CN110046074B - 数据中心动力环境监测系统及监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据中心动力环境监测系统及方法，通过设置的采集模块和监控模块执行动力环境监测操作，所述采集模块利用部署在所述采集模块上的传感器，对数据中心动力系统进行数据采集，并将采集到的数据发送至监控模块；所述监控模块接收所述采集模块发送的采集数据，对所述采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警；达到了实时监测数据中心动力系统的设备运行情况和环境状态的目的，提高了数据存储的安全性；同时，该监测系统可以通过APP进行查看，也可以通过语音随时随地调取期望查看的信息，提高了监测系统的便捷性。

Description

数据中心动力环境监测系统及监测方法
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，特别涉及一种数据中心动力环境监测系统及监测方法。
背景技术
随着信息技术和互联网技术的飞速发展，数据量也在不断增加，用于进行数据存储的数据中心动力系统的环境维护，关乎着数据的安全。这是因为：数据中心动力系统内包括了大量的容性设备和感性设备，以及大量的半导体元器件，这些设备和元器件的工作会产生大量的谐波，影响整个数据中心动力系统的电能质量，而电能质量直接影响着数据中心设备及环境，使设备产生非正常的发热、震动、噪声等，进而影响环境温湿度、静电变化等；而数据中心动力系统内的设备工作情况和环境状态又反过来时刻影响着数据中心动力系统。因此，对数据中心动力系统的环境监测显得尤为重要。
发明内容
本发明提供一种数据中心动力环境监测系统及监测方法，用以监测数据中心动力系统的设备运行情况和环境状态，提高数据存储的安全性。
本发明提供了一种数据中心动力环境监测系统，所述监测系统包括采集模块和监控模块，所述监控模块和采集模块通信连接；
所述采集模块利用部署在所述采集模块上的传感器，对数据中心动力系统进行数据采集，并将采集到的数据发送至监控模块；
所述监控模块接收所述采集模块发送的采集数据，对所述采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警。
进一步地，所述监控模块对采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，包括：
所述监控模块构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标和物理指标；
针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；
对所述矩阵B中的数据进行分类；
对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
进一步地，所述监控模块计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，包括：
所述监控模块对组成的所述矩阵B，按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，得到标准化后新的矩阵BB；
利用所述预设距离公式，计算矩阵BB中任意两行距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的所述单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长，将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成拟合函数y；
利用所述拟合函数y和所述动力环境监测系统监测到的各指标的监控值X，即可求解得出所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长。
进一步地，所述监控模块根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类，包括：
所述监控模块按照如下流程实施对矩阵BB的数据分类操作：
步骤S01、将所述矩阵BB中的每一条数据均定义为单独的一类；
步骤S02、选择本次还未分类的第一类，利用所述距离计算公式d(i，j)，寻找与该类数据距离最小的类；
若计算得出该类数据距离的值小于预设距离阈值，则确定这两类为同一类数据；同时，该类在本次分类中参与选择和被选择的都不再参与本次分类；
步骤S03、挑选出还需参与本次分类但还未参与过分类的类，重复执行步骤S02，直至本次分类完成；
步骤S04、重新计算现在类之间的距离；
步骤S05、重复执行步骤S02至步骤S04，直至所有类之间的距离均不存在小于预设距离阈值的，则分类完成。
进一步地，所述监测系统还包括显示模块；所述显示模块用于：实时显示监测到的各项参数和/或可能出现的异常信息。
进一步地，所述显示模块还用于：实时显示后台运算设备利用三维虚拟显示技术逼真展示所述采集对象的实时状态；
其中，所述后台运算设备与所述监测系统通信连接。
进一步地，所述监测系统还包括报警模块；所述报警模块用于：当监测模块监测出异常情况时，发出报警信息；所述报警信息的发送方式包括：声光报警、远程显示报警以及移动终端信息报警。
对应于上述实施例提供的一种数据中心动力环境监测系统，本发明实施例还提供了一种数据中心动力环境监测方法，所述方法包括：
对数据中心动力系统中部署的设备以及所述数据中心动力系统内的关键物理量进行采集，得到对应的采集数据；
对得到的所述采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，识别所述数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警。
