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运维 | 运维好数据中心的四大法宝
对于数据中心，运维工作的重要性不言而喻，在数据中心生命周期中运维管理是历时时间最长的一个阶段。 投资巨大的数据中心，为了能够尽快得到收益，就需要在运维的工作上多下工夫，切勿进入“一流设备、二流设计、三流运维”的不良运营之中，高品 质数据中心运维的工作至关重要。 那么如何才能提升数据中心的运维水平，本文提出了数据中心运维工作制胜的四大法宝，做好这四个方面的工作将使数据中心一直 运行于最佳状态，为数据中心创造最大的受益。 通过对数据中心运维而 输出的各种技术文档，将为后来人提供方便，并且可以提升数据中心整体的运维能力。数据中心的文档五华八门，你不知道什么时候其中的哪些文档就会派上用场。 工程文档、业务备份、在线监测、周期巡检是数据中心运维工作的四个重要方面，只有做好这四个方面的工作，才能让数据中心保持长期稳定运行，并能产生良好的效益，是数据中心运维水平高低的主要体现，拥有这四大法宝，将使数据中心终身受益
3.9K70发布于 2018-05-02 - 来自专栏AI+运维：智能化运维的未来
大模型进驻运维战场：运维数据处理的智能革命
大模型进驻运维战场：运维数据处理的智能革命在传统运维工作中，数据处理一直是个让人头疼的问题——日志分析、异常检测、告警优化，各种数据纷至沓来，往往让运维人员不堪重负。 如今，大模型技术正在悄然改变这一现状，让运维不再是靠经验“拍脑袋”，而是依赖数据驱动的智能决策。今天，我们就来聊聊大模型技术在运维数据处理中的应用，看看它到底能帮运维人员省多少力。 运维数据为何需要大模型？ , 1)), Dense(1)])model.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 模拟运维数据data = np.random.rand(1000, 10 运维人员的工作将逐步从“疲于奔命”变为“智能运维”，让数据真正服务于业务增长。总结大模型技术的引入，让运维数据处理迈向智能化。
60210编辑于 2025-05-25 - 来自专栏祝威廉
运维=平台+数据
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。
4.2K50发布于 2018-08-27 - 来自专栏DBA随笔
MongoDB运维与开发(10)---chunk
// MongoDB运维与开发(10)---chunk // MongoDB中，在使用到分片的时候，常常会用到chunk的概念，chunk是指一个集合数据中的子集，也可以简单理解成一个数据块，每个 chunk的大小不宜过小，如果chunk过小，好处是可以让数据更加均匀的分布，但是会导致chunk之间频繁的迁移，有一定的性能开销；同样的，chunk的大小不宜过大，过大的chunk size会导致数据分布不均匀 chunk的迁移 在分片+复制集的架构中，当某个服务器上的数据记录不停的增多，它上面分割的chunk就会变多，当集群中每个服务器上的chunk数量严重失衡的时候，mongodb会自动进行chunk 6、当完全同步时，源shard连接到config数据库并更新chunk的位置元数据。 7、完成数据更新后，一旦在源shard上没有对该chunk的操作，源shard会异步删除chunk。 当然，用户可以设置_waitforDelete参数为true，让源shard在chunk迁移完成后同步删除chunk数据 通常情况下，chunk迁移由下面三种场景触发： 1、多个shard上分布不均匀
94230发布于 2020-12-14 - 来自专栏织云平台团队的专栏
腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三）
12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。 一、活动背景 [图片] 运维有三座大山：大活动、大变更、大故障。这几个运维场景是最消耗运维人力的。特别是大活动，非常考验弹性能力，对运维自动化挑战很大。 我今天所分享的主题就是深入百亿次红包大活动的背后，解析腾讯运维的方法体系，了解织云平台如何帮助运维实现大活动高效运维，如何减少运维人海战术。 上图里面，变更5分钟，告警数，容量告警、DLP 告警都是零，第10分钟也是这个告警，到了第20分钟出现四条模调告警，就触发一条告警信息给运维，运维通过邮件把这个发给业务负责人。 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3
