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大数据智能运维系统解决方案v4

大数据时代应运而生的智能运维管理平台

大数据时代应运而生的智能运维管理平台序言：信息化建设至今，网络运维管理已经上升到一个全新的阶段，不仅仅局限于对服务器、设备的管理，更需要从设备到链路、从机房环境到应用服务直至网络全局的管理，智能运维大数据应运而生。随着网络功能体系的完善与业务系统的不断增加，经常会出现业务系统运行太缓慢或影响工作效率，究竟是系统、操作、网络、服务器还是应用系统导致的问题呢，这个黑匣子里的数据、流向和峰值是否可以一目了然？而网络出现故障时，运维人员只能各个环节逐一排查，繁琐且耗时，且不符大数据时代的智能化趋势。以上场景，国产运维厂商豪越创始人汪兆伟建议，可以引进一套智能运维大数据管理平台，帮助运维人员方便快捷地进行分析和管理，实时监控网络及设备性能，及时预警告警，在线查询数据报表，全面保障网络系统的稳定运行。智能运维大数据平台，至少需要满以下基本指标：指标1：数据采集能力和设备兼容性对于SNMP的支持程度可以体现平台的技术优良性，应支持市面上绝大多数设备的采集监控需求，无论面对怎样的网络环境，都能快速获取设备性能参数，进而有效管理；否则若数据采集都无法实现，管理就更无从下手。指标2：故障及时告警及面板图可操作当网络系统发生故障时，需第一时间发出告警，并通过性能分析发现当前异常设备，进而关联设备的物理拓扑图，并在物理拓扑图上确定其告警的重要等级；可直接对设备面板图进行操作，节省处理故障时间。

指标3：统一管理、智能运维将所有网络管理要素纳入统一平台进行管理，可进行网络架构、设备、性能及应用的智能关联管理，避免出现分离、孤立的信息，帮助运维人员迅速定位问题根源。目前以豪越HYDO为代表的智能运维大数据平台，采用国际工业标准，遵循IETF RFC 规范与被管对象进行标准化的、开放化的通信管理。 ●64位体系架构采用主流的64 位CPU 架构，软件按照64 位操作系统特性进行专门设计，充分满足当前IT 环境需求。例如，网口流量数据指标采集支持64 位、存储，避免32位计数形式下，短时间内出现边界溢出的情况。 CPU 采用64 位架构时，操作系统可以直接管理更大的内存。进程地址空间更大，应用程序在进行大量数据采集，数据加工分析时，不会出现32 位计算时常见的内存空间不足情况。 ●采用Linux操作系统采用工业界稳定的Linux 操作系统，相比Windows 操作系统具备高安全性、高稳定性、高性能、少病毒、少漏洞等特点，充分满足网管系统长时间连续性监控管理需求。 ●统一门户管理统一门户（Portal）是一种Web应用，通常用来提供个性化、单点登录、聚集

IT运维管理平台

简单运维轻松管理统一门户管理云基础架构管理管理统计报表无线管理业务服务管理数据中心管理 @ 告警管理

RIIL-BMC，综合业务管理平台以IT业务价值为核心，帮助企业构建可视、智能的IT一体化管理动态模型，通过端到端海量IT数据的实时透视与分析，洞察企业IT正在发生的一切，为企业IT管理提供决策依据与最佳实践指引，提升企业IT运营管理水平，挖掘IT 业务价值。统一门户管理整合运维数据，打造个性化的信息看板 Portal一体化门户定位于连接RIIL各产品、各模块的统一访问门户，为用户提供整合的资源信息、统一的用户登录认证、个性化的管理界面等服务业务服务管理业务运行状况有效度量与数据分析，快速定位业务故障点业务服务管理帮助IT管理者全局掌握业务的运行状态和健康水平，了解动态变化趋势，快速查明问题源，降低运营风险。同时可直观反映IT资源的运行状况对应用系统、核心业务以及用户的影响，遇到故障帮助IT人

业务体验分析基于嗅探技术获取用户体验数据，提升用户满意度关注用户满意度，实时监测各关键应用性能，提供详细的性能和故障现场数据，分析业务交易服务质量，构建以业务为中心的业务管理视图。帮助客户了解其业务应用系统的使用情况及最终用户的体验情况。告警管理智能化故障关联分析，提升故障处理时效告警管理帮助管理人员实时掌握所有业务系统的运行状态，一旦发现异常，快速定位问题根源点，并主动通知责任人，采用直观的可视化方式进行故障分析管理，降低管理人员的工作难度，提升整体故障处理的工作效率。无线管理多厂商，有线、无线一体化管理支持对锐捷、H3C、华为、Cisco、Aruba、Juniper、中兴等无线设备的的全方位管理。图形化展现无线设备及用户分布情况，用户体验好坏直观可视

安华金和数据库运维管理系统(DOMS)

