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。
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
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)
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。
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
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
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
技术 Special Technology D I G I T C W 专题 58DIGITCW 2019.09 整体而言，我国互联网金融的发展起步较晚，运维体系有很大的改进空间，将大数据技术融合到智能运维体系中，可以挖掘数据的潜在价值，并且实时进行监控，做好事前预测和事故处理工作。针对传统运维方式的不足之处，本文从新的角度对智能运维体系进行了研究，具有一定的积极意义。 1 大数据分析技术智能运维体系的构建 目前，IT 运维环境日益复杂，需要管控的对象日益庞大，传统的运维体系在应用过程中显得捉襟见肘，所以需要应用大数据分析技术构建智能运维体系。1.1 采集 本文以某工商银行的管理系统为例，并且采访了相关的专家，根据专家的意见，确定了模型的数据范围，比如登录日志、交易日志等，以2017年1～12月的数据为主要参考对象，在此基础上进行了加工处理，并且分为登录、登出、失败、交易和异常五大指标，然后对这些指标进行汇总，建立了相关的时间序列。1.2 探索 在对数据进行探索时，需要将数据进行分类，比如分为训练集、验证集等，并且对五大指标进行观察，可以选择10分钟为一个时间粒度。经过探索发现，工作日的上午和下午都会有两个波峰，趋势相似，但是幅度有所区别，而非工作日，比如周末、法定假日等，交易量明显减少。如果系统出现故障，那么交易量会急速下降，而当故障解除后，交易量会逐渐回到正常水平。因为系统日志记录存在一定的误差，也没有对出现异常的原因进行分析，加上登录失败可能是由于密码错误引起的，所以本文以登录、登出和交易这三大指标为主要研究对象。 2 大数据分析技术智能运维体系的拓展 2.1 开发 首先，要对数据进行预处理和预分析，可以通过数据的集合，观察系统亚健康状态时变量的情况和特征，找到规律。一般而言，系统发生故障时，系统变量会有所降低，而且在故障发生之前，这种降低已经出现，只是比较缓慢，需要经过多个周期。 其次，要建立参考区间，对历史数据进行全面的分析，确定不同时间段内变量的波动区间。为了保证序列能够进行对比，我们需要将数据进行统一的处理，形成标准数据。公式为Vit=Iit/ηit ，其中Iit 指的是t 时刻第i 个变量的输入值，而ηit 指的是标准化系数，也就是均值，而Vit 指的是经过处理后的变量值，也是频数相对率。 再次，因为变量标准化需要获取当日均值，而在进行实时监控时，要引入因子指标，计算出不同时刻频数占总频数的比值。一般而言，上班时间开始时，系统的变异系数相对较低，约等于0.2。 最后，在预警信号的产生方面，需要对变量的相对值和边界值进行加权计算，这样能够提高信号的准确性。对于一些突发式的故障或者是黑客的攻击等，该系统并不适用，所以在应用的过 程中，还要具体情况具体分析。2.2 检验 在对智能运维体系模型进行检验时，需要做好概念的分析工作，比如系统故障，假设15个工作日，其中有8次波形异常，而系统亚健康状态发生时间在波形异常之前，如果缺乏记录，就会影响频数最低点记录的真实性，而且会产生较大的误差。至于波形异常，包括波形显著上升、显著下降和平稳时间过长三类。经过检验，发现故障点共有13个，有10次识别成功并且进行了预警，而波形异常情况共有20次，有18次成功识别。在对信号进行统计后，发现智能运维体系的准确率为77％，漏报率为23％，而且预报的平均时间比故障时间提前了将近半小时，能够很好地保证系统运行的效果，并且为故障的及时解决争取到了宝贵的时间[1]。2.3 应用 大数据分析技术智能运维体系的流程如图1所示，在模型应用过程中，发现能够准确预测和判断系统的亚健康状态，尤其是在2017年10月份，系统运行出现高峰，在这一期间运维体系发挥了得天独厚的优势，对故障进行了多次预警，帮助和协调工作 人员顺利完成维护工作，减少了可能出现的损失。 图1 大数据分析技术智能运维体系 3 大数据分析技术智能运维体系的优化 为了保证智能运维体系达到最佳效果，对所有故障都能够进行准确的判断和预警，需要从以下三方面入手： 第一方面，扩大数据来源。