2014运维趋势技术：自动化和SDN
本文管中窥豹，大胆预测2014年IT运维方向的趋势技术，分别是：运维自动化技术和SDNNFV （软件定义网络网络虚拟化），希望能够为各位同行起到抛砖引玉的作用，将运维管理人员将会从重复、简单、枯燥的工作中解脱出来。
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【51CTO专稿】当前IT技术已经成为社会发展的重要生产力，回顾已经过去的2013年，不论是棱镜门等一系列泄密事件的发生，还是余额宝的横空出世，无不彰显IT技术对于社会发展的重大影响力。对于IT运维领域来说，2013年也是不平凡的一年，不少新的理念和方法得到了广泛应用，各类新技术和新产品层出不穷，而不少新技术成为了2013年推动IT运维发展的核心生产力，如BYOD技术已经彻底改变了用户协同办公的模式。
展望2014年，企业的运维管理工作将会从劳动密集型逐步向技术密集型转变，运维管理人员将会从重复、简单、枯燥的工作中解脱出来，利用新的管理模式去进行运维工作，而管理是需要技术来推动的，这也就需要更多的运维新技术来支撑管理模式上的创新。目前运维领域的新技术琳琅满目，但是理念和水平大多参差不齐，未来的发展前景也注定大为迥异，到底哪些技术能够成为2014年甚至未来IT运维领域发展的核心生产力呢？
本文认为2014年最具备天时、地利、人和，最有可能引领IT运维领域浪潮的技术有两个，一个是运维自动化技术，另外一个就是SDNNFV（软件定义网络网络虚拟化）技术。为什么会是这两项技术呢？下文将分别予以说明。
一. 运维自动化技术
简单来说，IT运维自动化最初是借鉴工业领域的流水线思路，力图将运维工作中的简单、重复的工作实现批量化、标准化处理，以代替部分人工操作，减轻运维管理人员的工作压力。其实运维自动化一直伴随着IT产业的发展，小到编写一些自动化部署的脚本文件，大到定制基于整个企业环境的自动化运维管理系统。虽然运维自动化技术起步较早，但是在过去几年一直处于不温不火的发展状态，究其主要原因，高山美人茶 https://www.doczj.com/doc/446759587.html,还是客观环境使然；尽管当前各类自动化运维管理工具颇多，但是难以相互融合，无法形成一套系统化、流程化的解决方案，难以对用户形成足够的吸引力。展望2014年，运维自动化技术经过多年的沉淀和积累，将会迎来爆发，主要原因如下：
天时
从笔者了解的信息来看，不少企业（包括笔者所在的单位）均在大力发展运维自动化，在近两年都有相应的发展规划，用户对于运维自动化技术的兴趣不减，市场持续增温。由于近些年虚拟化和云计算在企业的广泛应用，数据中心已经逐步实现了P2V（物理机到虚拟机）的转变，从初期的少量物理服务器发展到现在数量庞大的虚拟机池，按需分配资源的理念已经深入人心，大数据时代已经来临。但是如何管理这些大数据却成为企业运维人员所头疼的问题，单靠人工已无法满足在技术、管理、业务等方面的要求，所以亟需引入合适的运维自动化方案来处理这些问题。而且运维自动化技术确实能够优化公司IT业务流程，降低故障风险、起到降本增效的作用，所以企业会相当重视运玛瑙 https://www.doczj.com/doc/446759587.html,维自动化。可以说是虚拟化和云计算为运维自动化技术带来了新的发展机遇，此可谓天时。
地利
各大厂商的自动化运维产品及开源社区提供的解决方案百花齐放，而且关注点更加贴近用户的实际需求，特别是在IT运维监控和诊断优化、运维流程自动化方面有了很大的突破，已经能够形成面向用户的一整套运维自动化的解决方案，使用户部署更加容易，也更容易接受，此可谓地利。同时，学术界也提出了不少IT运维自动化的相关理论，部分理论已经得到厂商和开源社区的广泛支持，相关产品陆续面世；如ITIL，这是一个IT业务流程优化的理论，
目前已有不少支持ITIL的产品出现，得到了广泛的关注。至于市场上相关的运维自动化产品，开源产品领域影响较大的则有Zabbix、Func+Puppet等。
人和
不管多么先进的技术，最终面向的均是用户；运维自动化技术也不例外，能不能广泛推广，用户的支持是至关重要的。有最新针对企业用户的调查表明，超过80%的企业对运维自动化技术充满期待；这也很容易理解，因为上至企业CIO，下至运维技术人员，都会有足够的动力去拥抱运维自动化技术。对于CIO来说，他关注的是如何去优化IT工作流程、如何去降低IT运维成本、如何去提升IT的潜在价值；而对于运维技术人员来说，他关注的是如何提高运维保障能力、如何减少日常运维的工作量、如何实现自身的价值。很幸运，运维自动化技术能够全部满足这些需求，而这些需求也正是运维自动化的核心价值所在。正所谓人心之向背，乃兴衰之本也，此乃运维自动化技术的人和因素。
随着IT运维管理工作的复杂度和难度的增加，仅靠几个技术大拿来打遍天下的时代已经一去不复返，现代化的企业需要运用更加标准化、专业化和流程化的手段来实现运维工作的自动化管理；运维自动化技术势必会大有作为。当然，对于用户来说，如此多的运维自动化解决方案，只需要选择最适合自身的就行了，不必十八般武艺，样样精通。