目录安华金和数据库运维管理系统(DOMS) (1) 目录 (2) 一. 关于安华金和 (3) 1.1发展历史 (3) 1.2产品路标 (4) 二. 数据库运维管理系统(DOMS) (5) 2.1产品概述 (5) 2.2客户价值 (5) 2.2.1 规范审批流程，有效实现事中管控 (5) 2.2.2 实时运维监控，提供完善管控手段 (5) 2.2.3 实现办公流程的深度整合 (5) 2.2.4 实现数据库操作管理的政策合规性 (6) 2.3产品优势 (6) 2.3.1 开放管理接口，完美融入管理流程 (6) 2.3.2 提供高易用性的管理体验 (6) 2.3.3 基于数据库协议精准解析 (6) 2.3.4 多种身份认证途径 (6) 2.3.5 敏感数掩码遮蔽 (7) 2.4适用场景 (7)

一. 关于安华金和 1.1 发展历史北京安华金和科技有限公司（以下简称安华金和），2009年3月2日成立，长期专注于数据安全领域，是中国专业的数据安全产品及解决方案提供商。安华金和由长期致力于数据处理和信息安全的专业人士共同创造，作为中国“数据安全治理”体系框架的提出者，安华金和提供涵盖人员组织、安全策略、流程制定及技术支撑全方位的整体数据安全思路与方案；同时，安华金和作为独立的第三方云数据安全服务商（CDSP），为国内外各大云平台用户提供专业的数据安全保障；安华金和也是中国最大的公有云平台——阿里云在数据安全领域的战略合作方。安华金和总部位于北京，分设北京营销中心与天津研发中心，下设11大分支机构，业务覆盖华北、东北、华东、华中、华南、西南等全国省市地区。在政府、军工、金融、能源、教育、医疗、企业等各大行业建立多个标杆案例，并取得了良好的信誉口碑。安华金和以“让数据使用更安全”为最高使命，立志成为世界级数据安全厂商。围绕该愿景，安华金和主营业务方向分为三大部分： 1、围绕数据库的安全，安华金和推出全线数据库安全产品及解决方案； 2、以整体数据库安全产线为技术支撑，安华金和推出数据安全治理解决方案，面向重点行业推广与实践； 3、基于公有云和私有云环境特征，安华金和推出公有云数据安全服务和私有云数据安全解决方案。

大数据运维管理平台

点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看大数据运维管理平台随着大数据技术的发展，在安全领域中信息系统的建设、规划、投资等决策将日益基于数据和分析而做出判断，而并非过去基于经验和直觉的模式。大数据运维管理平台能够更容易的采集、分析数据，提供定期的报表统计，直观展现信息系统的实时安全态势、为安全决策提供数据，大数据运维管理平台哪家好？大数据运维管理平台，能够有效的安全事件监控和预警措施，能够在信息系统即将遭到攻击或已经遭到攻击时，快速、准确地发现攻击行为，并迅速启动处置和应急机制。同时可以对信息系统的安全事件进行综合分析，了解当前整体系统的安全态势，为整体网络与信息安全规划提供有效的数据支持。南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势，使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。目前公司软件研发部门绝大部分为大学本科及以上学历；团队中拥有系统架构师、软件工程师、中级软件工程师、专业测试人员；服务项目覆盖用户需求分析、系统设计、代码开发、测试、系统实施、人员培训、运维整个信息化过程，并具有多个项目并行开发的能力。自公司成立已来，本团队一直从事IT系统运维管理以及网络信息安全审计产品的开发，同时在电力、制造行业及政府部门的信息化、智能化系统的开发及信息安全系统的开发中有所建树；在企事业协同办公管理、各类异构系统的数据交换与集成（企业总线ESB）、电力行业软件系统架构设计、电网大数据量采集和数据分析、电能质量PQDF算法解析等应用方面拥有丰富开发的经验。特别在网络信息安全、IT应用系统的智能化安全监控领域具有独特的技术优势和深厚的技术储备。近年来随着企业的不断发展和技术的不断更新，公司的开发团队正在拓展更多业务范围和更新的技术应用。

数据中心运维操作标准及流程

数据中心运维操作标准及流程郑州向心力通信技术股份有限公司

二零一八年 1 机房运维管理前期准备 1.1 管理目标机房基础设施运维团队应与业主管理层、IT部门、相关业务部门共同讨论确定运维管理目标。制定目标时，应综合考虑机房所支持的应用的可用性要求、机房基础设施设施的等级、容量等因素。目标宜包括可用性目标、能效目标、可以用服务等级协议（SLA）的形式呈现。不同应用的可用性目标的机房，可设定不同等级的机房基础设施的运维管理目标。 1.2 参与数据中心建设过程机房运维团队应充分了解自己将要管理的场地基础设施。对于新建机房，应尽早参与机房基础设施的建设过程，以便将运维阶段的需求在规划、设计、建造、安装和调试等过程中得到充分的考虑；同时为后期做好运维工作打下基础。 1.2.1 应参与规划设计机房的规划设计是一个谨慎和严谨的过程，需要所有参与机房建设的相关方共同完成，才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中，基础设施运维团队应提出运维要求，从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。 1.2.2 应参与相关供应商遴选机房基础设施运维团队应参与机房基础设施设备供应商选择的全过程，及时地了解各种产品及服务的品牌、型号、规格等关键参数，