进一步地，所述对得到的所述采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，包括：
构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标和物理指标；
针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；
对所述矩阵B中的数据进行分类；
对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
进一步地，所述计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，包括：
对组成的所述矩阵B，按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，得到标准化后新的矩阵BB；
利用所述预设距离公式，计算矩阵BB中任意两行距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的所述单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长，将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成拟合函数y；
利用所述拟合函数y和所述动力环境监测系统监测到的各指标的监控值X，即可求解得出所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长。
本发明一种数据中心动力环境监测系统及监测方法可以达到如下有益效果：
通过设置的采集模块和监控模块执行动力环境监测操作，所述采集模块利用部署在所述采集模块上的传感器，对数据中心动力系统进行数据采集，并将采集到的数据发送至监控模块；所述监控模块接收所述采集模块发送的采集数据，对所述采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警；达到了实时监测数据中心动力系统的设备运行情况和环境状态的目的，提高了数据存储的安全性；同时，该监测系统可以通过APP进行查看，也可以通过语音随时随地调取期望查看的信息，提高了监测系统的便捷性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所指出的内容来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明数据中心动力环境监测系统的一种实施方式的功能模块示意图；
图2是本发明数据中心动力环境监测方法的一种实施方式的工作流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种数据中心动力环境监测系统及监测方法，用以监测数据中心动力系统的设备运行情况和环境状态，提高数据存储的安全性。
如图1所示，图1是本发明数据中心动力环境监测系统的一种实施方式的功能模块示意图；图1所述实施例简单示出了在一个应用场景中，该数据中心动力环境监测系统的其中一种功能模块的组成方式；请参照图1，该数据中心动力环境监测系统在功能上包括：采集模块100和监控模块200，二者通信连接，相互配合共同执行对数据中心动力系统机房的环境监测操作。在具体应用中，图1所示的数据中心动力环境监测系统可以通过运行在智能设备上的APP(应用程序)进行查看，也可以通过语音随时随地调取期望查看的信息，增强了该监测系统的便捷性和智能性。
所述采集模块100利用部署在所述采集模块100上的传感器，对数据中心动力系统机房的各采集对象进行数据采集，并将采集到的数据发送至监控模块200；所述监控模块200接收所述采集模块100发送的采集数据，对所述采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别数据中心动力系统机房中是否出现异常情况。
本发明实施例中，针对运行稳定的同一数据中心动力系统机房，其整体硬件设备环境在短时间内发生改变的可能性较小，因此，可以根据数据中心机房的具体硬件配置，预设配置至少一个数据分析模型，供监控模块200对采集数据进行分析时使用，节约数据处理时间，提高数据处理效率。
进一步地，所述监控模块200对采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析时，可以按照如下方式实施：
所述监控模块200调用预设环境阈值，根据采集的环境参数，识别环境参数是否在预设正常参数范围内；比如，识别环境参数中的温湿度是否在预先设置的正常参数范围内。若所述环境参数在预设正常范围内，则所述监控模块查找预先配置的用于数据分析的数据分析模型，根据采集的环境参数，挑选出与所述环境参数相匹配的分析模型；由于数据中心机房环境可能会有细微差别，为了提高数据分析的准确性，利用所述环境参数值对所述分析模型的模型参数进行调整，得到与当前环境参数相适配的较为精确的数据分析模型；利用调整后的数据分析模型，对所述采集数据进行分析。若所述环境参数不在预设正常范围内，例如，数据中心机房室内温度超出预设温度阈值，或者室内湿度低于预设湿度阈值，则监控模块200逐一分析每个采集对象单独对应的设备参数；或者，逐一分析每项环境参数。比如，逐个分析切换配电模块、市电输入配电模块、输出配电模块、机架UPS、机架电池组等分别对应的设备参数，判断是否某个硬件设备的发热过高等。
进一步地，在一个实施例中，所述监控模块200利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别是否出现异常，可以按照如下方式实施：
