安全狗服云如何使用，更好进行服务器安全运维

安全狗服云是服务器安全运维云平台，可帮助用户解决公有云、私有云和混合云环境中可能遇到的安全及管理问题；提供了包含自动化系统风险识别和加固、系统级的安全防护（防黑/防入侵/抗攻击）、云监控（安全监控/性能监控/日志监控）、云管理（多公有管理/混合云管理）以及基于大数据架构的安全事件分析等功能。

下面介绍下他的使用方法：

首先要注册个安全狗服云账号。可以在“安全狗服云”官网，免费注册“服云”帐号；

要使用服云平台，除了要有账号，还必须要有安全狗软件。因此要在服务器上安装服务器安全狗。

安装完毕之后，会弹出“加入服云”窗口，点击“加入服云”，就会弹出服云登陆窗口。可以选择直接登录或注册。为了方便起见，建议先在服云web端或者客户端注册服云账号。

登入成功后，服云会自动进行下载证书到服务器的指定位置。

点击完成，返回“服云”官网，登录查看服务器是否有加入进去了。

同时，可以在电脑安装“服云”PC客户端、在手机上安装手机客户端（支持Android和ios系统），具有在线监控、实时告警、远程管理等功能，可随时随地管理服务器安全。

运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要， 要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：

1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作

2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护

3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除

4、提供独立主机或虚拟应用客户产品操作和应用方面的技术支持

5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题

现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）

1支持跨云商批量管理服务器

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。

你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。

我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：

1应用服务器

我们可以从当前服务器中找出 至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群 ；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以 实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率 。

我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且 虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理 。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。

当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。

2数据库服务器

数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器性能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。 数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问 题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。

3系统监控

当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后， 我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态 ，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到报警的及时性，我们需要监控接入多种报警渠道，如微信、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。

好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。

题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？

通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的弹性和分布式优势，赋能自动化运维。

一，自动构建系统

如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。

二，日志收集处理系统

1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：

2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。

三，服务监控

1，云监控CloudMonitor

主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。

比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。

2，应用监控

以监控宝为例，配置服务地址，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。

四，潜在的系统扩展需求

1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？

小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。

2，是否使用Docker容器技术？

Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-compose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。

机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。

认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。

第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。

第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。

有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。

针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。

在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。

我们项目用的 wgcloud运维监控系统 ，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版

wgcloud运行很稳定，性能很好，部署和上手容易

wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉微信短信等）

可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下

找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费

服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员 或者架构师就能搞定。

我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。

但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。

运维的目的

软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。

实时监控系统: 任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有性能问题及时扩容或者回收资源

降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出

这个是当时我认为的运维的三个主要目的。

运维方案

开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式

首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。

比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。

集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。

jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。

elk主要用来做应用的日志系统和监控告警； 可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；

以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充

搞个zabbix刷

数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器

1） Linux运维岗位及工作内容

互联网Linux运维工程师是一个融合多学科(网络、系统、开发、数据库、安全、存储等)的综合性技术岗位，甚至还需要沟通、为人处世、培训、销售、管理等非技术能力，这给运维工程师提供了一个广阔的发展空间。

2) Linux运维工程师岗位职责

一般从企业入门到中级Linux运维工程师的工作大致有：挑选IDC机房及带宽、购买物理服务器或云服务、购买及使用CDN服务、搭建部署程序开发及用户的访问系统环境(例如:网站运行环境)、对数据进行备份及恢复、处理网站运行中的各种故障（例如：硬件故障、软件故障、服务故障、数据损坏及丢失等）、对网站的故障进行监控、解决网站运行的潜在安全问题、开发自动化脚本程序提高工作效率、规划网站架构、程序发布流程和规范，制定运维工作制度和规范、配合开发人员部署及调试产品研发需要的测试环境、代码发布等工作需求，公司如果较小可能还会兼职网管、网络工程师、数据库管理员、安全工程师、技术支持等职责。

涉及到的Linux平台上的运维工具有：Linux系统,Linux基础命令,Nginx,Apache,MySQL,PHP,Tomcat,Lvs,Keepalived,SSH,Ansible,Rsync,NFS,Inotify,Sersync,Drbd,PPTP,Open***,NTP,Kickstart/Cobbler,KVM,OpenStack,Docker,，K8S，Mongodb,Redis,Memcached,Iptables,SVN,GIT,Jenkins,网络基础,Shell/Python开发基础等，除此之外还可能涉及到交换机、路由器、存储、安全、开发等知识。

