服务器是一个互联网公司的“心脏”服务器里存储着公司所有数据，网民访问公司网站，了解公司相关产品，相关介绍都是通过服务器进入的，而做为一个服务器运维每天需要做的事情有： 1.服务器内存是否已满 2.磁盘空间是否足够 如果每个运维人需要管理100台服务器，还是传统的认为检测监控去管理，相信每个运维人都会抓狂的，还好现在又可以替代的运维管理面板，比如说云帮手，它的功能具体有： 1.批量管理多台云主机； 2.兼容性强大， 兼容市面基本所有的云商云主机，兼容操作系统； 3.操作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署； 4. 可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件； 5.监控和，资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看； 6.系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的； 7.免费使用。 总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬，一个云帮手软件基本满足了所有需求。
本文作者 Tyler Treat 是一名软件工程师，他认为运维的未来从很多方面来说都跟质量保证（QA）的未来走向相似。未来，运维要使开发者能够通过工具、自动化和流程实现自助服务。 传统的运维（ Ops）没有消失，只是在重组。 云服务的发展看起来让运维人员“丢”了工作，因为从传统意义上说，从本地（on-premise）转移到云平台意味着运维工作在相当大程度上外包给云提供商。 我之前在 Workiva 的基础设施和可靠性小组里工作时，我们将运行和基础建设工程团队并入一个单独的团队，该团队是由网站可靠工程师组成的，负责构建和维护基础设施服务，配置管理，日志管理，集合管理，监控等 现如今的运维团队，应该重新定义他们的愿景。 运维的未来是要使开发者能够通过工具、自动化和流程实现自助服务，并使他们能够通过最小的运维干预来部署并运行服务。 就像开发者把 API 作为他们提供的服务，运维把 API 以工具、UI、自动化、基础设施即代码、可观察性和警戒的形式作为他们提供的基础设施。 ?
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这本书理论性很强，个人认为几乎囊括了人工智能各个分支的相关算法。 2019年：进入了千寻的运维保障部门，接触到了更为庞大的业务。对智能运维有了进一步的理解。 年：开始基于特定的业务，搭建智能运维的解决方案。 从业务的角度看智能运维 首先，智能运维是建立在运维的基础之上的，只有了解了现有的运维的内容和技术体系，我们才能够合理的思考，智能运维在整个运维体系中的地位和作用。 •运维各项标准的制定和推行 运维技术体系 •SLA体系 •SLI，服务质量指标，服务的某项质量的一个具体的量化指标； •SLO，服务质量目标，服务的某项 • 日志文本检测服务 • 根因分析服务 • 故障影响评估服务 • 等等 从算法的角度看智能运维 智能 + 运维 • 异常检测
目前，越来越多的企业对智能化办公需求强烈，越来越需要移动办公和资源共享。但要实现这些，需要较高的网络部署成本且运行维护复杂，普通企业和个人难以承担。 智能云组网的出现，将这一问题简单化。 使用我们智能云组网的硬件终端根据需求直接配置在终端网络现场；在云端部署云组网平台EasyNTS，集中管理所有接入的云终端设备，实现接入与管控、动态组网、远程运维、文件传输、远程指令调用等功能，从终端到云端 为了解决研发维护便捷性问题，远程运维是比较好的解决方式，在沟通过程中，我们就发现我们的智能云组网EasyNTS用来进行端口穿透，实现远程维护，在这个项目上表现的很契合。 为此，我们在运营商内网一台服务器上部署了智能云组网的硬件设备，再将此硬件设备接入公网的云组网平台中。 将所有的设备通过防火墙策略把远程的地址限制到云组网硬件设备所在的服务器中，在云组网平台上将对应服务器的端口穿透出来，这样对项目组来说方便了研发的日常维护，大大提高了工作效率。 ?
