涕零
㈠ IT运维管理进化论:如何应对大数据时代运维挑战
在企业内部也是一样，当大量的生产和经营数据集中在数据中心，一旦人们与数据中心因为IT故障而失去联系，停滞的也许不是个人应用受阻这样简单的后果。为了应对大数据下的新业务需求，传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变，这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整，以及IT与业务融合所必备的方法和工具。 数据中心迎来了“按需配置”的变革 过去，每次当我们的数据中心的业务容量不足的时候，就会想到增加更多的硬件、设备来满足客户需求。但在海量数据汹涌来袭的时候，这种增加都是被动的、延迟的。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，这为大数据概念的横空出世做好了准备。数据的增长超出了我们的预期，那么是否可以找到一个办法，让我们可以对业务部门提供一种“按需分配”的低成本方案呢？虚拟化技术以其降低成本、灵活性，以及动态的扩容特性，给出了最佳的答案。 许多企业希望采用云计算和虚拟化技术实现“按需配置”的基础环境、服务等级，实现更低的成本和更高的盈利。然而，要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，并没那么容易，传统架构下的IT运维管理与成熟的虚拟化技术并没有齐头并进。 首先，虚拟机一旦出现故障，如果不能及时恢复，这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次，虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒，泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。在传统数据中心，管理员可以确定地表述：我的数据库在服务器A上运行，这台服务器与交换机B进行连接并使用存储阵列C，它们的性能指标都非常良好。但动态数据中心采用虚拟化技术后，解耦了这种关系，更具伸缩性，或是随意的(人们对“灵活性”的误读)利用这些基础设施资源。业务系统可以位于服务器集群中的任何计算节点上，可以利用任何存储设备上的存储空间，可以使用虚拟网络，也可以进行转移以满足性能或运营需求。但这些优势，却在IT运维管理中造成“看不见”、“说不清”的严重问题。 虚拟化运维管理的“两大难题”如何突破？ 如果你都不知道自己的IT环境里有什么，就别指望控制、维护和提高它们。因此，配置管理和性能监控在任何时候都没有变，它们只是进化到了更高的阶段。 作为国内领先的IT运维管理专家，北塔软件认为：IT运维管理不是一蹴而就的，更不是一成不变的，大数据情形下的网络管理将要应对更多的技术和管理层面的挑战。之前，针对基础设施的监控一般侧重对物理设备、物理网络、物理存储的管理，而虚拟化后的变更操作变得越来越简单，但这会使得一些虚拟机脱离管理的范围，尤其是在配置管理和性能监控两个方面。管理人员需要对新增的虚拟网络、数据存储、虚拟机、ESX/ESXi主机数量、集群对象提供一种与之配套的IT运维管理工具。 从改进配置管理开始着手是很重要的一步，因为这可以清晰地呈现出不断变化的虚拟机、物理服务器、存储和网络资源之间的关系。另外，随着每台物理机上托管的虚拟机数量增多并提高了整体利用率，性能测算与监控的重要性也在攀升。为了预防虚拟机密度过大，或者利用率不足的问题(虚拟化之后，这个问题并没有完全消除)，运维管理人员必须拥随时调整物理主机的承载力。 为了消除用户大数据时代的运维顾虑，在全面提供了对主机、网络、机房等领域的管理解决方案之后，北塔软件在北塔BTIM(BetasoftIntegratedManagement，IT综合管理软件)中增加了针对VMware虚拟化管理和FC-SAN存储管理解决方案。作为IT运维领域中首款从物理网络拓扑视角呈现ESX/ESXi主机、虚拟机、数据存储、网络所构成拓扑的第三方监控软件，北塔BTIM以颜色变化方式展现管理对象健康特性，帮助运维管理人员实时了解整个虚拟环境当前的运行状况，达到透明化、事前管理目的。 为“大数据淘金”做好准备 在以虚拟化为轴心的云计算数据中心，由于聚焦了多种应用的复杂系统，其安全性、自动化、资源统筹等都已经成为了管理者的棘手问题。云数据中心建成后，是否有足够的IT运维管理能力，将是决定“大数据淘金”成败与否的关键。 在云数据中心，如果没有足够的前瞻性是很危险的。虚拟化模糊了物理和虚拟、网络和服务器以及数据和存储网络之间的区别。而北塔BTIM虚拟化管理解决方案又与vCenter有着良好的优势互补关系，深入性、关联性、即时性方面都有了进一步的发展和完善。我们可以清晰地描述物理主机、虚拟机、数据存储、网络对象以及业务系统的逻辑关系，为数据大集中后的“按需分配”做好了准备。
㈡ 什么是环保大数据平台的综合运维管理系统
