- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏北京马哥教育
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？ 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。 无论是日志分析、异常检测还是告警优化，运维人员都可以借助大模型，大幅提升数据处理效率，降低运维负担。
60210编辑于 2025-05-25 - 来自专栏CU技术社区
运维工程师需要掌握的7大武器
运维工程师 —— “Operations Engineer”，字面意思可理解为管理系统、服务器的工程师。 运维工作对于非运维岗位的人来讲，一直都是神秘的，简单来说算是一种工作类别了，除去互联网软件行业的运维人员不说，一般的机关事业单位也有相应的岗位配置，即信息处，科技处之类维护单位IT系统的团队，大体工作内容主要包括 05 要有责任心和职责感 基本上运维是系统对外提供服务的最后的把关者。因此，一个系统对用户来说是不是稳定跟运维有很大的关系。 特别是，当系统不出现问题的时候，许多运维都不重视容灾备份和数据安全，这样一旦系统出现了故障，系统的恢复就需要花很长的时间。 06 不断学习 计算机的发展真的是太快了，新的知识、新的技术层出不穷。 07 不断钻研，精益求精 应该说运维工作的弹性还是很大的。即使非常粗造的运维一个系统，也可以持续改进、优化系统，使系统越来越高效的运行。
77620发布于 2019-10-25 - 来自专栏运维经验分享
CentOS 7 运维优化 原
CentOS 7 运维优化 一般的，我们安装CentOS mini和其他相应服务后，就能正常工作了。但工作一段时间后，服务器会出现不稳定、被入侵、甚至在突然的高并发时直接瘫痪状况。 所以，在这里提供一些运维优化的建议。 1.关闭不需要的服务 众所周知，服务越少，系统占用的资源就会越少， 所以应当关闭不需要的服务。 "$tty" = "$X_TTY" ] && continue initctl start tty TTY=$tty done end script 1 2 3 4 5 6 7 8 7.调整 Linux 的最大文件打开数 要调整一下 Linux 的最大文件打开数，否则运行 Squid 诅服务的机器在高负载时执行性能将会很差；另外，在 Linux 下部署应用时，有时候会遇上 “ ESTABLISHED；正常数据传输状态。 FIN_WAT1：应用说它已经完成。 FIN_WAT2：另一边己同意释放。 ITMED_WAIT：等待所有分组死掉。 CLOSING；两边尝试同时关闭。
2.8K20发布于 2019-03-11 - 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）
作者丨周小军，腾讯SNG资深运维工程师，负责社交产品分布式存储的运维及团队管理工作。对互联网网站架构、数据中心、云计算及自动化运维等领域有深入研究和理解。 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。 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。 同时深圳的PC或者移动端用户更新了空间，数据需要同步到其他地域的后端存储上，空间有一套专用的同步中心架构来保证数据同步。 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。 [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。 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 /5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3
6K30发布于 2017-12-17 - 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
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 而且，通义灵码的工作节奏比 996 还要极致：7x24 小时随叫随到......看起来，大模型的应用似乎要终结开发框架、低代码这类脚手架开发工具。难道，运维不再需要开发转型了？ 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。 技术架构上，通过 RAG + Embedding 技术，可以海量的运维知识（截至 2023 年 12 月，嘉为知识库存量文档 394035 篇，月均消费 7 万+次）向量化存储，作为大模型的外挂知识库， 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。
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 而且，通义灵码的工作节奏比996还要极致：7x24小时随叫随到…看起来，大模型的应用似乎要终结开发框架、低代码这类脚手架开发工具。难道，运维不再需要开发转型了？甚至“零运维”在AI的帮助下提前实现了？ 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。 技术架构上，通过 RAG + Embedding 技术，可以海量的运维知识（截至2023年12月，嘉为知识库存量文档394035篇，月均消费7万+次）向量化存储，作为大模型的外挂知识库，利用大模型强大的总结能力 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- 来自专栏博文视点Broadview
