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| 数据中心的四法宝

对于数据中心,工作的重要性不言而喻,在数据中心生命周期中管理是历时时间最长的一个阶段。 投资巨大的数据中心,为了能够尽快得到收益,就需要在运的工作上多下工夫,切勿进入“一流设备、二流设计、三流”的不良运营之中,高品 质数据中心的工作至关重要。 那么如何才能提升数据中心的水平,本文提出了数据中心工作制胜的四法宝,做好这四个方面的工作将使数据中心一直 运行于最佳状态,为数据中心创造最大的受益。 通过对数据中心而 输出的各种技术文档,将为后来人提供方便,并且可以提升数据中心整体的能力。数据中心的文档五华八门,你不知道什么时候其中的哪些文档就会派上用场。 工程文档、业务备份、在线监测、周期巡检是数据中心工作的四个重要方面,只有做好这四个方面的工作,才能让数据中心保持长期稳定运行,并能产生良好的效益,是数据中心水平高低的主要体现,拥有这四法宝,将使数据中心终身受益

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=平台+数据

会比开发更加重要 的发展日新月异,曾几何时,仅仅是被认知为跑机房,装系统,设计网络,给开发擦屁股。 但是现在运变得极度重要,职责也更加细化,譬如稍大点的公司就将划分为基础,网络,DBA, 应用,架构师。 发展新方向 之前我写过一篇文章,谈及如何用大数据思维做,当然这篇文章有他自己的局限性,只是谈及了监控,灌输一种 data based 的理念。 一切服务都是为了帮助数据进行流转和变换,服务的状态也都反应在数据流上,这种瞬态和终态的量是非常的,所以我们需要借助大数据的思维去做处理。 到这里就可以参考大数据思维做灌输的概念了。 所以未来可以完全依托一个固定的分布式操作系统,在其上开发各种工具,利用大数据相关的理念和工具,监控,追踪,分析服务的状态,解决现有的工具碎片化,难以复制,难于贡献生态的问题。

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    腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (三)

    作者丨周小军,腾讯SNG资深工程师,负责社交产品分布式存储的及团队管理工作。对互联网网站架构、数据中心、云计算及自动化等领域有深入研究和理解。 12月16日,首期沙龙“海量实践曝光”在腾讯大厦圆满举行。 一、活动背景 [图片] 有三座大山:活动、大变更、大故障。这几个场景是最消耗人力的。特别是活动,非常考验弹性能力,对自动化挑战很大。 我今天所分享的主题就是深入百亿次红包活动的背后,解析腾讯的方法体系,了解织云平台如何帮助实现活动高效,如何减少运人海战术。 相关文章 腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (一) 腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (二) 沙龙PPT下载地址: https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3

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    腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (二)

    作者丨魏旸:腾讯高级工程师,具有15年经验的专家。负责QQ空间、微云、QQ空间相册等的工作。 12月16日,首期沙龙“海量实践曝光”在腾讯大厦圆满举行。 沙龙出品人腾讯技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安,讲师腾讯手机QQ负责人郭智文,腾讯高级工程师魏旸,腾讯SNG资深专家周小军出席沙龙,并带来精彩的技术分享。 同时深圳的PC或者移动端用户更新了空间,数据需要同步到其他地域的后端存储上,空间有一套专用的同步中心架构来保证数据同步。 简单介绍一下同步中心的架构:单写多度的业务讲数据接入同步中心后,同步中心通过多种技术手段保证数据同步到多地的读SET。 [图片] [图片] 相关文章 腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (一) 腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (三) 沙龙PPT下载地址: https://share.weiyun.com/5c406a57164ed4cf7e248160aebf74c3

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    腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (一)

