数据中心运维工程师必备技能

论数据中心运维工作的提升技巧

数据中心的稳定运行离不开数据中心的运维人员,而数据中心运维的工作涉及到方方面面,它不同于其它的运维,处理的问题都是比较专业的问题。在很多的公司都是将服务器和设备托管到专门的数据中心机房让专业的人士进行维护,只有一些技术实力比较强的大公司才建设有自己的数据中心。如今的信息技术更新得很快,什么大数据、云计算、虚拟化、绿色数据中心等等新技术层出不穷,各种设备的CPU、内存、转发芯片等也都在不断地发展。从单核CPU到多核、四核、八核、十六核、三十二核,网络单端口带宽从10M、100M、1G、10G、100G,这些技术的进步给数据中心带来了高速的信息处理能力,但是也让这个数据中心的系统变得异常复杂,传统的数据中心运维技能已经难以适应信息高速发展的需要了,需要我们去不断学习,提升自己,才能在未来的数据中心里,将运维的工作开展好。下面将结合一些实际工作经验讲述提升运维技能的一些方法。

数据中心是一个复杂的信息处理系统,包括系统、网络、存储、协议、需求、开发、测试、安全、空调、供电、监控等多个环节,运维的工作就是要包含到所有这些方面,可见运维的工作是一个集多IT工种技能于一身的岗位。然而这里说的每一个部分都需要多种技术学科的支撑,比如系统可能有Linux、Windows的,应用有LVS、HA、WebServer、DB、中间件,网络就更复杂了,各种二三层协议,虚拟化,环路协议,路由协议等等。这么多的技术不可能每个人都精通,不可否认可能有这种全面精通的人存在,但人的精力毕竟是有限的,要有所得也要有所失。首先是沟通能力、团队协作。运维的工作涉及跨部门、跨工种特别多,这样运维的人员需要善于沟通,团队协议能力要强,这样在处理问题时,可以充分调用各种资源和技术力量,迅速解决问题。对于数据中心时间就是利润,流量就是金钱,一年365天要保持数据中心的稳定运行,不出故障或者少出故障才行。当业务部门反馈有故障时,根据反馈的故障现象迅速锁定故障点,然后集中资源解决,这其中需要大量的沟通,有效的沟通将为排除故障节省下来大量时间。其次是运维工作要胆大心细。胆大才能创新,不走寻常路。即使数据中心再小,它也有自己的特点,充分利用它的优势,才能发挥出数据中心最大的效能。数据中心本来就是一个技术更新很快的领域,愿意接受新事物,大胆引入先进运维的技术将可以大大提升数据中心的工作效率。再次是做好日常监控工作,一个健壮的身体离不开每天的观察,我们需要时时刻刻观察我们的数据中心,看看数据中心发生的细小问题。每天都要对数据中心的所有方面运行参数进行全面检查和记录,慢慢地就会对数据中心运行状态有了掌握,当某些参数变化时及时做应对之策。比如设备运行的CPU占用率,平时监控所有设备CPU占用率都在30%左右,突然有一天几台设备的CPU占用率无缘无故升到了60%,这就需要进一步检查升高的原因,直到消除掉为止。如果没有这些平日里的统计记录,这样的参数变化就不会引起人们的注意,故障迟早会到来。第四做好统计工作。一般的数据中心都拥有上千台的服务器设备,还有其它不少的电子设备,要做好统计工作。比如服务器多少台,都处于什么位置,都和网络设备如何互连的,每台设备的配置,应用的特性等等,这些统计工作马虎不得,都关系着数十万设备的物理安全。在平日接触到的运维人员让我们感受到不同的人员对自己数据中心的了解差异是非常大的,有的人可以对询问的某个网段IP给什么应用使用脱口而出,而有的人却对询问的服务器放在哪个机架上都一无所知,当遇到问题或者进行数据中心变更时,后者的表现是显而易见会出问题的。最后是要至少精通一门技术,数据中心需要运维人员是通材,就是方方面面都要懂一些,但是都懂一些相当于都不懂,这样在数据中心里是无法立足的。还需要有自己精通的领域,至少有一门是自己精通,而别人无法替代的。比如精通Linux操作系统、精通网络技术、精通安全技术等等,这样才能在数据中心里立足,然后再向其它领域拓展,最终成为一个技术较为全面的运维人才。