使之更能满足运维的要求。并就在安装、调试过程中的注意事项等提出建议，还需要对后续的设备保修等服务提出要求。 1.2.3 应参与建造管理机房的基础设施运维团队应积极参与机房基础设施的建造工作，并协助做好建设项目的项目管理工作，着重关注工程建造中如材料的使用、工序、建造过程等工作，重点关注隐蔽工程的安装工艺和质量。机房基础设施运维团队应充分了解施工过程中的工艺。对于新建数据中心，从施工质量和日后运维方便性出发，尽早发现施工过程的问题，及时纠正，方便日后运维和节省日后整改成本。 1.3 测试验证机房基础设施投产前的测试验证是确保机房基础设施满足设计要求和运行要求的关键环节。 1.3.1 时间和预算机房的业主应设立测试验证专项预算，预算应包括外部测试验证服务提供商的相关费用，以及在测试验证阶段产生的电费、水费、油费等相关费用。应制定测试验证的工期规划，以更准确地预测机房基础设施交付投产的日期。 1.3.2 测试验证参与方项目建设管理部门可作为测试验证工作的主体责任单位；运维管理部门可作为测试验证工作的主体审核单位；第三方测试服务商可作为测试验证的实施单位及整体组织工作的协调单位。但运维管理部门应要求测试服务商预先提供测试方案，在运维管理部门审核后方可进

基于大数据的智能运维管理系统研究与实现

2017年第11期信息通信2017 (总第 179 期）INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.No 179)基于大数据的智能运维管理系统研究与实现花爱 (普夭信息工程设计服务有限公司，北京100088) 摘要:随着企业r r架构的不断扩展，服务器、存储设备的数量越来越多，网络也变得更加复杂，特别是分支机构众多的大型企业或垂直层级较多的政府单位，这种情况更加突出明显。为了保障良好的用户体验和数据时效性，运维工作变得越来越艰巨。虽然运维工作已经借助相应的自动化监控工具，但IT监控系统每分钟要进行上万个數据采集，对采集的海量数据进行处理和分析才是对IT运维工作最大的挑战。关键词:智能运维;大数据；自动化运维中图分类号:TM76 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2017 )11-0239^2 0引言金融行业IT信息化建设领先于国内其它行业，随着IT信息化的高速发展,国内金融行业IT己经成为重资产，更成为金融行业经营命脉的重要保障。业务持续性无中断要求对IT管理提出了更高的诉求?随着大数据概念的提出，I T的运维管理己经从系统化、集约化、数据化向智能化发展?基于大数据的一体化智能运维平台提供了从基础设施、数据库中间件、系统应用进程到业务交易系统的一整套运维管理解决方案。布式结构部署，适用于大型网络环境下的系统监控。系统监控软件简单易用，通过该系统可以监控数据中心各种资源的使用情况，提供资源的性能数据，有效地帮助企业解决各种基础设施的监视与管理难题。不但提供了丰富灵活的报表功能，帮助企业分析资源运行状况，预测系统性能瓶颈;同时提供多种通知方式，当被监控资源出现异常，保证管理人员能随时、随地了解整个系统的运行状况；确保企业信息系统髙效稳定的运行，从而保证了信息系统对业务的支撑，使企业良好运转。系统架构： 1传统运维与大数据运维优缺点运维管理的主要目的是保障基础设施的可用性及降低风险，提高资产的利用率，降低能耗消耗和运维成本，提高服务水平以及数据中心的效率和效益。 (1) 传统运维存在的问题:日益增长的人力成本;运维标准的管理诉求;运维服务效率低下；故障发现不及时、处理不到位、事后无诊断。 (2) 大数据运维系统特点?海量存储:可以高效地存储、检索、调用任一时间采集的IT资源数据和告螫;关联分析:可以针对设备、指标、阈值等不同维度的数据进行关联性分析；阈值分析:可以指定对任意指标进行阈值分析，査看我们设置的管理策略是否合理，以及这些指标引起设备异常的概率;根源分析:可以针对不同资源进行异常犾态的根源分析，査看引起异常的指标类型及概率;健康评分:可以对海量数据进行综合分析，给出每个资源的任一指标对于我们业务影响大小的量化参考值，并对资源进行健康度评分。 (3) 运维管理发展趋势。经济性：资源如何有效利用，包括网络、空间、动环资源:如何缩减运行费用，包括能源、维护人员。灵活性:如何识别及降低过度部署和冗余;如何灵活扩展容量(空间、制冷和供电)；如何更快响应业务。可用性:如何实现精细化管理;如何及时排除隐患，处理复杂故障;如何实现动态资源管理和电子流管理。管理性：需要有效的数据分析支撑决策和规划：如何实现系统一体化，统一协作、快速响应;如何满足大客户服务等级协议和自服务管理。建设“集中化运维、一体化管理、智能化分析、流程化控制” 的it支撑系统，才能实现智能化运维的管理目标，减少运维人■E歸襌涛H n n l n l n l C S29 ■QgglQggl CS3B tU 4^系统实现了对客户IT系统的使用状况进行统一综合的管控和分析，将复杂化的运维管理工作变得简单化、人性化，规范化、自动化。其强大的技术实力和严格的开发管理机制保证了系统运行的稳定性、功能的全面性和扩展性，真正打造了满足客户需求的I T运维管理平台。对客户的I T系统进行 7*24小时的全面监控，提供了 r r系统的性能监控、性能分析、故障监控、故障分析及定位、资产及配置文件的管理、强大的报表分析等功能，保证了客户日常运维工作的顺利开展，提升了运维工程师的网络管控水平，降低了管理层的日常工作量，为决策层提供了可靠的数据依据。 3系统功能架构系统采用多层架构、模块化的设计模式，系统功能全面，模块功能独立，可根据不同客户需求自由组合,同时服务运营支撑系统具备良好的扩展性，通过第三方数据整合接口和数据总线以及门户Protal，与第三方产品可进行无缝集成。员和维护成本,优化资源管理，提升运维效率。4系统技术架构 2系统组织架构 —体化智能运维管理系统能够实现对数据中心IT基础设施进行集中监控，包括存储、主机系统、网络服务、数据库、应用服务器、中间件以及应用软件等。系统监控软件可采用分采用J2EE架构，全图形化B/S模式，可移植性强,可运行于不同操作系统(Windows、Red Hat Linux等),真正实现了跨平台部署。统一开放的监控管理平台支持多数据库（MySql、Oracle等)、多操作系统，为第三方系统提供多种集成接口。 239