二. SDNNFV技术
SDNNFV（软件定义网络网络功能虚拟化）技术其实是虚拟化技术的一种，它的思路是通过将网络设备的控制层和数据层分离开来，从而实现网络流量的灵活控制，为核心网络及应用的创新提供良好的平台。它的代表性技术是OpenFlow，是由美国斯坦福大学clean state研究组提出的。纵观整个SDN行业发展，经过了2012和2013对SDN概念的狂热吹捧阶段，2014也到了该瓜熟蒂落的阶段了，主要原因如下：
天时
服务器虚拟化已经获得了巨大成功，用户也因此尝到了虚拟化技术的甜头；对于网络虚拟化，用户同样有着旺盛的需求；特别是电信运营商，由于其业务内容从语音向流量和数据快速迁移，现有网络架构已经难以满足需求的变更，所以运营商急切希望未来的网络能够低成本、高效、灵活地运营，而SDNNFV的关注点正在此处。只要抓住了用户需求，即已经成功了一半，这正是SDNNFV技术的天时。
地利
当前IT行业的主流网络设备厂商均对于SDNNFV表示了极大的关注，如思科、华为、爱立信等IT巨头都有相应的解决方案推出，地利因素显著。各厂商发力SDNNFV技术，乘热打铁，实际上是全面深化推广云计算的一块重要拼图。除了传统网络厂商，一些新兴的SDN厂商也悄然兴起，这主要得益于通用芯片的发展，当前飞思卡尔、博通等公司都开始供应SDN相关芯片，随着需求的提升，更多SDN产品也将会面世。
人和
同样，运维技术人员是否会去拥抱SDNNFV技术呢？答案是肯定的。因为实施SDN技术后，要求运维人员具备一定的脚本编程能力，能够对特定的功能进行定制，这样会有助于运维人员能力的提高；更重要的是，运维人员的工作也更有技术含量了，有望摘掉只会重启机器、没有创造力的帽子；顺理成章，运维人员长期处于IT行业收入金字塔中低端的局面也有望得到改善。想想吧，这些都关系到运维人员的切身利益，何乐不为呢？此乃人和因素。SDNNFV技术带来的将是一场革命性的变革，是因为它能够解决传统网络中无法解决的一些问题，包括缺乏灵活性、对需求变更的响应速度缓慢以及高昂的成本等，它还能够使网络可编程化，可以满足不同用户的需求，提供高度定制化的解决方案。SDNFNV技术提供了太多的先进理念和方法，相关产品也日趋成熟，2014年将是SDNNFV技术大放异彩、真正落地的一年，让我们拭目以待吧。
小伙伴们，你们信吗？反正我是信了。大伙都不想被浪潮拍在岸边的沙滩上吧，那就赶紧回家拾掇拾掇，准备迎接新技术的到来吧！
【作者简介】Martin，毕业后进入某大型国企任职运维工程师，现为公司IT运维主管，主要兴趣在于运维自动化、虚拟化技术、网络安全。
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行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/446759587.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
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企业自动化运维平台设计方案
目录 1.企业运维现状与发展趋势 (3) 2.企业运维存在的问题与需求 (3) 2.1运维人员的工作效率与工作主动性需要提升 (4) 2.2需要建立一套高效的运维机制 (4) 2.3缺乏高效的运维技术工具 (4) 3.业务流程标准化与健全运维管理制度 (5) 3.1实现业务流程标准化，为自动化运维打好基础 (5) 3.2建立完整、全面的运维管理制度，为自动化运维的实现保驾护航 (8) 4.自动化运维技术路线选型 (9) 4.1自动化运维概述 (9) 4.2开源运维工具的应用场景与优势 (9) 4.3Saltstack 实现服务器部署的自动化 (14) 5.自动化运维方案设计 (18) 5.1自动化运维规划图 (18) 5.2自动化运维平台模块设计 (20) 6企业自动化运维方案总结 (21)
1.企业运维现状与发展趋势 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。某企业从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已经无法满足在技术、业务、管理等方面的要求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低运维服务成本的因素越来越被人们所重视。其中，自动化开始代替人工操作在企业的运维过程中逐渐体现出来了强大的优势。 运维随着企业业务的发展，自动化作为其重要属性之一已经不仅仅只是代替人工操作，更重要的是深层探知和全局分析，关注的是在当前条件下如何实现性能与服务最优化，同时保障投资收益最大化。通过自动化运维能最大限度地在更少的维修时间内实现运维目标，提高运维服务质量。因此, 对于越来越复杂的运维来说，将人工操作逐渐改变为自动化管理是一个重要发展趋势。 2.企业运维存在的问题与需求 某企业初期只有文件共享和邮件服务等几台服务器，运维工作完全由人工操作，随着企业的发展，新业务系统不断上线企业建设了中心机房，运维工作还是以人工为主，但是这一阶段增加了网络管理系
