在回答这个问题之前，我们先看看麦肯锡对敏捷组织是怎样定义的：能够以高成效的运营模式，快速灵活地适应环境，抓住机遇、创造价值，并凝聚员工能力的组织。
云的概念是通过虚拟化、分布式处理，通过“即插即用”的方式通过网络以按需分发服务的形式提供给具有动态可扩展信息处理能力和应用服务的用户，并根据实际使用量付费。
业务发展往往驱动着IT运维管理的同步转型或升级，企业IT部门往往习惯于通过采购服务或管理工具满足要求。
国家“十四五”规划中25次提及“数字化”，在移动互联、大数据、云计算、人工智能等数据技术的推动下，银行的IT技术架构从传统的“IOE架构”走向分布式开放架构。其运维管理模式由传统ITIL指导向“ITIL+DevOps并举”演化，运维管理工具也将从ITOM、ITOA到AIOps发生颠覆性变革。
随着数字化转型的发展，IT运维管理环境日益复杂，对管理的要求也随之增高如何提升运维效率，快速落地做好运维管理，搭建一套IT服务管理必不可少，以往我们也对IT服务管理框架进行过总结，当下，面对很多IT组织不清楚从哪里开始规划，如何与产品结合切实做好落地的现状，嘉为蓝鲸融合过往服务诸多客户的经验，希望能对简化IT服务管理的实施提供一些帮助。
作为一种新型人工智能模型，ChatGPT（Generative Pre-training Transformer）在近几年内迅速成为人工智能领域的热门话题。ChatGPT的优点不仅仅在于其强大的自然语言处理能力，同时也能够在各种领域中自动完成重复性任务。特别是在运维领域，ChatGPT的出现将会改变传统运维的走向。
对管理和运维成千上万台服务器来说，用户都是既想安全又想便捷。但是安全与便捷通常都是矛盾的，因为安全性越高，意味着便捷度越低。 要实现“统一认证、统一管理、统一授权、统一运维、统一审计”的要求，用户往
A：最先对系统漏洞开展等级分类，不一样的系统漏洞设定不一样的安全隐患等级。系统漏洞的修复也是有多种多样方法，根据形成根本原因从根本原因修复、设定主机iptables启用策略路由、关掉有关功能模块...总而言之，先推充分修复，缓解或避开其次。不需要去强求所有都需要充分修复，可是也须要留意防止暂时的限定对策被开放，须要认证措施，例如基本漏洞扫描系统。
现阶段，我国绿色城市建设发展正在热火朝天的进行，面对迅速城镇化建设导致的城市病，需要不断寻求足以丰富城市的资源，以此实现城市绿色化智能化发展，比如改造地下管廊、路灯等城市基础设施。
U位资产管理是一种广泛应用于数据中心机柜和服务器资产的精细化管理方案，帮助包括云租赁用户实现人工作业模式向自动化运维管理模式的转型升级，节省了包括云数据中心长期运维的成本，提高了投资回报率。
陈冰心，腾讯云产品经理，负责超级节点迭代与客户拓展，专注于 TKE Serverless 产品演进。
随着电子商务、云计算、大数据、人工智能、互联网金融等应用的快速发展，数据中心单体规模越来越大、系统越来越复杂，应对的挑战也越来越多。 一个好的数据中心需要通过科学的运维管理，充分利用技术和设备资源，将运行成本降到最低，同时能源利用率最大化。 京东在宿迁的自建数据中心，按照世界一流数据中心的理念设计和建设，也按照国际先进的运营管理模式投入运行。 作为数据中心生命周期中最重要的一环，如何针对基础设施，各种IT设备，信息与数据，应用软件等各方面展开数据中心的运维管理，为基础设施和信息系统提供稳定可靠的运行环境，确
金融科技&大数据产品推荐：金蜂巢大数据集成与脱敏系统
Rainbond 是以企业云原生应用开发、架构、运维、共享、交付为核心的Kubernetes多云赋能平台, 向下结合Kubernetes云原生资源管理模式，对接管理各类基础设施，通过多维度的软件定义屏蔽了底层资源的差异，甚至包括CPU架构差异和操作系统差异，从而对上层提供以应用为中心的基础设施；向上定义了标准应用模型（RAM,OAM)，内置ServiceMesh微服务架构框架， 提供用户基于源码/已有镜像构建服务组件的能力，编排服务组件的能力，发布共享完整应用模型的能力，交付运维业务应用的能力。
