阿里云大数据开发平台运维指南V2.0

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

统计局大数据统计平台建设方案 智慧统计大数据云平台建设方案

统计局大数据统计平台 建 设 方 案

目录 第一章项目概述 (5) 1.1项目名称 (5) 1.2 建设单位 (5) 1.3 编制依据 (5) 1.4项目背景 (5) 1.5建设周期 (8) 1.6建设意义 (9) 第二章建设需求 (11) 2.1建设目标 (11) 2.2 项目建设需求分析 (11) 2.3平台性能需求分析 (15) 第三章应用支撑平台建设方案 (19) 3.1 建设原则 (19) 3.2 建设目标 (21) 3.3 平台架构 (21) 3.4 大数据平台功能 (23) 3.4.1数据交换系统 (23) 3.4.2数据质量管理 (29) 3.4.3基础模型搭建 (34) 3.4.4多维分析模型搭建 (35) 3.4.5定制报表功能 (36) 3.4.6自助取数平台 (38) 3.4.7系统管理功能 (39) 3.5数据库设计 (40)

3.5.1数据库设计目标 (41) 3.5.2数据库架构 (41) 3.6大数据处理设计 (43) 3.6.1并行处理设计 (43) 3.6.2数据算法提速 (47) 3.7大数据存储设计 (51) 3.7.1数据分级存储 (51) 3.7.2分布式数据库 (52) 3.8软硬件配置 (54) 3.8.1 选型原则 (54) 3.8.2 容量估算 (55) 3.8.3 投资估算 (61) 第四章应用系统建设方案 (68) 4.1 应用系统功能架构 (68) 4.1.2 ETL工具 (69) 4.2业务分析系统 (71) 4.2.1“三新”统计 (72) 4.2.2文化产业统计 (76) 4.3 宏观经济预测系统 (86) 4.4 应用系统配套工具 (91) 第五章系统安全设计方案 (93) 5.1 区块链的数据安全 (93) 5.1.1区块链描述 (93) 5.1.2区块链数据保障 (94) 5.2 互联网接入安全 (94)

云计算中心运维管理制度

云计算中心运维管理制度 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理就是：为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统的计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负起以下重要目标：合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性除基于ITIL的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，也需要我们加以重点分析和关注。 一、理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象共可分成5类： (1) 机房环境基础设施部分。这里主要指为保障数据中心所管理设备正常运行所必需的网络通信、电力资源、环境资源等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，因为大多数用户基本并不会关注到数据中心的风火水电。但是，这类设备如发生意外，对依托于该基础设施的应用来说，却是致命的。 (2) 在提供IT服务过程中所应用的各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT服务过程中提供了计算、存储与通信等功能，是IT服务最直接的物理载体。 (3) 系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件

资源;还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。 (4) 管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等。这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证到数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升的可用性与可靠性。(5) 人员，包括了数据中心的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员。人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。 二、定义各运维对象的运维内容 云计算数据中心资源管理所涵盖的范围很广，包括环境管理、网络管理、设备管理、软件管理、存储介质管理、防病毒管理、应用管理、日常操作管理、用户密码管理和员工管理等。要对每一个管理对象的日常维护工作内容有一个明确的定义，定义操作内容、维护频度、对应的责任人，要做到有章可循，责任人可追踪。实现对整个系统的全生命周期的追踪管理。 三、建立信息化的运维管理平台系统 云计算数据中心的运维管理应从数据中心的日常监控入手，事件管理、