根据预设参数阈值，将整体环境参数与预设环境阈值进行比较，若所述整体环境参数中至少一项参数超出对应的预设环境阈值，则识别出现异常；比如，该整体环境温度和/或整体环境湿度超出预设环境的阈值范围，则监控模块200识别该数据中心机房出现异常。若所述整体环境参数中的所有参数均未超出所述预设环境阈值，则所述监控模块200针对单个采集对象进行分别处理，即将每个采集对象单独对应的设备参数分别与对应的正常参数范围进行一一比对，若同一采集对象出现至少一个参数超出正常参数范围，则识别出该采集对象出现异常；若同一采集对象的各项参数均在正常参数范围内，则根据预设监测策略，对该采集对象执行继续监控操作或者提供运维建议。比如，针对机架电池组，若该机架电池组的温度超出机架电池组正常温度范围，则识别出该机架电池组可能出现异常。
在本发明实施例中，由于数据中心动力环境监测系统的具体应用场景不同，其采集模块100的采集对象也可能存在不同；在一个具体的应用场景中，所述采集模块100的采集对象包括但不限于：数据中心动力系统的相关设备以及系统内的关键物理量等；所述相关设备包括：机房、机柜、含不间断电源UPS的供配电系统、精密空调、服务器、路由器、交换机、存储设备和接线盒；所述系统内的关键物理量包括：供电电压偏差、频率偏差、谐波值、温湿度、温升、噪声以及尘埃粒子浓度。
进一步地，为了便捷地获取环境监测状态和/或监测结果，该数据中心动力环境监测系统还包括显示模块；所述显示模块用于：实时显示监测到的各项参数和/或可能出现的异常信息。
进一步地，为了更加直观地观测到环境监测状态和/或监测结果，所述显示模块还具备如下功能：实时显示后台运算设备利用三维虚拟显示技术逼真展示所述采集对象的实时状态；其中，所述后台运算设备与所述监测系统通信连接。例如，在一个具体的应用场景中，该显示模块可以配置为彩色触控显示屏，通过用户的触发的触控指令，便捷地展示该触控指令映射的环境监测状态和/或监测结果，提高用户人机交互的互动性、便捷性，同时提高了用户体验。
进一步地，当监控到异常情况时便于及时处理，该数据中心动力环境监测系统还具备报警功能；在一个实施例中，该数据中心动力环境监测系统还包括报警模块；所述报警模块用于：当监测模块监测出异常情况时，发出报警信息；所述报警信息的发送方式包括：声光报警、语音报警、远程显示报警以及移动终端信息报警，或者上述至少两种报警方式的任意组合。在实际的应用中，考虑到数据中心动力环境监测系统对应的硬件设备的体积，也可以将预警功能集成在监控模块200上。
在本发明的一个实施例中，所述监控模块200对采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，可以按照如下方式实施：
监控模块200构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标，比如：动力系统最高转速、加速度、能耗情况、稳定性、安全性等自身动能指标，同时也包括：供电电压偏差、频率偏差、谐波值、温湿度、温升、噪声以及尘埃粒子浓度等物理指标，共n个；针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；也可以理解为：针对上述常用指标和物理指标，选取大量的不同样本值(对所有指标都数值化，比如对于一些分类指标就用数字1、2、3分别代表其类别)，每行代表一条不同的该环境下的数据值，选择尽量多条数的数据，形成一个矩阵B：
Figure BDA0002034136200000091
其中，bjn为第j条数据的第n个指标所对应的值；
对所述矩阵B中的数据进行分类；对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式d(i，j)，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；其中：
Figure BDA0002034136200000101
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
进一步地，所述监控模块计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，可以按照如下方式实施：
对组成的所述矩阵B：
Figure BDA0002034136200000102
因为这些指标的不同的计量单位以及评分标准，所以在进行后面的计算时，需要将这些数据进行标准化；即按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，所述标准化公式为：
Figure BDA0002034136200000103
其中，bbij为所述矩阵B的第i行第j列标准化后的值，且每个bbij的值都是0到1之间的值，且bbij构成一个新的矩阵BB；
利用所述距离计算公式d(i，j)，计算矩阵BB中任意两行距离：
Figure BDA0002034136200000104
其中，d(i，j)为第i条数据与第j条数据的数据距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的所述单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X：
Figure BDA0002034136200000111
其中，Xjn表示第j条数据的第n个指标所对应的数值化后的值；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长(即使用多长时间后出现了问题)，其中，Y可表示为：Y＝(y1,y2,y3…yj)，式中：Yj表示第j种情况下的动力环境监测系统的后续使用时长；则将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成一个如下的拟合函数y：
