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网站运维论文

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各有关单位/个人:

为贯彻落实工业和信息化部《“十四五”信息通信行业发展规划》、《工业互联网创新发展行动计划(2021—2023年)》的部署,深入实施工业互联网创新发展战略,加快推动新一代信息技术与制造业深度融合,培养“5G 工业互联网”应用型、复合型、创新型专业人才队伍,中国通信学会特举办“5G 工业互联网”建设及运维高级研修班,具体内容如下:

一、组织结构

主办单位:中国通信学会

承办单位:江苏省未来网络创新研究院

二、培训内容

(一)面向工业互联网特定需求的5G关键技术;

(二)“5G+工业互联网”网络关键融合技术、应用标准;

(三)“5G+工业互联网”融合产品、工业控制系统融合创新方案及案例;

(四)“5G+工业互联网”重点行业工厂内5G网络技术和产品部署方案及案例;

(五)工业企业内网设计、建设和管理运维及商业模式;

(六)工业设备网络化改造方案及案例;

(七)企业外网建设方案及案例;

(八)工业企业生产流程优化与内网建设改造及推广;

(九)工业互联网标识解析体系建设;

(十)“5G+工业互联网”重点垂直行业融合创新;

(十一)“5G+工业互联网”典型工业应用场景;

(十二)综合型、特色型、专业型工业互联网平台;

(十三)“5G+工业互联网”企业安全风险分析及安全应对策略;

(十四)“5G+工业互联网”工业智慧大脑技术的应用与模型;

(十五)“5G+工业互联网”工业云端驾驶舱技术框架及应用;

(十六)“5G+工业互联网”工业云端工作室技术与业务系统;

(十七)“5G+工业互联网”工业企业上云的技术与解决方案;

(十八)“5G+工业互联网”工业云端数据管理和价值挖掘;

(十九)工业互联网系统化解决方案;

(二十)“5G+工业互联网”智能时代下的数字化转型与发展。

三、落地项目实地参观调研

实地参观调研工业和信息化部第二批(2021年11月公布)“5G+工业互联网”典型应用场景和重点行业实践案例。

案例1:杭州老板电器股份有限公司—中国移动

“老板电器5G无人工厂”项目,实现了生产单元模拟场景的应用。通过5G工业网关实时上传海量生产数据、设备状态数据,实现对厂房内工艺流程和布局的数字化建模,利用5G网络实时呈现车间内12条产线生产状态和65辆AGV位置信息。

案例2:江西蓝星星火有机硅有限公司—中国电信

“5G+智能化工”项目,实现了生产单元模拟场景的应用。通过5G工业网关、智能手环、高清摄像头等载体对工厂里的人、机、物等多要素进行数据采集和汇聚,形成企业生产数据中心。

四、时间地点

第一期:2022年4月12—15日(12日报到)

地点:浙江•杭州(具体地点见报道通知)

第二期:2022年5月17—20日(17日报到)

地点:江西•九江(具体地点见报道通知)

(注:计划全年在不同地区开展12期,每期具体时间和地点,视疫情提前适时通知。)