最新完美版阿里云创新研究报告

“云计算成为普惠科技，数据驱动的创业变革已经发生。” ——阿里云总裁胡晓明

摘要 1)云计算是中国综合国力的发展根基，深度推进各行业的DT经济发展进程。 “中国云栖指数”用于量化描述中国云上创新创业的进程，由“云服务投资指数”、“云计算力指数”、“大数据指数”、“云应用创新指数”、“云应用需求指数”5个子指数构成，来自阿里云的云计算、大数据的全量在线数据分析。 2)2015年度TOP10“中国云创城市”，依次为北京、上海、杭州、深圳、广州、 成都、苏州、南京、重庆、厦门，中国云创城市分布多聚集在环渤海城市群、长三角城市群、珠三角城市群沿海经济发达地区，成渝城市群作为内陆创新沃土。善于利用云技术的城市优先享受“创新红利”，已形成颇具规模的新兴云上产业带。 3)云创“头部地区”遥遥领先“长尾地区”，符合“帕累托法则”。在阿里云平 台上，头部TOP5省市提供了全国74%的云服务投资，消耗了全国68%的云计算力，拥有了全国81%的大数据量，吸引了全国78%的云创新应用流量，产生了全国45%的云应用需求，而尾部24个省市还未进入云端的DT 时代。其中，北京与上海两个城市共投入全国2/5的云投资，并提供超过全国1/3的云计算能力、全国1/3的云创新应用，拥有接近全国1/2的大数据量，形成“马太效应”。 4)根据2015年“中国云数据顺逆差”显示，江苏、山东、河南、河北四个“数 据逆差”地区，都是人口大省，也是云服务“进口方”、云数据产生方，而北京、广东、上海三个“数据顺差”地区，都是科技强省（市），也是云创新服务“出口方”、云数据服务方，形成“数据高地”。

5)基于云栖指数数据，“中国云栖创新地图”呈现14个不同行业的TOP5“中 国云创城市榜”。北京堪称“全领域明星”云创城市；上海是“互联网金融之都”，杭州是“电子商务”、“互联网+政务”云创城市，广州是“互联网+教育”云创城市，深圳是“物联网”云创城市，成都是“互联网+医疗健康” 云创城市，而后起之秀则包括“网络游戏”云创城市重庆、“互联网+旅游” 云创城市苏州、“通讯社交”云创城市厦门、“能源/交通运输/生产制造”云创城市西安、“O2O”云创城市南京。 6)《中国云栖创新报告》呈现“中国DT经济图谱”，为全国各地的创业公司选 址、行业人才招募、创新园区定位、投融资渠道，提供真实性高、可视化强、全面化的双创产业发展指南。 7)根据云栖指数、候选人提交的书面问卷、实地调研与专业评审团全方位评选， 最终从全国众多“云创客”中，胜出10名“最佳创新先锋”，7名“最佳双创园区”，2名“最佳投资机构”，覆盖交通、金融、传媒、政府、物流、医疗、软件、物联网等“互联网+”核心行业，生动刻画出DT时代“云栖先锋”的创新思想与实战成果。 8)未来五年（至2020年），云计算将会推动视觉革命、生命科学、数据创新、 共享经济、智能物联、DT城市六大热点领域的技术创新、商业变革，涌现下一代创新型“独角兽”。

云平台运维建设方案

xxx区国土资源 一张图工程和服务平台系统基础支撑平台与运维保障平台 建 设 方 案

目录 1项目概述 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2项目目标 (2) 1.3建设内容 (2) 2现状及需求分析 (3) 2.1信息化现状 (3) 2.2存在的问题 (4) 2.2.1运维保障面临主要问题 (4) 2.2.2现有保障手段不能满足需求 (4) 2.2.3管理运维问题 (5) 3方案总体设计 (6) 3.1设计原则 (6) 3.2总体架构设计 (7) 3.3实施思路 (7) 4虚拟桌面技术方案设计 (10) 5服务器虚拟化方案设计 (11) 6业务系统运维保障设计 (13) 6.1架构设计 (13) 6.2业务系统应急 (14) 6.3数据保障 (15) 6.4运维迁移 (15) 7项目实施计划 (16) 8项目组织保障 (17) 8.1工作领导小组 (17) 8.2项目专家小组 (17) 8.3项目技术小组 (17)