数据中心运维的工作不像其它工作,比如测试工程师、研发工程师等,有非常明确的职责定位及职业规划,有职业认同感与成就感。运维工作可能给人的感觉就是哪个方面都知道一些,但又哪个方面都比不上专业工程师更精通,慢慢工作起来就会迷失方向。其实运维工作也有自身的特点,就是什么领域的技术都有机会学习与接触,掌握的深浅程度主要取决于运维人员的自身努力,可以在多个技术领域做到精通。新一代数据中心给运维工作带来了更多挑战,也使得运维成为一个融合多学科的综合性技术,提供了很好的个人能力与技术广度的发展空间,运维工作的相关经验变得越来越重要。正因为运维的工作面广,运维人员转到其它岗位也很容易,没有太大的局限性,而且只有运维工程师才有机会成为数据中心的系统架构师或者运维主管,这样的职业发展前景也比较好。如今的数据中心已经开始重视运维技能的提升,大批量引起了不少高精尖的技术人才,从事数据中心运维人员的技能水平在不断提高,将有越来越多的高技术人才加入到数据中心运维队伍中来。

数据中心的稳定运行离不开数据中心的运维人员,而数据中心运维的工作涉及到方方面面,它不同于其它的运维,处理的问题都是比较专业的问题。在很多的公司都是将服务器和设备托管到专门的数据中心机房让专业的人士进行维护,只有一些技术实力比较强的大公司才建设有自己的数据中心。如今的信息技术更新得很快,什么大数据、云计算、虚拟化、绿色数据中心等等新技术层出不穷,各种设备的CPU、内存、转发芯片等也都在不断地发展。从单核CPU到多核、四核、八核、十六核、三十二核,网络单端口带宽从10M、100M、1G、10G、100G,这些技术的进步给数据中心带来了高速的信息处理能力,但是也让这个数据中心的系统变得异常复杂,传统的数据中心运维技能已经难以适应信息高速发展的需要了,需要我们去不断学习,提升自己,才能在未来的数据中心里,将运维的工作开展好。下面将结合一些实际工作经验讲述提升运维技能的一些方法。

数据中心是一个复杂的信息处理系统,包括系统、网络、存储、协议、需求、开发、测试、安全、空调、供电、监控等多个环节,运维的工作就是要包含到所有这些方面,可见运维的工作是一个集多IT工种技能于一身的岗位。然而这里说的每一个部分都需要多种技术学科的支撑,比如系统可能有Linux、Windows的,应用有LVS、HA、WebServer、DB、中间件,网络就更复杂了,各种二三层协议,虚拟化,环路协议,路由协议等等。这么多的技术不可能每个人都精通,不可否认可能有这种全面精通的人存在,但人的精力毕竟是有限的,要有所得也要有所失。首先是沟通能力、团队协作。运维的工作涉及跨部门、跨工种特别多,这样运维的人员需要善于沟通,团队协议能力要强,这样在处理问题时,可以充分调用各种资源和技术力量,迅速解决问题。对于数据中心时间就是利润,流量就是金钱,一年365天要保持数据中心的稳定运行,不出故障或者少出故障才行。当业务部门反馈有故障时,根据反馈的故障现象迅速锁定故障点,然后集中资源解决,这其中需要大量的沟通,有效的沟通将为排除故障节省下来大量时间。其次是运维工作要胆大心细。胆大才能创新,不走寻常路。即使数据中心再小,它也有自己的特点,充分利用它的优势,才能发挥出数据中心最大的效能。数据中心本来就是一个技术更新很快的领域,愿意接受新事物,大胆引入先进运维的技术将可以大大提升数据中心的工作效率。再次是做好日常监控工作,一个健壮的身体离不开每天的观察,我们需要时时刻刻观察我们的数据中心,看看数据中心发生的细小问题。每天都要对数据中心的所有方面运行参数进行全面检查和记录,慢慢地就会对数据中心运行状态有了掌握,当某些参数变化时及时做应对之策。比如设备运行的CPU占用率,平时监控所有设备CPU占用率都在30%左右,突然有一天几台设备的CPU占用率无缘无故升到了60%,这就需要进一步检查升高的原因,直到消除掉为止。如果没有这些平日里的统计记录,这样的参数变化就不会引起人们的注意,故障迟早会到来。第四做好统计工作。一般的数据中心都拥有上千台的服务器设备,还有其它不少的电子设备,要做好统计工作。比如服务器多少台,都处于什么位置,都和网络设备如何互连的,每台设备的配置,应用的特性等等,这些统计工作马虎不得,都关系着数十万设备的物理安全。在平日接触到的运维人员让我们感受到不同的人员对自己数据中心的了解差异是非常大的,有的人可以对询问的某个网段IP给什么应用使用脱口而出,而有的人却对询问的服务器放在哪个机架上都一无所知,当遇到问题或者进行数据中心变更时,后者的表现是显而易见会出问题的。最后是要至少精通一门技术,数据中心需要运维人员是通材,就是方方面面都要懂一些,但是都懂一些相当于都不懂,这样在数据中心里是无法立足的。还需要有自己精通的领域,至少有一门是自己精通,而别人无法替代的。比如精通Linux操作系统、精通网络技术、精通安全技术等等,这样才能在数据中心里立足,然后再向其它领域拓展,最终成为一个技术较为全面的运维人才。

