大数据运维及综合分析系统(Orca)

目录

1、Orca-SCMDB (2)

1.1产品简介 (2)

1.2功能特点 (2)

1.3功能说明 (3)

2、ORCA-Radar (4)

2.1 产品简介 (4)

2.2隐患扫描指标 (5)

2.3扫描范围 (5)

2.4产品优势 (6)

2.5设备监控 (6)

2.6性能监控 (7)

3、IT运维大数据分析 (7)

3.1性能Top N (10)

3.2系统安全评测 (10)

3.3性能预测 (11)

3.4容量预测 (11)

3.5可靠性预测 (12)

智能维保Orca包括Orca-SCMDB(信息管理)，Orca-Radar(隐患扫描)，Orca-HHM （大数据分析），Orca-BSM（业务监控），Orca-ITSM（服务管理）等产品。

1、Orca-SCMDB

1.1产品简介

Orca-SCMDB(Super Configuration Management Database)，IT运维管理系统是北京合力思腾结合近十余年的IT运维经验，以解决用户实际问题为根本目标，从实用性、易用性的角度出发，收集、索引和利用整个IT基础架构（服务器、存储、网络、数据库和中间件等）的所有数据，为运维和业务支撑提供精确的数据分析。

1.2功能特点

采用“动态建模”技术，支持资源库模型的自定义和灵活扩展，可统一管理各类IT资源目标

多维度、多视角管理整个IT架构，有效反映IT资源之间复杂的关联关系，帮助用户梳

理IT架构内部关联和相互影响

通过自主开发的数据采集引擎（Shell命令集库），经Telnet/SSH协议，完全实现IT 配置信息的自动采集和动态更新

提供精细的IT性能分析和趋势预测，为业务系统的优化、升级、扩容提供数据基础和理论依据

1.3功能说明

动态建模与数据采集

从用户自己的管理思路和管理流程出发，自定义资源库动态模型。从业务角度建立“业务部门>业务系统>基础架构”的业务数据模型，从维护角度建立“网络（或机房）>设备类型>设备>关联业务”的运维数据模型，以及其他任意角度建立数据模型。独立的数据采集引擎，支持Agent和非Agent两种采集方式，支持格式化数据的批量导入。

多视角视图

从机房资源、网络资源、主机服务资源、业务系统资源、运维管理资源等多维度多视角，提供广泛的IT资源关系的配置管理，帮助用户精细梳理IT系统的基础架构、业务关系、相互影响等。

全方位信息统计

涵盖容量图、性能曲线、基本属性、业务系统、应用软件、网络信息、设备基本信息、存储信息、供应商信息、板卡信息、操作系统信息、资产信息、系统组件、变更历史等。

2、ORCA-Radar

2.1 产品简介

以智能化、多平台、高效性、高可靠性等设计理念为原则，实现对全IT系统中的故障隐患、安全隐患进行实时扫描并及时预警，让IT系统持续、稳定运行，做IT系统的“CT”机。依托合力思腾十多年的运维经验，专注于IT系统可用状态预警监控，能够及时发现IT

系统隐患并预警，防止灾难性宕机，减少故障发生频率。主要功能包括：隐患故障监控、预警响应管理、智能巡检、网络拓扑管理、设备配置管理、报表管理等功能。

2.2隐患扫描指标

2.3扫描范围

主机产品：IBM/HP/SUN/DELL/联想

存储产品：IBM/HP/SUN/EMC/HDS

网络产品：Cisco/Juniper/H3C/华为/F5/Radware

操作系统：AIX/HP-UX/Solaris/Linux/Windows

集群软件：IBM HACMP/HP Serviceguard/Sun Cluster/Veritas Cluster Server 数据库：Oracle/Sybase/Informix/DB2/Mysql

