運維從業人員如何留住健康

相信你們已經注意到了，運維人員的大部分時間都花在電腦桌前工做，這會損害運維人員的健康。其實不須要多麼複雜的養生，你只需天天作一些小小的改變，就能夠擺脫病痛、保持健康。下面介紹一下個人一些經驗給你們。但願對你們有所啓發。

動靜結合、常常變換姿式

雖然站立桌、昂貴的椅子和一些基於人體工程學的玩意的確很酷，哪怕LINUS（linux創始人）都在踏步機前工做，而事實上你並不須要這些。

關鍵是要變換姿式，若是你保持一個姿式數個小時不活動，你的脖子在數天後疼痛是必然的。每15分鐘站起、坐下、跳、蹲下、活動一下手腳、放鬆一下眼睛；每小時變換一下姿式；天天走一走，爬一些樓梯，保證你的健康會獲得很大的改善，關節的僵硬和肌肉的疼痛都會獲得緩解。

我我的擁有一個電動站立式辦公桌， 每一個小時我都變換一下姿式。並且我設置一個程序來提醒我每15分鐘作一個小休息，每一個小時作時間較長的休息。對於MAC操做系統而言，有個「Time out」應用很是好，在windows上，我通常採用「Big Stretch Reminder」。

鍛鍊、正確的鍛鍊

鍛鍊是改善健康最好的方法之一，可是必須用正確的方法鍛鍊。首先要確保不要在無用的事情上浪費時間。

跑步真的適合你嗎？

跑步被普遍看成一種鍛鍊方式，其實並不適用於全部人。在決定經過跑步來鍛鍊之前，你須要確認兩件事情：

一、你的身體狀態足以知足跑步鍛鍊所需，一個嚴酷的事實是大部分運維人員達不到跑步鍛鍊所需的身體條件。
二、 跑步鍛鍊須要掌握正確的跑步姿式和跑步方法。

不正確的跑步姿式極有可能損傷背部和膝部。若是想跑步鍛鍊，請先確保體重不要過大，學習正確的姿式和方法，以慢速跑和短距離跑開始練習。全部超過5千米的跑步練習都是過分的，最好是不要以跑步來鍛鍊（對長期缺少鍛鍊的運維人員而言）

不要到健身房健身

其實你已經意識到了健康的重要性了，從你辦了健身卡、買了健身裝備都能看出來，但是，你到底去了多少次健身房呢，可能都是少之又少吧，其實你們都明白，花錢購買這些健身設備和卡，主要是爲了實現本身心裏的「圓滿」。

另外，高強度的健身方式適用於有意保持健美外形或有意取得某種特定目標的職業人士。一般，高強度訓練不適合運維人員們。

咱們都有本身的職業目標和適合本身的使命，因此就不要玩健身了嘛。沒有效果，還會出現太多疼痛和受傷。於是，健康的運維人員不須要高強度健身。

應該步行健身

步行比跑步和其餘的方式更好。步行簡單、安全並且有效。我天天步行5-10千米，這個習慣將會給咱們的健康帶來很大的改善。請買雙薄鞋底的好鞋子（仔細看好，不要買仿製經典籃球鞋）開始步行鍛鍊吧！

若是感到太單調，跑步時可聽聽音樂或者聽聽電子書。邊學習邊鍛鍊，多麼充實！

持續的堅持

你開始步行鍛鍊了？若是開始了，就要堅持下去。

不要三天打魚，兩天曬網，天天運動量不宜過多，不要覺得今天的過量運動能彌補昨天的偷懶，任何的鍛鍊，要保證效果，都是長期、持續堅持才能實現的。

若是你堅持不了，那其實不建議你去健身，由於偶爾過量的運動還會傷害你的身體。

運維人員們花了太多時間坐在電腦前，可能都忘記怎麼運動了。建議從頭開始，但不須要任何額外的器材，你只須要在視頻網站上搜索運動操視頻，而後跟着一塊兒運動便可。

當你的運動變得天然平穩，當你走路柔軟得像老虎，當你的身材正在變得優雅，這就是咱們想要的效果，此時，大部分疼痛都將離你而去。我建議如下簡單的輔助練習：

俯臥撐、下蹲、引體向上和橋式運動。使全部事情簡化而不是複雜化。
設定小的目標，百分之百關注在動做技巧上。若是你有興趣，請閱讀一些相關書籍， 書中仍是有不少智慧技巧能幫助咱們進步的。

睡眠

最後，我必須指出的是優質睡眠。你們知道，但卻實踐的少。使你本身在一個結實的牀墊上度過一整晚。不要在晚上還盯着電腦或者手機和平板，至少保證睡前一小時不使用這些電子產品。10點上牀，6點半起牀，你就是個快樂運維人員！

說說結論：

可能你們已經知道了，得到健康很容易。只需保持如下習慣：

變換姿式
常常休息
不作蠢事，好比高強度器材健身
更多的步行
正確呼吸
訓練靈活性和力量
更多的睡眠

只要堅持幾個月，你就會看到收穫。有健康纔有一切，那就好好學習吧！

這不，彩蛋又來啦

做爲51CTO的特級講師和專家博主，我將多年來在新浪網和阿里雲擔任系統架構師的經驗，融合進51CTO訂閱專欄《輕鬆玩轉ELK海量可視化日誌分析系統》

能學到什麼技能

一、結合企業真實項目需求，分析ELK架構的應用場景和價值
二、動手實戰構建ELK 海量日誌分析平臺
三、利用Logstash實時採集不一樣項目系統的海量信息，對海量數據進行過濾和解析，同時能夠自定義匹配模式解析項目中的複雜結構日誌，並按日誌類別和日期回滾輸出到ElasticSearch集羣創建索引
四、利用Kibana 實現海量日誌的分析查詢、數據可視化及監控預警 。
五、Logstash核心配置語法以及Filebeat組件的靈活使用
六、Logstash Input插件、Filter插件、Output插件應用詳解
七、實戰：Logstash 實現海量日誌採集、過濾、解析、輸出