数据中心运维的工作不像其它工作,比如测试工程师、研发工程师等,有非常明确的职责定位及职业规划,有职业认同感与成就感。运维工作可能给人的感觉就是哪个方面都知道一些,但又哪个方面都比不上专业工程师更精通,慢慢工作起来就会迷失方向。其实运维工作也有自身的特点,就是什么领域的技术都有机会学习与接触,掌握的深浅程度主要取决于运维人员的自身努力,可以在多个技术领域做到精通。新一代数据中心给运维工作带来了更多挑战,也使得运维成为一个融合多学科的综合性技术,提供了很好的个人能力与技术广度的发展空间,运维工作的相关经验变得越来越重要。正因为运维的工作面广,运维人员转到其它岗位也很容易,没有太大的局限性,而且只有运维工程师才有机会成为数据中心的系统架构师或者运维主管,这样的职业发展前景也比较好。如今的数据中心已经开始重视运维技能的提升,大批量引起了不少高精尖的技术人才,从事数据中心运维人员的技能水平在不断提高,将有越来越多的高技术人才加入到数据中心运维队伍中来。


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数据中心的稳定运行离不开数据中心的运维人员,而数据中心运维的工作涉及到方方面面,它不同于其它的…

首先是服务器设备,数据中心里可以说有海量的服务器设备,几乎清一色采用的是Linux系统,掌握一些Linux操作系统的命令是必不可少的,还要至少熟悉一个内置编辑器:VI或Nano,至少熟悉一个发行版,比如Centos、Debian、Ubuntu,要熟悉很多Linux运维的命令,以便出了问题知道如何分析服务器的运行状态,对LAMP或LNMP、FTP、DNS、SAMBA、EMAIL、NTP、DHCP等Linux可以支持的基础协议要了解,熟悉这些协议的故障处理。

首先从数据中心的基础运维管理方面来说,则主要有硬件配置管理、可维护性优化、监控、报警处理、自动化运维、断网,断电、机房容灾等运维工作。硬件配置管理包含机柜里每台服务器的型号和硬件配置,并清楚是哪些业务系统在使用这些服务器。即便是虚拟化运行环境,也需要知道这些虚机都在哪些物理机组成的资源池中流动。数据中心物理机和虚机数量都很庞大,使用自动化运维是非常有必要的。自动化运维不仅能提升运维的工作效率,还可以减少人为的参与,同时让数据中心自己管理自己,释放人力。并对数据中心可能发生的故障还做好监控与报警处理,以便能够在故障发生的第一时间知晓问题,往往一次大的故障都是从开始的一点小故障逐渐扩展最终引发整个大系统的崩溃的,所以在出现一些小的异常时一定要及时消除,而这些异常就要靠完善的监控和报警系统来检测。

由于设备数量巨大,日常巡检占用大量时间,导致工作效率低下,事倍功半。

第五,要掌握一下运维平台工具,利用这些工具做运维,很多事情往往可以事半功倍,例如:SSH证书、Nagios、Puppet、Zabbix、Cacti、SaltStack、Pssh、Fabric等,这些都是开源的免费网络监控工具,虽然用起来会有一些问题,但都是开源的,都可以根据自己数据中心的实际情况,进行修改,最重要的是这些软件都是免费使用的,通过使用这些工具对数据中心进行网络监控,可以及时掌握数据中心网络的运行状况,发现问题及时解决。当然,也有一些专业性比较强的网络监控软件,一般都是网络厂商推出的,要收费的软件,这些软件具有一些独特的网络监控功能,与自己硬件设备的兼容性也更好,往往和自己的硬件设备绑定销售,这类软件运行稳定,遇到问题也可以寻求厂商帮助,比开源的网络软件要好。

什么叫数据中心?维基百科给出的定义是“数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置”。在云大行其道的今天,随着数据中心建设规模的不断扩大,新技术的层出不穷,数据中心变得越来越复杂。大型数据中心往往是由很多功能不一的单元系统组成,其运维工作需要具备方方面面的知识,包括硬件、网络、服务器、存储、安全以及业务上的东西,需要一体化联动地去做好运维工作。

系统内数据非常重要,如果遗漏备份,系统瘫痪/误操作等出现时会导致无法估量的后果。

第三,要会编写一些程序脚本,比如使用Shell、Python、Perl等脚本语言做一些自动化运行脚本、诊断故障的脚本,使用这些脚本可以提升工作效率,将重复性的简单工作交给脚本程序处理,也可以通过这些脚本判断故障发生的位置和原因,高效的运维将不再需要人工去逐个字符地去输入各种命令,而且靠大量的脚本语言快速搞定工作。在平时的工作中,可以编写一些特定脚本,然后慢慢累积形成脚本集,做什么样的工作就用什么样的脚本来完成,这将大大提升运维的工作效率。

