信息时代的来临,大数据技术的普及,对企业和机构的经营管理造成了重大影响。人们通过信息系统的引进、平台的建设、技术的应用,数据中心不断提升自动化运维管理水平,来促进管理的系统化。相对于传统管理方式来说,基于信息系统的数据中心自动化运维管理,能够存储海量信息,保障信息的安全、可靠、可利用。由于系统内的信息数量不断增加,数据中心的运维管理难度不断攀升,传统人为操作容易出现漏洞,从而对信息数据造成不可磨灭的影响,为企业或者机构带来损失。因此,加强自动化运维技术的升级和优化,不仅能够解决动态数据变更问题,更能够丰富系统功能,完善平台建设,推动数据中心自动化运维管理向着智能化的方向发展。
1 数据中心自动化运维管理的关键内容
1.1 数据中心自动化运维管理的原则
在大数据技术发展的影响下,数据中心自动化运维管理涉及的设备和技术复杂,运维管理难度进一步升级。为了顺应时代的趋势,数据中心自动化运维管理应秉持以下原则:
一是安全性、可靠性原则,数据中心的首要目标是确保信息的安全与可靠,尤其是数据监控、数据分析、数据利用,真实可靠的数据是信息挖掘的基石。
二是实时性原则,数据中心自动化运维管理的主要内容大多以数据流的形式进行,在运行稳定的基础上,应确保数据传输效率,管理人员应及时对工作状态进行监督和检测,防范数据流降低的风险。
三是先进性原则,为了发挥信息技术优势,在技术引进和升级时,应注重科学应用,加强技术评估,使得自动化运维管理不仅具有较高的适用性,更符合技术创新趋势。
1.2 数据中心自动化运维管理的构建
数据中心自动化运维管理的基本实现过程有四步:
一是平台的构建,自动化运维技术是加持在平台之上,在对平台中的信息数据管理时识别风险。一旦识别风险,则发出预警,并提出修复方案。通常情况下,数据量越大,信息监控技术越加复杂,数据分析效率也会受到影响。
二是故障触发流程的设定,需根据实际平台的信息管理需求,对故障信息进行扫描和统计,上报给管理人员。根据不同的风险标准,通常可直接对风险等级进行评估,便于管理人员依据等级逐一排查。
三是事件跟踪流的设计,为了防止人为操作对自动化运维管理造成过大影响,应在自动化信息比对分析的基础上,针对每个事件构建完整指令,防止人为干预风险。
四是关键流程的控制,在实际自动化运维管理过程中,部分流程需单独进行管理,容易出现披露,针对容易出现的风险需制定各种处理规划,为管理人员提供建议,一旦出现关键流程风险,则可及时采取应对机制,防止造成过大影响。
2 数据中心自动化运维管理的核心功能
2.1 自动监控
在日常运维中如若未能及时地发现风险,可能会造成不可挽回的损失与后果,为避免这类事情的发生,就需要自动化运维监控系统的帮助,这类系统可以直接提升数据分析效率,可将运维环节中存在的风险做出评估与分析。工作管理人员通过对运维系统给出的结果进行分析,可及时地进行应对并给出针对性措施。
2.2 自动提示
运维工作相比其他工作较为复杂,在拥有复杂的系统的同时,还对运维工作人员有着极高的职业素养要求,日常运维管理工作时,需要运维平台针对任务进行归类,并按照严格的规章流程进行。但在日常工作应用中,自动化运维平台极其容易出现故障,一旦发生故障,自动化运维平台就会迅速向运维工作人员发出提醒警告,并给予运维工作人员指导与帮助,辅助其准确处理故障,有效提高了工作效率。
2.3 自动检测配置
随着运维工作内容的增加,在软件配置方面极其容易出现遗漏情况。自动配置变更功能的实现与安装,将会使得运维工作人员通过远程控制,做到软件配置方面的检查,如若发现使用软件信息与预先配置不符,则可通过远程进行配置变更。
2.4 自动记录维护
在日常运维工作时,需要将每次不同的信息进行详细的整理记录,这也使得对运维系统溯源功能要求较高。运维工作人员在日常检查工作中,需要对数据进行整理和记录,通过长期的数据累积归纳,可使得运维管理系统中存在的不足之处得以被了解,当问题故障发生时,运维工作人员可通过相关记录进行比对分析,将问题找出并对故障进行处理,从而可快速解决问题故障,增加运维平台的稳定性以及可靠性。
