在企业业务信息化之后，企业业务依赖于各种应用系统，应用系统又依赖于各种IT资源。当IT资源出现故障或性能下降时，会导致应用宕机或性能下降，进而影响企业业务产出。资源监控就是对那些可能影响IT资源服务能力的各种技术性能参数进行全面监控，以便提前发现问题隐患并预警，帮助企业将故障消灭于萌芽状态之中。
近期在ChinaUnix论坛有一场讨论，标题是——云计算时代：运维人员会踩到哪些坑? 整个讨论过程非常活跃，大概有50个答复，运维派这就给大家整理了一些讨论的优质内容分享给大家。 背景： 在云计算领
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月，想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括，从补丁到结构化的内核改变，从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限，但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级，而不是PB级的。这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。取而代之，系统正在遭遇“中数据（Medium data）”的威胁，而当下许多行业的机构基本上都面临着这种威胁。对Bloomberg来说，在企业级低延时场景下，Hadoop和Spark这样的系统既没有效率，也难以维护。时至今日，高核心数、SSD以及海量内存
混沌工程是一种提高技术架构弹性能力的复杂技术手段，旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。
基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点，在用户数目与通信负荷很大的场合，提高Web服务器性能是一个迫切的课题。本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发，阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节，只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要，系统的性能才是真正可保证的和可扩充的。 文章从系统的实际运行与相应的经验出发，阐述了性能改进方面的一些具体措施。比如：在本文中讨论了 Web服务器平台的选型考虑；Web服务器的配置管理；应用系统本身的优化与预先设计系统时可扩性的性能保障等具体内容。 通过技术上的分析与改进，综合性地运用多类措施与手段，在实际系统中，Web服务器运行的性能得到了一定程序的保证。
从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（如果一个PC对外提供ftp服务，也可以叫服务器）。
Kubernetes （Kube 或 K8s）越来越流行，他是市场上最好的容器编排工具之一。
确定哪种类型的数据库或数据库服务最适合您的企业的最佳方法是什么？这完全取决于您需要什么类型的用例。在本文中了解更多信息。
随着高校信息化不断发展，学校的教学科研管理全部实现数字化，对服务器硬件的需求不断加大。数据中心机房资源日趋紧张，然而通过对数据中心全局服务器设备使用情况的调查发现，大部分的服务器又存在严重的资源闲置和浪费情况。为了有效改变这种状况，信息网络中心经过多方面的调查研究，决定进行服务器虚拟化项目建设. 1.服务器虚拟化相关技术介绍 服务器虚拟化技术是将传统的物理主机通过虚拟化软件，将物理主机的CPU、内存和硬盘存储空间整合成统一的逻辑资源池，再从逻辑资源池中创建几个几十甚至几百个虚拟服务器为应用提供服务，从而提高
云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。
一、前言 我们都知道，当今无论在BAT这样的大公司，还是各种各样的小公司，甚至是传统行业刚转互联网的企业都开始使用分布式架构，那么什么叫分布式架构呢？分布式架构有什么好处呢？分布式架构经过了怎样的发展呢？是哪家企业开启了分布式架构的时代呢？读完本文，你就会得到这些答案，下面让我们一起来开启分布式概述的奇妙之旅吧！ 二、分布式架构的发展历史 1946年2.14日，那是一个浪漫的情人节 , 世界上第一台电子数字计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生了，她的名字叫ENIAC。这台计算机占地170平米、重达 30 吨，每
我们都知道，当今无论在BAT这样的大公司，还是各种各样的小公司，甚至是传统行业刚转互联网的企业都开始使用分布式架构，那么什么叫分布式架构呢？分布式架构有什么好处呢？分布式架构经过了怎样的发展呢？是哪家企业开启了分布式架构的时代呢？读完本文，你就会得到这些答案，下面让我们一起来开启分布式概述的奇妙之旅吧！
