机房的服务器的维护是机房运维工作的重点，合理的机房环境对于服务器来说是非常的重要的，随着这年经济的发展，机房也在不断的在很多的方面进行调整，今天我们学习IDC机房服务器运维基础知识。...1、关于电力 (1)定期检测机房内市电及 UPS 电源是否稳定，并做好记录，UPS 巡检记录要落实到个人。确保服务器硬件系统的稳定运转，确保市电中断后服务器正常运转理论值8小时。...(4)机房内电源和插座为机房设备专用，不经允许不得私自拉接电源线，或拆卸电源线。...同时，机房内不得随意用水，要经常检查空调冷凝水管和窗户，以防止水流入机房 2、温、湿度控制 把机房温度控制在 20-25℃以内，湿度应控制在 45-55%之间。
这是学习笔记的第 2367篇文章 在大概4年前，我们算是从0到1的构建了现在的数据库运维开发体系，这个过程有较长的启动周期，从我个人主导到后来的成员独当一面，从零星的功能建设到现在有了相对体系化的建设...运维开发这件事情的理念契合，我们花了很长的时间，限于有限的资源和技术储备，我最终选择了Python技术栈，其实第1年是最让我焦虑的，这种焦虑打个比方，就好像我是司机，手里拿着方向盘，车上的乘客的心态是和我完全不同的...当然在这个过程中也总结了一些经验，比如对于模块化的思考，早期的OpsManage体系的构建是一个相对独立的Python服务，随着业务的接入，有了MySQL,Redis等数据库，为了对一些运维功能和技术栈有所区别...现在随着业务接入，也发现存在一些明显的瓶颈，此外，现有的模式还能用，但是从技术栈上已经过期了，后续的升级维护几乎无从谈起，现在是一种无形的推动力需要我们提前思考和规划。...大鱼号：@杨建荣的数据库笔记 腾讯云+社区：@杨建荣的学习笔记
刚刚在运维分享群里分享了主题《运维开发流程梳理和思考》，希望有所帮助。 记得之前梳理过一个运维开发流程，也做了一些实践，从我的认识和理解来看，其实这更适合一个团队内的协作。...做自动化运维不是拍脑袋想的，而是这个是大势所趋，如果还在手工化，脚本化的阶段，其实整个运维的路基本都能看到头了。而开始提出来到要做的时候，其实也算是受到了蛮多的阻力。...从下来说，其实主要是运维意识的提高，如果某个事情今天花30分钟能做完，那么改用自动化运维用了5分钟，对很多人来说确实是提高的，但是这个提高的代价对他们来说相对会比较高，所以很多人的想法就是差不多就行了，...第二个就是运维开发路程的梳理，也是本次分享的主要内容了。...而且还有一个好处就是能够充分的融合运维和运维开发。其实在这个过程中运维同学就可以参与很多的角色了。 纯粹的前后端分离其实也有很多的弊端，一个是沟通成本。
资源管理是运维管理的基础，为了解决上述问题，还特意看了一段时间ITIL（IT基础架构库），也做了好几版的资源管理设计文档，最后虽然不了了之，也算能够抛开繁琐的细节从总体上思考运维了。...基于运维基础做运维，通常会导致一叶障目不见泰山；脱离运维基础谈运维，会导致过度理想化，因为运维本身涉及到系统的方方面面，比如从技术上存在不同数据库、Hadoop、redis、kakfa，没人能保证看懂所有技术...，不过技术是讲分工的，每个人接触和运维一段时间，从架构角度、从运维角度去梳理各种KPI还是可行的；另一方面本人也算搞了三四年大数据了，对大数据的运维看在眼里痛在心中，有切肤之痛。...首先大数据平台的运维较以往的运维从技术上、难度上、复杂度上均提高了，这是不争事实。...运维工具选型当然重要，但却不是最重要的；尤其是配套管理，当然这里提到的更多的是数据仓库项目但也不全是，每种类型项目都需要元数据管理、主数据管理、数据质量管理、任务管理，而且更难的是把任务管理和配套管理整合在一起
我给一个非运维的朋友说过，如果按照你一切按照业务价值的衡量，运维这个岗位就不需要了。 在这里我倒不是和大家讨论运维的位置，而是从公司对你的定位来理解你的角色。...运维的工作其实很难去根据业务价值的维度去衡量，打个比方，如果有1000台数据库要维护，你说你很累，但是加加班也能做到,那么开始的时候你是很有幸福感的。...所以说运维的路子本身会越走越窄，我提了很多次运维开发，以至于现在我都懒得提了，具体进步了多少呢，其实发现很多人，包括我自己，都有强烈的拖延症，事情就这么拖下来了。...为什么在这里提一下业务价值和技术价值，其实做运维开发的方向也是如此。用刘强东的话说，运维就好比在高速公路上给赛车换轮胎的角色，保证赛车的成绩，同时能够更快更好的支持。...3.关于运维开发的推进方法 很多人一看我们在做运维系统，都会不大理解，我们找一些专业开发很快也能做好，或者总喜欢先从这个东西的核心价值入手。