五、培训方式

第一期培训方式暂定线下(杭州)。第一期培训将根据疫情实时情况调整为线上直播方式,所有报名参加第一期且调整为线上的,将免费参加第二期(江西,或其他期线下)培训。

六、授课专家

邀请来自政府部门、研究机构、重点企业、金融机构、行业学会协会等领域的专家授课,同时邀请可复制、推广项目代表亲临现场分享典型案例。

七、收费标准

(一)培训费元/人(含讲课、场地、资料、证书等费用,不含论文发表费),食宿统一安排,费用自理。

(二)论文字数每篇5000字左右,论文结构参照常规 科技 论文格式(内容详见第九项)。

八、培训对象

(一)各地工信局、通信管理局、无线电管理处(办)、政府机构及行业组织单位等。

(二)基础电信企业、通信设备企业、工业企业、信息技术企业、互联网企业、高校及科研院所、工业园区运营管理机构等相关负责人及业务骨干。

九、论文征集

每期培训前后面向相关单位和个人,征集《工业互联网创新发展行动计划(2021—2023年)》相关内容论文,重点为关键技术、重点行业典型应用场景案例或解决方案。由中国通信学会组织专家评审出优秀案例和方案,以论文形式发表在相关领域中文核心期刊,集结成册《“5G+工业互联网”建设与运维论文集》发表,并入编《2022年“科创中国”技术应用案例库建设项目—工业互联网》,供各界交流学习使用。

十、结业证书

(一)凡参加任一期培训学员,培训结课且合格,中国通信学会将颁发《工业互联网专业技能提升证书》,证书可通过中国通信学会官方网站查询。

(二)参加学员报到时需提交2张2寸彩色蓝底免冠照片。

十一、报名方式

联系人:沈先生 方先生

报名电话: (同微信)

报名和投稿邮箱:

附件:关于举办“5G+工业互联网”建设及运维高级研修班的通知

中国通信学会

2022年2月25日

大学数据中心机房运维风险的识别和应对论文

无论是身处学校还是步入社会,许多人都写过论文吧,论文是探讨问题进行学术研究的一种手段。还是对论文一筹莫展吗?下面是我整理的大学数据中心机房运维风险的识别和应对论文,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。

摘要:

高校数据中心机房作为学校重要的场所,为学校日常教学办公提供重要的网络保障。如何保障数据中心的安全,已经变得越来越重要。本文通过研究风险管理在高校数据中心机房的应用研究。以我校数据中心机房运维项目为例,进行风险管理各方面的研究。旨在提高机房管理人员管理能力,保障数据中心机房安全。

关键词:

风险识别;风险应对;数据中心机房;

引言:

数据中心机房是学校数据汇聚交互的核心场所,所有接入校园网的数据都是通过数据中心机房进行交互。信息化大背景下,高校数据中心机房为师生提供更加便捷的服务,在教学、科研、办公等方面都有体现。

近些年来,随着数字校园,智慧校园的推进,全国各高校的数据中心机房规模不断发展。“一表通系统”上线,“最多跑一次”改革,高校越来越多的业务都转到校园网上,办公流程的简化,业务流程的电子化,极大地方便了广大师生。但同时,伴随着不断增长的业务,扩增的机房设备,我们对数据中心的要求不断提升,日常的运维管理面临的风险也越来越大。

1、高校数据中心运维引入风险管理的意义

数据中心机房是全校网络的核心区域,包括服务器,IPS设备,业务系统等,是一系列硬件软件设备的总和。一般高中小学校不会涉及数据中心机房,而大学的数据中心机房则不同,需要专人管理。数据中心机房的日常维护绝不是简单的设备维修,而是一项长期且细致的工作,涉及的内容很多,包括机房设备维修,系统升级,安防检查等。因此我们需要引入一整套科学合理的管理方法来应对风险。

数据中心机房的风险管理涉及内容很多有:风险识别,风险分析,风险应对等。其中,风险识别就是识别出潜在的风险,例如:机房火灾,漏水,停电等,是风险管理中最重要的内容之一,是确定潜在风险并分析找出应对方法的前提。所以一般对于风险识别的内容,我们会花费大量的时间来收集汇总,识别中会用到的德尔菲法,头脑风暴等方法。在数据中心日常运维中,针对识别出的高风险因素,我们需要制定相关的策略,包括消极和积极2方面的风险应对策略。风险存在是必然,我们需要积极引入风险管理机制,才能在出现问题时候迅速解决。