从数据中心的日常业务运维方面考虑,则主要有日常检查、应用变更、软硬件升级、突发故障等。具体来说:1、日常检查:“千里之堤,溃于蚁穴”。任何的故障在出现之前都可能会有所表现,小的隐患不消除,可能导致重大的故障出现,所以数据中心日常的例行检查工作枯燥,但也很重要,可以及时发现一些运行中的隐患。根据数据中心承载业务重要性的不同,要对数据中心里的所有运行的设备进行例行检查。检查服务器应用服务是否正常,CPU内存等利用率是否正常。对应用业务进行检查,看业务运行是否正常。还有对数据中心的机房环境也要进行检查,环境的温度、湿度、灰尘是否合乎要求。空调、供电系统进行运行良好,设备运行是否过热,地板、天窗、消防、监控都是检查的部分。空调漏水、设备漏电都会对数据中心正常稳定运行产生危害,千万不可大意。2、应用变更:数据中心承载的业务不会是一成不变的,随着业务的多样化和不断发展,经常要对业务进行调整,包括服务器和网络的设置。因此要对服务器和网络设备操作很熟悉,主要需要掌握Linux服务器命令和网络协议。要根据应用的需要,及时准确做出变更。3、软硬件升级:数据中心的设备一般运行周期是五年,不断地有设备需要逐渐淘汰进行更换,也有一些设备因为存在软件缺陷需要升级,因此软硬件升级也是维护工作的一部分。软硬件升级时需要做好回退机制,以防升级出现问题时无法回退,业务长时间无法恢复。当接手数据中心维护工作就会发现,怎么会有那么多的升级,几乎每个月都要有升级操作,熬夜升级工作成了维护人员的家常便饭。4、突发故障:没有任何一个数据中心是不出故障的,在数据中心运行的过程中都会出现这样那样的问题。对于突发故障,高水平的维护人员可以静下心来冷静分析故障的触发原因,迅速找到解决的方法,如果在短时间内找不到解决方法,也可以通过切换到备用设备上先恢复业务,再进行分析。这时拥有高水平的维护人员对于一个数据中心至关重要,在关键时刻就能派上用场。虽然这些工作看起来有些平常,但千万别小看它们。数据中心日常维护工作实际上非常重要,关乎着整个数据中心业务的正常运行。只有重视数据中心的维护工作,才能给数据中心一个平安。

IT环境异构:系统软硬件种类繁多,导致运维人员运维监控压力大,日常工作量繁重。

运维的工作是数据中心里最为重要的一部分工作,在整个数据中心的生命周期里,持续时间最长,拥有一批高水平的运维工程师是数据中心长期稳定运行的法宝。虽然数据中心的运行故障不可避免,但通过有效运维,可以大幅降低故障发生的频率,并在出现故障的时能够有效及时地恢复业务。在这些过程中,运维工程师的水平起到了至关重要的作用。作为数据中心里的一名运维工程师,应该掌握哪些技能,才能在工作中游刃有余。要知道数据中心里有很多设备,而作为一名运维工程师不可能,也没有必要全部掌握,要懂得应该掌握哪些技能,一些基本命令和重要设备的操作一定要掌握,这些技能往往在关键时刻可以发挥重要作用。本文将说一说运维工程师需必备的技能。

从数据中心存储方面考虑,架构更加多样和复杂化。在云计算、虚拟化、大数据等相关技术进入数据中心后,存储已经发生了巨大的改变,块存储、文件存储、对象存储支撑起多种数据类型的读取;集中式存储已经不再是数据中心的主流存储架构,海量数据的存储访问,需要扩展性、伸缩性极强的分布式存储架构来实现。在大规模系统支撑上,分布式文件系统、分布式对象存储等技术,为存储的各种应用提供了高度可伸缩、可扩展和极大的弹性支撑和强大的数据访问性能,并且因为这些分布式技术对标准化硬件的支持,使得大规模数据中心存储得以低成本的建设和运维。当然分布式存储不是要取代现有的盘阵,而是为了应付高速成长的数据量与带宽而产生的新形态存储系统。另外就是软件定义存储,它代表了一种趋势,即存储架构中软件和硬件的分离,也就是数据层和控制层的分离。对于数据中心用户而言,通过软件来实现对存储资源的管理和调度,实现存储资源的虚拟化
、抽象化、自动化,能够完整的实现数据中心存储系统的部署、管理、监控、调整等多个要求,使得存储系统具备灵活、自由和高可用等特点。企业及互联网数据以每年50%的速率在增长,新增数据中结构化数据总量有限,多数为非结构化、半结构化数据,数据中心存储架构随着业务发展也需要极强的弹性适应能力,低成本、海量扩展、高并发性能是面向大型云数据中心运营存储架构的基本技术属性。如何进行数量庞大且杂乱无章的数据存储与深度应用处理,并迅速提取有价值的信息,形成商业决策将成为各类型企业生存基础,也是今后存储以及围绕存储架构不断衍生的业务发展方向。

