大数据运维培训 大数据时代数据中心运维管理

立足数据中心运维管理现状，适应时代潮流，充分利用信息技术机遇，利用现有资源，完善和创新数据中心运维管理，为行业发展和国家进步做出贡献。

1.大数据时代数据中心运维管理现状

作为时代发展的机遇，大数据时代出现在公众的视野中，但也作为一种挑战逐渐渗透到行业的数据中心运维管理中。基于计算机技术的数据中心运维管理的显著特点是大规模的数据流，这与原有的数据中心架构不断冲突。

目前，大数据时代数据中心运维管理的超前意识已经深入人心，但在实际项目运营过程中会出现很多问题。因为在磨合期，现有设备已经不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员没有受到大数据时代新运维管理理念的影响，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心运维管理体系不完善，相应的管理水平不高。

2.解决数据中心运维管理困境的策略

针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决方案，供行业参考。

2.1提高运维管理人员的整体能力

基于数据中心运维管理人员的实际能力，采取以下积极措施，提高运维管理人员的综合能力水平。

2.1.1大数据背景下，加强数据中心运维管理人员的技术应用水平

通过对技术的理论和实践水平进行定期检查等多维度的检查途径，确定员工当前的能力，制定符合当前技术不足的相关培训，以保证运维管理的顺利进行。

2.1.2加强知识渗透管理

在加强数据中心运维管理人员技术应用水平的前提下，可以加强管理知识的渗透，提高技术团队整体语言表达能力，为管理储备后续力量。新世纪既懂技术又懂管理的人才，将有助于数据中心运维管理更高质量地完成。

2.1.3加强员工执行力，更高效地完成工作

在数据中心运维管理的诸多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运营能力的重要指标。良好的执行力可以保证一个时间段内的工作目标提前完成或超额完成。

2.2加强业务管理和业务培训

如今科技的更新速度往往超过人们的接受速度，这在数据中心运维管理领域也适用。所以运维管理人员刚刚掌握了新的运维，可以熟练应用，新技术刷新了行业的应用领域。因此，应设立专门的培训机构，以增强管理者的终身学习意识，并与时俱进。

2.2.1建立合理的业务培训和业务管理培训计划

科学合理的方案总能给人以正确的指导，保证在规定的期限内实现既定的目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断向管理者灌输新知识，为运维管理注入新鲜血液。

