如何有效控制运维风险？

您好，我来说一下个人的一些浅见，希望可以帮助到你。运维风险是一个比较宏观的话题，在不同角色的角度有不同的理解。举例来说：

如果是公司运维部门人员，那么他更关注的是系统及架构层面的风险，比如主机的安全性（补丁、防病毒等）、系统的可用性（群集或者数据库镜像技术等）、监控（基础及应用级别的监控等）、日志记录（防范误 *** 作带来的配置风险）等；如果是公司审计部门的人员，那么他更关注的是运维各系统在合规性方面的风险，比如重要的业务数据有没有做合规保留和法规遵从；如果是公司安全部门的人员，那么他更关注的是运维各系统在安全方面的风险，比如边界安全，内网渗透，终端安全，服务器加固等。

所以具体如何有效控制运维风险，还是要看你指的是哪方面的运维？比如系统运维、安全运维、网络运维、IDC运维、应用运维、云运维等。

从通用的角度来说，可以关注以下几个方面（因为不清楚你指的是哪方面的运维，不太可能给出特别具体的建议）：

1）账号、应用及数据传输风险。在账号方面可以引入账号的复杂密码、锁定机制、历史记录次数等策略；可以引入SSL来保证传输层数据传输的安全性；网络通信可以采用加密的IPSec隧道进行；在系统应用层面引入RBAC角色控制，最小化权限赋予。

2）主机系统层面风险。对主机 *** 作系统定义安全基线和配置基线，并定期检查主机是否符合基线要求；定时定期安装最新安全补丁，修复安全漏洞；禁用未使用的本地账号，特别是管理员账号；停用不使用的系统服务；启用主机系统的防火墙；防止在主机层面过度授权。通过监控系统保证故障的及时处理，降低宕机风险。

3）数据丢失泄露风险。保证后端数据（文件数据或者数据库）有一定的高可用机制，比如文件数据可以考虑分布式文件系统或者共享集群，数据库可以使用主从复制或者群集技术；对核心业务系统引入审计功能，所有核心数据进行法规遵从的保留（即使有人恶意删除数据，也可以通过审计和备份平台找回并追责）；对于敏感的数据（比如邮件数据），要有一定的加密和限制措施，比如对财务外发电子邮件进行加密，对方有证书才可以解密，而且无法下载或者拷贝到本地。通过备份及归档系统，保证灾难时有数据可以恢复，降低数据丢失和可用性风险。

4）网络风险。主要通过运用物理防火墙和虚拟防火墙技术手段来保障网络的安全。比如安全接入网关、IDS入侵检测等。

5）制度和规范。制定针对性的运维流程、运维技术规范、运维事件应急计划以及相关管理制度，并对规章、制度的落实情况加强检查，提高执行力；完善运维人员录用、离岗、考核制度，加强运维人员安全意识教育和培训，严格外部人员访问管理。

最后再提一句，什么样的系统架构在运维过程中风险最高呢？答案是需要大量人工 *** 作的系统。所以你要去看看你系统运维的自动化程度怎么样。一般情况下，运维的发展要经历这么几个阶段：手工化、脚本化、工具化、平台化、智能化。智能化和自动化程度越高，风险相对越低。

云计算是一种大规模分布式并行计算方式吗

云计算是一种新的IT资源提供模式，可以简单地把它理解成一个数据中心，这个数据中心的计算机可以自动地管理和动态的分配、部署、配置、重新配置以及回收资源，也可以自动安装软件和应用。云计算的构成包括硬件、软件和服务。硬件主要是x86或Power的机器。软件包括管理计算机自动化的软件，以及被管理的软件。服务是指云计算中心的搭建和以后的运维。云计算中心向它的用户提供的是装好软件和应用的虚拟计算机，这个虚拟计算机有可能对应一台物理机，已有可能多个虚拟机对应一台物理机。最终用户通过网络连接到虚拟机，相当于用户拥有了一台已装好他需要使用的软件的服务器。用户拥有一定的权限，当然他还可以安装其它云计算中心不提供的软件。

云计算、分布式计算、并行计算有什么区别与联系？

云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。
简单来说：
云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。
网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。

