CN109088785A - 一种idc数据中心设备管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种IDC数据中心设备管理系统，包括：用户层模块、业务层模块和数据层模块，所述的用户层模块为系统的Web表现页面，通过HTTP协议向业务层模块传递用户的业务请求，所述的业务层模块负责接受和处理用户层模块发送的业务请求，根据其请求类型读取和解析数据层模块中相应的数据，所述的数据层模块存储机房模型文件、基础介绍信息、设备运行状态数据、历史告警记录。本发明还提供了一种基于IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法。通过本系统能为用户提供了一种B/S体系架构内的三维、高效的互动管理平台，实现虚拟场景交互、机房设备监管等功能，同时能够有效降低了数据中心能耗。

Description

一种IDC数据中心设备管理系统

技术领域

本发明涉及一种IDC数据中心设备管理系统，属于设备管理系统。

背景技术

简单的说IDC数据中心就是指大型机房。就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企事业单位、政府机构、个人提供应用服务器托管、租用业务以及相关增值等方面的全方位服务。通过使用电信的IDC应用服务器托管业务，企业或政府单位无需再建立自己的专门机房、铺设昂贵的通信线路，也无需高薪聘请网络工程师，即可解决自己使用互联网的许多专业需求。

数据中心机房属于电子信息系统机房的范畴，与一般的电子信息系统机房相比，其地位更加重要，设施更加完善，性能更加优良。

在传统信息管理系统(IMS)向办公自动化(OA)发展的过程中，机房管理也面临相同的转换。一方面，在IDC机房中，构成网络核心的许多关键设备对运行环境有着十分严格的要求，依靠人工值守无法及时发现和处理机房内设备CPU、内存、网络等状态信息变化，对于潜在的故障情况也就很难被有效预见、防范和避免；另一方面，IDC机房正朝着信息化网络建设的方向迅猛发展，将促使IDC机房内部设备规模不断扩大，为了使机房及内部设备、设施能够直观、形象地展示，提升管理者对机房内应用服务器或计算机的管理效率，突破传统的机房系统用户界面无法直观显示机房设备设施情况，无法让管理人员及用户快速、直观地定位各个设备运行状态信息的局限性，将虚拟现实(VirtualReality,VR)技术融入到机房设备的监控及管理中，做到机房三维虚拟场景和二维的管理数据有机结合。

发明内容

针对上述技术不足，本发明提供了一种IDC数据中心设备管理系统，实现将三维虚拟场景和二维图表数据有机结合，并将这种互动管理的方式应用在实地的办公、生活中，向机房管理者及用户提供便捷、简单的综合服务，本发明还提供了基于IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法，以实现节能的目的。

本发明所采用的技术方案是：一种IDC数据中心设备管理系统，

采用B/S模式的分层思想设计了一种运行于常见Web浏览器上可的IDC机房3D监控管理系统方案。系统的总体架构可划分为：包括：用户层模块、业务层模块和数据层模块，

所述的用户层模块为系统的Web表现页面，通过HTTP协议向业务层模块传递用户的业务请求，包括漫游交互、信息查询；然后接收业务层模块的反馈结果，并将反馈结果实时地呈现在系统的展示页面中；

所述的业务层模块包括应用服务器、系统功能模块、 SNMP 数据采集模块，所述的业务层模块负责接受和处理用户层模块发送的业务请求，根据其请求类型读取和解析数据层模块中相应的数据，实现机房虚拟漫游、场景模型控制、模型信息查询、设备状态监控、告警信息管理功能，所述的SNMP数据采集模块以异步的形式访问监控设备的SNMP数据，主要为CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量对应的OID参数，并将所收集到的数据存储在数据库中，然后作为场景设备实时数据的主要来源。