所谓环保大数据平台的综合运维管理系统就是为各进驻单位与环保局业务协作专，提高环保部门的属工作效率和管理水平。智慧指间科技根据这个需求自主研制了环保综合运维管理系统。该系统以流程处理为方向，实现各进驻单位的业务协作，帮助环保局将系统、人力和业务融合到一个适应性强、灵活性高且高度自动化统一的业务流程中，实现信息采集、加工、处理、存储、检索等环节的自动化，最大限度地提高信息的共享程度，提高环保部门的工作效率和管理水平
㈢ 大数据时代下的安全运维服务如何实现
随着信息化建设的逐步完善，有绝大多数行业的用户都将业务系统建立在网络应用的基础之上。而互联网应用与业务的融合为用户带来了巨大的效率提升和持续的竞争力。但近两年因遭受互联网攻击而导致的经济损失非常巨大，并呈现出逐年增加的趋势，安全问题已经成为危害中国互联网健康发展的罪魁祸首之一，任何细微的安全问题，都有可能导致政企的互联网应用系统遭到严重威胁。如果说过去我们反复强调政企用户应在互联网安全领域中居安思危，这里所谓的“安”是用户尚未遇到重大安全事件，或者已经遭受攻击或侵害但自己不得而知，那么近期“凌镜门”事件无疑给全世界互联网信息安全“狠狠的一巴掌”。值得注意的是，传统的防病毒、防入侵检测更偏向于监测，如何采用新的安全策略应对多变的攻击方式，要重新思考和完善我们的下一代安全体系。随着“大数据”时代的来临，在安全领域中信息系统的规划、建设、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。如何直观展现信息系统的实时安全态势、为安全决策提供数据依据，如何采集、分析数据，提供定期的报表统计，包括攻击类型分布、高风险攻击事件统计、安全漏洞发布等成为了政企用户的面临的首要问题。我们建议政企用户从以下四个方面着手解决信息系统安全问题：通过强大的综合分析能力，为信息部门提供数据参考和决策支持应随时了解信息系统的运行情况和安全状况、安全态势，在海量数据的基础上，对安全事件和安全态势进行综合分析，得出宏观的规律和各类不同事件相互联系的规律，为信息部门提供强有力的数据参考和决策支持。提高安全事件的响应和处理能力结合监控中发现的问题，以及在安全检查中对自身脆弱性的了解，为应急响应的处理提供了依据，同时依据自身及行业特点，建立安全知识库。鉴于目前多数政企单位并不具备独立处理安全事件的技术实力，政府单位需要专业安全服务厂商提供安全事件的预警、响应和必要的技术支持，提高政企单位信息部门的安全事件响应与处理能力。预先防范，提前做好安全性检查，全面提升主动检测能力Web应用的安全性成为越来越需要关注的问题，有近40%的入侵是由于Web应用的问题造成的。在AppliedResearch发表的一份调查报告中，企业反馈超过一半的最频繁的攻击是针对Web应用的。这些攻击中有一半都出现在着名“OWASP十大威胁”名单中。面对这些持续而频繁的攻击，政企用户需要进行定期的安全检查，及时主动发现信息系统中存在的安全漏洞及潜在威胁。建立信息系统安全事件监测机制，及时发现信息系统安全问题运维阶段中，我们如何及时发现异常行为?这是正常用户应该出现的行为吗?该用户是否被控制或穿了马甲?比如某台服务器出现了大量的外连上传行为、进出访问IP中出现大量陌生的境外IP或CNCERT通报的恶意IP等。所以，政企用户需要建立一套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。
㈣ 大数据运维工程师具体做什么
事件管理：目标是在服务出现异常时尽可能快速的恢复服务，从而保障服务的可用性;同时深入分析故障产生的原因，推动并修复服务存在的问题，同时设计并开发相关的预案以确保服务出现故障时可以高效的止损。问题发现：设计并开发高效的监控平台和告警平台，使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析，以期在系统出现异常的时候可以快速的发现问题和判断故障的影响。问题处理：设计并开发高效的问题处理平台和工具，在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。问题跟踪：通过分析问题发生时系统的各种表现(日志、变更、监控)确定问题发生的根本原因，制定并开发预案工具。变更管理：以可控的方式，尽可能高效的完成产品功能的迭代的变更工作。配置管理：通过配置管理平台(自研、开源)管理服务涉及到的多个模块、多个版本的关系以及配置的准确性。发布管理：通过构建自动化的平台确保每一次版本变更可以安全可控地发布到生产环境。容量管理：在服务运行维护阶段，为了确保服务架构部署的合理性同时掌握服务整体的冗余，需要不断评估系统的承载能力，并不断优化之。容量评估：通过技术手段模拟实际的用户请求，测试整个系统所能承担的最大吞吐;通过建立容量评估模型分析压力测试过程中的数据以评估整个服务的容量。容量优化：基于容量评估数据，判断系统的瓶颈并提供容量优化的解决方案。比如通过调整系统参数、优化服务部署架构等方法来高效的提升系统容量。架构优化：为了支持产品的不断迭代，需要不断的进行架构优化调整。以确保整个产品能够在功能不断丰富和复杂的条件下，同时保持高可用性。
