高效数据中心运维团队的7个习惯

简介:

何运行一个庞杂的机房,进行无数的主动和被动的操作,同时避免错误导致的数据中心故障?

  1. 以终为始

以终为始是一种以结果为导向的思维方式,提示人们在做事情前要先明确做事情的最终目的,也就是“不忘初心,方得始终”。数据中心的终极目标是支持业务系统的不间断运行。在接手一个数据中心的运维任务之前,我们首先需要明确业务连续性目标,然后才能制定相应的运维策略。

  1. 以人为本

70%的数据中心故障是由人为造成的。与此同时,即使有最先进的监控系统,数据中心内无论主动保养操作,还是应急反应,都还需要依赖于人员的最终决策和操作。所以,配备足够的人员、有责任心、经验丰富的人员、对于数据中心的安全运行至关重要。

  1. 培训与学习

学习是一种修炼。有一种说法“最好的运维团队只不过是犯了足够的错误就修炼出来的”。数据中心基础设施牵涉到电力、暖通、弱电、消防、建筑等诸多专业,对于数据中心运维团队来说,需要学习的专业知识非常多。同时,每一个数据中心的配置和特定的操作流程都不完全相同。因此,培训与学习应该成为运维团队管理的一个重要组成部门。

  1. 建立管理体系

数据中心基础设施的运维管理工作的管理对象包括整个庞大的基础设施、运维团队、服务对象(IT部门或者IDC客户),是一项系统性很强的工作,需要建立起一个管理体系。在整个管理体系中最重要的三个方面是设备保养体系、与所有相关部门的沟通机制、以及支持整个数据中心生命周期管理的财务预算体系。

  1. 规范操作流程

任何规范化的企业管理,都不可避免地需要引入流程,数据中心运维管理也不例外。完全基于个人经验和判断的操作,往往隐藏着重大的故障风险。数据中心就是要强化流程管理。任何重要的操作,必须严格按照流程执行。建立流程文化是数据中心规范化管理的一个重要环节。数据中心最重要的三类流程是标准操作流程(SOP),维护保养操作流程(MOP),和应急相应流程(EOP)。

  1. 动态管控

除了之前提到的管理体系和操作流程这些相对静态的工作以外,数据中心还需要进行动态的管控。近几年,IT负载的动态性表现得越来越明显。一方面,IT设备的增加速度比较快。新的业务系统上线可能导致IT负载在短期内有较大的增加。另一方面,企业大量采用虚拟化技术以后,可能会出现机房内各机柜的IT负载在一天范围内有较大变化的情况。基础设施运维团队需要针对这种IT负载的动态性作出相应的对策。

  1. 持续改善

大型数据中心的出现只是近几年的事情。当数据中心超过一定规模的时候,管理变得复杂,已经超越原来简单的依赖于少数运维人员的责任心的时代,需要的是完整的管理思想和方法论。国内数据中心基础设施运维体系的成熟度大致处于三个等级的状态:基础级、成长级、文化级。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
3月前
|
运维 监控 安全
DevOps实践:构建高效运维团队的五大策略
在当今快速发展的IT领域,DevOps已成为提升软件开发和运维效率的关键。本文将深入探讨如何通过实施五大策略来构建一个高效的运维团队,包括自动化流程、持续改进、协作文化、监控与响应以及安全优先。这些策略旨在帮助组织缩短开发周期,提高软件质量,同时确保系统的稳定性和安全性。
111 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
提升数据中心效率的关键:智能运维策略与实践
【7月更文挑战第39天】 在数字化时代,数据中心作为企业信息系统的心脏,其运行效率直接关系到企业的业务连续性和竞争力。本文将探讨如何通过智能运维(AIOps)策略来优化数据中心的性能,降低运营成本,并提高服务质量。我们将分析当前数据中心面临的挑战,介绍智能运维的基本概念,以及实施智能运维时需要考虑的关键因素。最后,本文将提供一系列实用的智能运维实践案例,帮助读者理解如何将这些策略应用于实际工作中。
|
3月前
|
运维 监控 安全
DevOps实践:构建高效运维团队的关键策略
【7月更文挑战第30天】在当今快速变化的技术环境中,DevOps已经成为提高软件开发和运维效率的关键方法。本文将探讨如何通过实施DevOps文化、采用自动化工具、建立跨功能团队以及持续学习和改进等策略,来构建一个高效的运维团队。我们将从理论到实践,为读者提供一套全面的指南,以帮助组织实现运维的卓越性能。
65 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 数据挖掘
智能化运维:利用机器学习优化数据中心
【6月更文挑战第28天】本文将探讨如何通过机器学习技术来优化数据中心的运维工作。我们将首先介绍机器学习的基本原理,然后详细讨论其在数据中心运维中的应用,包括故障预测、性能优化和自动化运维等。最后,我们将通过一个实际案例来展示机器学习在数据中心运维中的实际效果。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第13天】随着技术的飞速发展,传统的运维模式已难以满足现代数据中心的需求。本文将探讨智能化运维的概念、优势以及如何通过AI和机器学习技术提升数据中心的管理效率和安全性。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第8天】本文探讨了智能化运维在现代数据中心的重要性与应用,分析了其如何通过自动化和机器学习技术提升效率、降低成本并增强系统的稳定性。文章将详细介绍智能化运维的关键组件,包括自动化工具、监控软件以及故障预测机制,并通过案例分析展示这些技术在实际环境中的应用效果。
54 5
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第11天】在数字化浪潮不断推进的今天,数据中心作为企业信息架构的核心,其稳定性和高效性对企业运营至关重要。本文将探讨智能化运维如何通过先进的技术手段,实现对数据中心的实时监控、自动化管理与故障预防,从而确保企业IT基础设施的高可用性和性能优化。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护神
【6月更文挑战第11天】随着技术的不断进步,智能化运维正在成为数据中心不可或缺的力量。本文将探讨智能化运维的重要性、实现方式以及它如何改变数据中心的运作模式。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第6天】本文探讨了智能化运维在数据中心管理中的关键作用,分析了其对提高效率、降低成本和增强系统可靠性的重要性。文章还介绍了智能化运维技术的最新发展,包括自动化工具、人工智能和机器学习的应用,并讨论了实施过程中的挑战与机遇。
|
5月前
|
存储 运维 监控
提升数据中心效率的关键策略:自动化运维流程
【4月更文挑战第20天】随着企业对数据处理和存储需求的不断增长,数据中心的效率成为了优化的焦点。在本文中,我们将探讨自动化在数据中心运维中的应用,并分析其如何显著提升操作效率、降低成本以及提高服务水平。通过案例研究和最佳实践的分享,读者将获得实施自动化运维流程的实用指南,以支持其在不断变化的技术环境中保持竞争力。