数据中心运维题目

数据中心运维题目（精选13篇）

数据中心运维题目 篇1

部门：__________________ 姓名:__________________ 分数:_____________

一、填空题（每空 1分，共 10分）

1、IDC 机房温湿度应严格符合设备运行要求。温度正常工作范围 18-26 度；相对湿度正常工作范围 40%-70% ；当发现温湿度异常时，应及时（）

2、严格机房进出制度，外来人员应（）

3、UPS 电源三相电压 Vab、Vbc、Vca 正常时显示应为（），用蓝，黑颜色和字母（）来标识零线，用 黄 绿 颜色和字母（）标识保护地线。

4、空调非标柜分闸灯亮表示该路电源（），合闸灯亮表示该路电源闭 合。当机房外供电出现中断以后，空调非标准柜上市电灯亮起时，需要 按非标柜上的（）按钮，手动合闸。

5、启动机房气体消防系统灭火的方法有三种，按照启动级别依次为 按监控 室控制端的（）、击碎机房大门侧面的（），到气瓶间拔出对应楼层的（）。

二、选择题（每题 4 分 共 20 分）

1、MAC地址表示方法正确的是（）A、0778 B、202.201.32.100 C、011111110.01001000.11110101.00101010 D、00-60-58-70-C8-9A

2、以下那一项不含在PUE计算的电子信息设备能耗之中（）A．通讯机房的传输设备 B．模块机房中客户的交换机

C．模块机房中我司自有的云平台设备 D．值班室的办公电脑

3、下面不是 IDC 机房的服务器操作系统的是（）A、Windows Server 2003、Windows 2008 Server B、Andorid、Symbian、BlackBerryOS、windows mobile C、LINXU、Centos、SUSlinux D、UNIX、freebsd

4、某公司申请到了一个C类IP地址，需要分配给8个子公司，最好的子网掩码应设为（）A、255.255.255.0 B、255.255.255.128 C、255.255.255.240 D、255.255.255.224

5、Cisco 交换机端口指示灯为（）的情况下，为正常工作。A．熄灭

B．橘色固定时间间隔缓慢闪动 C．绿色快速闪动

D．绿色固定时间间隔缓慢闪动

三、判断题（每题 1分，共 10分）

1、值班人员不得随意屏蔽设备报警。（）

2、机房技术档案可以在论坛中与其他人分享。（）

3、各种灭火器材应定位放置，随时保持有效，人人会使用。（）

4、在机房服务器故障巡检中漏检，错检，在下次注意即可，不同通知相关负责人。（）

5、设备测试远距离取电，多个插排串接不会对设备用电产生安全隐患。（）

6、客户入室维护时发现未收到入室工单，应安抚客户并立刻与客响中心确认。（）

7、当发现隐患尚未解决，上一班次已经传报，接班人无须二次传报。（）

8、气体消防气体采用无毒惰性气体，因此在气体释放时人员可以站在机房内或者机房大门旁。（）

9、电源线和网线在条件允许下，可以在同一个走线架上走在一起。（）

10、发现服务器电源模块与电源线插接处电缆外皮剥落，可能发生漏电情况，应先保障设备安全，操作设备进行关机操作。（）

四、简答题（每题10分，共60 分）

1、请简要划出你所在 IDC 机房的弱电路由图（包括光纤odf分布，布线弱电桥架分布）。

2、请简要说明你所在 IDC 机房的设备设施的供电方式和断电处理方式。

3、简述下常用网络命令操作；

（1）检测机房到“百度网”的网络连通性；

（2）查看机房到“百度网“的网络路由，并说出最大延迟和丢包所在 的 IP 地址；

（3）连续 ping 百度网 50 个包，查看丢包率；

4、简述配置linux环境下，windows环境下，开启远程桌面的命令或者步骤；

5、请简要描述你所在 IDC 机房的机柜单路空开跳闸的处理过程和注意事项。

数据中心运维题目 篇2

广通软件是国内领先的运维管理软件厂商, 多年来一直致力于数据中心运维管理解决方案的研究与开发, 在银行业有众多成熟的案例, 包括浙商银行、浙江农信、中行浙江分行等。广通软件的核心产品线Broadview运维管理平台采用最新的ITIL/ITSS理论, 积极将ITSS数据中心工作组 (DCMG) 的研究成果转化落地, 同时采用了“以资源与服务为重点, 以服务交付为主线”的管理理念, 紧紧围绕“资源”与“服务”两个主题进行建设。

资源管理。资源泛指银行信息化管理中涉及的各种硬件设备及软件应用, 包括网络、服务器、数据库、中间件、业务应用、虚拟化、存储等。针对资源的管理, 包括监控、配置管理、资产管理、操作管理、故障管理、变更管理。

服务交付。科技组织走向服务化是一种业界共识, 如何提升科技部门自身对外的服务能力是组织管理者的核心关注点。服务交付明确了以服务目录为界面, 以呼叫中心、门户网站、移动门户等渠道为对外服务窗口, 实现对外的服务交付。而组织内部只基于ITIL构建运维工作的流程化管理。

基于以上理念, 广通软件提出构建“以CMDB为核心, 实现‘监管控’一体化”的管理理念, 构建“一库四中心”运维管理软件平台解决方案 (如图1所示) 。一库指:资产配置管理库 (CMDB) , 四中心指:监控中心、操作中心、流程中心、度量中心。

在银行数据中心运用广通运维管理平台, 可以实现以下功能:一是全网自动化巡检监控, 实现及时预警、快速故障定位, 以及运行态势可视化展现, 让IT运行可视化;二是厘清资产台账, 采用自动化手段收集资产配置信息, 实现对资产的精细化管理;三是基于ITIL与服务管理理念, 以服务目录作为主线构建运维管理流程及对外服务窗口, 实现运维工作的规范化管理;四是实现运维量化管理, 通过数据支撑提升运维的分析与决策能力。

数据中心运维题目 篇3

【关键词】轨道交通车站AFC；设备；运维数据；维护；信息查询

轨道交通AFC设备对于提升运输能力，便民惠民、方便出行等均具有重要意义，但因轨道交通线路长，沿路的AFC设备数量多、类型多、分布多，且运行的状态也并不唯一，这为设备的维护工作带来了极大难度。以西安地铁为例，目前西安地铁目前共有2条运行线路，全程超过50公里，共设39个车站，每个车站都设有多台AFC设备。西安地铁传统的维修方式主要是出现某台设备故障后，由人工呼叫维修人员，人员赶到现场进行现场判断与维修，这种方式不但效率低，同时如果故障报修所传达的信息不准，则可能会对现场判断与维修带来影响[1]。基于此种现状，构建一套能够提供可靠维修信息的轨道交通AFC设备维护系统就显得十分必要。

一、AFC设备维护工作的意义

AFC设备现代是现代轨道交通中的重要组成部分，能够实现票卡、财务、信息的管理以及运营监督等多种功能，对于整个轨道交通系统的稳定运营起到重要作用。因此为助力轨道交通的稳定运营，需要对AFC系统开展科学的日常维护以及高效及时的维修工作，然而轨道交通线路长，沿路的AFC设备数量多、类型多、分布多，这都一定程度增加了维护难度，基于此，构建一套能够提供可靠维修信息的轨道交通AFC设备维护系统就对于轨道交通系统的稳定运行具有重要意义。

