运维从业人员如何留住健康

相信大家已经注意到了，运维人员的大部分时间都花在电脑桌前工作，这会损害运维人员的健康。其实不需要多么复杂的养生，你只需每天做一些小小的改变，就可以摆脱病痛、保持健康。下面介绍一下我的一些经验给大家。希望对大家有所启发。

动静结合、经常变换姿势

虽然站立桌、昂贵的椅子和一些基于人体工程学的玩意的确很酷，哪怕LINUS（linux创始人）都在踏步机前工作，而事实上你并不需要这些。

关键是要变换姿势，如果你保持一个姿势数个小时不活动，你的脖子在数天后疼痛是必然的。每15分钟站起、坐下、跳、蹲下、活动一下手脚、放松一下眼睛；每小时变换一下姿势；每天走一走，爬一些楼梯，保证你的健康会得到很大的改善，关节的僵硬和肌肉的疼痛都会得到缓解。

我个人拥有一个电动站立式办公桌， 每个小时我都变换一下姿势。而且我设置一个程序来提醒我每15分钟做一个小休息，每个小时做时间较长的休息。对于MAC操作系统而言，有个“Time out”应用非常好，在windows上，我一般采用“Big Stretch Reminder”。

锻炼、正确的锻炼

锻炼是改善健康最好的方法之一，但是必须用正确的方法锻炼。首先要确保不要在无用的事情上浪费时间。

跑步真的适合你吗？

跑步被广泛当作一种锻炼方式，其实并不适用于所有人。在决定通过跑步来锻炼以前，你需要确认两件事情：

1、你的身体状态足以满足跑步锻炼所需，一个严酷的事实是大部分运维人员达不到跑步锻炼所需的身体条件。

2、 跑步锻炼需要掌握正确的跑步姿势和跑步方法。

不正确的跑步姿势极有可能损伤背部和膝部。如果想跑步锻炼，请先确保体重不要过大，学习正确的姿势和方法，以慢速跑和短距离跑开始练习。所有超过5公里的跑步练习都是过度的，最好是不要以跑步来锻炼（对长期缺乏锻炼的运维人员而言）

不要到健身房健身

其实你已经意识到了健康的重要性了，从你办了健身卡、买了健身装备都能看出来，可是，你到底去了多少次健身房呢，可能都是少之又少吧，其实大家都明白，花钱购买这些健身设备和卡，主要是为了实现自己内心的“圆满”。

另外，高强度的健身方式适用于有意保持健美外形或有意取得某种特定目标的职业人士。通常，高强度训练不适合运维人员们。

我们都有自己的职业目标和适合自己的使命，所以就不要玩健身了嘛。没有效果，还会出现太多疼痛和受伤。因而，健康的运维人员不需要高强度健身。

应该步行健身

步行比跑步和其他的方式更好。步行简单、安全而且有效。我每天步行5-10公里，这个习惯将会给我们的健康带来很大的改善。请买双薄鞋底的好鞋子（仔细看好，不要买仿制经典篮球鞋）开始步行锻炼吧！

如果感到太单调，跑步时可听听音乐或者听听电子书。边学习边锻炼，多么充实！

持续的坚持

你开始步行锻炼了？如果开始了，就要坚持下去。

不要三天打鱼，两天晒网，每天运动量不宜过多，不要以为今天的过量运动能弥补昨天的偷懒，任何的锻炼，要保证效果，都是长期、持续坚持才能实现的。

如果你坚持不了，那其实不建议你去健身，因为偶尔过量的运动还会伤害你的身体。

运维人员们花了太多时间坐在电脑前，可能都忘记怎么运动了。建议从头开始，但不需要任何额外的器材，你只需要在视频网站上搜索运动操视频，然后跟着一起运动即可。

当你的运动变得自然平稳，当你走路柔软得像老虎，当你的身材正在变得优雅，这就是我们想要的效果，此时，大部分疼痛都将离你而去。我建议以下简单的辅助练习：

俯卧撑、下蹲、引体向上和桥式运动。使所有事情简化而不是复杂化。

设定小的目标，百分之百关注在动作技巧上。如果你有兴趣，请阅读一些相关书籍， 书中还是有很多智慧技巧能帮助我们进步的。

睡眠

最后，我必须指出的是优质睡眠。大家知道，但却实践的少。使你自己在一个结实的床垫上度过一整晚。不要在晚上还盯着电脑或者手机和平板，至少保证睡前一小时不使用这些电子产品。10点上床，6点半起床，你就是个快乐运维人员！

说说结论：

可能大家已经知道了，获得健康很容易。只需保持以下习惯：

变换姿势

经常休息

不做蠢事，比如高强度器材健身

更多的步行

正确呼吸

训练灵活性和力量

更多的睡眠

只要坚持几个月，你就会看到收获。有健康才有一切，那就好好学习吧！

这不，彩蛋又来啦

作为51CTO的特级讲师和专家博主，我将多年来在新浪网和阿里云担任系统架构师的经验，融合进51CTO订阅专栏《轻松玩转ELK海量可视化日志分析系统》

能学到什么技能

1、结合企业真实项目需求，分析ELK架构的应用场景和价值 

2、动手实战构建ELK 海量日志分析平台 

3、利用Logstash实时采集不同项目系统的海量信息，对海量数据进行过滤和解析，同时可以自定义匹配模式解析项目中的复杂结构日志，并按日志类别和日期回滚输出到ElasticSearch集群建立索引 

4、利用Kibana 实现海量日志的分析查询、数据可视化及监控预警 。

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6、Logstash Input插件、Filter插件、Output插件应用详解

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