IT运维自动化概述 目录 1 什么是IT运维自动化 2 传统运维管理方式存在的问题 3 IT运维自动化迫在眉睫 4 IT运维自动化管理的具体容 5 IT运维自动化的工具 6 建立高效IT运维自动化管理的步骤 1.什么是IT运维自动化？ 随着信息时代的持续发展，IT运维已经成为IT服务涵中重要的组成部分。面对越来越复杂的业务，面对越来越多样化的用户需求，不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障，这种模式中的保障因素就是IT运维（其他因素是更加优越的IT架构等）。 从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已经无法满足在技术、业务、管理等方面的要求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低IT服务成本的因素越来越被人们所重视。其中，自动化最开始作为代替人工操作为出发点的诉求被广泛研究和应用。 IT运维从诞生发展至今，自动化作为其重要属性之一已经不仅
仅只是代替人工操作，更重要的是深层探知和全局分析，关注的是在当前条件下如何实现性能与服务最优化，同时保障投资收益最大化。自动化对IT运维的影响，已经不仅仅是人与设备之间的关系，已经发展到了面向客户服务驱动IT运维决策的层面，IT运维团队的构成，也从各级技术人员占大多数发展到业务人员甚至用户占大多数的局面。 因此，IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT 服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。可以说自动化一定是IT运维最高层面的重要属性之一，并且需要与之配套的一系列软硬件平台环境及体系。 2.传统运维管理方式存在的问题 目前许多企业的IT运维已经实现从人工运维到计算机管理，但延展咨询在同客户的交流中发现其中很多企业的IT运维管理还只是处在“半自动化”的运维状态。因为这种IT运维仍然是等到IT故障出现后再由运维人员采取相应的补救措施。这些传统式被动、孤立、半自动式的IT运维管理模式经常让IT部门疲惫不堪，主要表现在以下三个方面: (1)运维人员被动、效率低 在IT运维过程中，只有当事件已经发生并已造成业务影响时才能发现和着手处理，这种被动“救火”不但使IT运维人员终日忙碌，也使IT运维本身质量很难提高，导致IT部门和业务部门对IT运维的服务满意度都不高。目前绝大多数的企业IT运维人员日常大部分
工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。
工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知
全面解读一个自动化运维管理平台的开发过程开发环境: 操作系统:Cenots6.6 Web框架:tornado-4.0.2 数据库:mysql-5.1.73 html框架:bootstrap-3.0.3-dist 相关软件包： tornado相关依赖包 backports.ssl_match_hostname-3.4.0.2.tar.gz setuptools-5.7.tar.gz certifi-1.0.1.tar.gz tornado-4.0.2.tar.gz torndb数据库环境需要软件包 MySQL-python-1.2.5.zip torndb-0.2.tar.gz 密码加密软件包： passlib-1.6.2.tar.gz windows客户端远程调试Mysql软件包 Navicat_windows_premium_en.rar 一、登录界面 1月23日开发完成,已经能实现用户登录验证、和退出登录删除cookie 功能、限制不登录无法跳转其他页面。 存在bug 1.密码是用md5加密,然后去群里问有没有有更好的加密方法推荐python passlib库需要后期改进
2.存在问题没有实现用户登录密码输错3次锁定30分钟,网上查阅方法通过记录cookie的方法。后期待改进。 3.登录成功成功后弹出框需要美工美化。 二、用户管理界面 1月24、25两天开发完成。 存在bug 1.创建用户验证表单存在问题，需要单独调试js 2.创建成功、删除成功、编辑成功弹出框需要美化。 3.背景样式需要美工修改,让界面更漂亮。 三、主机管理 具体功能还需要讨论实现、调研具体要实现什么？ 审计报表功能？(报表具体事项) 系统监控？(SNMPor自己开发Agent) 主机远程连接服务？ (webbash or puppet ....)
