数据中心事件管理(数据中心内部)

4747 1168 2022-11-06

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如何进行数据中心基础设施的管理

设备是数据中心基础设施的组成子集,对设备的维护是保障基础设施稳定运行的重要措施。设备维护的工作主要包括维护流程的制定、预防性维护工作的执行、维护档案的管理和故障的处理几方面内容。

运行维护流程是设备维护工作的指导和依据,数据中心管理者首先要保证各维护流程的正确性、完整性和全面性,同时通过反复的培训和演练使运维人员对流程充分熟悉和理解,并在实际工作中严格执行。

运行维护流程通常包括三个主要类别:标准操作流程(SOP)、维护操作流程(MOP)、应急操作流程(EOP)。

1、标准操作流程通俗地说就是设备的开机、关机操作步骤,对于数据中心的任何一个型号的设备都必须有SOP。这里值得一提的是,同类型的设备可能有不同的型号,比如空调可能包括制冷量60KW和80KW两种,对于不同型号的设备开机、关机的操作步骤可能不同,所以SOP应该按照型号的不同分别编写。

2、维护操作流程包括了设备的维护、保养、预防性巡检等流程内容,一般情况下MOP会包含SOP的条目,因为不论是维护、保养还是巡检,常常需要进行开机、关机的操作。对于主设备,每个型号都要有SOP和MOP;辅助设备(阀门等)可以分类定义,每类有单独的SOP和MOP。

3、每个数据中心都至少应该有7~10个应急操作流程(EOP),主要呈现在断电、空调失效、火灾、防汛、安防、信息安全等方面。当数据中心有异常情况发生时,往往是多系统、多专业联动反应,所以在平时的培训和演练中,需要多个应急预案交叉启动,为应对实际中可能出现的场景做充足准备。

如何对数据中心进行维护和管理

硬件维护和数据库维护分别交由不同的专业人员专职维护,并有维护人员每日上报各自管辖业务实际情况。

个人建议,仅供参考~

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大数据时代数据中心运维管理

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,但是实际项目操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。

2.1 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。

2.1.1 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。

2.1.2 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。

2.1.3 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。

2.2 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。

2.2.1 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。

2.2.2 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。

2.2.3 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。

2.2.4 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。

2.3 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

3.1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。

3.2 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。

3.2.1 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。

3.2.2 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。

3.2.3 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。

3.3 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。

3.3 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,但是对于实际操作过程并不适用,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。

3.4 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,通过实际的操作,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

[1]朱玉立,任义延,高甲子等,浅谈大数据时代下的数据中心运维管理[J].信息系.统工程,2015.

[2]解林超,石佳,王仲锋等。大数据时代对传统数据中心的影响及思考[J].中国新通信,2014.

[3]周焘。大数据时代的档案大编研[J].陕西档案,2014.

[4]陈艺高,动环大数据,提升运维效能[J].通信电源技术,2014.

[5]张隽轩,张文利,黄毅。数据中心运维系统应用ITIL管理体系分析[J].智能建筑与城市信息,2015.

[6]宋维佳,马皓,肖臻,张晓军,张蓓.虚拟化数据中心资源调度研究[J].广西大学学报:自然科学版,2011,36(01):330-334.

什么是数据中心安全应急响应服务?

一般来说,安全应急响应服务指的是一个组织为了应对各种意外事件的发生所做的准备以及在事件发生后所采取的措施。要弄清楚什么是数据中心安全应急响应服务的关键在于数据中心会针对哪些时间进行应急响应,以及数据中心在应急响应的时候具体要做哪些事情。

据成都电信西信中心IDC机房的专家介绍,数据中心作为网络的枢纽,数据云集,服务的客户各种各样,可能出现的安全事件也是层出不穷。比如服务器可能会因为访问客户数量过于庞大而导致系统崩溃、设备宕机,并进而导致数据丢失,对用户则将造成更大的损失。或者是系统中存在漏洞,使黑客、病毒有机可乘,进而导致信息泄露……等等。

至于安全响应即针对以上各种安全事件所采取的响应处理措施。一般应包括两个方面的内容:

1.未雨绸缪,即在事件发生前事先做好准备,比如风险评估、制定安全计划、安全意识的培训、以发布安全通告的方式进行的预警、以及各种防范措施;

2.亡羊补牢,即在事件发生后采取的措施,其目的在于把事件造成的损失降到最小。这些行动措施可能来自于人,也可能来自系统,是发现事件发生后,系统备份、病毒检测、后门检测、清除病毒或后门、隔离、系统恢复、调查与追踪、入侵者取证等一系列操作。

具体来说,以成都电信的西信IDC机房为例,在安全事件造成客户系统出现非正常运行时,电信安全工程师将按照SLA合同规定的时间,通过网络远程或现场服务的方式,利用多种安全技术手段根据工程师的丰富经验,分析事件的原因,协助客户在尽可能短的时间内恢复系统正常工作,并及时提供事故分析报告和安全建议。

如何高效地管理数据中心全生命周期

你知道吗?IT产品的平均生命周期大约为五年。如何在这短短的时间内让它们在自己的岗位上发光发热,确保在数据中心高效可靠地运行,这是IT生命周期管理需要解决的问题。

同时,随着云计算与大数据时代的来临,很多大中型企业数据中心的空间密度呈现出快速增长态势,高效管理已经成为了数据中心突出的需求。但是,随着数据中心运维对象的成倍增长,这很有可能使得企业的资产管理变得一团糟,这属于数据中心生命周期内管理的范畴。

