各位老铁们好，相信很多人对阿里云服务器运维都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于阿里云服务器运维以及阿里云租服务器负责维护吗的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
一、阿里云租服务器负责维护吗
所有云平台的服务器后期的维护都由两大部分，
一部分是云平台的维护，比如云服务器后台的开通、开关机、重启、CPU、内存资源分配、快照、CDN、存储等都由厂商提供维护，如果云平台本身出现功能*的问题例如后台不知道如何操作，或者部分后台管理功能不能正常使用都由厂商提供售后，一般现有的云厂商都采用工单系统和售后电话两种方式；
另外一部分就是操作系统和数据库的维护，这部分需要用户自己招聘专业的运维人员来维护，或者交给第三方运维，常见的问题如网站打不开，CPU跑满，网站中*，网站程序异常，网站响应慢等等，由于这些问题跟云平台无关，所以厂商不提供售后，自己招人成本又高，所以许多中小企业甚至一些技术团队成熟的大企业最常用的方式就是采用第三方服务商，这种形式在海外已经非常成熟，国内目前也有一些专门提供云服务的公司，比如阿里云系有北京的君云时代和上海的驻云信息，腾讯系有安畅网络。
二、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
三、阿里云有哪些产品和技术
阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。
阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微*、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。
扩展资料：
阿里云主要产品：
1、弹*计算：
云服务器ECS：可弹*扩展、安全、稳定、易用的计算服务
块存储：可弹*扩展、高*能、高可靠的块级随机存储
专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务
弹*伸缩：自动调整弹*计算资源的管理服务
资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源
容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务
高*能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机
批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务
E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务
2、数据库：
云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL
云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用
云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型
云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应
PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库
云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库
云数据库OceanBase：金融级高可靠、高*能、分布式自研数据库
数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构
数据管理：比phpMyadmin更强大，比N*icat更易用
3、存储：
对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务
文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务
归档存储：海量数据的长期归档、备份服务
块存储：可弹*扩展、高*能、高可靠的块级随机存储
表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务
4、网络：
CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务
专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络
高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务
NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关
2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。
5、大数据：
MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。
QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。
大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态
Dat*数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求
关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，*还原研判等
推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比
公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势
企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务
数据集成：稳定高效、弹*伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道
分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析*和业务探索
流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具
6、人工智能：
机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估
语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验
人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和*别识别、人脸关键点定位等独立服务模块
印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景
7、云安全：
服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全
DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠
Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全
加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案
CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问
数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险
绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如*，暴恐，涉政等，省去90%人力成本
安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全
云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系
态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案
先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费
移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反和反逆向能力。
8、互联网中间件：
企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、
消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件
分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务
云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台
业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品
9、分析：
E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务
云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库
高*能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机
大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案
分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析
开放搜索：结构化数据搜索托管服务
QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。
参考资料：
百度百科-阿里云