服务器如何赚钱

服务器如何赚钱,第1张

靠服务器来赚钱的有几种:一、租用你的服务器资源,通过介绍你服务器的稳定性,性能,和一些系统优势,如支持各种环境等来吸引客户。二、或者做个代理服务器支持各种网络游戏啊等等。三、如果你能够在自己的服务器上做一下网络服务也会不错,创建自己的独特的,别人没有的网站,到时候你的服务器会不够用哦,掌握一定流量和会员,你的广告收入会很厉害哦

大厂掀起“养机”浪潮

在新基建的浪潮中,腾讯、阿里等大厂纷纷投入千亿布局建造超大规模数据中心。大厂为了“养机”也动用了各种新技术。数据中心作为基础设施,之前 一直在底层无人问津,不过随着数字化的快速推进,数据中心的变化将更能体现新基建“基建+科技”的内涵。对于数据中心而言,进行技术创新,能够合理存储和处理数据,满足上层需求,支撑数字经济腾飞,才能实现其真正价值。

下一波技术创新的制高点

随着大厂的建设提速,国内数据中心遍地开花。据中国产业信息网统计,2020年全球IDC处理的数据流量将达到15.3ZB,占全球产生的流量99.35%;从数据可知IDC主导着全球的数据流量处理。

现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个,还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升,有助于发挥规模效应,降低前期建设成本以及后期运营成本,对于大公司来说,头部效应会更加明显。

数据中心发展过程中的痛点

1.   超大规模数据中心背后是惊人的耗电量。

服务器年功耗连续上升,机柜功率不足的老旧机房为了不掉电,以至于通过空置机位的办法来解决问题。这样不仅造成了空间的利用率低,也会造成电力利用率的下降,同时还形成不必要的浪费。据预测,2020年中国数据中心耗电量为2962亿千瓦时[3] ,超越三峡发电量,所以说解决能耗问题刻不容缓。

2.   数据中心安全运行指标与日俱增

数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统、以及具备事故应急和人员安全应急流程制定的能力。保证所有基础设施正常运行的同时,还需要及时对所有设备进行维护和修理。

3.   令人崩溃的运维

半夜故障工单催人醒,处理不慎易进坑。日常巡检是数据中心运维过程中最重要的一环,通过运维人员日复一日,重复上千次抄表中保持警觉性发现设备存在的隐患。纯粹依靠人力并非行业发展所需,日常运维应借助合适的辅助工具,让有限的人力摆脱机械性的工作。

那么如何让数据中心做到绿色发展,智能规划,轻松运维?Hightopo 和国内其他公司都在积极的回答这个问题。

建立可视化的运维管理平台 痛点迎刃而解

可视化重塑数据中心机房

针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现  3D 的图形渲染技术,以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用hightopo轻量架构使其支持跨平台展示,实现多端口海量数据的分析。

数据中心环境可视化

利用3D仿真技术,对机房内多种设备进行建模,对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转,运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能,实时监测机房内部环境,及时发现存在的问题,可远程控制系统调控运行状态。

资产与能耗管理可视化

为了解决数据中心能耗过大的问题,系统对数据中心整体环境的年度用电量、机柜租用率、楼宇IT用电量、柴油发电机、电气容量等进行实时监控并提供相关历史数据,方便管理者进行节能调整。还支持对资产准确定位,记录设备型号和状态,确保机柜高使用率,避免资源浪费,细化运维能节省约20%的总运营成本。

可视化运维管理

通过可视化管理,改变数据中心的运维模式。管理者可通过线上监控系统了解设备健康状况,可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障,为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作,缓解运维压力。同时也对数据中心人员分配提供了人性化的方案。

迎接智能运维时代

由于边缘计算和5G的大带宽所产生的巨额流量使得数据中心建设遍地开花,大规模且密集的IDC更需要精细、自动、可视化的管理。正如 Hightopo 所提供的数据中心机房可视化解决方案,帮助企业在能耗、运维、和人力资源上做到精细化管理,使其走向节能增效的发展道路。在数字经济腾飞的时代下,数据中心可视化改造更应未雨绸缪。

参考资料:  官网——Web组态  

                  百度百科——图扑软件

主要工作就是机器上下架和装系统,有时候换个硬件,最多配个交换机什么的,每一块都涉及的很浅,入门可以,长做没意义,况且idc运维很多要倒班对身体不好。

无线网络优化未来发展方向探讨

网络优化工作是网络质量的重要保障,是核心运营的组成部分。针对无线网络优化未来发展方向有以下几方面的观点。

1. 扎实的基础工作是网络性能的根本保障

定期的网络评估测试、准确的工程参数、快速的投诉处理以及精确的网络规划等是网络优化的基础性工作,做好这些工作才能为网络性能提升提供有力支撑。由于基础工作需要大量的人力物力投入,繁重繁琐,往往造成了基础工作的不到位。随着技术的进步还发展,基于大数据、物联网、新型工具等手段,现在针对基础工作可以有更高效和准确的解决方案。

