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什么是云计算服务的新贵,云计算环境下数据中

2019-05-04 作者:服务器运维   |   浏览(170)

云计算在企业运营中的基本工作原理是将计算分布在大量分布式计算机中,从而使企业数据中心的运行和互联网更为相似。通过云计算的运维管理,企业不仅能够实现对IT资源的统一,根据用户的需求提供可量化的存储服务与计算,而且还能有效将资源切换到实际需要的应用中,提高了IT资源的利用率,降低了系统的成本。因而加强对云计算运维管理的要点和改进方式的研究,从而使云计算在企业运营中能发挥出更大的效力,在当前有着重要的现实意义。

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姓名:张刚 学号:17021210979

编者按】管理是IT系统良性运行的重要保障,不同的IT设备都有自己的管理系统。特别是大规模数据中心,必须通过集中的管理系统来运行管理计算、存储、网络等设备,以能够快速响应和处理数据中心的业务变更、异常事件、持续优化。在《IP领航》往期的文章中曾多次聚焦"数据中心的管理",但大都侧重于"以网络为核心"的管理,本文将把视线放大到整个云计算环境下的数据中心,对三种运行管理模型逐一对比分析。

一、云计算的概念及特征

随着工业4.0的兴起,云计算已经从实验阶段转化为具体实施阶段。除了部署相应的软件、硬件和虚拟化资源,还有一个问题摆在我们面前,如何运维云?如果没有清晰的云运维规划和手段,云数据中心将难以高效的运转起来,所以云运维对于云建设者来说是至关重要的一环。那么云数据中心与传统的数据中心运维有什么共同点和差别?做好云运维应该关注什么?该如何选择一个合适的云运维工具?上述问题都是应该是云运维过程中会遇到的。下文会针对这些问题展开详细论述

云计算商业模式就是要实现IT即服务,无论是对外还是在企业内部,IT自服务的需求越来越明显。另一方面,超大规模的数据中心急需一个有效的挂历方式来降低运营成本。

【嵌牛导读】:云计算时代,IT运维迎来转型升级。传统 IT 运维问题日显, IT 运维转型是必然趋势;云计算时代的 IT 运维转型升级向云运维方向发展,包含两方面内涵:运维技术的云化和对云的运维;市场对高效运维的需求和云计算、大数据等技术手段是云运维得以兴起的根本原因。

一、云计算对运行管理变革的驱动

1、云计算的概念

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在云计算技术体系架构中,运维管理提供IaaS层、PaaS层、SaaS层资源的全生命周期的运维管理,实现物理资源、虚拟资源的统一管理,提供资源管理、统计、监控调度、服务掌控等端到端的综合管理能力。云运维管理与当前传统IT运维管理的不同表现为:集中化和资源池化。

【嵌牛导读】:IT运维转型之路何去何从

传统数据中心,基础架构层面设备之间通过标准化连接和协议互通,保证了计算、存储、网络设备的管理系统之间相互分离、独立如图1所示),从而使得不同的运维团队可以按照自身业务发展与架构演进的趋势不断完善和深化各自的管理规程,满足数据中心业务不断发展的要求。

云计算(cloud computing)是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源的计算模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源(资源主要包括网络、服务器、应用软件、存储及服务等)共享池,这些资源能够被快速提供,用户可根据个人或团体的需要对云计算的资源进行租赁。继个人计算机变革、互联网变革之后,云计算也被看作是第三次的rr浪潮,是中国战略性新兴产业的重要组成部分,它不仅实现了信息时代商业模式上的创新,而且也为人们生产和生活带来了根本性的改变,必将成为当前全社会所关注的焦点。

一、云运维与传统数据中心运维比较

云运维管理需要尽量实现自动化和流程化,避免在管理和运维中因为人工操作带来的不确定性问题。同时,云运维管理需要针对不同的用户提供个性化的试图,帮助管理和维护人员查看,定位和解决问题。

【嵌牛鼻子】:智能化     自动化    可视化

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2、云计算的特征

“云是数据中心的新IT形态”,云与传统数据中心的建设目标是一致的,都是为企业提供IT服务。运维人员的职责都是保障IT服务的质量,围绕服务等级协议SLA展开各种运维活动。然而在运维技术、管理模式、财务流程、服务分级、业务要求、运维职责划分等方面两者又有所不同。

云运维管理和运维人员面向的是所有的云资源,要完成对不同资源的分配、调度和监控。同时,应能够向用户展示虚拟资源和物理资源的关系和拓扑结构。云运维管理的目标是适应上述的变化,改进运维的方式和流程来实现云资源的运行维护管理。

        智能化、自动化、可视化是运维发展的三大趋向; DOCKER 技术或将给运维带来大变革;在 IT 运维转型大势驱动下,BSM(Business ServiceManagement, 业务服务管理)、 APM(应用性能管理) 将顺势崛起; 基于大数据分析是 IT运维向高级发展的重要路径。

图1传统数据中心管理运行架构

(1)多元化的应用服务

· 相对于传统的数据中心,云数据中心的服务特征更加明显,云数据中心将基础设施(IaaS)、平台(PaaS)、软件(SaaS)以服务的形式提供给最终用户,它利用虚拟化、SDN等技术将网络、计算、存储以及应用等资源池化,通过自动化技术按需为用户分配IT资源。因此在云运维中IT请求交付(Request Fulfillment)流程的地位不断突出,也使得云运维显示出明显的运营性质。

云计算运维管理应提供如下功能:

IT运维转型升级机会大,细分领域将涌现龙头企业

在云计算环境下,各自独立分离的运行模式不能支持云服务的展开,新的IT运行模式对传统的管理架构提出了挑战:

云计算可将大量计算资源在一个公共资源池中集中。并通过租用的方式以实现计算资源的共享,所提供的资源网络即被成为云。云计算不仅能够使用户对资源能随时获取与存储,并按需使用,而且利用其庞大的计算机群以及数据挖掘技术,为用户反馈出准确、详尽的结果,确保了用户服务的多元化与高效性。

· 云也改变了传统数据中心的财务管理模式和采购模式,传统数据中心原来的采购流程变为了服务审批流程。要申请云数据中心资源,面向云业务的计费系统也应运而生。云计费除了用于真正的收费场景外,更多的时候应用于企业内部,通过内部核算,也就是经济杠杆去有效约束IT资源需求,形成在服务质量和IT资源间的平衡,有效提升IT资源利用率。

1、自服务门户

1)从市场看, 云计算蓬勃发展,市场规模增速快, 云计算在中国的落地和繁荣将成为云运维持续发展的核心动力; 从政策层面看,国家政策鼓励发展“互联网 ”、云计算、大数据、物联网,提高各行业信息化建设水平,促进运维需求增长,推动传统运维向云运维转型,同时国家建设绿色数据中心的要求将推进智能化运维的发展,为运维转型升级提供动力。