在数据采集方面，要打破纵向和横向的局限，扩大数据的周期，比如选择十一五期间某银行的数据，这样可以减少系统用户行为受到季节或者是特殊日期的影响，从而保证结果的真实性。另外，可以对数据进行分类，分为管控数据、配置数据、作业数据、容器数据以及集成数据等，同时还要做好故障的定位工作。 第二方面，丰富算法规则。可以引入新的变量，然后结合关键指标的变化情况，建立决策树或者是使用神经网络算法，提高预测结果的精度，降低外界因素的干扰。如果输入和输出存在正相关的关系，那么就可以对向量进行分解，然后调节各个分量之和的参数，让最终结果能够接近真实结果，如图2所示。 第三方面，结合专业经验。在对数据进行定量分析和定性分析时，不能停留在表面，而是需要与大数据领域的专家进行沟通和交流，并且根据故障发生的场景，总结出故障的特点，然后形成模型，这样能够保证当再次发生同样的故障时，可以及时采取 探索基于大数据分析技术的智能运维体系 钟茂年 （中兴通信股份有限公司，深圳 518057） 摘要：新的时代背景下，大数据分析技术的价值日益凸显，在社会各领域发挥着积极的作用。本文以银行为例，探讨了基于大数据分析技术的智能运维体系，从构建、拓展、优化和保障四方面进行了分析，希望能够为相关的工作提供一定的参考，促进智能运维体系的良好发展。 关键词：大数据；智能运维；故障；信号doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.09.039中图分类号：F832.2 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）09-0058-02
统一运维大数据分析平台建设方案 统一运维大数据分析平台 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 (6) 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 (8) 1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (8) 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 (10) 2.1.3.安全性与可靠性原则 (11) 2.2.系统安全设计 (11) 2.2.1.用户安全机制 (11) 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 (12) 2.3.1.体系架构 (12) 2.3.2.功能架构 (15) 2.3.3.技术架构 (16) 2.3.4.部署架构 (17) 第3章.功能概述 (18) 3.1.运维监控系统 (18)
3.1.1.统一运维管理 (18) 3.1.2.资源监控管理 (22) 3.1.3.拓扑管理 (41) 3.1.4.IP地址管理 (52) 3.1.5.告警管理 (55) 3.1.6.业务管理 (59) 3.2.3D机房管理 (63) 3.2.1.监控可视化管理 (64) 3.2.2.资产管理可视化 (69) 3.2.3.机房3D图形化展示 (71) 3.2.4.配线可视化管理 (73) 3.2.5.容量可视化管理 (75) 3.2.6.资源分配情况管理 (77) 3.2.7.上下架可视化 (78) 3.2.8.自定义动画 (79) 3.2.9.交互式演示汇报 (79) 3.3.配置文件管理 (80) 3.3.1.巡检管理 (81) 3.3.2.机房虚拟现实展现 (83) 3.3.3.资产管理系统 (87) 3.3.4.供应商管理 (87) 3.3.5.配置建模管理 (88) 3.3.6.空间资源管理 (90) 3.3.7.配置项导入 (92) 3.3.8.配置项管理 (93) 3.3.9.配置项视图 (96) 3.4.运维流程管理系统 (98) 3.4.1.服务台 (98) 3.4.2.服务设计 (105)
统一运维大数据分析管理平台建设方案 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 (6) 1.3.1.建立统一运维门户 (6) 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 (7) 1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (8) 1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (8) 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 (10) 2.1.3.安全性与可靠性原则 (11) 2.2.系统安全设计 (11) 2.2.1.用户安全机制 (11) 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 (12) 2.3.1.体系架构 (12) 2.3.2.功能架构 (15) 2.3.3.技术架构 (16) 2.3.4.部署架构 (17) 第3章.功能概述 (18) 3.1.运维监控系统 (18)