    作者丨郭智文:腾讯高级工程师,手机QQ负责人。 12月16日,首期沙龙“海量实践曝光”在腾讯大厦圆满举行。 沙龙出品人腾讯技术总监、复旦大学客座讲师、DevOps专家梁定安,讲师腾讯手机QQ负责人郭智文,腾讯高级工程师魏旸,腾讯SNG资深专家周小军出席沙龙,并带来精彩的技术分享。 业务同事通过腾讯网络中心联系到重庆联通网络负责人,经过多轮沟之后,确认确实是运营商在凌晨时段割接网络引起,运营商与厂商经过两次调整最后故障才得以解决。 总结 相关文章 腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (二) 腾讯云干货沙龙-海量实践曝光 (三) 沙龙PPT下载地址: https://share.weiyun.com

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    指标数据流程

    现状 针对目前大数据异常响应效率低,解决处理定位难,压力集中在某几个人等不合理的现状。 针对技术组件方向,建立大数据技术保障组,异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人,组件负责人根据实际情况,业务重要程度,是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.

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    相关指标数据采集并ES入仓 - 笔记

    收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓,入到Kafka里面,并通过Kibana可视化展示。 需要进行采集的应用进程相关指标如下: ? 指标值 indexValue CHAR 是 支持批量 指标类别 indexType CHAR 是 安全 测试 运行 应用 环境 指标描述 indexDesc VARCHAR 是 指标说明,指标采集数据源 legao……) 采集时间 collectTime TIMESTAMP 是 支持批量 应用名称 appName CHAR 是 以AIOPS的3位编码为准 主机名 hostName CHAR 否 发送数据源主机 dataSource CHAR 是 脚本路径@主机IP 下面是应用指标数据进行ES入仓的请求说明 测试区接口说明: 访问链接:http://192.168.10.10:10222/haha/heiheiAPI bash shell生成时间戳示例 date +'%s' # bash shell请求示例 curl -s -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d 请求数据

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    徒手教你制作监控

    在公司开发人员资源紧张的情况下,想要快速搭建起一套屏可以使用Grafana。   Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件。 综合屏展示   以上内容都是分模块的,现在想把服务器、业务访问流量、容器状态放在一个屏内显示,每一块都来各自的数据源。 关键在于一块屏要展示哪些关键信息,摈弃掉无关紧要的内容,下面是其中一个屏,具体制作方式与上面一样,其中图形大小与布局需要根据投影到屏上的分辨率有关,需要现场调试。 ? 关于屏展示的技巧 Grafana提供一个屏展示轮播功能,几个看板之间自动切换,具体就是Playlists。 ? 给屏一个名字,和切换间隔,然后将需要轮播的看板加入。 ? Grafana还可对接很多数据源,需要自行去探索,有能力的可以进行二次开发,打造自己的监控屏。

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    系统要素

    https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/53199058 系统要素 如今的互联网是一个巨大的变幻莫测的世界,每个站点、每个应用程序 要想在21世纪取得 24x7维和系统成功的话,关键是要能够理解并合理地关注这五要素。 监控包括:常规的 CPU、RAM、以及磁盘输入/输出监控,还包括对许多与网络服务器、应用程序和代码、数据库等相 关的特定服务问题的监控,重点是对能够提高和/或降低大型系统性能的关键变量进行监控 这种做法也能够帮助程序开发员和团队成员强行地把安全观牢 记在心。 要想在21世纪取得成功和系 统成功的话,关键是要能够理解并合理地关注这五要素。

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    深度解析快DKM大数据管理平台功能

    深度解析快DKM大数据管理平台功能 之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享,有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包,不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把快DKM大数据管理平台的内容整理了一些,作为DKHadoop相配套的管理平台,是有必要对DKM有所了解的。 通过DKM ,人员是可以提高集群的性能,提升服务质量,提高合规性并降低管理成本。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业数据中心的管理变得简单和直观。 2.提供实时的集群概况,例如节点,服务的运行状况; 3.提供了集中的中央控制台对集群的配置进行更改; 4.包含全面的报告和诊断工具,帮助优化性能和利用率; 基本功能:DKM的基本功能主要可以分为四模块 3、权限管理 对系统管理员,数据库管理员及其他管理员必须授予不同级别的管理权限。