虚拟化:传统数据中心中每个物理服务器上只是单个或几个应用的固定运行,业务基本是与主机的绑定运行方式,对主机的管理,某种意义上也就是对业务的管理。云计算环境下服务器大量采用虚拟化技术,每一个物理网络端口下都会分布多达数十个虚拟机,物理主机上运行着多个不同的操作系统和应用,网络中应用密集度极大增长,对网络的性能、规格、可靠性都提出更高要求,而虚拟机网络属性的可管理性更是面临巨大挑战。

(2)高可扩展性

· 云数据中心对IT服务交付速度提出了更高的要求,然而云数据中心的基础结构却比传统数据中心更加复杂,手工交付难以满足云服务交付的速度要求,更容易发生故障,自动化交付就成为了云服务交付的必要手段。

自服务门户将支撑基础设施资源、平台资源和应用资源以服务的方式交互给用户使用,提供基础设施资源、平台资源和应用资源服务的检索、资源使用情况统计等自服务功能,需要根据不同的用户提供不同的展示功能,并有效隔离多用户的数据。

2)细分领域专业化程度尚低, 产业与资本仍在酝酿。

动态性:传统数据中心的业务针对物理主机展开,而物理服务器一般固定连接在某个网络端口上,并且业务属性单一,无论是网络策略、安全控制都比较固定。只要主机与网络运维界面清晰、系统归属明确,则业务容易展开,并能平稳运行。但是云计算环境下部署着高密度的虚拟机,在虚拟化环境下,基于服务变更、容灾、分布式计算等业务运行要求使得虚拟机动态迁移成为必备属性。如果网络无法感知这种动态性计算方式,持续的运行必将造成业务的紊乱、运维的不可控,这就要求管理系统能够具备动态计算的感知能力。

当前主流的云计算平台均根据SPI架构,在各层集成功能各异的软硬件设备与中间件软件。大量中间件软件和设备提供针对该平台的通用接口,允许用户添加本层的扩展设备。部分云与云之间提供对应接口,允许用户在不同云之间进行数据迁移。类似功能更大程度上满足了用户需求,并对计算资源实现了有效集成。

在传统数据中心,运维人员需要关注基础设施的维护,而在在混合云和公有云应用场景中,应用管理的地位更加突出。运维人员不必关心部署在公有云上的业务所依赖的基础设施,而业务监控的职责也转移给公有云提供商。公有云提供商不但要保障IT基础设施本身,还要更加关注承载业务的运行状态。

2、服务目录管理

3)国外企业如 IBM、 BWC、 HP 等企业在云运维领域的产品和布局为国内运维企业

关联性:当前的网络与计算之间以一种松耦合方式运行,网管与主机管理系统之间基本上没有信息关联交互,这样,对于虚拟化数据中心,虚拟机的动态性计算特性,网络无法感知、网络管理系统无法对虚拟机进行定位,网络对业务的安全、控制、配置、监管便无法关联到虚拟机,无法实现云计算下的灵活部署和扩展性。

(3)服务的安全性

二、云数据中心运维简介

建立基础设施资源、平台资源和应用资源的逻辑视图,形成云计算及服务目录,供服务消费者与管理者查询。服务目录应定义服务的类型、基本信息、能力数据、配额和权限,提供服务信息的注册、配置、发布、注销、变更、查询等管理功能。

发展提供了借鉴。

自动化:在非虚拟化环境中,业务部署后一般都具有相对的固定性,即主机位置、网络接入比较确定,运行维护的目标与物理机、物理端口一致,这种情况,主机系统、网管系统分别部署、调试对接相对比较容易。但在大规模数据中心,特别是云计算环境下的业务流程,基于传统的分离调试是无法有效支持云服务的业务模式,这就要求整个服务的供应应能够简单提交、且不同系统(基础的计算、网络,上层的主机、网络管理系统)之间能够交互服务信息,并基于一致的业务要求完成所有部件的自动化部署与运行。

云计算中的分布式数据中心,可将云端的用户信息备份到地理上相互隔离的数据库主机中,甚至用户自己也无法判断信息的确切备份地点。该特点不仅仅提供了数据恢复的依据,也使得网络病毒和网络黑客的攻击失去目的性而变成徒劳,大大提高系统服务的安全性与容灾能力。

在云数据中心维护过程中,云服务请求交付系统、计费组件以及自动化部署组件已经从云运维系统中剥离出来,形成相对独立的运营平台—云平台。云平台提供了服务目录、自助服务台、云服务自动部署、以及一体化的计费和核算功能,因此云平台对云数据中心的正常运转至关重要。

3、身份与访问管理

4)国内企业如华胜天成、 广通软件、 北塔软件、银信科技和新华三等纷纷推出云运维相关产品。

二、云计算管理的目标

(4)使用的便捷性

而传统的网络监控、服务器监控、机房监控、业务监控、事态管理、变更管理、问题管理、配置管理对云数据中心而言依然不可或缺。

身份与访问管理提供身份的访问管理,只有授权的用户才能访问相应的功能和数据,对资源服务提出使用申请。

三重逻辑把握 IT 运维转型升级带来的机遇

为了支持云计算虚拟化、动态化、关联性、自动化的服务要求,整个云计算系统需要有一个统一的操作运行管理平台,能够对云服务进行端到端自动化部署,同时快速响应资源调度与业务变更的服务需求如图2所示)。

云计算管理软件将整合的计算资源根据应用访问的具体隋况进行动态调整,包括增大或减少资源的要求。因此云计算对于在非恒定需求的应用,如对需求波动很大、阶段性需求等,具有非常好的应用效果。

云平台是云数据中心的对外服务和展示窗口,是云租户对云数据中心的直观体验。云数据中心运维是云服务水平的后台保障,二者就像客机上的空乘和地勤一样,在云数据中心缺一不可。

4、服务规则管理

1)从细分领域看,需抓好 IT 运维新领域应用大机会,我们重点看好APM、 BSM 等新领域。

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二、云计算运维管理的要点

1、云运维过程中需要关注哪些问题?