6.2K10发布于 2017-12-17 - 来自专栏织云平台团队的专栏
腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二）
作者丨魏旸：腾讯高级工程师，具有15年运维经验的专家。负责QQ空间、微云、QQ空间相册等的运维工作。 12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。 沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安，讲师腾讯手机QQ运维负责人郭智文，腾讯高级工程师魏旸，腾讯SNG资深运维专家周小军出席沙龙，并带来精彩的技术分享。 简单介绍一下同步中心的架构：单写多度的业务讲数据接入同步中心后，同步中心通过多种技术手段保证数据同步到多地的读SET。 一个SET内几十个模块，几百台服务器可在10分钟内完成自动化部署上线 。 SET的监控 针对SET内不同的业务架构，业务形态，我们也开发了配套的监控工具。 [图片] [图片] 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3
9.4K10发布于 2017-12-17 - 来自专栏织云平台团队的专栏
腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （一）
作者丨郭智文：腾讯高级工程师，手机QQ运维负责人。 12月16日，首期沙龙“海量运维实践大曝光”在腾讯大厦圆满举行。 沙龙出品人腾讯运维技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安，讲师腾讯手机QQ运维负责人郭智文，腾讯高级工程师魏旸，腾讯SNG资深运维专家周小军出席沙龙，并带来精彩的技术分享。 我们从客户端上万日志监控里面看，在12月4号凌晨，发现重庆那个地方从3%涨到4%左右，其它的有些涨到10%。 总结 相关文章 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （二） 腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三） 沙龙PPT下载地址： https://share.weiyun.com
6K30发布于 2017-12-17 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
第10章 Spring Boot应用部署运维第10章 Spring Boot应用部署运维
第10章 Spring Boot应用部署运维 10.1 Spring Boot应用运行 To create a ‘fully executable’ jar with Maven use the following
38420发布于 2018-08-20 - 来自专栏大模型
大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
直达原文：大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手背景1、运维转型背景蓝鲸平台从诞生之初，就一直在不遗余力地推动运维转型，让运维团队可以通过一体化 PaaS 平台，快速编写脚本，编排流程，开发运维工具 大模型在运维开发上的应用从大模型的原理上看，模型经过海量的数据训练，在开发领域，很多大模型学习了几十亿行代码，庞大的数据基础使得这些模型在代码的规范性、准确性方面展现出了卓越的效果。 5、运维开发平台集成最后，在低代码开发领域，运维开发平台的优势在于图形化开发方式、大量的预制组件、少量手工编码、实现完整的应用（包含页面、流程、数据等），可以降低开发难度、开发成本，缩短开发周期，但是也存在产品学习成本高 的功能；运维开发平台将数据库表结构和用户输入文本进行格式化整合后，经过 Prompt 优化后发送到大模型；大模型返回 SQL 语句，用户复制或插入到平台中。 直达原文：大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
1.3K01编辑于 2024-05-27 - 来自专栏千帆企业应用连接器
IT运维大咖带你玩转企业信息运维自动化
