数据中心运维管理技术白皮书
平安数据中心高可用运维白皮书-PingAnInsurance
数据中心全生命周期包括：需求分析、规划设计、施工安装、检测验收、运维管理。 其中运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段，真可谓：三 分建设，七分管理。运维管理参与设计和实施，从项目开始就将运维需求落实到设计和 实施中，其工作范围涵盖数据中心全生命周期，是通过科学运维管理，实现为业务提供 数据信息支持，实现企业发展目标的过程。
Philip Hu 胡嘉庆 Uptime Institute 北亚区董事总监
May 2018
目录
第一章 平安数据中心高可用运维白皮书介绍 ........................................................................................... 1
平安数据中心高可用 运维白皮书
2018 年 5 月
前言
中国平安数据中心在十多年的发展过程中，遵从 ITIL、ISO9001、 ISO20000、ISO27001、M&O 等多个标准，不断制定、优化数据中心的工 作规范和指南，形成了一整套标准的运维体系。数据中心运维团队依据标 准体系的指导，通过兢兢业业、一丝不苟的工作，保障了平安数据中心的 高可用性。
感谢中国数据中心工作组组长钟总、Uptime 北亚区董事总监胡总对本 书的支持，感谢辛苦编制此书的作者。
本书若有错漏之处，恳请各位专家同行批评指正。
平安科技（深圳）有限公司数据中心 著
序1
2009 年，中国平安开始规划建设深圳观澜数据中心，我有幸作为这个项目的总设 计师，参与了整个项目的建设，见证了中国平安紧跟国家战略步伐，大力推进中国平安 信息化之路。
IT数据中心运维服务白皮书
IT数据中心运维服务白皮书IT数据中心运维服务白皮书1、简介1.1 背景1.2 目的1.3 范围2、数据中心运维概述2.1 定义2.2 目标2.3 重要性3、数据中心运维流程3.1 设备监控3.1.1 监控工具3.1.2 告警处理3.2 设备维护3.2.1 定期维护3.2.2 预防性维护3.3 容量规划与增长3.3.1 现有资源评估 3.3.2 容量规划策略 3.4 安全措施3.4.1 物理安全3.4.2 逻辑安全3.5 数据备份与恢复3.5.1 备份策略3.5.2 恢复测试4、运维服务级别协议4.1 定义4.2 协议内容4.2.1 运维响应时间 4.2.2 故障处理时间 4.2.3 售后支持4.3 违约责任和违约处理5、数据中心运维团队5.1 团队组成5.2 人员角色与职责5.3 培训与发展计划6、数据中心运维最佳实践6.1 设备标准化6.2 问题管理6.3 自动化工具和流程6.4 文档管理和知识库6.5 持续改进7、附件附件二、数据中心设备监控工具推荐注释：法律名词及注释：1、运维：维护与运营的合称，是指对设备、系统或网络等进行管理、维护和保养，以确保其正常运行和可靠性。
2、数据中心：指用于集中托管大量计算机服务器、存储系统和网络设备的设施，用于处理、存储和传输大量数据和信息。
3、服务级别协议：是提供给客户和运维服务提供商之间的协议，明确了双方对于服务响应时间、故障处理、售后支持等方面的约定。
4、违约责任和违约处理：指当一方违反了服务级别协议中的约定时，另一方可以要求违约方承担相应责任，并对违约行为进行处理。
5、自动化工具和流程：指使用自动化软件和流程来提高运维效率，减少人为操作错误的发生。
6、持续改进：指持续对运维流程和实践进行审查和改进，以提高运维效率和质量。
数据中心基础设施智能运维白皮书
模板及任务优化（Action）：
优化巡检模板或者调整巡检任务，如根据实际情况动态调整巡检频次，或对 UPS 巡检增加检查项等。
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数据中心基础设施智能运维白皮书
自动风险闭环管理
在传统模式下，风险主要来自人工输入，数字运维风险识别除了通过监控系统发现、专家组织识别外，在运维活动中会自 动识别风险，自动触发风险管理，如电子巡检中发现的不遵从项，可以直接产生一项风险（规则在巡检模板中定义），这 样可以给运维团队带来最大的好处：运维安全依赖 DCIM 系统，而不像传统模式下完全取决于运维团队的技能和责任心。
图 5 风险总览
图 6 风险闭环流程
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数据中心基础设施智能运维白皮书
