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服务器基础设施管理：企业级服务器培训计划 (服务器基础设施)
简介
随着企业对基于服务器的应用程序和服务的依赖性不断增加，对合格的服务器基础设施管理人员的需求也在不断增长。企业级服务器培训计划旨在为个人提供所需的知识和技能，让他们能够有效地管理和维护服务器基础设施。
课程目标
- 了解服务器基础设施的关键组件
- 掌握服务器操作系统和虚拟化的概念
- 学习存储管理、网络和安全性最佳实践
- 获得故障排除和问题解决技能
- 熟悉行业最佳实践和标准
课程内容
企业级服务器培训计划提供了全面的课程，涵盖各种服务器基础设施管理主题，包括：
- 服务器硬件和架构
- Linux 和 Windows 服务器操作系统
- 虚拟化和云计算
- 存储管理（SAN 和 NAS）
- 网络基础设施和安全
- 备份和灾难恢复
- 性能监控和故障排除
- 最佳实践和标准（如 ISO27001）
目标受众
企业级服务器培训计划适合希望在服务器基础设施管理领域提升技能的个人，包括：
- 系统管理员
- 网络工程师
- IT 技术人员
- 希望在 IT 行业从事职业生涯的人员
好处
完成企业级服务器培训计划后，参与者将获得以下好处：
- 获得服务器基础设施管理的深入知识
- 提高操作和维护服务器环境的信心
- 提升故障排除和问题解决能力
- 符合行业最佳实践和标准，以确保服务器基础设施的安全和可靠性
- 获得职业发展的机会，晋升为高级 IT 职位
培训形式
企业级服务器培训计划可以通过多种方式提供，包括：
- 现场培训
- 线上培训
- 混合式培训（结合现场和线上学习）
寻找合适的培训计划
在选择企业级服务器培训计划时，考虑以下因素至关重要：
- 培训机构的信誉和经验
- 课程内容和涵盖范围
- 培训形式和交付方式
- 培训成本和可负担性
- 获取认证的机会
结论
完成企业级服务器培训计划为个人提供了在当今快节奏的 IT 环境中取得成功的所需的知识和技能。通过掌握服务器基础设施管理的各个方面，参与者可以成为宝贵的 IT 资产，并为其职业生涯打开新的可能性。
什么是 I T ?
IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。 有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。 通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。 信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。 卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。 从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。 如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。 整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。 但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。 在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。 如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。 客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。 但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死! 可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。 有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。 后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。 这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。 这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。 不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。 如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。 一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。 IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。 在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。 信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。 功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。 譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。 美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。 如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。 大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。 按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。 冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。 就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。 但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。 ”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。 ”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代! 波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H.达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。 拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。 所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。 数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。 信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。 智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。 知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？ 智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个*智慧。 行动则又会产生新的交易数据。 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。 同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。 在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。 到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。 企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能*企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。 但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。 更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。 好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。 但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。 但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!
信息化建设项目主要包括哪些内容？
信息化建设项目是推动企业转型升级的重要手段，主要包括以下六个方面：1. 信息化基础设施建设：涉及机房设计、网络设备、服务器、存储设备和终端等硬件采购，以及操作系统和基础软件的配置。 2. 信息化软件系统建设：包括业务信息系统（如ERP、CRM）、管理信息系统、决策支持系统和运维管理系统等，旨在提高企业的运营效率和决策水平。 3. 组织体系建设：建立专门的信息化组织架构，培养专业化的信息化人才队伍，确保信息化战略与企业的业务目标相一致。 4. 安全与备份体系：涵盖信息安全防护措施和灾难恢复计划，以保障数据的安全性和完整性。 5. 教育与培训：为员工提供信息技术相关的培训，提升其信息化素养，以适应信息化发展需求。 6. 业务连续性管理：通过流程优化，确保企业在信息化过程中业务的连续性和高效率运行。 这些部分共同构成了一个全方位的信息化战略，助力企业充分利用现代信息技术，提升其市场竞争力。
大数据学习都能干什么？
大数据学习都能干什么？
当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。 他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。 下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。 ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。 ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。 而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。 并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。 过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。 充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。 信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。 信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。 为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。 随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。 预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
相关标签： 服务器基础设施管理、 服务器基础设施、 企业级服务器培训计划、
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