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。

APEXIT运维和服务管理系统提供了“无缝式IT监控系统”功能，其系统架构清晰，采用模块化的设计理念，各功能模块既可独立运行、松散耦合；亦可整体功能无缝衔接覆盖整个业务系统，灵活的自由组合真正实现个性化的IT无忧运维。

APEXIT运维和服务管理系统主要由综合运维管理平台OSSWorks、网络管理NetManager、应用管理ApplicationsManager、流量管理FlowManager、桌面安全管理DeskTopManager等五个产品组成：

OSSWorks：遵循ITIL标准规范，结合国内管理模式，提供服务台、个人桌面管理、事件管理（突发故障管理）、问题管理、IT资产配置管理、变更与发布管理、知识库等功能，实现了一体化的IT运维支撑平台。

NetManagerNETMANAGER：实现了对交换机、路由器、防火墙等设备的全方位管理，提供了丰富的拓扑、配置、资产、故障、性能、事件、流量、报表等网络管理功能。

ApplicationsManager：实现了对多种系统及上层应用监控管理功能，包括服务器、数据库、邮件服务器、WEB服务器、应用服务器、 *** 作系统、网站监控等。

FlowManager：提供网络流量监测、流量门限、协议分析、Web上网行为审计等功能。结合NetFlow网络流量分析器实现更为细化、便捷的全网流量分析功能。

DesktopManager：提供资产管理、桌面安全策略管理、软件和补丁分发、文件访问控制等功能，确保PC应用环境的稳定性与安全性。

通过ApexIT运维和服务管理模块可以实现对IT资源的全面、可视化、统一管理。

把脉行业发展机遇，立足战略高度顶层研究

数智赋能是引擎，价值创造是根本

「云维保管理系统」

———— 运维管理难点 ————

———— 赋能价值 ————

「为客户」

资产数字地图可视化

日常维保闭环管理 运营决策数据支撑

人效成本优化

「为同行」

提升服务品质 提高客户粘性

———— 特点优势 ————

专业的SaaS运维管理工具平台；

从“资产管理、巡更巡检、故障报修、 过程监管、结果反馈到量化考评”；

支持自有团队、服务外包、混合团队等多种服务模式；

实现“工作责任到人，可查询、可跟踪、可评价、可考核”的全流程管理体系；

为设备、人员、服务、流程、模式的分析、优化、决策提供数据支撑；

提高服务能效，降低人员成本。

———— 功能详述 ————

1资产数字地图可视化

建设资产设备的数字地图，「类别、数量、坐标、状态」一目了然；

2提高服务效能

按工种、类型及需求, 自定义巡更巡检计划(点位、频率、表单内容、人员等规则)，系统按计划自动发起巡更巡检工单,提前通知对应人员；

3降低沟通成本

故障申报「随手拍」，照片+语音+GPS坐标，一键提交，故障情况清晰了然，即时消息提醒对应人员，无需转达，提高效率；

4过程有效监管

支持系统智能派单、主管派单、抢单等多种方式；

满足工单转派、跨团队转派、一单多人服务等使用场景；处理流程和内容规范化，全过程可视化，进度随时了解；建立报修人和主管对服务情况的评价机制，反馈及时，有效监督，提高人员效率，降低人员成本。

5考核有迹可循

所有事件“时间、结果”真实图示，随时随地查看。次、月、季、年报表一键生成，考核更清晰。

6功能按需定制，不收开发费。

数智产品锁定市场核心需求

精准定位、研发、设计、生产

快速、高效、全行业覆盖

热门品类，需求强劲，机会正当时！

运维工程师(Operations)，负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。

运维工程师面对的最大挑战是大规模集群的管理问题，如何管理好几十万台服务器上的服务，同时保障服务的高可用性，是运维工程师面临的最大挑战。所以他们一般都用iis7服务器批量管理

要求的技能：服务器、 *** 作系统、数据库。

无论做什么运维，运维工程师最基本的职责都是负责服务的稳定性，确保服务可以724H不间断地为用户提供服务。在此之上运维工程师的主要工作职责如下：

质量：保障并不断提升服务的可用性，确保用户数据安全，提升用户体验。

效率：用自动化的工具/平台提升软件在研发生命周期中的工程效率。

成本：通过技术手段优化服务架构、性能调优；通过资源优化组合降低成本、提升ROI。

能力要求

基础技能：

精通shell/Python/Perl等1至2种编程语言

熟练掌握常用数据结构和算法，并能灵活运用

熟悉网络基础知识

深入理解Linux *** 作系统

加分技能：

熟悉开源的监控平台工具，比如：Ganglia、Nagios、Zabbix等

熟练掌握Shell脚本熟悉Awk、Sed等基础工具

熟悉分布式计算或者存储系统，比如Hadoop/Hbase/Storm等

熟悉机器学习原理能付诸实践者更佳

熟悉TCP/IP、>

运维服务体系建设的内容

1、运维管理制度建设

结合目前的实际情况，统一制定运维管理制度和规范。制度体系内容要涵盖机房管理、网络管理、资产管理、主机和应用管理、存储和备份管理、技术服务管理、安全管理、文档管理以及人员管理等类别。