二、系统构架

基于AFC设备运维数据的信息智能化AFC维护系统需要通过数据采集系统以及网络将AFC设备的运行及维护数据信息事实传递到维护系统的数据库中，并在数据库中进行分析、保存，如果经分析发现存在故障问题，系统会将故障情况及时以短信的形式发送到维护人员的手机中[2]。系统的框架结构见下图：

三、基于AFC设备运维数据的信息化智能维护系统的设计及功能应用

（一）维修记录查询模块及其应用

通过图1可以看出，该系统通过网络连线将自动售票机、检票机等AFC设备与维户系统实现连接，通过这一结构可对各AFC的启动时间、操作信息、维修记录等开展实时查询，实现对维护工作的全程信息查询。

（二）停机分析模块及其应用

这一模块主要是对沿线AFC设备的停机情况进行信息收集，通过分析这些信息明确停机的区域、原因、时间等，并记录设备的停机频率，这一模块主要由系统中的数据采集计算机通过局域网收集各AFC设备的运行状态信息，计算机对这些状态信息进行分析，筛选出停机的设备，明确设备所在地，并根据所传送的历史信息，分析造成停机的原因是人为停止操作，还是系统故障所致[3]。维修人员就可因此即使判断设备的停机故障因素，以及所在地点。当出现故障时，系统会向维修人员发送故障通知短信。

（三）故障信息查询模块以及应用

维护系统操作人员可通过这一模块对设备故障的分析结果进行查询，明确故障的类型。区域以及故障时间等，同时还可查看是否及时发出故障通知信息。当故障解除时，系统也会有所显示，维护系统操作人员就可以以此及时得知维修情况。

（四）AFC设备的可靠性、停机率分析

这一模块需要先由维护系统的操作人员设置时间范围、并选择设备的所在范围及类型，从而计算出一定时间内设备的可靠性。可靠性的计算公式为（某区域内某种类型的设备总量×规定以运营时间-设备的总故障时间）/（区域内某种类型的设备总量×规定以运营时间），通过此种计算公式得出该地区在一定范围时间内的AFC可靠性。

除可靠性外，设备的停机率也是维护工作中衡量设备运行情况，分析故障改良的重要指标，进行停机率分析前，也需要由维护系统的操作人员设置时间范围、并选择设备的所在范围及类型，从而计算出一定时间内设备的可靠性。可靠性的计算公式为某区域内某种设备的总故障时间/（区域内某种类型的设备总量×规定以运营时间）。

此外在分析故障的同时，还可以通过系统分析并记录故障成因，统计出发生概率最高的五种故障成因，还可对不同故障成因的所在区域进行查询。

综上，这一模块主要是的相关概率分析的目的是为维护人员分析出维护工作的重点，对于故障概率最高以及最常见的故障概率加强日常维护，具有重要指导作用。

（五）维修信息记录模块及其应用

设备的故障成因、针对成因的维修方法、过程、所更换的部件、维修结果等信息是设备维护的重要资料，具有显著的参考价值，因此维护人员进行现场维修之后会将故障的维修过程、方法、结果发送给维护系统中，通过网络实现信息共享，同时还可通过维护系统根据维修记录信息中等级的更换部件等计算成本。

（六）备件备品管理模块及其应用

这一模块是针对维护所需要的备件进行库存管理，通过这一模块能够实时分析目前的备品库存情况，并列出当前不同库存的市面价格情况，以此明确库存情况以及对所需备件进行补充，并计算购入成本[4]。

每次维修后可能会消耗一些部件，系统操作人员要根据维修记录情况及时作出数量修改，如果库存中某样备件的存储量已经降至最低水平，系统会给出相应提示，提醒系统操作人员需要补充某样备件，当备件补充到最低储备量以上时，提醒消失。

总之，日常维护需要备好充足的备件，并定期进行更换，以及时供上维修所需，并计算维修成本及备件采购预算等。

（七）维修考评模块以及应用

通过不同区域AFC设备的可靠性、故障率等情况能够分析出各区域的维修质量，此外当出现故障，并及时像维修人员发出通知，可维修人员没有在要求时间内赶到，则认定为不良维修事件，通过不良维修事件的情况以及故障遗留情况等可对维修人员的工作进行考评。

四、结束语

综上所述，本文首先对AFC设备维护工作的意义进行探讨，在此基础上提出了一种基于AFC设备运维数据的信息智能化AFC维护系统，首先对系统的构建进行梳理，之后分别对其中的维修记录查询模块、停机分析模块、故障信息查询模块、维修信息记录模块、备件备品管理模块以及维修考评模块的设计原理及应用展开分析，希望能为相关人士提供些许参考。

参考文献：

[1]李得伟，尹浩东. 基于物联网设备检测数据的城市轨道交通车站站台多维度实时客流密集度指数预测方法研究[J]. 铁道学报，2014，03：9-13.

[2]邱华瑞，张宁，徐文，何铁军. 城轨交通自动售检票系统架构体系研究[J]. 都市快轨交通，2014，02：86-89.

[3]邵远忠，邵巍跃，张宁，徐文. 利用行人路阻函数评估地铁站内AFC设备运营状况[J]. 都市快轨交通，2013，02：49-52+118.

运维中心5种意识学习总结 篇4

运行维护中心“五种意识”学习总结 8月20日，运行维护中心召开全体会议，集中学习贯彻于培双党组书记、董事长在广西电网公司2014年半年工作座谈会上的讲话精神，对运维中心全体职工宣传“五种意识”全面推进“五抓一创”学习讨论活动。本次学习活动结合运维中心实际情况对“五种意识”进行解析，大家深刻领会争强“五种意识”的重要意义，进一步抓好各项工作。会议要求各级员工从运维中心工作的实际出发，切实把思想和行动统一到运维中心的各项决策部署上来，要把学习大局意识、忧患意识、问题意识、规矩意识、实干意识，落实在创先争优上；落实在敬业爱岗；落实在恪尽职守、勇于担当上。本次学习活动上大家还围绕对照“五种意识”这一主题开展了广泛的讨论和分享交流，帮助员工进一步找准短板，推动干部员工进一步提升自身素质和作风转变，将增强“五种意识”的学习成果转化为推进“五抓一创”落地的实际行动。

2014.08.20

大数据运维工程师的职责精选 篇5

1负责政务云平台、政务应用系统中数据库业务的日常运维，保障平台及应用系统服务7*24稳定可靠高效运行

2负责数据库性能调优，了解锁与隔离机制，协助客户解决数据库性能瓶颈

3制定数据库使用规范，制定数据库备份、升级、迁移规划并部署实施

4参与数据库设计工作，提高数据库维护自动化水平

5熟悉Linux操作系统，熟练使用Python，Go，Shell等至少一种语言

岗位要求：

1) 5年以上 Oracle/MySQL DBA 从业经验;

2) 熟练掌握 Oracle/MySQL 数据库的基础理论知识、运行机制、体系架构、高可用方案、备份机制、容灾机制等;

3) 熟练掌握数据库性能优化，了解主流的分布式数据库 Spanner/Cassandra;

4) 熟悉 Linux/Unix 操作系统，对服务器硬件有一定了解;

5) 熟练掌握 golang、Python、Java 等语言中的一种;