hydo智能运维大数据管理平台-宣传画册word

HYDO智能运维大数据管理平台产品介绍目录序列关于豪越七十载披荆斩棘，四十年翻天覆地。新时代的中国，在各行各业所取得的巨大创新成就，正深刻改变着社会，影响着世界。党的十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力。以“创新、品质、诚信、共赢”为经营理念的豪越科技有限公司，在万物互联、资源整合的大数据时代中应运而生，紧随国家发展战略，勇于创新、锐意进取，已取得50多项荣誉资质和120多项技术专利，立足中国，服务全球。豪越已在多个国家和地区开设有分公司和办事处，为政府、教育、军工、金融、医疗、电力等行业的信息化发展做出了卓越贡献。秉承“让运维更简单，数据更安全”的初心，豪越在IT智能运维、视频运维、动力环境、IT资产管理、IT流程管理、3D可视化、数据资源池等领域，研发出了诸多引领行业发展的核心产品，并陆续推出数据中心建设与扩容、智慧园区、智慧校园、智慧营院、智慧城市等信息化整体解决方案。以HYDO为代表的豪越自主研发的智能运维大数据管理平台，开创性实现了大规模数据中心的统一集中管理、实时监控、安全高效运行和自动化运维。HYDO涵盖网络、动力环境、IT基础设施、IT硬件、软件、业务系统、视频、云服务等；可实现多类型指标的精准管理和可视化呈现；具有故障自愈功能，开启全天候无人值守模式；开创移动运维解决

方案，大幅降低运维成本；基于大数据平台的分析与挖掘，构建Al平台助力用户实现智能化运维。 “为客户创造价值、助员工成就梦想”，600多位豪越人始终不忘初心、牢记使命，用艰苦奋斗与持续创新为全球65个国家16000多位客户创造了非凡的价值，也为自己的人生书写了绚烂的华章。面向未来，九万里风鹏正举、豪越人砥砺前行，用创新驱动发展、用匠心做好产品、用恒心做好服务，豪越将努力为广大客户创造更多的价值、为中华民族伟大复兴的中国梦做出更大的贡献、为人类社会的科技进步做出更高的成就！护航大数据时代，引领全智能未来----豪越！ HYDO产品系列豪越陆续推出IT智能运维、视频运维、动力环境、IT资产管理、IT流程管理、3D可视化等核心产品, 各产品系列既可作为独立模块与豪越HYDO智能运维大数据管理平台相互耦合，又可作为独立系统单独运行。 1、HYDO智能运维大数据管理平台 2、视频监控运维系统 3、动力环境系统 4、IT资产管理系统 5、IT流程管理系统 6、3D可视化管理系统产品技术架构

数据库运维管理规范

数据库运维管理规范龙信思源(北京)科技有限公司一、总则为规范公司生产系统的数据库管理与配置方法,保障信息系统稳定安全地运行,特制订本办法。二、适用范围本规范中所定义的数据管理内容,特指存放在系统数据库中的数据,对于存放在其她介质的数据管理,参照相关管理办法执行。三、数据库管理员主要职责 3、1、负责对数据库系统进行合理配置、测试、调整,最大限度地发挥设备资源优势。负责数据库的安全运行。 3、2、负责定期对所管辖的数据库系统的配置进行可用性,可靠性,性能以及安全检查。 3、3、负责定期对所管辖的数据库系统的可用性,可靠性,性能以及安全的配置方法进行修订与完善。