1项目概述 1.1项目背景 国土资源“一张图”和综合监管平台建设（以下简称“一张图”工程）是国土资源信息化“十二五”规划中的一项核心内容。 根据《国土资源部关于进一步运用现代科技信息手段规范和创新管理的指导意见》(国土资发〔2010〕81号)、《山东省国土资源系统‘一个平台、两个市场’建设方案的通知》（鲁国土资发〔2011〕33号）和《青岛市国土资源和房屋管理局关于加强信息化建设工作的意见的通知》（青土资房发〔2012〕465号）等一系列文件的要求，青岛市国土房管局xxx 分局拟开展xxx区国土资源一张图工程和服务平台系统基础支撑平台及运维保障平台建设，为一张图工程和服务平台系统搭建安全、可靠的基础设施环境，为全局信息化发展奠定坚实的基础。 1.2项目目标 基础支撑平台及运维保障平台的建设实现以下主要目标： （1）通过加强对业务内网、办公网、互联网的安全管理，实现生产数据和涉密信息的集中存放和管理，保证信息安全； （2）通过为32个乡镇国土所提供云端虚拟桌面服务，保障数据不在国土所用户的终端设备上落地的基础上，实现各项数据及业务应用的便捷接入，有效促进业务协 同； （3）通过运维保障平台的建设，为全区国土资源用户提供一致、高度可用、高度可扩展的服务，最大程度地减少系统停机，全面支持国土全系统的业务连续性； （4）通过云平台建设，充分整合已有资源，实现IT基础设施的集约化建设。 1.3建设内容 基础支撑平台及运维保证体系主要包括以下建设内容：

大数据平台项目方案

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大企业私有云运维方案1.1

大企业私有云运维 目录 大企业私有云运维 (1) 1云运维的目的 (2) 2用友云运维管理方案 (2) 2.1 用友云运维管理平台的建设思路 (2) 2.2 用友云运维平台总体架构及特点 (3) 3云运维服务的内容 (5) 3.1 基础设施运维 (5) 3.2 云应用运维 (7) 3.3 综合服务 (7) 4云运维的模式 (8)

1 云运维的目的 随着云计算时代的到来，传统的机房悄然发生了变化，从传统数据中心进入了云计算中心的时代。云数据中心作为信息与信息系统的物理载体，用于与IT相关的主机、网络、存储等设备以及软件系统的存放、管理，无论是自建云数据中心还是对外提供租赁服务的数据中心，只有运维管理好一个云数据中心，才能发挥云数据中心的作用，使之能更好地为云计算提供强大的支持能力。通过有效实施云计算数据中心运维管理，降低人员工作量的同时提高运维人员工作效率，保障业务人员的工作效率，提高业务系统运行状况，进而提高企业整体管理效益，同时提高满意度，才能最终实现云计算数据中心的价值最大化。 2 用友云运维管理方案 2.1用友云运维管理平台的建设思路 从硬件到软件，用友云运维管理为云计算中心的管理建立了完备的体系，其建设遵循以下几个原则： 一是以完善的运维服务制度、流程为基础 为保障运行维护工作的质量和效率，制定相对完善、切实可行的运行维护管理制度和规范，确定各项运维活动的标准流程和相关岗位设置等，使运维人员在制度和流程的规范和约束下协同操作。 二是以先进、成熟的运维管理平台为手段 通过建立统一、集成、开放并可扩展的运维管理平台，实现对各类运维事件的全面采集、及时处理与合理分析，实现运行维护工作的智能化和高效率。 三是以高素质的运维服务队伍为保障 运维服务的顺利实施离不开高素质的运维服务人员，因此必须不断提高运维服务队伍的专业化水平，才能有效利用技术手段和工具，做好各项运维工作。用友提供优质高效的培训，协助用户建立高素质的运维服务队伍。

云计算数据中心的运维管理

云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT 基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用

云平台下的运维体系建设工作内容

云平台下的运维体系建设工作容 一、系统运维 系统运维负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修。详细的工作职责如下： IDC数据中心建设 收集业务需求，预估未来数据中心的发展规模，从骨干网的分布，数据中心建筑，以及Internet接入、网络攻击防御能力、扩容能力、空间预留、外接专线能力、现场服务支撑能力等方面评估选型数据中心。负责数据中心的建设、现场维护工作。