结合我们工作的思考：运维部门从成立之初就建立产品可用率制度，与产品一起设立可用率目标，可以说在量化运维质量目标与平衡产品迭代速度方面做得还可以。...2.运维工作工程化 谷歌SRE通过软件工程的方式去提高运维效率和解决问题，鄙视手工方式操作，一是传统运维方式对于快速发展的业务及达到百万服务器规模的数据中心，通过堆人的方式已经远远满足不了了，二是谷歌SRE...同时在运维平台建设方面，在流程串联和数据互通、效率提升方面会做更多优化改进；另外运维部PE、SA、DBA等各组为优化自身日常工作，各自衍生开发了自己的管理平台——凤凰、FL、OWL，并且这些系统的数据与流程都会连通...对比思考： “工作经常被打断，技术含量不高的问题太多，开发换了一轮又一轮、重复性问题回答了一遍又一遍…”等等，也是运维人员经常抱怨最大的问题。...最后，开发与运维不是天然对立矛盾的，只是需要大家确立为产品发展的共同目标，在产品创新速度与稳定性之间寻求到平衡。我们在思考自身运维工作的时候，会始终坚持上面这个观点。
运维会比开发更加重要 运维的发展日新月异，曾几何时，运维仅仅是被认知为跑机房，装系统，设计网络，给开发擦屁股。...但是现在运维变得极度重要，运维职责也更加细化，譬如稍大点的公司就将运维划分为基础运维，网络运维，DBA, 应用运维，架构师。...运维发展新方向 之前我写过一篇文章，谈及如何用大数据思维做运维，当然这篇文章有他自己的局限性，只是谈及了运维监控，灌输一种 data based 的理念。...一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换，服务的状态也都反应在数据流上，这种瞬态和终态的量是非常大的，所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做运维灌输的概念了。...所以未来运维可以完全依托一个固定的分布式操作系统，在其上开发各种运维工具，利用大数据相关的理念和工具，监控，追踪，分析服务的状态，解决现有的运维工具碎片化，难以复制，难于贡献生态的问题。
【摘要】 本文依据2017 年 12 月1日WOTD 全球软件开发技术峰会中熊普江先生在“微服务与容器技术”专场与来宾分享了"云端微服务架构的运维思考"的主题演讲整理而成。...熊普江先生围绕微服务架构的特点与发展趋势，结合微信业务在微服务架构上的探索、应用、改进与提升，阐述运维如何应对业务在微服务架构环境下的各种挑战。...因此我们需要在开发和运维方面转变思路，通过“横切”将底层资源和中间平台转包给 IaaS 和 PaaS 平台，仅集中精力在前端的业务应用上。...微服务架构下的运维思考 下面是我在微服务架构下的一些运维思考： 容量管理，即：如何在细粒度的状态下，更有效地管理数量庞大的微服务。 容器编排与配置管理，如何合理地实现容器编排和配置管理？...资源的利用效率，运维人员需要思考如何在保障业务稳定发展的同时，控制好成本不会大幅增长，资源不会出现简单堆砌。
DevOps几年前来看，基本都在提概念，这几年很多公司都在落地了，公司里每个自动化运维平台都不好意思。具体落实下来，做得好还是不好，水平也层次不齐。...我们不说自动化运维的意义，不讨论要不要做自动化运维。做是肯定要做，然后每个人都会有一堆的问题或者想法冒出来,why,how,when,有想法是好的，最大的问题是不知道问题在那里。...需要做一个什么样的平台 1）在这里确切的说是DB自动化平台，因为目前的主要是数据库方向的。...前端WEB 后端WEB 任务调度 Jenkins opencron 批量操作 3）数据库...有agent，数据采集和性能监控还是比较给力的。 没有agent,松耦合，部署快捷简单。
试想一下，如果让你要马上给出数据来，可以得到某个平台的业务到底对应多少台服务器，多少个数据库实例，这个好做吗？...在回答这个问题之前，我们来简单理解下运维的价值。 运维的价值总体来说，绝对不是你输出了多牛叉的技术，或者技术自嗨到自我感动，而是能够落实到的最根本：收入。...当然，运维价值还有其他的一些维度体现，在此我就不展开了。...经常会有朋友说数据库怎么体现价值，我总是会说，DBA严格来说是输出服务的，我们所做的实例部署，备份恢复，高可用，这些工作业务都看不到，怎么体现价值，其实我们就需要用这种价值转换的思路来理解，你如果申请一个数据库实例...，我可以保证你数据在3天内恢复，那好我的备份恢复策略就需要保证至少3天的容量，如果要保证高可用几个九，有不同的解决方案和架构配置，这些我们可以对业务输出一个打包的价格，这就是数据库服务的价值。