运维工程师还包括一些低端的岗位，例：网络管理员、监控运维、IDC运维，值班运维

职业发展方向：Linux运维工程师、系统架构师、数据库工程师、运维开发工程师、系统网络安全工程师、运维经理、运维总监

3) Linux中级运维工程师应用软件阶段。

Linux系统,Linux基础命令,Nginx,Apache,MySQL,PHP,Tomcat,Lvs,Keepalived,SSH,Ansible,Rsync,NFS,Inotify,Sersync,Drbd,PPTP,Open***,NTP,Kickstart/Cobbler,KVM,OpenStack,Docker,Mongodb,Redis,Memcached,Iptables,SVN,GIT,Jenkins,网络基础,Shell/Python开发基础

4)Linux运维架构师岗位职责

运维架构师是运维工程师的高级阶段，并没有明确的岗位界限区分，运维架构师一般来说是除了对运维工程师应用的开源工具熟练掌握之外，更多的是用思想来运维了，即DevOps的落地，各种企业运行过程中的解决方案提出和执行，例如：根据公司的现状可以设计各类运维解决方案的能力：

1、自动化代码上线（SVN/GIT+Jenkins+MVN）解决方案；

2、云计算部署架构及Docker微服务架构方案；

3、服务自动化扩容方案（KVM/OpenStack/Docker+Ansible+Zabbix）；

4、10万并发的网站架构、秒杀系统的架构及解决发你个案；

5、多IDC机房互联方案、全网数据备份解决方案、账号统一认证方案；

6、数据库、存储及各重要服务节点的集群和高可用方案。

7、各网络服务的极端优化方案、服务解耦/拆分。

8、运维流程、制度、规范等的建设和推行。

9、沟通能力、培训能力、项目管理、业务需求分析及落地执行力等。

这里仅举几个例子，实际工作中会有更多，运维架构师的工作，其实就是解决企业中的用户访问量不断增大带来的痛点，最终达到高效、优质的为客户提供网站及业务服务。

总的来说：Linux运维架构师更多的是根据企业日益增长的访问量需求，利用若干运维工具组合加上经验思想，形成解决业务需求方案的阶段，当然也不排除对运维工具进行二次开发以及可视化展示运维数据的阶段（开发软件平台），这个阶段涉及的工具会非常多，几乎市面好用的开源工具都在备选之列，在一线城市互联网公司的薪资范围15000-50000/月。

职业方向：高级数据库工程师、运维开发工程师、运维经理、运维总监、技术总监

运维架构师：将多个工具组合，加上思想经验，形成方案，用思想和经验赚钱的阶段。

技术的提升仅是量的积累，思想的提升才是质的飞跃！——老男孩

5)数据库运维工程师

众所周知，数据几乎是所有企业的生命线，所以数据库工程师的地位和薪水一般会比普通运维工程师高一些，主要工作内容就是保证数据库数据的安全以及高效地为用户提供各种服务。工作内容主要有：数据库环境搭建、数据库优化、数据库；

随着市场竞争力不断增大，各个企业除了要增加自身产品的竞争力之外，也越来越重视消费者的服务，毕竟大家的生活质量在提高，每个产品也都相差不大，而服务就变成了用户最值得考虑的一个因素，也更好的体现了品牌的价值。这就要求公司进入了几十台到几千台服务器的运维监控阶段，无论数量如何增加，保持服务器的稳定才是重中之重，在服务器数量少于200台的时候，主要考虑简单使用、稳定运行、报警这三个方面，一旦大于这个数量，就需要相应的提升技术手段了。

基本上200台以下的服务器运营监控就是小白级操作了，如果出现一些异常系统可以第一时间进行报警，并且帮助用户解决问题，这也是最基础的要求，基本上哪怕是新手适当的进行学习就可以操作成功。而当服务器数量从200增加到1000这个阶段，这意味着用户的需求也在变复杂，那么技术人员就需要将监控内容进行统一，实现全覆盖式的监控管理，确保每一个用户出现问题时，都没有漏报的现象。

而当服务器超过1000台以上时，监控的数量越来越多，消费者的告警信息也会急速增长，每天都会收到成百上千的用户需要解决问题的消息，如果系统不进行相关的整理的话，很容易忽略到消费者的消息，从而带来非常不好的体验，这个时候就需要及时对报警信息进行相应的整理，尽量的化繁为简，减少出现重复报警的情况。并且对于内存使用率、CPU使用率等模块进行独立的设置，做到权责分明、快速定位、及时处理。

综上所述，每个公司的业务不同，那么对于服务器的要求也不太同，不论发生怎么样的变化，基本上只要有了相关的监控数据，就能够通过技术来分析出想要的结果，想要随着时代一起进步，就需要不断的更新维护、高效运维。