3、4、负责对所管辖的数据库系统运行过程中出现的问题及时处理解决。 3、5、负责对所管辖数据库系统的数据一致性与完整性,并协助应用开发人员、使用操作等相关人员做好相关的配置、检查等工作。 3、6、负责做好数据库系统及数据的备份与恢复工作。四、数据库的日常管理工作 4、1、数据库管理的每日工作 (1)检查所有的数据库实例状态以及所有与数据库相关的后台进程。 (2)检查数据库网络的连通与否,比如查瞧监听器(listener)的状态、网络能否ping通其它的计算机、应用系统的客户端能否连通服务器等等。 (3)检查磁盘空间的使用情况。如果剩余的空间不足 20% ,需要删除不用的文件以释放空间或申请添加磁盘。 (4)查瞧告警文件有无异常。 (5)根据数据库系统的特点,检查其它的日志文件中的内容,发现异常要及时加以处理。 (6)检查cpu、内存及IO等的状态。 (7)检查备份日志文件的监控记录,确定自动备份有无成功完成。对于数据库的脱机备份,要确信备份就是在数据库关闭之后才开始的,备份内容就是否齐全。运行在归档模式下的数据库,既要注意归档日志文件的清除,以免磁盘空间被占满,也必须注意归档日志文件的保留,以备恢复时使用。

数据中心运维服务方案

数据中心机房及信息化终端设备维护方案一、概况 xxx客户数据中心机房于XX年投入使用，目前即将过保和需要续保运维的设备清单如下：

另外，全院网络交换机设备使用年限较长，已全部过保，存在一定的安全隐患。二、维保的意义通过机房设备维护保养可以提高设备的使用寿命，降低设备出现故障的概率，避免重特大事故发生，避免不必要的经济损失。设备故障时，可提供快速的备件供应，技术支持，故障处理等服务。通过系统的维护可以提前发现问题，并解决问题。将故障消灭在萌芽状态，提高系统的安全性，做到为客户排忧解难，减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间，使可用价值最大化。通过引入专业的维护公司，可以将客户管理人员从日常需要完成专业性很强的维护保养工作中解放出来，提升客户的工作效率，更好的发挥信息或科技部门的自身职能。通过专业的维护，将机房内各设备的运行数据进行整理，进行数据分析，给客户的机房基础设施建设、管理和投入提供依据。

三、维护范围 1、数据中心供配电系统 2、数据中心信息化系统 3、全院信息化终端设备 4、数据库及虚拟化系统四、提供的服务为更好的服务好客户，确实按质按量的对设备进行维护；我公司根据国家相关标准及厂商维护标准，结合自身多年经验积累和客户需求，制定了一套自有的服务内容： 1、我公司在本地储备相应设备的备品备件，确保在系统出现故障时，及时免费更换新的器件，保障设备使用安全。 2.我公司和客户建立24小时联络机制，同时指定一名负责人与使用方保持沟通，确保7*24小时都可靠联系到工程技术人员，所有节日都照此标准执行。 3.快速进行故障抢修：故障服务响应时间不多于30分钟，2小时内至少2人以上携带相关工具、仪器到达故障现场，直到设备恢复正常运行。 4.我公司对维修维护的设施设备的使用性能负责，在维修维护过程中严格执行技术规范，保证设施设备的性能符合相关技术标准要求。在维修维护间，我方应对设施设备可能存在的故障隐患做出评估，并进行恰当的预防性处理，以保证设施设备的安全运行。若故障隐患超出维修维护范围的，及时书面通知客户，并提出消除隐患建议。 5.维护巡检中我公司提供设备系统图或使用说明书：将机房内设备的整个系统等汇编成资料，由维护人员进行统一放置，便于应急查询。 6.巡检次数每年不少于四次，每次巡检后，由维修维护方提供巡检报告，并由使用方签字确认。每月由我公司客户服务人员定期进行回访，听取客户意见反馈，搭建起双方的沟通渠道。

MySQL数据库运维

MySQL数据库运维 MySQL数据库作为世界上最流行的开源数据库，以简单、易用、开源等特点，收到互联网行业的推崇。随着去IOE运动的如火如荼，MySQL数据库已经深入到传统行业，大有改变行业格局。而与此同时，MySQL数据库规模成倍的增长，如何快速定位问题，解决问题？如何规模化、自动化运维？如何进行优化，提高MySQL数据库的性能？如何架构部署MySQL集群、架构跨IDC的分布式MySQL集群？如何实现MySQL数据库的HA？将在本课程中跟大家分享。课程大纲：第1课机器选型、系统规划机器选型业务评估--根据业务进行评估，转化为机器资源需求。 SSD vs HDD--熟悉SSD和HDD的架构设计，了解SSD的发展趋势。成本评估--通过成本评估，选择合适机型。系统规划文件系统规划--根据MySQL的特点，规划文件系统，IO调度。数据库配置--根据IO写入特点，配置MySQL数据库。第2课安装部署源码编译--源码编译安装操作处理方法。

功能定制--定制mysql的Server限流，SQL限流，并行复制，ThreadPool功能。规模化部署--了解打包、配置模板、数据目录等统一管理方法。版本升级--跨版本升级如何做到安全可靠？资源池管理--资源管理、实例分配、资源利用率等。第3课压力测试 TPC-C模型--了解TPC-C模型设计。测试工具--熟悉常用的数据库测试工具。基准测试--介绍只读测试、TPCC测试、读写比测试方法。定制测试--介绍定制sql模型、定制测试工具、流量加速回放等方法。评估标准--介绍评估测试结果的基本参数标准。第4课性能优化参数优化--详细介绍与MySQL数据库息息相关的性能参数和优化方法。性能优化--详细介绍系统层优化和MySQL功能优化。（NUMA、MALLOC等）第5课字符集和权限安全字符集常见问题--介绍字符集乱码的常见问题以及解决方法。注意事项--介绍字符集设置的注意事项，以及如何规避。权限安全