现代通信技术及发展前景 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门都可称作信息部门。 信息技术能够延长或扩展人的信息功能。信息技术可能是机械的，也可能是激光的；可能是电子的，也可能是生物的。 信息技术主要包括传感技术，通信技术，计算机技术和缩微技术等。 传感技术的任务是延长人的感觉器官收集信息的功能；通信技术的任务是延长人的神经系统传递信息的功能；计算机技术则是延长人的思维器官处理信息和决策的功能；缩微技术是延长人的记忆器官存贮信息的功能。当然，这种划分只是相对的、大致的，没有截然的界限。如传感系统里也有信息的处理和收集，而计算机系统里既有信息传递，也有信息收集的问题。 目前，传感技术已经发展了一大批敏感元件，除了普通的照像机能够收集可见光波的信息、微音器能够收集声波信息之外，现在已经有了红外、紫外等光波波段的敏感元件，帮助人们提取那些人眼所见不到重要信息。还有超声和次声传感器，可以帮助人们获得那些人耳听不到的信息。不仅如此，人们还制造了各种嗅敏、味敏、光敏、热敏、磁敏、湿敏以及一些综合敏感元件。这样，还可以把那些人类感觉器官收集不到的各种有用信息提取出来，从而延长和扩展人类收集信息的功能。 通信技术的发展速度之快是惊人的。从传统的电话，电报，收音机，电视到如今的移动电话，传真，卫星通信，这些新的、人人可用的现代通信方式使数据和信息的传递效率得到很大的提高，从而使过去必须由专业的电信部门来完成的工作，可由行政、业务部门办公室的工作人员直接方便地来完成。通信技术成为办公自动化的支撑技术。 计算机技术与现代通信技术一起构成了信息技术的核心内容。计算机技术同样取得了飞
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
自动化运维系统研发项目 总结报告 一、项目背景 随着信息时代的持续发展，IT运维已经成为IT服务内涵中重要的组成部分。面对越来越多复杂的业务、多样化的用户需求，不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障，从初期的几台服务器发展到庞大的数据中心，单靠人工已无法满足在技术、业务、管理等方面的需求，那么标准化、自动化、架构优化、过程优化等降低IT服务成本的因素越来越被广大行业客户重视。 二、自动化运维研发阶段性 经过对市场背景的分析，在公司高层资源的支持下，2016年7月完成项目立项及成立研发项目团队，12月已完成初步框架认定工作，在对市场需求、业务环境调研过程中，认为自动化运维需满足架构独立、部署友好、可运维性、容错容灾、质量监控、性能成本、用户体验等特点。项目组经过半年的研发努力，项目研发有了阶段性的突破成果。 2.1架构独立 任何架构的产生都是为了满足特定的业务诉求，如果我们在满足
业务需求的同时，能够兼顾运维对架构管理的非功能性要求。那么我们有理由认为这样的架构是对运维友好的。站在运维的角度，所诉求的架构独立包含四个方面：独立部署、独立测试、组件规范、技术解耦等。 2.2部署友好 希望从端到端打通开发、测试、运维的所有技术环节，以实现快速部署和交付价值的目标。实现高效可靠的部署能力，要做好全局规划，要保证部署以及运营阶段的全方位运维掌控，从以上要求分析，有五个维度是对部署友好相关的：CMDB配置、环境配置、依赖管理、部署方式、发布自测等。 2.3可运维性 运维从脑海中是最理想的服务架构，首先想到的事可运维性强的那种类型。不具可运维的应用或架构，对运维团队带来的不仅仅是难题，还有阻止运维人员职业发展前进堵绊脚石，因为维护一个没有可运维性的架构，简直就是在浪费运维人员的时间。因为可运维性按操作和管理规范应归纳为以下几点：配置管理、版本管理、标准操作、进程管理、空间管理、日志管理、集中管控等。 2.4容错容灾 运维的四大职责：质量、效率、成本、安全。安全是一个运维团队首要保障的，运维人员立项的高可用架构设计应该包含以下几点：
大数据未来五年发展趋势统计分析报告 随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么,大数据行业整体市场规模如何,大数据行业前景如何?下面跟随物联网解决方案供应商及其蓝牙模块、iBeacon厂家云里物里科技一起来看下。 (一)大数据行业整体市场规模及预测 整体来看，2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 (二)大数据在各行业应用状况 (1)企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。 (2)多少企业应用到了大数据?
