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

离线数据分析通常构建在计算平台。

离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。

Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。

相关分析——在线数据分析

在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分析能够实时处理用户的请求，允许用户随时更改分析的约束和限制条件。与离线数据分析相比，在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。

选择合适的服务器可以提高游戏体验，以下是一些选择服务器的建议：1 选择最近的服务器：选择距离自己最近的服务器可以减少网络延迟，让游戏运行更流畅。2 选择人数较多的服务器：选择人数较多的服务器可以增加游戏的乐趣，因为玩家之间的互动会更多，且服务器管理更为稳定。3 选择游戏类型相符的服务器：不同的服务器可能提供不同的游戏模式或者内容，选择合适的服务器可以更好地享受游戏乐趣。4 选择游戏运营稳定的服务器：选择游戏运营稳定的服务器可以保证游戏的质量和稳定性，并且减少可能存在的BUG和服务器故障等问题。5 选择活跃度高的服务器：选择活跃度高的服务器可以让玩家在游戏中获得更多的参与感和乐趣，同时也可以增加交友机会。

大数据分析工具有：

1、R-编程

R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析 *** 作。

在这个强大的帮助下；语言，数据科学家可以轻松创建统计引擎，根据相关和准确的数据收集提供更好、更精确的数据洞察力。它具有类数据处理和存储。我们还可以在 R 编程中集成其他数据分析工具。

除此之外，您还可以与任何编程语言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的数据传输和准确的分析。R 提供了大量可用于任何数据集的绘图和图形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是领先的大数据分析工具开源。它是一个软件框架，用于在商品硬件的集群上存储数据和运行应用程序。它是由软件生态系统组成的领先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系统或 HDFS 和 MapReduce。它被认为是大数据分析的顶级数据仓库。它具有在数百台廉价服务器上存储和分发大数据集的惊人能力。

这意味着您无需任何额外费用即可执行大数据分析。您还可以根据您的要求向其添加新节点，它永远不会让您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。

它使用集合和文档，而不是使用行和列。文档由键值对组成，即MongoDB 中的一个基本数据单元。文档可以包含各种单元。但是大小、内容和字段数量因 MongoDB 中的文档而异。

MongoDB 最好的部分是它允许开发人员更改文档结构。文档结构可以基于程序员在各自的编程语言中定义的类和对象。

MongoDB 有一个内置的数据模型，使程序员能够理想地表示层次关系来存储数组和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析师集成数据准备、机器学习、预测模型部署等的领先平台之一。它是最好的免费大数据分析工具，可用于数据分析和文本挖掘。

它是最强大的工具，具有用于分析过程设计的一流图形用户界面。它独立于平台，适用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各种功能，例如安全控制，在可视化工作流设计器工具的帮助下减少编写冗长代码的需要。

它使用户能够采用大型数据集在 Hadoop 中进行训练。除此之外，它还允许团队协作、集中工作流管理、Hadoop 模拟等。

它还组装请求并重用 Spark 容器以对流程进行智能优化。RapidMiner有五种数据分析产品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最强大的开源大数据分析工具之一。借助其数据处理框架，它可以处理大量数据集。通过结合或其他分布式计算工具，在多台计算机上分发数据处理任务非常容易。

它具有用于流式 SQL、机器学习和图形处理支持的内置功能。它还使该站点成为大数据转换的最快速和通用的生成器。我们可以在内存中以快 100 倍的速度处理数据，而在磁盘中则快 10 倍。

除此之外，它还拥有 80 个高级算子，可以更快地构建并行应用程序。它还提供 Java 中的高级 API。该平台还提供了极大的灵活性和多功能性，因为它适用于不同的数据存储，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是领先的大数据分析工具之一。Microsoft Azure 也称为 Windows Azure。它是 Microsoft 处理的公共云计算平台，是提供包括计算、分析、存储和网络在内的广泛服务的领先平台。

Windows Azure 提供两类标准和高级的大数据云产品。它可以无缝处理大量数据工作负载。

除此之外，Microsoft Azure 还拥有一流的分析能力和行业领先的 SLA 以及企业级安全和监控。它也是开发人员和数据科学家的最佳和高效平台。它提供了在最先进的应用程序中很容易制作的实时数据。

无需 IT 基础架构或虚拟服务器进行处理。它可以轻松嵌入其他编程语言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大数据分析工具之一。它是一种 BI 工具，可以无缝地用于数据分析，并帮助我们直观地分析数据以更好地理解原始数据。

同样，任何其他分析工具都允许我们集成多个数据源，例如业务应用程序、数据库软件、云存储、CRM 等等。我们还可以在方便时自定义报告，因为它允许我们生成动态且高度自定义的可 *** 作报告。

在 Zoho 分析中上传数据也非常灵活和容易。我们还可以在其中创建自定义仪表板，因为它易于部署和实施。世界各地的用户广泛使用该平台。此外，它还使我们能够在应用程序中生成评论威胁，以促进员工和团队之间的协作。

它是最好的大数据分析工具，与上述任何其他工具相比，它需要的知识和培训更少。因此，它是初创企业和入门级企业的最佳选择。

以上内容参考 百度百科——大数据分析

建立一个数据库当你想建立一个表时，你必须按照以下的步骤先建立一个数据库：在SQL Enterprise Manager中，选择你的数据库的名字。从Manage菜单中选择Databases选项。管理数据库的窗口就出现了。在工具条上点击新建数据库的按钮，就会出现新建数据库的对话框（如图35所示）。注意</B>现在版本的SQL Server(version 65)最多能有32,767个数据库。每个数据库的最小容量是1MB，最大容量是ITB。在SQL Enterprise Manager对话框中的新建数据库对话框。 填写你的数据库所要使用的名字（不能有空格）。 然后，填写你要建立的数据库所在的数据库设备（例如，他就是你在前面一步建立的数据库设备）。 这个新建数据库的对话框会以图形的方式显示所有数据库设备的已经使用和没有使用的空间。 当你建立一个数据库时，你可以选择去建立事务日志。为了建立事务日志，你需要指定一个log device（日志数据库设备）。在新建数据库对话框中，打开标有LogDevice的下拉式框，然后选择一个数据库设备和用于日志的空间大小。注意</B>每个数据库都有它自己的事务处理日志，它记录了对数据库每一个请求（modify,insert,delete）。日志文件是对数据库的内部处理过程的一种监视。它允许你对数据库执行updates, inserts, deletes等 *** 作。所以在需要的时候，你也可以取消这些 *** 作的结果。在系统没有正确地关闭，而只是停机或重新启动时，这些事务处理的日志是很有用的－在重新启动时，SQL Server会根据事务处理日志来恢复数据。注意</B>当你把事务处理日志向一个dump 数据库倾倒时，你的事务处理日志会被截短。你也可以强制地使你的事务日志缩短。如果你想知道有关事务日志的更多的信息，请查询SQL 在线帮助文件，用关键字transaction log查找。6当你完成在新建数据库的对话框中的这些问题的回答，点击Create Now 按钮。你的数据库就会在Databases文件夹下显示出来。

数据科学是一门应用学科，需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径：
第一阶段：Excel数据分析
每一位数据分析师都脱离不开Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
第二阶段：SQL数据库语言
作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。
第三阶段：数据可视化&商业智能
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。
学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：

1、Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、 *** 作和分析您的数据以及保护数据的安全。ClouderaManager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，ClouderaManager提供AdminConsole，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括ClouderaManagerAPI，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置ClouderaManager。

2、星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清**，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。

4、华为

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、网易猛犸

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

6知于大数据分析平台

知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

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