服务器数量比较少，怎么运维比较好？

运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要， 要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：

1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作

2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护

3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除

4、提供独立主机或虚拟应用客户产品 *** 作和应用方面的技术支持

5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题

现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）

1支持跨云商批量管理服务器

2兼容性强大，兼容市面基本所有的云商云主机，兼容 *** 作系统；

3 *** 作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署；

4 可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件；

5监控和资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看；

6系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的；

7免费使用。总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬。

你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。

我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：

1应用服务器

我们可以从当前服务器中找出 至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群 ；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以 实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率 。

我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且 虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理 。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。

当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。

2数据库服务器

数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器性能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。 数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问 题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。

3系统监控

当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后， 我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态 ，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到报警的及时性，我们需要监控接入多种报警渠道，如微信、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。

好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。

题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？

通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的d性和分布式优势，赋能自动化运维。

一，自动构建系统

如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。

二，日志收集处理系统

1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：

2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。

三，服务监控

1，云监控CloudMonitor

主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。

比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。

2，应用监控

以监控宝为例，配置服务地址，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。

四，潜在的系统扩展需求

1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？

小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。

2，是否使用Docker容器技术？

Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-compose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。

机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。

认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。

第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。

第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。

有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。

针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。

在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。

我们项目用的 wgcloud运维监控系统 ，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版

wgcloud运行很稳定，性能很好，部署和上手容易

wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉微信短信等）

可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下

找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费

服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员 或者架构师就能搞定。

我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。

但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。

运维的目的

软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。

实时监控系统: 任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有性能问题及时扩容或者回收资源

降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出

这个是当时我认为的运维的三个主要目的。

运维方案

开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式

首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。

比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。

集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。

jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。

elk主要用来做应用的日志系统和监控告警； 可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；

以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充

搞个zabbix刷

数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器

共享云虚拟主机
共享云虚拟主机即通过相关技术把一台服务器划分成多个一定大小的空间，每个空间都给予单独的 FTP 权限和 Web 访问权限，且预装了网站应用环境和数据库环境，多个用户共同平均使用这台服务器的硬件资源。
独享云虚拟主机
与共享云虚拟主机相比，最大的不同是资源独享，享有整个服务器的软硬件资源，即每台云虚拟主机的 CPU、内存、带宽、硬盘均为独享，且不限流量、独立 IP、预装了网站应用环境和数据库环境，同时具备了虚机和服务器的优势，且提供可视化 *** 作的控制面板环境， *** 作简单，即买即用。
适合用户
共享云虚拟主机：资源共享，共享IP，经济实惠，满足基本建站，适用于个人建站。
独享云虚拟主机：独享资源，独立IP，更高配置，企业建站首选，适用于中小型企业建站。

华三超融合平台可以支持加入多台服务器，具体可以根据客户的业务需求、资源环境来配置，最多可以加入1000台服务器。华三的超融合平台可以将计算、存储、网络、云管理等资源一体化，形成一个完整的虚拟化基础架构，可以充分利用服务器资源，提高服务器的利用率。而且华三超融合平台支持外部设备的连接，可以支持多种存储设备，可以自由地增加或删减服务器，可以满足客户的业务需求。
此外，华三超融合平台还具备高可用性和安全性，支持多种数据备份策略，可以有效地保障数据安全；同时，华三超融合平台还支持多种灾备策略，可以有效地保障服务的可用性，提高客户的业务运行水平。此外，华三超融合平台还支持动态调整资源，可以根据客户的业务需求进行自动调整，以确保服务的稳定性和可用性。

分布式是指不同的业务分布在不同的地方，集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。白话理解的话，比如公司项目上线初期（举例电子商务网站）
初期：用户访问量低，只弄了一台服务器，一个tomcat项目运行一个web工程。
中期：用户访问量提高，服务器崩了，为了解决这个问题，购买服务器，增加服务器数量，然后每个服务器中个各放了一份，使用nginx代理转发。（这就是运用集群原理）
后期：用户访问量不断增加，响应速度变慢，服务器又崩了，在不考虑增加服务器带宽、内存和CPU的情况下如何解决这个问题？先解决响应速度变慢，用户频繁调用数据库，在客户端与数据库之间，使用redis缓存。解决之后，又发现问题：由于每台服务器运行一个tomcat，放着一个web工程，用户有可能在商品详情存在大幅度调用数据库，而订单列表调用幅度小，此时就存在着模块之间耦合度高，一个功能升级其他也需要升级，扩展性差，不能灵活部署。是该考虑项目重构，把项目按照模块分为不同的系统（使用zookeeper进行模块之间通信），例如：订单系统，会员系统、搜索系统、商品信息系统。把每个模块进行拆分，用户在哪个系统访问频繁，就针对哪个系统进行对症下药，增加缓存还是使用其他技术。（这样我们就可以单独对这个模块进行服务性能的提升，不用全部都一起提升。也降低了代码的耦合度，模块之间互不影响，即使后期增加开发人员，也可按照敏捷开发思想只对其负责模块进行开发，效率大大提升）。这样一个web工程就拆分成多个web工程（多个tomcat部署）。那这个项目就可以在一台服务器部署多个工程（不同端口进行通信）或者多台服务器运行单个项目。（这就是分布式原理）
总而言之，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。
数据中心的效率是一个战略问题。企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。数据中心建造计划是董事会一级的决策。同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。
IT成本高昂如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。
这一增长已经导致了IT成本激增。如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。
数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从15亿美元升至5亿美元。在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于25万个家庭的总和。世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的05%。如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。
监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。
第2页：全面应对挑战全面应对挑战
在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。
上述决策通常是在孤立状态下做出的。销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。
这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。这可以借助一些众所周知的技术来实现。比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。
我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。
之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。运营的时间框架是一个问题。数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。
如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。
第3页：改革运营方式改革运营方式
在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。
积极管理资产
一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。于是，这家公司彻底修改了计划。它将关闭5000多台很少使用的服务器。通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由25万台减少至2万台。公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。
这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了305亿美元的资本投资成本。由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的56%升至91%。该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由591万吨削减至341万吨。
公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。
更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。由数据中心、应用架构师和设施 *** 作人员提供的建议可以用于改善这些模型。一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。
许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。
管理这些变化可能十分困难。大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。成本报告工作并没有统一的标准。
第4页：提高总体效率提高总体效率
作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。
为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。
在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高