现状 针对目前大数据异常响应效率低，解决处理定位难，运维压力集中在某几个人等不合理的现状。...针对技术组件方向，建立大数据技术保障组，异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人，组件负责人根据实际情况，业务重要程度，是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓，入到Kafka里面，并通过Kibana可视化展示。 需要进行采集的应用进程相关指标如下： ?...指标值 indexValue CHAR 是 支持批量 指标类别 indexType CHAR 是 安全 测试 运行 应用 环境 指标描述 indexDesc VARCHAR 是 指标说明，指标采集数据源...legao……） 采集时间 collectTime TIMESTAMP 是 支持批量 应用名称 appName CHAR 是 以AIOPS的3位编码为准 主机名 hostName CHAR 否 发送数据源主机...dataSource CHAR 是 脚本路径@主机IP 下面是应用指标数据进行ES入仓的请求说明 测试区接口说明： 访问链接：http://192.168.10.10:10222/haha/heiheiAPI...bash shell生成时间戳示例 date +'%s' # bash shell请求示例 curl -s -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d 请求数据
首先需要明白为什么会有运维岗位的出现？ 每一个系统应用，不管是大型网站还是手机App，在完成了前期的需求调研，架构设计，编码实现和测试上线后，就进入了系统的运维阶段。...那么运维工程师主要的工作内容有哪些呢？ 其实从一些招聘网站上看运维工程师的工作职责与任职要求就可以看出运维工程师的主要工作内容与要求。...1.完善运维流程，规范化，标准化，精益化操作流程，以更加专业的角度提升运维质量与效率。 2.做好自动化运维工具的开发建设，将人员从反复的体力劳动中解放出来，也能够减少人力成本。...在最短的时间内把一件事情说清楚，降低沟通成本，提高企业运转效率，也是需要运维工程师在日常的工作中进行思考和总结的； 服务理念，运维部门作为支撑性的部门，需要坚定服务理念，时刻保持高效交付的状态。...以上为个人对运维工程师的总结与思考，希望这些思考能够给大家未来的运维道路带来一些帮助。 文章作者为Oracle 11G OCP OCM、 YEP项目成员 ? ----
运维是什么？ 运维是什么？经常有人询问，运维到底是一个什么样的角色？做什么的？什么是运维？ 不知道身为运维同行的你们会怎么回答这个问题，借用百度百科的关于运维的定义。...在一般的情况下，运维会划分几个维度,运维团队可以划分为：应用运维、系统运维、运维开发和监控运维，可能还会包含DBA团队和安全团队。...运维开发：帮助运维提升工作效率，开发方便快捷的工具，实现运维平台化自动化。 系统运维：负责操作系统定制和优化，IDC管理和机器交付，以及跳板机和账号信息管理。...老板又问，又要买服务器，”上个月不是刚刚花了200多万购买了一批服务器到机房么“，等等。你需要将你所做的事情升华出来，当然你一定有一定的价值真正产出。...说了这么多，举个例子，为了提升运营人员的工作效率，运维开发了各种小巧的小工具，原来需要半天才能出来的数据，运维开发出工具，几分钟就出来了运营人员需要的数据，这就是的效率的提升。
运维数据根据上述运维方式的发展历程逐步构建数据生态，如果我们把运维方式的发展浓缩成运维技术提升和工具建设，那与之相对应的，运维数据的发展也有四个阶段：自动化运维能力、平台化运维能力、数据化运维能力、智能化运维能力...在智能化运维能力中，运维数据已形成较大的规模，因此将运维经验和大数据、机器学习的技术相结合，开发成一系列智能策略，提升运维数据的输出能力，让运维的数据边界延伸至更多的场景。...二、 什么是运维的“数据思维” 运维方式的发展提升了运维人员的基础门槛能力，在现在很多的企业中，运维人员的日常离不开数据，运维的过程和结果靠不靠谱，都可以通过数据来验证。...而运维人员只需要将运维场景的数据和其他第三方数据进行有机的结合，因此运维人员随时看数据，并不需要成为他们，运维服务能力的边界延伸并不意味运维技术的延伸，运维人员跟需要善于运用现有的数据来获得想要的结果和反馈...对于资源管理来说，基于CMDB的数据大致有以下两类，数据中心数据，包括了机房、机柜、U位、设备、服务器和配件、系统版本、IP信息。