大数据运维工程师的具体职责描述 篇6

1. 负责大数据ETL系统，运维及保障服务稳定可用;

2. 负责数据采集交换方案以及联调测试;

3. 负责采集交换任务的评审和上线;

4. 负责及时排除ETL流程故障，形成知识库，完善运维文档;

5. 负责监控和优化ETL的性能,持续性地提出改进自动化运维平台建议

技能要求

1. 计算机科学或相关专业本科及以上学历;

2. 熟悉Linux系统,熟练编写shell/perl/python一种或多种脚本语言;

3. 熟悉Hive、Hadoop、MapReduce集群原理，有hadoop大数据平台运维经验者优先;

4. 熟悉数据库的性能优化、SQL调优，有相应经验;

浅析企业级数据中心运维管理 篇7

众所周知,企业级数据中心是数据的传输、计算和存储的中心,集中了各种软硬件资源和关键业务系统,面临异构环境问题、业务融合问题、管理规范等非常复杂的问题,给数据中心的运行管理带来了巨大挑战:从上层业务的角度看,数据中心最重要的工作之一是计算,因此需要保障数据库、服务器、中间件、Web等各种关键业务的正常运行,并根据性能参数和业务流量进行优化调整;从基础设施角度看,需要将各种管理工具进行整合,在一个平台里管理路由器、交换机、安全、存储、服务器等各种设备,同时适应数据中心特有的可视化管理需求;从运维和服务的角度看,数据中心IT部门提供的服务流程是否合理,服务质量是否有保障,直接影响到业务部门的各种业务是否正常开展;从技术发展趋势看,数据中心在完成标准化之后,要向自动化方向发展,就必须管理好硬件设备、软件、网络、安全、存储等各种逻辑的、虚拟化的各种资源池等。

因此,对数据中心的运行管理需要采用全新的管理模型和灵活的功能架构,并且充分考虑基础设施、技术趋势、业务运行、运维服务等各种管理要素,建立一个开放式、标准化、易扩展、可联动的统一智能管理平台,实现数据中心自动化管理。

二、用生命周期法来指导企业级数据中心运维管理

从数据中心角度来看,企业级数据中心运维管理是为提供符合要求的信息系统服务,对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统的计划、组织、协调与控制,是信息系统服务有关各项管理工作的总称。

数据中心生命周期包含五个阶段:

1. 数据中心战略阶段:

通过需求与业务目标分析、发现可利用基础设施资源、确定IT与业务案例关系等活动,提供数据中心规划与发展蓝图、IT环境分析、高级执行计划。

2. 数据中心设计阶段:

通过设备与技术高级设计,提供数据中心工程与体系结构的详细设计及预算、数据中心运行与治理模型、以及迁移规划。

3. 数据中心转换阶段:

通过数据中心建设项目的实施和实际的物理设备部署、应用迁移、试运转、验收等活动,逐步使新数据中心投入使用,转入生产运行阶段。

4. 数据中心运行阶段:

借助自动化管理软件,实现主动地管理复杂的异构数据中心环境,提供端到端的服务器、存储、网络、应用的运营管理,以及随后发生的审计管理及迁移管理。

5. 数据中心持续改进阶段:

通过ITIL/ITSM最佳实践的实施、持续的改进评估,最新IT技术与产品培训、外包选择,使数据中心不断提高服务质量,完成从成本中心向创新中心的转换。

因此,数据中心生命周期法对于进行有效地数据中心建设,特别是建成后的运行管理及服务改进具有十分重要的现实意义和指导意义。从数据中心生命周期来看,数据中心的运维管理包括运行阶段和持续改进阶段,是经历时间最长的,只有运行维护管理得好,才能发挥数据中心的作用,保证数据中心业务系统的应用效果和产出效益。

三、企业级数据中心的运维管理规范

运维管理规范定义了数据中心运维服务的原则、数据中心运维服务提供方基本要求、数据中心服务框架、运维服务对象与服务类型、运维服务实施过程策略、以及运维服务内容及服务报告、数据中心服务评价、服务改进的要求。为数据中心运维服务提供规范,需求方可以提出规范的需求陈述,选择和评价服务提供商;服务方可使用规范改进服务能力,提高数据中心运维服务的工作效率以及与需求方建立规范化的对话机制。

企业级数据中心的服务对象按技术属性分为机房基础设施、网络及网络设备、服务器及存储、软件、数据五类,也包括这五类服务对象构成的应用系统。数据中心的服务方式包括例行操作、响应支持、优化改善和咨询评估四类服务作业过程。即按照约定条件触发或预先规定的常态服务,分为监控、预防性检查和常规作业;根据响应的前提不同,分为事件驱动响应、服务请求响应和应急响应;优化改善服务包括适应性改进、增强性改进和预防性改进三种类型;根据需求方、服务相关方或系统运行的需求,对服务对象的运行状况、运行环境进行现状调研、系统分析和评估,提出处理或改进的建议和方案。建立适当的服务管理流程、服务活动指导文件或实施规则,以保证服务过程的规范运作,采取适当措施,确保按服务协议提供长期、持续的优质服务,保持服务对象符合SLA的可用性要求等。

四、企业级数据中心的安全运维管理

企业级数据中心按照网络和应用系统的重要性、涉密程度和安全风险等因素,划分安全域,实施信息安全等(分)级保护。优化整合信息安全资源,构建数据中心应急响应系统和灾难备份系统,充分发挥各类信息安全基础设施的作用。加强安全保障体系建设,建立应用系统安全防范机制,完善安全保障管理制度,进一步提高数据中心安全保障与防护能力。因此,企业级数据中心安全防范体系的建设应在信息系统安全策略指导下,充分考虑所面临的安全威胁,根据目前数据中心的安全状况,遵循安全法规标准,采取安全措施,从管理制度等不同方面构建数据中心安全运维防范体系框架。

五、企业级灾备中心的运维管理

大型的数据中心都建有相应的灾备中心,灾备中心建设后,应当建立健全的灾难恢复管理制度及灾备中心运营管理制度:主要包括有灾难报告制度,灾难恢复审批制度、灾难恢复处理流程、备份系统日常运行管理制度、备份系统替代运行状态下的运行制度、数据一致性认可程序、生产系统复原后的回切处理流程、备份系统测试、灾难演习制度等等,这些制度都是确保灾备业务正常运营的强有力的措施,为今后的灾备业务的价值发挥起到关键支撑作用。灾备中心的运营管理非常复杂,从日常的运维到灾难发生时的应急响应、恢复和回退,是一个专业的、持续运行的过程。

六、企业级数据中心运维管理的自动化

目前数据中心面临几个主要的挑战,都需要自动化的手段予以解决,包括数据中心架构和运维的复杂性、运维成本日益提高、满足内部服务要求和外部合规要求等,数据中心面临的最大挑战就是如何实现自动化管理,从而提高IT服务速度、降低管理成本和风险。日益增加的运维压力以及成熟的平台和技术使得IT运维自动化已经成为数据中心的重要内容,IT运维自动化可以帮助IT团队实现资源转型,从而提供更高水平的服务。

七、总结

企业级数据中心运维管理主要是降低运维的复杂度,减少人为操作失误带来的故障,强化管理人员对操作者和整个系统的控制和监管能力;减少日常重复运维工作的人力资源,使技术人员能够将主要的精力放在系统、流程的优化上面,整个运维工作步入良性循环。逐步完善数据中心运维管理自动化,实现虚拟化技术、运营协调、网络负荷管理、服务器自动化、存储自动化、策略设置等完整自动化功能,帮助用户充分应对业务和管理挑战,实现手工流程自动化,在节约成本的同时,真正帮助企业实现安全、高效和7x24无人值守的新一代数据中心。

参考文献

[1]朱伟雄,王德安,蔡建华编译.新一代数据中心建设理论与实践[M].人民邮电出版社,2009,8.