2.2.2合理安排培训时间

运维人员是企业里的员工，男员工是家里的儿子、丈夫、父亲。所以要协调好培训时间，保证员工能充分解决除员工之外的各种事情，全身心投入到工作中去。

2.2.3业务管理和业务培训的形式多样化

公司管理层要加强与行业内组织的联系，比如同行业的大学，同行业的资深专家，专业讲座等等。通过多元化学习加深对行业发展的认识，积极提升管理者的职业素质。

2.2.4定期评估培训效果

除了定期学习，为了测试学习效果是否达到预期目标，还应及时进行测试，进一步提升运维人员的学习质量，增强他们的主观学习动力。

总之，加强运维人员的业务培训，可以有效培养与时俱进的维护人员，有利于运维管理人员对数据中心进行运维管理，最终有利于信息技术快速发展下运维工作的稳定。

2.3增强对整体行业环境的了解意识

一些企业缺乏运维管理的硬件设施和软件设备，导致整体管理水平低下，因为企业没有采取相应的措施来保证。以下将详细描述如何提高对整体行业环境的理解。

(1)订阅企业内与行业相关的杂志、报纸，每人留存一份，为运维人员了解行业发展状况提供便利条件。

(2)定期组织团队成员讨论行业发展前景，在讨论交流过程中了解当前运维管理的大趋势，为有效的运维工作提供有价值的参考意见。

(3)鼓励运维人员在各级期刊上发表论文，并对其发表的论文质量和杂志的权威性进行评价，这与他们个人的职业发展密切相关，从而积极促进他们对数据中心运维管理的重视。

总之，加强对业务环境的理解和分析意识，可以帮助运维管理人员增强行业危机意识、行业发展意识和个人职业规划意识，最终有助于大数据时代数据中心运维管理的顺利发展。

3.大数据时代技术层面的挑战

3.1电力环境监测系统概述

通过应用数据采集系统、计算机和网络技术，该平台逐步完成数据中心的运维管理、供电设备的运行和机房的监控，是数据中心的动态环境监控系统。

3.2电力环境监测数据的特点。

通过采集数据中心的关键指标数据，根据实际运行情况实现预警功能、远程功能和运行监控功能。动态环境的监测数据有其自身的特点。

3.2.1数据高度结构化和格式化

由于系统采集的实时监测数据大多存储在数据库中，因此动态监测数据具有高度的结构化和格式化，这也为数据挖掘提供了便利。

3.2.2实时更新

电力环境监测系统运行的最低保障是数据的准确性和实时更新，数据采集的更新时间间隔为每秒。

3.2.3计时

电力环境监测系统实时记录的环境温度、湿度等数据随着时间的变化而采集。

3.3数据挖掘提高报警信息的准确性

电力监控系统是一项基于计算机和信息技术的技术，因此它产生的大规模数据也是大数据时代的一个突出特征。目前大批量的利用率低，即使是专业水平高的管理者也会觉得难度大，工作量大，与现有技术水平不能很好衔接。

数据挖掘技术的出现解决了当前的问题。数据挖掘中的关联分析方法解决了数据中心运维管理中未知原因的重复报警，为运维管理的有序运行提供了依据，提高了专业水平较低的运维人员的工作效率。

3.3运维经验知识型工作模式有待改进

根据以往运维人员的描述，过度依赖专家给出的指导经验，已经成为行业内的不良风气。首先，运维专家培训周期长，短时间内没有效益输出；其次，专家的意见偶尔带有强烈的监督者色彩，但并不适用于实际操作过程，最终导致工作延误；最后就是过度依赖专家。如果运维专家不在世界范围内工作，会给运维管理造成重大损失，是不可持续的。

为此，建立了数据中心运维管理的内部数据和外部数据，并针对运维人员存在的过度依赖专家的不良习惯提出了解决方案。内部数据主要指内部运行维护经验；外部数据是指来自互联网的运维知识。对于采集到的内外数据，采用文本挖掘、聚类、分类预测等方法进行处理和显示，转化为知识库中的知识，可以快速自动检索信息。

3.4资源调度成为容量管理的关键

大数据时代，数据中心的存储容量指标是指飞机位置空的指标，尤其是计算资源的指标，是其构成的关键部分。需要最新的数据中心运维管理平台来实现监控服务器、使用网络和存储资源等功能。，并根据实际情况改变管理策略，优化资源配置。

云计算技术已经成为数据中心运维管理的核心，打破了数据运维管理信息系统的传统结构，建立了一个集计算、存储、网络于一体的全新虚拟资源库，通过实际运行实现了现有资源的动态优化配置。

虚拟化技术可以保证存储中大规模数据的安全性。在逐步实现数据资源复用、关联和动态管理的动能的同时，也给运维管理者提出了巨大的挑战。因此，科学合理地分析容量数据，构建完善的资源调度系统，实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将是大数据时代数据中心运维管理面临的一大挑战。

4.结束语

为了顺应大数据时代的趋势，有必要对数据中心的运维管理进行深度优化，为数据中心的整体发展提供新的技术动力。通过提高运维管理者各方面的能力，利用先进的电力和环境监测系统技术，为数据中心运维管理提供强大的人力支持和技术支持，帮助数据中心运维管理在大数据时代背景下快速发展。

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宋贾伟、马昊、肖震、张笑君、张北。引用该论文王志平，王志平，王志平.广西大学学报:自然科学版，2011，36 (01): 330-334。