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数据中心涉及的技术知识包罗万象,一个人的精力是有限的,不可能全部掌握,这时就要注意选择,建议将以上列举的几个部分技能都掌握到,这些是运维工程师必须具备的技能。只有这样,您才有机会成为数据中心运维方面的专家。

一个大型的数据中心内部往往都包含了很多小系统,运维工作都是围绕着这些具体的应用系统展开的,具体的可以分为基础运维管理、日常业务运维、网络、服务器、存储、安全六大部分,本文就来说一说一般大型的数据中心应该具备的哪些运维方法和能力。

服务流程系统ITSM遵循ITIL标准,建设标准化、规范化的运维服务管理体系。运维服务管理平台的建设遵循ITIL管理思想,通过流程与资产的无缝对接,建立资源运维规范化流程;通过流程化运维方式,让每一次运维都有相应的记录,可随时查看运维历史及运维记录,包括排障记录、变更记录、服务记录等,并且提供表单自定义和流程自定义功能,实现客户运维管理标准化、规范化。在工单处理完后,一键转化为知识库,提高工作效率。

第六,最后一点,也是最为重要的一点,就是工作态度。运维的技术聪明人可能掌握快些,不够聪明的人多花一点时间也可以掌握,所以很多时候并不是技术问题,而是工作责任心的问题。比如遇到问题时,具有主人翁的意识,第一时间处理各种告警,消除隐患。平时将每个工作都有条理地处理好,注意与各个不同层级的人交流,注意对不同的人采用不同的沟通技巧。在工作上要有进取心,避免消极怠工。有强烈的安全意识,尤其现在人们都对数据中心的安全问题极为关注,要避免数据中心出现数据泄露事件,在数据中心内部各个环节增加安全防护设备,对出入数据中心人员和访问进行管控,把好数据中心的安全门,万一数据中心出现严重的安全事故,那之前做的工作再好,都变得毫无意义。工作上要保持如履薄冰的心态,小心驶得万年船,谨慎对待工作中的每个细节。

通过以上的分析您一定很惊讶,原来数据中心运维包含这么多内容,大大小小数十项,而且每一项包含的内容说起来都不那么简单,也涉及很多的技术知识。通常数据中心是一个公司、企业或政府部门的信息处理中心,几乎所有的业务都要经由数据中心才能完成,所以数据中心对于一个企业或政府部门至关重要。而一个数据中心能否稳定和高效运行,运维是真正的关键。只有将这些方方面面的运维工作做好做细做到位,数据中心才能长期稳定。

针对常规问题,如一些服务器本身负载较大,占用大量的资源导致系统长时间运行后非常缓慢,为了保障系统的正常运行,运维人员每天要做大量的重复工作导致工作效率极低,而且有时候由于自己的操作失误,导致关键数据丢失,带来不可估量的后果。自动化运维系统ITAM,通过内置Shell、Python、Bat脚本,以定时或者人工触发的方式,实现定时优化系统、故障自动化处理、批量配置系统、关键服务启停功能,构建企业自动化运维、从而提到运维效率,降低操作风险。

本文转自51CTO博客博主滴水穿石孙杰,如有任何问题,请进入博主页面互动讨论。

博文链接:http://xjsunjie.blog.51cto.com/999372/1695653

日常操作自动化

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最后从数据中心安全方面来考虑,安全就是若干个小项:攻击保护、升级备份、抓BUG/找BUG、脚本工具、数据安全、服务巡检等项目,其中每一项拿出来其实都包含很多的内容。比如说到攻击与保护,这个主要指的是防止外来的异常入侵者对数据中心发起的恶意和无意攻击,恶意攻击就是有人故意的使用各种攻击方法,进入到数据中心内部,将重要的数据窃取或者破坏,达到其不可告人的目的。也有的是无意的攻击,因为整个数据中心是要与外界保持互联互通的,运行是动态的,变化的,不可避免会有一些异常流量攻击数据中心,有时甚至来自于数据中心内部,比如某些服务器中毒,或者硬件故障,构造出了环路,异常流量等网络故障,这些都会影响到数据中心的运行,所以如何做好数据中心的攻击与保护是一个很大的题目,这并不是在数据中心里部署几台安全设备就能解决的,需要对整个数据中心进行全面的统一规划,并有针对性地部署一些安全防护措施,而且随着各种黑客技术的提升,安全防护措施也要不断提升,这是一个不断学习与完善的过程,只要数据中心还在运行,这个完善就不会停止。为了方便运维,也要做好一些执行脚本,以便在出现突发事件时,能够快速处理问题。比如一个数据中心的业务出现异常,为了快速恢复业务,需要将路由进行调整,将流量全部引到其它的数据中心,这就需要在核心路由器上进行调整,这时有个现成的脚本就可以自动执行,达到快速切换的目的。数据中心还应该准备很多其它工作的脚本,以便紧急的时候快速使用。