大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 (3)这些企业如何使用大数据? 根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5%的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5%。 (三)各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。
临沂供电公司配电自动化主站系统 运维管理细则 山东电力集团公司临沂供电公司 二〇一三年四月
前言 为规范临沂供电公司配电自动化系统运维管理，提高配电自动化系统运行水平，确保配电自动化系统安全、稳定、可靠、高效运行，结合临沂供电公司配电网运维管理实际情况制定本规定。 本规定由临沂供电公司运维检修部提出并归口管理。 本规定主要起草人: 桑田李兆平郑大伟 审核: 李彪 审定: 黄振华 批准: 林凡勤
目录 1目的 (1) 2范围 (1) 3规范性引用文件 (1) 4术语和定义 (2) 5职责和权限 (2) 5.1总则 (2) 5.2运维检修部职责 (3) 5.3调度控制中心职责 (4) 6要求 (5) 6.1 配电自动化主站 (5) 6.2遥控操作 (9) 7缺陷管理 (10) 7.1缺陷分类 (10) 7.2 缺陷处理响应时间及要求 (11) 7.3缺陷的统计与分析 (12) 8配电自动化运行指标 (13) 8.1配电自动化系统运行指标 (13) 8.2配电自动化系统运行指标计算公式 (13) 9附则 (15)
1目的 为规范公司配电自动化及保护系统运维管理，提高配电自动化及保护系统运行水平，确保配电自动化及保护系统安全、稳定、可靠、高效运行，为配电网安全、优质、经济运行提供准确的信息和有效的手段，特制定本规定。 2范围 本规定适用于临沂供电公司投资的新建住宅小区配套、新扩建、改造、运行的以及用户投资建设移交临沂供电公司管理或接入临沂供电公司公备配电网络的配电自动化及保护系统的建设、验收、投运、运维等全过程的管理工作。 3规范性引用文件 DL/T721 配电网自动化系统远方终端 DL/T814 配电自动化系统功能规范 Q/GDW370-2009城市配电网技术导则 Q/GDW382-2009配电自动化技术导则 Q/GDW513-2010配电自动化主站系统功能规范 Q/GDW514配电自动化终端/子站功能规范 Q/GDW567-2010配电自动化系统验收技术规范 Q/GDW626-2011配电自动化系统运行维护管理规范 DB 37/T 2216-2012 10kV及以下电力用户受电工程技术规范山东电力集团公司配电自动化系统运维管理办法 山东电力集团公司配电自动化建设与改造管理办法
现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单，但是数据可视化却是一个十分重要的技术。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。 首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状，其实在外国，数据可视化是一个成熟的技术，他们借助数据可视化技术，有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息，从而 提升了自己的影响力。像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等，都是用 数据可视化让自身影响力大大提高。其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展，政府 信息公开化，众包模式的兴起，人们获取和解读数据的可能性大大提高，基于数据挖掘、理 解数据基础上的数据新闻可视化，成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。 那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢？其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处 于刚刚起步阶段。这是因为在过去，我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面，通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。这种报道方式陈旧，内容 抽象化，语言机关化公文化，流于表面，难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义，揭示 事件发展的方向和趋势。所以说，要想改变这一状态，就需要不破不立。现在有很多的媒体 都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。 那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢？其实在未来数据可视化的发展历程中，数 据的处理能力为核心，交互式可视化是新趋势。数据可视化新闻对新兴技术的依赖，暴露出
传统媒体的短板。数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化，得以感受到传统报道难以 揭示的现象和规律。当然需要注意的是，我们相信数据的力量但不能只靠数据，数据也可能 存在误差，要避免数据偏差和数据失真，就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。 加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高，与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来 技术的进一步发展来提升报道质量，缩短报道时间。另外，尽管主流媒体和新兴媒体在新闻 报道中做了大量数据可视化的尝试，但其发展仍然面临着受众关注度不高、数据源开发有限、相关专业人才匮乏等问题。所以说我国的数据可视化还有很长的路要走。 在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，具体包括国内外的数据可 视化的发展现状以及数据可视化的发展趋势与现存问题，通过这些内容我们可以更好地理解 数据可视化。