㈤ 大数据运维的主要工作内容是什么
大数据运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互专联网产属品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。
㈥ IT运维管理“进化论”：如何应对大数据时代的运维挑战
在企业内部也是一样，当大量的生产和经营数据集中在数据中心，一旦人们与数据中心因为IT故障而失去联系，停滞的也许不是个人应用受阻这样简单的后果。为了应对大数据下的新业务需求，传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变，这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整，以及IT与业务融合所必备的方法和工具。数据中心迎来了“按需配置”的变革过去，每次当我们的数据中心的业务容量不足的时候，就会想到增加更多的硬件、设备来满足客户需求。但在海量数据汹涌来袭的时候，这种增加都是被动的、延迟的。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，这为大数据概念的横空出世做好了准备。数据的增长超出了我们的预期，那么是否可以找到一个办法，让我们可以对业务部门提供一种“按需分配”的低成本方案呢？虚拟化技术以其降低成本、灵活性，以及动态的扩容特性，给出了最佳的答案。许多企业希望采用云计算和虚拟化技术实现“按需配置”的基础环境、服务等级，实现更低的成本和更高的盈利。然而，要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，并没那么容易，传统架构下的IT运维管理与成熟的虚拟化技术并没有齐头并进。首先，虚拟机一旦出现故障，如果不能及时恢复，这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次，虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒，泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。在传统数据中心，管理员可以确定地表述：我的数据库在服务器A上运行，这台服务器与交换机B进行连接并使用存储阵列C，它们的性能指标都非常良好。但动态数据中心采用虚拟化技术后，解耦了这种关系，更具伸缩性，或是随意的（人们对“灵活性”的误读）利用这些基础设施资源。业务系统可以位于服务器集群中的任何计算节点上，可以利用任何存储设备上的存储空间，可以使用虚拟网络，也可以进行转移以满足性能或运营需求。但这些优势，却在IT运维管理中造成“看不见”、“说不清”的严重问题。虚拟化运维管理的“两大难题”如何突破？如果你都不知道自己的IT环境里有什么，就别指望控制、维护和提高它们。因此，配置管理和性能监控在任何时候都没有变，它们只是进化到了更高的阶段。作为国内领先的IT运维管理专家，北塔软件认为：IT运维管理不是一蹴而就的，更不是一成不变的，大数据情形下的网络管理将要应对更多的技术和管理层面的挑战。之前，针对基础设施的监控一般侧重对物理设备、物理网络、物理存储的管理，而虚拟化后的变更操作变得越来越简单，但这会使得一些虚拟机脱离管理的范围，尤其是在配置管理和性能监控两个方面。管理人员需要对新增的虚拟网络、数据存储、虚拟机、ESX/ESXi主机数量、集群对象提供一种与之配套的IT运维管理工具。从改进配置管理开始着手是很重要的一步，因为这可以清晰地呈现出不断变化的虚拟机、物理服务器、存储和网络资源之间的关系。另外，随着每台物理机上托管的虚拟机数量增多并提高了整体利用率，性能测算与监控的重要性也在攀升。为了预防虚拟机密度过大，或者利用率不足的问题（虚拟化之后，这个问题并没有完全消除），运维管理人员必须拥随时调整物理主机的承载力。为了消除用户大数据时代的运维顾虑，在全面提供了对主机、网络、机房等领域的管理解决方案之后，北塔软件在北塔BTIM （Betasoft Integrated Management，IT综合管理软件）中增加了针对VMware虚拟化管理和FC-SAN存储管理解决方案。作为IT运维领域中首款从物理网络拓扑视角呈现ESX/ESXi主机、虚拟机、数据存储、网络所构成拓扑的第三方监控软件，北塔BTIM以颜色变化方式展现管理对象健康特性，帮助运维管理人员实时了解整个虚拟环境当前的运行状况，达到透明化、事前管理目的。为“大数据淘金”做好准备在以虚拟化为轴心的云计算数据中心，由于聚焦了多种应用的复杂系统，其安全性、自动化、资源统筹等都已经成为了管理者的棘手问题。云数据中心建成后，是否有足够的IT运维管理能力，将是决定“大数据淘金”成败与否的关键。在云数据中心，如果没有足够的前瞻性是很危险的。虚拟化模糊了物理和虚拟、网络和服务器以及数据和存储网络之间的区别。而北塔BTIM虚拟化管理解决方案又与vCenter有着良好的优势互补关系，深入性、关联性、即时性方面都有了进一步的发展和完善。我们可以清晰地描述物理主机、虚拟机、数据存储、网络对象以及业务系统的逻辑关系，为数据大集中后的“按需分配”做好了准备。
