这些愚蠢的事 数据中心管理中要避免

很多时候,我们每个人并不会认为我们会犯愚蠢的错误。但是当错误发生后,我们往往追悔莫及。

在数据中心管理方面,我们也需要将那些愚蠢的错误消灭在萌芽。无论是你建立数据中新还是管理它,你都必须始终极为谨慎。

 

数据中心

这里有一些比较常见的错误,阅读后可以帮助您避免他们。

1.电缆问题

在数据中心线缆中有一句格言,测量两次,切割一次。

这句话的意思就是让我们在做事情钱考虑好,尤其是线缆的问题,你需要考虑好如何部署这些线缆,不要让人们进入数据中心首先就看到满眼的线缆环绕这你的服务器机架和桌面。这不应该出现在你的数据中心中。

电缆的布局需要提前设计好,还要避免安全危险的小狐仙,有人可能会因为偷懒而造成后期数据中心线缆管理的麻烦。

2.饮料灾害

我亲眼目睹过,管理人员手里拿着饮料悠闲的进入数据中心。

当饮料撒入这些设备后的一瞬间,这些设备从生到死,你没有机会保存它,每一个数据中心都应该哟一个明显的提示牌,禁止在里面饮料或吃东西。这项政策必须强制执行,零容忍的态度,即使饮料有盖也不能进去。

3.电力故障

电力故障会在所有的数据中心中约到,数据中心的电源可能会再不小心的情况下被切断,而且有没有备用电源,没有发动机来继续提供电源。

电源是数据中心不可或缺的能量来源,电力也是最需要保护的方面。如果不对电源有特殊的设计,来防止故障的发生,那么你的数据中心的稳定性将非常差。

4.安全失误

你的数据中心是否有明确的人看管,是否禁止陌生人或非管理人员进入呢?

如果非管理人员进入,不仅可能让你的数据中心出现上述三种情况,同时还可能造成你数据中心数据的丢失,这个是非常重要的,所以数据中心中一般都有非常严的管理。防止陌生人进去。

5.文档遗失

你该如何管理你的数据中心呢?

可能你会说,我用头脑就能够记清楚数据中心管理的注意事项,但是这样是不行。你需要有专门的管理文档,而且保证这些文档不被遗失,这样即使数据中心管理人员更换,也不会影响数据中心的运行情况。

作者:何妍 

来源:51CTO

时间: 2024-09-16 13:10:04

这些愚蠢的事 数据中心管理中要避免的相关文章

科学方法在数据中心管理中的应用

数据中心管理是不容易的:计算部署每天都在变化,数据中心气流也是复杂的,而错位的激励会导致企业的支出不断增长,此外,大多数企业数据中心的利用率和总拥有成本远远落后于基于云计算的节点. 数据中心管理低效的一个原因就是在企业数据中心在这三方面的注意力不集中,这三方面称之为现代数据中心管理的三大支柱:跟踪(测量和库存控制),开发好的程序,对物理原理和工程限制的理解. 另一个原因是,数据中心高级管理人员往往不知道这些问题的范围.例如,最近的一项研究表明,全球30%的服务器没有提供有用的信息服务,却仍旧在使

为什么在大数据处理中Cassandra与Spark如此受欢迎?

为什么在大数据处理中Cassandra与Spark如此受欢迎? 说起Cassandra的用途时,我们可以将其理解为一套理想的客户系统实现方案--其能够保证各类应用始终可用,包括产品目录.物联网.医疗系统以及移动应用.Cassandra于2010年成为Apache软件基金会的顶级项目,而且至今仍拥有极高人气.Cassandra专业知识能够帮助我们在人才市场上获得赏识.我们不禁要问--为什么这一开源项目能够大受欢迎? 随着现代云应用对正常运行时间及性能水平的要求逐步提高,已经有越来越多用户开始将注意

一个关注大数据治理中的“数据”的框架

大数据治理是更广泛的信息治理计划的一部分,通过调整多个功能的目标制定与大数据优化.隐私和货币化相关的策略.然而,若不了解基础http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/18278.html">数据类型,大数据治理则毫无意义. 图 1. 大数据治理的一个 3 维框架 图字:行业和功能.大数据类型.信息治理 本文提供一个大数据治理框架.如图 1 所示,该矿框架由 3 个维度构成: 大数据类型 大数据可分成 5 类:Web 和社交媒体.机器到机器(M2M).大