自动化运维管理解决方案白皮书 1 2020年4月19日
自动化运维管理解决方案
目录 1 IT运维管理面临挑战............................................... 错误!未定义书签。 2 应运而生的自动化解决方案 ................................... 错误!未定义书签。 3 自动化应用场景....................................................... 错误!未定义书签。 3.1 灾备切换自动化 ................................................ 错误!未定义书签。 3.2 故障现场快照 .................................................... 错误!未定义书签。 3.3 批量设备操作处理 ............................................ 错误!未定义书签。 3.4 周期性作业调度 ................................................ 错误!未定义书签。 3.5 应急处理流程 .................................................... 错误!未定义书签。 3.6 重要配置备份、基线比对................................. 错误!未定义书签。 4 产品简介 .................................................................. 错误!未定义书签。 4.1 运维脚本集中管理 ............................................ 错误!未定义书签。 4.2 可视化流程配置引擎 ........................................ 错误!未定义书签。 4.3 作业流程人工干预 ............................................ 错误!未定义书签。 4.4 作业执行验证/持续监控 ................................... 错误!未定义书签。 4.5 作业操作手册自动生成 .................................... 错误!未定义书签。 4.6 作业执行结果展现 ............................................ 错误!未定义书签。 4.7 配置备份/基线库管理....................................... 错误!未定义书签。 5 产品优势 .................................................................. 错误!未定义书签。 6 运行环境 .................................................................. 错误!未定义书签。 2 2020年4月19日
常见故障判断及维护 第一章电源部分 一、交流屏双电源自动切换盒中的交流接触器为何烧坏？ 在一回线停电时，它自动投入另一回路，它输出直流90V左右的电压，在收到接触器已吸合后，改由15V左右的电压保持，切换合如果没收到接触器已闭合的信号，它将一直输出90V的直流电压而烧坏交流接触器。 二、断路器遥控合闸或手动合闸时断路器有合闸动作但合闸不成功怎样处理？ 1 由于断路器比较陈旧，元器件已老化，合闸时合闸接触器主回路触点闭合不好，导致接触电阻增大，压降增大而合不上闸。 2 由于用户不注意，将合闸动力电源线绕放在开关柜内，从而产生自感生电动势，动力不够，合闸不到位。 3保护装置电源板远方合闸点有问题，合闸马上就跳闸。 4 断路器上合闸回路与控制回路接混导致合闸时给跳闸回路送一个110V直流电压，从而合闸不成功。 三、机组正常停机时转速下降到35%Ne时，为何不刹车？ 1 查看刹车电磁阀有没有动作，有没有烧坏现象，如果没有这种现象，就有可能是转速信号继电器有问题，或水机自动化屏继电器开出到电磁阀回路有问题。 2 如果35%Ne点动作，刹车制动开出点也动作，那么只有开出回路有问题。用万用表测LCU屏上的刹车和刹车电源回路是否有电压。 四、调速器油泵起动时有可能引起事故低油压停机，怎么处理？ 查看PLC程序，油泵起动（油压降低时起动油泵）不可能引起事故低油压动作。与PLC程序无关，进一步查线发现，油压接点到水机自动化屏是通过油泵控制箱转接的，且转接信号电缆与油泵启动主回路是同一电缆，由于油压接点用的是PLC24V电源，而油泵起动主回路用的380V，这样油泵在频繁起动时控制油泵的接触器也在频繁起动，接触器起动时的火花引起事故低油压动作而关机，因此需将此转接电缆，不通过此油泵起动控制箱，且不为同一根电缆（强弱电分开），同时建议改用交流接触器为磁力起动器，以起屏蔽作用。 五、关于EMERSON维修举例： 1 EMERSON直流屏在系统进行电池管理时，不能进入均充状态怎样处理？ （1）检查监控模块是否采集到充电电流或充电电流采到，但电池分流器传感器的检测误差太大可能导致电池无法进入均充状态。
