立足數據中心運維管理的現狀，順應時代發展的潮流，充分利用信息技術的機遇，利用現有資源對數據中心的運維管理加強完善和創新，為行業的發展，國家的進步貢獻力量。

1.大數據時代數據中心運維管理的現狀
　　
       大數據時代作為時代發展的機遇出現在大眾視野，但是也是作為挑戰逐步滲透在行業的數據中心運維管理中。以計算機技術為依托的數據中心運維管理的顯著特點就是大規模的數據流量，正在不斷與原有的數據中心架構產生沖突。
　　
       目前，大數據時代的數據中心運維管理的先進意識已經深入人心，但是實際項目操作過程中會有眾多的問題出現。因為在磨合期，所以現有設備不能滿足大數據時代的數據中心管理要求;運維管理人員的沒有經過大數據時代新的運維管理思路的熏陶，技術水平與之不匹配;還有就是數據中心的運維管理制度不都完善，相應的管理水平不高。

2.解決數據中心運維管理困境的策略
　　
       針對目前數據中心運維管理的困境，本文提出了相應的解決策略，以供業界參考。
　　
2.1 提升運維管理人員的整體能力
　　
       基于目前數據中心運維管理工作人員的實際能力，通過采取以下積極的措施來提升運維管理工作人員的綜合能力水平。
　　
2.1.1 大數據背景下，強化數據中心運維管理人員的技術應用水平
　　
       通過多維度的檢驗途徑，比如定期檢查該技術的理論與實踐水平確定工作人員的當前能力，在制定符合目前技術短板的相關培訓，從而保證運維管理工作的順利進行。
　　
2.1.2 加強管理方面的知識滲透
　　
       在加強數據中心運維管理人員的技術應用水平的前提下，可以加強管理學知識的滲透，為技術團隊的整體語言表達能力的提升以及為管理層儲備后續力量，既懂技術又懂管理的新世紀人才，有助于數據中心運維管理工作更加高質量的完成。
　　
2.1.3 加強工作人員執行力，更高效的完成工作
　　
       在數據中心運維管理的眾多評價標準中，執行力是影響一個團隊整體運作能力很重要的一個指標，良好的執行力可以保證時間段內的工作目標提前完成或者超量完成。
　　
2.2 強化業務管理工作和業務培訓工作
　　
       現如今，科學技術的更新速度往往超出人們的接受速度，在數據中心運維管理這個領域也同樣適用。所以使得運維管理人員剛剛熟練掌握新的運維既能并熟練應用，新的技術又刷新了行業應用領域。所以設立專門的培訓機構，強化管理人員終身學習的意識，緊跟時代發展的腳步。
　　
2.2.1 制定合理的業務培訓和業務管理培訓計劃
　　
       科學合理的方案總能給與人們正確的指導，并保證在規定期限內達到既定目標。運維管理培訓和業務培訓的內容要與時俱進，不斷為管理人員灌輸新的知識，為運維管理的工作融入新鮮的血液。
　　
2.2.2 合理安排培訓時間
　　
       運維工作人員在企業內是員工，男性員工在家庭里是兒子，是丈夫，是爸爸，所以要協調好培訓的時間，保證員工能充分解決員工之外的各種事情，全身心的投入工作。
　　
2.2.3 使業務管理和業務培訓的形式呈現多元化
　　
       公司管理層應加強與行業內部個組織間的聯系，比如同專業的大學、同行業資深專家、專業講座等等。通過多元形式的學習加深對行業發展的了解，并積極促進管理人員的專業素養。
　　
2.2.4 定期進行培訓效果的考核
　　
       在定期進行學習之余，為檢驗學習效果是否達到預期目標，應適時進行檢驗，進一步促進運維工作人員的學習質量的提升，提升其主觀學習的動力。
　　
       總之，強化對運維工作人員的業務培訓，能夠有效地對運維工作者的維修技術進行與時俱進的培訓，能夠有利于運維管理工作人員進行數據中心運維管理工作的開展，最終有利于信息技術飛速發展下的運維工作的穩定進行。
　　
2.3 加強了解整體行業環境的意識
　　
       有些企業的運維管理的硬件設施和軟件配備欠缺，造成整體的管理水平低，是因為企業沒有采取相應的舉措保障。以下將詳細講述如何提升整體行業環境的了解。
　　
（1）在企業內訂閱與本行業相關的雜志和報紙，并且做到人手一份，從而能夠為運維人員了解本行業的發展狀況提供便利的條件。
　　
（2）定期組織團隊中的成員進行行業發展前景的探討，在探討交流的過程中了解當下運維管理工作的總趨勢，從而能夠為運維工作的有效進行提供有價值的參考意見。
　　
（3）鼓勵運維員工在各種級別的刊物上發表論文，并且將其發表論文的質量和所發雜志的權威性進行評估，與其的個人職業發展緊密聯系起來，從而能夠對其關注數據中心運維管理工作的關注起到積極地促進作用。
　　
       總之，強化了解和分析業務環境的意識，能夠有利于運維管理工作人員有行業的危機意識和行業的發展意識以及個人職業規劃意識的提升，最終有利于大數據時代數據中心運維管理工作的順利開展。