2、运维技术服务平台

运维技术服务平台由运维事件响应中心、运维管理系统、运维知识库和运维辅助分析系统构成

3、运维服务管理系统

运维流程管理系统的建立，可以使日常的运维工作有序化，职责角色清晰化，能够有效地提高解决问题的速度和质量，使运维部门内的相关支持信息更为畅通、透明、完整，实现知识的积累和管理，更好地进行量化管理和设定优化指标，进行持续地服务改进，最终提高整个运维工作的效率和质量。

4、运维知识库建设

运行维护知识库由知识库平台和知识库内容两部分组成。知识库平台包括知识检索、知识维护与管理等，可以通过纯Web方式向服务请求对象提供基于Web的查询服务和检索服务，以完全共享知识库中的知识，在提供Web服务时，还可通过响应中心平台来即时地响应用户请求的服务。

5、运维辅助分析系统

以日常监控平台、运维响应中心、运维流程管理系统为基础，通过统计分析，了解运维服务能力与服务质量的现状，并可以进行趋势分析，为运维管理决策提供支持。

6、运行维护队伍建设

针对目前信息系统IT资源现状以及对技术支持的需求，组成各类别维护人员的专家队伍，集中的开展运行维护工作。

7、运行维护制度建立

为确保运行维护工作正常、有序、高效地进行，必须针对运行维护的管理流程和内容，制定相应的运行维护管理制度，实现各项工作的规范化管理。运维流程管理平台、运行维护知识库、运维辅助分析系统等的使用、维护的有关制度。

立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技术的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。

1大数据时代数据中心运维管理的现状

大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。

目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目 *** 作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

2解决数据中心运维管理困境的策略

针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。

21 提升运维管理人员的整体能力

基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。

211 大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平

通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。

212 加强管理方面的知识渗透

在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。

213 加强工作人员执行力，更高效的完成工作

在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。

22 强化业务管理工作和业务培训工作

现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。

221 制定合理的业务培训和业务管理培训计划

科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。

222 合理安排培训时间

运维工作人员在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。

223 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化

公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。

224 定期进行培训效果的考核

在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维工作人员的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。

总之，强化对运维工作人员的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展，最终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。

23 加强了解整体行业环境的意识

有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。

（2）定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。

总之，强化了解和分析业务环境的意识，能够有利于运维管理工作人员有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升，最终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。

3大数据时代下，技术层面面临的挑战

31动力环境监控系统概述

通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数据中心动力环境监控系统。

32 动力环境监控数据的特点。

通过采集数据中心的关键指标数据，针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。动力环境监控数据具有其本身特点。

321 数据结构化、格式化程度高

因系统采集到的实时监控数据大都存储于数据库中，因而动环监控数据结构化、格式化程度高，这也为数据挖掘提供了便利。

322 实时更新

动力环境监控系统运行的最底保证便是数据的准确性和实时更新，其数据采集的更新时间间隔为每秒。

323 时序性

动力环境监控系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。

33 数据挖掘提高告警信息准确性

动力监控系统是以计算机为载体，以信息技术为依托的技术，所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。就目前而言大规模的数量利用率较低，即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大，与现有的技术水平不能完好对接。

数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报，为运维管理的工作有序进行提供了基础，并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。

33 运维经验知识化的工作模式需要改进

据以往的运维工作人员的叙述，过度依赖专家给与的指导经验，成为行业内部的不良风气。首先运维专家的培养周期较长，短时间没有任何效益输出;其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩，但是对于实际 *** 作过程并不适用，最终导致工作的延误;最后就是过度依赖专家，若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创，不具有可持续性。

所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据，为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。内部数据主要是指内部运维经验;外部数据是指来源于互联网的运维知识。对于收集到的内外部数据，利用文本挖掘、聚类、分类预测等方法对信息进行加工展现，转化成知识库中的知识，并实现对信息的快速、自动化检索。

34 资源调度成为容量管理的关键

在大数据时代下，数据中心存储容量指标是指机位空间指标等，尤其是计算资源指标，是其组成的关键部分。需要最新的数据中心运维管理平台实现监测服务器、使用网络以及存储资源等功能，根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。

云计算技术已成为数据中心运维管理的核心，并打破传统的数据运维管理信息系统结构，建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库，通过实际的 *** 作，实现现有资源的动态优化配置。

虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性，在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时，也为运维管理人员提出了巨大的挑战。故此，通过科学合理的分析容量数据，构建完善的资源调度制度，实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。

4结束语

为顺应大数据时代的潮流，必须进行数据中心运维管理的深度优化，为数据中心的整体发展提供新鲜的 科技 动力。通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境监控系统技术，为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持，助力大数据时代背景下，数据中心运维管理的长足发展。

参考文献

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