作为用户层模块和数据层模块之间数据交互的桥梁，它是虚拟机房系统体系框架中处理用户业务的核心逻辑层，

所述的数据层模块存储机房模型文件、基础介绍信息、设备运行状态数据、历史告警记录，所述的数据层模块通过轻量级的JDBC数据库驱动与业务层模块进行数据交互，接收业务层模块传递的业务请求，然后根据其类型调用对应的业务数据；另一方面，建立机房网络设备的MIB数据表，MIB数据表用于存放SNMP数据监控模块传递的设备状态信息。

当用户发出设备状态监管查看、告警信息检查的请求时，数据层模块便将该数据表中对应信息交由业务层模块进行处理，应用服务器作为业务层模块数据的中转处理部分，利用SNMP数据采集接口与机房场景中的网络设备进行数据交流，并通过轻量级的JDBC驱动连接系统数据库，为系统的主要功能模块提供数据库中相应的查询数据。

所述的SNMP数据采集模块是系统与机房被管设备之间监控数据传输的纽带，通过读取、设置、告警上传等命令对被管设备进行操作管理，然后获取并解析监控对象的OID参数实现机房网络设备运行的实时监控。

所述的SNMP数据采集模块采用了基于Java语言开发的SNMP4J库来封装设计该模块下的数据监控程序，用户进行业务查询时，系统将调用SNMP数据采集模块以异步访问的形式遍历被管设备的SNMP数据，并监听设备的Trap信息；然后对采集到的信息进行判断和解析，并推送至Web表现页面。

在B/S架构模式下，系统的各功能模块之间既相互独立，又紧密相联。按照各功能模块类型和用途的不同进行分类包括：机房虚拟漫游模块、SNMP数据采集模块、设备状态监控管理、场景告警信息管理模块。

所述的设备状态监控管理模块用于接收SNMP数据采集模块传递的监控状态参数，然后以HighCharts动态图表的形式呈现实时数据的动态趋势。

为了确保设备状态监控数据的动态实时更新、设备状态数据监控模块推送的动态图表页面内引入了Ajax引擎，该引擎以异步数据交互方式访问系统应用服务器，从而实现对数据展示页面的局部动态更新，降低了浏览器界面重载的压力。

所述的设备状态监控管理模块总体按照Web浏览器-应用服务器-数据库的处理模式呈现相应的信息界面，包括CPU使用率、内存使用率，磁盘占用空间、网络流量。同时，设备状态监控管理模块允许用户在管理界面中通过输入设备的IP地址、名称、托管类型、空间位置等信息实现监控对象的添加功能。

所述的场景告警信息管理模块：在SNMP简单网络管理协议中，场景设备运行状态的告警机制可分为轮询和SNMPTrap告警两种模式。轮询是NMS管理进程定期地向监控设备的代理进程下达Get、Set类型的命令，并对监控设备所反馈的信息进行判断；若反馈的数据异常，则判定代理设备出故障。Trap告警是网络中代理设备自动地将告警故障信息上传至NMS管理进程，这种模式省去了人工查询的繁琐过程，因此采用SNMPTrap告警上传模式。

所述的场景告警信息管理模块与SNMP数据采集模块、设备状态监控管理模块联动通信，接收监控设备的Trap告警信息并推送至用户层模块的展示界面中，当出现告警时，机房虚拟场景能够以不同颜色显示告警所处位置，用户根据场景虚拟提示便可直观定位机房故障位置。在无告警信息的出现情况下，用户可以查看和管理数据中历史告警记录，进而对机房设备进行管理。

基于IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法，包括如下步骤：

步骤1：利用时间序列的分析原理对机房设备负载工况进行未来分布的预测；

步骤2：建立机房设备运行工况与室内环境温度的对应关系；

步骤3在传统闭环控制系统工作原理的基础上，用神经网络去替代整个控制系统中的控制器部分，求出系统被控制量实际值与期望值之间的误差，并将所产生的误差作为调整神经网络模型参数的训练信号，最终通过学习算法对网络模型中涉及的各个参数值进行控制与调节。