服务规则管理定义了资源的调度、运行顺序逻辑。

2)从运维技术看,把握新技术运用方可引领未来,我们优选新兴的 Docker 技术、 基于大数据的运维管理、 SaaS 化运维等技术这几大技术方向。

图2 云计算的管理目标

云计算在运维管理中其所涵盖的范围非常广泛,其中主要包括了对环境管理、网络管理、软件管理、设备管理、日常操作管理、用户密码管理以及员工管理等多个方面。要良好实现以上的管理目标,则应着重从云计算运维管理中的运行监控、安全性管理和自动化处理这三个要点出发。

在云运维过程中主要需要关注如下几个问题:

5、资源调度管理

3)综合地来看,在云运维领域,在技术有领先优势、在细分领域深耕细作、对客户资源有较强把控力的企业,能够更好地服务于客户,在同质化竞争中打出差异化路线、并且以高的用户黏性和高的用户续费率源源不断地为公司创造价值并且产生现金流。因此,这部分拥有综合优势的企业将更有希望在IT 运维转型升级领域中脱颖而出。

统一的服务平台能够屏蔽云服务供应层面对底层不同架构的差异,使得用户或业务运营部门聚焦在服务层面,不必关注云计算资源(计算、网络、存储)本身的技术属性。

1、运行监控云计算的运维管理应从数据中心的日常监控人手,对日常维护管理、事件管理、变更管理以及应急预案管理等进行全方位的日常监控,以提前发现问题并消除隐患。通过对云计算良好的运行监控,从而实现对各个系统服务的统一管理,以及对各服务操作系统应用程序信息的统一收集,并实现对各层面信息的综合分析、归纳和总结。而且通过有效的运行监控,在系统出现问题时能及时的向系统管理员预警,从而提前解决问题,有效避免了因系统故障而导致企业蒙受经济和信誉上的损失。

  • 选择开放架构

资源调度管理通过查询服务目录,判断当前资源状态,并且执行自动的工作流来分配及部署资源,按照既定的适用规则,实现实时响应服务请求,根据用户需求实现资源的自动化生成、分配、回收和迁移,用以支持用户对资源的弹性需求。

一、云计算时代, IT 运维迎来转型升级

在自动化响应的管理关联结构上,云服务的提供需要将业务需求转换为对基础资源的部署要求,并形成相应的底层配置下发到不同的设备上,同时在服务变更(包括容灾、虚拟机迁移、扩展等资源的操作与调度)过程中,能够全方位调整底层设备的配置、功能、对接,以匹配业务需求。

2、IT规范化主要是指通过对企业IT的规范化,从而有效实现对企业IT资产的管理,包括了对企业重要文件资料的跟踪与审计、对可能出现泄密或病毒蔓延的介质与设备进行有效控制、对客户端安全分级管理、恢复性操作以及非法软件的禁用等等。通过实现IT规范化,有效解决了因云服务所引发的安全问题,并且强化了服务中运营管理与安全技术保障,增强了企业和用户对使用云服务的信心。

云虽然已经到达了可实际部署阶段,但是云平台架构、计算虚拟化技术、网络虚拟化技术、云与大数据的配合等技术依然发展迅速。为保障云运维的持续发展,应该优先选择正在不断演进的开放平台作为基础架构。

6、资源监控管理

1.1传统 IT 运维问题日显, IT 运维转型是必然趋势

三、如何选择合理的运行管理模型

3、自动化处理随着当前IT建设的不断深入,以及云计算能力和规模的扩大,云计算运维管理的难度与复杂度也日益增加,如果只是依靠人工的运维管理将无法满足当前企业的发展需求。这些新特性都对IT管理的自动化能力提出了更高的要求,企业需要更高程度自动化处理来以此实现运维管理的专业化、流程化与标准化。自动化管理已然成为了当前云计算运维管理的一个必然发展趋势。

  •  CMDB作用愈加明显

资源监控管理实时监控、捕获资源的部署状态、使用和运行指标、各类告警信息。

IT 运维是信息化时代企业不可或缺的一环。 IT 运维管理,是指单位 IT 部门采用相关的方法、手段技术、制度、流程和文档等,对 IT运行环境(如软硬件环境、网络环境等)、 IT 业务系统和 IT 运维人员进行的综合管理。配备专职 IT 运维人员的企业会自行进行 IT运维管理;而其余企业选择将 IT 部门的职能全部或部分外包给专业的第三方 IT 外包公司管理,集中精力发展自身的核心业务。

模式一:集中统一的云计算运行管理

三、对当前云计算运维管理的改进研究

在私有云和混合云应用场景中,高度集中的业务、高度集中的设施、广泛应用的虚拟化技术、众多的云设施和软件供应商、多样的云服务消费者,以上这些因素组合在一起,使云运维的复杂度成指数级增长。云数据中心的设备信息、应用信息、策略信息、维保信息、组织信息、负责人等各维度的信息交织成复杂的关系网,实际运维时如果能从这张关系网中将所关注的信息抽丝拨茧,将大幅提升云运维的效率。反之如果没有有效手段管理这些关系,云运维可能会变得混乱和无序,运维效率低下,使云服务体验大打折扣。设计合理的CMDB(配置管理数据库)恰恰是解决这个问题的最佳途径。CMDB自动同步配置项信息,将割裂的各维度信息关联在一起,帮助云运维人员全面、准确和及时地了解业务相关的组织、资源、环境和服务等不同维度信息,使运维人员快速准确地了解事件影响范围,作出正确的决策。

7、服务合规审计

自信息化普及以来, IT 运维对企业的发展而言不可或缺,因其能保障企业“网络不断、系统不瘫、数据不丢”,在保证各类 IT 基础设施稳定运行的基础上对关键业务提供良好支撑,使企业的核心业务能够实现不间断、高质量的运行,最终保证并提升公司的运营效益。

为了实现灵活的云计算服务,有些人提出了一种以统一集中的方式进行数据中心基础架构的运行管理模式如图3所示)。这种模式下,云的操作管理平台能够对计算、存储、网络进行整合,在用户操作平面上形成单一的界面,在逻辑结构、运行结构上很清晰,管理层次少。

为促进当前云计算运维管理的优化与改进,应从打造一体化的的运维管理模式,并将业务导向放在首位,从而有效实现完善、成熟的IT运维服务体系的构建。

  • ·使用必要手段全局监控业务质量

服务合规审计对资源服务的合规性进行规范和控制,结合权限、配额对服务的资源使用情况进行运行审计。

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1、一体化的管理模式一体化是指云计算的数据中心运维管理,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,从前期应用架构设计、软硬件资源配置评估、应用服务性能瓶颈评估到安全防护和系统优化等工作,都需运维人员全程参与。因此在对云计算运维管理的改进中,应从日常监控、周期巡检、服务受理、故障处理、平台维护、配置管理、安全管理等方面着手,利用自动化运维工具,实现对物理资源、虚拟资源的统一管理,提供资源管理、统计、监控、调度、服务管控等端到端的综合管理能力,从而实现对云数据中心统一、便捷、高效、智能的一体化运维管理。

在混合云应用场景中,部分开放的业务会部署到公有云上,企业运维人员无法有效的监控到公有云的基础设施,在这种情况下,公有云的服务等级SLA就成了一个黑盒,无从监控。所以必须要有有效的手段全局监控业务质量,从而间接评价公有云服务等级SLA。