故障预测性维护
AI 在基础设施运维活动中有广阔的应用前景，特别是在设备故障预测方面，有效的样本数据结合人工经验能够快速训练出 较高准确度的故障预测模型，通过对设备故障的预测，可以把例行的巡检、保养变成更有针对性的运维活动，随着预测准 确率的不断提升，最终可以取消日常的人工运维。
APP 巡检（Do）：
巡检 APP 支持问题快速记录、支持现场拍照、支持一键上传巡检报告。 • 按时发起巡检任务，包括每天定时巡检及每周定时巡检； • 发送短信或邮件进行提醒； • 巡检人用自己的账号登陆手机 App； • 获取当前巡检设备类型信息； • 根据设备类型信息，通过 DCIM 自动获取设备关键指标实时信息，跟设备面板显示示数做确认即可，对于一些重要 设备状态或运行参数进行拍照，设备的巡检结果实时上传后台，后台会利 AI 技术自动比对分析，确认巡检结果是 否合格。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
数据中心基础设施智能运维白皮书
L2 成熟运维
运维流程趋于成熟，运维质量有较好的保障，但运维效率不高，重视运维团队的建设，团队能力通 常有较好的延续性，但无法自主优化；辅助系统较为完备，部分核心子系统具备自动化能力
L3 数字运维
在 L2 的能力基础上，通过信息技术数字化运维活动，管理和驱动运维流程的执行，且基于大数据 分析能持续优化，运维质量可以准确评估，运维效率大幅提升；关键子系统如，配电和制冷实现自 动运维，基础设施资源能够感知 IT 及云业务需求变化并完成闭环管理，AI 等机器智能在节能、故 障预测等特定领域取代人类智能
阶段，以及演进和优化的目标。另一方面，对于 处在传统运维阶段的团队，本白皮书介绍了数据 中心基础设施可用性管理全景及对应的数字化， 智能化措施，利用这些信息，运维团队能更好地 规范运维管理，制定智能化运维升级的计划，并 能指导运维团队从传统运维向智能运维转型，在 智能化运维工具的帮助下，实现运维更高效、更 安全并可持续的业务目标。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
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数据中心基础设施智能运维白皮书
五大运维阶段
为了定义清楚传统运维、智能运维的变化和演进，这里划分了 L0~L5 阶段，并详细定义了每个 Level 的典型特征：
人工运维
规范运维
规范运维
数字运维
自动运维
完全自动运维
L0
L1
L2
L3
L4
L5
• 无标准化流程 • 无培训体系 • 个人承担职责 • 运维质量无法
数据中心基础设施智能运维 白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书
简IN介TRODUCTION
当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经 验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心 已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以 减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少 数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能 化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本 白皮书划分了从传统运维到智能化运维的 5 个阶 段，以及每个阶段的典型特征，一 方面，数据中 心的管理人员可以根据这些信息明确当前所处的
数据中心白皮书
数据中心白皮书摘要：本白皮书旨在探讨数据中心的重要性、现状和未来发展趋势。
数据中心作为现代社会信息技术的核心基础设施，承载着海量数据的存储、处理和传输任务。
本文将从数据中心的定义、功能、技术要求和可持续发展等方面进行分析和讨论，旨在为相关行业提供参考和指导。
1. 引言数据中心是指用于集中存储、管理和处理大规模数据的设施，它是信息社会的重要基础设施之一。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的需求和重要性日益突出。
2. 数据中心的功能数据中心的主要功能包括数据存储、数据处理和数据传输。
