黃緒剛

摘要：在數據中心運行維護過程中，積累了豐富的運維數據資源，如何分析挖掘運維數據，提升運維精細化管理水平，成為新一代數據中心的關注焦點。在當前大數據時代的發(fā)展背景下，網絡技術的不斷提升，使得計算機數據信息安全逐漸受到人們的重視。鑒于此，本文主要分析數據中心運維方案研究與應用。

關鍵詞：數據中心;運維方案;應用

1、引言

據中心綜合管理方案主要包括對基礎設施進行監(jiān)控、告警、分析的環(huán)境管理;對數據中心資源、設備、機柜、布線等進行的資產管理;對數據中心的日常運維操作、運營操作、維保的管理;對客戶相關資源、業(yè)務資源、應用資源以及運營情況進行的服務管理;對日常監(jiān)控以及運維、服務、資源等眾多的數據、并進行智能化分析的數據管理。

2、數據中心新內涵及新特點

2.1、數據中心新內涵

與傳統(tǒng)基礎設施相比，新型基礎設施具有技術先進性，支撐經濟生產、居民生活、公共服務和社會治理。數據中心作為支撐5G、云計算、人工智能等新興技術的基礎設施，功能將不僅僅局限于提供計算資源，其新內涵將包括傳統(tǒng)數據中心、新型數據中心以及數據交易流通平臺。

2.2、數據中心新特點

一是體系一體化。加強國家大數據中心一體化建設是實施網絡強國戰(zhàn)略的重要實踐之一。全國一體化數據中心建設，將通過數據中心與云計算資源的分級互聯(lián)，以技術、業(yè)務和數據等三個融合，支撐政企、行業(yè)、區(qū)域、業(yè)務的協(xié)同管理和服務，實現(xiàn)政府決策科學化、社會治理精準化和公共服務高效化。

二是運維智能化。隨著云計算、人工智能等新技術的普及，數據量級飛速上漲，數據中心規(guī)模不斷擴張，設備數量呈倍數增長。因此，統(tǒng)一管理海量設備，提高運維效率，成為大數據中心亟待解決的問題。

三是部署邊緣化。我國移動網絡通信技術的迅猛發(fā)展，迫切需要VR/AR、自動駕駛等業(yè)務場景低時延、多連接，集中式計算處理因遇到難解的瓶頸而難以滿足上述業(yè)務需求。邊緣數據中心可提供存儲、計算、網絡等資源，更好地支撐低時延等業(yè)務場景，因而將成為有效解決方式。

四是數據流通化。數據是一種新型生產要素。數據價值的發(fā)揮需依托數據以共享、開放和交易等形式“動起來”。發(fā)揮數據中心匯集規(guī)模龐大數據的集合體作用，建立數據流動平臺，實現(xiàn)數據要素的融通共享、價值再造、紅利擴大將成為數據中心發(fā)展新方向。

3、數據中心運維管理的現(xiàn)狀

大數據時代作為時代發(fā)展的機遇，出現(xiàn)在公眾視野中，同時也逐漸滲透到數據中心的運維管理中，成為行業(yè)內的一大挑戰(zhàn)?；谟嬎銠C技術的數據中心運維管理的顯著特征是大規(guī)模的數據流量，這與原有的數據中心架構不斷發(fā)生沖突。

目前，數據中心運維管理的先進理念已經深入人心，但在實際項目運營過程中會出現(xiàn)很多問題。因為在運行期內，現(xiàn)有設備不能滿足大數據時代數據中心的管理要求;運維管理人員沒有受到大數據時代新的運維管理理念的影響，技術水平與之不匹配;數據中心的運維管理制度不完善，相應的管理水平不高。

計算機網絡信息安全受到威脅的主要因素就是來源于計算機系統(tǒng)本身。從一方面分析來看，網絡環(huán)境和信息平臺自身存在的開放性特點，使得用戶能夠及時實現(xiàn)數據信息資源的共享。也正是由于其自身的廣闊性和交互性，就導致用戶在此類信息平臺獲取自身所需要的數據內容時，極易面臨著安全威脅。

4、數據中心運維方案研究與應用

4.1、IT基礎設施監(jiān)控平臺

本文所研究的IT基礎監(jiān)控平臺是資產管理信息化的典型應用，有效提升了客戶對IT基礎設施的實時監(jiān)控能力，包括服務器硬件、網絡設備、存儲、操作系統(tǒng)、數據庫、中間件等。采用分布式和集中式兩種方式將數據中心采集的數據進行系統(tǒng)化的存儲，為數據分析打下堅實基礎。