在分析国内数字县域典型建设模式的基础上，结合湖南省实际情况和测绘地理信息最新发展动态，针对湖南省数字县域地理信息基础工程建设，就数据资源建设内容、软件平台建设模式、应用示范系统领域选择等方面进行了深入思考，并提出了一些数字县域地理信息工程组织建设的建议。
地理信息基础工程，又称为地理空间框架或天地图节点。近年来，各级政府都高度重视地理空间框架建设，国家测绘地理信息局及各地测绘主管部门陆续出台了一系列针对地理空间框架建设与应用服务的政策文件，要求加快地理空间框架建设。据统计，截至2014年年底，全国已有30个省份完成了省级节点建设，145个地级市完成了市级节点建设。目前，湖南省市级地理信息基础工程已全部建成并投入使用，“十三五”期间湖南省将全面开展数字县域地理信息基础工程建设[1-2]。
1数字县域典型建设模式分析
11广东省
广东省是数字县域建设最有特色的地方之一。2013年广东省下发了《广东省国土资源厅关于开展“一村一镇一地图”建设工作的通知》和《广东省国土资源厅关于全面推进数字县（区）地理空间框架建设的通知》，以“一村一镇一地图”工程为抓手，推进数字县区建设。目前广东省的数字县域地理空间框架已建设完成，建设成果在农村经济社会发展中发挥了重要作用。就湖南省目前情况，开展“一村一镇一地图”工作将更具优势，因为通过全省不动产统一登记基础数据建设项目实现了02m分辨率航摄影像、1∶2000正射影像（DOM）和未经调绘的1∶2000数字线划图（DLG）全省覆盖，只需对已有的DLG补充一些要素，并进行野外调绘。
12福建省
福建省是国内较早推动数字县域建设的省份。福建省人民政府高度重视数字城市建设，省政府下设数字城市建设办公室，每年就数字城市建设下发一个文件。福建省测绘地理信息局在2012年下发了《关于开展数字县（市）地理空间框架建设工作的通知》，2013年又配套下发了《福建省县域数字城市地理空间框架建设指南》，明确“数字县域建设主要是以地理信息数据资源整合为主，只建设政务版和公众版，政务版地理信息公共平台县（市）独立建设或依托设区市建设，公众版（即天地图）一般依托设区市建设。数字县域的建设模式根据各县（市）的具体情况，可采取以下三种建设模式之一：以设区市平台为基础建设、政务版平台独立建设、参照设区市建设[3]。
13浙江省
浙江省政府层面高度重视数字县域建设，2012年下发了《关于加快数字城市地理空间框架建设促进地理信息公共服务平台应用的通知》（浙政办发[2012]105号），2014年下发了《关于智慧城市试点项目和信息化项目建设中应用地理信息公共服务平台的通知》（浙信办发[2014]3号），浙江省的数字县域建设体现如下几个特点：1）全省统一规划。早在2011年就出台了《浙江省数字城市地理空间框架建设引导及技术要求》，2014年又出台了《数字城市地理空间框架运行维护工作指南》。2）基础数据成果丰富。数据内容不仅有矢量数据、栅格数据、三维模型、地名地址、街景等常规地理信息数据，还将三维地下管线数据纳入基础地理信息数据建设的范畴。
14直辖市
北京、天津、上海、重庆四直辖市均采用市县一体化模式，各市均只有一个平台，县区均没有公共服务平台，这对于湖南省数字县域地理信息基础工程软件平台建设具有借鉴意义。
2数字县域建设内容的建议
县级和市级地理信息基础工程建设内容基本相同，主要包括数据资源、软件平台、支撑环境、应用示范系统等内容。
21数据资源建设
[4]1）要充分整合利用现有数据。如国情普查数据、不动产统一登记基础数据，含1∶2000DOM和DLG等。2）要按需生产基础地理信息数据。重点做好城区1∶500地形图更新或重测、村镇1∶2000DLG生产、地名地址调查。因为城区是地理信息需求最为旺盛的地区，只有1∶500DLG才能满足城区地籍、房产登记等精细化管理工作的需求，相比之下，1∶1000和1∶2000需求不多，而且可以通过1∶500缩编得到。3）要加强城市部件等专题数据生产。城市部件数据是数字化城市管理系统必备的基础数据，专题数据是应用系统发挥示范作用的关键，建议将城市部件调查与地名地址调查同步开展。