运维与自动化运维发展概括 2018-07-02阅读 1.3K 1、运维自动化发展运维学习和发展的一个线路： 1.搭建服务（部署并运行起来） 2.用好服务（监控、管理、优化） 3.自动化（服务直接的关联和协同工作） 4.产品设计（如何设计一个运维系统）-----当下云计算的核心竞争力是运维！系统架构师（偏管理）：网络系统数据库开发云计算自动化运维管理服务管理项目管理测试业务-----专注于某一领域 2、运维自动化发展运维工作内容分类： 监控运维（7x24运维值班、故障处理）应用运维（业务熟悉、服务部署、业务部署、版本管理、灰度发布、应用监控） 安全运维（整体的安全方案、规范、漏洞检测、安全防护等） 系统运维（架构层面的分布式缓存、分布式文件系统、日志收集、环境规划（测试、开发、生产）、架构设计、性能优化）基础服务运维（包含运维开发）（内部dns、负载均衡、系统监控、资产管理、运维平台） 基础设施运维（系统初始化、网络维护、负责设备上下架、巡检、报修、硬件监控） 3、运维自动化发展标准化：物理设备层面： 1.服务器标签化、设备负责人、设备采购详情、设备摆放标准 2.网络划分、远程控制卡、网卡端口 3.服务器机型、硬盘、内存统一。根基业务分类 4.资产命名规范、编号规范、类型规范 5.监控标准 操作系统层面： 1.操作系统版本 2.系统初始化（dns、ntp、内核参数调优、rsyslog、主机名规范） 3.基础agent配置（zabbix agent、logstash agent、saltstack minion） 4.系统监控标准（cpu、内存、硬盘、经常）
应用服务层面： 1.web服务选型（apache、nginx） 2.进程启动用户、端口监听规范、日志收集规范（访问日志、错误日志、运行日志） 3.配置管理（配置文件规范、脚本规范） 4.架构规范（nginx+keepalievd、lvs+keeplievd） 5.部署规范（位置、包命名等） 运维操作层面： 1.机房巡检流程（周期、内容、报修流程） 2.业务部署流程（先测试、后生产、回滚） 3.故障处理流程（紧急处理、故障升级、重大故障管理） 4.工作日志标准（如何编写工作日志） 5.业务上线流程（1.项目发起2.系统安装3.部署应用4.解析域名5.测试 6.加监控 7.备份） 6.业务下线流程（谁发起，数据如何处理） 7.运维安全规范（密码复杂度、更改周期、V**使用规范、服务登录规范）-----目标：文档化 4.运维自动化发展工具化： 1、shell脚本（功能性（流程）脚本、检查性、报表性） 2、开源工具（zabbix、elkstack、saltstack、cobbler）目标：1、促进标准化的实施2、将重复的操作，简单化 3、将多次操作，流程化 4、减少人为操作的低效和降低故障率工具化和标准化是好基友痛点：1、至少要ssh到服务器上执行，可能犯错2、多个脚本有执行顺序的时候，可能犯错3、权限不好管理，日志没法统计4、无法避免手工操作例子：比如某天我们要对一台数据库从库进行版本停机升级，那么要求进行评估统计影响：晚上3点有定时任务连接该数据库，做数据报表统计1、凌晨3点我们所有系统的定时任务有哪些crontab 2、这些crontab哪些连接我们要停止的从库3、哪些可以停，哪些不能停（修改到主库），哪些可以后补4、这些需要后补的脚本哪个业务、谁加的、什么时候加的
商务智能的发展现状及发展趋势 一．总论 在目前信息技术广为普及的条件下，企业虽然可以借助信息技术从各种途径收集各种数据，但如何对浩瀚如海的数据进行快速科学的处理，如何从海量的信息中获取对企业管理最有价值的知识，并结合企业经营者的分析和判断，为企业决策提供支持，仍是亟待解决的事情。商务智能技术的出现则为上述问题提供了新的理论基础和技术选择。所谓商务智能，是明显区别于商业智能的一种数据分析技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已经发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地存储和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价，服务质量评价、客户满意度评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术进行收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。主要由数据仓库环境和分析环境两部分构成。
二．商务智能发展现状 1.商务智能市场规模 从2004年开始，中国商务智能应用市场保持了超过40%以上的年增长率。据IDC最新预测:目前商务智能解决方案在中国的市场价值将达到约4.38亿美元，增幅41%，超过业界平均水平3倍，这说明中国商务智能正处于蓬勃发展的上升期。 2.商务智能市场分布 3/4垂直市场：投入商务智能应用的所有企业中大企业占到50%。 3/4平行市场：目前仍以企事业单位用户中的电信行业、金融、银行、证券行业为主。统计、税务、工商等部门的政府用户对BI应用的需求也比较迫切。 3/4区域市场：七个大区中华北区、华东区、华南区、占到市场份额的90%。 3.商务智能的应用情况 固定报表。目前中国市场上的商务智能应用主要停留在这个层面的利用。OLAP分析：生成OPAL模型，建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构，然后在多维模型中分析，可完成大到多级业务综合分析，小到针对某一个领域的指标多角度分析。 数据挖掘：是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为
Helpdesk_Automatic_configuration_Tool 软件界面如下图： 以下至文档末尾是全部代码： #cs ---------------------------------------------------------------------------- AutoIt Version: 3.3.14.2