[2]顾大伟.数据中心建设与管理指南[M].电子工业出版社,2010,6.

[3]ITSS信息技术服务标准工作组.信息技术服务《运行维护第四部分:数据中心规范[S],2009.

数据中心运维题目 篇8

1、负责维护服务器的运行，包括巡检、故障排除、数据备份等业务，保证服务器高质量、高效率运行状态;

2、负责服务器漏洞整改及补丁升级;

3、负责hadoop运维相关工作;

4、负责大数据平台的日常部署、升级、扩容、迁移;

5、负责高并发，大存储和实时流的Hadoop/spark大数据平台规划，运维，监控和优化工作。

任职资格

1、2年左右服务器运维经验;

2、对linux基础运维命令熟悉，shell,python至少精通一种，如会scala语言可优先考虑;

3、熟悉Linux的维护和管理，熟悉bat及Shell脚本开发，能看懂Python/Scala优先;

4、做过大规模hadoop集群优先;

数据中心运维题目 篇9

关键词：大数据；风电场；运维管理；应用前景

大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而适应多元化的信息资产。大数据时代的到来，风电场装机容量逐渐增大，电力网架比例不断攀升，机组设备不断更新，对风电场运维提出了新的要求。因此加大力度探讨大数据在风电场运维管理中的应用，在推进风电事业发展方面具有重要的现实意义。

风电场运维管理的特点

风电场建设往往规模大，分布区域相对广阔，随着设备配件的不断更新，运维管理过程中存在一些不容忽视的特点。

1.1 设备台数多，高空作业难度大

每一个风机都是一个发电单元，故障几率大，工作点分散，再加上风电场多分布在广阔的野外，地域宽广，给工作人员操作带来了极大的困难；其次，风机作业属于高空作业，每次都需要爬至少70米高的塔筒，作业面狭窄，相对地面有一定危险性，极大的工作强度造成一定的压力；另外，从电气、机械到自动化，风机虽小，五脏俱全，所有的发电系统及能量传动链都需要同一批人员维修维护，对人员的素质及经验有一定的要求。因此，多种因素导致风电场运维管理难度大，在一定程度上给风电场后期生产运维造成了很多不确定因素。

1.2 岗位条件差，运维管理人才少

目前而言，我国风电场规模在逐步扩大，但从发展进程来看我国风电行业仅仅处于初始阶段，工作岗位不稳定，不能有效的吸收具有专业才能大学生的目光，由于地处偏远地区，工作条件差。另外，风电场设备较多，不仅需要专业才能，更需要长期的工作经验和积累，而许多风电场建在高山峻岭的偏远之地，恶劣的工作条件，让很多有着丰富经验和精湛技术的工作人员望而却步，最终导致越是偏远地区运维管理人才越稀缺，无法满足运维管理工作需求，给风电场的安全管理埋下隐患。

1.3 运维管理模式旧

风电产业在中国的发展仅仅二三十年的历程，各种管理还处于摸索阶段，就目前而言，我国风电场的前身是火电厂，在风电场的运维管理中，管理模式多采用原有火电厂的管理模式进行，然而风电场与火电厂相比，在设备运行上存在很大差别，这种“拿来主义”无法实现运维管理工作的最优化。大数据在风电场运维管理中的应用

2.1 提高风电的可靠性

在现代信息技术发展环境下，大数据在风电场运维管理中的有效应用，促进了大数据分析与天气建模技术的有机融合，全面提高能源电力系统的稳定性，从而保障风电场运行及维护的可靠性。传统模式下，风能资源预测精准度较低，风能无法贡献预期功力时，需要以火电作为后备力量。此种情况下，电网往往对风电的依赖程度较高，导致风电场建设后备电站的成本较高。一旦启用火电站，就不免会向大气环境内释放一定量的碳排。而大数据时代的到来，数据分析精准度更高，数据分析速度更快，基于温度、湿度、降雨量、风向和风力等变量能够对风电进行精准预测，便于电网调度人员结合风电场实际情况及时做好调度安排，从而有效提高风电场运维管理的有效性。

2.2 改善风机性能，实现风电场效益最大化

通过大数据在风电场运维管理中的有效应用，便于相关工作人员对风机的运转数据以及风电场运营数据进行准确的检测和采集，进一步改善风机性能。风电场相关数据信息往往分散于风机制造商、风场业主、系统运营商以及运维服务商等多个环节内部，大数据的有效应用，有助于实现利益的合理分配，为风电场业主追求效益最大化提供可靠的依据。

2.3 细化风电场运维管理基础性工作

就设备管理方面来看，大数据在风电场运维管理中的有效应用，有助于规范风电场建设中的相关操作，充分做好设备选型及风电场规划工作，并加强风电场设备的重点维护管理，通过对大数据技术的有效应用，定期组织开展检测和检修工作，降低风电场设备的故障发生率，保障风电场设备的安全稳定运行。由于风机其所处环境恶劣，维修检测困难，导致设备运维管理中的难度较大。而大数据的有效应用，有助于及早发现风电场设备运维管理中的异常情况，早发现早处理，及时排出风电场安全隐患。

就技术管理方面来看，大数据的有效应用，便于将风电场运维管理的具体情况进行准确的记录，促进标准化、模板化的运维管理方式的形成，从而确保在第一时间排查风电场故障问题，并建立动态的信息系统，应用于归档记录和查询，为后期风电场运维管理提供可靠的依据。

2.4 转变管理模式，充分发掘风电场运维管理综合效益

大数据在风电场运维管理中的有效应用，促进了集控式、智能化管理模式的形成，一定程度上转变了风电场运维管理中的资源配置方式和技术支持特点，促进资源优化整合，实现风电场业务整合一体化运作，促进集控管理、协作制约的管理模式的形成，提高了风电场远程监控的有效性。大数据技术在风电场运维管理中的有效应用，便于及时发送风电场预警信息和故障信息，在实际运行过程中有效的提高了工作效率，节约企业成本，提高资金回笼的效率，全面提高企业的综合实力，充分发掘风电场运维管理的综合效益，推进风电事业的稳定发展。

随着大数据技术在风电场运维管理中的有效运用，未来风电场的管理模式将更加趋向于数字化、网络化和智能化，融入多项高科技技术，积极引进先进的管理理念，并采用现代化的管理方式，全面提高风电场运维管理效率和管理水平。通过网络视频功能指导风机维修操作，并通过远程操控为风电场事故提供解决方案，并结合风电场的实际情况，积极制定高校的预防措施，通过对大数据的有效应用，基于智能化操作系统对风电场进行科学合理的故障诊断，将风电场事故发生率降到最低，在此基础上，将风电场风机运行与电网协同进行柴油机结合，准确高效的完成电网调度指令，通过对大数据的有效运用，加强风电场运维管理的智能化和精细化，从整体上推进未来风电场的稳定发展。