8、服务运营监控

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图3集中统一的云计算运行管理模型

2、将业务导向放在首位运行维护服务能力的四个关键要素分别是:人员、资源、技术和过程。每个要素通过关键指标反映运行维护服务的条件和能力。将业务导向放在首位,就是对人员、资源、技术和过程这四个关键要素的提升。从而有效实现云计算运维管理的改进。首先,应通过现代化与自动化的运维工具完成系统预备、配置管理以及监控报警等功能,降低故障发生率,提升故障发生后的响应处理效率,实现企业业务的快速恢复;其次,应做好在运维管理中新业务的快速部署、系统容量的平滑扩容以及资源分配等各个方面的业务项目,从而保证服务达到相应的等级标准,并能根据业务目标形成IrI’服务的管理目标;最后,还应当通过改进运行维护服务能力与管理过程中的不足,以持续提升运行维护服务能力。

  • 明确云架构下各机构的责任主体

服务运营监控将各类监控数据汇总至服务监控及运营引擎进行处理,通过在服务策略及工作请求间进行权衡进而生成变更请求,部分标准变更需求别转送到资源供应管理进行进一步的处理。

传统 IT 运维问题日显, 究其根本是管理问题。 传统 IT 运维在发展过程中显现出了各个方面的问题:

这种结构虽然在一定程度上实现统一的业务部署、基础资源的自动化调度,但局限性很明显。不同的IT系统有其固有的专业性,网络、计算、存储各个系统的监控运行、故障处理、软硬件升级、容量与规划完全不同,要在一个管控系统中既做到业务的统一,又做到基础管理的全面,不仅对这个系统本身的规模、复杂性、功能性、专业性提出了挑战,而且对于支撑管理运行的团队,也在操作配合、知识体系、专业交叉上产生了巨大的复杂度。

四、总结

由于企业组织架构是按照传统的网络、应用、计算来划分的,而在混合云场景中,云服务商与企业运维人员也不属于同一组织机构,所以当部署在云上的业务出现故障时,容易出现组织间的推卸责任的问题,从而延长了问题的定位和解决周期。因此企业运维人员要有手段基于业务按照网络、计算、应用等不同维度的出具资源健康度报告,明确问题责任主体。

9、服务质量管理

其一,运维服务人员工作忙碌却不受重视,传统的“救火式”运维大大增加了运维人员的工作强度和工作压力,难以量化的工作得不到业务部门的认可。

即使是一个厂家能够以极高的专业程度整合多个基础资源的运行管理到这样的统一系统,这个系统也必将非常巨大、复杂,其本身的运行维护也会存在极大难度。

云计算为现代化的运维管理体系带来了新的理念,将传统运维工作中的大量重复性、简单的手工工作通过软件实现,从而使运维人员能有更多精力、条件投人到整个服务的生命周期当中。我们应当加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨,以此不断提高IT运维质量,实现高效的运维管理。

  • 云场景下如何有效控制开销

服务质量管理遵循SLA要求,按照资源的实际使用情况而进行服务质量审核与管理,如果服务质量没有达到预先约定的SLA要求,自动化地进行动态资源调配,或者给出资源调配建议由管理者进行资料的调派,以满足SLA的要求。

其二, IT 系统复杂,维护难度高,系统宕机风险系数大。

模式二:双属式管理

...

云应用场景中还有另外一个问题,就是如何使用最小的开销(公有云资源),最大限度地保障业务的质量。为了保障业务的稳定运行,企业运维人员通常为每个业务申请一定的资源余量,然而过多的余量会增加财务成本,如何确定这个量,就成企业运维人员关注的问题。一份能将业务运行时所需要的CPU、内存、磁盘等历史信息进行有效分析的可度量的业务容量分析报告,将对企业运维人员非常有用。如果在资源不足发生前,有工具能够提前预警,给企业运维人员充分时间调整资源分配策略,将有效节省公有云开销。

10、服务计量管理

其三,技术人员难培养,流动性大,有经验的技术人员因为不受重视而辞职,造成运维质量和客户满意度的波动。

什么是云计算服务的新贵,云计算环境下数据中心管理运行探讨。第二种模型是双属式管理模型。如图4所示,在类似第一种模型的架构下,除了统一的运行管理平台,在计算、存储、网络各个系统中集成各自专业的管理系统。相比模型一,模型二有极大的增强,不仅可以简化统一运行管理平台的复杂度,又引入了传统成熟的运维管理方式,并分离了云计算的服务运营与基础架构管理,形成一个具有分工与协作的IT运行结构。

  • 使用可控的自动化手段提升管理效率

服务计量管理按照资源的实际使用情况进行服务质量审核,并规定服务计量信息,以便于在服务使用者和服务提供者之间进行核算。

其四,服务商难管理,技术水平参差不齐,服务不及时,有问题不能及时解决。

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云数据中心的资源规模、业务规模、组织规模远远超过传统数据中心。新设备的快速部署、快速上线、纳管监控、资源编排、定期巡检、升级和配置变更这些原本就颇为复杂的工作在规模和速度的双重压力下都变得更加艰巨。传统的手工方式效率低下,出错风险高,自动化手段逐步成为云运维的首选。随着虚拟化、PXE、SDN、Overlay、服务链等技术不断广泛应用,自动部署、自动编排、自动巡检、自动升级等自动化手段越来越多应用于云运维。然而自动化仍然要在可控、可跟踪、可审计、可回退的前提下进行,避免单个错误的扩大化。虽然自动化还存在一定风险,云运维的自动化趋势已经不可逆转。

11、系统管理

IT 运维服务的所有问题的根源都不是技术问题,而是管理问题,可归结为四方面:

图4双属式管理模型

2、如何选择有效运维工具

系统管理云计算运维管理自身的各项管理,包括账号管理、参数管理、权限管理、策略管理等。

IT 运维服务管理方式缺乏创新;

但这种模式的不足在于,对底层物理设备而言,存在两套指令系统:供应云服务的统一管理平台和独立的运维系统,如果存在操作上的偏差,需要这两套系统之间预先定义或确定一个优先顺序,否则在某些条件下将导致因不同系统的指令冲突造成服务的异常。同时,对于基础设备来说,两套指令系统的调用接口或协议也可能完全不同,甚至由于当前标准化的不足,针对不同的云管理平台有不同的定制化要求,带来了基础设备运行与设计上的复杂。

运维工具产品种类繁多,每种运维工具都有自己适合的应用场景。云数据中心架构复杂,业务集中,应该如何选择适合云运维工具产品呢,下面将展开详尽的分析。

12、服务交付管理

IT 运维服务管理不规范;

模式三:三层式管理

大集中的云数据中心降低了IT整体维护成本,也增加了业务风险。精密空调故障、UPS故障、火灾、漏水任一风险如果不能及时处置都可能给整个云数据中心造成无法修复的大面积损坏。这种损害影响程度远远大于单设备的故障。所以实时的机房监控工具对于云数据中心运维依然非常重要。