2、数据中心机房运维的风险识别

每个项目特性是千差万别,项目独特性决定项目实施过程存在很多不确定性,尽可能识别出不确定因素,是确保项目成功的重要因素[1]。风险识别不仅是风险管理的核心部分,更是基础内容。风险识别就是运用各种科学方法,识别项目的潜在风险,识别引发潜在风险的原因以及可能引发的`后果。特点:风险识别覆盖整个项目的生命周期。项目管理过程中,需要对风险进行反复地识别。风险识别的方法很多,包括德尔菲法,头脑风暴,专家判断等。

为了尽可能全面地识别出潜在的风险,结合实际情况,对数据中心机房风险识别步骤包括3步,第一步,进行工作分解结构WBS,目的就是为了更直观地进行风险识别。第二步,风险收集,针对运维项目,需要组织人员进行现场勘查,发现存在的问题,收集数据中心的资料。针对运维现状,组织全体人员进行头脑风暴法识别潜在的风险,再利用专家调查法对收集的潜在风险进行识别。第三步,风险确认,组织相关人员进行总结分析归纳,最终得到运维项目风险登记册。

(1)工作分解结构WBS

数据中心运维项目按照一定原则进行工作分解,其目的是为了给风险识别提供依据。首先,组织运维项目的各部门的负责人员,技术人员等进行现场勘查,摸清机房现状。按照整体机房运维的思路做好地勘工作,地勘需要记录各个领域的工作,并进行工作分解。

(2)风险收集

本次运维项目的风险收集采用头脑风暴会议。在会议之前,需要收集项目相关资料,包括项目技术文件,运维记录,机房资料,合同等。然后提前将地勘记录和收集到的项目资料发给参与会议的人员,确保参会人员能提前充分了解项目内容。会议针对运维项目期间可能存在的风险,进行充分的讨论和汇总。由项目经理担任本次会议支持人,在主持人的推动下,与参会人员就项目的风险集思广益。所有参与人员均有平等发言权,对潜在的风险提出自己的观点。最后将会议的内容进行整理汇总,初步得到机房运维的风险因素。

(3)风险确认

风险确认即将收集汇总的风险因素发给专家小组,由专家小组再次确认,记录整理并完成风险识别。专家小组包括各行业专家、部门负责人等。专家小组通过了解数据中心机房运维项目的基本情况,背景等,对头脑风暴会议收集的风险因素进行多次征询,直至达成一致意见,完成项目风险识别。

最终将运维项目风险分为5类,包括设备风险,业务风险,运维管理风险,自然风险,其他风险。设备风险包含:服务器风险,IPS设备风险,环控设备风险等。业务风险包括:特大网络故障风险,一般业务故障风险,业务质量下降风险等。运维管理风险包括:团队管理风险,沟通交流风险,人员管理风险等。自然风险包括:火灾,水灾,电磁干扰等,其他风险包括:合同风险,需求变化风险,人员技术风险等。

3、数据中心机房运维的风险分析

风险分析从2方面进行,第一个是定性风险分析,定性分析是指采取一定手段,综合评估分析存在的风险概率以及它的影响程度,并对风险按风险程度排序。同时为下一步分析提供依据。本次运维项目研究所用到的分析工具有概率-影响矩阵,风险分类,专家判断法等。定性风险分析过程作用是为了降低项目的不确定性,并重点关注高优先级的风险,有利于后续针对性开展风险应对。

概率-影响矩阵(P-I矩阵)是经常使用的工具,它是针对不同程度的风险,进行分级和排序,便于下一步进行定量分析及应对。在概率-影响矩阵中,一般将横坐标和纵坐标从低到高划分为5个标准,用数值、、、、表示,一共划分为25个方格,方格内数字表示风险值R,公式为R=P*I。R数值越低,概率越小,影响程度越小。R数值越高,概率越高,影响程度越大。概率高,影响程度高的区域,一般在右上角,属于高风险,需要采取重点措施,并采取积极地应对策略。概率低,影响程度低的区域,一般在左下角,属于低风险区域,一般列入待观察风险清单,一般不需要采取积极管理措施,监测即可。

