大家好，今天来为大家解答服务器集群图这个问题的一些问题点，包括分布式与集群的区别是什么也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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、分布式与集群的区别是什么
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1.两大关键特*
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展*与可用*的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特*：
·可扩展*－－集群的*能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的*能。
·高可用*－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用*。
2.两大能力
为了具有可扩展*和高可用*特点，集群的必须具备以下两大能力：
·负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
·错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3.两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
·集群－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群向内部服务实体的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
·内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群下隐藏了各个服务实体的内部，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux集群主要分成三大类(高可用集群，负载均衡集群，科学计算集群)
高可用集群(High *ailability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High *ailability高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance负载均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing高*能科学计算集群
(Beowulf类集群....)
三、详细介绍
1.高可用集群(High *ailability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。(请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2.负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3.科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高*能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1高*能计算分类
3.1.1高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高*能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME-- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home）就是这一类型应用。这一项目是利用Inter上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Inter上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Inter计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.1.2分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据*。按照Flynn的分类，分布式的高*能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多，但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织*，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。
三、*机,工作站,集群的功能与区别
1、*机一般就是资源较少（终端、客户机等），比如
产品型号：ZR1TC2-4091M
产品类型：瘦客户机
处理器：ARM
Cortex-A9
内存：1G DDR3
硬盘：8G NAND
Flash
网卡：百兆
管理：---
机构：塔式
电源：5W
操作系统：嵌入式Linux系统
2、工作站一般指的是图形工作站，比如
产品型号：ZI2I4W7-24398DMP
产品类型：双路四十八核工作站
处理器：Xeon
Platinum 8168×2
内存：192GB DDR4 REG ECC
硬盘：SSD NVMe M.2
1TB
管理：硬件监控、远程管理
绘图卡：Quadro
P6000
机构：塔式
电源：1300W
操作系统：windows10（选配）
服务：银牌服务
3、集群，一般是多台服务器搭建的集群，比如
产品型号：ZI2W6S7-8438HV
产品类型：双路十六核机架式服务器
处理器：Xeon Silver
4110
内存：8G DDR4 REG ECC
硬盘：HD SATA3
2TB
网卡：双千兆
管理：硬件监控、远程管理
机构：2U机架式
电源：500W
操作系统：Linux免费版
/ VMware ESXi
服务：全国联保叁年质保