网站运维论文

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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