服务交付管理包括交付请求管理、服务模板管理、交付实施管理,实现服务交付请求的全流程管理,以及自动化实施的整体交付过程。

工作分工设计不合理,忽视梯队建设;

第三种模型是三层式管理模型。如图5所示,统一的云管理平台运行在一个逻辑层面(TopTier),向云计算用户提供服务界面、云服务供应操作,不直接管理和操作底层设备。中间层(MiddleTier)是基础资源操作管理层,接受来自上层的云服务调用,并转换为针对底层设备的配置操作,中间层同时作为专业化系统对基础设备执行运行、维护、监管等功能。最下层为基础设备层面(InfrastructureTier),是计算、网络、存储等基础云计算资源连通运行形成的物理层,接收来自上层的指令而运行和提供服务。

对于云运维而言,如果仍然按照传统的网络、计算、存储、虚拟化、应用去分别管理,对云运维人员讲,不但头绪繁多、而且效率低下。最好能选择一套工具,能够将应用、网络、计算、存储、虚拟化等IT资源的性能及告警信息综合分析,通过简洁易懂的界面,直观呈现业务健康水平。当出现故障时,能够先从全部业务的宏观视角,确定关联和影响,再通过智能钻取和故障定位技术,缩小故障定位范围是在计算、应用还是网络,从而明确问题职责,帮助IT管理员准确定位业务故障位置。

13、报表管理

IT 运维服务供应商管理不到位。

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选择合适的数据中心容量管理对数据中心运维也非常重要,容量管理工具要能从业务、集群、机房等多个角度分析数据中心容量趋势,预测容量风险,指导资源优化,为IT投资提供量化依据。业务容量管理要能根据业务负载及资源消耗趋势,预测系统资源瓶颈,为管理者提供容量预警和扩容建议。集群容量管理应该全面监控集群内物理和虚拟化资源,智能分析资源超配比例,指导资源配置。

报表管理对于云计算运维管理的各类运行时和周期性统计报表提供支持。

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图5三层式管理模型

选择合适的CMDB工具会给云运维带来事半功倍的效果。CMDB工具让云运维人员全面、准确和及时地了解业务相关的环境、资源、组织、服务信息,有效帮助云运维机构消除信息孤岛,提升信息关联性和透明度。

14、4A管理

云计算、大数据时代下,传统 IT 运维服务出现瓶颈, IT 运维转型是必然趋势。

对于三层式模型,中间管理层统一了来自云服务管理平台的指令和自身的运维变更指令,形成一致的操作集下发,保证了操作的统一性。特别是对云计算而言,上层服务的部署、变化总是会涉及到底层多个系统之间的相互关联性变化,如虚拟机动态计算的特点使得其网络位置发生变化,存储资源也会因为数据迁移产生位置变更,这都涉及到计算、网络、存储各个对象之间的信息交互、协议通告、连接性检查等处理,以保证云服务的连续性与持续性。数据的流转与基础协议交互发生在第三个平面,但是在中间层不同资源的管理控制系统之间也主动进行信息传递,如虚拟机管理系统与网管系统之间交互计算迁移、状态与位置等信息,这使云服务的管理过程更为精确和可控,能够实现全部IT基础资源之间的关联性,并使得云计算的部署逐步走向更为完善的自动化。

云运维监控工具除了上述特性方面的考虑外,还需要注意工具的广泛的资源监控能力。只有具备监控各种应用、多个厂家的网络设备、不同服务器款型、不同虚拟化产品等IT资源的能力,才能进一步作到融合分析和统一运维。如果没有广泛的适配能力,云运维工具就成了中看不中用的花架子,难以产生真正的价值。

4A管理由云计算运维管理自身的4A管理需求支持。

云计算正从概念逐步走向落地,在各个行业都出现了成熟的应用,但云计算与虚拟化在提升资源利用率的同时,也加大了 IT 复杂度。如何简化 IT运维管理,实现 IT 运维成本上的降低和效率上的提升,就成为了一个所有企业 IT 部门面临的难题。传统 IT 运维遭遇两大瓶颈。

三层管理模式更进一步的好处是,中间管理层作为对基础资源层面的指令层,因其完全由软件构成,具有需求变化的能力,即能够封装多种来自服务层面、异构系统之间的互操作信息,形成下层易执行的指令下发到基础设备上。如图6所示,每一种基础资源与其管理软件构成了一个灵活的按需变化的IT系统,它们对外的变化接口主要由管理软件来实现,当前通用的SOAP/RESTful等接口已经广泛用于软件系统之间的调用,以EVB技术实现为例:网络与网管之间完全紧耦合实现网络系统内部的运行控制管理,虚拟管理中心与服务器虚拟化系统之间完全紧耦合实现虚拟计算内部的运行控制管理;在Infrastructure Tier层面,网络与虚拟机系统之间通过标准技术EVB来实现数据互通与协议交互,这是整个云计算得以实现自动化、动态性、关联性的基础互通标准要求。而在控制层,网管系统与虚拟管理中心则通过SOAP/RESTful接口方式可以灵活定义这两种异构系统之间要求传递的信息(虚拟机标识、业务类型、网络标记、网络属性等),从而实现了整个云计算系统的底层数据流转、控制层面业务属性流转。

运维工具在选择时还要注意一点,不能将运维工具想象成万能的,所有问题都依赖工具解决。运维工具是配合云运维规划、企业组织架构和企业管理制度一起来保障云服务质量的,它仅仅是云运维的一个组成部分。云运维仍然需要遵从PDCA(计划、执行、检查、行动)的规律不断改进和优化。随企业的业务要求变化、管理体质调整和技术发展,运维工具也需要不断演进、不断优化,所以云运维工具的选择也应循序渐进,不能一口吃个胖子。

15、管理集成

1)随着传统企业信息化的深入,企业越来越多的业务应用依赖于 IT 来驱动,这意味着 IT 需求变得越来越强,服务器等数量爆增,管理起来日益繁杂, IT 部门如何快速响应业务需求成为一大难点;

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结束语

管理集成负责与IaaS层、PaaS层、SaaS层的接口实现,为服务的交付、监控提供支持。

2)云计算、虚拟化时代的开启,在大型云计算数据中心面前,需要灵活自动地去管理虚拟的计算节点、存储和网络等资源,原来单一、物理的设备变为了动态、虚拟的资源。若传统

图6异构系统之间的灵活接口方式

云运维是个复杂的系统工程,选择好的云运维工具无疑会使云运维变得轻松,高效。然而选择这样的工具前,首先需要考虑云运维的组织应该如何更好的为云服务,清晰的组织划分,明确的责任定位,完善的流程规划,能够帮助确定云运维工具的软件定位,从而使快速找到合适的运维工具事半功倍。云运维工具仍然依托于传统的IT设施监控和应用监控,没有这个基础云运维将变成空中楼阁。在此基础上,云运维工具更加重视系统级的业务监控,更加重视业务、资源、服务和人之间的关联性,更加重视智能排障能力,更加重视容量管理,更加重视自动化能力。有了合适的运维工具软件,云运维自然变得简单。