结束语

法院数据运维管理浅析 篇10

1 数据运维的内容

审判数据是法院最重要的的信息化资产, 更是法院数据中心的核心基石。数据运维工作与传统的信息化运维工作不同, 随着审判业务系统的深入应用, 数据中心的运维保障和数据管理将是数据运维工作的重心。数据中心是一个数据加工厂, 数据处理环节较多, 且各个环节紧密相关, 运行保障的工作量非常大。

1.1 数据中心运维

(1) 保障辖区法院数据完整、及时、准确的上传至数据中心。

(2) 保障辖区法院数据的全面性、完整性、有效性, 辖区上下级法院之间、本地数据中心与省级平台之间数据的一致性。

(3) 对辖区法院数据的采集、导出、发送、传输、接收、管理及展现等全过程进行监控, 保障数据处理全过程及时性、准确性。

(4) 根据需要进行数据的查询、统计、运算、处理、分析, 形成数据分析报告并发布, 满足辖区法院的数据应用业务需求。

(5) 对辖区法院数据的安全风险进行评估分析和预防, 制定数据备份策略并实施, 及时恢复因故障受损的数据, 保障数据的安全可用。

(6) 对辖区法院数据库系统进行巡检监控、故障处理、性能调优等, 保障系统的可用性、稳定性。

1.2 数据管理维护

(1) 对辖区法院数据汇聚和一致性运行保障和管理, 确保数据完整、及时、准确汇聚至高院审判案件库。

(2) 对审判库与数据中心法标库间的一致性、审判库与最高院数据集中管理平台库间的数据一致性进行管理和维护。

(3) 数据质量管理和保障, 针对上级法院下发的最新数据质检规则进行不合格案件改进, 进一步提高数据准确性。

(4) 按数据分析要求, 针对文书数据质量做进一步的完善和提升。

(5) 对司法统计报表的准确性验证, 进行数据质量的检查和改进工作。

2 数据运维流程

2.1 数据运维服务流程

运维服务流程帮助审判人员迅速解决各类事件。运维流程始于用户请求、平台监控及工程师巡检, 结束于经过用户满意度确认的解决。故数据运维服务流程应着重把握以下四点:

(1) 数据工程师对接收到的问题进行初步分析, 根据信息情况进行分类, 标识事件的紧急度、影响度和优先级。判定服务事件为故障类事件, 如果故障的紧急度、影响度和优先级高, 则直接提升给高级数据工程师处置;判定服务事件为一般故障类事件, 则查看知识库对事件解决方案进行匹配, 无解决方案则展开对事件进行调查与分析, 尝试解决, 并根据实际情况决定是否要升级为问题。

(2) 超过时限无法解决则提升给高级数据工程师进行处理, 高级数据工程师调查并诊断事件, 并根据实际情况决定是否要升级为问题;若判定为数据中心问题, 则提升给高级研发工程师对问题进行修复处理。

(3) 服务事件解决完成后, 记录详细的分析、诊断过程和解决方案, 并通知用户问题解决, 关闭事件并选择性更新知识库和提起新问题。

(4) 服务事件的全生命周期对整个事件处理过程进行监控。

2.2 数据运维业务流程

数据运维业务流程帮助审判人员梳理整个数据运维流转过程, 以业务为导向全流程监控数据运维过程。总共分成四大阶段:

(1) 数据汇聚, 完成辖区法院数据汇聚、数据检查、数据导出、数据传输、数据接收、数据导入六大服务。

(2) 对采集到的辖区法院数据进行质检分析, 数据质检过程包括数据质检、排查分析、数据矫正三大项服务, 并遵循找出问题、分析问题、改进问题数据的闭环处理流程, 不断提升数据质量, 为审判业务分析提供高质量的数据基础。

(3) 数据ETL加工过程, 包括数据抽取、数据清洗、数据装载、数据转换四大项服务。ETL是构建数据仓库的重要一环, 用户从数据源抽取出所需的数据, 经过数据清洗, 最终按照预先定义好的数据仓库模型, 将数据加载到数据仓库中去。

(4) 数据报表展现过程, 包括司法统计数据展现、数据准确性核查、问题排查、数据矫正四大项服务。

3 数据安全管理

数据安全管理就是要保障辖区法院数据的保密性、安全性、完整性而进行的一系列管理和技术服务, 其主要包括:应用安全服务、数据安全服务、安全管理服务。

3.1 应用安全服务

应用安全服务主要包括对辖区法院的审判业务管理系统进行安全评测、风险评估、防护加固、安全整改, 确保系统应用安全, 审判工作顺利进行。

3.2 数据安全服务

数据安全服务主要是对辖区法院的审判业务管理系统中的数据流转各环节的安全监控、审计、加密、数据库安全防护等, 确保数据和信息安全。

3.3 安全管理服务

安全管理服务包括通过制定安全策略、安全规划、安全制度规范、安全要求等, 以保障信息安全的管理服务。

通过数据安全管理, 优化信息安全管理体系, 提高数据安全管理能力, 促进信息安全工作的持续改进。

4 数据运维保障措施

数据运维与信息化系统运维相比, 对人员专业文化程度和技能要求更高, 需要配备专业的数据运维队伍, 建立健全数据运维工作机制, 制订和完善相关技术标准、工作制度、流程和规范, 更需要做好数据运维工作的经费预算。

4.1 数据运维人员

建立专业的数据运维团队, 保障数据管理质量, 带来新的价值和成效。数据运维人员应具备相应的技术和业务能力, 包括数据库维护技术、数据处理及数据分析技术、法院业务知识、法标相关知识、大数据管理理论方法等, 根据数据管理服务需求, 设置不同的管理服务岗位, 承担不同的数据运维工作, 保障法院审判业务管理系统可靠、安全、正常运行。

4.2 建立工作机制

数据运维工作应建立相应的工作制度、流程及规范。包括巡检监控制度及规范、数据汇聚工作流程、数据质量问题处理流程、数据质量报告制度、数据库维护规范、数据备份制度及规范、数据安全应急预案等。

4.3 运维经费保障

目前我市辖区法院审判业务管理系统稳定运行, 每天生成大量的审判数据, 审判数据实时传输到最高院的数据集中管理平台。数据的汇聚、安全和传输需要数据运维人员做大量的工作。由于工作的特殊性, 对数据运维人员的业务技能要求相当高, 需要配备专业的数据运维团队, 这就需要中级法院结合本院信息化建设规模, 数据运维需求、内容和级别等做好数据运维经费预算和申报工作, 保障整个审判业务数据的安全汇聚和传输。

5 结束语

法院的数据运维对保障法院审判业务管理系统正常运行至关重要。信息化运维非常重要, 但数据运维更是重中之重, 业务系统运行越久, 审判业务数据越多, 运维越复杂。因此, 实现人民法院信息化3.0版的转型升级, 必须高度重视法院信息化数据运维管理, 建立专业运维团队, 增加经费投入, 为司法工作业务领域提供智能化支撑。

参考文献

[1]顾大伟, 郭建兵, 黄伟.数据中心建设与管理指南[M].北京:电子工业出版社, 2010.

