基于大数据的云计算中心智能运维系统的应用探讨

基于大数据的云计算中心智能运维系统的应用探讨

韦东明

忻城县政务服务和大数据发展局 广西来宾 546200

摘要：随着近年来我国科技技术的发展，大数据在我国的应用逐渐广泛，云计算中心智能运营系统也在我国普及。由于云计算中心智能运维系统在我国应用较晚，所以运营过程中存在着一定的问题，运营消耗的时间较长，所以应该对传统运营系统进行改进和优化，并提出一种新的运维方式。本文对云计算中心智能运维系统应用进行研究，对其中存在的问题及时改进，提高运营效率，促进智能运维系统发展。

关键词：大数据；云计算；智能运维系统

云计算中心智能运维系统与传统运维系统相比，无论是在数据处理速度和数据存储量上都有绝对的优势。智能运维可以带动云计算运维系统的发展，向自动化和智能化方向发展。由于此应用在我国运用的时间较短，所存在的问题较多，运行的成本较高，智能运维系统安全保护不完善和无法满足用户所提出要求。智能运维系统主要利用智能运维系统将云计算中心各种设施和资料进行整理，为用户提高更好的网络环境。

1、云计算中心智能运维系统硬件应用

1.1 云计算中心数据采集器选型

想要保证初始的数据信息可以准确获取并存储到相应的系统，记录到本地数据库，就需要在本地的数据库中查找硬件或者软件设备当中存取的初始数据。大数据中云计算中心智能运维系统需求为数据采集及进行选型，以SCS502－EN562－22型号的数据采集传输仪作为数据收取器，型号机器拥有众多的借口，且适合云计算中心智能运维系统运行环境中的各类设备的通讯协议，本设备支持GPRS/4G/5G/Ethernet等多种方式对通讯进行传输；此型号数据收集器设备还支持云计算环境特有的HJ 5556－425通信协议，云设计中心数据采集器在系统当中的连接图如下：

SCS502－EN562－22型号机器的应用，可以利用收集器接口更多的特点，对于云计算环境到外部的各类传感，可以通过上次描述的方式使其与云计算中心智能运维系统相结合，并且为云计算中心聚能运维系统在指挥决策时提供更有价值的信息以及数据，并且给予足够的条件加以支持^[1]。

1.2云计算中心数据存储器选型

以上叙述的数据信息收取器应用问本文提供了海量的数据，并且对其进行采集，满足本文所言就是条件和对海量数据存储的要求，对存储器的型号进行选择。因为有海量的数据需要进行储存，所以也选择6ES7215－56－78型号的机器,因为本型号机器的优点为储存量大满足海量数据的存储条件。此型号数据收取器输出功率为32000Hz，工作时所运用的电压为22V，温度的范围值为－25～55℃，接收数据的流量为7500bps,供电方式DC+8～22V。6ES7215－56－78型号的机器为双路CAN数据收集器，本收集器中拥有2～4路标号与CAN总线相连接，可以对云计算中心能运维系统数据进行随时存储。只有此系统硬件结构进行安装过程中流出六路模拟数据和二路通用输入，才能保证云计算中心智能运维系统传输数据时的稳定，并且可以稳定的储存，此设定才能满足云计算中心在不同条件下都可以进行存储和运输。

2、云计算中心智能运维系统软件应用

2.1 基于大数据的云计算中心数据存储技术设计方案

随着云计算中心的发展，云储存功能随之产生通过，云计算中心智能运维系统为基础的功能对外部的海量数据进行储存，通过本文所介绍的硬件条件，通过研究对，可是诗的存储技术设计方案云存储进行集群和网络技术。由于云存储不需要任何的硬件设备，所以可以更好的确保数据存储时的安全性，同时也提高了存储的效率，减少了用户对硬件设施应用时的维护与保养过程的成本投入，以DM7存储数据库的基础，数据的储存在本设备中存取较为松散，因此会形成结构化数据，非结构化数据和半结构化数据三种不同的结构化数据类型：

第一、结构化数据以表格数据为例，通过扫描和分析对数据进行总结，得到数据结构，根据相关内容对数据结构进行完善和填充。第二，非结构化数据是以短视频和音频为基础，通常只对数据进行填充，没有分析和整理出结构数据，所以运用非结构化的数据来对此表现。第三半结构化数据经常以图形，声音和文件的形式出现，通常此数据没有规律和隐含性规则。通过DM7数据可以对大部分数据进行分析与解读，并对解读出的数据进行分析与比对，总结结构数据，使其更好的进行存储，更好的满足用户要求^[2]。

2.2 设定云计算中心智能运维周期

我将云设计中心智能运维系统看着我一个数据模型的情况下，对数据模型应用的数据进行分析和优化，就可以实现智能运维。通过以上分析大数据中的云中心运维储存方案用更加有效，并对其设计的周期如下：设X为云数据中心整体寿命的维护周期， 是每个运维周期的间隔距离，i是整个周期的个数（i＝1，2，3...）。在预备周期为n－1时，因为指标所采集数据值为L，运维系统自动识别功能会对云计算中心数据的安全进行保护；当因为周期为恩时，若所达到的可靠值为L说明云计算中心存在问题，这就要对运维指标的采集程序和相关运行的模块进行互换，如果云计算中心在运维的过程中存储功能失效，就需要恢复拥有问题的模块，利用最简便的维护方法对云计算中心进行维护，确保可靠度在预计范围内。

通过以上分析，可以得到云计算中心运维周期的计算公式 ， 表示运维周期的间隔距离，h_i（t）表示i-1次和i次周期内云计算中心的失去率，K（t）是运行时间^[3]。

3 对比实验

根据一定设定对信息资源进行假设，模拟实验环境，分别对本文所研究的运维系统和传统运维系统The运行进行比对，以实验的方式来证明两种运维系统应用效果，在该云管理平台对所设定的各个数据进行这是与调配，应用大量的服务器进行支撑运行，在运维的过程中对其进行实时监控。应用管理平台的内存是SAMSUNG DR4 64GB，操作的系统为宁斯rocky6.0.42.42和rocky6.0.80,CPU为Intel gold－5120V4中央处理器。先在云管理平台进行过程中添加1000个数据节点，在对其添加2000个故障节点，分别用本文提出的运营系统和传统的运营系统对云管理进行运行和维护，将两种运行结果进行比较和分析，定制图如下：

上述表格可以总结出，本文系统耗时和传统系统耗时相互比较，可以看出传统系统耗时大于本文系统耗时。其中传统耗时会随着数据节点的增加。本文系统耗时不会随着数据节点的改变而改变。所以通过实验证明，本文提出运维系统在实际生活中应用效率较高。

总结：

综上所述，随着IT技术的不断发展,云计算中心智能运维系统的应用规模逐渐扩大，应用的设备及系统也逐渐增多，目前情况来看，系统运行的维护运用人工服务的方式以无法满足其需求。所以大数据的出现，推动着运维系统的发展，使运维系统更加系统化和数据化，使用户带来更加智能化和自动化的可以体验，从而提高管理效率，为大数据的逐渐发展打下坚实的基础。

参考文献：

[1]赵轩.云计算环境下的信息系统运维模式分析[J].信息记录材料,2021,22(05):219-221.

[2]张永明.基于大数据分析的PON光路智能运维系统研究[J].长江信息通信,2021,34(07):174-177.

[3]陈中元.基于云计算的大数据智能运维系统设计方法初探[J].信息记录材料,2021,22(08):187-189.