数据存储是指将大量的数据存储在数据中心的服务器和存储设备中，以实现数据的长期保存和备份。
数据处理是指对存储在数据中心的数据进行计算、分析和挖掘，提取有用的信息和知识。
数据传输是指将数据中心中的数据通过网络传输给用户或其他系统。
3. 数据中心的技术要求数据中心的技术要求主要包括可靠性、安全性、可扩展性和高效性。
可靠性是指数据中心的硬件设备和软件系统具有高可靠性和可用性，能够保证数据的连续性和可访问性。
安全性是指数据中心的数据和系统受到有效的保护，防止未经授权的访问和数据泄露。
可扩展性是指数据中心能够根据需求进行灵活的扩展和升级，以适应不断增长的数据量和计算需求。
高效性是指数据中心的能源利用效率高，运行成本低，同时能够提供高性能和低延迟的服务。
4. 数据中心的现状当前，全球范围内的数据中心规模不断扩大，技术水平不断提高。
数据中心的数量和规模呈现出快速增长的趋势，大型互联网企业和云服务提供商是数据中心建设的主要推动力量。
同时，数据中心的能源消耗和碳排放也成为了一个全球性的问题，可持续发展成为了数据中心建设和运营的重要目标。
5. 数据中心的未来发展趋势未来数据中心的发展趋势主要包括模块化设计、软件定义、绿色能源和边缘计算。
模块化设计可以提高数据中心的灵活性和可扩展性，降低建设和运营成本。
软件定义可以实现数据中心的虚拟化和自动化，提高资源利用率和运维效率。
数据中心白皮书
数据中心白皮书在当今数字化的时代，数据中心已成为支撑全球经济和社会运转的关键基础设施。
从企业的业务运营到我们日常生活中的各种应用，几乎都离不开数据中心在背后默默提供的强大支持。
那么，究竟什么是数据中心？它是如何运作的？又面临着哪些挑战和机遇呢？让我们一同走进数据中心的世界，一探究竟。
一、数据中心的定义与类型数据中心，简单来说，是一个集中存放大量计算设备、存储设备和网络设备的场所，用于处理、存储和传输大量的数据。
根据规模和用途的不同，可以分为企业级数据中心、托管数据中心、云数据中心等多种类型。
企业级数据中心通常由企业自行建设和运营，主要用于支持企业内部的业务系统和数据处理需求。
托管数据中心则为那些没有能力或不愿意自行建设数据中心的企业提供场地、电力、网络等基础设施以及运维服务。
云数据中心则是云计算服务提供商构建的大规模数据中心，通过互联网为用户提供弹性、可扩展的计算和存储资源。
二、数据中心的架构与组成一个典型的数据中心通常由以下几个部分组成：1、服务器：这是数据中心的核心计算设备，负责处理各种数据和运行应用程序。
2、存储系统：用于存储大量的数据，包括硬盘阵列、磁带库、固态存储等。
3、网络设备：包括路由器、交换机等，用于连接服务器和存储系统，以及实现与外部网络的通信。
4、电力系统：为数据中心提供稳定可靠的电力供应，包括UPS （不间断电源）、发电机等。
5、冷却系统：数据中心的设备在运行时会产生大量的热量，冷却系统用于保持设备在适宜的温度环境下工作。
6、安全设施：包括防火墙、入侵检测系统、监控摄像头等，保障数据中心的物理和网络安全。
三、数据中心的运作流程数据中心的运作流程大致可以分为数据的采集、处理、存储和传输四个阶段。
首先，通过各种传感器和设备采集到的数据会被传输到服务器进行处理。
服务器会根据预先设定的算法和规则对数据进行分析、计算和转换。
处理后的数据会被存储在存储系统中，以便随时调用和查询。
当需要将数据传输给其他系统或用户时，通过网络设备将数据发送出去。
数据中心白皮书(年)
数据中心电力与制冷方案
电力方案
采用多路供电、UPS和发电机等措施，确保稳定、不间断的电力供应。
制冷方案
根据数据中心所在地的气候条件，选择合适的冷却技术（如风冷、水冷）和 设备，确保服务器正常运行并保持良好的散热效果。
04
数据中心运维与管理
数据中心运维体系
运维策略
01
确保数据中心按照最佳实践进行设计和部署，提供稳定、高效
03
更加绿色化
未来数据中心将更加注重绿色化发展 ，采用更高效的能源解决方案，降低 碳排放，实现可持续发展。
感谢您的观看
THANKS
总结词
弹性扩展、资源池化、自动化管理
详细描述
该数据中心由云计算服务提供商建设，采用弹性扩展和资源池化 的方式，实现了自动化管理。能够快速响应市场需求，提高资源 利用率。
总结
该数据中心建设案例突出了弹性、效率和自动化方面的特点，为 云计算和其他数字服务行业提供了参考。
案例四：工业制造行业数据中心建设案例
利用闪存、分布式存储等技术提高存储性 能和容量。
冷却与节能技术
采用自然冷却、节能设备等绿色技术，降 低数据中心能耗。
数据中心网络与安全
1 2
网络架构