数据中心2.0

现代数据中心跟过去相比已经发生很大的变化.作为业务的重要组成部分之一,我们将更关注数据中心基础设施的架构.事实上,关注数据中心基础设施,也就是创建2.0的原因,2.0的重点就是对准业务与IT流程.来自Jones Lang LaSalle (JLL)最近发布的"北美数据中心展望"报告中(North America Data Center Outlook report)显示,2015年对大型公共云供应商的需求,持续到2016年前两个季度.报告的其他几个要点包括: 通过采用云服务,数据中心在

对话游龙张泽军:数据中心管理平台的绿色之旅

[51CTO独家特稿]市场研究公司Gartner在一份研究报告中称,2009年有三分之一的IT部门在他们优先购买的6个与IT有关的产品中,就有1个或者更多的环保产品.节能减耗,也是中国政府非常关注的.节约能源是企业应该担负的社会责任,而IT部门有责任有义务来分担节能减排的社会责任.不可否认,数据中心的过热问题愈演愈烈,企业核心硬件必须保证被适度冷却, 但是能源费用却随着温度的升高程指数增长.对于如何降低数据中心的能耗问题,曾有专家谏言,可根据CPU的分级性能技术,调整在关联的处理器载体上处理器所

如今的数据中心安全是否可以在人工智能时期有所提升

数据中心.人工智能等这些词汇,这几年也算得上高频词汇.基于对数据安全的考虑,无论是企业还是个人都会在这些方面花些心思,毕竟网络安全方面的入侵关乎着正常的公司运营. 在专业的数据中心工作人员来说,他们有责任也有义务为用户提供安全保护,但是有时候黑客入侵就是在一瞬间,一个不起眼的漏洞都有可能成为如今入口.这种看似微乎其微的方式却有可能酿成大祸,所有数据中心安全绝对不容小觑. 随着互联网在当下所拥有的市场地位,各个领域和行业的人都不会错过它所带来的便利,而在人工智能不断崛起的今天也更加需要保证这种数据

机器学习走入数据中心管理 两者将擦出什么样的火花?

对于一些出色的思考者和企业来说,他们正在将机器学习运用到实际应用中.尽管人们对人工智能的相关理论研究的时间已经有近半个世纪,但是,随着机器学习进入数据中心领域,最终会让计算机科学变得更加本土化. 复杂的环境中往往存放了数据资料,为什么不运用计算的力量来提升计算能力呢?这似乎预示着概念时代即将到来. Forrester研究公司首席分析师Michele Goetz说:"将机器学习运用到数据中心管理中,最终一定会为您带来可喜的成果." 数据中心:一种理想的环境 Vantage Data Ce

人工智能如何增强数据中心的安全性

IT服务的安全性分为很多层次.例如,安全层包括防火墙.入侵检测和访问控制.基础设施层包括电力.网络及服务器的状态和冷却.但最重要的还是运维层.经验丰富的工作人员能够采用正确的流程,以确保数据中心运行一切正常.人工智能通过简化相应的步骤提高效率,对数据中心运维产生重大影响. 在互联网快速发展的今天,人工智能和深度学习将成为解析数据中心所生成大量数据的技术保障,通过人工智能可以更有效地管理服务交付,同时减少数据中心宕机等风险.这些都源于交付应用程序工作负载的转变. 数据太多? 在过去的10年中,人们

揭秘数据中心可视化管理:让IT可视

可视化技术最早运用于计算机科学中,并形成了可视化技术的一个重要分支--科学计算可视化(VisualizationinScientificComputing).科学计算可视化能够把科学数据,包括测量获得的数值.图像或是计算中涉及.产生的数字信息变为直观的.以图形图像信息表示的.随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前,使他们能够观察.模拟和计算. 物联网.云计算.大数据等技术的发展和普及正把我们带入"万物均互联,一切皆数据"的新时代,人类传统的认知方式和管理手段面临变革,而在数