并行计算 分布式计算 sdn 哪个好发sci论文

并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解

海量数据，分布式计算，并行计算 虚拟化与云计算的关系是怎样的

海量数据涉及到一些方面。我给你介绍一下
第一点涉及到云存储和分布式存储。第二点涉及到分布式计算和并行计算。
分布式计算和并行计算：并行计算偏科学领域，偏单用户，单请求，在配置多处理机的服务器下处理。分布式计算偏多用户，多请求，涉及多台服务器多个计算单元的分布式处理。
分布式计算本身又分为两种，一种是单任务拆分，如mapreduce来实现；一种是多请求分布式调度，涉及到云计算paas
云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。
简单来说：
云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。
网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。

云计算和分布式计算是对立的概念吗？

分布式计算，同样与云计算既有联系，又有区别：
第一种，WEB出现前的互联网(出现前的互联网)，如阿帕网，就是典型的分布式计算，并不需要服务器作为计算中心。仅有分布式计算，并不等于云计算，因为云计算还有集中存储和计算的部分。
第二种，P2P，即无须经由服务器，一台计算机与另一台计算机直接相联。其重要特点是对等，没有主从之分。在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但不同于主从机结构处，在于它也可以不通过服务器，而主从机结构不通过服务器是不可以的。云计算不同于P2P之处，在于它必须以集中计算和存储作为分布式计算的互补方面。
第三种，协同计算，可以认为是P2P形式的推广，从点对点，发展到群组协作，即时消息、SNS等，都可以是基于协同计算和并行计算的。协同计算已非常接近云计算，但仍有不同，例如SOA(面向服务架构)可以复用服务模块，但这可能只是发生于应用之间，必须将这些可复用资源移向独立于应用的云服务器中，才算云计算。 现有许多云计算的定义，都往往偏向上述情况中的某一边，因此显得似是而非。需提醒的是，业内人士谈云计算往往有特定语境，比如说云计算建设要加强集中计算和分享。结合具体所指，可能并没有错，因为它可能是指云计算基础设施或平台本身建设，也可能是针对大企业的云端业务。但听的人往往听错，以为这就是云计算的全部，体会不到分布式计算和应用端的存在。这就造成误导和误解。 这种情况并不可怕，消除误解就会搞明白。但还有一种情况就不同了。一些大企业在搞云计算时，以传统的网格计算、主从机的旧理念，把云计算纳入排斥分布式计算的集中计算的轨道，那就属于内行的传统与保守了。目前对于集成的理解，就有这种实际问题存在。

如何在Windows上搭建CFX分布式并行计算平台

Mysql 的集群系统, 有多台服务器组成,每个服务器都提供相同的Mysql服务 形成一个更高性能的Mysql服务系统

云计算与分布式计算有区别吗

分布式技术其实质上是一种基于网络的计算机处理技术。一个分布式系统（Distributed System）是一组逻辑和物理上互联的处理单元的集合。其实质就是对资源的系统范围的分散控制，以达到应用程序的协同执行。这种系统不要求单台计算机的功能十分强大，故能降低成本。分布式系统具有快速访问、多用户使用的优点。系统中的每台计算机可以方便快捷的访问其他内部节点的信息文件，它既可以为本地用户的特殊要求服务，也可以为网络中其他用户服务，实现不同计算机之间的通信与协同工作。
云计算（Cloud Computing）是分布式处理、并行处理、网格计算的发展，是虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS、SaaS等概念混合跃升的结果。基本原理是将计算任务分布在云端的大量的分布式计算机上、数据也存储在云端，使得企业将有限的资源切换到需要的应用上，降低企业运行的成本。这样带来的结果是中小企业不需要购置专门的计算机系统去满足某一应用需求，只需要想云计算中心支付服务费即可获得响应服务，而云计算中心则大规模的云，以向用户提供服务。总的来说云计算具有如下的特点：超大规模云计算集群、虚拟化、高可靠性、通用性、按需服务、极其廉价。