设计合理的网络架构，实现高效数据传输和管 理。
安全防护
采用防火墙、入侵检测、数据加密等技术保障 数据中心安全。
3
容灾与备份
建立容灾备份体系，确保数据安全和业务连续 性。
降低运营成本
通过共享资源、优化资源配置，数 据中心可以帮助企业降低运营成本 。
促进信息化建设
数据中心是企业信息化的重要基础 设施，其建设和发展有助于推动企 业的信息化建设。
02
idc运营管理平台白皮书
IDC运营管理平台白皮书引言IDC（Internet Data Center）是指互联网数据中心，它是一个基础设施设备集合，用于存储、管理和传输大量的数据。
随着云计算和大数据的快速发展，IDC行业也迎来了快速增长的机遇和挑战。
为了更好地满足企业和个人用户的需求，需要建立一种高效的IDC运营管理平台。
本文档将介绍IDC运营管理平台的基本概念、目标和功能，并详细说明其设计原则、技术方案以及预期效益。
1. 概述IDC运营管理平台是一个集成化的解决方案，旨在帮助IDC运营商提高效率、降低成本、增强服务质量和提升用户体验。
它提供了一个统一的管理界面，用于监控、管理和维护IDC设备、网络和服务。
通过该平台，IDC运营商可以实现资源的高效利用，提高运维效率，提供弹性的服务，满足不同用户的需求。
2. 目标IDC运营管理平台的目标是提供以下几个方面的功能和特性：2.1 统一管理界面平台提供一个集成化的管理界面，方便运营商对IDC设备、网络和服务进行监控和管理。
通过简洁直观的界面，运营商可以快速了解整个IDC基础设施的状态和性能指标。
2.2 自动化运维平台可以自动化执行常见的运维任务，例如设备配置管理、告警处理、日志分析等。
通过自动化运维，可以减少人工干预，提高运维效率，降低人力成本。
2.3 弹性服务平台提供灵活的资源调度和分配机制，可以根据用户需求自动调整资源配置。
运营商可以根据用户的实际需求提供弹性的服务，提高用户满意度。
2.4 数据分析和智能决策平台集成了数据分析和智能决策模块，可以对IDC设备、网络和服务的性能数据进行分析和挖掘。
通过数据分析，可以帮助运营商及时发现问题并做出相应的决策，优化运营策略。
3. 设计原则IDC运营管理平台的设计遵循以下原则：3.1 开放性平台要具备良好的可扩展性和兼容性，可以与各种IDC设备、网络设备和服务进行集成。
平台要支持开放的API接口，便于与其他系统进行数据交互和集成。
3.2 可靠性平台需要具备高可用性和容错能力，能够提供稳定可靠的服务。
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数据中心运维管理技术白皮书
一、引言
随着信息技术的快速发展，数据中心已经成为各行各业的重要信息基础设施。
数据中心的运维管理不仅关乎企业的业务连续性，也是企业降本增效的关键环节。
然而，数据中心的运维管理面临着诸如设备多样性、高能耗、安全隐患等问题。
本白皮书旨在探讨如何通过先进的运维管理技术，提高数据中心的运营效率，降低成本，保障数据安全。
二、数据中心运维管理现状与挑战
目前，数据中心的运维管理存在以下主要问题：
1.设备多样性：不同的设备可能使用不同的操作系统、软件
版本和配置，给统一管理和维护带来困难。
2.高能耗：数据中心设备众多，能耗大，如何降低能耗，提
高能源利用效率，是当前面临的重要问题。
3.安全隐患：数据中心的设备可能遭受各种安全威胁，如病
毒攻击、黑客入侵等，如何保障数据安全是一大挑战。
4.运维效率低：传统的运维方式效率低下，无法满足现代数
据中心对高效、实时的要求。
三、数据中心运维管理技术的发展趋势
为了应对以上挑战，数据中心运维管理技术出现了许多新的发展趋势：
1.智能化运维：利用人工智能、大数据等技术，实现数据中
心的自动化、智能化运维。
2.绿色能源利用：应用新的能源技术，如储能电池、太阳能
等，降低数据中心的能源消耗。
3.安全防护技术：采用更先进的安全防护技术，如区块链、
加密算法等，保障数据安全。
4.云端运维：通过云端平台，实现数据中心的远程监控和管
理。
四、结论与建议
数据中心运维管理技术的发展趋势为我们的数据中心运营提供了新的思路和方向。
为了应对未来的挑战，我们建议采取以下措施：
1.加大对智能化运维的投入，提高运维的自动化和智能化水
平。
2.积极探索和应用新的绿色能源技术，降低数据中心的能源
消耗。
3.提高安全防护技术水平，建立完善的安全防护体系。
4.推广云端运维模式，实现远程监控和管理，提高运维效率。
总之，只有不断跟进和掌握最新的数据中心运维管理技术，才能更好地应对未来的挑战和满足不断变化的市场需求。