数据中心的运维都有哪些技术要求？

作为应用型的运维来说，除了需要了解基础的普通维护之外，还要足够的了解具体的软件产品，这样就可以很好的进行软硬件部署架构的设计、性能测试、产品部署上线、平时产品线上的故障监测和侦错等工作，也能够更好的与其他人进行配合。所以说，除了基本的服务器和数据库操作能力，了解软件的设计和性能测试优化也是很重要的，当然如果能够掌握一些脚本编写是更好的。

数据中心的运维为了保证设备能够更稳定、更安全，需要进行监控和侦错，减少错误的发生，也可以在一定的程度上，减少运维费用的支出。当然这些也是一个运维人员工作成效的重要表现，这些对于公司来说，是非常重要的。

内容来源于：ITSS符合性评估落地工具-云雀运维！！

轻量化数据中心 3D 机房数字孪生解决方案，涵盖拓扑图~

以数据中心实际场景为基础，在场景中通过城市、园区、机房等建筑及设备外观，体现数据中心的空间位、周边环境等信息。通过对数据中心环境、资产、容量、动力等数据源的采集、处理、分析，为运维人员提供集中监控、集中管理、科学决策等全生命周期运维能力。

为 Web 可视化提供丰富的展示形式和效果，帮助用户快速搭建出数字孪生机房 3D 场景，达到所见即所得的效果。

实现对数据中心的众多子系统集中监控、集中管理的目的，降低机房管理难度，减轻机房运维压力。也可为不同业务增长需求提供了灵活的解决方案。

3D 机房场景内的机架、配电柜、UPS、空调、IT 设备等与实际物理场景一一对应。通过搭载智能传感设备，对资产的基本信息、空间占用、利用情况、PUE、告警记录等数据同步监测。

将精细监测能耗流向，实时分析管理，在 2D 可视化面板中直观动态显示 PUE 值，同步协助找出 PUE 升高或降低的原因，持续进行能效优化，支撑实现绿色数据中心。

将 2D 面板与数据绑定，同步显示设备的业务 IP、设备厂商、设备高度、起始 U 位、结束 U 位、维护人、CPU 温度、设备功耗等关键信息的动态数据。以简洁的表现形式，为用户呈现多角度、细致、全面、直观的关键性数据，挖掘数据背后的价值。

机房资源的容量管理始终都是个棘手的难题，往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多方面因素。场景中根据实际物理场景， 1:1 立体还原了机房可容纳机柜、实际使用机柜数、设备摆放等。

针对机柜 U 位、电力、承重等情况，则以机架为单位，应用 U 位柱状容量可视化效果，将 U 高、电力、承重三个维度的综合空间进行动态统计，直观展示机房内容量使用情况，帮助运维人员更有效地管理机房容量资源，让基础资源使用情况可以一目了然。

对于设备上架操作，运维人员可根据上架设备的 U 高、承重、电力等要求等多个组合条件进行适配空间搜索，帮助运维人员为新增设备快速定位到合适的上架空间，让机房各类资源负荷更加均衡。

拓扑结构图是指由网络节点设备和通信介质构成的网络结构图，网络拓扑设计的好坏对整个网络的性能和经济性有重大影响。

2D/3D 可视化引擎具有强大交互能力，拓扑图形及表盘图表等非常适合用于实时监控系统的界面呈现。本次打造的全新 2D 组态界面中，采用固定面板方式呈现电力系统与制冷系统设备的实时运转参数和状态模式。让“一张图”切换查询功能，帮助运维人员快速捋清逻辑关系、设备状态，实现问题快速定位。

3D 拓扑图

但随着数据中心设备数据的不断增长，以往平面又密集的 2D 组态表现形式却不再适用于多数据的呈现。在此基础上，3D机房数字孪生解决方案增加 3D 可视化的形式，按照机房内实际布局对制冷系统的风冷水主机、冷水泵、蓄冷罐和电力系统的进线开关柜、计量柜、电容器组等资产，进行 3D 拓扑可视化呈现。

场景中提供资产之间的全链路拓扑可视呈现，帮助运维人员快速校对资产与资产之间的链路链接，轻松查找关联的业务。

相较传统的 2D 拓扑图，3D 拓扑图既能承载更多的业务信息，又可以更立体、多样、生动的展现设备的上下游依赖关系，构建出一张分层分权的网络拓扑关系图，让运维人员能立体化、多面性、深层次地观察各类设备之间互联关系。还可广泛应用于电信网络可视化、电力网络可视化、其他领域管网可视化。

数据中心日常维护通常需要大量的运维人员按时巡检、手工抄录，但会导致检巡频次降低且耗时也过长。配合智能巡检机器人替代人工巡视，实现对机房安全设备、网络设备、服务器主机、UPS 硬件状态监控、IT 资产管理等设备的自主监视、故障监测、远程告警管理。从而构建大范围、无死角的运维管理环境，打造数据中心无人值守的管理模式。

通过数据中心 3D 全息视图将数据中心机房内多个分散的监控系统和运维流程归集融合，横向打通数据中心信息管理孤岛，纵向对接上层事务处理与下层实时控制系统，增强各个子系统之间的协同能力。Hightopo可视化大屏塑造全方位、多层次、立体化的资产管理、容量管理、动环管理、能耗管理监管体系。

