网站建设维护项目,网站建设 中企动力宜昌,wordpress如何更改文章链接地址,社交做的最好的网站一切的变化来自于数据中心规模、复杂度、设备多样性的挑战#xff0c;将运维平台的重要性推向历史高点。
此外#xff0c;基于业务连续性方面的考虑#xff0c;分布式数据中心成为越来越多客户的选择。 一、数据中心面临的挑战
运维管理分散#xff0c;缺乏统一的管理
I…一切的变化来自于数据中心规模、复杂度、设备多样性的挑战将运维平台的重要性推向历史高点。
此外基于业务连续性方面的考虑分布式数据中心成为越来越多客户的选择。 一、数据中心面临的挑战
运维管理分散缺乏统一的管理
IT 建设“各自为政”缺乏统一的管理规划服务器、存储、网络等 IT 资源与虚拟化平台等信息分散系统无法集中统一管理无法实现全栈软硬件集中管理和自动维护运维管理成本高。 告警管理效率低
管理对象和监控指标覆盖不全告警信息无法统一管理重要告警易遗漏告警处理效率低下系统风险与日俱增。
缺乏全局视图
各设备管理界面分散缺乏全景视图难以挖掘优化点无法有效支撑数据中心运营分析。
故障定位困难
随着数据中心和业务规模扩大网络复杂度不断增加一旦出现业务故障端到端拓扑梳理耗时长故障定位困难影响业务系统可用性。 二、数据中心全栈运维功能需求
1、全栈监控
数据中心软硬监控一体化实现故障快速定界定位。由于不同组织共用底层基础设施 支持多租实现资源隔离。
2、日常运维
可视化大屏、报表的诉求日常运维、上层汇报展示、参观展示均为主要使用场景。
日常运维 TOP 需求包括虚拟机间流量监控、报表大屏、流程平台对接、自动根因分析、故障快速恢复、资源动态调整。
统一监管
数据中心 IT 资源种类繁多从服务器、集中式存储、分布式存储、 IP 交换机、交换机等硬件基础设施到虚拟化、容器等资源服务再到 SDN 等高阶特性数据中心运维平台需具备软硬件全栈的统一纳管能力实现全栈资源的统一纳管、统一门户、统一运维、统一运营。 运维可视
数据中心的各种运维数据存储在不同的 IT 系统中为满足日常运维的一屏统揽、客户或上级的参观展示以及数据中心的运营分析需求需要将分散的运维数据集中展示释放数据价值。数据中心运维平台需支持对设备性能指标、告警事件、资产配置等数据的融合关联通过大屏或报表进行全方位的展示。大屏及报表需预制多种模板方便运维人员的一键式导出同时还需支持个性化定制帮助运维人员随需掌握数据中心状态信息。
智能运维
对于日常运维传统的运维方式多为被动等待问题出现后定位解决而结合智能容量预测、智能风险检测等功能可以提前发现问题风险并将风险消减于萌芽之中。对于故障定位传统的运维方式需要卷入多设备的运维人员人工梳理排查网络拓扑在当下越发庞大和复杂的数据中心中显得效率尤为低下通过运维平台提供的智能关联分析和智能拓扑梳理可以快速且自动化地定位到问题关键点故障定位时间缩短到分钟级。
资源高效发放
数据中心基础设施的计算、存储、网络等资源被不同的部门或用户使用面对不同用户发起的资源申请需求运维人员需频繁按照需求为用户发放资源此时如若运维平台的资源发放过程效率低下、依赖于大量手工步骤那么对于运维人员的日常工作必然造成困扰。以一个典型的 IOE 架构下的虚拟机发放过程为例虚拟机的发放需要分别接入存储、网络、虚拟化平台的管理界面执行十数个步骤的手工操作步骤繁杂且容易出错。 因此数据中心运维平台需要支持资源的高效发放从人工执行转变为自动化执行从十数个步骤转变为一键式自动编排从而满足日常的业务发放需要。
结合上述关键功能需求面向全场景的数据中心全栈管理平台需具备融合、智能、开放三大能力
融合
数据中心全栈软硬件管理统一监控管理分支 - 中心多 DC 内的服务器、交换机、存储设备、虚拟化等资源 IT 人员通过一个“界面”完成日常运维管理工作统一体验提升效率。
统一告警软硬件告警统一实时监控与通知帮助运维人员及时发现问题。
智能
智能风险预警通过 AI 实现智能风险预测故障提前预知问题一键闭环。
智能性能关联分析对虚拟机、虚拟网卡、虚拟磁盘、数据存储等的性能问题智能关联分析快速定界性能瓶颈。
智能拓扑分析智能拓扑梳理图形化辅助根因分析问题定界定位小时级缩短到分钟级。
开放
开放生态南北向广泛兼容北向支持对接三方云管南向支持多厂商设备管理、异构资源池纳管。
自定义报表掌控全网资产、资源、业务运行状况帮助运维决策、定期汇报。
自定义大屏预置大屏和自定义能力满足日常参观、重点业务监控保障等诉求。 LinkSLA智能运维管家--更好的运维帮手 统一的、全栈的、智能的数据中心运维管理体系已成为当今用户数据中心运维的普遍需求。LinkSLA智能运维管家在全栈统一管理的基础上结合业务高效发放以及 AI 技术赋予的智能故障定位、提前风险预知等能力相信数据中心运维平台将快速从人工走向自动最终走向全场景“自治”。