中间件：Websphere/Weblogic/Tuexdo

存储备份软件：Veritas NetBackup/Legato Networker

2.4产品优势

及时发现设备隐患

减少因系统故障和安全隐患导致的灾难性宕机及数据丢失

提高系统稳定性、安全可靠性

2.5设备监控

2.6性能监控

依托合力思腾十多年的运维经验，专注于IT系统可用状态预警监控，能够及时发现IT系统隐患并预警，防止灾难性宕机，减少故障发生频率。主要功能包括：隐患故障监控、预警响应管理、智能巡检、网络拓扑管理、设备配置管理、报表管理等功能。

主机产品：IBM/HP/SUN/DELL/联想

存储产品：IBM/HP/SUN/EMC/HDS

网络产品：Cisco/Juniper/H3C/华为/F5/Radware

操作系统：AIX/HP-UX/Solaris/Linux/Windows

集群软件：IBM HACMP/HP Serviceguard/Sun Cluster/Veritas Cluster Server 数据库：Oracle/Sybase/Informix/DB2/Mysql

中间件：Websphere/Weblogic/Tuexdo

存储备份软件：Veritas NetBackup/Legato Networke r

告警类型：配置、性能、容量、状态、服务、进程、温度

告警级别：严重（critical）、错误（error）、警告（warning）、正常（normal）告警方式：声音、邮件、短信

告警信息视图

设备信息概览

3、IT运维大数据分析

人类正从IT时代走向DT时代，“大数据时代，随着企业IT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，从而给运维工作带来了巨大的挑战，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，为了保障良好的用户体验和数据时效性，运维工作显得十分艰巨。

●IT系统管理、业务运行状况不在取决于技术专家的“经验评估”和“运行良好”报告。

●未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。

对于这些体量超大的数据中心，原有的运维思路和运维方法已难以满足其海量数据计算、存储、应用和安全等多种职能的需求。一方面是成千上万台IT设备，以及各种软件系统;另一方面繁多复杂的业务应用，数据中心需要借助先进的自动化运维管理模式来实现大体量系统管理。

大数据的收集、整理、分析和应用，需要依赖高度可靠的软硬件支撑体系。IT 监控系统每分钟要进行上万个数据采集已非易事，而对采集上来的海量数据进行处

理和分析才是更难的挑战。如果数据未经过处理，这就对运维没有任何意义和价值。因此，实时采集和海量分析能力的IT运维管理产品将会成为数据分析应用的新增长点。

ORCA系统将成为IT运维大数据分析中的重要一员，下面介绍一下ORCA的在IT运维大数据分析中的功能。

3.1性能Top N

对业务系统下的服务器的CPU平均利用率、I/O读写速率、内存利用率、内存页交换速率、网络收发包率等26项重要性能指标进行TopＮ的对比分析，帮助用户确认所需重点关注的设备和基础架构的性能瓶颈。

3.2系统安全评测

提供操作系统安全配置规范检查功能，支持Windows、Linux、Solaris、AIX、HP-UINX操作系统。检查各个系统的帐号管理、认证授权、日志配置、网络与服务及其他安全配置。