16、管理门户

IT 运维模式不进行升级转型,结果会是死路一条。综上,云计算、大数据时代下, IT 运维转型是必然趋势。

三种模型的对比小结

【编辑推荐】

管理门户面向管理维护人员,将服务、资源的各项管理功能构成一个统一的工作台,来实现管理维护人员的配置、监控、统计等功能需要。

1.2 IT 运维转型升级剖析:运维技术云化 vs 对云的运维

就目前国内用户应用情况而言,用户对计算、网络、存储分离的管理运行已经形成很好的经验,这在云计算环境下依然是很好的借鉴;在考虑向云计算转型/演进的架构上,服务交付与IT运行可能是相互独立,但又是前者依赖后者、后者以前者为目标的业务方式,这就要求云的管理运行架构既要有很大的灵活性,又要有对基础层面控制的精准性。模型一是当前很多用户认为很自然的结构,因为这个模型很含糊地掩盖了云服务与云基础架构运行的差别,模型二与模型三则展开了云计算的运行框架要求,同时还融合了传统IT的运行管理模式,使得用户的IT模式以渐进方式迁移到云服务。

云管理的最终目标是实现IT能力的服务化供应,并实现云计算的各种特性:资源共享、自动化、按使用付费、自服务、可扩展等。

云计算时代的 IT 运维转型升级向云运维方向发展,包含两方面内涵: 运维技术的云化和对云的运维。 目前业内仍未给云运维确定一个统一的概念,综合来看,云运维有两方面的含义。

四、结束语

其一,与“云服务”、“云产品”概念类似,云运维指的是通过云计算相关技术进行 IT 运维操作,是传统 IT运维转型优化的趋势。作为云服务的一个新兴的分支,云运维与云存储产品、云主机产品类似,由各大云服务提供商通过自主研发推出相关的解决方案和产品。代表性的产品有北塔软件的“代维宝”、华胜天成的“云悦服务”等。

适用的数据中心管理运行模型,不仅可以使业务模型清晰可靠,并能极大提升业务运行能力,使得传统数据中心的运行机制得到重用。但是,不同的云计算服务模式有其自身特点,基于自身的运行能力、已有系统的要求,选择并演进到适合每个云计算数据中心适用的模式,需要用户、厂家、服务供应商持续的适配、调整才能优化形成。

其二,云运维指以云平台作为运维对象,这是从运维的对象划分形成的概念。代表性的产品有新华三集团推出的云托管运维服务,该服务通过专业运维团队,提供对云平台的远程运维。综合来看,以云技术进行运维是云运维的主流概念,以云平台作为运维对象视为其内涵的一个补充。

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云运维是新型 IT 运维模式, 与传统 IT 运维存在多方面的差异。 传统 IT 运维存在人员成本偏高、自动化程度低、无法管理庞大资源等缺陷,基于云计算 IT 运维服务实现了三大转变。

首先它变被动为主动,云运维以各种监控、告警、日志、报告服务工具为依托,通过全面的网络式监控及早发现故障隐患,从而可以建立起主动式 IT 运维。

其次,它变复杂为简单, 增一个分支机构时,只需要在网络上增加安装一个网管机,就可以监控管理整个 IT 系统,整个过程简单高效,而不需要部署复杂的 IT 运维软件。

最后,它为用户提供了一种快速部署和应用运维系统的方法,彻底改变了传统的高成本运维服务模式。云运维把数据乃至应用程序全部集中到云端,这意味着大量在本地的运维工作转移到云服务器端,运维的总体工作量大大减少,运维成本也就大幅降低。

此外,云运维在服务理念、服务形式、工作模式等方面也体现出与传统 IT 运维极大的差异。由此可见,云运维是传统 IT 运维在新时代下各方面优化转型的趋势。

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云运维本质是可控 可视的一种 IT 服务。 云运维首先是运维的一种,因而必须满足运维的核心功能“可控”。“可控”包括稳定性可控、性能可控、安全可控、交付可控、效率可控等方面,满足了可控,运维才能在保证各类 IT 基础设施、软硬件设备稳定运行的基础上对关键业务提供良好支撑,使企业的核心业务能够实现不间断、高质量的运行,最终保证并提升公司的运营效益。

其次,云运维作为 IT 运维的一种优化和变革,有“可视”的内在要求。 IT 运维归根结底是一种服务,随着发展越来越凸显其服务的特性,

高效、透明化、 用户友好的服务成为运维的核心价值, 而显然“可视化” 可以最大化这种服务属性。 综上, 云运维本质是可控 可视的一种 IT服务。

云运维商业模式:按需租用、免费 增值服务。 由于云运维是一个较新的概念,业界现有的云服务提供商或 IT 解决方案厂商仍未非常系统、清晰地区分传统运维产品和云运维产品的边界,云运维产品未实现规模化销售。云运维产品的功能领域主要是设备监控管理、业务连续性/灾难恢复规划、数据中心整合及虚拟化、信息管理、信息安全等方面。云运维产品的销售模式主要是 SaaS 化产品的销售,即按需交付服务。

一般有免费试用的时间或资源量,超过免费阶段,客户就需要按需租用产品。除此之外,厂商会推出增值服务、定制化服务等,其交付形式往往是按项目付费。

1.3市场需求、技术进步两大维度看云运维兴起原因

云运维兴起原因可以从市场需求、技术进步两大维度解读。

首先,随着互联网各类业务规模的扩大,数据中心作为互联网业务的基础设施,其需求发生爆发式增长,重点需求对象为银行、电信、政府。伴随数据中心增长的是对高效运维的需求,因而市场需求成为云运维兴起的推动力之一。

其二,云计算大数据时代背景下,企业核心业务向云端迁移带来整个 IT 架构行业变化。技术进步倒逼 IT 运维升级,云运维应运而生。

中国数据中心市场规模持续扩大,年复合增长率近 40%,巨大的市场需求刺激云运维兴起。2015 年,技术创新驱动带动数据存储规模、计算能力以及网络流量的大幅增加;全球尤其是亚太地区云计算拉动的新一代基础设施建设进入加速期。受供需两端快速增长的影响, 2015年中国 IDC 市场延续了高速增长态势,市场总规模为 518.6 亿元人民币,五年内年复合增长率为38.38%。未来三年 IDC 市场仍将保持高增速,预计 2018 年中国 IDC 市场规模将达 1400 亿元。数据中心作为日益重要的 IT基础设施, 对于运维的需求非常强劲。此外,银行、电信、政府等重点行业在新时代下对 IT基础设施的安全性和稳定性要求不断提高。种种市场因素刺激云运维的产生和发展。

