CN108268076B - 一种基于大数据的机房运行安全评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于大数据的机房运行安全评估系统，包括设备检测终端、云服务器和移动终端，设备检测终端与云服务器连接，云服务器与移动终端进行双向连接；设备检测终端包括处理器以及与处理器连接的温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块和故障累计模块连接，设备运行状态检测模块与故障累计模块连接。本发明通过云服务器结合各设备所处的温度、湿度环境、运行时长和故障次数对设备的安全性进行评估，得到设备的实际使用寿命，便于为工作人员提供有价值的参考数据，可靠性高，降低了因设备故障造成的经济损失，提高了经济效益。
Description
技术领域
本发明属于机房设备检测技术领域，涉及到一种基于大数据的机房运行安全评估系统。
背景技术
随着信息技术的发展和普及，计算机系统及通信设备数量与日俱增，规模越来越大，为保证机房的安全运行，保证机房中的计算机有良好的运行环境，需要对计算机机房环境进行有效监测，由于机房内布置有大量的数据设备，其散热量大，如没有及时排出热量，容易使设备过热而影响使用，而机房内的湿度也大大影响着设备的使用寿命。
而目前通过空调对机房内的环境进行控制，以提高机房内设备的使用寿命，但是单独对机房内的环境进行检测，无法对机房内的安全使用性能进行评估，不便于监控设备的使用寿命，进而工作人员无法了解设备的使用使用情况，存在可靠性低和经济损失严重的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的机房运行安全评估系统，解决了现有技术无法对机房内的设备的安全使用性能进行评估以及可靠性差的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于大数据的机房运行安全评估系统，包括设备检测终端、云服务器和移动终端，所述设备检测终端与云服务器连接，所述云服务器与移动终端进行双向连接；
所述设备检测终端实时检测机房内各设备的温度、湿度信息以及机房内设备运行的状态，根据设备运行的状态对设备的工作时长进行统计，同时统计在累计的时长内设备发生故障的次数，并将检测的温度、湿度、设备运行状态、设备工作时长以及设备出现故障的次数发送至云服务器；
所述云服务器接收设备检测终端发送的若干设备的温度信息，将若干温度信息与设定的安全温度范围进行一一对比，将高于最高安全温度的温度信息与最高安全温度值进行比较，将低于最低安全温度的温度信息与最低安全温度进行比较，并取绝对值，得到温度差集合△T＝{△t1,△t2,...,△ti}；
接收设备检测终端发送的若干设备的湿度信息，将若干湿度信息与设定的安全湿度范围进行一一对比，将高于最高安全湿度的湿度信息与最高安全湿度值进行比较，将低于最低安全湿度的湿度信息与最低安全湿度进行比较并取绝对值，得到湿度差集合△H＝{△h1,△h2,...,△hj}，其中，检测的湿度信息位于安全湿度范围内，则检测的湿度信息不与安全湿度范围进行对比；
所述云服务器接收处理器发送的机房内各设备的运行时间以及各设备在运行的时间内发生的故障次数，各设备在运行时间内发生的故障次数采用集合Cn＝{c1,c2,...,ci}，以及各设备的运行时间采用集合Sm＝{s1,s2,...,si}，i为机房内的设备数量；
所述云服务器通过设备安全性评估算法对机房内设备的损坏系数进行计算，并通过损坏系数得到设备的使用寿命；
云服务器将各设备的使用寿命发送至移动终端，工作人员通过移动终端了解各设备的使用寿命状况，同时，移动终端发送机房内各设备的安全湿度范围和安全温度范围至云服务器。
进一步地，所述设备检测终端包括温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块、故障累计模块和处理器，所述处理器分别与温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块和故障累计模块连接，所述设备运行状态检测模块与故障累计模块连接；
所述温度检测模块包括若干温度传感器，分别安装在机房的设备内，各温度传感器采集的温度以及对应的编码发送至处理器，检测的温度构成集合Ti＝{t1,t2,...,ti},i为温度传感器的数量；
所述湿度检测模块包括若干湿度传感器，分别安装在机房的设备内，各湿度传感器采集的湿度以及湿度传感器对应的编码发送至处理器，检测的湿度构成集合Hj＝{h1,h2,...,hj},j为湿度传感器的数量；
所述设备运行状态检测模块用于检测设备的运行状态，并将检测的设备运行状态发送至处理器，一旦检测到设备停止，则发送设备停止信息至故障累计模块；
所述时长统计模块用于统计各设备运行过程中所累计的时间信息，并将累计的时间发送至处理器；