3.3性能预测

通过分析历史数据的周期变化和运行趋势，预测设备未来的性能消耗曲线，为整个业务系统的优化、升级、扩容等提供有效的理论依据。

3.4容量预测

根据文件系统的磁盘容量、使用情况以及变化趋势，预测文件系统未来的容量需求，为用户对数据的存档整理和存储扩容提供决策依据。

3.5可靠性预测

通过综合设备的早期部署故障率、恒定故障率、磨损故障率及其负载、环境等因素，预测设备未来发生故障的概率，为用户对设备的升级、报废提供决策依据。

数据中心运维管理框架

6.2数据中心运维管理框架 6.2.1.运维管理框架4Ps概述 所谓数据中心运维管理框架是指管理一个数据中心所使用的方法与手段的总称。那么，应该用什么样的方法与手段来管理数据中心呢?在此，信息技术基础架构库(InformationTechnologyInfrastructureLibrary，ITIL)给出了一个比较好的管理框架，即所谓的4Ps。数据中心运维管理框架如图6-3所示。 图6-3数据中心运维管理框架 1.人员 人员是数据中心运维管理的基础，也是数据中心运维管理的核心。一个好的数据中心运维管理框架，少不了合适的技术和管理人员。从前面数据中心运维管理概述中，可以看到数据中心所需要管理的对象，包括基础设施、IT设备、系统与数据、管理工具和人员等。只有具备相应知识背景与管理经验的人，才能有效地整合上述资源，为客户提供符合质量与合同要求的IT服务。因此，在考虑建设数据中心运维管理框架时，必须要考虑到：如何建立起一套科学合理的包括选、用、培养、考核及解聘的人员管理生命周期;如何通过合理的组织架构设计与人员分工，最大限度地发挥个人的主观能动性，为组织目标贡献力量等。 2.流程

流程是数据中心运维管理质量的保证。作为客户IT服务的物理载体，数据中心存在的目的就是保证服务可以按质、按量地提供。服务与产品有着许多的不同，其中最核心的不同在于服务本身是看不见、摸不着的，但又是能通过服务商与客户的互动为客户所感受到的。为确保最终提供给客户的服务是符合服务合同的要求，数据中心需要把现在的管理工作抽象成不同的管理流程，并把流程之间的关系、流程的角色、流程的触发点、流程的输入与输出等进行详细定义。通过这种流程的建立，一方面可以使数据中心的人员能够对工作有一个统一的认识，更重要的是通过这些服务工作的流程化使得整个服务提供过程可被监控、管理，形成真正意义上的“IT服务车间”。 3.产品 产品是数据中心运维管理的加速器。数据中心运维管理涉及的对象庞杂，且重复性工作较多。若完全依靠人工去完成这些工作，一方面对人员的技能与数量有较高的要求，另一方面在工作质量的保证方面也存在风险。为此，越来越多的数据中心在开展运维管理工作时使用大量工具，目的是通过这些工具的部署取代一些监控、操作、配置文件、工作流管理等大量重复性工作，最终实现提升运维水平、降低运维风险、减少运维成本的目的。 4.服务商 服务商是数据中心运维管理的支持者。作为专业化的数据中心运维管理，有效地整合数据中心管理对象，并最终为用户提供专业化的服务才是数据中心服务提供者的核心价值所在。而且，数据中心运维管理中涉及了太多不同种类的设备，数据中心也不可能把所有的技术与管理工作独自承担。聘用一批既懂变压器、发电机、UPS，又了解空调、消防、防火设备，同时还精通IT相关软硬件的人员，对于任何一个企业或机构均是极大的成本支出。所以，数据中心需要与许多设备供应和服务提供商建立良好的战略合作关系。 6.2.2.运维管理的人员要求 如前所述，人员既是数据中心运维管理的基础，也是数据中心运维管理的核心。一个数据中心组建团队时应注意什么呢?以下重点就人员技能、人员分工与人员管理三个方面谈一下数据中心运维管理方面的人员要求。 1.人员技能

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。

数据中心机房运维外包服务内容

数据中心机房运维外包服务 1.服务范围 终端：终端设备包括台式计算机、便携式计算机、高端工作站和打印机； 网络系统：网络系统包括技术中心局域网、广域网、互联网的维护工作； 应用系统：应用系统包括信息门户、各类应用系统等系统的维护工作。 数据中心：数据中心范围内设备包括服务器、交换机、ＵＰＳ、机房供电、机房空调、机房环控、机房管理； 2.服务方式 热线服务：5 × 8小时（作息制度与KE客户同步）客服服务热线； 现场服务：安排系统、网络、安全、桌面等各类工程师实施驻场式服务已达到服务及时响应及时解决，作息时间与技术中心同步； 机房职守：数据中心根据客户需求实施机房职守，以保障核心设备及系统的稳定运行。 3.服务内容 3.1网络系统维护 n IP地址维护管理 n VLAN划分 n 网络设备配置调整及网络优化 n 网络系统故障诊断 n 网络入侵监测 n 网络性能及资源使用情况检查 n 网络广播风暴监测 n 网络病毒监测 n 临时网络布线（大型综合布线需要另外签署协议） n 因特网接入服务 n 网络拓扑图的维护 n 网络设备档案建设

