另外你的服务器上装了多少软件，我们这的服务器曾经出过软件冲突导致PING不到的故障。
还有看看ping不到之后网络服务是否正常，系统是否老化，能不能排除病毒因素。
总之，这肯定是软件故障……
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。
提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。
1互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。
3金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。
伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。
大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。
技能：
大数据运维工程师具备一定的服务器知识。在大数据的传输过程中，离不开服务器的知识。大数据运维工程师掌握服务器知识，才能对服务器进行合理的配置，在服务器出现故障的时候能够自如地应对。
大数据运维工程师需要具有提供方案的能力。大数据运维工程师需要对数据进行分析，然后再根据分析的结果，为公司制定具有可行性的方案，这样才能体现出数据分析的实际价值。
大数据运维工程师需要对数据具有高度的敏感性。高度的敏感性可以帮助大数据运维工程师透过现象发现数据背后隐藏的更有价值的内容。
大数据运维工程师需要掌握一些脚本语言。常见的脚本语言Shell、PHP、COBOL等，大数据运维工程师最少需要熟练掌握其中一种。以上就是大数据运维工程师需要掌握的一些常见技能。
大数据运维工程师的主要职责：
1、承担团队的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考评等。
2、组织制订、完善与本部门相关的管理制度、标准 *** 作手册 SOP维护 *** 作MOP和应急预案等。
3、组织制定中心基础设施保养计划，做好相关计划的实现、控制及优化工作。
4、审核、报批、组织实施各类变更申请、事报告工作，做好相关应急工作的指挥与处理。
5、组织开展数据中心基础设施运行维护相关培训、训练与演练。
6、协助商务部与外包服务商洽谈相关维护服务合同，监督服务实施并要求进行审核与考评，确保相关基础设施的稳定运行。
7、负责数据中心基础设施资源统计、容量预警工作，做好每月用水用电统计、PUE统计与分析。
8、配合数据中心进驻客户的场地选址、平面布局、改造实施、进驻管理等支持协调工作。
9、基础设施月报、环境报告的编写和提交。
10、数据中心基础设施的持续优化和改善。
11、负责上级主管领导交办的其它工作。
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