数据中心作为IT服务的物理载体，客户对IT服务实时性、安全性、可靠性等的要求最终将内化为对数据中心运维管理的要求。数据中心运维对象涉及种类比较多，从供配电设施到IT设备、到应用系统、到各类人员，这无疑要求数据中心的运维管理应能适应所有的管理对象。如果该数据中心要通过一些专业认证，或为一些特殊行业提供IT服务，其运维管理必须符合相关标准与行业规范。以下列举了部分运维管理方面的要求。

1运维管理服务化的要求

随着客户对IT系统依赖程度的增加，数据中心的工作质量将直接影响到客户的业务、市场甚至是公司形象等。由于信息系统宕机导致企业一天遭受数千万元的损失，甚至被监管机构处罚的例子屡见不鲜。这个变化使得数据中心的运维管理逐渐浮出水面，数据中心运维管理团队已从原来的机房管理者演变成了IT服务的提供者。如何定义数据中心工作与服务的关系，如何建立与客户之间的服务水平协议，如何快速地支持客户业务的IT服务需求，如何规划好IT系统建设更好地为业务部门提供发展的动力等,均成为数据中心运维管理规划过程中不可或缺的一部分。

2管理制度体系化的要求

数据中心作为一个新生事物，对其运维管理也是近年才兴起的一门学科。因此数据中心的运维管理制度主要靠运维人员利用以往的经验，并总结数据中心管理过程中的经验教训而逐渐建立起来的。这样的管理制度能满足一定的管理要求，但由于没有一个标准的指导，而且在搭建初期主要遵循从下而上的方式，从而导致整个制度的体系化不足。这种体系化不足的缺陷会导致企业管理出现零散化，也就是当组织面临一个新的工作或管理要求时就会产生一个新的制度，而该制度与原有制度之间的关系则难以进行整合，最终会使管理者无所适从。

3信息安全的要求

随着技术的广泛应用与信息的转型，信息对机构来说，已经变得与土地、人力与资金等传统资源同等重要。另外，随着信息面临的威胁逐年增加，如病毒、钓鱼网站、间谍软件、错误操作、越权使用、人员安全等，作为承载客户信息系统运行的数据中心而言，信息安全绝对是其运维管理的重要要求。

4管理制度测量的要求

随着IT技术应用的广泛和深入,以及精细化管理的提出，量化管理已成为许多成熟企业努力的方向。作为直接支撑IT服务的数据中心来说，也需要导入这种量化的管理方式，用数字来说话。这就要求数据中心在构建运维管理体系时，要考虑将来的测量需求，并在流程中预留这些测量点，最后通过报表、记录的输出，达到对该制度进行测量的要求。

5全面质量管理的要求

数据中心运维管理的目标之一就是要保障用户IT服务的按质提供，该目标又可细分成基础设施的可用性、IT设备的可用性、配置管理的有效性、人员对设备操作的熟练程度、服务商管理的到位程度等多个方面。由于数据中心与制造企业不同，上述服务性的工作毕竟无法像工业产品那样容易衡量质量，而且就算是在检查的时候服务质量是合格的，也无法确保在需要该服务时服务质量也是合格的。因此，如何做好全面的质量管理是数据中心运维管理的主要内容。

1普通运维（服务器、存储、网络管理等）的基础上，加强了对具体的软件产品的了解，能与研发工程师一起进行软硬件部署架构的设计、性能测试、产品部署上线、平时产品线上的故障监测和侦错等工作。

2所以除了基本的服务器、数据库操作能力之外，还需要了解一些软件设计、性能测试优化的知识，如果有相关行业领域里的知识和脚本编写能力就更好了。

3通过监控和侦错保证产品的稳定性，降低故障发生率，进而提高产品的运维效率，降低运维的支出，这些可以看作考核应用运维的几个方面。

随着数字技术的发展，数据中心变得越来越重要，在未来将成为各行各业的重大资产。其中，数据中心的运维水平将成为所有公司的核心竞争力之一，而服务器作为数据中心的核心，自然会成为其运维能力的关键因素。为此，浪潮服务器一直秉承极简运维的设计理念，在智能管理方面从单机到集群再到数据中心进行优化设计。在未来，浪潮服务器将立足于政府、金融、游戏等场景中实现应用，帮助企业用户不断提升运维效率，简化运维难度，降低运维成本，打造更具竞争力的数据中心。

首先，浪潮信息联手其它开放计算生态企业创建了OpenRMC项目，并基于此开发了系统级管理套件，实现了整机柜高效管理，帮助大规模数据中心，也帮助中小型数据中心整合异构设备，并实现自动化、精细化运维，从而降低其IT运维成本，简化管理方式并提高效率。为满足数据中心的整体运维需求，浪潮信息还构建了物理基础设施管理平台 ISPIM，提供资产统一管理、设备实时监控、告警精准推送、设备自动巡检、无状态固件管理、智能能耗分析等功能，实现数据中心内部服务器、存储、网络设备统一智能监控运维。