a0+a1x1+a2x2+…+anxn＝y；
其中，向量A＝(a0,a1,a2,…,an)表示：所需求解的常数项以及各个指标的系数，xn表示第n指标的值，y表示对应的Y的值；则需要用数据求解出向量A，在求解向量A的时候，选择最小二乘法，该方法如下：
Figure BDA0002034136200000112
则可以通过上述公式可以得出一个(n+1)个(n+1)元一次的方程组，求解该方程组，则可以求解出相应的：A＝(a0,a1,a2,…an)；其中，
Figure BDA0002034136200000113
为Q对an求偏导，xin为X的第i行的第n个指标所对应的值。则在每一类中，都能得到一个已知求解出来的系数矩阵A的使用时长的表达式：
a0+a1x1+a2x2+…+anxn＝y；
通过该表达式和动力环境监测系统监测到的任各指标的监控值X＝(x1,x2,x3…xn)，即可以求解出相应的动力环境监测系统监测后续使用时长。其中，an为所求解出的相应的矩阵A对应的值，xn为该动力环境监测系统监测对应的指标的值即监控值，X＝(x1,x2,x3…xn)；求解出来的y则为：该动力环境监测系统监测的后续使用时长。通过以上技术方式，即可对动力环境监测系统做出异常预警，从而采取相应的操作。
进一步地，所述监控模块200根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类，可以按照如下方式实施：
步骤S01、将所述矩阵BB中的每一条数据均定义为单独的一类；
步骤S02、选择本次还未分类的第一类，利用所述距离计算公式d(i，j)，寻找与该类数据距离最小的类；
若计算得出该类数据距离的值小于预设距离阈值比如0.3，则确定这两类为同一类数据；同时，该类在本次分类中参与选择和被选择的都不再参与本次分类；
其中，新的类的指标值的计算方法如下：
Figure BDA0002034136200000121
其中：NEWbbk表示新类的第K个指标的值，bbsk入选该新类的类在矩阵BB中的第K个指标的值，t为本次是第t次进行分类，i表示该类是第几次分类后分进来的，则i取几。
步骤S03、挑选出还需参与本次分类但还未参与过分类的类，重复执行步骤S02，直至本次分类完成；
步骤S04、重新计算现在类之间的距离；
步骤S05、重复执行步骤S02至步骤S04，直至所有类之间的距离均不存在小于预设距离阈值的，则分类完成。此时有几类，则说明该动力环境监测系统的学习数据库中的数据分为了多少类。
通过以上描述的技术方式，可以得到在任意类别下，动力环境监测系统监测寿命的计算方式，则对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，先利用所述预设距离公式：
Figure BDA0002034136200000131
计算出该动力环境监测系统监测与数据库矩阵B中的各条数据的距离值，从而确定该动力环境监测系统监测与哪条数据的距离最小，则该动力环境监测系统的监测值即为哪一类。确定该动力环境监测系统的监测类别后，选择该类别的寿命计算公式，确定该动力环境监测系统监测的后续使用时长，从而达到监控预警功能。
通过上述实施方式，可以利用大数据的方法将动力环境监控系统通过监控的指标分为不同类别，从而形成不同的数据库，并在不同的数据库中，进行相应的寿命预测；这种多个数据库预测的方式，比直接在一个数据库中进行寿命预测能更加适应不同的环境，预测的结果更加准确，同时在分类时将所有数值标准化，则使得单位不同以及某个指标出现异常值不会对分类产生大的波动，然后在确定新分类的第K个指标的值即NEWbbk时，计算公式中使用了bbsk*0.99i-1，从而使前面进入该类的指标的(i-1)更小，则0.99i-1值将会更大，最终的权重也将会更大。同时在分类时，采用步骤步骤S02和步骤S03每次确定多个类，从而需要分类的次数更少，大规模减小了计算量。确定不同的类后，对每一类都进行一个回归，从而可以得到一个相应的回归方程式，从而使每类的每种情况下都能对于后续使用时长有一个客观准确的计算公式，使得计算结果更为可靠。
本发明提供的数据中心动力环境监测系统通过设置的采集模块和监控模块执行动力环境监测操作，所述采集模块利用部署在所述采集模块上的传感器，对数据中心动力系统进行数据采集，并将采集到的数据发送至监控模块；所述监控模块接收所述采集模块发送的采集数据，对所述采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警；达到了实时监测数据中心动力系统的设备运行情况和环境状态的目的，提高了数据存储的安全性；同时，该监测系统可以通过APP进行查看，也可以通过语音随时随地调取期望查看的信息，提高了监测系统的便捷性。
对应于上述实施例提供的数据中心动力环境监测系统，本发明实施例还提供了一种数据中心动力环境监测方法；如图2所示，图2是本发明数据中心动力环境监测方法的一种实施方式的工作流程示意图；本发明数据中心动力环境监测方法可以实施为图2描述的步骤S10-S20：
步骤S10、对数据中心动力系统中部署的设备以及所述数据中心动力系统内的关键物理量进行采集，得到对应的采集数据；
步骤S20、对得到的所述采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，识别所述数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警。
本发明实施例中，利用传感器对数据中心动力系统机房中部署的设备以及关键物理量进行采集，得到对应的采集数据；针对运行稳定的同一数据中心动力系统机房，其整体硬件设备环境在短时间内发生改变的可能性较小，因此，可以根据数据中心机房的具体硬件配置，预设配置至少一个数据分析模型，以便对采集数据进行分析时使用，节约数据处理时间，提高数据处理效率。通过利用数据分析模型对采集数据进行数据分析，即可识别出数据中心动力系统机房内是否出现异常。