第二个是定量风险分析,它是对定性分析过程中,对项目影响很大,风险等级很高的风险进行更加具体的分析。它是对风险事件的影响程度分析,一般高风险事件分配高数值,低风险分配低数值。定量风险分析的目的是为了确定重大的风险,同时提醒管理人员对高风险,进行密切关注,做好应对准备。

4、数据中心机房运维的风险应对

风险应对过程是在风险分析之后,针对存在的风险,在分析风险概率及其影响程度基础上,制定一系列措施降低风险、提高有利机会。通过科学合理的管理理论和措施,可以有效规避和降低项目风险。风险应对措施必须及时有效,并制定多种应对方式,择优选择。

风险应对方法有很多,针对已总结的风险,结合数据中心项目的具体情况制定相关的应对策略包括:风险规避,风险转移,风险预防,风险减轻。

(1)风险规避:风险规避是为了达到项目目的,改变原来计划,从而规避风险,减少风险带来的影响。如:调试项目范围,利用多种手段达到目的等。在机房检修的时候,必须秉承着不影响机房正常运行的原则。检修UPS蓄电池,进行放电时,不能影响机房正常运行。检修空调时,应该要一个一个进行检查,不能同时关闭所有机房空调,否则会影响机房正常散热,导致服务器出现故障。维护业务服务器时,必须不能影响其他业务的运行。

(2)风险转移:风险转移目的是将风险转嫁给第三方人员,包括风险的影响和责任。在数据中心机房运维中,常见的风险转移就是第三方公司维保。因为数据中心机房的重要性,所以必须保证机房7*24小时都要稳定运行。单单依靠网络中心一个部门是无法保障机房的一年365天的安全,还必须要有其他部门和第三方运维公司的配合。现在高校的数据中心机房都会有第三方公司运维,包括服务器的维保,环境监控的维保,网络安全维保等。转移工具包括合同、履约保证协议、保密协议,保证书等。通过签署合同或协议,能将风险的责任转移给第三方。

(3)风险预防:风险预防就是针对存在的风险,制定应急预案,避免风险的发生。施工或运维过程中一旦出现风险或者发现目标与预期有较大偏差时,即可按照应急方案采取相应措施。机房定期进行应急演练是必要的,针对运维情况制定不同的应急演练内容,如:特大网络故障,一般业务故障,火灾等。有利于提高运维人员对突发安全事件的响应与处置能力,保障学校机房安全、持续和稳定运行。机房内不需要的设备必须及时清理,必须建立定期检查制度,对相关设备进行详细检查[2]。

(4)风险减轻:风险减轻就是减轻风险事件所带来的影响,减低风险发生的概率。它分为两个方面,第一个是已经发生的风险,要采取积极的措施减少风险带来的影响。第二个是还没发生的风险,要采取积极措施减少发生概率。例如:在机房整理线缆时候,必须按照行业规范,进行走线,并按照统一标准添加标签,确保线材整洁。这样能减少后期维护的成本,当出现线路问题时,能在第一时间找到问题线路。此外,在机房配备UPS电源,也是为了保护服务器设备,在断电情况下能继续工作一段时间,减少服务器突然断电引发的一系列问题。

5、结语

数据中心机房承担着高校全部的信息化业务,运维内容包括服务器,IPS设备,业务系统等软硬件设备,涉及多个部门和第三方运维公司。因此,高校数据中心机房运维是一个长期、复杂的项目,需要持续性地管理。

风险管理作为一种科学的管理手段,在数据中心机房的运维中的应用有着重要的意义,通过风险管理研究,识别、分析和应对等,我们可以清晰地了解整个运维项目存在的风险。识别潜在风险,通过科学的风险分析手段,应对不同程度的风险。

参考文献

[1]郑渝莎.浅谈通信机房搬迁项目的风险管理[J].江西建材,2017(13):261+263.

[2]王欣.信息机房运维及其管理的主要策略分析[J].计算机产品与流通,2020(01):131.

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