[2]吴刚.加强对大数据的安全管理[N].人民邮电报, 2016.

数据库课程设计题目 篇11

 题目1：计算机学院毕业设计管理系统

题目2：课程设计管理系统

要求：1）教师端和学生端

2）学生端：分组、选题目、进度安排、任务分配等

3）教师端：查看分组，查看题目，登记成绩

 题目3: 教室管理系统

1.系统概述

本系统用于管理东华大学松江校区1号和2号教学楼的教室使用。2.信息要求

课程信息，教师信息，教室信息，学院信息，专业信息 3.系统功能要求

1）教室分配：由管理员为某门课分配教室；

2）教室借用：学生可以借教室，即获得教室在某段时间的使用权，办讲座，开展社团活动等等。3）教室查询：学生可以查询相关教学楼相关教室的信息以及该教室在每天任一时段的使用情况，或者有课，或者有讲座、或者有活动等等。这个功能以便使同学能更好地了解教室及其使用情况。

4）教师查询：学生可以查询相关院系相关教师的个人信息以及开课信息，以便能更好地了解教师及其开课情况。

5）课程查询：学生可以查询某一课程的详细信息，如同一课程可以有多个教师开课，以便更好地了解任一课程的详细信息。

6）我要自习：学生通过可以查询当天某一时段或多个时段的空闲教室，去上自习。

 题目4：医院住院管理系统

1.系统概述

本系统用于管理医院的住院病人及其费用的管理 2.信息要求：

病人信息，主治医生信息，病房信息，科室信息，处方信息，检验信息 3.系统功能

– 病人住院登记

– 病人处方和检查检验项目开立 – 病人出院 – 异常处理

– 基本数据维护: 题目5：公交车管理信息系统

1.系统概述

本软件用于管理公交线路。2.信息要求

公交线路信息，站点信息 3.系统功能要求：

1）所有公交线路在内的市区所有线路及郊区主要线路的管理、维护；同时提供精确、模糊等方式查询，并能对查询结果按不同条件排序；

2）支持自动换乘查询，即使不输入中转地也能自动搜索出相应的出行方案； 3）可以自行添加、修改、删除记录； 4）提供公交运营企业的资料供网友查询；

题目6：航空售票管理信息系统

• 能用于所有航空售票处（公司、中心，点）的客户资料和购送票情况，以及乘机人明细资料管理，能对客户累计购票情况进行统计分析，具自动编号、快速查询、任意组合条件查询、客户购票统计、送票员和业务员管理、操作员权限控制和密码设置等功能，能根据任意电话号码快速定位到某一客户，并录入购票明细数据，其所属业务员功能可考核业务员的业绩情况。能制作各种客户资料报表和客户购票统计报表等，表格制作具有较强的可扩充性。

题目7:车辆管理信息系统

• 协助各单位对车辆档案、驾驶人员、车辆费用（维修费、洗车费、养路费、燃料费、停车费、保险费、年审费、过桥费等多项费用）、车辆使用和交通事故进行全面管理的系统。车辆管理资料完备，打印灵活。提供车辆综合查询系统，可以按各种查询条件查询到车辆费用明细和车辆费用合计。各种车辆资料可方便打印成自由设定的表格方式。系统配有详细的开发帮助、资料文档，操作演示图文并茂，简便易用。

题目8-物业管理信息系统

物业管理信息系统软件是一套具备记录、查询物业小区业主信息、物业管理费用信息、水电煤气有线电视等费用信息、有线电视信息、供暖费用信息、业主房款缴纳信息，并且可以打印输出上述信息报表(月报表、季报表、年报表)的管理软件系统。要求：

1．记录业主基本信息如:身份证号、楼号、房号、姓名、工作单位、联系电话、建筑面积等，并生成业主的综合信息表（包括所有业主有费用综合信息表、单个业主信息表）；

2．记录月水电煤气抄表数据并打印业主交费通知单，包括水电煤气有线电视费通知单、供暖费通知单、物业管理费通知单；

3．记录业主交费情况并打印交费单，包括水电煤气费、供暖费、物业管理费、分期付款； 4．统计业主信息月、季和年报表，包括：物业实收费用汇总表、物业应收未收汇总表、应交未交费用业主信息表、月度房款还款名细表、单用户应收代款还款表。5.网络多用户操作，具备多人同时联网操作功能 6.异常处理

题目9-社区图书馆管理信息系统

图书馆在正常运营中面对大量书籍、读者信息以及两者间相互联系产生的借书信息、还书信息。现有的人工记录方法既效率低又错误过多，大大影响了图书馆的正常管理工作。因此需要对书籍资源、读者资源、借书信息、还书信息进行管理，及时了解各个环节中信息的变更，有利于管理效率的提高 要求：(1)读者信息的制定、输入、修改、查询，包括种类、性别、借书数量、借书期限、备注。(2)书籍基本信息制定、输入、修改、查询，包括书籍编号、类别、关键词、备注。

(3)借书信息制定、输入、修改、查询，包括书籍编号、读者编号、借书日期、借书期限、备注。

(4)还书信息制定、输入、修改、查询，包括书籍编号、读者编号、还书日期、还书期限、备注。

(5)意外处理（续借、超期赔偿、丢失赔偿、损坏赔偿等）(6)多条件查询各种信息.(7)用户权限（普通读者和图书管理员）（8）异常处理

项目10 科研项目管理

要求：在该项目中，应按照实际需求分析过程建立关系，以下关系仅供参考：

 项目信息：项目编号、项目名称、项目性质（国家863、国家973、国家自然科学基金、横向等）、项目类型（软件技术、规范设计、计算机应用）、项目总费用（单位：千元）、项目状态、开始日期、状态、结题日期、费用余额。 科研单位：单位编号、单位名称、单位性质（高校、研究所、企业等）、联系人、电话号码、电子信箱；  项目管理：项目编号、单位编号、合同编号（允许多个单位联合承担一项项目）；  项目费用管理：项目编号、下拨费用、时间。

题目11-进销存管理信息系统

• 是流程较为完整的中小型商业企业信息管理系统，包括企业的客户信息、供应商信息、银行资料信息、采购管理、销售管理、库房管理、报表管理、应收应付、报表统计、利润统计和异常处理一等一系列企业业务全方位的解决方案。•

题目12-车辆管理信息系统

• 协助各单位对车辆档案、驾驶人员、车辆费用（维修费、洗车费、养路费、燃料费、停车费、保险费、年审费、过桥费等多项费用）、车辆使用和交通事故进行全面管理的系统。车辆管理资料完备，打印灵活。提供车辆综合查询系统，可以按各种查询条件查询到车辆费用明细和车辆费用合计。各种车辆资料可方便打印成自由设定的表格方式。系统配有详细的开发帮助、资料文档，操作演示图文并茂，简便易用。项目13 房屋交易管理