自动化运维,可实现日常设备监控、主动发现问题、自动分析定位、基于标准化流程工具规范化处理、通过自动化运维操作工具处理修复等功能,最终实现监管治自动化运维。

其次,是服务器一些虚拟化软件技术,比如KVM,虚拟化技术在数据中心里应用已非常普遍,对KVM不熟悉将很难开展运维工作,所以要掌握常用的虚拟化技术,以及KVM的工作原理,包括在CPU、内存、存储、网络等各个部分的虚拟化,最为重要的是要掌握KVM的各种管理工具:OpenStack、CloudStack、OpenNebula、Zstack等。现在虚拟化技术早已不再局限于服务器上,在数据中心的各种设备上都可以支持虚拟化,适当掌握这些虚拟化的技能,非常有利于做好运维工作。

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第四,数据中心里那么设备,仅掌握服务器是不够的,网络、安全都是需要重点学习的地方。数据中心数据网采用的是以太网协议,存储网采用光纤通道协议,随着以太网技术的成熟,大有两网合一的趋势,由以太网协议技术接管存储网,掌握以太网协议是运维工程师的必修课程。当然,以太网协议包含有太多的内容,各种协议让人看得眼花缭乱,根本没有精力全部掌握,但至少应该对自己数据中心所用到的协议知晓,再不济也应该掌握抓包的本领。在出现问题时,懂得在各个网络位置抓包,来确认故障设备或线路,会使用Linux的tcpdump抓包或者ethreal、sniffer、Wireshark等抓包软件,会在网络设备上配置镜像,将关心的流量抓出来进行分析。当出现网络故障时,通过抓包来分析虽然比较土,但这种方式最直接,直接找到故障位置。还有各种安全设备,安全过滤的规则查看、调整与修改都要熟悉。要懂得查看各种接口类型,硬件信息以及各种服务器类型比如:塔式、机架式、刀片式的工作原理。

当一个数据中心的规模非常大,其面临的技术挑战和问题也会比较多,很多在小环境小体系下不是问题的问题在这样的规模下也就凸显出来了,所以要做好大型数据中心的运维工作,对整个数据中心方方面面涉及到的技术体系都要花费较长时间来进行系统学习,只有对这个数据中心整体非常了解,才能有针对性地制定一些运维方案,自己结合特定需求进行开发一些监控运维软件,对整个数据中心进行高效管理与监控,提升整个数据中心的运行效率、减少故障的发生,从而将运维工作不断推向新的高度。

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从数据中心服务器方面考虑,则主要有文件系统、内核参数调优、各种硬盘驱动、内核版本、Kernel
panic等。Linux系统不仅在服务器,在网络操作系统也占据着主流地位,掌握Linux系统的使用才能更好地处理服务器和网络设备的运维工作,Linux是运维工作的一项基本技能。除了熟悉Linux系统的操作,还要对服务器的运行状态和内核运行状态进行监控与管理,减少服务器故障的发生。一般大型的数据中心都包含有成千上万台的服务器,几乎每天都会有服务器出现各种各样的问题,只有对服务器有深入理解才能很好地消除问题。为了防止服务器故障引发业务中断,所以一般在服务器上都要部署虚拟化技术或者集群技术,当一台服务器物理硬件故障时,业务可以平滑切换到其它服务器上,业务不会受到任何影响。这些虚拟化技术增加了运维的难度,也需要对虚拟化技术进行不断深入学习。另外数据中心服务器的定制化也是很有意义的一件事。云计算需要大规模部署,因此需要服务器具有更高的部署密度、节能而且易于管理,但对于每个节点的计算能力要求并不十分苛刻。而厂商生产的普通意义上的服务器由于要适应多种应用,则更多兼顾性能、扩展性,忽略了成本和能耗。而如果是专门为云定制的服务器,会针对云的特点进行优化设计,从而更加符合用户的需要。对于企业来说,它带来的好处显而易见,试想一下,即使每台定制化服务器节省的电力有限(4电源改2电源),但对于大规模部署的数据中心来说,长此以往,成本的节约也是显而易见的。比如Google所拥有的服务器都是自己设计,采用定制化托盘,内建电池做备用电源,相比传统服务器成本和耗电都要低得多,这也为Google节省了大笔的电力开支。