2) 企业组织架构：云服务设计要考虑不同业务部门对于业务、技术支持、运营、运维、计费结算、分析优化等需求。 企业技术人员往往只能覆盖公有云、私有云、大数据、人工智能等某个单项的技术能力，因材施“治”十分必要，云服务的设计要考虑后期运营运维团队的梯队培养和能力提升。 比如，制造业企业面临着数字化转型的需求，考虑智能制造的发展路径，结合上述因素和企业自身实际，规划合理的建设计划和周期。 11) 运营：云服务设计要考虑统一的服务层次、服务目录、服务申请和审批流程等。 12) 运维体制：不同技术体系、不同层次会造成运维的复杂度加大，需要考虑合理的分层运维体系。 13) 能力开放：为了未来编排和设计更高层级的云服务，需要考虑云服务的能力开放需求，提供Open API。 ，构建多云混合云多虚拟化容器异构的服务能力，辅以云管理平台统一管理各类云服务、实施统一运营运维并进行统一分析优化。
【摘要】 本文依据2017 年 12 月1日WOTD 全球软件开发技术峰会中熊普江先生在“微服务与容器技术”专场与来宾分享了"云端微服务架构的运维思考"的主题演讲整理而成。 本次分享分为三个方面： 微服务架构的演进 微服务架构的特点与趋势 微服务架构运维的解决之道 微服务架构的演进 智能手机在移动互联网中的快速普及，中国互联网中心的相关调查表明：通过手机上网的用户比例已经高达 精细化运营转变 由于越来越多的服务都要经由云端处理，以通过各种容器来实现快速部署与扩展，因此我们必需使用精细运维，来实现对于资源的充分利用。 由于我们监控指标非常多，同时伴随着微服务的增多，其产生的报警数量也会呈爆炸式增长。因此需要有智慧化的运维，通过 AI 应用去收敛各种报警。 特别是那些放在公有云端的微服务，如何将它们纳入现有的 CMDB 呢？ 是否有更好的微服务管理工具，来实现服务可视化、消息跟踪和智能故障检测？ 是否有微服务的应用商店，来帮助我们快速地开发各种应用？
前言 历时2天, 今天终于成功将"智慧运维平台"上容器! 本文对微服务容器化过程做一简要总结. 智慧运维平台简介 随着公司业务的不断壮大，业务的上升必然带来了新的IT环境快速的变化。 IT架构以开源和云化架构为主，IT运维部面临 “传统环境”+“新核心”双重运维压力. 在此背景下建设了智慧运维平台. 智慧运维平台功能可以浓缩为2个: 以zabbix为核心的基础资源监控; 以自动化为核心的自动化运维管理. 功能架构 大致包括以下功能模块: 首页展示 监控告警 运维操作 发布管理 报表管理 接入管理 CMDB 系统管理 技术架构 技术架构基于Spring Boot 微服务体系. 创建Project oc new-project amp-test --display-name="智慧运维平台" --description="智慧运维平台容器化测试环境" NGINX 直接通过 nginx
简介 Fabric 1.4引入operation service即运维服务接口, orderer,peer节点可提供http服务, 方便外部获取节点的运行指标，管理日志级别，健康检查。 2. 如何使用运维服务 以fabirc-sample/first-network为例, . /byfn.sh up 2.1 Orderer节点运维服务 启动后连接到orderer容器 docker exec -it -e LINES=(tput lines) -e COLUMNS=(tput , 返回一堆东西.. curl http://192.168.31.86:8443/metrics 2.2 Peer节点运维服务 和orderer类似， 不过容器对应的配置文件是/etc/hyperledger 小结 感觉运维接口功能有限，日志管理暂时还是得用docker的log driver, 不过方向是好的, 只是这个1.4 LTS维护期是一年长不长短不短， 2.0和ETCD based raft共识已在路上
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。 本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型 幻灯片4.PNG 基于机器学习的智能运维分为几个方面，机器学习的运维分为几个地方，第一个是我们要发现问题，运维上面的问题有多种多样，第一有可能是业务出了问题，第二有可能是网络或者是设备、底层服务出了问题 这样过程中，我们整个智能运维就是将机器学习运用到运维领域，提升整个运维的质量、效率、成本三方面。 智能运维这一块一般来说会形成一个智能运维的学件库。 这个应该是所有人做智能运维的第一步，其实我们这一块是海量的时间序列和场景，包括各种各样的服务器数据和各种各样的业务器数据。
本次分享主题为“如何运维千台以上游戏云服务器”。重点是云时代的运维，包括游戏上云部署整体方案、游戏服务器批量运维管理，并对企业选择RDS还是自建MySQL数据库给出了自己建议。 ? 集群架构结合了物理机与虚拟化的优势，实现弹性扩容，游戏逻辑以服务进程或集群配置项的形式提供服务。该架构方案运维效率更高，可实现秒级开服同时具备业务高可用特性。 运维方式的转变 与三代架构相互对应是游族运维的三个阶段： 在第一代架构上，运维基本是手工运维，技术含量并不高，纯粹是采用人与时间堆积进行，运维同学需要登录每一台服务器，顺序执行相关的命令和脚本。 云上迁移历程 现在游族已经将几款老游戏迁移到阿里云上。在将ALLINONE架构平滑迁移到云上的过程中，首先要求就是迁移过程不能长时间停服，只能接受正常的版本更新的停服时间。 第三步正式迁移，正常的游戏停服维护时间（0.5~2小时）就可完成业务上阿里云的迁移。
