某三甲医院主动预防式运维实践报告

**某三甲医院主动预防式运维实践报告**

**前言**

随着医疗技术的快速发展，医院的信息系统日益复杂化。传统的运维模式难以满足医院对高可用、安全性和性能的需求。因此，我们决定采取主动预防式运维实践，以确保医院的信息系统稳定运行。

**一、背景**

我们的医院是一家三甲医院，拥有多个临床科室和管理部门。医院的信息系统包括多台服务器、存储设备、网络设备等。传统的运维模式主要是通过监控和故障修复来保证系统的稳定性。

然而，这种模式存在以下问题：

* 监控工具难以实时监测到系统中的异常情况。
* 故障修复通常需要长时间，导致系统不可用。
* 人工维护成本高昂，难以满足医院对高可用的需求。

**二、主动预防式运维实践**

为了解决上述问题，我们决定采取主动预防式运维实践。这种模式通过自动化监控和故障修复来保证系统的稳定性。

###1. 自动化监控我们使用 Prometheus 和 Grafana 来实现自动化监控。Prometheus 是一个开源监控系统，能够实时监测到系统中的异常情况。Grafana 是一个数据可视化工具，可以帮助我们快速了解系统的运行状态。

**代码示例**

# prometheus.ymlglobal:
 scrape_interval:10sscrape_configs:
 - job_name: 'node-exporter'
 static_configs:
 - targets: ['localhost:9100']

# grafana.json{
 "annotations": {
 "list": [
 {
 "name": "CPU",
 "value": "100%",
 "type": "gauge"
 }
 ]
 },
 "targets": [
 {
 "expr": "avg(node_cpu_seconds_total{mode='idle'})",
 "legendFormat": "{{instance}} {{value}}"
 }
 ]
}

# playbook.yml---
- name: Fix CPU usage hosts: localhost become: yes tasks:
 - name: Check CPU usage shell: "nproc"
 register: cpu_usage - name: Fix CPU usage shell: "echo 'Fixing CPU usage...' && sleep10"
 when: cpu_usage.stdout == '100%'

# playbook.yml---
- name: Perform maintenance hosts: localhost become: yes tasks:
 - name: Check system status shell: "systemctl status"
 register: system_status - name: Perform maintenance shell: "echo 'Performing maintenance...' && sleep10"
 when: system_status.stdout == 'active'