4）要切实贯彻国家大政方针。数据的生产、应用系统建设等工作内容的设置要跟踪国家大政方针。以管线为例，2014年国务院下发了《国务院办公厅关于加强城市地下管线建设管理的指导意见》，今年又下发了《国务院办公厅关于推进城市地下综合管廊建设的指导意见》。5）要与国土资源部门的重要工作结合。由于湖南省国土资源厅是测绘地理信息的主管部门，国土资源与测绘已经相互融合渗透，数字县域的基础数据建设要与国土资源一张图工程、不动产统一登记等工作结合起来。从目前不动产统一登记试点经验来看，数字县域可以与不动产统一登记工作统筹起来考虑，特别是1∶500地形图更新工作，湖南省内大部分县区的1∶500地形图都是2009年城镇地籍调查项目建设的。
22软件平台建设
软件平台采用市县一体化能够降低县国土资源局在平台软件建设、硬件支撑环境建设方面的投入，但还需解决县级运行维护面临技术人员缺乏的问题，这也符合最新修订出台的《天地图省市节点建设方案》[5-8]。1）平台市县一体化重点。平台市县一体化要充分尊重和维护县级节点的自主性，发挥县级测绘地理信息部门的主观能动性。县级要有自己的门户，对自己的数据有管理权限。
2）平台市县一体化模式。实现市县一体化的模式有多种，《湖南省数字县域地理信息基础工程一体化建设方案》提出了云平台和地图服务两种建设模式。鉴于4个原因：①云技术目前还不成熟[9]；②云技术对网络带宽要求较高；③众多地市地理信息公共服务平台刚刚建成，服务管理具备市县两级权限管理的能力；④国家正在推进智慧城市建设试点，过几年可能要将现在的平台统一升级为地理信息时空云平台[10]。建议各地市级平台暂时不要升级为云平台，采用市县一体化地图服务模式。
3）市县一体化地图服务模式下市级层面要做好这些工作：①适时增加服务器。由于各县的数据都将汇总到市一级，当接入的县较多时，市一级需要适度增加一定数量的服务器。据初步估算，每个县瓦片数据加起来一般约1T，因此，暂时可以不增加存储设备，但随着接入县区的增加，访问用户随之增加，有必要适时增加一定数量的服务器。②增加维护管理人员。由于县级数据的接入，市级平台的维护管理人员需要适当增加。③将县级二级门户嵌入到当前平台网页中。由于每个县都需建设自己的门户网站，为此，需要市局出面与平台开发商联系，将各县建设的门户网站作为二级门户链接到市级门户中。
23应用示范系统建设
共享应用是数字城市建设的目的，根据近年来数字城市建设经验，通过数字城市项目从底层开发建设的应用系统基本都难以持续，不能起到示范作用，其原因如下：1）只开发了软件，没有专题数据支撑。2）很多情况下属于承建部门“一厢情愿”，应用单位不用承担任何责任，只是碍于情面建设了系统。3）没有专人维护、升级。4）时间短暂，经费有限，需求调研不够充分，功能开发不够全面。建议在应用系统建设时要解决好上面四个问题，优先对接各单位已有的应用系统。
24其他事宜
1）要注重电子政务网络建设。电子政务网络建设虽然不是数字县域建设的工作内容，但对于数字县域建设非常重要。政务版能否发挥作用的关键在于能否解决政务网络带宽瓶颈和网络覆盖面问题。2）要重视政策机制建设。政策机制建设是数字城市建设的重要内容。政策机制的形式可有多种，包括应用推广文件、平台管理办法、基础测绘规划等。建议重点就数据更新、运行维护、运用推广等方面进行长效机制建设，从项目启动就开始着手政策机制建设。
3）要加强人才的引进。数字县域建设中人才引进刻不容缓。建议各地将数字县域地理空间框架建设人才引进纳入政府的人才工程，每个县局引进2~3名相应的专业人才。4）要加强政策文件的学习。近几年，国家测绘地理信息局每年都出台两个文件，一个是工作部署，一个是工作评估考核，建议各县在开展数字县域地理信息基础工程建设之前，相关人员要认真研读国家测绘地理信息局下发的最新考核评估文件，国家考核评估指标就是我们数字县域建设最好的行动指南。
3结语
数字县域地理信息基础工程建设涉及数据生产、软件开发、硬件支撑环境、长效机制建设等众多方面，是一个系统工程，在组织建设时，只有准确掌握当地的迫切需求、国家的大政方针、技术的最新动态，加强统筹规划，才能真正将其建设成为服务于国民经济各领域的权威、统一、实用、可持续的地理信息公共服务平台。
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