运维人员7*24值班拯救指南
运维人员经常需要在周末出去游玩的时候也带着电脑，因为很多情况下运维人员需要随时待命。笔者依稀记得2014年左右，我们10多个运维小伙伴团建时背着5斤重的电脑爬青城山的壮丽场面。 （1）业务线较多，不同的问题得由不同的运维人员跟进。 （2）开发人员、客服、测试人员都会给运维人员反馈问题，流程混乱，运维人员长时间处于被动接受的状态。 ，这种时候值班人员既要承担运维应急工作，又要执行各种协调任务，效率大打折扣。 01 让开发人员参与其中 不少技术团队的值班体系中只包含运维人员，极少有开发人员参与，这也导致当故障发生时，运维人员应急对接开发人员的过程变得不顺畅，再加上开发人员被临时拉进来的时候并没有值班待命状态， （2）业务开发值班人员需要满足7×24小时的待命计划，并且主备两个角色。 （3）正常工作中，参与值班的开发人员的工作需要包含但不仅限于以下内容。
1.6K20编辑于 2023-08-10 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink 实践教程-进阶（7）：基础运维
数据类型映射 数据类型映射错误也是一个比较常见的错误。 在正式运行之前请检查： 类名是否有拼写错误 确定是否将相关的业务代码依赖打进 JAR 包中 基础运维 作业监控 流计算 Oceanus 提供强大的作业监控能力，我们可以通过【监控】项查看作业的各项指标 云监控监控指标主要包括七大维度，分别为： 作业运行信息类 JobManager 运行信息类 TaskManager 运行信息类 JobManager GC 类 TaskManager GC 类 作业 Checkpoint 之后介绍了下作业启动之后的一些基础运维手段，包括实时监控和告警通知，方便用户及时了解作业的具体运行情况。最后介绍了在作业失败之后通过日志关键字定位问题的方法，具体可以查看 日志诊断指南[6]。 长按二维码 关注我们
3.1K11编辑于 2022-01-21 - 来自专栏DBA随笔
MongoDB运维与开发(7)---MongoDB监控
// MongoDB运维与开发(7)---MongoDB监控 // MongoDB中自带两个监控的工具，分别是mongostat和mongotop，今天我们看看这两个工具的使用方法。 mongostat mongostat工具提供了mongod和mongos的运行状态和数据，可以从mongostat工具的执行结果中获取如下信息： [root@VM-0-14-centos ~]# mongostat collections：当前数据库中集合的数量 view：当前数据库中视图的数量 objects：当前数据库中所有文档的数量 avgObjSize：数据库中文档的平均大小 dataSize：当前数据库的数据大小 ，单位是byte storageSize：当前数据库占用硬盘空间的大小，单位是byte numExtents：当前数据库中所有集合Extents扩展的数量统计 indexes：当前数据库中的索引数量 indexSize members：列出副本集中每个成员的信息数据。
1.4K10发布于 2020-11-26 - 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 u7a7a\u95f4\u4f7f\u7528\u7387'}, {u'appname': u'bobo', u'@timestamp': u'1561030595', u'hostname': u'kevin_test \u5e8f\u7a7a\u95f4\u4f7f\u7528\u7387'}, {u'appname': u'bobo', u'@timestamp': u'1561030595', u'hostname \u4ee3\u7a7a\u95f4'}, {u'appname': u'bobo', u'@timestamp': u'1561030595', u'hostname': u'kevin_test'
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。 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。 关键在于一块大屏要展示哪些关键信息，摈弃掉无关紧要的内容，下面是其中一个大屏，具体制作方式与上面一样，其中图形大小与布局需要根据投影到大屏上的分辨率有关，需要现场调试。 ? 关于大屏展示的技巧 Grafana提供一个大屏展示轮播功能，几个看板之间自动切换，具体就是Playlists。 ? 给大屏一个名字，和切换间隔，然后将需要轮播的看板加入。 ? 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。 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。 7.成本问题： 智能化运维的成本较高，对于中小企业来说可能是一个负担。因此，建议企业根据自身实际情况选择合适的智能化运维方案，并逐步推进实施。 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
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号