1946 年情人节(2.14) , 世界上第一台电子数字计算机诞生在美 国宾夕法尼亚大学大学，它的名字是:ENIAC; 这台计算机占地 170 平米、重达 30 吨，每秒可进行 5000 次加法运算。 第一台电子计算机诞生以后，意味着一个日新月异的 IT 时代 的到来。一方面单台计算机的性能每年都在提升:从最早的 8 位 CPU 到现在的 64 位 CPU;从早期的 MB 级内存到现在的 GB 级别内存;从慢速的机械存储到现在的固态 SSD 硬盘存储。
故障服务器上一共16块FC硬盘，单盘容量600G。存储前面板10号和13号硬盘亮黄灯，存储映射到redhat上的卷挂载不上，服务器业务崩溃。
在微服务架构系统中包含了大量的服务，并且服务之间存在复杂的依赖关系，以拓扑的形式运行并相互协作，如果部署的时候采取方式来解决整体的依赖、配置通信的协议和地址等，那么重新部署到新环境的成本会非常高。而容器技术提供了一种将所有的服务能够迅速快捷地重新部署的方案，并且可以根据需求进行横向的扩展，且保证高可用性，在出现问题的时候可以自动重启或者启动备份服务。
去年夏天之前，天津滨海农商行还没有感受到今天所能感受的压力。那时候，在以对公业务为主的模式下，日常的金融交易量只有5万到7万笔，最大峰值20万笔；而现在，这个数据突破了100万笔。
作为一名架构师，我们要专业，要能看懂代码，及时光着臂膀去机房，也能独挡一面！及时同事搞不定问题，或者撂挑子，你也能给老大一个坚定的眼神：不怕，有我在！还能在会议室上滔滔不绝，如若无人，让不懂技术的妹子看你时眼神迷离，就好想落霞与孤鹜齐飞！
IBM 上周一公布了最新的 POWER RISC CPU 系列，该系列针对企业混合云计算和人工智能 （AI）推理进行了优化，同时还进行了其他一些改进。
说起“云计算”这三个字，相信你一定听过无数遍了，那么我想问问你，“云计算”到底是什么？你能回答出来吗？首先我们听到云计算三个字时，感觉非常高大上，高不可测的，新技术代名词等等。如果你没有接触过的，感觉离我们很远，很不生活化，不像QQ微信这么生活化的应用软件。
随着虚拟化，Redis,BDB内存数据库等应用的普及，现在越来越多的服务器配置了大容量内存，拿DELL的R620来说在配置双路CPU下，其24个内存插槽，支持的内存高达960GB。对于ECC,REG这些带有纠错功能的内存故障检测是一件很头疼的事情，出现故障，还是可以连续运行几个月甚至几年，但如果运气不好，随时都会挂掉，好在linux中提供了一个edac-utils 内存纠错诊断工具，可以用来检查服务器内存潜在的故障。
与PC一样均采用冯.诺依曼体系结构：由运算器、存储器、控制器、输入设备和输出设备五大基本组成部分组成计算机系统，下图为计算机的基本组成框图。
操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 SP4 32bit
由于时代和磁盘技术发展的限制(单盘容量和性能发展缓慢)，产生了raid相关技术。技术产生了，如何才能快速的来实现和进行部署呢？最简单最快的方法就是在操作系统层面实现或者在操作系统上部署raid软件(有点类似虚拟化里面kvm和xen的区别，kvm在linux内核里，xen是linux系统层面上的软件)。功能是轻易的实现了，但是性能呢，非常一般。早期阶段，CPU技术发展有限(也没有现在的什么多核超线程，频率也比较低)，但raid计算又会消耗大量的CPU，造成CPU使用飙升。
下面是盘点出的2017年国外10大云故障，提醒人们，这个快速成熟的行业，其出色运营的风险比以往任何时候都要高： IBM，1月26日 今年年初，IBM云的可信度受到打击，当时客户用于访问Bluemix
Java虚拟机介绍 上一节中，我们介绍了Java的发展历史，从Java1.0说到了Java1.9，从1995年说到了2017年，在这20余年的发展过程中，Java在全世界得到了广泛普及，成为了世界上使用人数最多的编程语言。 值得表明的是，Java的高速发展离不开底层技术的支持，离不开Java的核心--虚拟机。在这20多年的发展中，Java虚拟机也随着Java的版本不断的迭代，更新。 从1996年初，Sun公司发布的Java1.0开始，虚拟机就走进了历史的舞台。在发展的过程中，有的虚拟机一经出现便得到众多关注
(1) 硬件故障报警灯是一个发光二极管，它亮表示系统检测到了硬件故障，管理员应该注意。
如今IT产品更新快，品牌、型号品种繁多。所有的服务器在售出的整个使用周期内 都需要不间断的监控和维护来保证其正常运行。当硬件设备发生故障时必须保证设备能得到及时修复，若处理不当所造成的损失将是无法估量的。轻者有可能设备无法正常工作，重者造成数据丢失，重要信息遗漏等，这样的结果将不堪想象。
集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