4.2、應用性能管理平臺

所采用的應用性能管理平臺，是資源分析精細化管理中的具體應用。項目基于下一代智能易用的應用業(yè)務性能管理解決方案，重點關注用戶的體驗，從業(yè)務系統(tǒng)的關鍵部件和監(jiān)控單元，獲取業(yè)務運行相關的性能數據，實現(xiàn)對各種應用場景全方位的監(jiān)控，實現(xiàn)分鐘級、甚至秒級的故障定位和精準告警，從而促進業(yè)務的持續(xù)優(yōu)化和服務的不斷提升。主要解決的問題如下：（1）業(yè)務人員：助力運維人員能夠及時完成業(yè)務分析，定位相關問題，從而快速響應市場的需求。（2）開發(fā)人員：幫助開發(fā)人員基于問題事件定位架構及代碼瓶頸，以實現(xiàn)快速構建及改進持續(xù)交付。（3）運維人員：能夠使得運維人員具備故障快速定位和預測的能力，有效的保障運維質量，提升服務品質。（4）管理團隊：為管理層提供多維報告與數據決策支持，提升用戶滿意度、運營效率持續(xù)提升和營業(yè)收入。

4.3、數據中心業(yè)務監(jiān)控系統(tǒng)

與傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)相比，本方案的優(yōu)勢在于：（1）能分析系統(tǒng)的連接故障，無法區(qū)分發(fā)生故障的業(yè)務。（2）告警內容不明確，導致故障發(fā)生時，運維及開發(fā)無法快速準確定位。（3）排障過程中，手機側和服務器側發(fā)現(xiàn)的問題無法聯(lián)系起來，更無法對應到業(yè)務故障。（4）出現(xiàn)問題之后無法快速界定問題的責任歸屬。

與傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)相比，本方案的收益在于：（1）能夠實現(xiàn)端到端業(yè)務追蹤。（2）能夠智能化的分析故障原因.（3）能夠實時發(fā)現(xiàn)應用出現(xiàn)問題，準確界定問題責任歸屬。（4）能夠通過大數據和基線技術，實現(xiàn)告警閥值的自生成、以及差異化告警能力。（5）能夠通過大數據分析，優(yōu)化系統(tǒng)設計。（6）能夠通過前后端應用服務器監(jiān)控、以及基礎架構層的全監(jiān)控，覆蓋IT監(jiān)控盲點，快速定位系統(tǒng)問題并優(yōu)化。（7）能夠通過主動撥測和被動監(jiān)測，全面提升運維效率。（8）能夠通過建設知識庫、流程管理及相關自動化小助手等輔助手段，提高運維管理水平。

4.4、采用現(xiàn)代化運維技術

大數據時代既帶來了發(fā)展機遇，也帶來了挑戰(zhàn)。信息技術的升級導致了數據中心運維管理的內容和形式變革。因此，數據中心相關人員需要采用現(xiàn)代操作和維護管理技術來解決設備操作和維護技術的滯后，從而更科學、有效的將維護技術引入到日常操作和維護。此外，相關人員需要使用自動化運維管理平臺，按照國家數據管理規(guī)范的要求，統(tǒng)一運維流程，明確運維標準。同時減少操作維護管理過程中的人工干預，減少人為失誤。實現(xiàn)平臺智能化，對故障進行分析預測，提高企業(yè)數據中心運維管理的安全性和穩(wěn)定性。另外，數據中心是一個更新速度快的領域，企業(yè)管理者想要在競爭日益激烈的大數據時代占有一席之地，必須解放思想，優(yōu)化自己的工作思路，使用現(xiàn)代化運維技術的，并持續(xù)使用和理解現(xiàn)代的知識和技術，以便逐漸突破傳統(tǒng)的人工操作形式，有效改善數據中心操作和維護的效率和質量管理，然后實現(xiàn)預期的發(fā)展目標。

5、結束語

新基建背景下數據中心數據安全保護非常重要，要堅持發(fā)展與安全并重是新基建數據中心發(fā)展的指導思想，構建數據中心數據安全保障體系，逐步完善數據安全防護體系架構，為數據中心數據安全提供更可靠更有效的保護，推動新基建高質量發(fā)展。為了能夠有效避免網絡安全對我們日常生活的威脅，就需要重視數據中心的運維管理，通過防火墻和殺毒軟件的應用來改善用戶上網環(huán)境，提升民眾的信息安全意識，從而能夠從整體性的角度抑制計算機網絡信息安全事件的發(fā)生，維護健康的網絡環(huán)境。

參考文獻：

[1]闞少伯.數據中心運維管理流程的優(yōu)化研究[D].北京交通大學，2018.

[2]黃泰寧，黃劍雄.大數據時代數據中心運維管理措施研究[J].電子測試，2017（01）：56-57+55.

[3]何博.ZY數據中心運維服務管理體系改進的研究[D].北京工業(yè)大學，2016.

[4]朱玉立，任義廷，高甲子，劉斌.淺談大數據時代下的數據中心運維管理[J].信息系統(tǒng)工程，2015（11）：101-102+106.

[5]栗民.J公司云計算數據中心運維管理研究[D].廣東商學院，2013.