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技术进步引起传统 IT 架构重要转型,云运维应运而生。基于用户规模不可预见,再加上目前互联网、物联网、大数据等新的趋势的快速发展,未来 IT架构的压力和挑战是非常大的。而云计算所具备的自动缩放、弹性、全网负载均衡等这些特性,正好缓解了传统 IT所面临的这些压力,于是越来越多的企业将核心业务迁移到云端,解决传统 IT 架构高成本的巨大缺陷。

整个 IT 架构变化,倒逼 IT 运维升级,新型的 IT 运维需要能灵活自动地管理虚拟的计算节点、存储和网络等资源,能对云基础架构、软件服务等进行有效地运行维护。这便是云运维诞生的强大推动力。

二、产品和技术趋势: IT 运维产业特征之深度探析
2.1 智能化、自动化、可视化是运维发展的三大趋向

IT 运维发展趋势一:智能化。

云计算的迅猛发展给 IT 基础架构提供了更多的选择,云架构和传统架构最终将走向融合。这种融合对运维服务提出了更高的要求,运维服务需要从单纯的人工模式走向自动化、智能化,从解放人的手和脚到部分替代人的脑力工作。

这也是数据中心从小规模走向大规模的必然要求。随着 IT 系统越来越复杂和 IT 设备的多样化,传统 IT 运维“救火式”的被动故障处理能力已经严重影响了企业业务的发展,只有智能化的运维方式才能维持企业 IT 环境的安全、稳定。智能化运维平台的主要功能是通过预测分析模型,自主定位问题、发现问题,综合分析之后上报信息,形成高度智能化的运维体系。

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IT 运维发展趋势二: 自动化。

为了将有限的 IT 资源和人力投入到企业核心应用的创新研发之中,以快速响应业务用户需求,并满足云计算时代的业务变革需求,实现 IT运维自动化已是必不可少的步骤。自动化技术不但能帮助 IT人员从固定、重复、烦琐的日常维护事务中解放出来,还可以使故障处理流程变得规范、迅速、高效,为企业的业务变革提供良好的技术手段和基础。

目前,业界已有很多单一化的 IT 自动化产品,而在复杂的云环境下仍无法满足IT 运维的各类需求。所以 IT 运维未来将向支持多样业务的自动化方向发展。

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传统的数据中心向云端演进,不论是从基础环境监控,还是业务优化管理上来说, IT运维管理都将面临着一系列新的挑战。尤其是在以业务管理为核心的企业运营环境中,如何让 IT运维适应虚拟化的灵活性、让业务平台运行状况清晰可见,这些问题都集中反映出来 IT 服务保障的新需求:可视化。

运维可视化可以做到屏蔽运维提供的服务背后的所有实现细节,而向用户提供一种高效、一致性、透明化、用户友好的服务。运维的自动化最终要实现可视化,复杂的运维工作流必须通过可视化来表达,可视化后的自动化才能让所有人理解一致、执行一致、结果一致。

图 12: IDC 运维管理平台的可视化界面

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2.2 DOCKER 技术或将带来 IT 运维行业大变革

Docker 是一种 Linux 容器工具集,它是为“构建( build)、交付( ship)和运行( run)”分布式应用而设计的。

Docker 的初衷是将各种应用程序和它们所依赖的运行环境打包成标准的 container/image,进而发布到不同的平台上运行。

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Docker 是一个开源的应用容器引擎,它由管理轻量级容器的引擎、客户端和 AUFS文件系统三部分组成。它可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux机器上,同时可实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 Docker容器是从镜像开始的,镜像可以由本地创建的、本地缓存,也可以从公有注册库中下载。 Docker 初级版本发布时间为 2013 年 3月,自发布之日起, Docker 就因其开源性、连接性等优点而广受欢迎。

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Docker 支持在非常低的额外开销的情况下,打造一致性的运行环境,这或将为运维带来大变革。

运维自动化的关键在于标准化,代码从开发者的机器到最终在生产环境上的部署,需要流过很多的中间环境,而每一个中间环境都有自己微小的差别。

Docker

解决了这一自动化运维最困难的地方,它帮助开发者实现环境的标准化,即目录、路径、配置文件、储存用户名密码的方式、访问权限、域名等种种细节的一致和差异处理的标准化。

目前来看,由于 Docker的部署非常灵活,往往是“碎片化”的,这加大了对其自身的运维难度。随着容器技术的进一步发展, Docker 可能为运维带来巨大的革命。

2.3 IT 运维转型升级大势驱动, BSM、 APM 将顺势崛起

BSM(Business Service Management)即业务服务管理,是 IT 与业务管理手段的一种整合与互补,它以 ITIL 为理论基础,实现 IT 管理与业务服务的融合, 帮助企业解决云时代下的IT 运维难题, 是 IT 运维的重要发展方向。

BSM 符合云计算的以业务为核心、 屏蔽底层复杂性的观念, BSM 向客户提供面向业务的统一的 IT资源管理平台,从业务的入手,统一管理网络、服务器、存储、应用资源,通过内置的业务健康评价机制,动态地展示企业业务的整体运行情况,让运维人员专注业务本身的情况,通过长期趋势监控和实时报告,BSM 可以帮助用户提前感知业务故障、快速定位业务故障根源, BSM 甚至可以利用搜集的数据提供业务投资量化分析建议,是 IT部门做好业务运维的绝佳工具。

BSM 聚焦于业务逻辑,帮助企业解决云计算环境中的 IT 运维难题,是云运维重要的细分领域之一。根据智妍数据中心的整理, 2014 年我国BSM市场规模达到 99 亿元,较 2013 年增长 28.57%,增速较快。目前, BMC、HP、神州泰岳、华胜天成旗下摩卡软件、网利友联、新华三都是 BSM 云运维市场的竞争者,龙头企业还在酝酿之中。我们认为, BSM在未来五到十年仍会保持高速增长,逐渐渗透进各个行业,最终实现广泛应用。

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IT 运维正从 ITSM( IT 服务管理)向 BSM(业务服务管理)演变。 IT运维管理的发展经历了网络管理、系统管理和服务管理三个阶段。最初 IT 运维管理主要集中在对设备的监控、保证网络连通性上; 20 世纪 80 至90 年代,随着信息量的增加和管理决策的需要, IT 管理重点向系统管理转移,关注系统可用性;近年来, IT 运维进入到 IT 服务管理阶段,ITSM 结合了高质量服务不可缺少的流程、人员和技术三大要素,面向过程、以客户为中心,是企业 IT 管理人员管理企业 IT 系统的有效实践。2010 年,中国 ITSM 的市场规模约为 50 亿元,其中 ITSM软件市场占比为40%-50%,其次是相关的软件实施服务、咨询服务市场。进入 BSM 阶段, IT运维开始强调从业务目标角度出发来优化 IT 服务力求做到IT 与业务的融合,以确保 IT 能够支持业务目标。