n 网络运行日志 n 服务维护档案 n 网络运行状况报告 3.2机房运行维护 机房后备电源运行状况监测 机房电源运行状况监测 机房空调运行状况监测 机房环控系统运行监测 弱电线路巡检和楼层弱电间巡检 机房安全管理，专人机房值班（根据客户要求，可提供7*24 / 5*8小时值班）3.3应用系统服务 3.3.1应用系统客户端维护 应用系统客户端升级（或升级包）安装服务 应用系统终端软件维护服务（一线支持处理常见故障） 3.3.2服务器系统维护 服务器系统维护提供以下服务： 服务器系统故障处理及维护 服务器操作系统的安装、安全设置 服务器系统安全设置及维护 系统数据备份服务 服务有效性检查 资源使用情况检查 网络病毒防护（需要企业购买相关的软件） 服务器运行日志 数据备份日志 系统安全日志 3.3.3业务应用系统维护 1.应用软件系统运行维护 服务有效性检查 现有功能的完善（不含新增功能，如部分查询功能的扩充，增加某些数据表数据项并修改相应维护程序等）

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

云计算数据中心的运维管理

望采纳 云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用户都不会忽略数据中心的供电和制冷。因为这类设备如果发生意外，对依托于该基础设施的应用来说是致命的。 ②数据中心所应用的各种设备

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告

大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000

大数据平台运维手册

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)

数据中心基础设施可视化运维管理

数据中心基础设施可视化运维管理 谁说高大上的机房不能炫！设备环境团队联合运营平台研发、网络、系统三、系统二等团队，历经一年的时间、7轮次需求细化讨论、11次版本更新，精雕细琢、倾尽洪荒之力打造了中国银行数据中心基础设施可视化平台！这是一个集才智美貌于一身，融合酷炫、可视等元素，高效、创新、高颜值的基础设施运维平台。平台包括两大功能模块： 一、基础设施运维数据模块 为了整合基础设施运维大数据资源，设备环境团队以严谨细致的态度，自主开发了基础设施运维数据模块，将分散的、手工维护的硬件设备、应用部署、机房资源和综合布线等各项基础环境资源的运维信息进行整合，累计整理各类数据10万多条，近50万字段，初步建成了IT设备生命周期管理体系。 二、基础设施可视化模块 在全面、准确的运维数据的基础上，基础设施可视化模块解决了以前需要多个系统、多张excel表格或者报表进行耗时耗力的分析和比对才能获取的信息，用三维的形式在一张视图内呈现，改变了传统运维信息展现的方式，其所带来的运维效率的大幅提升、故障的快速准确定位等，已经不是简单的炫所能表达的。（一）机房环境可视化 以黑山扈机房实际场景为原型，利用三维仿真技术，对机房内三百多种型号的设备设施逐一采集信息、模型建模，从细节入手，设备模型精确到端口级，实现了机房内三千多个机柜级设备和四千多个机架级设备的精确建模，构建了多视角、多维度分层呈现的虚拟现实环境。 （二）资产管理可视化 资产管理可视化可在机房三维场景中直接查询并精确定位设备设施，两万多条资产数据自动更新，点一下鼠标，位置、外观、型号、系统应用、容量、端口使用等设备信息即时呈现，精准、详细。 （三）容量管理可视化 机房资源的容量管理一直是个难题，往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多维度因素。现在可以在可视化场景中将环境、资源、配电、设备资源、PUE等信息多维度集中展现，两万五千余条实时采集数据，基础资源使用情况一目了然，再也不用只对着excel纸上谈兵了。 （四）运维管理可视化 联动一体化监控，硬件高等级事件自动定位至相关设备并显着提示，点击即可快速获取设备资产、运维（IP、系统、维护变更信息等）、配线连接等信息，有效提升故障定位、预判及处理效率。

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。

数据中心运维操作标准和流程

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行。机房基础设施运维团队可参与测试验证工作，在此过程中熟悉设