a) 网络评估测试

基于MR的精确定位技术的发展,利用MR对网络进行覆盖评估的准确性大大提升,同时虚拟路测技术的出现,多厂家MR覆盖评估的引入,为网络评估拓展了更多维度、提供了更高效更准确的方式,基于后台数据的网络质量评估必将成为未来的趋势。

b) 统一天馈系统管理

基站天线方位角、下倾角、横滚角、经纬度、海拔、挂高等工参的获取和调整是网络优化的核心。现在主要依靠人力来完成,操作繁琐效率低,数据误差大且容易受特殊场景影响并且施工风险大。随着物联网技术的发展,利用物联网采集天馈的工程参数,实现天馈工程参数的“可管、可调、可视”成为可能。

c) 快速投诉处理

快速的投诉处理是发现网络问题,提升用户感知的必备手段,基于网管数据的分析、便携测试设备的应用,可以有效的实现网络投诉的快速定位和处理解决。

d) 自动网络规划选点

业务的发展对于网络深度覆盖的需求越来越高,对于网络规划的准确性、及时性也提出更高的需求。基于MR的深度覆盖评估以及自动规划选点的技术也应运而生。

在基础网络优化的创新应用以及变革等方面中兴通讯有意愿也有能力配合运营商进行相关的研究及实践。

2. 大数据网优平台是网络优化效率提升必由之路

激烈的市场竞争对网络优化提出了效率提升的要求,集中化、智能化、自动化成为网优的发展方向,而要实现这些必须依赖大数据网优平台的应用。

a) 自动网络优化平台

网络规模越来越大,网络结构越来越复杂,单纯依靠优化人员来完成网络优化已经不适应现有网络的需求。汇集了网管、MR/CDT、测试、话单以及工程参数等数据的平台,结合以往优化积累的算法的网优平台将会大大降低网优的复杂度,提升网络优化的效率。

b) 端到端定界定位功能

数据业务的快速的发展,业务种类的多样,导致未问题出现在网络的各个环节,对于端到端的问题定位提出了更高的要求,通过全流程的话单关联,深入相关性分析可能引入问题的网元,并针对话单细节分析找到问题根因,实现端到端的问题定界定位是未来的趋势。

c) 自动派单管理系统

传统的网优问题处理流程是层层传递的,中间环节多,处理时间长。基于大数据的网优平台对网络数据的自动分析、自动派发工单并对处理结果进行自动验证,完成网络问题处理的闭环,可以有效的支持网络优化的集中化和自动化工作。

3. 全面的创新应用是网络质量不断提升的重要支撑

针对各个网元、不同场景、不同应用进行全面的工作,在常规的工作外,还需要借助于设备厂家在新设备、新功能、新算法等方面与运营商共同开展创先的工作,来满足一些疑难问题的解决,从而为网络质量的不断提升提供重要支撑。

a) 新设备应用

网络的覆盖、容量保障不是单纯一类设备可以完成的,针对不同场景、不同应用设备厂家针对性的开发了系列的新型设备,将新型设备与网络实际情况进行结合,创新的应用,从而保障网络性能的不断提升。

b) 新功能新算法开发应用

充分挖掘现网的潜力,针对一些疑难问题进行创新的功能开发,一些新型算法的研究,可以有效的解决网络问题,起到事半功倍的效果。

4. 全员参与的网优模式变化

现有的网络优化模式主要是由运营商主导,设备及服务厂家参与的模式,在很多方面遇到了物业协调困难、成本高昂、活力不足的困难。随着技术和社会的发展,全社会参与到网络建设和优化中来成为一种可能,通过全民的参与能有效的降低优化成本,解决疑难问题并为网络优化拓展全新的领域。

a) 参与网络建设解决深度覆盖问题

现在网络深度覆盖问题的解决存在物业协调困难、建设成本高、无法直接覆盖最终用户等难题。随着Smallcell的发展,由用户自建覆盖家庭或特定场所成为可能,这样既规避了物业协调的难题,也做到了对最终用户的精准覆盖。

b) 终端主动参与网络测试

智能终端的功能强大,完全满足对网络测试的需要,通过将测试的功能在智能终端上部署,实现终端主动测试,快速的评估网络质量、发现网络问题,对网络优化提供良好的支撑。

c) 引入社会力量进行应用的开发

将网络中数据进行挖掘,实现用户、业务、地理、终端、网络等维度API的调用能力,引入全社会力量参与到应用开发,为数据的挖掘应用,网络优化效率的提升提供帮助。

5. 数据挖掘和应用是未来业务拓展重要方向

这是一个大数据的时代,运营商手中海量的数据经过数据挖掘和处理除了对自身的建设维护以及市场拓展提供支撑之外,还可以应用到其他行业,拓展运营商的市场方向。

a) MEC为数据应用

利用在网络边缘计算(MEC)开放网络能力,部署计算和存储设施,有效的助力运营商与第三方企业建立合作,推进垂直行业应用,提升网络价值。

b) 数据挖掘的行业拓展

利用大数据挖掘技术,将客户位置、行为、消费能力,兴趣搜索等OBM域等数据进行关联分析,通过事件驱动覆盖客户的潜在需求。


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