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网络运维

IT运维再成为风口。一个明朗的信号是,今年以来,已经多家运维服务企业先后获得创投资本加持,赛道快速升温。

大道至简,保持简单就需要从软件工程的各个阶段各个层次以最简单的方式解决最复杂的问题。至简源码、最短链路、最小依赖、自动化、自服务等首先软件工程和业务系统的简单化,从而实现可预期的稳定性。

当下IT运维发展,在容器、微服务的大规模使用和传统裸机、虚拟化存量维护的现状下,逐步在技术形态上两极分化。

运维资质是结果导向,重点考量运维服务企业当前的结果达成情况,而不关注其通过什么途径达成的这个结果,形象的比喻是:“无论黑猫白猫,能抓住耗子的就是好猫”。

企业IT故障定位指诊断故障直接原因或根因,故障定位有助于故障恢复动作更加有效。故障定位通常是整个故障过程中耗时最长的环节,定位的目标围绕在快速恢复的基础上,而非寻找问题根因,后者由问题管理负责。通常大部分可用性故障,要借助运维专家经验的假设判断或已知预案的执行得到解决,但仍有部分故障,尤其是性能、应用逻辑、数据故障需要多方协同与工具支持。

虚拟化技术可以极大减少需要维护和管理的设备。虚拟化可以提高资源利用率,降低硬件采购成本,同时更加节能和节省空间。

随着Kubernetes在企业中应用的越来越广泛和普及,越来越多的公司在生产环境中运维多个集群。本文主要讲述一些关于多集群Kubernetes的思考,包括为什么选择多集群,多集群的好处以及多集群的落地方案。

IT运维管理是对IT资源的运行维护阶段的管理,以保障IT系统的稳定运行为核心,并为IT服务的健康性和稳定性负责,最终为业务系统提供稳定运行的前提。

企业可以通过数据中心来选择更高配置的服务器。包括带宽数量、传输速度等都可以进行要求。这样能够更好的满足企业对于高标准服务器的要求。更好的进行高防服务器租用和服务器带宽租用等业务。

在当前的信息和通信技术(ICT)时代,运营商网络和业务系统的支持需要加快人工智能技术的实施,以提供高度自动化和智能的运维解决方案。在大视频的运维中,人工智能和机器学习技术的智能推广的关键点是运维模式已经从被动的事后分析变为主动的预测,分析和决策。

智能运维通过引入大数据和人工智能技术,从海量监控数据和复杂的IT软硬件中学习和总结规律,自动、准确、快速地发现异常,定位故障和预测风险,提高企业IT系统可用性和运维效率,进一步处理自动化运维不能解决的问题。

近十年云计算的深入发展之后,在信通院2021年最新的《云计算白皮书》显示,多云、混合云成为主要形态。加之大数据、AI、区块链等新技术的应用,将带来多种异构资源的管理运维。而且云原生浪潮下,企业云上创新需求愈发强烈,导致了高级云服务多、技术迭代快,让企业在云上运维的要求越来越高。

IT管理和运维工作涵盖了各行业的各岗位中,如何提高工作效率,规避风险,更好的做好IT管理和运维工作,已经成为一个不断探索和研究的新兴课题。小编认为,应从两个层面加强和完善IT管理和运维工作,可以改善IT运维工作的现状。

如何做好服务器的硬件维护、掌握哪些服务器硬件运维知识或技能,是每个服务器硬件运维人员所要深思的事情。服务器运维人员的工作“包含但不限于”以下列表中内容,不过这些也是服务器硬件运维工程师的典型职责。

IT设备包含服务器、交换机等,是数据中心最核心的硬件设备。服务器是高性能计算机,能够作为网络节点,高效存储、处理数据和信息。相对于普通的计算机,具有更高的安全性和稳定性,能够高速、可靠地处理大量数据。