在一个实施例中，对得到的采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，可以按照如下方式实施：
构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标和物理指标；
针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；
对所述矩阵B中的数据进行分类；
对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
进一步地，在一个实施例中，所述计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，可以按照如下方式实施：
对组成的所述矩阵B，按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，得到标准化后新的矩阵BB；
利用所述预设距离公式，计算矩阵BB中任意两行距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的所述单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长，将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成拟合函数y；
利用所述拟合函数y和所述动力环境监测系统监测到的各指标的监控值X，即可求解得出所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长。
在本发明的一个实施例中，所述对采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，可以按照如下方式实施：
构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标，比如：动力系统最高转速、加速度、能耗情况、稳定性、安全性等自身动能指标，同时也包括：供电电压偏差、频率偏差、谐波值、温湿度、温升、噪声以及尘埃粒子浓度等物理指标，共n个；针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；也可以理解为：针对上述常用指标和物理指标，选取大量的不同样本值(对所有指标都数值化，比如对于一些分类指标就用数字1、2、3分别代表其类别)，每行代表一条不同的该环境下的数据值，选择尽量多条数的数据，形成一个矩阵B：
Figure BDA0002034136200000161
其中，bjn为第j条数据的第n个指标所对应的值；
对所述矩阵B中的数据进行分类；对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式d(i，j)，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；其中：
Figure BDA0002034136200000162
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
进一步地，所述监控模块计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，可以按照如下方式实施：
对组成的所述矩阵B：
Figure BDA0002034136200000171
因为这些指标的不同的计量单位以及评分标准，所以在进行后面的计算时，需要将这些数据进行标准化；即按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，所述标准化公式为：
Figure BDA0002034136200000172
其中，bbij为所述矩阵B的第i行第j列标准化后的值，且每个bbij的值都是0到1之间的值，且bbij构成一个新的矩阵BB；
利用所述距离计算公式d(i，j)，计算矩阵BB中任意两行距离：
Figure BDA0002034136200000173
其中，d(i，j)为第i条数据与第j条数据的数据距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的所述单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X：
Figure BDA0002034136200000174
其中，Xjn表示第j条数据的第n个指标所对应的数值化后的值；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长(即使用多长时间后出现了问题)，其中，Y可表示为：Y＝(y1,y2,y3…yj)，式中：Yj表示第j种情况下的动力环境监测系统的后续使用时长；则将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成一个如下的拟合函数y：
a0+a1x1+a2x2+…+anxn＝y；
其中，向量A＝(a0,a1,a2,…,an)表示：所需求解的常数项以及各个指标的系数，xn表示第n指标的值，y表示对应的Y的值；则需要用数据求解出向量A，在求解向量A的时候，选择最小二乘法，该方法如下：
Figure BDA0002034136200000181
则可以通过上述公式可以得出一个(n+1)个(n+1)元一次的方程组，求解该方程组，则可以求解出相应的：A＝(a0,a1,a2,…an)；其中，
Figure BDA0002034136200000182