网络建设 设计及规划生产网络架构，这里面包括：数据中心网络架构、传输网架构、CDN网络架构等，以及网络调优等日常运维工作。 LVS负载均衡和SNAT建设 LVS是整个站点架构中的流量入口，根据网络规模和业务需求，构建负载均衡集群；完成网络与业务服务器的衔接，提供高性能、高可用的负载调度能力，以及统一的网络层防攻击 能力；SNAT集中提供数据中心的公网访问服务，通过集群化部署，保证出网服务的高性能与高可用。 CDN规划和建设 CDN工作划分为第三方和自建两部分。建立第三方CDN的选型和调度控制；根据业务发展趋势，规划CDN新节点建设布局；完善CDN业务及监控，保障CDN系统稳定、高效运行；分析业务加速频道的文件特性和数量，制定最优的加速策略和资源匹配；负责用户劫持等CDN日常故障排查工作。 服务器选型、交付和维护 负责服务器的测试选型，包含服务器整机、部件的基础性测试

和业务测试，降低整机功率，提升机架部署密度等。结合对公司业务的了解，推广新硬件、新方案减少业务的服务器投入规模。负责服务器硬件故障的诊断定位，服务器硬件监控、健康检查工具的开发和维护。 OS、核选型和OS相关维护工作 责整体平台的OS选型、定制和核优化，以及Patch的更新和部版本发布；建立基础的YUM包管理和分发中心，提供常用包版本库；跟进日常各类OS相关故障；针对不同的业务类型，提供定向的优化支持。 资产管理 记录和管理运维相关的基础物理信息，包括数据中心、网络、机柜、服务器、ACL、IP等各种资源信息，制定有效的流程，确保信息的准确性；开放API接口，为自动化运维提供数据支持。 基础服务建设 业务对DNS、NTP、SYSLOG等基础服务的依赖非常高，需要设计高可用架构避免单点，提供稳定的基础服务。 二、应用运维 应用运维负责线上服务的变更、服务状态监控、服务容灾和数据

云计算中心运维管理制度

云计算中心运维管理制度 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用户都不会忽略数据中心的供电和制冷。因为这类设备如果发生意外，对依托于该基础设施的应用来说是致命的。 ②数据中心所应用的各种设备 这些设备包括存储、服务器、网络设备和安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT 服务过程中提供了计算、存传输和通信等功能，是IT服务最核心的部分。 ③系统与数据 这部分包括操作系统、数据库、中间环节和应用程序等软件资源，还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。 ④管理工具 这部分包括基础设施监控软件、IT监控软件、工作流管理平台、报表平台和短信平台等。 这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象的工作情况，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升了可用性与可靠性。 ⑤人员管理 人员管理包括数据中心在内的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员的管理。 人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心的运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。 (2)定义各运维对象的运维内容 云计算数据中心资源管理所涵盖的范围很广，包括环境管理、网络管理、设备管理、软件管理、存储介质管理、防病毒管理、应用管理、日常操作管理、用户密码管理和员工管理等。这就需要对每一个管理对象的日常维护工作内容有一个明确的定义，定义操作内容、维护频度、对应的责任人，要做到有章可循，责任人可追踪。实现对整个系统全生命周期地追踪管理。 (3)建立信息化的运维管理平台系统和IT服务管理系统 云计算数据中心的运维管理应从数据中心的日常监控入手，事件管理、变更管理、应急预案管理和日常维护管理等方面全方位地进行数据中心的日常监控。实现提前发现问题、消除隐患，首先要有完整的、全方位实时有效的监控系统，并着重监控数据的记录和技术分析。 数据中心的业务可以概括为：通过运行系统来向客户提供服务。没有信息系统的支撑来运行

云平台下的运维体系建设工作内容87904

云平台下的运维体系建设工作内容 一、系统运维 系统运维负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修。详细的工作职责如下： IDC数据中心建设 收集业务需求，预估未来数据中心的发展规模，从骨干网的分布，数据中心建筑，以及Internet接入、网络攻击防御能力、扩容能力、空间预留、外接专线能力、现场服务支撑能力等方面评估选型数据中心。负责数据中心的建设、现场维护工作。