大数据平台运维手册

目录 1.简介 (1) 1.1.大数据平台介绍 (1) 1.2.大数据平台Manager介绍 (2) 2.使用前的准备 (3) 2.1.客户端硬件配置 (3) 2.2.软件环境要求 (3) 2.3.支持的浏览器 (3) 3.系统检查 (4) 3.1.管理员服务器IP，端口及账号权限检查 (4) 3.2.管理员服务器空间检查 (4) 4.开始集群管理 (5) 4.1.TDH Manager的基本操作 (5) 4.1.1.启动和停止TDH Manager (5) 4.1.2.终止TDH Manager进程 (6) 4.1.3.重启大数据平台-manager和agent (6) 4.1.4.TDH Manager登入和登出 (6) 4.1.5.TDH Manager语言选择 (7) 4.1.6.TDH Manager用户信息登记和更新 (8) 5.创建集群服务 (10) 5.1.创建集群 (10) 5.2.集群服务的添加、删除 (13) 6.管理菜单 (17) 6.1.节点管理 (17) 6.1.1.添加节点 (18) 6.2.用户管理 (22) 6.2.1.管理用户 (23) 6.2.2.管理用户组 (33) 6.2.3.管理用户角色 (35) 6.3.日志查询 (43) 6.4.审计查询 (44) 6.5.NTP管理 (45) 6.6.许可证管理 (46) 6.7.Guardian服务监控 (48) 6.7.1.Guardian服务的角色 (49) 6.7.2.Guardian服务的配置 (50) 6.7.3.Guardian服务操作的监控 (51) 6.8.备份与恢复 (51) 7.Zookeeper的运维 (53) 7.1.ZooKeeper服务的管理 (53) 7.1.1.启动、停止、删除Zookeeper服务 (53) 7.1.2.配置服务 (54) 7.2.ZooKeeper服务的监控 (54) 7.2.1.CPU使用监控 (54)

智能数据中心运维平台-技术方案建议书

智能数据中心运维平台技术方案建议书

目录 1项目概述 (4) 1.1现状分析 (4) 1.2需求分析 (4) 2总体方案 (7) 2.1平台逻辑架构 (7) 2.2平台部署架构 (9) 3软件平台功能 (10) 3.1可视化IT系统关系管理 (10) 3.1.1功能概述 (10) 3.1.2IT架构和流程管理 (10) 3.1.3数据中心管理 (14) 3.1.4地理信息可视化管理 (15) 3.1.5流程可视化管理 (16) 3.1.6运维管理视图 (16) 3.1.7运维分析视图 (18) 3.1.8综合搜索 (20) 3.1.9用户运维桌面 (21) 3.2协同编辑和视图管理 (21) 3.2.1功能概述 (21) 3.2.2功能模块 (22) 3.2.3在线编辑 (22) 3.2.4视图和场景管理 (23) 3.2.5对象定位和路径查询 (25) 3.2.6视图关联和组合管理 (25) 3.2.7视图模板和自动视图管理 (26) 3.3可视化引擎 (28) 3.3.1功能概述 (28) 3.3.2可视化元素管理 (28) 3.3.3自动布局引擎 (30) 3.3.42D/3D渲染引擎 (30) 3.4综合搜索 (31) 3.5可视化场景调用接口 (31) 3.6告警事件处理平台 (32) 3.6.1功能概述 (32) 3.6.2功能模块 (33)

3.6.4事件控制台 (37) 3.6.5事件处理策略管理 (40) 3.6.6影响分析和根源诊断 (41) 3.6.7可视化告警分析 (44) 3.7运维数据整合管理 (45) 3.7.1功能概述 (45) 3.7.2功能模块 (46) 3.7.3运维数据管理 (47) 3.7.4通用数据操作 (50) 3.7.5外部数据接口 (50) 3.8数据接口平台 (50) 3.8.1功能概述 (50) 3.8.2功能模块 (51) 3.8.3运维工具接口 (52) 3.9外部接口平台 (56) 3.9.1功能概述 (56) 3.9.2功能模块 (56) 3.10后台管理 (59) 3.10.1运维数据管理 (59) 3.10.2用户和统一认证管理 (60) 3.10.3事件处理策略管理 (62) 3.10.4外部数据源管理 (64) 4项目实施方案 (68) 4.1项目实施方法 (68) 4.2项目人员安排 (69) 4.2.1项目组织架构图 (70) 4.2.2项目成员职责说明 (71) 4.3项目实施内容 (72) 4.4项目实施计划 (75) 5项目管理 (77) 5.1工作方式 (77) 5.2项目管理 (77) 5.2.1范围管理 (77) 5.2.2沟通管理 (78) 5.2.3问题管理 (79) 5.2.4质量管理 (82) 5.2.5变更管理 (82) 5.3风险管理 (84) 5.3.1风险管理办法 (84) 5.3.2项目风险 (87) 5.4项目验收计划 (91) 5.4.1验收测试计划 (91) 5.4.2问题严重程度定义 (92)