一直分不清并行计算和分布式计算的区别，望大虾指点。

并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。
所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点： 1、稀有资源可以共享。2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。
云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。云计算萌芽于并行计算
云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始，并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度，希望把多个计算机并联起来，从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法，这种方法后来被证明是相当成功的。
3并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域，专业的用户
并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要，其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作，需要使用者有较高的专业素质，多数是命令行的 *** 作，这是很多专业人士的噩梦，更不用说普通的业余级用户了。
4并行计算追求的高性能
在并行计算的时代，人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器，各国不惜代价在计算速度上超越他国，因此，并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”，世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新，一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了，巨额投资无法收回。
5云计算对于单节点的计算能力要求低
而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器，我们也不用去考虑TOP500的排名，云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加，云计算的基础架构支持这一动态增加的方式，高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。

请问并行计算和分布式计算的区别和联系都是什么？

首先，应用的场合和解决的问题不一样。分布式计算比较倾向于在计算寻找模式的东西，穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间有独立性，节点之间的结果几乎不互相影响，实时性要求不高。而并行计算则比较倾向于一些海量数据进行分析处理的场合，每个节点的每一个任务块都是必要的，计算的结果相互影响，要求每个节点的计算结果要绝对正确，并且在时间上做到同步。举例来说，像MD5破解，就比较适合使用大规模的分布式计算来穷举，但对海量日志数据进行处理来分析用户行为就比较适合并行计算处理。
其次，实现方式区别比较大。分布式计算会是一个比较松散的结构，并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行，而分布式计算可能会跨越局域网，或者直接部署在互联网上，节点之间几乎不互相通信。很多公益性的项目，就是的使用分布式计算的方式在互联网上实现，比如以寻找外星人为目的的SETI项目。