3 新形势下数据中心自动化运维管理的有效对策
针对数据中心自动化运维管理的核心内容与功能,笔者结合自身的工作经验,从平台、功能、人才、监控、效率五个方面,分别采取相应的管理策略,具体分析如下。
3.1 平台方面:细化管理领域,提高建设质量
每个信息系统的数据特点有所不同,在实际数据中心自动化运维平台的建设和管理过程中,还需结合技术、数据库、来源等加以分析,细化自动化运维的管理方式和领域,提高平台的整体建设质量,从而为自动化运维技术的优化升级打好基础。如,设备管理、软件管理、操作管理等方面,优化平台分层,应对具体可操作性的管理内容进行明确,了解操作规范,对各项功能能够达到的预期标准进行了解,并归纳总结操作经验,提高整体管理质量与水平。
3.2 功能方面:完善预警功能,加强数据分析
风险识别与预警功能是自动化运维平台的核心,还需在该方面加大力度,加强数据对比分析的效率,优化流程设计,使其更加科学合理。注重风险识别与预警的及时性,尤其是突发故障、大型风险等,应在自动化运维管理的基础上,进一步结合管理经验,根据信息和预案采取针对性的措施,防止问题频发,强化预警功能的可靠性。
3.3 人才方面:提高人员素质,提升队伍实力
随着时代快速的进步与发展,运维自动化管理水平也随之提高,运维系统也逐渐朝着自动化方向扩展,这也使得运维高端人才需求市场不断增加。运维工作在人才需求方面数量较大,需加强运维人才的招募与队伍建设,提升运维工作人员的职业素养。加强运维管理人员的培训与考核机制,以此来提高运维工作人员的学习意愿,鼓励人才提干选拔,调动工作人员的积极性以及责任心。通过定期的考核对运维工作人员进行水平划分,根据能力来安排各自的工作与岗位。增加赏罚机制,对表现优异的工作人员进行奖赏,提供公平的晋升空间,并对能力出众的工作人员制定职业规划,以此来激发运维管理人员的上进心。
3.4 监控方面:注重技术引进,改善管理模式
数据监控效率和管理模式,在一定程度上直接影响着数据中心自动化运维管理工作的先进性。在实际监控和管理过程中,应引进动态管理理念,将归纳总结后的信息及时传输给管理人员,采取针对性的软件技术分析后,进一步识别深度风险,察觉不容易发觉的故障问题。此外,还需进一步关注自动化运维管理的创新发展,注重技术升级和优化,根据技术和管理实际,改善管理模式,搭建管理体系,将具体的管理工作落实到各个部门,从而更加高效、快速、可靠地解决问题,提高数据中心自动化运维管理的整体水平。
3.5 效率方面:异地同步监控,动态处理信息
在以上平台功能与管理模式的不断完善基础上,应注重提高自动化运维管理效率,效率越高,其整体监控和管理效果越好。因此,在实际工作中,可提高本地、异地数据库同步监控,将管理的重点内容倾斜到监控部分,从根本上保障自动化运维管理的安全可靠。高效监控和高效操作能够更快对故障或风险作出反应,尽可能早处理好问题,防止问题扩散增加工作量。例如,借助互联网工具和其他技术,加大监控信息的传输,尽量实现远程同步监控,以此来便于管理人员快速排查故障点,推动自动化运维管理效率的不断提高。
综上所述,通过对数据中心自动化运维管理的指导性、实时性、可靠性原则进行分析,以及了解了数据中心自动化运维管理和建设的各项步骤,能够看出,随着企业或机构对信息系统要求的增加,自动化运维技术也不断发展和升级,使得功能更加丰富、细化。在大数据时代,数据中心自动化运维管理应从平台、功能等方面加大建设,细化管理领域,强化数据分析和利用,积极培育综合型人才,改善运维管理模式,引进先进的动态管理理念,从而推动数据中心自动化运维管理向着智能化、多元化的方向发展。
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