大数据时代自动化运维管理发展策略

1、    大数据时代自动化运维管理发展策略    陈昊摘要随着信息网络技术在各个领域的应用，数据信息逐渐呈现形式多样、信息量大、更新迅速、可利用价值高等特点，帮助协调整个社会的经济生产模式，使得原有运维管理方式遭受较大的冲击，本文将介绍大数据时代的概况，并针对大数据时代运维管理模式进行优化分析，探究如何在大数据时代发展新的自动化运维管理方式，目的是提高韵味管理效率，进一步创造大数据时代下的运维价值。【关键词】大数据时代 自动化运维 配制构架发展策略信息网络技术的应用不仅提高了我国经济运转的智能化程度，更以高速生成的数据显示了人们的日常生产生活方式。在这种大

2、数据时代下，传统管理模式企业面临机遇和挑战，一方面企业能够通过建立运维管理平台收集数据进行自动化管理，降低传统管理模式出现人为差错的风险，另一方面，通过先进的运维思想和完善的基础配置可以进一步提高数据平台运维处理能力，从而使运维管理在自动化的基础上更加完善化，工作量增加也能确保运维管理效率。1 大数据时代自动化运维管理思路1.1 完善基础配置管理大数据时代下数据信息传输量不断增加，通过构建自动化运维管理平台，以计算机程序代替人为操作进行指令的下达，会大大降低出现故障的概率，但计算机等基础设施中硬软件配置关系到数据集群的梳理，因此需要建立一定的关系来进行基础配置中ci的设计管理，以此来梳理不同集

3、群数据的运维关系，从而为实现自动化运维奠定基础。这个过程中需要利用数据业务联系设计配置，帮助创建以ci配置关系为基础的运维模式图。1.2 结合基础构架进行日志分析配置管理无论是对于传统数据运维管理还是对于自动化运维管理模式的构建都需要将不同的配置中的ci联系在一起，但后者需要利用日志数据进行ci的联系，如图1所示。接收数据信息后，ci配置依照设计关系规则进行数据信息筛选，筛选出的信息以日志的形式就在服务器中，方便进行后续流计算平台的运维分析，数据信息分析结果将会储存在运维数据库中，如图2所示，这种日志分析结构的利用能够有效规避传统运维管理中难以进行数据排查的情况，迅速实现数据信息的查找分析，且

4、处理分析过程能够将出现的问题及时显现出来，快速进行解决。1.3 日常自動化变更传统运维管理模式中如果需要进行日常变更，首先需要制定变更方案，然后通过层层审核最终确定执行，这种情况下往往会使变更过程存在安全风险，一方面无法预知变更发布后可能出现的数据隐患，另一方面可能会引起大规模的连锁工作变更。在这种形势下可以尝试引入工作流平台，将日常变更进行自动化归类，针对数据集群迁移等较为稳定的日常可以进行自动化变更，也可利用工作流平台进行快捷的审核和执行其他类型的变更，快速、精准的实现自动化变更，规避变更风险。1.4 硬件架构排查与传统运维管理模式相比，自动化运维管理也会存在数据河北硬件问题，出现问题就需

5、要检查和维修，传统运维管理模式采用人工检修的方式对硬件设备进行系统的排查，并需要制定周期定时对硬件设备进行管理，如果发现设备存在问题就需要进行大规模数据迁移避免发生信息故障，整个过程既繁琐也容易出现二次故障。进行自动化运维模式管理改进可以考虑在阈值外进行自动化检查和监控，即通过配置架构和逻辑关系进行实时系统排查，及时预警硬件故障，操作工程师可以快速定向进行异常硬件问题处理。1.5 硬软件交付检查数据集群信息的传输和交流需要硬软件系统的配合交付，首先可以使用工作流平台对基础硬件配置如硬盘、网卡、cpu等进行软件交付检查，具体检查方式是依照具有一定强度梯度的读写压力来衡量硬盘工作状态是否保持稳定;

6、绑定局部cpu对兀值进行运算试验，依据运算时间分布曲线来衡量cpu的性能指标等。其次，在硬软件交付检查中出现客观影响因素导致对硬件系统的误判是不可避免的，应不断完善交付检查知识库，针对历次检查过程进行持续分析和记录，不断优化硬软件交付检查的可靠性。2 大数据时代自动化运维管理发展策略结合传统运维管理模式与大数据时代自动化运维管理模式的对比可以总结出，自动化运维管理模式更侧重于对大规模数据集群的把握分析，基础配置架构越完善，逻辑设计分析越严谨，运维管理工作效率越高，越能够进行数据的分析处理，同时以丰富的数据信息进行反馈调度，实现数据资源的有效管理，因此对于大数据时代自动化运维管理模式的优化，工程

7、人员需要不断优化平台设计，提高平台的数据信息管理能力，同时通过管理平台的逻辑性排查规避硬件系统对工作台的影响，降低人工维护成本。除此之外，自动化运维管理平台进行数据的分析利用目的是提高运维管理平台的安全性和稳定性，以此为基础向用户提供更良好的体验，但在此过程中运维管理平台可能出现成本与资源分配不合理的问题，影响实际运营效率。鉴于此，运维管理平台需要吸收日常运维管理工作中的经验，开发数据日志信息的更多功能，提高知识库的稳定性，从而使运维管理水平不断提升。3 结束语随着大数据时代的到来，数据信息成为人们日常生产和生活不可分割的一部分，传统运维管理模式急需进行革新优化，运维管理平台需要结合自身基础配置情况进行工作流平台的改进，开发利用日志的问题排查功能，不断提高数据测试检查和日常自动化变更的效率，最终实现大数据时代的运维管理转型。