数据与智能技术在运维业务中的定位数据与智能技术在运维业务中的应用近几年进入“实用化提升阶段”，无论从供给方，还是需求方，都逐步认识到，“数据与智能”运维有其边界和条件，“AI加持运维”比“AI颠覆运维”...运维大数据在运维的定位：跨多数据源系统，实现配置、运行、操作、流程等维度数据源分析，提升性能容量、观测整合、运营分析等的运维能力。...概要设计：运维大数据及AI是技术能力，核心是应用到运维业务场景中；有三个核心基础：基础运维系统提供数据和能力、数据及AI平台提供数据处理和模型训练能力、运维数据分析及算法工程师和团队提供组织支撑。...、存储设备、网络设备、安全设备、辅助设备、机房环境设备、套装软件及应用系统软件等。...而到运维数据平台自身的应用架构，运维数据平台应该具备的核心功能包括数据采集接入、数据清洗加工、数据入库存储、数据开发、数据探索、数据集市等，并且要具备元数据、数据质量和安全等管理能力和自运维能力。
强化运维、开发、安全、风险管理的信息共享和一体化协作，提升多方联动能力。加强运维大数据分析，利用运维大数据加强业务风险防控，探索利用运维大数据推动业务流程优化并支持业务创新。”...以阿里经验为例，将运维发展分为五个阶段，分别为L1-脚本运维、L2-工具化运维、L3-平台化运维、L4-数据化运维、L5-智能运维。...而在这个过程中，运维平台化和运维数据化的建设至关重要。 一定要充分利用数据，这里的数据指的是运维数据，如性能监控数据、运行日志数据、变更操作记录等等，尽可能的接入更多的种类的数据。...由于目前银行中运维管理建设还采用传统分散建设，各种烟囱式的系统之间数据存在数据重复、数据割裂、数据不准等问题，为运维数据化建设带来了极大的困难，具体体现在如下几个方面： 系统间信息不能共享，难以形成整体...数据化：在能力层内建设运维大数据能力，将散落在各运维管理系统的数据归集起来，形成运维数据仓库。
在云原生背景下，我们对运维体系进行了升级，在原有基础运维能力之上确定了以下几个目标： 具备服务全链路质量监控覆盖，涵盖数据域与业务域 具备一定智能化的资源动态调度、伸缩机制 具备一定的故障预警、根因分析...日常工作包括扩缩容、单机故障处理、机房裁撤等被降维简化，运维变得更加简单可信赖。 4、赋能业务 云上产品非常多，涵盖了计算、存储、大数据等诸多领域，可以节省业务创新带来的技术成本。...五、总结 云原生给运维体系带来的是挑战更是机遇，如何在这波云计算浪潮中，寻找运维的定位与价值，我想是每一位运维人应该思考的问题。...本文是个人近几年的所见、所闻、所思做个小结，提出的观点不一定正确，希望能给大家多一个思考的方向，也欢迎批评指正。...热衷开源技术的研究，包括大数据资产管理及云原生等领域，擅长大数据治理，数据与业务中台建设、海量运维与规划等工作，曾出版个人著作《python自动化运维：技术与实践》、《循序渐进学Docker》等，个人发明专利
运维如果想做自动化高效化，则少不了搭建监控系统。目前市面上已经有大量成熟、开源的监控平台可供挑选。但如果想实现一个监控系统，或了解监控系统的原理，则可参见本文。 1....常见运维监控系统划分 常见运维监控系统可按有/无Agent，使用Pull/Push获取数据进行简单划分。 [sqpnqlpbyh.png?...相信运维/开发对此协议都很熟悉，用于监控时，它可以直接输入系统命令从而获得监控数据输出。优点是一次就能获取大量的信息，缺点是交互不好控制和获取到的输出往往需要清洗处理。SSH示例如下。...系统文件读取的系统的运行数据，应用数据文件读取的是应用的运行数据。仅以系统文件举例，例如Linux系统的监控，大多可以靠读取/proc/目录下的文件实现。...小结 运维监控系统可按“有/无agent”、“使用pull/push获取数据”划分成6类。 Agent实际是一个轻量程序，用于提供系统无法直接提供的数据。
这个 bdb 目录相当于 bdbje 的 “数据目录”。 其中 .jdb 后缀的是 bdbje 的数据文件。这些数据文件会随着元数据 journal 的不断增多而越来越多。...从 FE 内存中恢复元数据 在某些极端情况下，磁盘上 image 文件可能会损坏，但是内存中的元数据是完好的，此时我们可以先从内存中 dump 出元数据，再替换掉磁盘上的 image 文件，来恢复元数据...如果你并不十分了解 FE 元数据的运行逻辑，或者没有足够 FE 元数据的运维经验，我们强烈建议在实际使用中，只部署一个 FOLLOWER 类型的 FE 作为 MASTER，其余 FE 都是 OBSERVER...，这样可以减少很多复杂的运维问题！...所以如 最佳实践 一节中所述，如果你没有丰富的元数据运维经验，不建议部署多 FOLLOWER。
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