阿里云的产品致力于提升运维效率，降低IT成本，令使用者更专注于核心业务发展。
云服务器ECS
一种简单高效，处理能力可d性伸缩的计算服务。助您快速构建更稳定、安全的应用。提升运维效率，降低IT成本，使您更专注于核心业务创新。
云引擎ACE
一种d性、分布式的应用托管环境，支持Java、PHP、Python、Nodejs等多种语言环境。帮助开发者快速开发和部署服务端应用程序，并简化系统维护工作。搭载了丰富的分布式扩展服务，为应用程序提供强大助力。
d性伸缩
根据用户的业务需求和策略，自动调整其d性计算资源的管理服务。其能够在业务增长时自动增加ECS实例，并在业务下降时自动减少ECS实例。　
一种即开即用、稳定可靠、可d性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。
开放结构化数据服务OTS
构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL数据库服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。OTS 以实例和表的形式组织数据，通过数据分片和负载均衡技术，实现规模上的无缝扩展。应用通过调用 OTS API / SDK 或者 *** 作管理控制台来使用 OTS 服务。
开放缓存服务OCS
在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应。
键值存储KVStore for Redis
兼容开源Redis协议的Key-Value类型在线存储服务。KVStore支持字符串、链表、集合、有序集合、哈希表等多种数据类型，及事务（Transactions）、消息订阅与发布（Pub/Sub）等高级功能。通过内存+硬盘的存储方式，KVStore在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。
数据传输
支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。 数据传输的底层数据流基础设施为阿里双11异地双活基础架构， 为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行3年之久。
对象存储OSS
阿里云对外提供的海量、安全和高可靠的云存储服务。RESTFul API的平台无关性，容量和处理能力的d性扩展，按实际容量付费真正使您专注于核心业务。
归档存储
作为阿里云数据存储产品体系的重要组成部分，致力于提供低成本、高可靠的数据归档服务，适合于海量数据的长期归档、备份。
消息服务
一种高效、可靠、安全、便捷、可d性扩展的分布式消息与通知服务。消息服务能够帮助应用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据，构建松耦合系统。
CDN
内容分发网络将源站内容分发至全国所有的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。 负载均衡
对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。负载均衡可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。
专有网络VPC
帮助基于阿里云构建出一个隔离的网络环境。可以完全掌控自己的虚拟网络，包括选择自有 IP 地址范围、划分网段、配置路由表和网关等。也可以通过专线/等连接方式将VPC与传统数据中心组成一个按需定制的网络环境，实现应用的平滑迁移上云。
开放数据处理服务ODPS
由阿里云自主研发，提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。阿里巴巴的离线数据业务都运行在ODPS上。
采云间DPC
基于开放数据处理服务（ODPS）的DW/BI的工具解决方案。DPC提供全链路的易于上手的数据处理工具，包括ODPS IDE、任务调度、数据分析、报表制作和元数据管理等，可以大大降低用户在数据仓库和商业智能上的实施成本，加快实施进度。天弘基金、高德地图的数据团队基于DPC完成他们的大数据处理需求。
批量计算
一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。批量计算可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。批量计算广泛应用于动画渲染，生物数据分析，多媒体转码，金融保险分析等领域。
数据集成
阿里集团对外提供的稳定高效、d性伸缩的数据同步平台，为阿里云大数据计算引擎(包括ODPS、分析型数据库、OSPS)提供离线(批量)、实时(流式)的数据进出通道。
DDoS防护服务
针对阿里云服务器在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。免费为阿里云上客户提供最高5G的DDoS防护能力。
安骑士
阿里云推出的一款免费云服务器安全管理软件，主要提供木马文件查杀、防密码暴力破解、高危漏洞修复等安全防护功能。
阿里绿网
基于深度学习技术及阿里巴巴多年的海量数据支撑， 提供多样化的内容识别服务，能有效帮助用户降低违规风险。
安全网络
一款集安全、加速和个性化负载均衡为一体的网络接入产品。用户通过接入安全网络，可以缓解业务被各种网络攻击造成的影响，提供就近访问的动态加速功能。
DDoS高防IP
针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。
网络安全专家服务
在云盾DDoS高防IP服务的基础上，推出的安全代维托管服务。该服务由阿里云云盾的DDoS专家团队，为企业客户提供私家定制的DDoS防护策略优化、重大活动保障、人工值守等服务，让企业客户在日益严重的DDoS攻击下高枕无忧。
服务器安全托管
为云服务器提供定制化的安全防护策略、木马文件检测和高危漏洞检测与修复工作。当发生安全事件时，阿里云安全团队提供安全事件分析、响应，并进行系统防护策略的优化。
渗透测试服务
针对用户的网站或业务系统，通过模拟黑客攻击的方式，进行专业性的入侵尝试，评估出重大安全漏洞或隐患的增值服务。
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专为企业安全运维团队打造，结合云主机和全网的威胁情报，利用机器学习，进行安全大数据分析的威胁检测平台。可让客户全面、快速、准确地感知过去、现在、未来的安全威胁。
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一个稳定可靠的集中式访问控制服务。您可以通过访问控制将阿里云资源的访问及管理权限分配给您的企业成员或合作伙伴。 日志服务
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为多媒体数据提供的转码计算服务。它以经济、d性和高可扩展的音视频转换方法，将多媒体数据转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。
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全球领先的SaaS性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务场景，让应用性能问题无所遁形。性能测试包含两个版本，Lite版适合于业务场景简单的系统，免费使用；企业版适合于承受大规模压力的系统，同时每月提供免费额度，可以满足大部分企业客户。
移动数据分析
一款移动App数据统计分析产品，提供通用的多维度用户行为分析，支持日志自主分析，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。 阿里云旗下万网域名，连续19年蝉联域名市场NO1，近1000万个域名在万网注册！除域名外，提供云服务器、云虚拟主机、企业邮箱、建站市场、云解析等服务。2015年7月，阿里云官网与万网网站合二为一，万网旗下的域名、云虚拟主机、企业邮箱和建站市场等业务深度整合到阿里云官网，用户可以网站上完成网络创业的第一步。

2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型20阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。

对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。

攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。

2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 80，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。
今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等 *** 作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。

2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心 *** 作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。

2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。

在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。

本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。

更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。

汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。

GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 80则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。

IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了549%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了221%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。

FusionStorage 80采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 80在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了168万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。

此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 80将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。

汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 80通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。

辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。

值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的 *** 作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。
除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）