所述故障累计模块与设备运行状态检测模块连接，接收设备运行状态检测模块发送的设备停止信息，统计各设备在运行所累计的时间内发生的故障次数，并将统计的故障次数发送至处理器；
所述处理器用于接收温度检测模块发送的温度信息、湿度检测模块发送的湿度信息、时长统计模块累积的时间以及故障累计模块统计的设备发生故障的次数，并将温度信息、湿度信息、累计时长和统计的故障次数发送至云服务器。
进一步地，所述设备安全性评估算法所采用的公式为
其中，Dq为设备的损坏系数，ρ为常数且为1.012，Dq表示i个设备中任意一个设备的损坏系数，Dq＞1，所述损坏系数与设备的实际使用寿命成反比，不同的损坏系数对应不同的实际使用寿命，所述使用寿命与损坏系数间的关系为K＝10000/Dq，K为设备的使用寿命。
本发明的有益效果：
本发明提供的基于大数据的机房运行安全评估系统，采集机房里各设备内的温度和湿度环境以及设备运行时长和故障发生次数，通过云服务器结合设备所处的环境参数、运行时长和故障次数对设备的安全性进行评估，得到设备的实际使用寿命，便于为工作人员提供有价值的参考数据，可靠性高，降低了因设备故障造成的经济损失，提高了经济效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于大数据的机房运行安全评估系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于大数据的机房运行安全评估系统，包括设备检测终端、云服务器和移动终端，所述设备检测终端与云服务器连接，所述云服务器与移动终端进行双向连接。
所述设备检测终端安装在机房内，实时检测机房内的温度、湿度信息以及机房内设备运行的状态，根据设备运行的状态对设备的工作时长进行统计，同时统计在累计的时长内设备发生故障的次数，并将检测的温度、湿度、设备运行状态、设备工作时长以及设备出现故障的次数发送至云服务器。
所述设备检测终端包括温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块、故障累计模块和处理器，所述处理器分别与温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块和故障累计模块连接，所述设备运行状态检测模块与故障累计模块连接；
所述温度检测模块包括若干温度传感器，分别安装在机房的设备内，且不同的温度传感器采用不同的编码进行编号，编号顺序分别为1,2,3，...，各温度传感器采集的温度以及对应的编码发送至处理器，检测的温度构成集合Ti＝{t1,t2,...,ti},i为温度传感器的数量。
所述湿度检测模块包括若干湿度传感器，分别安装在机房的设备内，且不同的湿度传感器采用不同的编码进行编码，编号顺序分别为1,2,3，...，各湿度传感器采集的湿度以及湿度传感器对应的编码发送至处理器，检测的湿度构成集合Hj＝{h1,h2,...,hj},j为湿度传感器的数量。
设备运行状态检测模块用于检测设备的运行状态，并将检测的设备运行状态发送至处理器，一旦检测到设备停止，则发送设备停止信息至故障累计模块；
所述时长统计模块用于统计各设备运行过程中所累计的时间信息，并将累计的时间发送至处理器；
所述故障累计模块与设备运行状态检测模块连接，接收设备运行状态检测模块发送的设备停止信息，统计各设备在运行所累计的时间内发生的故障次数，并将统计的故障次数发送至处理器；
所述处理器用于接收温度检测模块发送的温度信息、湿度检测模块发送的湿度信息、时长统计模块累积的时间以及故障累计模块统计的设备发生故障的次数，并将温度信息、湿度信息、累计时长和统计的故障次数发送至云服务器。
所述云服务器对接收的温度检测模块发送的若干温度信息与设定的安全温度范围进行一一对比，将高于最高安全温度的温度信息与最高安全温度值进行比较，将低于最低安全温度的温度信息与最低安全温度进行比较并取绝对值，得到温度差集合△T＝{△t1,△t2,...,△ti}，其中，检测的温度信息位于安全温度范围内，则检测的温度信息不与安全温度范围进行对比，该温度差设为0；将接收的湿度检测模块发送的若干湿度信息与设定的安全湿度范围进行一一对比，将高于最高安全湿度的湿度信息与最高安全湿度值进行比较，将低于最低安全湿度的湿度信息与最低安全湿度进行比较并取绝对值，得到湿度差集合△H＝{△h1,△h2,...,△hj}，其中，检测的湿度信息位于安全湿度范围内，则检测的湿度信息不与安全湿度范围进行对比，该温度差设为0。
云服务器接收处理器发送的机房内各设备的运行时间以及各设备在运行的时间内发生的故障次数，各设备在运行时间内发生的故障次数采用集合Cn＝{c1,c2,...,ci}，以及各设备的运行时间采用集合Sm＝{s1,s2,...,si}，i为机房内的设备数量。
所述云服务器通过设备安全性评估算法对机房内设备的损坏系数进行计算，所述设备安全性评估算法所采用的公式为