但是小到企业设备、系统的运维；大到企业的多个信息系统的规划、选型、建立整体的业务数据中台，企业的IT信息化部门，是“IT里最懂本企业的业务，又是懂业务的人里IT技术最强的”存在，也在越来越多的企业数字化转型中担任着重要的选型 非典型IT运维负责人王焱焱是一位非典型IT运维负责人，热爱电脑的他从中学就开始折腾3C设备，并且自主参加了IT技术的培训。 零代码玩转IT运维自动化王焱焱爱琢磨，爱学习，爱分享。集团的IT运维工作中，有许多重复琐碎却价值低的工作，他一直在思考，在自己的工作中，如何去不断优化。 第一次接触腾讯云HiFlow场景连接器里，是接触到了，可以零代码实现企业微信群机器人的能力，IT运维自动化终极攻略今晚等你你来听！零代码打造灵活运维值班自动化？IT知识库更新及时提醒？ 企业软硬件运维自动告警？
64030编辑于 2022-09-28 大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
2、大模型对运维开发带来的挑战和机遇最近几年，大模型的爆发式发展为开发和运维行业带来新的变革，2021 年 7 月 1 日，由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot 大模型在运维开发上的应用从大模型的原理上看，模型经过海量的数据训练，在开发领域，很多大模型学习了几十亿行代码，庞大的数据基础使得这些模型在代码的规范性、准确性方面展现出了卓越的效果。 5、运维开发平台集成最后，在低代码开发领域，运维开发平台的优势在于图形化开发方式、大量的预制组件、少量手工编码、实现完整的应用（包含页面、流程、数据等），可以降低开发难度、开发成本，缩短开发周期，但是也存在产品学习成本高 ，效果如下：图片后台代码或SQL生成运维开发平台的后台代码或SQL语句生成应该与其它的 Copilot 的代码生成方式更优化，分成以下步骤：1.用户直接在前端页面选择数据源，输入文本，描述需要生成的 SQL 的功能；2.运维开发平台将数据库表结构和用户输入文本进行格式化整合后，经过 Prompt 优化后发送到大模型；3.大模型返回SQL语句，用户复制或插入到平台中。
1.2K10编辑于 2024-11-13运维那些事儿（10）：运维服务台，串联全流程的运维闭环核心
，一站式搞定所有操作服务台的功能围绕 “用户操作” 和 “后台管理” 展开，4 大核心功能精准戳中运维需求，且深度联动前九期内容：1. 规范运维流程，实现可追溯：所有操作（设备查询、故障上报、工单处理）都有记录，后续复盘故障原因、优化运维流程（如调整 U 位管理频率、优化自动化方案）都有数据支撑；同时规范故障处理标准，不同类型故障指派对应负责人 一、用户端功能：简单易上手，日常运维全搞定用户端核心是 “实用、高效、零门槛”，3 大核心功能 + 拓展功能，覆盖日常运维 90% 的需求：功能一：扫描设备标签，一键查全设备信息（高频核心功能）这是最常用的功能 统计与复盘：自动统计工单数量、处理效率、故障类型分布（如 U 位故障占比），生成报表，为优化运维流程（如调整 U 位巡检频率）、更新知识库提供数据支撑。 数据备份与恢复：定期备份设备信息、工单记录、用户数据，避免丢失，确保服务台稳定运行。
16210编辑于 2026-03-20- 来自专栏CSDNToQQCode
10·24【运维工程师也过节】【运维MySQL大礼包】
目录 MySQL运维环境 mysql5.7安装（centos7） mysql5.7修改密码策略 mysql初始化 mysqldump常用参数(数据备份) 使用mysqldump备份 4.添加定时任务 crontab 5.重启定时任务 mysqldump数据库备份还原 1.解压缩 2.还原数据库 mysql配置文件 MySQL运维环境 【Linux】 【MySQL5.7】 mysql5.7安装（centos7 (导出多个表需要加上--lock-all-tables) ##假如一次导出多个数据库(--all-databases)，将会逐个数据库刷新日志。 天下运维是一家，一入运维深似海！ 运维就是7*24 别惹运维，否则后悔！ 运维其实很简单“三分技术、七分管理“。 我们真的不只是会重启，我们还会背锅啊。 运维就是我每天念想的但又触及不到的梦想。 不为人知的幕后英雄 运维就是不断的重启、重启、再重启。 运维的本质是”可控” 运维人，做的多，说得少。 运维是救火员，平时用不到，出事少不了。
1.3K20编辑于 2022-11-29 - 来自专栏个人总结系列
指标数据运维流程
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.