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    监控,如何获取数据

    如果想做自动化高效化,则少不了搭建监控系统。目前市面上已经有大量成熟、开源的监控平台可供挑选。但如果想实现一个监控系统,或了解监控系统的原理,则可参见本文。 1. 常见监控系统划分 常见监控系统可按有/无Agent,使用Pull/Push获取数据进行简单划分。 [sqpnqlpbyh.png? 相信/开发对此协议都很熟悉,用于监控时,它可以直接输入系统命令从而获得监控数据输出。优点是一次就能获取大量的信息,缺点是交互不好控制和获取到的输出往往需要清洗处理。SSH示例如下。 系统文件读取的系统的运行数据,应用数据文件读取的是应用的运行数据。仅以系统文件举例,例如Linux系统的监控,大多可以靠读取/proc/目录下的文件实现。 小结 监控系统可按“有/无agent”、“使用pull/push获取数据”划分成6类。 Agent实际是一个轻量程序,用于提供系统无法直接提供的数据

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    数据生态之数据思维

    数据根据上述方式的发展历程逐步构建数据生态,如果我们把方式的发展浓缩成技术提升和工具建设,那与之相对应的,数据的发展也有四个阶段:自动化能力、平台化能力、数据能力、智能化能力 在数据能力中,数据已初步形成初步数据生态标准,具备构建数据中台和数据可视化,同时也能对数据的进行血缘能力和影响能力的初步分析。 在智能化能力中,数据已形成较大的规模,因此将经验和大数据、机器学习的技术相结合,开发成一系列智能策略,提升数据的输出能力,让数据边界延伸至更多的场景。 二、 什么是的“数据思维” 方式的发展提升了人员的基础门槛能力,在现在很多的企业中,人员的日常离不开数据的过程和结果靠不靠谱,都可以通过数据来验证。 而人员只需要将场景的数据和其他第三方数据进行有机的结合,因此人员随时看数据,并不需要成为他们,服务能力的边界延伸并不意味技术的延伸,人员跟需要善于运用现有的数据来获得想要的结果和反馈

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    4.5.1 他山之石之数据

    【概要】 ---- 本篇是《数智万物下的思考》第4章“平台”的第4节“分析平台”第1小节,主要观点有:: 1、在围绕“监管控析”的平台有机躯体上,数据平台定位为大脑,承担生产环境所有数据和信息汇总 )、应用运营几类数据出发,挖掘对应厂商对数据应用场景的观点。 3、数据平台考虑以下几个关注: 关注数据在运数字化空间的融合作用。 关注提升业务连续性保障、IT交付效率、感知客户体验、产品运营能力的分析能力。 关注数据治理、指标体系的建设。 得益于他们对“监管控”落地全家桶式的解决方案,加上围绕数据平台中专门打造的数据平台、日志、统一事件、可视化工具,从纸面上看,提供了相对齐全的数据分析能力。 统一的监控性能指标数据。 3、关注数据治理、指标体系的建设。 4、关注数据平台在多源、实时、海量的数据汇集能力,与低代码的数据开发,数据开放与输出的平台能力。 5、关注AIOps解决未知问题的数据分析能力。

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    的感悟(做需要考虑事,组织结构,学习地图....)