其中，Dq为设备的损坏系数，ρ为常数且为1.012，Dq表示i个设备中任意一个设备的损坏系数，Dq＞1，所述损坏系数与设备的实际使用寿命成反比，不同的损坏系数对应不同的实际使用寿命，所述使用寿命与损坏系数间的关系为K＝10000/Dq，K为设备的使用寿命。
云服务器将各设备的使用寿命发送至移动终端，工作人员通过移动终端可了解各设备的使用寿命状况，同时，移动终端发送机房内各设备的安全湿度范围和安全温度范围，实现设备的参数修改，便于为工作人员提供可靠的设备使用寿命的计算，避免设备损坏造成的经济损失。
本发明提供的基于大数据的机房运行安全评估系统，采集机房里各设备内的温度和湿度环境以及设备运行时长和故障发生次数，通过云服务器结合设备所处的环境参数、运行时长和故障次数对设备的安全性进行评估，得到设备的实际使用寿命，便于为工作人员提供有价值的参考数据，可靠性高，降低了因设备故障造成的经济损失，提高了经济效益。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于大数据的机房运行安全评估系统，其特征在于：包括设备检测终端、云服务器和移动终端，所述设备检测终端与云服务器连接，所述云服务器与移动终端进行双向连接；
所述设备检测终端实时检测机房内各设备的温度、湿度信息以及机房内设备运行的状态，根据设备运行的状态对设备的工作时长进行统计，同时统计在累计的时长内设备发生故障的次数，并将检测的温度、湿度、设备运行状态、设备工作时长以及设备出现故障的次数发送至云服务器；
所述云服务器接收设备检测终端发送的若干设备的温度信息，将若干温度信息与设定的安全温度范围进行一一对比，将高于最高安全温度的温度信息与最高安全温度值进行比较，将低于最低安全温度的温度信息与最低安全温度进行比较，并取绝对值，得到温度差集合△T＝{△t1,△t2,...,△ti}；检测的温度信息位于安全温度范围内，则相应的温度差设为0；
接收设备检测终端发送的若干设备的湿度信息，将若干湿度信息与设定的安全湿度范围进行一一对比，将高于最高安全湿度的湿度信息与最高安全湿度值进行比较，将低于最低安全湿度的湿度信息与最低安全湿度进行比较并取绝对值，得到湿度差集合△H＝{△h1,△h2,...,△hj}，其中，检测的湿度信息位于安全湿度范围内，则相应的湿度差设为0；j为湿度传感器的数量；
所述云服务器接收处理器发送的机房内各设备的运行时间以及各设备在运行的时间内发生的故障次数，各设备在运行时间内发生的故障次数采用集合Cn＝{c1,c2,...,ci}表示，以及各设备的运行时间采用集合Sm＝{s1,s2,...,si}表示，i为机房内的设备数量；
所述云服务器通过设备安全性评估算法对机房内设备的损坏系数进行计算，并通过损坏系数得到设备的使用寿命；
云服务器将各设备的使用寿命发送至移动终端，工作人员通过移动终端了解各设备的使用寿命状况，同时，移动终端发送机房内各设备的安全湿度范围和安全温度范围至云服务器；
所述设备检测终端包括温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块、故障累计模块和处理器，所述处理器分别与温度检测模块、湿度检测模块、设备运行状态检测模块、时长统计模块和故障累计模块连接，所述设备运行状态检测模块与故障累计模块连接；
所述温度检测模块包括若干温度传感器，分别安装在机房的设备内，各温度传感器采集的温度以及对应的编码发送至处理器，检测的温度构成集合Ti＝{t1,t2,...,ti},i为温度传感器的数量；
所述湿度检测模块包括若干湿度传感器，分别安装在机房的设备内，各湿度传感器采集的湿度以及湿度传感器对应的编码发送至处理器，检测的湿度构成集合Hj＝{h1,h2,...,hj},j为湿度传感器的数量；
所述设备运行状态检测模块用于检测设备的运行状态，并将检测的设备运行状态发送至处理器，一旦检测到设备停止，则发送设备停止信息至故障累计模块；
所述时长统计模块用于统计各设备运行过程中所累计的时间信息，并将累计的时间信息发送至处理器；
所述故障累计模块与设备运行状态检测模块连接，接收设备运行状态检测模块发送的设备停止信息，统计各设备在运行所累计的时间内发生的故障次数，并将统计的故障次数发送至处理器；
所述处理器用于接收温度检测模块发送的温度信息、湿度检测模块发送的湿度信息、时长统计模块累积的时间以及故障累计模块统计的设备发生故障的次数，并将温度信息、湿度信息、累计时长和统计的故障次数发送至云服务器；
所述设备安全性评估算法所采用的公式为
其中，ρ
为常数且为1.012，Dq表示i个设备中任意一个设备的损坏系数，Dq＞1，所述损坏系数与设备的实际使用寿命成反比，不同的损坏系数对应不同的实际使用寿命，所述使用寿命与损坏系数间的关系为K＝10000/Dq，K为设备的使用寿命。
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