所述的步骤1：利用时间序列的分析原理对机房设备负载工况进行未来分布的预测，具体步骤如下：

步骤1.1利用SNMP数据采集模块获得设备的CPU利用率，用此参数的分布状况来表示设备负载工况的波动情况；

步骤1.2根据SNMP数据采集模块采集多组原始数据，采集到的原始数据是按照一定时间间隔排列而成的离散数列，建立原始时间序列组；

步骤1.3通过建立季节性分解模型对原始时间序列进行成分分解，分别得到不同成分的波动情况，

步骤1.4结合霍特.温特预测方法预测出下一时间周期内工况的分布。

所述的步骤2：建立机房设备运行工况与室内环境温度的对应关系，具体为：

步骤2.1利用BP神经网络模型对机房区域温度进行预测分析，

步骤2.2在了解IDC机房设备物理布局的基础上，确定机房热区温度和冷区温度，

步骤2.3将设备工况与机房冷区温度值设置成网络模型的输入参量，将机房热区温度值设置成网络模型的输出参量，通过样本集对网络模型进行不断的训练和学习，最终可以获得一个能够映射对应关系的神经网络模型。

本发明的有益效果：本发明提供了一种B/S体系架构内的三维、高效的互动管理平台。实现虚拟场景交互、机房设备监管等功能，同时能够有效降低了数据中心能耗。基于时间序列分析的数据中心节能策略实现方法，采取时间序列分析方法，分析数据在时间维度上的自相关和互相关关系，得出数据的趋势、周期和随机变化规律，进行模型匹配生成更有效的数据中心节能策略，从时域上多方位多尺度对数据中心进行节能控制，从而有效降低了数据中心能耗。

附图说明

图1为本发明系统总体架构图，

图2为本发明系统功能模块划分图，

图3为数据采集流程图。

具体实施方案

为了使本发明实现的技术手段、创新特征、达到目的与功效易于明白了解，下面结合具体图列，进一步阐述本发明。

一种IDC数据中心设备管理系统，如图1所示，采用B/S模式的分层思想设计了一种运行于常见Web浏览器上可的IDC机房3D监控管理系统方案。系统的总体架构可划分为：包括：用户层模块、业务层模块和数据层模块，

所述的用户层模块为系统的Web表现页面，通过HTTP协议向业务层模块传递用户的业务请求，包括漫游交互、信息查询；然后接收业务层模块的反馈结果，并将反馈结果实时地呈现在系统的展示页面中；

所述的业务层模块包括应用服务器、系统功能模块、 SNMP 数据采集模块，所述的业务层模块负责接受和处理用户层模块发送的业务请求，根据其请求类型读取和解析数据层模块中相应的数据，实现机房虚拟漫游、场景模型控制、模型信息查询、设备状态监控、告警信息管理功能，所述的SNMP数据采集模块以异步的形式访问监控设备的SNMP数据，主要为CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量对应的OID参数，并将所收集到的数据存储在数据库中，然后作为场景设备实时数据的主要来源。

作为用户层模块和数据层模块之间数据交互的桥梁，它是虚拟机房系统体系框架中处理用户业务的核心逻辑层，

所述的数据层模块存储机房模型文件、基础介绍信息、设备运行状态数据、历史告警记录，所述的数据层模块通过轻量级的JDBC数据库驱动与业务层模块进行数据交互，接收业务层模块传递的业务请求，然后根据其类型调用对应的业务数据；另一方面，建立机房网络设备的MIB数据表，MIB数据表用于存放SNMP数据监控模块传递的设备状态信息。

当用户发出设备状态监管查看、告警信息检查的请求时，数据层模块便将该数据表中对应信息交由业务层模块进行处理，应用服务器作为业务层模块数据的中转处理部分，利用SNMP数据采集接口与机房场景中的网络设备进行数据交流，并通过轻量级的JDBC驱动连接系统数据库，为系统的主要功能模块提供数据库中相应的查询数据。

所述的SNMP数据采集模块是系统与机房被管设备之间监控数据传输的纽带，通过读取、设置、告警上传等命令对被管设备进行操作管理，然后获取并解析监控对象的OID参数实现机房网络设备运行的实时监控。