Author: Miguel Louis Script Function: Helpdesk_Automatic_configuration_Tool 关于Helpdesk_Automatic_configuration_Tool Helpdesk_Automatic_configuration_Tool是一款Helpdesk桌面运维自动化配置的工具，由类BASIC语言的AutoIt v3 脚本编写，用于简化Helpdesk大量繁复的操作，通过GUI交互，实现以下功能，大幅解放Helpdesk桌面工程师的时间和精力，用于更高的技术学习和提升。 1. 自动设置系统选项 2. 客户端自动加域 3. 自动安装软件 4. 自动重启电脑并登录域账户 5. 自动配置桌面环境 6. 自动配置outlook及skype等 配置说明： 以下代码位于134 ~ 144行，user-defined部分请根据实际需求和场景自定义 Global $rootUserName = "administrator" ;本地管理员administrator Global $rootPassword = "user-defined" ;本地管理员密码
Global $createUserName = "admin" ;创建本地用户名 Global $createUserPassword = "user-defined" ;设置本地用户名密码 Global $domainName = "user-defined" ;AD域名， Global $itUserName = "user-defined" ;IT管理员域账户 Global $itPassword = "user-defined" ;IT管理员域账户密码 Global $fileSrvPath = "user-defined" ;安装文件所在的共享目录地址 Global $userName ;用户域账号 Global $userPassword ;用户域账户密码 Global $hostName ;用户计算机名 使用说明： 1. 该自动化运维工具适用于Microsoft Windows 7、Windows 8、Windows 10系统，结合企业级系统部署平台MDT使用更优 2. 配置选项用于根据不同部门员工的桌面使用需求自动进行系统设置、安装软件等初始化操作，需在administraor账户下运行 3. 用户选项用于根据不用部门员工的桌面使用需求自动进行桌面环境配置，outlook、skype 等办公软件登录设置，需在用于账户下运行 4. 自动重启系统+登录账户通过授予用户本地管理员权限并修改注册表实现，在系统重启
自动化运维管理平台设计
1.基础数据 2.监控模块，监控管理平台 3.灾备管理平台 4.安全模块，安全管理平台 5.自动化运维平台 6.虚拟化与私有云 7.运维管理页面
本文主要对运维管理平台的这几个模块做一个简单介绍，同时综合了我们平常运维遇到过的一些问题，计划优先完成的模块。具体如下： 1基础数据和监控优先 做运维管理平台一般会有一个优先度，因为很少有公司有充足的运维开发人力一下子同时开展好几个模块。按照优先级快速迭代，永远是解决IT与业务部门矛盾的银弹。本人一直也在纠结建立运维平台的模块的优先级排序。经过三思还是决定首先完成基础数据的收集，这里的收集的目的是为了接下来要完成的监控平台的建立。说到底第一步是监控，前提是收集好基础数据。
为什么要这样？首先建立起监控平台，实现主动监控我们的业务系统、服务器、网络的情况、出现问题，从而可以第一时间收到告警，这样在面对IT故障的时候，可以在与业务部门沟通中占据优先权，而非等业务投诉了，才知道系统出现故障。 很多公司可能没有运维开发的能力，此时利用Excel管理基础数据，Zabbix or其它做监控，也是可以很快构建出基础监控平台来监控IT系统。 2灾备紧跟 做好数据采集与监控之后，接下来就要考虑做全局备份。完整、可用的备份集是保障企业数据不丢或是最少丢失的最后一道保障。如何做好备份策略，备份集如何验证，都必须要提前做好准备和计划。 2自动化运维与安全并行 在完成了监控和灾备之后，运维的冗余工作量会得到一定的减少。接下来可以进行自动化的运维工作，例如自动装机，自动部署服务，利用自动化运维将日常的重复工作让系统完成，大大解放运维的劳动力。让运维可以有更多的时间和精力保障整个IT系统的安全、稳定和高效。
运维自动化平台白皮书
目录 一、概述 (3) 二、功能介绍 (3) 1.平台整体功能 (3) 2.安装部署 (4) 3.配置更新 (4) 4.任务执行 (4) 5.监控报警 (5) 6.巡检管理 (5) 三、技术特点 (6) 1.Python语言开发 (6) 2.融合云计算平台 (6) 3.规则知识库 (6) 4.标准RESTful API (6) 5.运维控制台 (6)
一、概述 本产品为运维自动化平台，集安装部署、配置更新、任务执行、监控报警、巡检管理等功能为一体，将运维管理员的经验和运维工具有效的结合，引入丰富的运维规则库，辅助管理员完成日常运维工作。 运维自动化平台立足于传统的数据中心架构，也能更好的支持Openstack 等框架下的私有云平台和公有云平台，做到传统运维和云运维的结合。其设计原则是“平台化、模块化、松耦合、全开放”，以平台化、模块化实现工具集成、功能聚合，改变原有运检工具分散独立运行的现状，将运维工作全部整合在统一的平台中，并且各模块均提供标准化接口，满足模块化、松耦合的原则，可以与其他系统的功能模块方便地集成；其核心是从配置管理着手，配合监控工具，对各类应用系统进行从基础资源的部署到应用发布，再到运行维护的全生命周期的管理，最终实现运维的自动化、可视化、智能化。 二、功能介绍 1.平台整体功能 （1） 权限管理 目前的权限管理主要指对平台的普通用户可使用的运维功能模块进行管理，由管理员统一进行权限的管理。如用户A只拥有安装部署的权限，则其他的权限对用户A来说是隐藏的。 （2） 用户管理 管理员对平台的普通用户进行增加、修改和删除的操作，也可以由使用者自己注册平台用户，并申请权限。注册功能可以启用或者禁用。 （3） 通知管理 用户可以接收到平台运行中发生较严重的事件，在平台使用界面的菜单栏中可以查看。 （4） 规则库管理 平台中的每个模块都需要建立规则库，以支撑运维操作的执行。目前规则库分散到各个模块中独立管理。