3.1.1.统一运维管理 (18) 3.1.2.资源监控管理 (22) 3.1.3.拓扑管理 (41) 3.1.4.IP地址管理 (52) 3.1.5.告警管理 (55) 3.1.6.业务管理 (59) 3.2.3D机房管理 (63) 3.2.1.监控可视化管理 (64) 3.2.2.资产管理可视化 (69) 3.2.3.机房3D图形化展示 (71) 3.2.4.配线可视化管理 (73) 3.2.5.容量可视化管理 (75) 3.2.6.资源分配情况管理 (77) 3.2.7.上下架可视化 (78) 3.2.8.自定义动画 (79) 3.2.9.交互式演示汇报 (79) 3.3.配置文件管理 (80) 3.3.1.巡检管理 (81) 3.3.2.机房虚拟现实展现 (83) 3.3.3.资产管理系统 (87) 3.3.4.供应商管理 (87) 3.3.5.配置建模管理 (88) 3.3.6.空间资源管理 (90) 3.3.7.配置项导入 (92) 3.3.8.配置项管理 (93) 3.3.9.配置项视图 (96) 3.4.运维流程管理系统 (98) 3.4.1.服务台 (98) 3.4.2.服务设计 (105)
大数据时代数据中心运维管理 立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技術的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。 1.大数据时代数据中心运维管理的现状 大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。 目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。 2.解决数据中心运维管理困境的策略 针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。 2.1提升运维管理人员的整体能力 基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。
2.1.1大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平 通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。 2.1.2加强管理方面的知识渗透 在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。 2.1.3加强工作人员执行力，更高效的完成工作 在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。 2.2强化业务管理工作和业务培训工作 现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。 2.2.1制定合理的业务培训和业务管理培训计划
碧茂大数据运维管理平台说明书 版本控制
目录 简介 (3) 功能详细介绍 (3) 配置管理 (6) 集群监控 (11) 告警系统 (17) 巡检 (20) 知识库 (24)
简介 碧茂运维管理平台是针对大数据分布式集群系统设计的自动化运维管理平台，核心功能包括集群资产管理，监控系统，告警系统，系统巡检和运维知识库系统等。详细如下： 一、资产管理 提供可视化界面实现对主机和集群资源的统一配置和管理，对各项监控管理任务进行调度配置、监控和管理。方便运维人员能随时掌握系统全貌，集群服务角色分布情况，硬件资源分配情况，能根据管理需求进行定制化定时任务调度。 二、监控系统 1、主机的健康性能的监控 2、集群服务的端口、健康性能指标的监控 3、集群参数的监控，并自动给出调优建议 4、集群日志的监控预警，自动化收集汇总集群进程和应用日志，并对错误日志进行预警 三、告警系统 1、选择任意监控的指标和阈值，进行邮件告警 四、系统巡检（特色功能） 对系统和集群进行健康和性能检查，自动化生成巡检报告。分为基础巡检和深度巡检。 基础巡检指的是根据需求可以灵活选择需要巡检的服务、指标、参数，自动化生成巡检报告。深度巡检指的是对不同服务的结构对象进行深入分析诊断。 五、知识库系统（特色功能） 一套高质量的集群管理运维相关的知识管理系统，包括运维工具箱、最佳实践和解决方案。知识库系统中的方案可以一键执行来实现复杂运维流程的自动化处理，包括： ?日常集群操作需求，包括服务启停、参数修改、备份恢复、集群扩容迁移、安全配置和升级 ?自动化故障处理 功能详细介绍 登录界面 用户首先需要获取license，激活产品后才能正常使用，提示如下：