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

云计算中心运维管理制度

云计算中心运维管理制度 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理就是：为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统的计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负起以下重要目标：合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监多租户环境等特性除基于ITIL的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，也需要我们加以重点分析和关注。 一、理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象共可分成5类： (1).机房环境基础设施部分。这里主要指为保障数据中心所管理设备正常运行所必需的网络通信、电力资源、环境资源等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，因为大多数用户基本并不会关注到数据中心的风火水电。但是，这类设备如发生意外，对依托于该基础设施的应用来说，却是致命的。 (2).在提供IT服务过程中所应用的各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT服务过程中提供了计算、存储与通信等功能，是IT服务最直接的物理载体。 (3).系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件资源;还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。

(4).管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等。这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证到数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升的可用性与可靠性。 (5).人员，包括了数据中心的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员。人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。 二、定义各运维对象的运维内容 云计算数据中心资源管理所涵盖的范围很广，包括环境管理、网络管理、设备管理、软件管理、存储介质管理、防病毒管理、应用管理、日常操作管理、用户密码管理和员工管理等。要对每一个管理对象的日常维护工作内容有一个明确的定义，定义操作内容、维护频度、对应的责任人，要做到有章可循，责任人可追踪。实现对整个系统的全生命周期的追踪管理。 三、建立信息化的运维管理平台系统 云计算数据中心的运维管理应从数据中心的日常监控入手，事件管理、变更管理、应急预管理和日常维护管理等方面全方位地进行数据中心的日常监控。实现提前发现问题、消除隐患首先要有完整的、全方位实时有效的监控系统，并着重监控数据的记录和技术分析。

大数据中心运维服务方案设计

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。

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

统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案

统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30 统一运维大数据分析管理平台 建 设 方 案

目录 第1章.方案概述 (4) 1.1.项目背景 (4) 1.2.需求分析 (5) 1.3.建设目标 (7) 1.3.1.建立统一运维门户 (7) 1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7) 1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8) 1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9) 1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9) 第2章.解决方案 (10) 2.1.系统设计原则 (10) 2.1.1.实用性和模块化原则 (10) 2.1.2.一致性和开放性原则 (11) 2.1.3.安全性与可靠性原则 (11) 2.2.系统安全设计 (12) 2.2.1.用户安全机制 (12) 2.2.2.SSO统一认证 (12) 2.2.3.权限分权分域 (12) 2.3.系统建设方法 (13) 2.3.1.体系架构 (13) 2.3.2.功能架构 (17) 2.3.3.技术架构 (17) 2.3.4.部署架构 (18) 第3章.功能概述 (19) 3.1.运维监控系统 (19)

3.1.1.统一运维管理 (19) 3.1.2.资源监控管理 (23) 3.1.3.拓扑管理 (45) 3.1.4.IP地址管理 (59) 3.1.5.告警管理 (61) 3.1.6.业务管理 (66) 3.2.3D机房管理 (70) 3.2.1.监控可视化管理 (72) 3.2.2.资产管理可视化 (76) 3.2.3.机房3D图形化展示 (78) 3.2.4.配线可视化管理 (80) 3.2.5.容量可视化管理 (82) 3.2.6.资源分配情况管理 (84) 3.2.7.上下架可视化 (85) 3.2.8.自定义动画 (86) 3.2.9.交互式演示汇报 (87) 3.3.配置文件管理 (87) 3.3.1.巡检管理 (88) 3.3.2.机房虚拟现实展现 (91) 3.3.3.资产管理系统 (95) 3.3.4.供应商管理 (96) 3.3.5.配置建模管理 (97) 3.3.6.空间资源管理 (99) 3.3.7.配置项导入 (101) 3.3.8.配置项管理 (102) 3.3.9.配置项视图 (105) 3.4.运维流程管理系统 (107) 3.4.1.服务台 (107) 3.4.2.服务设计 (115)