分布式：服务分散部署在不同服务器组成一个整体应用，分散压力，解决高并发。

假设访问量特别大，就可以做成分布式，将一个大项目拆分出来单独运行。跟cdn一样的机制。

Redis分布式：将redis中的数据分布到不同的服务器上，每台服务器存储不同内容。Mysql集群是每台服务器都存放相同数据。分布式部署：系统应用部署在2台或以上服务器或虚拟机上，服务间通过RPC、WCF(包含WebService）等交互，即可称作分布式部署。微服务也算作分布式的一种，反之则不然。分布式优点:1、将模块拆分，使用接口通信，降低模块之间的耦合度。2、将项目拆分成若干个子项目，不同团队负责不同子项目。3、增加功能时只需再加一个子项目，调用其它系统接口即可。4、可灵活进行分布式部署。5、提高代码的复用性，比如service层，如果不采用分布式rest服务方式架构，在手机Wap商城、微信商城、PC、Android、ios每个端都要写一个service层逻辑，开发量大，难以维护和一起升级，此时可采用分布式rest服务方式共用一个service层。缺点：系统之间交互要使用远程通信，接口开发增大工作量，但利大于弊。微服务：可单独部署运行的微小服务，一个服务只完成单一功能分散能力，服务之间通过RPC等交互，至少有一个数据库。用户量过大高并发时，建议将应用拆解为多个子系统，各自隔离，独立负责功能。缺点：服务数量大，后期运维较难。分布式、微服务区别：分布式依赖整体组合，是系统的部署方式；微服务是架构设计方式，粒度更小，服务之间耦合度更低。独立小团队负责，敏捷性更高。集群：多台服务器复制部署相同应用，由负载均衡共同对外提供服务，逻辑功能仍是单体应用。项目如果跑在一台机器上，这台机器如果出现故障，或者用户请求量比较高一台机器支撑不住，网站可能就访问不了。那怎么解决呢？就需要使用多台机器，复制部署一样的程序，让几个机器同时运行网站。那怎么分发请求到所有机器上？所以负载均衡的概念就出现了。负载均衡：将请求分发以分摊服务器压力。基于反向代理能将所有的请求根据指定的策略算法，分发到不同的服务器上。实现负载均衡常用Nginx、LVS。负载均衡服务器出现问题了怎么办？所有冗余的概念就出现了。冗余：两台或多台服务器，一个主服务器，一个从服务器。假设一个主服务器的负载均衡服务器出现问题，从服务器能替代主服务器来继续负载均衡。实现的方式就是使用Keepalive来抢占虚拟主机。双机双工模式：目前Cluster（集群）的一种形式，两台服务器均为活动状态，同时运行相同的应用，保证整体的性能，也实现了负载均衡和互为备份。WEB服务器或FTP服务器等用此种方式比较多。实现多台服务器代码（文件）同步方案：1、负载均衡中实现代码同步rsync。2、rsync+inotify逐一文件监听并实时同步。3、实现redis共享session。

运维开发工程师的职责是：负责日常运维工作；推动及开发高效的自动化运维、管理工具，提升运维工作效率；制定和优化运维解决方案，包括但不限于柔性容灾、智能调度、d性扩容与防攻击；探索、研究新的运维技术方向。
运维开发工程师的任职要求是：1、本科及以上学历，年龄在18周岁以上；2、熟悉常见应用服务的配置和优化；3、能熟练使用常用的监控软件；4、善于分析思考问题，有责任心；5、服从工作安排，身体健康。

服务器运维工程师需要收集、整理所有技术问题和客户意见，反馈给相关部门或人员。下面是我为大家带来的服务器运维工程师工作的具体内容十篇，希望大家能够喜欢!