传统运维面临的问题

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监控自动化

从数据中心网络方面考虑,则主要有网络硬件设备、ACL、OSPF、LACP、VIP、协议分析、流量、负载均衡、二三四七层情况、网络监控、万兆板卡、核心交换等。网络是数据中心的重要组成部分,是一切工作运行的基本保证,没有网络数据中心就无法运转起来,所以保证网络稳定是数据中心运维工作中的重中之重。这里不仅要关注网络的硬件问题,还要关注SDN软件定义的网络。一般传统IT架构中的网络,根据业务需求部署上线以后,如果业务需求发生变动,重新修改相应网络设备(路由器、交换机、防火墙)上的配置是一件非常繁琐的事情。而在当今互联网/移动互联网瞬息万变的业务环境下,网络的高稳定与高性能还不足以满足业务需求,灵活性和敏捷性反而更为关键。SDN所做的事是将网络设备上的控制权分离出来,由集中的控制器管理,无须依赖底层网络设备(路由器、交换机、防火墙),屏蔽了来自底层网络设备的差异,而控制权是完全开放的,用户可以自定义任何想实现的网络路由和传输规则策略,从而更加灵活和智能。进行SDN改造后,无需对网络中每个节点的路由器反复进行配置,网络中的设备本身就是自动化连通的。只需要在使用时定义好简单的网络规则即可。如果你不喜欢路由器自身内置的协议,还可以通过编程的方式对其进行修改,以实现更好的数据交换性能。比如百度自研交换机,可以直接支持SDN的远程配置与管理特性,从而实现上线全自动配置。未来,自研交换机还会更进一步和服务器自动化上线结合,提升服务器交付和管理效率。网络可以说是包罗万象,涉及太多的设备和协议、软件层技术,所以也需要不断地学习,加深对网络技术的理解,这样才能做好网络运维工作。

勤智运维深刻理解当前运维所面临的问题,根据多年来积累的经验,结合ITSS服务标准、DevOps、Iaas而推出的OneCenter系列产品,包含统一运维门户、多客户端移动运维、运维服务管理系统ITM、服务流程管理系统ITSM、运维自动化管理系统ITAM、运维大数据分析系统ITBA,为各行业信息化提供智能、高效、简单、自动化的IT运维管理解决方案,为企业业务提供强有力的IT支撑和质量保障。

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运维,就是日常的运行维护,而DevOps是从制定计划到运营终止全生命周期的管理,那么DevOps自动化运维如何实现呢?

日常备份自动化

面对越来越复杂的业务、越来越多样化的用户需求、不断扩展的IT应用,如何保障IT服务灵活便捷、安全稳定地运行?

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监控自动化是运维自动化的基础,通过自动化监控平台对各类IT资源(包括服务器、数据库、中间件、存储备份、网络、安全、机房、业务应用、操作系统、虚拟化等)进行实时监控,出现故障后进行告警归集并处理,解决同设备同指标同告警频报问题。当然,监控自动化的范畴很广,除了监控告警响应,系统也可从业务角度出发,根据业务系统运行情况,判断业务系统健康度。

总结:

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日常巡检自动化

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数据自动化采集是保障运维人员实时了解系统运行状况的前提,系统支持单机DCS和分布式DCS部署方式,以应对不同规模网络架构;系统通过自定义采集策略,周期性采集,主动上报,通过DHS进行数据分析处理,并统一在系统上进行展示。

数据分析自动化

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批量修改配置及增加配置信息,提高工作效率。

故障处理自动化

运维人员在日常工作中,需要针对设备进行常规性配置,如创建用户、增加磁盘空间、安装程序补丁包等重复性工作。面对数以千计的设备,传统运维方式下,工程师需要逐个登陆系统进行配置,不但效率低下而且极容易出错。

随着云计算、大数据、物联网、互联网+、IAAS的不断冲击,信息化部门也在考虑如何实现高效率的运维,将繁琐、重复工作简单化、自动化,DevOps自动化运维就显得尤为重要。

DevOps故名思议就是Development和Operations的组合,是过程、方法和系统的统称,主要是为了把软件开发、技术运营和质量保证进行有效的结合,从运维到管理。

勤智自动化运维平台ITAM通过编写脚本,关联被管设备,定时批量执行,可大大提高运维效率,保障了执行的准确性。

运维服务管理系统ITM提供了一套智能化的故障排查处理机制,立足提高工程师处理效率,灵活的故障策略能适应各种各样的IT变化,帮助工程师在海量的告警中,准确的定位故障、通过自动抓取设备快照,了解当时系统运行情况,快速定位故障,有效缩短排障时间,解决运维难题。

OneCenter自动化运维是将运维服务系统、服务流程系统、大数据分析平台、自动化管理系统进行有效结合,全面对数据中心资源设备进行监控,产生故障后自动派单进入ITSM系统进行故障处理,规范运维流程工作,再由ITBA对监控性能数据进行分析预判,掌握系统负载及性能数据,预测未来系统运行态势。根据预测结果,编写Shell、Python、Bat脚本。

大批量的系统每天会产生海量的告警,很多告警都属于常规性告警,如磁盘空间不足,CPU、内存利用率过高等问题。这些常规性运维,工程师需要逐一去进行派单、恢复处理,但是面对成千上百的设备,工程师往往会力不从心。