1.3K00发布于 2021-08-14 - 来自专栏章工运维
运维10道基础面试题
锁定关键文件系统 调整文件描述符大小 调整字符集，使其支持中文 去除系统及内核版本登录前的屏幕显示 内核参数优化 # 4.某时刻流量超过阀值，该如何应对 1、不可预测流量（网站被恶意刷量；CDN回源抓取数据 ；合作业务平台调取平台数据等） 2、可预测流量（突然爆发的社会热点，营销活动的宣传；） 不管是可预测流量还是不可预测流量都会表现在带宽和网站整体架构的应对方案 如果由于带宽原因引起，由于网站的并发量太高 如果由于外网请求数据库，导致数据库频繁读写，数据库处理能力低，导致大量请求积压；如果是这种情况，就需要优化SQL，存储过程等，如果是请求过大，就要考虑做集群等。 要应对正常流量暴增，在流量高峰期到来之前就可以适当的调整，一般针对应用服务器的调整可以防止单点，负载均衡，高可用，增加后端web应用服务器数量，数据库读写分离，拆库拆表等，防止流量暴增导致服务器挂掉 # 并发netstat -na | grep ESTABLIS | wc -l tcp数netstat -an|grep ":80 "｜grep -v grep|wc -l # 10.说说tcp/ip的七层模型
44720编辑于 2023-05-19 - 来自专栏散尽浮华
运维相关指标数据采集并ES入仓 - 运维笔记
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
1.7K31发布于 2019-07-08 - 来自专栏james大数据架构
徒手教你制作运维监控大屏
在公司开发人员资源紧张的情况下，想要快速搭建起一套运维大屏可以使用Grafana。 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件。 先添加数据源，ElasticSearch，有认证的话需要填写认证信息。 ? 查询访问量最多的前10个服务，用饼形图展示占比。 添加图形组件，选择数据源为上步添加的内容。 ? 指标选择条数count，按servername（这里记录到ES服务的名称，若有自定义的自行更改）维度统计，选择Top 10。 切换Options，显示total指标到图形右侧。 ? 综合大屏展示 以上内容都是分模块的，现在想把服务器、业务访问流量、容器状态放在一个大屏内显示，每一块都来各自的数据源。 Grafana还可对接很多数据源，需要自行去探索，有能力的可以进行二次开发，打造自己的监控大屏。
4K41发布于 2020-06-19 - 来自专栏运维前线
系统运维五大要素
https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/53199058 系统运维五大要素 如今的互联网是一个巨大的变幻莫测的世界，每个站点、每个应用程序 要想在21世纪取得 24x7运维和系统成功的话，关键是要能够理解并合理地关注这五大要素。 运维监控包括：常规的 CPU、RAM、以及磁盘输入/输出监控，还包括对许多与网络服务器、应用程序和代码、数据库等相 关的特定服务问题的监控，重点是对能够提高和/或降低大型系统性能的关键变量进行监控 这种做法也能够帮助程序开发员和运维团队成员强行地把安全观牢 记在心。 要想在21世纪取得运维成功和系 统成功的话，关键是要能够理解并合理地关注这五大要素。
4K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏hadoop学习
深度解析大快DKM大数据运维管理平台功能
深度解析大快DKM大数据运维管理平台功能 之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享，有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包，不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了，这几天有点空闲把大快DKM大数据运维管理平台的内容整理了一些，作为DKHadoop相配套的管理平台，是有必要对DKM有所了解的。 通过DKM ，运维人员是可以提高集群的性能，提升服务质量，提高合规性并降低管理成本。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业数据中心的管理变得简单和直观。 2.提供实时的集群概况，例如节点，服务的运行状况； 3.提供了集中的中央控制台对集群的配置进行更改； 4.包含全面的报告和诊断工具，帮助优化性能和利用率； 基本功能：DKM的基本功能主要可以分为四大模块 3、权限管理 对系统管理员，数据库管理员及其他管理员必须授予不同级别的管理权限。
1.6K50发布于 2018-11-02 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
大模型和智能运维的结合
大模型赋能的智能化运维为企业提供了一种全新解决运维难题的路径。它能够通过类似人一样强大的文字阅读和数据处理能力，从海量运维数据中快速提取有用信息，实现问题的精准定位和快速解决。 4.运维团队的日志数据，解决方案数据等储备不足，而这也是大模型做训练时缺少的样本。 3.收益，使用智能化运维能够更快速更高效地解决运维问题。 ● 观点2 有如下难点： 1.数据安全：企业数据的安全问题，一般企业数据是不能将数据流出到外面，因此不可用外部的大模型服务。 运维团队需要构建自身的领域知识体系为大模型作平台支撑，通过建立运维框架为大模型进行数据输入，比如，日志、指标以及相关事件信息等。 3、大模型智能化运维面临内容和问题 在大模型智能化运维中，面临的主要问题包括数据收集清洗转换的质量保障，自动化执行运维任务的有效性，以及大模型的劣势规避。
1.3K00编辑于 2025-02-03
腾讯云开发者
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