服务器运维工程师工作的具体内容1

职责：

1、负责公司网站服务器安装及配置;

2、负责公司网站及服务器的稳定运行，监控网络状态、及时排除各种异常，优化配置软硬件资源;

3、负责服务器和网站的安全工作，定期进行安全漏洞扫描分析和入侵检测并提出解决方案;

4、负责数据库备份、数据迁移、数据监控，编制汇总故障、问题，定期提交汇总 报告 ;

5、负责公司网站服务器集群部署，优化负载及容灾;

6、负责网络监控和应急反应，以确保网络系统有7 24小时的持续运作能力。

任职资格：

1、大专以上学历，熟悉信息安全体系和安全标准，对信息安全体系和安全风险评估有较全面的意识;

2、精通服务器及网络安全产品配置原理，如防火墙、身份认证、漏洞评估、网络防病毒;

3、熟悉TCP/IP协议，熟练掌握网络相关设备的配置技术，如路由器、交换机、防火墙、负载均衡器等，有服务器集群部署相关 经验 ;

4、熟悉常见的网络攻击和防守技巧(包括服务漏洞扫描、程序漏洞分析检测、入侵和攻击分析追踪、病毒、木马防范。熟悉SQL注入原理和手工检测);

5、 熟悉Linux下各种环境搭建配置及维护;

6、 熟悉MYSQL等数据库配置、维护、优化;

7、 精通shell、python、perl、PHP脚本语言之一;

8、具有至少2年以上的共有云运维经验。

服务器运维工程师工作的具体内容2

职责：

1负责IDC机房内服务器的日常维护工作

2服务器系统的安装/调试/环境配置/安全配置

3排除简单网络故障,交换机简单调试及流控

4和其他部门协调,支持其他部门工作

5按公司规定接受和处理客户问题,为客户提供优质服务及日常上、下架工作。

任职要求：

1、计算机或相关专业专科以上学历。

2、熟悉Windows/Linux常用网络服务的系统安装配置与使用

3、熟悉二层交换机,有网络维护经验者优先考虑

4、熟悉Docker者优先考虑

5、有良好的沟通能力、团队协作精神

服务器运维工程师工作的具体内容3

职责：

1、执行和监督执行服务器系统管理制度;

2、日常驻场维护工作：PC服务器设备维护，发现异常后的应急处理以及故障的排查和解决;针对PC服务器系统提出相应的软硬件优化方案;

3、客户服务、系统集成及相关工作;

4、运维服务文档， 总结 报告撰写等相关工作。

任职条件:

1、大专或以上学历;

2、两年以上PC服务器系统维护经验;

3、精通PC服务器硬件架构、Windows server、Linux等 *** 作系统 配置;

4、熟悉VMWARE虚拟机系统和配置。

服务器运维工程师工作的具体内容4

1、数据中心服务器计算与存储规划、建设和运维，

2、系统建设和优化项目管理，制订和实施网络优化方案，提升平台指标，提高业务系统的网络性能和速度，提升使用效率。

3、负责故障排查和应急处理，确保任何突发情况都能高效响应，保证系统7x24小时正常稳定运行;

4、制订服务器和存储相关系统建设标准，推进实现平台运维标准化管理。

5、网络安全推进和协同。

服服务器运维工程师工作的具体内容5

1、对服务器进行日常维护，确保各项服务连续正常运行，无重大事故;

2、负责服务器存储网络等基础平台的技术维护和问题处理 ;

3、负责执行大客户服务项目的定制化服务配置和硬件安装等处理工作;

4、了解 *** 作系统安装与配置;

5、具备一定的网络相关故障解决能力;

6、熟悉主流厂商PC服务器硬件安装与配置;

7、Windows、Linux、VMware等日常管理、维护;

8、负责服务器异常或故障的受理、跟踪、解决以及统计分析;

服务器运维工程师工作的具体内容6

职责：

1、负责IBM、HP、DELL等业界主流品牌的服务器安装配置及日常维护工作;

2、负责VMWare虚拟化平台项目实施及维护工作;

3、负责EMC、DELL等企业级存储及其SAN网络的安装配置及日常维护工作;

4、负责服务器集群拓扑及SAN存储网络部署;

5、解决实施工作中的技术难题，挖掘客户需求，提出针对性的解决方案;

6、编写各类维护文档，譬如： 实施方案 、实施报告、巡检报告、故障处理报告等等。

岗位要求：

1、计算机相关大专以上学历，3年以上IT运维或机房管理工作经验;

2、熟悉主流X86服务器(IBM/HP/华为)和存储的运维和管理;

3、熟悉思科、华为等主流网络设备的配置和问题排错;

