网技术(rfid、二维码等)实现对idc(internet data center,互联网数据中心)资源自动化全生命周期管理,同时为其它应用管理系统提供有效的资源信息共享[4];基于3d可视化进行机房状态显示、监测、数据展现及交互管理;通过与监控系统的集成,建立业务拓扑、应用拓扑、基础设施拓扑,定义所涉及到的服务器、数据库、中间件之间的资源配置逻辑关系;为业务规划、业务开通、idc运维保障等提供全面的支撑[5]。
功能包括:资源信息、资源容量、资源配置、资源管控、资源生命周期、资源服务请求、资源可视化、电子盘点等功能。
流程管理系统的设计符合itil(it infrastructure library,it基础架构库)规范:依照itil规范,建立itsm(it service management,it服务管理)体系;建立完整的电子工单流(包含各类服务请求及标准流程);实现自动化运维[6]。
统一运行门户:统一门户作为一体化运维管理平台的统一入口,通过界面集成、数据集成及功能集成等技术将各个子系统中的功能和信息有效组织起来,提供统一的信息服务功能入口以及用户、授权、认证管理,并根据需求定制开发各种呈现内容[7]。
运维大数据分析:针对数据中心基础设施和网络的日常运行建立数据仓库;采用聚类算法,全面应用数据挖掘技术;建立完整的案例库,深度分析,以提升运维质量[8]。
安全监控系统:物理、网络、信息等安全保障,建立idc/isp(internet service provider,互联网服务提供商)信息安全监控系统[9]。
3.2 平台组织架构
运维管理平台搭建一级结构,实行集中管理、模块化发展的建设思路。
管理中心集中设置,分支被管控点为各基地,在远景规划中可建设备份管理中心。
以机房为单位进行扩展,增加被管机房只需要相应增加采集模块即可实现。
一体化运维管理平台组织架构图如图2所示:
3.3 平台技术架构
系统采用it云化架构,远端的桌面用户或大屏显示终端只需要通过ie浏览器登录到各子系统服务器即可访问和浏览各子系统,无需安装独立客户端。
平台包含三部分,系统硬件由虚拟的和物理的计算、存储、网络资源组成;系统引擎由统一数据库以及中间件组成;平台应用由各功能系统组成。
一体化运维管理平台技术架构图如图3所示。
4 平台接口关系
系统内部接口包括统一门户系统、流程管理系统、资源管理系统、集中监控系统、运维大数据分析系统、安全监控系统之间的信息交互,可向esb(enterprise service bus,企业服务总线)开放的api(application programming interface,应用程序编程接口)实现互联的方向发展。
一体化运维管理平台内各系统接口关系示意图如图4所示:一体化运维管理平台内各系统之间的接口关系如表1所示。
5 平台组网方案
运维管理平台采用虚拟技术搭建,单独建设资源池(专享云)。
采用基于x86架构的服务器构建,建议以计算节点和存储节点合设的超融合方式建设[10]。
网络建设主要分为业务网络、存储网络、管理内网及带外管理(ipmi)网络;从物理组
网来看,网络建设分为业务及管理接入网络、带外管理(ipmi)接入网络和汇聚网络。
业务网络:承载资源池内部之间的网络互访流量以及用户访问外部网络的业务承载,建议采用万兆网络承载,同时考虑双链路实现冗余保护。
分布式存储网络:用于存储业务数据及系统数据,计算服务器需频繁与存储交互,建议采用万兆网络承载,同时考虑双链路实现冗余保护。
管理网络:用于资源池内部计算服务器、存储服务器之间管理流量,在计算节点上创建集群、创建虚拟机、添加存储等以及与管理平台的互通。
物理组网上建议可与存储网络共用。
带外管理网络:目的为方便维护管理人员及时地远程维护,千兆网络承载即可。
6 结束语
随着时代的发展,传统运维模式正向“一体化、集中化、智能化”方向发展。
本文通过介绍建设一体化运维管理平台,实现集中一体化监控和各系统数据信息的透明、关联、共享,从而实现智能化处理、自动化管理,以达到快速响应、高效管控、增值降本的目的。
同时,能实现数据整合与智能分析,多维度运维大数据的采集、统计、分析及深度挖掘,实现智能运维;建立能力优势,增强服务提供能力、保障能力、成本控制能力、跨技术协同能力,从而进一步增强云数据中心的竞争能力,提高各种业务的业务量,增加企业的经济效益。