图 16: IT 运维管理的发展 图 17:传统运维管理模式演变

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APM(应用性能管理)是 IT 技术的一个重要分支,通过帮助 IT运维管理人员主动发现并规避系统故障,确保业务关键型应用的性能、可用性及价值,成为企业提升商业竞争力的关键组成部分。 与传统 ITOM解决方案相比, APM 的核心价值体现在面向移动和云端 IT 架构,为企业提供全技术栈的性能监控和管理服务,优秀的 APM包括五大功能维度:最终用户体验监控、应用拓扑发现与可视化、用户自定义事务处理剖析、应用组件深入监控以及 IT 运行分析。

APM天生对数据分析的需求使得它有机会把性能数据与企业的经营数据整合起来,把管理范围逐渐从企业的核心 IT部门延伸到业务部门,从而让企业真正通过 IT 来指导商务决策。 Gartner 数据显示, APM 软件全球市场的在过去几年加速成长,截至2014 年已实现 26 亿美元营收,较2013 年增长了 15.8%,远高于 ITOM 市场增速。我国 APM 也已经进入十亿级市场。

APM 是目前 SaaS 云运维应用最为活跃的领域。 SaaS APM 彻底改变了传统 APM 昂贵、复杂、耗时的 IT管理部署方式,以灵活的 SaaS 服务交付模式,吸引了大量运维软件厂商布局,并为它们赢得了众多用户。在 2015年 12月 Gartner公布的APM魔力象限中,New Relic、AppDynamics和 Compuware(现已独立为 Dynatrace)等新兴企业继续保持其在APM 领域的领先地位;迫于新兴 APM 服务商的竞争压力,传统 APM 服务商如 IBM、 HP、 Dell等企业也在不断加快新品研发,并向基于云端的服务交付模式的迁移,实现了传统 IT 运维向云运维的转型升级。

图 18: 2015 年全球 APM 魔力象限

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应用性能管理( APM) 的发展分为三阶段, 贯穿 IT 运维管理( ITOM) 的发展历程。 应用性能管理的发展历程按照时间可以分为三个阶段。

第一阶段以网络监控基础设施为主,这个阶段应用性能管理主要以各类网络管理系统( NMS)和各种系统监控工具为代表。

第二阶段以监控各种基础组件为主,随着互联网的快速发展,为了降低应用开发难度,各种基础组件(如数据库、中间件等)开始大量涌现,所以这个时期应用性能管理主要是监控和管理各种基础组件的性能。

第三阶段以监控应用本身的性能为主,随着移动互联网、云计算的兴起,企业的业务与商业需求不断增加, IT运维管理的复杂度开始出现爆炸性的增长,应用性能管理的重点也开始聚焦于应用本身的性能与管理上。广义而言,应用性能管理是 IT运维管理的细分之一,它的发展贯穿了 IT 运维管理的发展历程。

图 19:应用性能管理的发展阶段 图 20:应用性能管理未来的发展趋势

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在 IT 运维转型的大趋势下, APM 市场有望进一步打开。随着 IT 运维管理的复杂度的增长,传统 IT

运维暴露出三大弊端:一是人员成本偏高,难于管理;二是自动化程度低,被动防护影响业务运维效率;三是无法管理庞大资源。云运维作为 IT运维转型方向可以使运维智能化、自动化、可视化,满足日益多样化的 IT 管理需求。

Gartner 在 2014 年 APM 市场占有率分析报告中指出,全球 APM 市场在 2014年继续加快扩张步伐,保持高速增长的态势。 2014 年全球 APM 市场规模已经达到 26 亿美元,较 2013 年增长了 15.80%,

APM 已经成为 ITOM 细分市场中增长最快的一个分支。而目前 APM 的国内市场成熟度与国际市场还有很大差距,国内的APM市场刚刚开始发展,国内从事 APM 业务的厂商尚处于刚刚起步的状态。结合 ITOM 在转型云运维过程中的快速发展,我们预计 APM国内市场有望进一步打开。

APM 热度提升,未来发展态势良好。 近几年,随着移动设备的普及,大众的生活开始依赖于移动应用,用户对于移动应用的性能体验更为苛刻,这使APM 热度提升。在云计算、移动互联网、大数据快速发展的背景下,企业的 IT 环境在持续地走向复杂化,市场对应用性能管理的需求会进一步增加。

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面对数据数量、数据种类、数据速率以及数据复杂性的不断增加,企业需要一种全新的数据分析方法,而通过将 APM软件和大数据环境集成,企业能够有效消除性能低下、可用性不足及可扩展性不佳所带来的风险和成本,因而未来应用性能管理将成为大数据解决方案的不可或缺的要素。随着应用性能管理触角的不断延伸,性能调优的范围会深入到整个IT 领域的方方面面,监控数据将爆炸性增长,用户的地域和层次也将呈现多样化。在此背景下,传统的应用性能管理模式已经不能满足要求,基于公有云SaaS 交付的应用性能管理将成为主流。

2.4 基于大数据分析是 IT 运维向高级发展的重要路径

大数据时代下,未来的 IT 运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。 当前我们正从 IT 时代走向 DT 时代,随着企业 IT架构的不断扩展,服务器、存储设备等日益增多,网络也变得日益复杂,从而给运维工作带来了巨大的挑战。对于体量超大的数据中心,原有的运维思路和运维方法已难以满足其海量数据计算、存储、应用和安全等多种职能的需求。

一方面是成千上万台 IT设备以及各种软件系统;另一方面是繁多复杂的业务应用,数据中心需要借助先进的自动化运维管理模式来实现大体量系统管理。如果数据未经过处理,这就对运维没有任何意义和价值。因此,大数据分析应用将成为IT 运维向高级进阶发展的重要路径,具备实时采集和海量分析能力的 IT 运维管理产品将会成为数据分析应用的新增长点。

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基于大数据分析的运维是运维发展的智能化趋势。

基于大数据分析的运维能够通过分析运维数据提前发现潜在问题及风险,将传统被动响应式的风险处理方式变为主动防御,从而规避应用性能问题给企业带来的损失。此类运维平台首先取得业务交易、应用进程、数据库、服务器等产生的海量历史数据,核心步骤是通过系统运行行为分析预测模型,对不同指标的历史数据进行挖掘分析,从而应用于故障定位、隐患排查、资源配置策略预测等运维活动。大数据分析预测是IT 运维的高级阶段,是走向运维智能化的强大手段。

图 21: 基于大数据分析技术的智能化 IT 运维

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