某公司BI系统数据运维管理办法

XX公司管理层决策报表系统数据运维管理办法（试行）为规XX公司（以下简称公司）管理层决策报表系统（以下简称BI）的数据运维管理工作，为公司管理层提供准确详实的数据信息，及时协调解决数据运维过程中的问题，明确各部门、岗位职责，有效保障数据真实、准确、及时，特制定本管理办法。 1、总则 1.1公司BI系统的数据运维管理工作，包括数据管理和系统运维两面工作，是在公司高层领导的参与和支持下，综合考虑策略、目标、组织、流程及信息技术来展开。 1.2公司数据管理执行XX总部《XX总公司数据管理办法》。 1.3公司BI系统数据运维准则： 1.3.1公司高层领导的参与和支持； 1.3.2以业务为主导，综合考虑策略、目标、组织、流程及信息技术，明确职责、分工协作； 1.3.3遵循统一的工作标准和规，依托现有信息技术基础架构，

采用可行的实施案，完善BI系统； 1.3.4建立知识共享和有效沟通渠道，特别是跨部门协调工作，确保BI系统运行。 2、适用围 2.1本管理办法所称数据是指在公司生产经营过程中产生的，通过信息系统录入、使用、传递和保存的各类数据，包括XX 公司SAP系统、in-sight中国铝业手工数据录入平台等信息系统。 2.2本管理办法所称系统运维是指以业务流程为导向，涵盖人力资源、财务、投资、生产、供应销售等业务条线，按公司需求收集整理数据所做的BI系统开发、运维工作，包括XX公司BIEE测试系统、公司BIEE生产系统、XX公司ETL开发系统（整合层及以上）、以及PowerDesigner数据模型设计、RPD模型开发、plsqldev数据管理等运维工作。 2.3在XX公司BI系统运维中，按照职责分工不同，各数据系统及软件具体是由业务人员录入相应的业务数据（包括手工数据录入），各条线运维人员负责BI系统展示设计与手工平台模板设计及编写映射文档等初设性运维工作，技术运维人员负责BI系统各层级数据模型、数据仓库的搭建、衔接和权限分配等

大数据运维管理平台有什么作用

大数据运维管理平台主要有两个作用，一个是批量部署；另一个是集群配置。一、大数据运维管理平台批量部署我们都知道大数据本身是一个分布式的系统，因此在安装时，需要对每一个节点进行组件的安装，并且由于是开源软件，其安装过程相对比较复杂，大数据每个组件都需要做很多的配置工作，这一点相信各位深有体会。DKH 提供了DKM 来自动化安装部署大数据。大大缩短了大数据的安装时间，同时也简化了安装大数据的过程。自动化安装的过程如下： 1.安装环境准备，下载DKM 以及DKH 的安装文件，安装JDK，yum 等基本软件。 2.挑选一台节点，安装DKM ，用户只需要启动安装脚本即可，通常情况下几分钟就能够完成。 3.DKM 是一个web 应用，提供了基于浏览器的界面，用户可以通过浏览器可视化的进行DKH的安装部署。 4.通过DKM 界面，添加其他需要的安装的节点，选择要安装的大数据组件，以及每个节点承担的角色，选择安装，DKM 会自动地将需要安装的软件分发到对应的节点，并完成安装。 5.当所有节点的软件都安装完成之后，DKM 会启动所有的服务。从上述的安装过程可以看出DKH 的安装主要体现两个特点，批量化以及自动化。只需要在其中一个节点完成，

其他节点都可以进行批量化的自动安装。二、大数据运维管理平台集群配置 1.可视化参数配置界面。大数据包含许多的组件，不同的组件都包含各种各样的配置，并且分布于不同的主机之上。DKM 针对这种情况提供了界面化的参数配置功能，并且能够自动的部署到每个节点。 2.高可靠配置。DKM 对关键的组件使用HA部署方案，避免单点失效的发生，同时DKH 对于组件的异常错误提供了自动恢复处理，最大限度的保证服务的可靠性。