    需要考虑的事 简介 /* 是在于一个量 最少的人,最多的事 并且保证业务 比如说google的一个数据中心,只有几个人在维护 不能直接的创造价值,而是可以变相的节约成本 9.体系,最好制定一些发布流程,虚拟机申请流程,巡检流程等等。巡检也是很重要的,云服务器也要定时看看是否磁盘满了,是否要续费等等。否则哪天出问题,问题就了。 数据 数据负责数据存储方案设计、数据库表设计、索引设计和SQL优化,对数据库进行变更、监控、备份、高可用设计等工作。详细的工作职责如下所述。 研发 研发负责通用的平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、平台、数据权限管理系统等。提供各种API供或研发人员使用,封装更高层的自动化维系统。详细的工作职责如下所述。 像宝塔面板,cdn,都是一或者开发看准机会后从技术转型成创业者。 购买基金彩票和增值物品也可以,区块链就算了,不得到国家承认和保护的东西,终究没有的发展的。

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    走进腾讯,聊干货(第一期):海量实践曝光

    《走进腾讯,聊干货》系列 (1)是由腾讯云主办的互联网实践系列技术分享沙龙,将在北京、上海、深圳、广州、厦门、成都等城市举办; (2)主题分为四期,包括海量、运营规划、自动化、智能监控等话题 ,期待您的关注与参与; 第一期主题:海量实践曝光 (1)时间:12月16日,周六,下午2:00--6:00 (2)地址:深圳市南山区科技园-腾讯公司培训教室 (3)参与说明:请填写此问卷进行报名, (3)3:40-4:30 魏旸 《千万用户迁徙,QQ空间异地多活实践》 (4)4:40-5:40 周小军 《从腾讯社交平台春节活动的背后,看自动化》 (5)5:40-6:00 自由讨论 二 ”; 3、周小军 (1)腾讯SNG资深专家,拥有十几年的IT经验; (2)擅长互联网网站架构、云计算平台及、自动化开发等领域,具有十万台级规模的基础设施规划及运营能力,腾讯学院讲师; ( 3)目前在腾讯SNG的社交网络运营中心,负责数据维和接入工作。

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    2020年数据中心的三趋势

    在行业资深人士看来,要巩固数据中心这个大堡垒,2020年包括外包公司、集成商、承建商和直接业主,会继续在三个方面加强的管理工作。 1、整体的自动化全面升级 在整体的领域,数据中心的兴起,标志着IT应用的规范化和组织化进入新时代。在海量IT基础设施前,人工作业模式难以支撑新型数据中心的正常运转。 数据中心转型升级到利用自动化、智能化手段节支增效,将是行业变革的重要标志,当前,包括3D可视化管理平台、环境动力监控系统等自动化方案,正帮助用户摆脱耗时耗力的工作,以提高数据中心维和管理的整体效率 3、团队的建设和转型 除了大型数据中心,会配备专业的运营团队,一般的数据中心,基础设施的维和管理工作,业主要么外包给第三方的公司,要么由其他IT人员兼职,这样非可控和非专业的机制,导致的结果是效率低下 而随着数据中心重要性的提高,业主们梦想着完善基础设施的维和管理工作,包括专业人员的培训,招聘更专业的技术人员,以及引进成熟稳定的管理体制和系统平台,人员及团队也面临着职业重新规划、定位和转型的机遇

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    10HBase常见工具整理小结

    摘要:HBase自带许多运工具,为用户提供管理、分析、修复和调试功能。本文将列举一些常用HBase工具,开发人员和人员可以参考本文内容,利用这些工具对HBase进行日常管理和。 HBase组件介绍 HBase作为当前比较热门和广泛使用的NoSQL数据库,由于本身设计架构和流程上比较复杂,对大数据经验较少的人员门槛较高,本文对当前HBase上已有的工具做一些介绍以及总结。 2) 本文所涉及的HBase工具均为开源自带工具,不涉及厂商自研的优化和工具。 总结: 对集群影响:5星(删除HBase集群上所有数据) 实用性:2星(除开需要重新设置HBase数据的场景如要切换到HBase on OBS,平时很少会用到) HBCK工具 HBase的hbck工具是日常过程中使用最多的工具 总结: 对集群影响:4星(个别meta相关命令对集群影响极大) 实用性:5星(hbck是HBase人员的最基本工具) RegionSplitter工具 RegionSplitter是HBase的

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