为Q对an求偏导，xin为X的第i行的第n个指标所对应的值。则在每一类中，都能得到一个已知求解出来的系数矩阵A的使用时长的表达式：
a0+a1x1+a2x2+…+anxn＝y；
通过该表达式和动力环境监测系统监测到的任各指标的监控值X＝(x1,x2,x3…xn)，即可以求解出相应的动力环境监测系统监测后续使用时长。其中，an为所求解出的相应的矩阵A对应的值，xn为该动力环境监测系统监测对应的指标的值即监控值，X＝(x1,x2,x3…xn)；求解出来的y则为：该动力环境监测系统监测的后续使用时长。通过以上技术方式，即可对动力环境监测系统做出异常预警，从而采取相应的操作。
进一步地，所述根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类，可以按照如下方式实施：
步骤S01、将所述矩阵BB中的每一条数据均定义为单独的一类；
步骤S02、选择本次还未分类的第一类，利用所述距离计算公式d(i，j)，寻找与该类数据距离最小的类；
若计算得出该类数据距离的值小于预设距离阈值比如0.3，则确定这两类为同一类数据；同时，该类在本次分类中参与选择和被选择的都不再参与本次分类；
其中，新的类的指标值的计算方法如下：
Figure BDA0002034136200000191
其中：NEWbbk表示新类的第K个指标的值，bbsk入选该新类的类在矩阵BB中的第K个指标的值，t为本次是第t次进行分类，i表示该类是第几次分类后分进来的，则i取几。
步骤S03、挑选出还需参与本次分类但还未参与过分类的类，重复执行步骤S02，直至本次分类完成；
步骤S04、重新计算现在类之间的距离；
步骤S05、重复执行步骤S02至步骤S04，直至所有类之间的距离均不存在小于预设距离阈值的，则分类完成。此时有几类，则说明该动力环境监测系统的学习数据库中的数据分为了多少类。
通过以上描述的技术方式，可以得到在任意类别下，动力环境监测系统监测寿命的计算方式，则对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，先利用所述预设距离公式：
Figure BDA0002034136200000192
计算出该动力环境监测系统监测与数据库矩阵B中的各条数据的距离值，从而确定该动力环境监测系统监测与哪条数据的距离最小，则该动力环境监测系统的监测值即为哪一类。确定该动力环境监测系统的监测类别后，选择该类别的寿命计算公式，确定该动力环境监测系统监测的后续使用时长，从而达到监控预警功能。
通过上述实施方式，可以利用大数据的方法将动力环境监控系统通过监控的指标分为不同类别，从而形成不同的数据库，并在不同的数据库中，进行相应的寿命预测；这种多个数据库预测的方式，比直接在一个数据库中进行寿命预测能更加适应不同的环境，预测的结果更加准确，同时在分类时将所有数值标准化，则使得单位不同以及某个指标出现异常值不会对分类产生大的波动，然后在确定新分类的第K个指标的值即NEWbbk时，计算公式中使用了bbsk*0.99i-1，从而使前面进入该类的指标的(i-1)更小，则0.99i-1值将会更大，最终的权重也将会更大。同时在分类时，采用步骤步骤S02和步骤S03每次确定多个类，从而需要分类的次数更少，大规模减小了计算量。确定不同的类后，对每一类都进行一个回归，从而可以得到一个相应的回归方程式，从而使每类的每种情况下都能对于后续使用时长有一个客观准确的计算公式，使得计算结果更为可靠。
本发明数据中心动力环境监测方法利用对数据中心动力系统中部署的设备以及所述数据中心动力系统内的关键物理量进行采集，得到对应的采集数据；对得到的所述采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，识别所述数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警；达到了实时监测数据中心动力系统的设备运行情况和环境状态的目的，提高了数据存储的安全性。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种数据中心动力环境监测系统，其特征在于，所述监测系统包括采集模块和监控模块，所述监控模块和采集模块通信连接；
所述采集模块利用部署在所述采集模块上的传感器，对数据中心动力系统进行数据采集，并将采集到的数据发送至监控模块；
所述监控模块接收所述采集模块发送的采集数据，对所述采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，识别数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警；
所述监控模块对采集数据建立数据分析模型，利用数据分析模型对所述采集数据进行分析，包括：
所述监控模块构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标和物理指标；
针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；
对所述矩阵B中的数据进行分类；
对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
2.如权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述监控模块计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，包括：
所述监控模块对组成的所述矩阵B，按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，得到标准化后新的矩阵BB；