实际上,数据中心的构建并不像想象中那么简单,也并非是一堆没有生命力的硬件设备以及支撑管理和控制的软件。数据中心的建设需要考虑多方面的因素:从配电、电源,到服务、装修、建设以及数据中心的监控和管理。

因此,数据中心的建设是一门真正的学问:不仅仅涉及到IT产品与设备,而且在其全生命周期中需要科学、系统的理念,专业、系统的设计,以及严

谨、细致的运维、管理和服务。涵盖项目的前期咨询、方案设计,到工程实施,再到最终的验证以及最后交付后的能效升级,以及评估整个机房生命周期内的各个环

节。

数据中心管理者与运营者应该站在高屋建瓴的角度,全方位地管理数据中心,从而提升数据中心运维效率,为企业业务带来价值。

数据中心全生命周期管理方法论

凭借在数据中心物理基础设施领域的多年经验,施耐德电气成为业界唯一一家能够提供数据中心全生命周期解决方案的系统提供商。

从最早的设计咨询开始,施耐德电气的全生命周期服务会充分考虑地理环境和节能要求,提供最适合企业业务开展的方案,然后再到数据中心的建设施

工,以及最后的外包式服务。数据显示,施耐德的全生命周期解决方案,还可以帮助客户仅在物理设施方面的投入上就节约30%以上,可帮助客户使其数据中心全

生命周期成本降低高达30%以上。

不仅如此,施耐德电气还针对如何最大化数据中心在使用期限内的性能,提出了涵盖规划、设计、建设、运行、评估五大阶段的数据中心生命周期管理指南,作为数据中心全生命周期管理实施和部署提供指导的方法论。

数据中心全生命周期五步走

第一步,规划要明智。

规划阶段决定着整个数据中心项目成败与否。选址前先确定重要的项目参数(容量、关键程度、功率密度、效率、发展规划与预算)。及早邀请专家参与其中,避免过程中问题的发生。妥善管理该阶段将对成本和性能产生最大影响。

例如在中国,在距离主要河流水力发电所附近或者在靠近风力发电厂的平原地带构建数据中心,能以更好的价格获取到能源。

第二步,设计抓重点。

将规划阶段的种种概念准确转化为详细的设计和施工文件,确保合适的人选在合适的时间加入到整个项目中。设计团队应包含IT和设计工程师,甚至还

可能包括建筑师以及机械、电气、给排水工程师。建筑团队由电气、网络、机械、低电压的总包商和分包商组成。数据中心所有者或管理者需负责选择这些团队,并

审查所有的设计成果。

第三步,建设有技巧。

当专家团队全部就位,建设工作全面启动之时,数据中心所有者及管理者在项目中仍然扮演着重要的角色:关注项目进度、质量性能并进行风险调度,这其中还包括一系列施工文件、建筑许可和项目订单变更的审查与批准。

在建设阶段,施工团队的文件资料与设备供应商的专业技能相互结合,将成为管理团队及员工学习提升的极佳机会。调试过程可带来有价值的文件资料,

助力设备运行状况的改善。尽管调试过程并非完全必要,但通过检测整个系统对于外界输入内容以及外界变化的反应,可帮助整个团队更好地了解数据中心的复杂程

度。

第四步,运维有秘诀。

该阶段历时最长也最费成本。如今可靠高效的运维依然有赖于专业的方法和人才,需要对场地的环境健康与安全、应急准备和响应、资产,

人员、培训、文档、事件, 质量、能源以及财务等各方面进行有效管理, 最小化风险, 充分保障基础设施的可靠性和效率, 并帮助降低总体拥有成本。

第五步,评估勿忽略。

该阶段往往被忽视,因为它与运行阶段同时发生。监控绩效使运营者持续评估物理基础设施的表现,获取有用的可操作信息,应用于运行阶段。使用关键绩效指标(KPI)十分重要。另外,还必须持续坚持恪守对时间和资源的承诺,定期制作报告。

数据中心全生命周期管理:势在必行

作为施耐德电气“Life Is

On”战略的重要组成部分,数据中心生命周期管理可以为各种规模的数据中心提供规划、设计、建设、远程管理、维护和升级,满足可用性、密度、效率和可扩展

性需求的性能水平,具备覆盖数据中心生命周期各阶段的已应用专业知识和内部智力资本。同时,拥有针对新建数据中心或延长现有数据中心寿命的标准型或定制型

解决方案和服务,以及用于优化数据中心物理基础设施的设计和交替使用工具。

数据中心要朝着高效、节能、智能的方向发展,需要全生命周期的设计和管理。作为全球能效管理专家,施耐德的全生命周期解决方案已成为企业和客户间的纽带,确保数据中心设备和系统的可靠运行并追求实现性能的最大化。

数据中心的管理都涉及哪些层面?

数据中心的管理仅涉及IT设备和基础设施设备层面,还涉及了大量的第三方设备,针对统一管理平台的需求日益突出。在数据中心管理中,用户越发迫切要求深度挖掘数据价值,提升精细化管理水平。基于数据中心运营的迫切需求,越来越多的数据中心管理者开始强化基础设施安全和高效运维的展示,以提升运营管理的品牌地位,这就要求DCIM系统不仅是一套运维管理系统,而且还是一套展示系统。

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