2、移动端和微服务给运维工作带来的挑战 在 PC 端的时代，运维的很多工作受限于浏览器，在运维人员拿不到用户端真实数据的情况下，大家普遍会去采购一些第三方服务，尝试获取终端数据。 微服务的出现给运维工作带来一些难题。没有出现微服务之前，运维人员在一台或者两三台机器中就可以完成问题排查。到了微服务的时代，这些问题可能出现在分布式系统几十乃至成百上千个节点的任意位置。 系统中单个服务的启停和迁移很方便，也很频繁，各自的数据输出就变得很混乱，这意味着运维要查找问题就麻烦了很多，而解决这些麻烦就需要智能运维。 目前能够把这三部分融合起来的办法就是利用人工智能的手段，最后达到一种智能运维的状态。 4、智能运维当下的状况及智能运维发展的预测 智能运维当下还是一个初步探索的阶段。 设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分了解业务的前提下才能进行，还得考虑业务是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师绝对疲于奔命。 第二阶段，做到智能地定位故障。
最近好几个朋友和我聊传统金融行业中的运维智能化，如果用gartner创新曲线来映射我对智能化位置的定位，我觉得在传统金融行业中智能运维现在处于期望膨胀期与泡沫破裂低谷期之间（如下图），总体来说我对传统金融行业的运维智能化持保守态度 以下摘三个观点： 一、 运维智能化当前的应用领域主要针对业务连续性的故障应急环节，大思路即更快的发现问题与恢复业务： 故障发现：主要与监控结合，比如动态基线，多指标监控等； 故障定位：故障树或调用链路定位 ，历史报警关联定位等； 趋势预测：机器或业务指标趋势预测，流水或日志数据异常情况预测等； 业务连续性是运维底线，的确值得利用技术手段为运维人员赋能，但是是否将这些问题都寄托于智能运维呢？ 三、 从运维团队定位的发展看，我们可以考虑沿着“成本中心--》服务中心--》创新中心--》利润中心”演进。 从这个角度看，大部分企业都在成本中心，虽然ITIL V3己快20年，V4也出来了，但是V3的服务中心的思路，又有多少运维组织落实了呢？更不要说创新中心、利润中心了。
[业界方案] 智能运维-学习笔记 0x00 摘要 本文为本人的学习笔记，非商用。 以下给出的几种简单方法和技术，既能在异构系统中建立某种关联，为智能化提供一定的支持，又不要求开发人员改变技术栈或开发框架。 日志标准化：日志包含所约定的内容、格式，能标识自己的业务线、服务层级等。 在这一层，我们期望通过对监控和运维平台产生的大量数据进行分析，做趋势性的预测和智能分析，提供一些比较有价值的统计报表，来指导业务运营和决策。 （AIOps）中几处问题的解决方案与思路 AIOps智能运维之三：无监督异常检测 技术干货 | 日志易产品总监饶琛琳：数据驱动的智能运维平台 从人肉到智能，阿里运维体系经历了哪些变迁？ 根因分析初探：一种报警聚类算法在业务系统的落地实施 京东物流基于开源APM的智能运维体系建设与落地 百度 AIOps 实践中的四大金刚
腾讯云数据库凭借业内领先的服务能力和卓越的国产数据库生态，荣获“数据库服务商运维运营服务能力评估证书”。 信通院“大数据服务商能力评估”主要面向为客户提供各类大数据实施运维服务的服务商，旨在依据标准通过材料展示、问答质询、工具演示等方式全面衡量服务商提供某类服务的能力水平。 数据库服务能力成熟度模型覆盖各类型数据库服务，评价指标维度囊括过程、资源、技术、成效等，能力要求可根据服务类型划分为规划设计能力、实施部署能力和运维运营能力三个部分。 经过专家的集中评审，认定腾讯云数据库的运维运营服务能力达到稳健级（第三级），在基本运维、云化运维、监控、健康检查、SQL审核、备份恢复、安全审计、应急方案演练、培训、性能优化、模型优化、数据生命周期管理等能力项方面均符合企业级运维服务要求 这是对腾讯云数据库运维运营服务能力的权威认可，也是腾讯云数据库产品市场化进程中的又一里程碑。
常用Windows 运维命令 net user 查看系统有什么用户 query user 查询当前登录用户 systeminfo 查看系统启动时间、安全补丁更新情况 Windows 设置自动更新、安装安全补丁并重启 疑似腾讯云自动更新的bug 当从腾讯云控制台重置管理员密码后，之前安装的安全补丁会丢失。并且，后续自动更新不会回溯之前的安全补丁。 因此，为防范SMB 等协议的漏洞 0day，强烈建议使用安全组，除443、80端口以外，禁止Windows服务器在互联网暴露 1-1024 的端口。
腾讯云数据库智能管家（DBbrain）是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。提供从用户行为安全、SQL安全到数据存储加密安全等多项数据安全服务,公安部认证的等保合规性安全产品。提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端。
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