网络建设 设计及规划生产网络架构，这里面包括：数据中心网络架构、传输网架构、CDN网络架构等，以及网络调优等日常运维工作。 LVS负载均衡和SNAT建设 LVS是整个站点架构中的流量入口，根据网络规模和业务需求，构建负载均衡集群；完成网络与业务服务器的衔接，提供高性能、高可用的负载调度能力，以及统一的网络层防攻击 能力；SNAT集中提供数据中心的公网访问服务，通过集群化部署，保证出网服务的高性能与高可用。 CDN规划和建设 CDN工作划分为第三方和自建两部分。建立第三方CDN的选型和调度控制；根据业务发展趋势，规划CDN新节点建设布局；完善CDN业务及监控，保障CDN系统稳定、高效运行；分析业务加速频道的文件特性和数量，制定最优的加速策略和资源匹配；负责用户劫持等CDN日常故障排查工作。 服务器选型、交付和维护 负责服务器的测试选型，包含服务器整机、部件的基础性测试

和业务测试，降低整机功率，提升机架部署密度等。结合对公司业务的了解，推广新硬件、新方案减少业务的服务器投入规模。负责服务器硬件故障的诊断定位，服务器硬件监控、健康检查工具的开发和维护。 OS、内核选型和OS相关维护工作 责整体平台的OS选型、定制和内核优化，以及Patch的更新和内部版本发布；建立基础的YUM包管理和分发中心，提供常用包版本库；跟进日常各类OS相关故障；针对不同的业务类型，提供定向的优化支持。 资产管理 记录和管理运维相关的基础物理信息，包括数据中心、网络、机柜、服务器、ACL、IP等各种资源信息，制定有效的流程，确保信息的准确性；开放API接口，为自动化运维提供数据支持。 基础服务建设 业务对DNS、NTP、SYSLOG等基础服务的依赖非常高，需要设计高可用架构避免单点，提供稳定的基础服务。

(完整word版)云平台运维建设方案

xxx 区国土资源 一张图工程和服务平台系统 基础支撑平台与运维保障平台
建
设
方
案

目录
1 项目概述 ................................................................................................................................... 2
1.1 项目背景 ................................................................................................................................. 2 1.2 项目目标 ................................................................................................................................. 2 1.3 建设内容 ................................................................................................................................. 2
2 现状及需求分析 ........................................................................................................................ 3
2.1 信息化现状 ............................................................................................................................. 3 2.2 存在的问题 ............................................................................................................................. 4
2.2.1 运维保障面临主要问题 ................................................................................................. 4 2.2.2 现有保障手段不能满足需求 ......................................................................................... 4 2.2.3 管理运维问题 ................................................................................................................. 5
3 方案总体设计............................................................................................................................6
3.1 设计原则 ................................................................................................................................. 6 3.2 总体架构设计 ......................................................................................................................... 7 3.3 实施思路 ................................................................................................................................. 7
4 虚拟桌面技术方案设计 .......................................................................................................... 10
5 服务器虚拟化方案设计 .......................................................................................................... 11
6 业务系统运维保障设计 .......................................................................................................... 13
6.1 架构设计 ............................................................................................................................... 13 6.2 业务系统应急 ....................................................................................................................... 14 6.3 数据保障 ............................................................................................................................... 15 6.4 运维迁移 ............................................................................................................................... 15
7 项目实施计划.......................................................................................................................... 16
8 项目组织保障.......................................................................................................................... 17
8.1 工作领导小组 ....................................................................................................................... 17 8.2 项目专家小组 ....................................................................................................................... 17 8.3 项目技术小组 ....................................................................................................................... 17