在企业IT工程师团队中，对“三分技术，七分管理”这句箴言的信奉者占据了绝大数。当多个行业企业信息化建设走过大规模新建期后，IT运维成为企业IT的常态。系统、数据与业务的日益复杂，都加剧了企业IT运维的难度。
2018年7月26日星期四上午十点，腾讯滨海大厦七楼，腾讯数据中心服务台举行了揭幕仪式，这也意味着腾讯数据中心服务台的正式启用。 腾讯数据中心服务台是什么？ 腾讯数据中心服务台是腾讯数据中心基础设施管
最近在团队内聊了下关于MySQL 8.0的特性调研工作，其实线上已经稳定运行了近20%的业务，但是很多思维模式和习惯还是继承自5.7，所以需要与时俱进，在技能上能够引导开发同学，在后端的支持上能够做到游刃有余。
ERP是一个庞大的信息管理系统，在ERP实施的各个阶段中，后期运维重要，它是整个ERP系统长期有效运行的有力保障。本文从ERP项目后期运维的地位、运维的不同阶段、运维的支持体系、运维过程中的知识体现以及运维所起的作用等方面对ERP项目后期运维进行全面研究。
企事业单位在数据中心机房内配置计算机设备、服务器、存储等IT设备及配套的基础设施(包含:供配电系统、空调系统、监控系统、消防系统、运维管理等系统),并按信息系统的重要性分别采取容错或冗余等保障措施。
时至今日，上云不仅是企业的“必选项”，也是一个“多选项”。基于混合云的使用或者是多云战略的开展，企业面向云端的管理也将复杂化。因此，在2021数博会上，诸多软件服务厂商进一步关注到这一问题并提出了自家的多云管理解决方案，譬如中软国际的CloudEasy多云管理平台。
8月，在满是酷热的上海，阿里云携手驻云在上海云基地举办了“云时代，企业如何轻松上云”的专题活动， 活动邀请了阿里云市场部总监金杰就目前的云市场和新技术展开了分享和讨论。 用数据说话：45% VS 4%？ 云计算是IT时代的转战互联网+的一大进化，计算能让一个公司在大数据的浪潮中也拥有像阿里巴巴、腾讯一样的技术支撑能力，但在这之前，企业一定要的理解和选择品牌云计算厂商。 阿里云运营总监金杰表示：云计算成为国家基础设施从IT到DT（Data Technology），近几年，云服务增长率为45%，传统 IT整
疫情不只是改变线上，同时也在对线下产业产生潜移默化的影响，比如旅游业自驾游成为主流，再比如出行行业私密性更强的两轮出行比公共出行更受欢迎，小牛、雅迪等两轮出行公司的股票爆发式增长，共享单车行业率先复苏，3月复工复产一开始，一些城市的交通部门就主动倡议市民中短距离选择共享单车出行，哈啰在4月宣布整体业务已恢复到去年同期的八成，5月已全面恢复。
近几年，随着信息技术的飞速发展，越来越多的技术被应用到生产制造中，以智能制造为核心的智慧工厂逐渐成为了现代制造企业的主流趋势。数字孪生技术应用在智慧工厂中让工厂管理者得以摆脱传统的平面式、文字式的工厂运维管理模式，通过直观的三维空间模型，沉浸式、交互式的对工厂各个环节进行管理，不仅大幅降低运维成本，而且有效提高了生产效率。
今天下午对比了下MyCAT，MySQL和其他数据库的能力项对比情况，梳理了一个列表，因为篇幅原因，主要包含如下的一些能力项。
在Gartner发布的《2018通用存储阵列魔力四象限》报告中，华为连续第三年被定义为存储领导者厂商。
施耐德电气一直以创新者的身份出现在数据中心领域。在过去的数十年间，这一身份表现为率先推出模块化UPS，率先推出微模块的整体解决方案，率先推出贴近热源的行级制冷，以及率先推出通道封闭等技术与理念等。
大数据时代，爆发式数据增长，业务需求日新月异，都对数据库的各项能力不断提出新的挑战。用户使用的数据库类型逐渐从单一迈向多元化，多数据库并存已成为当前用户的常态。
风电场群规模日益扩大，设备多且分布分散，需要采用对设备集中监控管理的方式，提高对风力发电厂整体的管理效率，保障风电场正常运行。
很多问题一直在困扰、在思考，为什么CMDB大部分项目都是失败的？为什么讨论的更多的是运维自动化而不是IT自动化？为什么线上问题永远是运维人的黑锅？带着这些问题我们来一探究竟。
