数据中心作为IT服务的物理载体，客户对IT服务实时性、安全性、可靠性等的要求最终将内化为对数据中心运维管理的要求。数据中心运维对象涉及种类比较多，从供配电设施到IT设备、到应用系统、到各类人员，这无疑要求数据中心的运维管理应能适应所有的管理对象。如果该数据中心要通过一些专业认证，或为一些特殊行业提供IT服务，其运维管理必须符合相关标准与行业规范。以下列举了部分运维管理方面的要求。
1.运维管理服务化的要求
随着客户对IT系统依赖程度的增加，数据中心的工作质量将直接影响到客户的业务、市场甚至是公司形象等。由于信息系统宕机导致企业一天遭受数千万元的损失，甚至被监管机构处罚的例子屡见不鲜。这个变化使得数据中心的运维管理逐渐浮出水面，数据中心运维管理团队已从原来的机房管理者演变成了IT服务的提供者。如何定义数据中心工作与服务的关系，如何建立与客户之间的服务水平协议，如何快速地支持客户业务的IT服务需求，如何规划好IT系统建设更好地为业务部门提供发展的动力等,均成为数据中心运维管理规划过程中不可或缺的一部分。
2.管理制度体系化的要求
数据中心作为一个新生事物，对其运维管理也是近年才兴起的一门学科。因此数据中心的运维管理制度主要靠运维人员利用以往的经验，并总结数据中心管理过程中的经验教训而逐渐建立起来的。这样的管理制度能满足一定的管理要求，但由于没有一个标准的指导，而且在搭建初期主要遵循从下而上的方式，从而导致整个制度的体系化不足。这种体系化不足的缺陷会导致企业管理出现零散化，也就是当组织面临一个新的工作或管理要求时就会产生一个新的制度，而该制度与原有制度之间的关系则难以进行整合，最终会使管理者无所适从。
3.信息安全的要求
随着技术的广泛应用与信息的转型，信息对机构来说，已经变得与土地、人力与资金等传统资源同等重要。另外，随着信息面临的威胁逐年增加，如病毒、钓鱼网站、间谍软件、错误操作、越权使用、人员安全等，作为承载客户信息系统运行的数据中心而言，信息安全绝对是其运维管理的重要要求。
4.管理制度测量的要求
随着IT技术应用的广泛和深入,以及精细化管理的提出，量化管理已成为许多成熟企业努力的方向。作为直接支撑IT服务的数据中心来说，也需要导入这种量化的管理方式，用数字来说话。这就要求数据中心在构建运维管理体系时，要考虑将来的测量需求，并在流程中预留这些测量点，最后通过报表、记录的输出，达到对该制度进行测量的要求。
5.全面质量管理的要求
数据中心运维管理的目标之一就是要保障用户IT服务的按质提供，该目标又可细分成基础设施的可用性、IT设备的可用性、配置管理的有效性、人员对设备操作的熟练程度、服务商管理的到位程度等多个方面。由于数据中心与制造企业不同，上述服务性的工作毕竟无法像工业产品那样容易衡量质量，而且就算是在检查的时候服务质量是合格的，也无法确保在需要该服务时服务质量也是合格的。因此，如何做好全面的质量管理是数据中心运维管理的主要内容。
GB/T 51314-2018 数据中心基础设施运行维护标准
立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技术的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。
1.大数据时代数据中心运维管理的现状
大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。
目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。
2.解决数据中心运维管理困境的策略
针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。
2.1 提升运维管理人员的整体能力
基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。
2.1.1 大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平
通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。
2.1.2 加强管理方面的知识渗透
在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。
2.1.3 加强工作人员执行力，更高效的完成工作
在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。
2.2 强化业务管理工作和业务培训工作
现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。
2.2.1 制定合理的业务培训和业务管理培训计划
科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。
2.2.2 合理安排培训时间
运维工作人员在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。
2.2.3 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化
公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。
2.2.4 定期进行培训效果的考核
在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维工作人员的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。
总之，强化对运维工作人员的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展，最终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。
2.3 加强了解整体行业环境的意识
有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。
（2）定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。
总之，强化了解和分析业务环境的意识，能够有利于运维管理工作人员有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升，最终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。
3.大数据时代下，技术层面面临的挑战
3.1动力环境监控系统概述
通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数据中心动力环境监控系统。
3.2 动力环境监控数据的特点。
通过采集数据中心的关键指标数据，针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。动力环境监控数据具有其本身特点。
3.2.1 数据结构化、格式化程度高
因系统采集到的实时监控数据大都存储于数据库中，因而动环监控数据结构化、格式化程度高，这也为数据挖掘提供了便利。
3.2.2 实时更新
动力环境监控系统运行的最底保证便是数据的准确性和实时更新，其数据采集的更新时间间隔为每秒。
3.2.3 时序性
动力环境监控系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。
3.3 数据挖掘提高告警信息准确性
动力监控系统是以计算机为载体，以信息技术为依托的技术，所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。就目前而言大规模的数量利用率较低，即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大，与现有的技术水平不能完好对接。
数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报，为运维管理的工作有序进行提供了基础，并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。
3.3 运维经验知识化的工作模式需要改进
据以往的运维工作人员的叙述，过度依赖专家给与的指导经验，成为行业内部的不良风气。首先运维专家的培养周期较长，短时间没有任何效益输出其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩，但是对于实际操作过程并不适用，最终导致工作的延误最后就是过度依赖专家，若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创，不具有可持续性。
所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据，为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。内部数据主要是指内部运维经验外部数据是指来源于互联网的运维知识。对于收集到的内外部数据，利用文本挖掘、聚类、分类预测等方法对信息进行加工展现，转化成知识库中的知识，并实现对信息的快速、自动化检索。
3.4 资源调度成为容量管理的关键
在大数据时代下，数据中心存储容量指标是指机位空间指标等，尤其是计算资源指标，是其组成的关键部分。需要最新的数据中心运维管理平台实现监测服务器、使用网络以及存储资源等功能，根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。
云计算技术已成为数据中心运维管理的核心，并打破传统的数据运维管理信息系统结构，建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库，通过实际的操作，实现现有资源的动态优化配置。
虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性，在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时，也为运维管理人员提出了巨大的挑战。故此，通过科学合理的分析容量数据，构建完善的资源调度制度，实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。
4.结束语
为顺应大数据时代的潮流，必须进行数据中心运维管理的深度优化，为数据中心的整体发展提供新鲜的 科技 动力。通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境监控系统技术，为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持，助力大数据时代背景下，数据中心运维管理的长足发展。
参考文献
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数据中心的运维都有哪些技术要求？
《数据中心基础设施运行维护标准》GB/T51314-2018发布_...住房城乡建设部发布了国家标准《数据中心基础设施运行维护标准》，编号为GB/T51314-2018，自2019年3月1日起...希赛网2018年10月11日
作为应用型的运维来说，除了需要了解基础的普通维护之外，还要足够的了解具体的软件产品，这样就可以很好的进行软硬件部署架构的设计、性能测试、产品部署上线、平时产品线上的故障监测和侦错等工作，也能够更好的与其他人进行配合。所以说，除了基本的服务器和数据库操作能力，了解软件的设计和性能测试优化也是很重要的，当然如果能够掌握一些脚本编写是更好的。
数据中心的运维为了保证设备能够更稳定、更安全，需要进行监控和侦错，减少错误的发生，也可以在一定的程度上，减少运维费用的支出。当然这些也是一个运维人员工作成效的重要表现，这些对于公司来说，是非常重要的。
内容来源于：ITSS符合性评估落地工具-云雀运维！！
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