云数据采集中心与大数据计算平台建设方案详细

. .. . CC 云数据采集中心及大数据计算平台 建设方案 中蓝信息技术有限责任公司

. .. . 目录 1 引言 (5) 1.1 项目背景 (5) 1.2 项目目标 (5) 1.3 建设原则 (6) 1.4 参考规 (7) 1.5 名词解释 (9) 2 云数据采集中心 (10) 2.1 需求概述 (10) 2.2 总体设计 (13) 2.3 核心技术及功能 (18) 2.3.1 分布式文件存储技术 (18) 2.3.2 分布式并行计算技术 (27) 2.3.3 分布式数据库技术 (31) 2.3.4 负载均衡 (34) 2.3.5 数据采集 (39) 2.3.6 开放平台 (45) 2.4 部署方案 (48) 2.5 实施计划 (50) 3 大数据计算平台 (52)

. .. . 3.1 需求概述 (52) 3.2 总体设计 (52) 3.3 应用建设 (57) 3.3.1 收视率统计 (57) 3.3.2 智能推荐 (60) 3.3.3 拍立购 (63) 3.4 部署方案 (69) 3.5 实施计划 (72) 4 性能及成本分析 (73) 4.1 运营商网络性能分析 (73) 4.2 服务器网卡性能分析 (73) 4.2 服务器存性能分析 (73) 4.3 服务器硬盘性能分析 (74) 4.4 服务器 RAID 模式分析 (74) 4.5D2B 性能分析 (75) 4.4DMQ 平台性能分析 (75) 5 存储空间规划表 (76) 6 机房选型 (77) 7 安全设计 (78) 8 风险分析 (81)

1 引言 1.1 项目背景 根据 CC 智能战略的规划：做强终端、云平台建设、大数据商业模式，CC 正 迈向大数据时代，当前正面向所有智能终端提供优质的服务，同时通过终端传感器或数据采集服务能够获取海量的数据，并且数据量会以TB 级剧增。因此CC 迫切需要建设一套高性能、高安全性、高可靠性，可扩展性的云数据采集中心，并搭建一个数据中心支撑平台，以满足当今高速增长的数据存储、管理、计算的需求，同时便于将来拓展和进一步的改造。 目前 CC 数据中心是主要基于 CC 黑电、白电、浏览器等产品终端传感器 采集的海量文本、图片数据以及用户数据，为 CC 后续其他数据分析挖掘项目 提供数据支撑的信息平台。对应方针——终端容服务、云服务支撑与数据挖掘、个性化数据价值探索。 建立统一有效的云数据采集中心有利于 CC 大数据的管理，符合 CC 新的发展战略，CC 黑电和白电产品终端传感器采集的数据有用户行为的文本数据（log）、台标等图片数据以及自建的影视知识库的结构化数据、电商平台的海量镜像数据。 当 CC 的用户量和采集的数据量与日俱增的时候，数据中心必须能通过添加更多 服务节点来扩展性能和负载能力，保证高可扩展性和高可用性从而满足 CC 业务 发展的需要。 1.2 项目目标 搭建分布式存储平台（能够存储海量非结构化数据和结构化数据）、分布式并行计算平台等等，满足海量数据的采集、存储、计算的需要，平

阿里云混合云容灾服务

阿里云混合云容灾服务 产品简介 文档版本：20181122

混合云容灾服务产品简介 / 法律声明法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1.您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用于自身的合法 合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格遵守保密义务；未经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或提供给任何第三方使用。 2.未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文档内容的部分 或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3.由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有任何通知或者 提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用户文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用户文档。 4.本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的”现状“、“有缺 陷”和“当前功能”的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性或刑罚性的损害，包括用户使用或信赖本文档而遭受的利润损失，承担责 任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5.阿里云网站上所有内容，包括但不限于著作、产品、图片、档案、资讯、资料、网站架构、网站 画面的安排、网页设计，均由阿里云和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、改变、散布、发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此 外，未经阿里云事先书面同意，任何人不得为了任何营销、广告、促销或其他目的使用、公布或复制阿里云的名称（包括但不限于单独为或以组合形式包含”阿里云”、Aliyun”、“万网”等阿里云和/或其关联公司品牌，上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、商标、产品或服务名称、域名、图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和/或其关联公司）。 6.如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。