4、熟悉vmware虚拟化架构技术，具有虚拟化的搭建和运维经验，对vmware的存储、灾备、网络、安全、升级、虚拟机管理、监控和性能等有深刻的理解;

5、有一定的信息安全实施经验，对 *** ，防火墙，上网行为管理以及内网安全有深入理解和实 *** 经验;

6、熟悉服务器运维及服务器架设，包括AD域，IIS，DNS、双机集群等各类windows服务器的配置管理;

7、熟悉openstack或者cloudstack任意一种平台的部署实施，有成功搭建或者部署经验优先。

服务器运维工程师工作的具体内容7

职责：

1 负责或参与智能连接产品(智能耳机，音箱等)后端系统的设计、代码实现;

2 参与制定前后端业务流程、接口协议、文档输出等;

3 负责或参与前端程序(APP, Device)的对接、调试;

4 持续迭代开发，改善系统性能，用户体验。

岗位要求

1 五年以上服务器端开发经验,一年以上Go语言开发经验;

2 熟悉linux，对服务器性能优化有一定了解，有高并发项目经验优先;

3 熟练掌握nginx、mongodb、Redis等开源组件;

4 了解服务器安全配置相关的知识;

5 熟悉多线程和网络编程，有分布式系统项目经验者优先;

6 有可穿戴产品后台开发经验者优先。

服务器运维工程师工作的具体内容8

职责：

1、负责公司系统集成项目中HP、DELL等服务器及IBM、NetApp、HDS等存储产品的初始化安装、技术支持、维护等工作。

2、根据客户的应用环境及需求，独立完成整体项目规划和实施;

3、创建相关的技术实施方案，并在实施过程中提供技术支持;

4、服务器发生系统故障时的分析与解决，在售后服务体系中提供现场支持工作。

岗位要求：

1、计算机、通信工程等相关专业 毕业 ，大专及以上学历

2、两年以上服务器工程师经验，熟练掌握Linux/Windows系统，了解Oracle、SQL sever数据库

3、熟悉HP、Dell等主流服务器厂商产品，具备系统、数据库和存储的整体概念，对存储应用系统有一定的了解

4、具有以下技能资格优先考虑：

服务器运维工程师工作的具体内容9

职责：

1负责项目中Wintel服务器的搭建部署配置,排错、故障处理, 备份恢、等工作。

2负责项目中Wintel服务器HA测试，BUR 测试，DR测试等相关工作。

3熟悉Windows server的日常运维，如日常巡检、备份、故障排查、漏洞修复、优化等工作。

4熟悉微软AD、Exchange、SCCM等相关应用运维工作。

5熟悉VMWARE虚拟化平台的日常运维管理

6熟悉EMC存储设备。

8DCS项目管理经验

任职要求:

16年以上金融行业Wintel server及AD、Exchange、SCCM运维管理经验。

2精通Windows server 2008/2012/2016

3熟练使用powershell编写脚本。

4熟练使用VM环境，具备VMWARE相关知识。

5良好的团队协作沟通能力，较强的学习能力。

6具备较好的英语书写能力及文档方案写作能力。

7熟悉ITIL服务流程。

8具备MSCE,VMWARE及ITIL ,PMP相关认证者优先考虑。

9有良好的抗压能力。

10金融企业数据中心迁移项目经验。

服务器运维工程师工作的具体内容10

职责：

1负责健康平台等系统后端服务开发;

2参与项目的需求分析，负责项目的设计和开发;

3 良好的编程习惯，根据项目任务计划独立按时完成高质量的编码和测试工作;

4 配合测试人员进行bug修复、完善产品功能体验。

任职要求：

1精通Golang或PHP、Nodejs等语言，3年以上Web开发经验，具有高并发开发工作经验;

2精通 Mysql及Nosql 数据库(Memcached、Redis 等);

3熟悉一种 web开发框架(Golang/PHP);

4对分布式、高可用、高性能，海量数据处理设计及开发有一定实践经验;

5较强的分析问题解决问题能力，工作踏实上进，有良好的团队合作意识 ,有大型互联网工作经验优先。

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