㈦ 如何应对大数据时代的运维挑战
在企业内部也是一样，当大量的生产和经营数据集中在数据中心，一旦人们与数据中心因为IT故障而失去联系，停滞的也许不是个人应用受阻这样简单的后果。为了应对大数据下的新业务需求，传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变，这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整，以及IT与业务融合所必备的方法和工具。 数据中心迎来了“按需配置”的变革 过去，每次当我们的数据中心的业务容量不足的时候，就会想到增加更多的硬件、设备来满足客户需求。但在海量数据汹涌来袭的时候，这种增加都是被动的、延迟的。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，这为大数据概念的横空出世做好了准备。数据的增长超出了我们的预期，那么是否可以找到一个办法，让我们可以对业务部门提供一种“按需分配”的低成本方案呢？虚拟化技术以其降低成本、灵活性，以及动态的扩容特性，给出了最佳的答案。 许多企业希望采用云计算和虚拟化技术实现“按需配置”的基础环境、服务等级，实现更低的成本和更高的盈利。然而，要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，并没那么容易，传统架构下的IT运维管理与成熟的虚拟化技术并没有齐头并进。 首先，虚拟机一旦出现故障，如果不能及时恢复，这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次，虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒，泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。在传统数据中心，管理员可以确定地表述：我的数据库在服务器A上运行，这台服务器与交换机B进行连接并使用存储阵列C，它们的性能指标都非常良好。但动态数据中心采用虚拟化技术后，解耦了这种关系，更具伸缩性，或是随意的（人们对“灵活性”的误读）利用这些基础设施资源。业务系统可以位于服务器集群中的任何计算节点上，可以利用任何存储设备上的存储空间，可以使用虚拟网络，也可以进行转移以满足性能或运营需求。但这些优势，却在IT运维管理中造成“看不见”、“说不清”的严重问题。 虚拟化运维管理的“两大难题”如何突破？ 如果你都不知道自己的IT环境里有什么，就别指望控制、维护和提高它们。因此，配置管理和性能监控在任何时候都没有变，它们只是进化到了更高的阶段。 作为国内领先的IT运维管理专家，北塔软件认为：IT运维管理不是一蹴而就的，更不是一成不变的，大数据情形下的网络管理将要应对更多的技术和管理层面的挑战。之前，针对基础设施的监控一般侧重对物理设备、物理网络、物理存储的管理，而虚拟化后的变更操作变得越来越简单，但这会使得一些虚拟机脱离管理的范围，尤其是在配置管理和性能监控两个方面。管理人员需要对新增的虚拟网络、数据存储、虚拟机、ESX/ESXi主机数量、集群对象提供一种与之配套的IT运维管理工具。 从改进配置管理开始着手是很重要的一步，因为这可以清晰地呈现出不断变化的虚拟机、物理服务器、存储和网络资源之间的关系。另外，随着每台物理机上托管的虚拟机数量增多并提高了整体利用率，性能测算与监控的重要性也在攀升。为了预防虚拟机密度过大，或者利用率不足的问题（虚拟化之后，这个问题并没有完全消除），运维管理人员必须拥随时调整物理主机的承载力。 为了消除用户大数据时代的运维顾虑，在全面提供了对主机、网络、机房等领域的管理解决方案之后，北塔软件在北塔BTIM（BetasoftIntegratedManagement，IT综合管理软件）中增加了针对VMware虚拟化管理和FC-SAN存储管理解决方案。
㈧ IT管理领域的大数据运维、数据处理和数据挖掘应该怎么做
IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。RIILInsight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。
㈨ IT管理领域的大数据运维，数据处理和数据挖掘应该怎么做
IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。