要求：在该项目中，应按照实际需求分析过程建立关系，以下关系仅供参考：

 房屋信息：房屋编号、房屋名称、房屋装修（未装修、简易装修、普通装修、豪华装修）、房型、房屋性质（新房、二手房）、房屋面积、售价、奉送项目；

 客户信息：客户编号、姓名、单位或国籍、性别、年龄、身份证号；

 交易信息：房屋编号、客户编号、时间、成交价、交易费用、状态

项目14 计算机学院会议室管理系统

数据库设计实战题目(简单) 篇12

一个简单的《参观接待管理系统》，数据库中涉及以下数据： 展厅HALL

展厅编号HNO、展厅名称HNAME、功能介绍HDESCRIPTION和展厅容量HCAPACITY

员工EMPLOYEE

员工号ENO、员工姓名ENAME和所在单位EUNIT 客户CUSTOMER

客户编号CNO、客户姓名CNAME、客户单位CUNIT和职务CDUTY

一位员工可以申请多个展厅，每个展厅在不同的时间（DATE）可以借给多位员工，一位员工可以在不同的时间邀请多个客户来参观展厅，要求能描述员工申请展厅来接待客户等信息。具体如下：

1）设计出展厅管理系统的E/R图；

播出大数据智能运维系统设计 篇13

而安全播出是广播电视技术工作中的重中之重, 技术保障又是确保安全播出的重要手段。首先要保障制作系统与播出系统设备的稳定运行, 从而保障节目的正常制作和节目的正常稳定与高质量的播出。为保障系统7×24小时不间断的稳定运行, 从根本上需要有效地预防故障的发生, 快速地隔离、诊断和解决现有设备故障。

解决上述问题需要做到两个方面:第一, 全面监测监控物理设备运行状态, 详细掌握各种系统资源的利用情况及设备的健康状况;第二, 精细化分析软件日志, 及时高效解析软件运行过程中报警信息, 快速判断软件报警原因, 规避与消除在用系统的潜在缺陷。

面对设备数量快速增加且日趋复杂的播出系统, 仅靠人力进行系统运行状态的实时掌握、软件故障快速分析与定位变得非常不现实。这种情况就需要一个智能系统帮助运维工程师完成系统的全面且精细化的监控与智能分析工作, 从而实现敏捷运维的目标。本文以敏捷运维的目标设计了大数据智能运维系统。该系统基于播出设备网络互联互通的情况下, 实时汇聚与分析设备的监控信息和系统运维日志信息, 并由系统智能分析与展示大数据中的价值数据, 帮助运维工程师快速全面了解系统的运行状况, 实现敏捷运维的目标。

一需求提出与系统简介

广播电视系统是一个多方位、系统化的技术系统。采、编、播是主要组成部分, 其中播出系统是最重要的环节。其他的环节都有补救机会, 而播出环节是无法补救的。播出系统是广播电视系统中的关键环节, 各级电视台都把安全播出放在各项工作的首位。播出设备的稳定运行是播出安全最基本的保障。而现代播出系统已基本实现播出素材数字化与硬盘化、文件交互网络化、控制播出软件化与智能化。在整个智能播出系统运行时产生了大量的日志信息与任务运行中间数据, 这些数据记录了播出系统的日常工作内容、设备的运行状态和设备的健康状态等运维信息。但此类数据量大且为非结构性的数据, 仅靠人力无法使大量数据价值化, 大数据分析智能运维系统的需求便由此而生。本系统功能主要包括日志的整理、汇聚、分析, 并从杂乱无章的数据中提取出高价值数据。根据大数据分析系统的价值数据, 运维工程师可以更加及时准确地掌握设备性能与健康状况, 从而更合理地制定设备的维护策略与方案;同时在系统设备故障出现时, 运维工程师可根据价值数据快速进行系统故障定位, 从而提高快速设备故障恢复的能力。

二大数据分析与智能运维系统设计

本章节详细叙述了播出大数据智能运维系统的设计。根据播出系统应用需求做出详细分析, 并结合需求进行系统逻辑设计, 模块划分与物理架构设计。

1. 应用需求分析

播出系统大数据分析, 注重三个方面的应用需求。一、设备硬件资源利用率统计, 报表自动生成;二、非表现故障的预警提示, 可视化报表展现;三、表现故障相关信息关联与检索, 高效快速定位问题。设备利用率的统计与报表自动生成功能可以统计系统中在用设备的资源利用情况与执行各项任务所占的比重。运维工程师可以根据统计报表进行系统设备的优化和系统内运行策略的优化。如播出服务器的工作中含有素材的迁移和素材的播出两大任务, 可根据任务执行时间的集中程度对迁移任务策略进行调整, 使系统资源的利用情况更加优化。非表现故障与预警提示功能是做到播出系统设备精细监控与实时洞察系统风险的主要需求。目前在用系统在设计上具有硬件的冗余和软件节点冗余, 其主备冗余保障了单点故障不影响系统的正常运行, 但故障预警信息的及时处理有助于保持设备的容错性能。对于更隐蔽的预警信息的整理与统计可以帮助运维工程师提前制定处理预案。如播出服务器RAID中出现的硬盘预警信息Hardware Errors、Bad Blocks、Read Errors、Write Errors等, 当这种报警出现次数过多时, 就预示着此块硬盘将会被系统剔除, 及时准备应急方案更能保证媒资数据的安全。因此实时接收与分析此类非表现故障预警信息并及时处理有助于系统的良好稳定的运行。表现故障相关信息的展示与检索功能是敏捷型运维的一种有效且重要的辅助功能。如果此功能投入播出系统中应用不但可以保证播出系统中表现故障的快速定位, 同时也有助于播出系统中新上线子系统的故障快速收敛和系统隐型BUG的挖掘, 从而保障新系统后续应用中的稳定运行。软件在IT化的播出系统中大量应用, 就造成了播出系统中出现的故障信息不能仅仅靠硬件的警示来定位故障点。如调改已经预卷的节目会造成节目播出时出现播出不流畅故障, 仅仅从素材播出不流畅的故障无法判断出系统故障原因, 这就需要分析如下日志信息:素材技审日志信息, 节目调改日志信息, 素材管理日志信息, 播出通道硬件设备日志信息。根据这些信息进行整理, 提取与分析可以找到故障的真正原因是因为调改了已经预卷的素材;仅靠人力进行分析可能需要长达一周的时间, 因此敏捷运维需要表现故障相关信息的智能展示与检索功能。播出系统大数据智能运维需求可总结为三类。图1标示了三种情况的流程循环。三种情况流程均为闭环式模型, 类似于PDCA (戴明环) 循环。此流程循环不断运转、前进、提高, 有助于系统在运转过程中不断的完善与优化, 降低播出系统风险, 加强系统稳定运行。

2. 系统逻辑架构设计

整个播出系统中产生的运行数据因量大、非结构化、分布较分散等特点需要系统实现分布式运行, 从而实现分散数据的聚合, 数据关键词的高效检索, 故障信息自动关联等功能。同时为保证子系统功能设计的完备性、子系统功能模块的低耦合性和项目开发的可行性需进行子系统逻辑架构设计。图2描述了数据汇聚子系统与数据分析子系统的逻辑架构, 分别为数据导入层、分析层、访问层和用户接口层四个层次。各逻辑层次主要功能如下:

(1) 数据导入层

数据导入层的主要功能为把播出系统运行中产生的原数据汇聚并导入到大数据分析系统。播出系统中在用设备种类繁多, 为保障数据导入层开发功能的完备性, 需要对播出系统中在用设备汇总与分类:视频流设备, 其中含播出服务器, 键控板卡, 视分板卡, 音频处理板卡, 矩阵, 切换开关, 编码器, 复用器, 光传输设备, 同步发生器, 同步倒换器等;以Windows服务器为主的播控机、素材管理服务器、迁移服务器、接口服务器、数据库、域控、素材上载服务器, 字幕播出机, 字幕服务器等IT服务器;以交换机为主的网络设备。因设备种类众多, 运行过程中产生日志信息与硬件监控信息等运行数据的记录方式各不相同, 需要对设备详细分类并定制开发获取设备数据信息的接口。因此功能为大数据分析的基础功能且需要在不同主机上分布运行, 其子系统功能设计将在后续章节中详细说明。

(2) 数据分析层

此层是大数据分析平台的核心功能模块, 包括数据存储、数据分析和参数配置三大功能模块, 具体需要满足以下要求:一、导入数据存储的安全性保证数据原始准确;二、检索功能:搜索速度较快, 并能根据用户自定义模式提取价值数据, 支持按KEY或VALUE的检索展现数据简讯, 支持命令检索;三、分析功能:能够根据规则或者用户模式对检索结果进行统计, 按照用户设定的智能模式形成趋势分析;四、能够按智能模型完成定时检索任务, 生成价值数据提供给上层调用;五、能够按照用户智能数据检索模型, 从结果数据, 中间数据, 预测数据进行关联聚合;六、具有用户权限管理功能与参数据配置管理功能。

(3) 数据访问层

封装数据分析层接口, 为用户层提供功能调用接口, 保障用户层功能的快速开发与应用, 降低数据分析层与用户层的耦合性, 便于后期在不影响用户层功能使用的情况下, 进行数据分析层功能的开发与更改。

(4) 用户层

调用数据访问层接口, 封装开发用户检索展示界面, 计划定时任务配置界面功能实现, 报表展示界面等功能开发。智能运维功能的开发需要建立播出系统数据智能分析与关联模型, 根据不同数据的相关度建立价值数据的智能分析关联。播出系统各频道播出相对独立, 便于开发针对各频道播出通道的智能分析模型。频道播出通道软硬件故障与报警信息可以根据末级信号的质量检测结果按时间相关度进行关联与展示。但整个播出系统各子系统内与子系统间的信息关联度各有不同, 因此用户层应提供更适合用户需求的快速开发与应用的用户层接口。

3. 数据汇聚子系统模块架构分析设计

数据汇聚子系统需要汇聚播出系统中产生的运行数据与监控信息数据。此模块是系统中唯一多主机交互运行模块。因此本小节对此子系统进行了详细阐述。如图3所示系统数据汇聚分析平台需要汇聚Windows服务器的事件日志、注册表项、文件系统、与中断情况等信息;汇聚Linux服务器的操作系统的配置信息、系统日志、文件系统、进程、接口状态等信息;读取数据库的日志信息、播出系统节目条目表项、播出系统设备监控表项等信息;汇聚播出系统交换机的配置信息与日志信息;汇聚播出服务器的配置与日志信息;汇聚视分、音频处理器、键控器、矩阵设备等周边板卡设备的配置信息、监控信息与日志信息;汇聚播出应用软件的配置信息与日志信息。

播出系统具有设备种类复杂、数据信息来源多样性等特点, 因此数据汇聚分析平台需要数据提供多种的数据汇聚导入接口。本文针对播出系统数据类型进行统计后, 规定五种数据导入方式。一、Windows服务器实时监控数据转发。利用Windows的核心管理技术WMI (Windows Management Instrumentation) 进行数据导入层关于Windows服务器进程、设备资源监测管理的需求的开发, 并对获取到的数据进行平台存储与分析。二、文件日志进行FTP方式传送到数据汇聚平台进行存储。如Omneon播出服务器的日志文件与配置文件, 播控软件日志与配置文件可由本地代理进行监视和增量转发到数据汇聚平台, 保证转发的日志文件的完备性的同时, 减少文件传输对网络带宽资源的占用。三、UDP数据转发器转发数据到数据汇聚平台, 因可利用现有开源的Windows、Unix/Linux服务器的事件与日志信息收集转发工具, 可减少代理终端的开发工作, 数据汇聚平台需要具有监听UDP端口接收与存储数据。四、TCP数据转发器转发数据到数据汇聚平台, 数据汇聚平台监听TCP端口接收与存储数据。五、SNMP信息管理接收器获取设备信息并以文件方式进行平台存储。播出系统周边板卡如LGK键控器, EAP处理器, 二选一控制开关等设备支持SNMP管理功能, 因此利用SNMP对应用进行管理与监测需要数据汇聚平台具有支持相应功能的接口。

源数据是大数据的根源, 也是利用数据分析功能的基础。因此设备运行相关数据收集是否完备直接关系到大数据智能运维系统是否具有应用价值。因此数据汇聚平台的功能开发应具备现有播出系统完备数据获取能力, 同时新增设备采购时应着重考虑与现有大数据汇聚平台的兼容性。

4. 物理架构实现

如图4所示, 索引服务器作为数据汇聚分析平台的物理运行设备, 需要具有两大功能:大数据存储功能和大数据分析功能。两台索引服务器存储源数据与分析结果中间数据于播出系统云存储;索引服务器保障源数据存储的安全性与完备性, 同时中间数据的存储可提高索引服务器再次检索的效率。索引服务器负载均衡地接收各种接口转发过来的原数据信息并进行增量存储。同时索引服务器也接受来自Search Head的搜索分析请求, 对数据进行搜索分析返回结果给Search Head进行展示。对于Search Head发起的搜索结果 (如图4红线所示) 被写回到索引服务器上。两台索引服务器负责均衡和互为备份, 增加索引服务器工作的稳定性与连续性。两个Search Head承担不同的工作分工, 其中Search Head1提供Web界面展现, 用户可以登录使用, 查看报表、定制自己查询逻辑和查看智能运维模型结果数据, 同时提供用户权限控制;Search Head2提供所有的计划搜索调度节点, 智能运维模型的开发与计划任务所产生数据的分析与关联。所有报表与数据都通过Search Heard2进行调度产生, 其上不存储任何结果数据, 结果数据都写回到索引服务器上, 结果价值数据存储按照智能运维模型进行结构化存储, 便于价值数据被查看与展示。

三结束语

早在1980年, 著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。而在云计算出现之后“大数据”才凸显其真正价值。总之, 网络的互联互通与云计算的发展推动着大数据的应用, 同时大数据正作为重要的工具应用在庞大云计算系统的运维工作中。本文针对播出系统的智能运维需求提出了方案设计, 其设计具有普遍性与通用性。电视技术中云非编技术, 云存储与云播出技术的快速发展与应用, 使得大数据智能运维的价值更加突出。电视系统中大数据智能运维将会得到更大的发展与更广的应用。

摘要：播出系统的稳定运行是安全播出的必要条件之一, 系统优化和敏捷运维是保障播出系统稳定运行的重要手段。播出系统IT化、智能化、云计算、云存储等技术的应用使得播出系统更加复杂, 从而增加了系统优化和敏捷运维难度。本文针对播出系统优化与敏捷运维的需求, 设计了大数据智能运维系统。大数据智能运维系统能够帮助运维工程师快速全面了解设备健康状况与故障问题快速定位, 实现播出系统优化与敏捷运维的目标。