软件定义数据中心、软件定义平台化等等，好像一夜之间软件定义一切这句话深深的印在了每个IT圈内人的脑海中，这句话也成为了现在IT圈里人饭后的谈资。同时随着云计算、大数据的广泛应用，开始有越来越多的企业构
译自 Embracing Database Deployments in CI/CD Practices with Git 。
回顾近年来企业的发展趋势，企业数字化转型的出现使得越来越多的业务演变成数字业务，数字化业务对信息技术提出了更高更严苛的要求，比如：快速响应市场需求，尽快交付让客户满意的高质量产品，并及时得到市场和客户的反馈，从而可以及时调整公司战略和产品方向，提升市场占有率和企业竞争力。
进入2018年以来，IT运维领域最热门的话题可能就是运维自动化，并且这种热门的趋势按照目前的发展态势，应该会继续扩展到2019年、2020年……
随着“东数西算”工程和新基建的加速落地，数智化技术正逐渐渗透到各领域。但随着数据中心建设规模的逐步扩大，必然带来能耗的大幅增长和机房设备数量的不断扩充，传统机房的监控和管理模式已无法满足数据中心“集中监控、统一管理”的需求。
信息技术高速发展的今天，人类的活动时时刻刻都在产生着信息和数据，这些信息和数据的交换、处理、存储、管理与应用离不开安全稳定高效的运行环境——数据中心，数据中心建设也时刻面临着信息科技的快速发展所带来的挑战。
在千行百业数字化转型的大时代，数据中心既是驱动增长的重要引擎，也是不容忽视的“耗电怪兽”。
2021年9月8日，鹰潭市国有控股集团有限公司发布《鹰潭市物联大脑（物联鹰潭）项目》公开招标公告，预算11438.272611万元。 中标公示 2021年9月29日中标公示发布，中电科数字科技（集团）有限公司 11163.9318000 万元中标。 项目概况 以“打造基础平台共建共用、数据资源集约共享、技术中台共性支撑、创新应用示范引领”为宗旨，立足鹰潭市前期智慧城市建设成果，重点打造“全域一体物联感知”特色的城市共性支撑平台底座、数据中台及技术中台，全面支撑鹰潭民生服务体验、城市综合治理建设高标准、高要
不久前，在由ACOUG与云和恩墨主办的2018数据技术嘉年华的金融科技实战分论坛上，甜橙金融分享了其云化变革的成功经验。
4 月 23 日，主题为《智汇科技，维新至善》的腾讯数据中心智维技术研讨会在深圳胜利召开，发布了腾讯智维 2.0 技术体系，深度揭秘了智维 2.0 新产品战略和技术规划。图扑软件（Hightopo）作为合作伙伴之一，受邀参加与腾讯云和腾讯数据中心的签约会议，并正式开启腾讯智维生态发展计划。
作为面向模式的软件架构系列丛书的第3卷，《面向模式的软件架构，卷3：资源管理模式》不仅详尽地阐述了资源管理模式，而且通过几个示例演示了如何将其付诸应用。《面向模式的软件架构，卷3：资源管理模式》包含两部分，第一部分从问题领域的角度探讨资源管理，简要地介绍了资源管理和资源管理模式，阐释了资源获取、资源生命周期和资源释放这3类模式。第二部分从应用领域的角度进行探讨，从案例研究的角度阐明了这些模式的实际应用。
一、现状：银行运维工具已实现技术条线全覆盖，但基于运维管理的全流程自动化、智能化尚停留在研讨阶段
区块链将改变现有的身份管理模式，使公民拥有个人数据的所有权，并使身份管理变得高效便捷。 2017年11月，英国智库Reform发布了由完成的埃森哲(Accenture)研究报告《公共服务身份的未来：区块链》，探讨了区块链技术在未来公共服务的交付中所扮演的角色，展示了区块链技术如何被用于身份管理。 报告认为，政府当前的身份管理模式既低效又不方便。政府部门对公民身份持有不同的、重叠的、有时甚至是矛盾的版本，没有适当的系统来确保某一版本的真实性(即公民身份的统一版本)。在试图获取公共服务时，公民往往会重复他们与政
8000多万常住人口、3000到4000万流动人口，近千万家单位……江苏人社系统里个人及企业敏感信息众多，业务内容覆盖人民生活的方方面面，一旦出现业务中断、数据泄露或故障产生将影响巨大，江苏人社对于信息安全有着极高的要求。