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通过定期执行脚本,优化系统性能、保障系统运行。

系统详细记录每台设备的作业执行操作过程,用户可通过WEB端动态查看作业执行过程、执行日志,以及执行结果等信息,让一切运维操作均有据可依、可查、可跟踪。

运维日常巡检及定期备份是运维人员定期需要完成的工作,而这项日常操作耗时烦琐,针对这一问题,运维管理系统可代替人工完成,从而将繁琐的人工工作自动化,避免人为操作的疏漏,大大提高运维效率。

大数据时代,如何从海量的数据中提取有价值的数据,也是当今最热门的话题。大数据分析平台ITBA,通过针对ITM系统所监控的资源设备性能数据和其他业务系统运行日志进行分析,掌握当前业务系统运行情况,了解性能、容量瓶颈问题,根据日常的运行情况及性能信息指标,综合进行预测,防患于未然。

故障定位自动化

系统优化自动化

永利酒店赌场,面对复杂的异构环境,如何及时全面地掌握网络、服务器、数据库、存储、安全等各类设备的运行情况?

运维服务系统ITM内置标准化的脚本,通过脚本执行,定期下载备份系统配置及文件。系统通过日常备份配置文件比对分析,将变化内容高亮显示,让运维人员一目了然哪些配置被修改过;当配置发生变化后,会第一时间在告警台进行展示。当设备不可用时,通过快速恢复功能一键恢复。

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故障发生后,运维工程师花费大量精力排查问题,无法快速和准确的定位问题,治标不治本。

勤智服务流程管理系统ITSM可进行策略配置,当产生告警后,根据预先配置的策略,自动生成工单,不同的告警进行不同的工单、派单处理,有效地将服务台和服务请求、事件问题、标准变更发布流程整合,使运维服务过程有统一的任务优先级排序、跟踪和评估
/ 审批,运维人员只需要根据工单进行处理即可。

运维自动化平台ITAM系统内置WMI、Telnet、Ssh、Http等工具,通过编写Shell、Python、Bat脚本,通过可视化流程编排设计器,将运维操作和被管资源相结合,通过定时批量备份数据,减少人工工作量。

自动化运维为你排忧解难

自动化运维是一个大命题,随着互联网+、大数据、服务器虚拟化等技术的发展,网络设备与服务器的运维管理正在发生很大的变化。通过这几年对ITIL的实践,各行业都有了很多的经验。相信随着时间的推移和互联网化的发展,会有越来越多的企业在自动化运维方面有所创新。勤智运维也将结合最新的IT架构、虚拟化等技术,帮助用户一起实现更高效的自动化运维。

数据采集自动化

运维服务管理系统ITM通过系统配置,指定需要巡检的设备、接口及每天的巡检时间和次数,系统按照巡检模板定时巡检并生成巡检报表发送到指定邮箱,无需人工巡检填写巡检报告,让运维人员不论身处何地,也能定时了解系统日常运行情况,减少了工程师标准化、重复的工作,化人工操作为自动化过程,使工程师可以专注于其他更有价值工作。

工作机制混乱,面对庞大的IT系统,缺乏有效、自动化的运维流程,缺乏有效的绩效考核依据。

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流程处理自动化

设备配置比对自动化

缺少自动运维机制:IT部门人员过少,导致运维压力大;由于误操作,导致无法挽回的灾难;大而全的系统,对运维人员技术能力要求越来越高。

持续性交付是核心,持续性交付的起点是应用需求的形成,重点是应用的高效运行,持续的优化、改进、审查、测试、部署、运营,形成PDCA闭环维度。

IT运维应运而生。

大批量配置自动化

了解应用在全生命周期中每一个周期都需要什么样的工作、平台、组织、人员进行匹配支撑,如敏捷管理、持续性的交付、IT服务管理等。

传统的IT运维是将数据中心中的网络设备、服务器、数据库、中间件、存储、虚拟化、硬件等资源进行统一监控,当资源出现告警时,运维人员通过工具或者基于经验进行排查,找出问题并加以解决。但是,随着互联网+时代的到来,移动互联网、云计算和大数据技术得到了广泛应用,从而导致企业所管理的IT架构不断扩大,服务器、虚拟化、存储设备的数量越来越多,网络也变得更加复杂,业务流程越来越繁琐,传统的运维管理也越来越力不从心。主要表现以下几个方面:

在运维过程中,除了日常巡检,另外一个比较耗时的工作就是日常备份。在系统运行过程中,可能会出现一些不可抗拒的因素,比如地震、断电等导致设备损坏,或者人为的误操作导致系统不可用等,为了保证出现问题后快速恢复、确保数据完整和有效性,定期的备份就显得尤为重要。

通过流程节点触发,自动处理问题,彻底解放人工工作量。

自动化运维场景化

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