所述的SNMP数据采集模块采用了基于Java语言开发的SNMP4J库来封装设计该模块下的数据监控程序，用户进行业务查询时，系统将调用SNMP数据采集模块以异步访问的形式遍历被管设备的SNMP数据，并监听设备的Trap信息；然后对采集到的信息进行判断和解析，并推送至Web表现页面。

在B/S架构模式下，系统的各功能模块之间既相互独立，又紧密相联。按照各功能模块类型和用途的不同进行分类包括：机房虚拟漫游模块、SNMP数据采集模块、设备状态监控管理、场景告警信息管理模块，如图2所示。

所述的设备状态监控管理模块用于接收SNMP数据采集模块传递的监控状态参数，然后以HighCharts动态图表的形式呈现实时数据的动态趋势。

为了确保设备状态监控数据的动态实时更新、设备状态数据监控模块推送的动态图表页面内引入了Ajax引擎，该引擎以异步数据交互方式访问系统应用服务器，从而实现对数据展示页面的局部动态更新，降低了浏览器界面重载的压力。

所述的设备状态监控管理模块总体按照Web浏览器-应用服务器-数据库的处理模式呈现相应的信息界面，包括CPU使用率、内存使用率，磁盘占用空间、网络流量。同时，设备状态监控管理模块允许用户在管理界面中通过输入设备的IP地址、名称、托管类型、空间位置等信息实现监控对象的添加功能。

所述的场景告警信息管理模块：在SNMP简单网络管理协议中，场景设备运行状态的告警机制可分为轮询和SNMPTrap告警两种模式。轮询是NMS管理进程定期地向监控设备的代理进程下达Get、Set类型的命令，并对监控设备所反馈的信息进行判断；若反馈的数据异常，则判定代理设备出故障。Trap告警是网络中代理设备自动地将告警故障信息上传至NMS管理进程，这种模式省去了人工查询的繁琐过程，因此采用SNMPTrap告警上传模式。

所述的场景告警信息管理模块与SNMP数据采集模块、设备状态监控管理模块联动通信，接收监控设备的Trap告警信息并推送至用户层模块的展示界面中，当出现告警时，机房虚拟场景能够以不同颜色显示告警所处位置，用户根据场景虚拟提示便可直观定位机房故障位置。在无告警信息的出现情况下，用户可以查看和管理数据中历史告警记录，进而对机房设备进行管理。

基于IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法，包括如下步骤，数据采集流程如图3所示：

步骤1：利用时间序列的分析原理对机房设备负载工况进行未来分布的预测；

步骤2：建立机房设备运行工况与室内环境温度的对应关系；

步骤3在传统闭环控制系统工作原理的基础上，用神经网络去替代整个控制系统中的控制器部分，求出系统被控制量实际值与期望值之间的误差，并将所产生的误差作为调整神经网络模型参数的训练信号，最终通过学习算法对网络模型中涉及的各个参数值进行控制与调节。

所述的步骤1：利用时间序列的分析原理对机房设备负载工况进行未来分布的预测，具体步骤如下：

步骤1.1利用SNMP数据采集模块获得设备的CPU利用率，用此参数的分布状况来表示设备负载工况的波动情况；

步骤1.2根据SNMP数据采集模块采集多组原始数据，采集到的原始数据是按照一定时间间隔排列而成的离散数列，建立原始时间序列组；

步骤1.3通过建立季节性分解模型对原始时间序列进行成分分解，分别得到不同成分的波动情况，

步骤1.4结合霍特.温特预测方法预测出下一时间周期内工况的分布。

所述的步骤2：建立机房设备运行工况与室内环境温度的对应关系，具体为：

步骤2.1利用BP神经网络模型对机房区域温度进行预测分析，

步骤2.2在了解IDC机房设备物理布局的基础上，确定机房热区温度和冷区温度，

步骤2.3将设备工况与机房冷区温度值设置成网络模型的输入参量，将机房热区温度值设置成网络模型的输出参量，通过样本集对网络模型进行不断的训练和学习，最终可以获得一个能够映射对应关系的神经网络模型。

