大家好，今天小编来为大家解答运维服务器这个问题，服务器运维都做什么工作很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
一、服务器数量比较少,怎么运维比较好
运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要，要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：
1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作
2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护
3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除
4、提供独立主机或虚拟应用客户产品操作和应用方面的技术支持
5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题
现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）
1.支持跨云商批量管理服务器
2.兼容*强大，兼容市面基本所有的云商云主机，兼容操作系统；
3.操作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署；
4.可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件；
5.监控和资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看；
6.系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的；
7.免费使用。总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬。
你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。
我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：
1.应用服务器
我们可以从当前服务器中找出至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率。
我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。
当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。
2.数据库服务器
数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器*能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。
3.系统监控
当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后，我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到*的及时*，我们需要监控接入多种*渠道，如、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。
好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。
题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？
通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的弹*和分布式优势，赋能自动化运维。
一，自动构建系统
如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。
二，日志收集处理系统
1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：
2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。
三，服务监控
1，云监控CloudMonitor
主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。
比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。
2，应用监控
以监控宝为例，配置服务，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。
四，潜在的系统扩展需求
1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？
小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。
2，是否使用Docker容器技术？
Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-pose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。
机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。
认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。
第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。
第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。
有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。
针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。
在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。
我们项目用的 wgcloud运维监控系统，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版
wgcloud运行很稳定，*能很好，部署和上手容易
wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉短信等）
可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下
找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费
服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员或者架构师就能搞定。
我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。
但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。
运维的目的
软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。
实时监控系统:任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有*能问题及时扩容或者回收资源
降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出
这个是当时我认为的运维的三个主要目的。
运维方案
开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式