随着企业信息化的不断发展，运维人员需要面对越来越复杂的业务和越来越多样化的用户需求，不断扩展的应用需要越来越合理的模式来保障运维服务能灵活便捷、安全稳定地持续。
通过调研，数据应用管理可总结为分散管理型、职能复用型、集中管理型三种模式，数据应用管理模式中重点关注组织管理、需求管理、建设管理、成果管理四大领域。 （1） 管理模式 分散管理型：各部门分散开展数据应用，无集中管理，例如某某国有集团，公司各业务部门均设有业务数据部门，开展本部门数据应用相关事务。 职能复用型：赋予现有部门数据应用管理职责，集中开展数据应用局部过程的管理事务，例如某工业公司，依托公司信息技能部负责开展公司所有数据应用项目建设。 集中管理型：成立独立于技能和业务部门的实体或虚拟管理组织，集中开展数据应用全过程管理事务，例如某国有银行，设立设置与技能部门平级的数据管理部统筹开展全行数据管理和应用。 （2） 管理内容 组织管理：指的是数据应用管理的组织形式，可总结为如下几类： 实体组织型：成立独立于技能和业务部门的数据应用实体管理组织，集中开展数据应用管理事务。 虚拟组织型：由技能、业务部门共同组成数据应用管理虚拟组织， 集中开展数据应用管理事务。 职能复用型：赋予现有部门数据应用管理职责，负责集中开展数据应用局部过程的管理事务。 需求管理：指的是数据应用的需求管理形式，可总结为如下几类： 基于项目型：通过抑制企业级数据管理权，集中开展大数据应用需求管理。 基于数据型： 通过抑制大数据应用分析项目，集中开展大数据应用需求管理。 建设管理：指的是数据应用建设的管理模式，可总结为如下几类： 系统建设项目管理方式：系统建设驱动，沿用常规信息化项目建设管理模式，对方案设计、研发、上线运行等环节进行管理。 大数据项目管理方式：数据分析驱动，根据大数据应用特点，重点对数据需求统筹、模型持续迭代等内容进行管理。 成果管理：指的是数据应用成果的管理模式，可总结为如下几类： 建设方法共享：指共享大数据应用建设方法，共享内容包括建设方案、分析模型、程序等过程文件及经提炼后的经验和知识等。 分析结果共享：指数据应用分析结果的共享。 3.2 各管理模式的优劣势对比 分散管理、职能复用、集中管理三种管理模式各有优缺点，适用于不同业务类型、不同规模的企业。 （1） 分散管理 企业级数据管控能力弱：企业很难全局掌握抑制数据应用行为； 数据应用成本高：虽然数据应用管理成本低，但由于反复建设及成果不能共享导致企业总体数据应用成本偏高； 数据应用创新能力强：对数据应用建设及使用的约束较少，有利于促进数据应用的创新。 （2） 职能复用 企业级数据管控能力一般：由于现有部门职能的单一性，无法在企业级对数据应用的全过程管控；数据应用成本高：无法从全过程统筹管理数据应用建设，仍会导致反复建设及成果不能共享的情况； 数据应用创新能力一般：对数据应用建设及使用进行局部规范和约束，一定程度上影响了数据应用的创新。 （3） 集中管理 企业级数据管控能力强：企业可对数据应用全局、全过程的掌握和抑制； 数据应用成本低：虽数据应用管理成本相对较高，但由于实现企业级需求统筹、成果共享，数据应用成本总体不高； 数据应用创新能力强：实现了需求统筹、成果共享，变成了企业级数据应用创新机制，促进了数据应用创新能力的提升。 人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代
20世纪70年代以来，由于信息革命席卷全球，科学技术迅猛发展，市场需求结构发生显着变化，人们的消费行为越来越倾向于多样化和个性化；这促使市场由共性需求向个性需求转变，传统的大批量、标准化生产向小批量、个性化生产过渡。现代小批量生产型企业并不具有大批量生产下的成本领先优势，其竞争优势主要将通过差别化竞争战略获得。差别化竞争战略是指提供与众不同的产品和服务以满足顾客的特殊需求，以取得持久竞争优势。 小批量生产企业，在关注如何获取其竞争优势的同时，应注意到产品的价格必须为顾客所接受，避免在价格昂贵情况下片面追求差
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