如图3从空调系统的服务对象角度出发，引起机房温度变化的根本原因是机房内设备的全天工作运行状况的不断变化。因此需要对机房设备的负载工况分布状况进行深刻研究。通过了解设备工况与外界环境温度之间的关系，采集能够体现设备工况变化的CPU利用率，建立原始时间序列。建立季节性分解模型，对原始时间序列的各个构成因素进行分解，结合霍特.温特预测方法预测出下一时间周期内设备的工况分布。通过仿真实验对课题中所提出的研究方法可行性进行分析，得到的实验结果表明：利用时间序列分析方法能够对机房设备工况变动规律进行有效分析，同时能够预测到机房设备下一个时间周期内设备负载工况的变动趋势。为了实现此处研究内容的实际作用，在IDC机房空调系统控制室内温度时，建立BP神经网络BP神经网络层数和节点个数在设计BP神经网络时，主要针对几个方面进行考虑，例如网络包含的层数，每层神经元的个数，网络中的激活函数以及学习速率等等。BP神经网络的学习BP网络的学习可分为两个阶段，阶段一：设置确定网络结构以及前一次迭代时的权值和阈值，将训练样本集合输入进网络，从网络的第一层向后计算各神经元的输出；阶段二：是对权值和阈值进行修改，从最后一层向前计算各权值和阈值对总误差的影响，对各个权值和阈值进行修改[50]，两阶段的学习过程反复进行，直到网络达到收敛。尽管BP网络具有很强的非线性映射能力，但实质上BP网络的学习算法依赖于初始条件，学习过程也比较容易于陷入局部极小的局面，因此MATLAB软件中提供了改进的BP学习算法。

合理运用设备负载工况的变动规律，这样不仅能够的保证机房各设备的正常工作，同时在对比过程中减少了18.75%的能耗开销。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明，本发明所属技术领域的技术人员可以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法替代，但并不会偏离本发明的精神或超越所附权利要求书定义的范围。

Claims (8)

1.一种IDC数据中心设备管理系统，其特征在于，系统的总体架构可划分为：包括：用户层模块、业务层模块和数据层模块，

所述的用户层模块为系统的Web表现页面，通过HTTP协议向业务层模块传递用户的业务请求，包括漫游交互、信息查询；然后接收业务层模块的反馈结果，并将反馈结果实时地呈现在系统的展示页面中；

所述的业务层模块包括应用服务器、系统功能模块、 SNMP 数据采集模块，所述的业务层模块负责接受和处理用户层模块发送的业务请求，根据其请求类型读取和解析数据层模块中相应的数据，实现机房虚拟漫游、场景模型控制、模型信息查询、设备状态监控、告警信息管理功能，所述的SNMP数据采集模块以异步的形式访问监控设备的SNMP数据，包括CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量对应的OID参数，并将所收集到的数据存储在数据库中，然后作为场景设备实时数据的主要来源；

所述的数据层模块存储机房模型文件、基础介绍信息、设备运行状态数据、历史告警记录，所述的数据层模块通过轻量级的JDBC数据库驱动与业务层模块进行数据交互，接收业务层模块传递的业务请求，然后根据其类型调用对应的业务数据；另一方面，建立机房网络设备的MIB数据表，MIB数据表用于存放SNMP数据监控模块传递的设备状态信息；

当用户发出设备状态监管查看、告警信息检查的请求时，数据层模块便将该数据表中对应信息交由业务层模块进行处理，应用服务器作为业务层模块数据的中转处理部分，利用SNMP数据采集接口与机房场景中的网络设备进行数据交流，并通过轻量级的JDBC驱动连接系统数据库，为系统的主要功能模块提供数据库中相应的查询数据。