云计算数据中心运维管理要点

云计算数据中心运维管理要点 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理就是：为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统的计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负起以下重要目标：合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性除基于ITIL的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，也需要我们加以重点分析和关注。 一、理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象共可分成5类： (1) 机房环境基础设施部分。这里主要指为保障数据中心所管理设备正常运行所必需的网络通信、电力资源、环境资源等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，因为大多数用户基本并不会关注到数据中心的风火水电。但是，这类设备如发生意外，对依托于该基础设施的应用来说，却是致命的。 (2) 在提供IT服务过程中所应用的各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT服务过程中提供了计算、存储与通信等功能，是IT服务最直接的物理载体。 (3) 系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件资源;还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。 (4) 管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等。这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证到数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升的可用性与可靠性。 (5) 人员，包括了数据中心的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员。人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。

数据中心综合运维服务平台

数据中心综合运维平台 一、产品概述 1.1产品背景 随着互联网和计算机技术的发展以及信息化建设步伐的不断加快，各行业都开始大规模的建立和使用网络，并且越来越多的单位对网络办公、各种在线的信息管理系统的依赖程度不断增加。网络的使用者不仅仅是在数量上增长迅速，同时对网络应用的需求也更加多样化，因此网络的运维和管理比以往任何时刻都显得更加重要。 1.2产品定位 数据中心综合运维支撑管理系统正是为了解决在产品背景中描述的问题而设计和开发的。系统包含了网络设备管理、服务器与应用管理、监控与告警管理、机房与布线管理、机房环境监控、等几个模块，将以往需要人工或者从多个不同渠道和系统收集的信息通过一个系统进行整合；将以往各种复杂的网络管理工作简单化、自动化，在极大的提高网络管理的效率同时提高网络服务的质量。 1.3系统构架 网络运维支撑系统采用基于64位Linux操作系统以及mysql数据库进行开发，采用纯粹的B/S构架，WEB展现部分与业务逻辑分离，用户可以自己定制WEB界面；支持分布式数据采集；采用基于角色和分组的权限管理方式，用户可以根据自己单位的管理模式任意制定角色和分组，从而做到权限的横向纵向的任意划分。 1.4技术优势 1. 支持不同厂商的设备 不仅支持思科、华为、H3C、锐捷、神舟数码、中兴、juniper、extreme等厂商的网络设备，同时支持allot、acenet等厂商的安全流控设备。 2. 高可靠性、高稳定性、高安全性 基于Linux操作系统和mysql数据库，不用担心病毒与升级打补丁的麻烦；支持https，保证数据的传输安全。

3. 高性能 基于64位操作系统开发，优化系统配置和自定制内核，发挥64位的最大优势4. 用户、角色、权限自定义 采用基于角色和分组的权限管理方式，用户可以根据自己单位的管理模式任意制定角色和分组，从而做到权限的横向纵向的任意划分 5. 对服务器的监控采用被动方式 对服务器监控不需要在服务器上进行任何的设置，系统根据服务器对外提供服务的情况依据协议规定进行外部探测。 6. 整合机房环境监控与布线管理模块 采用自行设计开发的传感器通过网络对机房、配线间的环境(温度、湿度等)进行实时控和数据记录、结合系统告警功能对环境变化进行实时告警，将布线系统和网管系统结合，提高网络管理的效率。 二、基础网络设备管理 2.1拓扑自动发现与计算 系统支持自动拓扑发现功能，可以进行二层和三层设备的拓扑自动发现. 2.2拓扑管理 可以根据网络的具体情况和用户的使用习惯任意定义网络拓扑图，将任意区域的网络设备放置到一个定义好的拓扑中进行展现。 2.3拓扑展示 通过拓扑图可以选择查看交换机的各种信息，包括端口信息、配线信息、端口状态、用户情况等；如果拓扑图中设备的下级设备(没有显示在本级拓扑中)出现故障，也会在当前拓扑中得到告警体现，同时可以直接从本级拓扑展开到下一级拓扑中。 2.4网络设备管理 可以查看交换机IP地址、描述、厂商、类型、当前状态、在线用户、端口状态、链接关系等信息，也可以直接通过IP查找交换机。 2.5交换机端口状态管理 可以查看被管理交换机的端口列表，包括该交换机所有的物理端口的端口名