3.大數據時代下，技術層面面臨的挑戰
　　
3.1動力環境監控系統概述
　　
       通過應用數據采集系統，計算機和網絡技術，逐步完成數據中心運維管理動力電源供電設備的運行和機房的監控的平臺就是數據中心動力環境監控系統。
　　
3.2 動力環境監控數據的特點。
　　
       通過采集數據中心的關鍵指標數據，針對實際運行情況實現預警功能、遠程功能以及運行監測功能。動力環境監控數據具有其本身特點。
　　
3.2.1 數據結構化、格式化程度高
　　
       因系統采集到的實時監控數據大都存儲于數據庫中，因而動環監控數據結構化、格式化程度高，這也為數據挖掘提供了便利。
　　
3.2.2 實時更新
 　　
       動力環境監控系統運行的最底保證便是數據的準確性和實時更新，其數據采集的更新時間間隔為每秒。
　　
3.2.3 時序性
 　　
       動力環境監控系統實時記錄的環境溫度、環境濕度等數據都是隨時間更替而進行采集的。
　　
3.3 數據挖掘提高告警信息準確性
　　
       動力監控系統是以計算機為載體，以信息技術為依托的技術，所以其產生的大規模數據也是大數據時代一個突出的特點。就目前而言大規模的數量利用率較低，即使專業水準較高的管理人員也會深感難度高、工作量大，與現有的技術水平不能完好對接。
　　
       數據挖掘技術的出現解決了目前的難題。數據挖掘中關聯分析方法解決了數據中心運維管理中不明原因的重復警報，為運維管理的工作有序進行提供了基礎，并為專業水平較低的運維人員提升了工作效率。
　　
3.3 運維經驗知識化的工作模式需要改進
　　
       據以往的運維工作人員的敘述，過度依賴專家給與的指導經驗，成為行業內部的不良風氣。首先運維專家的培養周期較長，短時間沒有任何效益輸出;其次專家的意見偶爾會帶有強烈的主管色彩，但是對于實際操作過程并不適用，最終導致工作的延誤;最后就是過度依賴專家，若運維專家不在職裝天下將會對運維管理工作造成重創，不具有可持續性。
　　
       所以建立關于數據中心運維管理的內部數據和外部數據，為現有的運維人員過度依賴專家的不良習慣提出解決方案。內部數據主要是指內部運維經驗;外部數據是指來源于互聯網的運維知識。對于收集到的內外部數據，利用文本挖掘、聚類、分類預測等方法對信息進行加工展現，轉化成知識庫中的知識，并實現對信息的快速、自動化檢索。
　　
3.4 資源調度成為容量管理的關鍵
　　
       在大數據時代下，數據中心存儲容量指標是指機位空間指標等，尤其是計算資源指標，是其組成的關鍵部分。需要最新的數據中心運維管理平臺實現監測服務器、使用網絡以及存儲資源等功能，根據實際情況進行管理策略的變動和資源的優化配置。
　　
       云計算技術已成為數據中心運維管理的核心，并打破傳統的數據運維管理信息系統結構，建立一個全新的集計算、存儲、和網絡三維一體的虛擬資源庫，通過實際的操作，實現現有資源的動態優化配置。
　　
       虛擬化技術可以保證存儲環節中大規模數據的安全性，在逐步實現數據資源的重復使用、關聯以及動態管理等動能的同時，也為運維管理人員提出了巨大的挑戰。故此，通過科學合理的分析容量數據，構建完善的資源調度制度，實現實現新一代數據中心資源在應用間的動態分配，將成為大數據時代下數據中心運維管理的一大挑戰。

4.結束語
　　
       為順應大數據時代的潮流，必須進行數據中心運維管理的深度優化，為數據中心的整體發展提供新鮮的科技動力。通過提升運維管理人員各方面的能力還有利用先進的動力環境監控系統技術，為數據中心的運維管理提供強大的人力支持和技術支持，助力大數據時代背景下，數據中心運維管理的長足發展。

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