2.根据权利要求1所述的一种IDC数据中心设备管理系统，其特征在于：所述的SNMP数据采集模块通过读取、设置、告警上传等命令对被管设备进行操作管理，然后获取并解析监控对象的OID参数实现机房网络设备运行的实时监控，所述的SNMP数据采集模块采用了基于Java语言开发的SNMP4J库来封装设计该模块下的数据监控程序，用户进行业务查询时，系统将调用SNMP数据采集模块以异步访问的形式遍历被管设备的SNMP数据，并监听设备的Trap信息；然后对采集到的信息进行判断和解析，并推送至Web表现页面。

3.根据权利要求1所述的一种IDC数据中心设备管理系统，其特征在于：系统按照各功能模块类型和用途的不同进行分类，包括：机房虚拟漫游模块、SNMP数据采集模块、设备状态监控管理、场景告警信息管理模块，所述的设备状态监控管理模块用于接收SNMP数据采集模块传递的监控状态参数，然后以HighCharts动态图表的形式呈现实时数据的动态趋势，设备状态数据监控模块推送的动态图表页面内引入了Ajax引擎。

4.根据权利要求3所述的一种IDC数据中心设备管理系统，其特征在于：所述的场景告警信息管理模块：在SNMP简单网络管理协议中，场景设备运行状态的告警机制可分为轮询和SNMPTrap告警两种模式，轮询是NMS管理进程定期地向监控设备的代理进程下达Get、Set类型的命令，并对监控设备所反馈的信息进行判断；若反馈的数据异常，则判定代理设备出故障，Trap告警是网络中代理设备自动地将告警故障信息上传至NMS管理进程。

5.根据权利要求4所述的一种IDC数据中心设备管理系统，其特征在于：所述的场景告警信息管理模块与SNMP数据采集模块、设备状态监控管理模块联动通信，接收监控设备的Trap告警信息并推送至用户层模块的展示界面中，当出现告警时，机房虚拟场景能够以不同颜色显示告警所处位置，用户根据场景虚拟提示便可直观定位机房故障位置，在无告警信息的出现情况下，用户可以查看和管理数据中历史告警记录，进而对机房设备进行管理。

6.如权利要求1 IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：利用时间序列的分析原理对机房设备负载工况进行未来分布的预测；

步骤2：建立机房设备运行工况与室内环境温度的对应关系；

步骤3在传统闭环控制系统工作原理的基础上，用神经网络去替代整个控制系统中的控制器部分，求出系统被控制量实际值与期望值之间的误差，并将所产生的误差作为调整神经网络模型参数的训练信号，最终通过学习算法对网络模型中涉及的各个参数值进行控制与调节。

7.根据权利要求6所述的IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法，其特征在于，所述的步骤1：利用时间序列的分析原理对机房设备负载工况进行未来分布的预测，具体步骤如下：

步骤1.1利用SNMP数据采集模块获得设备的CPU利用率，用此参数的分布状况来表示设备负载工况的波动情况；

步骤1.2根据SNMP数据采集模块采集多组原始数据，采集到的原始数据是按照一定时间间隔排列而成的离散数列，建立原始时间序列组；

步骤1.3通过建立季节性分解模型对原始时间序列进行成分分解，分别得到不同成分的波动情况，

步骤1.4结合霍特.温特预测方法预测出下一时间周期内工况的分布。

8.根据权利要求7所述的IDC数据中心设备管理系统的机房温度调控方法，其特征在于，所述的步骤2：建立机房设备运行工况与室内环境温度的对应关系，具体为：

步骤2.1利用BP神经网络模型对机房区域温度进行预测分析，

步骤2.2在了解IDC机房设备物理布局的基础上，确定机房热区温度和冷区温度，

步骤2.3将设备工况与机房冷区温度值设置成网络模型的输入参量，将机房热区温度值设置成网络模型的输出参量，通过样本集对网络模型进行不断的训练和学习，最终可以获得一个能够映射对应关系的神经网络模型。