摘要：
cmdb运维管理平台全称？云计箅运维与开发指的是什么？云计算平台运维与开发证书有用吗？云创数据是干啥的？大数据时代的安全运维服务如何实现？cmdb运维管理平台全称？答：CMDB是所... cmdb运维管理平台全称？
答：CMDB是所有运维工具的数据基础，CMDB全称Configuration Management Database。
CMDB包含的功能：
4：应用管理，指定此应用的开发人员，属于哪个项目，和代码地址，部署目录，部署集群，依赖的应用，软件等信息。
5：主机管理，包括云主机，物理机，主机属于哪个集群，运行着哪些软件，主机管理员，连接着哪些网络设备，云主机的资源地，存储等相关信息。
6：主机变更管理，主机的一些信息变更，例如管理员，所属集群等信息更改，连接的网络变更等。
7：网络设备管理，主要记录网络设备的详细信息，及网络设备连接的上级设备。
8：IP管理，IP属于哪个主机，哪个网段，是否被占用等。
云计箅运维与开发指的是什么？
云计算运维与开发是一项重要的工作，主要涉及管理和维护各种云计算平台。云计算运维人员需要掌握各种技能，例如系统和应用程序的安装、配置和管理，以及服务器和网络的监控和维护。此外，他们还需要定期进行软件和硬件更新以确保系统可以运行，并实现优化和可靠性的提高。
云计算平台运维与开发证书有用吗？
云计算平台运维与开发证书没有用。
因为云计算的平台是属于计算机领域方面的。那么他主动强调的是，你的技术能力和你的实践操作能力证书对于这方面来说是没有太大的用处的，毕竟很多的证书都只是纸上谈兵的，所有的证书都是得不到企业的认可，只有小部分的人是可以的。
云创数据是干啥的？
深圳市云创数据有限公司前身为美国 dbadirect 公司大中华区全球技术支持服务中心，是全球远程数据库运维的开拓者和领导者。公司整合业界领先的技术与合作伙伴***，围绕数据、数据库系统及相关领域，提供专业IT一站式运维服务、IT外包服务及云计算大数据解决方案等。
深圳市云创数据有限公司拥有6 年以上海外IT高端咨询、系统运维、数据库实施运维服务经验；累计服务300余客户，500余项目规划、实施、部署。公司其重量级核心产品DBOX智能数据管理软件已服务于全球多个知名企业，涉及证券、广电、电信、石油、邮电、教育、ISP、 ICP、政府等众多海量数据库领域。
云创数据秉持“云创数据，云领未来”的理念，顺应云时代，大数据时代，现全面致力于提供一站式云服务解决方案。其领域涵盖云计算，云数据库，云存储，云服务器代维，软件开发、[_a***_]、数据库运维、行业解决方案、增值服务等。代理AWS，阿里云，腾讯云，华为云，Oracle全线产品，以及提供各类运维技术服务；同时也是IBM、HP、DELL、Microsoft、EMC、VMware等国内外著名厂商的重要合作伙伴，为客户提供全面、高品质的解决方案和产品体验。
大数据时代的安全运维服务如何实现？
在互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入一个PB级别以上单位的结构与非结构信息的大数据时代。数据量的爆发性增长，使企业IT架构不断扩展，服务器、存储设备的数量越来越多，网络也变得更加复杂。而大数据的4V特征，数据量大(Volume)、 类型繁多(Variety) 、价值密度低(Value)、时效高(Velocity) 也使得传统的技术架构和路线，已经难以高效地处理如此海量的数据。可以说，大数据时代对企业的数据驾驭能力提出了新的挑战。尤其是大数据平台往往支撑着公司的搜索、推荐、广告等核心业务，为了保障良好的用户体验和业务效果，运维工作显得十分艰巨。相比于传统的运维方式，大数据时代的运维面临着集群规模更大、业务组件更多、监控可视化与智能化更为复杂等诸多难题。
我们知道，在互联网初期，大部分应用程序跑在少量的服务器上，网络带宽很小，存储量也很小，这个时候的运维更多的是解决类似于组网、操作系统等机房建设问题，应用的上线部署可以由开发工程师来完成，运维的工作职责没有那么明显。随后互联网进入高速发展期，数据规模从GB到TB再到PB级别，在存储量上超过千倍增长，在计算规模上可能也远远超过千倍增长，传统的通过单节点来存储和计算超过PB级别的数据已经比较困难，分布式集群的方式已经成为标准的解决方案。分布式系统在存储上解诀了大规模数据单机无法承载的问题，同时在计算上解决了单机CPU或者内存等***无法完全满足的问题，但是同时也带来了很多运维难题，诸如统一上线部署、 大规模机器管理、降级、容灾、数据同步等。从数据规模到机器规模的扩大，传统的运维方式和方法已经不能满足产品快速迭代的要求，智能运维在这样的场景下应运而生。 智能运维是建立在运维基础上，通过一定策略和算法来进行智能化诊断决策，以更快、更准确、更高效地完成运维工作的技术体系。要实现智能运维的目标，需要有平台支撑，这也是DevOps很火的原因，很多运维工程师都掌握了开发工具和平台的本领，因此建立了高效的自动化运维平台。所以说智能运维是运维发展的高级阶段，也是互联网时代发展到一定阶段的产物。 智能运维的基础是建立在大规模数据分析和计算之上，当数据量很小时，我们甚至可以人工判断和决策，一旦数据达到一定规模，大数据涉及的所有技术就都会成为智能运维所依赖的技术。一方面，可以说智能运维是一种新型技术， 因为它从另一个视角去看待运维，对传统运维进行了创新和升华;另一方面，也可以说智能运维是一种经典技术，它是一系列成熟技术的结合体， 它融入了运维技术、大数据、传统机器学习技术、机器学习、深度学习等方方面面的技术。 那么在大数据时代应该如何做好运维?我觉得有三个方面。 一是基础设施平台化，大数据的4V特性，相比于传统的系统运维，数据的处理框架变得更为多样化和复杂化，这要求我们必须夯实基础设施才能事半功倍。比如多源异构海量数据的分布式存储、离线批处理、高性能索引、大规模流数据处理，以及可视化监控与报警平台等。 二是集群管理自动化，降低运维复杂度。自动化能够提升稳定性，固化的操作交给机器去做，可以降低人为操作失误，提高线上的稳定性;自动化还能极大地提高效率，将运维人员从日常烦琐的操作中解放出来，把更多的时间投入到运维平台迭代优化上，从而更好地为业务运营服务。 三是运维决策智能化，充分利用大数据分析技术提升预测、发现和自动检测的能力，预测分配***，动态伸缩集群，实现智能预警，自动修复，最大化利用***，减少开销。