首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。
比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。
集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。
jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。
elk主要用来做应用的日志系统和监控告警；可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；
以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充
搞个zabbix刷
数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器
二、idc机房运维是什么
轻量化数据中心 3D机房数字孪生解决方案，涵盖拓扑图~
以数据中心实际场景为基础，在场景中通过城市、园区、机房等建筑及设备外观，体现数据中心的空间位、周边环境等信息。通过对数据中心环境、资产、容量、动力等数据源的采集、处理、分析，为运维人员提供集中监控、集中管理、科学决策等全生命周期运维能力。
为 Web可视化提供丰富的展示形式和效果，帮助用户快速搭建出数字孪生机房 3D场景，达到所见即所得的效果。
实现对数据中心的众多子系统集中监控、集中管理的目的，降低机房管理难度，减轻机房运维压力。也可为不同业务增长需求提供了灵活的解决方案。
3D机房场景内的机架、配电柜、UPS、空调、IT设备等与实际物理场景一一对应。通过搭载智能传感设备，对资产的基本信息、空间占用、利用情况、PUE、告警记录等数据同步监测。
将精细监测能耗流向，实时分析管理，在 2D可视化面板中直观动态显示 PUE值，同步协助找出 PUE升高或降低的原因，持续进行能效优化，支撑实现绿色数据中心。
将 2D面板与数据绑定，同步显示设备的业务 IP、设备厂商、设备高度、起始 U位、结束 U位、维护人、CPU温度、设备功耗等关键信息的动态数据。以简洁的表现形式，为用户呈现多角度、细致、全面、直观的关键*数据，挖掘数据背后的价值。
机房资源的容量管理始终都是个棘手的难题，往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多方面因素。场景中根据实际物理场景， 1:1立体还原了机房可容纳机柜、实际使用机柜数、设备摆放等。
针对机柜 U位、电力、承重等情况，则以机架为单位，应用 U位柱状容量可视化效果，将 U高、电力、承重三个维度的综合空间进行动态统计，直观展示机房内容量使用情况，帮助运维人员更有效地管理机房容量资源，让基础资源使用情况可以一目了然。
对于设备上架操作，运维人员可根据上架设备的 U高、承重、电力等要求等多个组合条件进行适配空间搜索，帮助运维人员为新增设备快速定位到合适的上架空间，让机房各类资源负荷更加均衡。
拓扑图
拓扑结构图是指由网络节点设备和通信介质构成的网络结构图，网络拓扑设计的好坏对整个网络的*能和经济*有重大影响。
2D/3D可视化引擎具有强大交互能力，拓扑图形及表盘图表等非常适合用于实时监控系统的界面呈现。本次打造的全新 2D组态界面中，采用固定面板方式呈现电力系统与制冷系统设备的实时运转参数和状态模式。让“一张图”切换查询功能，帮助运维人员快速捋清逻辑关系、设备状态，实现问题快速定位。
3D拓扑图
但随着数据中心设备数据的不断增长，以往平面又密集的 2D组态表现形式却不再适用于多数据的呈现。在此基础上，3D机房数字孪生解决方案增加 3D可视化的形式，按照机房内实际布局对制冷系统的风冷水主机、冷水泵、蓄冷罐和电力系统的进线开关柜、计量柜、电容器组等资产，进行 3D拓扑可视化呈现。
场景中提供资产之间的全链路拓扑可视呈现，帮助运维人员快速校对资产与资产之间的链路，轻松查找关联的业务。
相较传统的 2D拓扑图，3D拓扑图既能承载更多的业务信息，又可以更立体、多样、生动的展现设备的上下游依赖关系，构建出一张分层分权的网络拓扑关系图，让运维人员能立体化、多面*、深层次地观察各类设备之间互联关系。还可广泛应用于电信网络可视化、电力网络可视化、其他领域管网可视化。
智能巡检
数据中心日常维护通常需要大量的运维人员按时巡检、手工抄录，但会导致检巡频次降低且耗时也过长。配合智能巡检机器人替代人工巡视，实现对机房安全设备、网络设备、服务器主机、UPS硬件状态监控、IT资产管理等设备的自主监视、故障监测、远程告警管理。从而构建大范围、无死角的运维管理环境，打造数据中心无人值守的管理模式。
通过数据中心 3D全息视图将数据中心机房内多个分散的监控系统和运维流程归集融合，横向打通数据中心信息管理孤岛，纵向对接上层事务处理与下层实时控制系统，增强各个子系统之间的协同能力。Hightopo可视化大屏塑造全方位、多层次、立体化的资产管理、容量管理、动环管理、能耗管理监管体系。
三、服务器运维都做什么工作
1、安装和设置防火墙
现在有许多基于硬件或软件的防火墙，许多安全厂商也都相继推出了相关的产品。要保证服务器的安全，安装防火墙非常必要。防火墙对于非法访问具有很好的预防作用，但是安装了防火墙并不等于服务器安全了。新手可以用服务器在iis7远程桌面下测试。在安装防火墙之后，你需要根据自身的网络环境，对防火墙进行适当的配置以达到最好的防护效果。
2、定期对服务器进行备份
为防止不能预料的系统故障或用户不小心的非法操作导致数据丢失，必须对系统进行安全备份。除了对全系统进行每月一次的备份外，还应对修改过的数据进行每周一次的备份。同时，应该将修改过的重要系统文件存放在不同服务器上，以便出现系统崩溃时，可以及时地将系统恢复到正常状态。
3、及时安装系统补丁
不论是Windows还是Linux，任何大家操作系统都有漏洞，及时的打上补丁避免漏洞被蓄意攻击利用，是服务器安全最重要的保证之一。
4、账号和密码保护
账号和密码保护可以说是服务器系统的第一道防线，目前网上大部分对服务器系统的攻击都是从截获或猜测密码开始。一旦*进入了系统，那么前面的防卫措施几乎就失去了作用，所以对服务器系统管理员的账号和密码进行管理是保证系统安全非常重要的措施。
5、安装网络杀*软件
如今在互联网上，病*的传播非常猖獗，因此，在网络服务器上安装网络版的杀*软件来控制病*传播显得尤为重要。同时，在使用杀*软件时，必须要定期或及时升级杀*软件，坚持每天自动更新病*库。
6、监测系统日志
运行系统日志程序，系统会记录下所有用户使用系统的情形，包括最近登录时间、使用的账号、进行的活动等。日志程序会定期生成报表，通过对报表进行分析，你可以知道是否有异常现象。
四、什么是运维
运维是运维从业人员，负责维护并确保整个服务的高可用*，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。
无论做什么运维，运维工程师最基本的职责都是负责服务的稳定*，确保服务可以7*24H不间断地为用户提供服务。在此之上运维工程师的主要工作职责如下：
1、质量：保障并不断提升服务的可用*，确保用户数据安全，提升用户体验。
2、效率：用自动化的工具/平台提升软件在研发生命周期中的工程效率。
3、成本：通过技术手段优化服务架构、*能调优；通过资源优化组合降低成本、提升ROI。
扩展资料
运维人员的要求特别严苛，因为运维人员针对不同的问题，需要不断的补充扩大自己的知识和研究范畴。
在初级阶段，优秀运维人员会体现出格外出众的主动*和责任心，面对陌生的业务会主动学习和拓展自己对业务对认识和相应的知识范畴，以能够足够的胜任业务的独立维护。
在逐步的发展阶段中，注重总结反省的工程师会逐渐成长为高阶运维人员，通常他们会有比较体系化的服务运维理解。也有一部分工程师由于出色的项目管理规划能力，逐渐成为项目经理。
再进一步的发展，高阶的运维人员对于产品的理解将非常的透彻，因而在这种情况下，高阶运维人员甚至可以成为产品的产品经理、产品研发的咨询顾问，在产品功能的设计与开发中起到至关重要的角色。