现在不光在线服务吃机器,背后跑各种大数据查询的,人工智能算法的,你给他们多少他们就能用多少。巨头的服务器数量是几十万甚至百万量级的。比如说,好几年前Google的服务器数量是两百五十万台。
这是Facebook其中一个数据中心,一眼望不到头。
再来一张aws和azure数据中心的天下布武,只有非洲还是处女地。每个数据中心一般有几千到几万甚至十几万服务器不等。当然,这些服务器他们也不是都自己用。
下图是来自公开资料中Twitter各种服务器的比例,我没有泄露公司的机密。可以看到数据以及消息的存储和处理占了很高的比例。
有朋友说水平高的程序员可以用很少的机器跑很高的并发,这诚然是一种水平,不过让非常多的机器一起跑还能做的结果准确和很高的稳定性,这也是一种水平。哪种水平更高,就仁者见仁,智者见智了。楼主你好,如果是企业选择服务器,要看是做企业哪方面业务。如果是企业网站一般对主机配置要求不高,(易迈云 推出企业0元购买云服务器 )即便是几百兆虚拟主机也可以满足,如果对整体安全要求更高,也可以选择云主机,或独立服务器。如果是放置企业其他类型业务,可以结合业务对机器硬件,带宽的要求来选择适合的主机。云主机(云服务器)
概念:云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力d性伸缩的计算服务,用户无需提前购买以那件,即可迅速创建或释放任意多台云服务器。这种服务器,不用花钱购买主机、硬盘、CPU、内存等硬件回来自己组装,它可以很快的在网页上完成创建,也可以很方便的在后期增加CPU个数、提升内存、增加硬盘容量、提高网络带宽等,这一切,不需要你像实体机一样要断电,拆开机箱进行增加,只需要暂停服务器的运行,然后在网页页面的后台管理上点点鼠标就能完成,更不用担心新增的硬件兼容性好不好,因为那一切都是虚拟的。在IT行业机房普遍指的是电信、网通、移动、双线、电力以及政府或者企业等,存放服务器的,为用户以及员工提供IT服务的场所,小的几十平米,一般放置二三十个机柜,大的上万平米放置上千个机柜,甚至更多。机房里面通常放置各种服务器、小型机和各种保障机房温度、湿度和电力的基础设施。随着科技的进步和信息化进程的推进,IT机房的重要性越来越高,没有了机房的信息保护和数据处理,工作、生活都会受到极大不便,企业的正常运行也会受到严重影响。
正是因为数据中心地位的凸现,保护数据中心电力安全的UPS(不间断电源系统)取得了突飞猛进的发展。在UPS行业中,由于使用环境、功率段和销售类型的不同,对UPS有不同的划分。通常情况被划分为IT、SI(系统集成)和LSG(大型三相系统),在这里所提到的IT机房是指部门级的服务器机架数量在1-5个的小型数据中心。
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。
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。
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
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