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。

基于大数据分析技术的智能运维体系探索

基于大数据分析技术的智能运维体系探索摘要：随着社会经济的快速发展，推动了科学技术的进一步发展，大数据分析技术已被广泛应用于各大行业，社会各界也对此提出了更高的要求。大数据技术可更充分的挖掘众多数据中的有用信息，这对系统运维故障监测控制及其预防工作非常重要。本文分析了基于大数据分析技术的智能运维体系，并提出了实用性应用策略，为我国智能运维体系建设水平的提升提供可靠的理论性依据。关键词：大数据；分析技术；智能运维智能化运维服务体系可促使网络上的各种运营更为便捷，其各项业务响应亦是非常快速，从而给客户更良好的感知，以此方式快速提升客户满意度，这也是智能运维体系构建应注重的问题。且运维服务质量与企业市场竞争力息息相关，同时直接关系到客户对企业服务的满意度。因此，分析基于大数据分析技术的智能运维体系，对我国各大企业的可持续发展有着极大现实意义。一、智能运维体系需求可以说智能运维服务质量直接关系到企业及其服务客户，其各项服务质量与企业整体竞争力密不可分，同时也关系到客户对企业服务的满意度。通常客户使用企业各项业务时，极易出现各种问题，但其间问题却总是得不到及时处理和解决。此类问题的出现主要是客户服务支撑理念并未真正落实，这时企业应着眼于其间相关问题的处理策略，加强智能运维各项支撑技术的探究，本文从下述几方面分析了智能运维体系构建需求： 1、精确的资源掌握能力此项体系的实现应具备非常精确的资源掌握能力，其网络资源利用率更高，从而快速将其间各种资源合理调配，以确保各项业务更快速的开通。且以此更好的指导各项资源挖掘，促使其盘活非常有效，从而提升资源利用率，这样也能快速提升企业资源效益，可以说智能资源管理系统的实现应强调智能运维的各项支撑技术探索。 2、强大的网络管理能力应具备强大的网络管理能力，其间应确保端至端的主动式监督控制，同时可对其进行科学合理的维护，且自动计划执行各项工作，这样其间各项业务就能自动调节，缩小了业务质量差异化。再是采用3G技术进行网络全面维护和管理，这也是此项体系构建与实现必不可少的手段。 3、客户化运营强化与客户切身利益相关的信息应及时和客户共享，让客户知道其间出现的问题，这样客户服务中存在的问题亦能快速解决。应尽早的掌握更全面的业务质量及其服务质量，从而更好的指导主动性网络优化及其整治工作开展，以此提高客户对企业的良好感知度，这样客户的各项服务就是透明且便捷的，更可实现自主化服务，这也是智能运维的核心技术。二、智能运维的实现途径 1、提升资源管理的智能化、精细化水平资源管理工作最大的难题是资源数据不准确、资源数据的动态更新很难长期持续、前清后乱，导致各类应用效果大打折扣，应用效果的不明显又导致各级人员对维护资源数据的积极性不高，形成恶性循环。应建设资源自动发现引擎，彻底改变资源数据完全依靠人工录入的工作模式，使资源数据始终保持自动地动态更新，与网络实际情况保持高度吻合，满足全业务发展资源精确管理、快速开通

大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式研究

【摘要】为了建设和运营一个高效的数据中心，通过分析当前基地运维管理面临的挑战，结合当前数据中心运维管理工具的发展趋势，从运维管理平台的系统架构、组织架构、技术构架、组网结构等方面详细介绍了大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式，从而实现智能化运维的管理目标，减少运维成本并提升运维效率。【关键词】大型数据中心智能化运维一体化运维云化架构 doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.14.014 中图分类号：tn929.5 文献标志码：a 文章编号：1006-1010（2016）14-0066-05 引用格式：邓颂清，程尧. 大型数据中心一体化运维管理平台的建设模式研究[j]. 移动通信， 2016，40（14）： 66-70. large data center intelligent operation and maintenance integrated operation and maintenance 1 引言随着移动互联网、大数据、云计算的飞速发展，全国各地数据中心的规模迅速扩张，如何建设和运营一个高效的数据中心，是数据中心管理人员的重大挑战[1]。 dcim（data center infrastructure management，数据中心基础设施管理）是近年兴起的数据中心基础设施管理工具，不同的机构有不同的解读。本文在dcim的理念基础上，针对大型数据中心（即在全国各地拥有多个基地的大型数据中心），就其一体化运维管理的建设模式提出探讨性方案。 2 基地运维面临的挑战与趋势数据中心运维管理的主要目的是保障基础设施的可用性及降低风险，提高资产的利用率，降低能耗消耗和运维成本，提高服务水平以及数据中心的效率和效益[2]。作为承载信息系统运行的数据中心，运维管理的关键是对it设备以及支撑it设备运行的风火水电等场地基础设施的管理，包括：对这些基础设施的日常监控和维护；对这些设备进行全生命周期的管理；运维业务管理的流程与规则；对数据中心内基础设施日常运行数据的分析、对比与挖掘。对于大型数据中心产业基地，特征为辐射全国、规模分布、虚拟资源、弹性调度、安全防护、绿色节能。随着数据中心的发展，功能需求越来越多，管理的规模越来越大，系统间的数据交互越来越广，系统对接口的复杂度急剧上升。由于业务、维护复杂，对管理系统的要求也更高。现阶段大型数据中心运维面临的挑战如下：（1）经济性：资源如何有效利用，包括网络、空间、动环资源；如何缩减运行费用，包括能源、维护人员。（2）灵活性：如何识别及降低过度部署和冗余；如何灵活扩展容量（空间、制冷和供电）；如何更快响应业务。（3）可用性：如何实现精细化管理；如何及时排除隐患，处理复杂故障；如何实现动态资源管理和电子流管理。（4）管理性：需要有效的数据分析支撑决策和规划；如何实现系统一体化，统一协作、快速响应；如何满足大客户sla（service-level agreement，服务等级协议）和自服务管理。面对以上挑战，数据中心应建设“集中化运维、一体化管理、智能化分析、流程化控制”的it支撑系统，才能实现智能化运维的管理目标，减少运维人员和维护成本，优化资源管理，提升运维效率。 3 平台系统架构、组织架构和技术架构 3.1 平台系统架构