一、首先我们来看看传统数据中心的架构。一般外围是路由器、Firewall，核心是三层交换机（旁挂安全设备），底层是二层交换机、服务器、存储设备。服务器一般是专机专用，不具备弹性。同时整个系统架构一般只为一个单位、公司服务，
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
Induction是一款用于理解数据关系的开源管理工具，它可用来探索行/列，运行查询和数据可视化等方面。该工具支持多种数据库，包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis以及MongoDB。此外，Induction还可以通过编写添加其他新的适配器。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机，提供计算、数据库、存储、中间件，解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求，但他的缺点同样明显，贵！高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格，大机的垄断，即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力，也限制了数据库的容量。
系统主要针对于各类平台的服务器和各种网络设备的物理层、网络层和应用层的监控。系统记录各类检测信息，从而能使各种故障信息即时通过终端界面、短信、EMAIL、声音来报警或预警，方便维护人员有效处理各种故障信息。对于已经记录的历史信息数据，系统提供了分析决策的工具，起到优化整体系统资源的目的。为简便维护工作，系统提供了版本管理、远程控制管理、资产设备管理、运行维护工作提醒等各类的日常运行维护工具，简便于运行维护工作的开展。
HACMP，全称为IBM High Availablity Cluster Multiprocessing。
AIX中虚拟IP地址的概念与IBM OS/390中的很相似。将虚拟IP地址赋给AIX系统后， 可以使IP地址不再依赖指定的网络接口。发送方只需将包送到接收方服务器的虚拟 IP地址上即可(所有接收到的包还是通过真正的物理网络接口到达该服务器的)。
大家都知道，至少老读者应该都知道，我是从网管，编程，DBA,数仓一路爬过来的。这么多年的风里雨里多少有些技术上的技巧可以分享给大家。还记得有个曾经抖落过一段小插曲吗，发生在网管装机那个时代。
世界已经迈进“移动”时代，现在应用程序必须能够实时提供数据，这不仅包括数据库表中存储的重要最终结果，还包括用户使用应用程序时执行的所有操作。任何可用信息，例如，用户点击量、日志数据或传感器数据都可用于改善用户体验、生成报告、向机器学习系统提供数据，等等。现如今，开发者必须关注基于实时事件流的系统。
2008年北京大学硕士研究生毕业，并于同年加入IBM中国开发中心事务处理中间件组任职软件工程师。
作者：Tom Krazit是IT外媒Protocol的企业版编辑，撰文介绍云计算和企业技术。近二十年来，他为IDG、CNET、paidContent和GeekWire等出版物撰写和编辑技术行业的方面文章，并担任Gigaom和Structure的执行编辑。 IBM内部人士表示，营销失误和重复的开发流程意味着IBM云一开始就注定失败；在尝试推出自己的公共云八年后，它在这方面的未来陷入了困境。 2013年中国云市场处于起步阶段，七牛获B轮融资、UCloud 11 月获得A轮融资1000万美元、青云完成B轮融资2
本次数据恢复服务器为SUN 光纤存储系统，中心存储为6枚300G硬盘组成的RAID6，划分为若干LUN，MAP到不同业务的服务器上，服务器上运行SUN SOLARIS操作系统。
首先，我们要了解分布式系统的原理和应用，因为在高并发场景下，服务器集群往往会扮演着至关重要的角色。对于如何优化集群的负载均衡、数据存储以及网络通信等方面都需要有深入的了解。
存储虚拟化(Storage Virtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。典型的虚拟化包括如下一些情况：屏蔽系统的复杂性，增加或集成新的功能，仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或者多个实体上的，而这些实体则是用来提供存储资源或/及服务的。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
Java是目前软件开发领域中使用最广泛的编程语言之一。Java应用程序在许多垂直领域（银行、电信、医疗保健等）中都有广泛使用。Refcard的目的是，帮助开发者通过专注于JVM内部，性能调整原则和最佳实践，以及利用现有监测和故障诊断工具，来提升应用程序在商业环境中的性能。
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