利用所述预设距离公式，计算矩阵BB中任意两行距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长，将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成拟合函数y；
利用所述拟合函数y和所述动力环境监测系统监测到的各指标的监控值X，即可求解得出所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长。
3.如权利要求2所述的监测系统，其特征在于，所述监控模块根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类，包括：
所述监控模块按照如下流程实施对矩阵BB的数据分类操作：
步骤S01、将所述矩阵BB中的每一条数据均定义为单独的一类；
步骤S02、选择本次还未分类的第一类，利用距离计算公式d(i，j)，寻找与该类数据距离最小的类；
若计算得出该类数据距离的值小于预设距离阈值，则确定这两类为同一类数据；同时，该类在本次分类中参与选择和被选择的都不再参与本次分类；
步骤S03、挑选出还需参与本次分类但还未参与过分类的类，重复执行步骤S02，直至本次分类完成；
步骤S04、重新计算现在类之间的距离；
步骤S05、重复执行步骤S02至步骤S04，直至所有类之间的距离均不存在小于预设距离阈值的，则分类完成。
4.如权利要求1至3任一项所述的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括显示模块；所述显示模块用于：实时显示监测到的各项参数和/或可能出现的异常信息。
5.如权利要求4所述的监测系统，其特征在于，所述显示模块还用于：实时显示后台运算设备利用三维虚拟显示技术逼真展示采集对象的实时状态；
其中，所述后台运算设备与所述监测系统通信连接。
6.如权利要求1至3任一项所述的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括报警模块；所述报警模块用于：当监测模块监测出异常情况时，发出报警信息；所述报警信息的发送方式包括：声光报警、远程显示报警以及移动终端信息报警。
7.一种数据中心动力环境监测方法，其特征在于，所述方法包括：
对数据中心动力系统中部署的设备以及所述数据中心动力系统内的关键物理量进行采集，得到对应的采集数据；
对得到的所述采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，识别所述数据中心动力环境系统是否出现异常，同时对所述数据中心动力环境系统进行安全预警；
所述对得到的所述采集数据建立数据分析模型，利用建立的数据分析模型，对所述采集数据进行数据分析，包括：
构建数据分析模型，并在构建的所述数据分析模型中存储一个学习数据库，且所述学习数据库包括所述数据中心动力系统对应的动力性能常用指标和物理指标；
针对所述学习数据库中的所述性能常用指标和物理指标，选取不同的样本值，形成矩阵B；
对所述矩阵B中的数据进行分类；
对于任意监测到的动力环境监测系统的指标的值，利用预设距离公式，计算出所述动力环境监测系统与所述数据库矩阵B中各条数据的距离值；
根据距离值计算结果，获取所述动力环境监测系统监测的与哪条数据的距离最小，从而确定所述动力环境监测系统的监测值属于何种监测类别；
根据确定的所述监测值的监测类别，选择与所述监测类别对应的寿命计算公式，计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，根据得到的后续使用时长，进行监控预警。
8.如权利要求7所述的数据中心动力环境监测方法，其特征在于，所述计算所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长，包括：
对组成的所述矩阵B，按照标准化公式对所述矩阵B中的数据进行标准化，得到标准化后新的矩阵BB；
利用所述预设距离公式，计算矩阵BB中任意两行距离；
根据矩阵BB中任意两行距离值，得到分解出的不同的类；
针对分类后得到的每一个类分别构建一个单独的数据库，构建的单独数据中的列标签为所述指标，每行数据则为分类后该类数据在矩阵B中所记录的值，从而形成矩阵X；
利用向量Y表示动力环境监测系统的后续使用时长，将矩阵X作为自变量，向量Y作为因变量，形成拟合函数y；
利用所述拟合函数y和所述动力环境监测系统监测到的各指标的监控值X，即可求解得出所述动力环境监测系统可监测的后续使用时长。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110673549A (zh) * 2019-09-05 2020-01-10 国家计算机网络与信息安全管理中心 基于分布式架构的数据中心智能监控系统和方法
CN111539539A (zh) * 2020-04-03 2020-08-14 国家计算机网络与信息安全管理中心 数据中心动力环境设备运行模式突变检测方法及装置
CN112650660B (zh) * 2020-12-28 2024-05-03 北京中大科慧科技发展有限公司 一种数据中心动力系统预警方法及装置
CN114199304B (zh) * 2021-11-05 2022-11-01 华能金昌光伏发电有限公司 光伏电站通信机房的异常检测方法、装置及计算机设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102681518A (zh) * 2012-05-28 2012-09-19 辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 电缆网运行综合管理系统及智能操控平台
CN102833117A (zh) * 2012-09-10 2012-12-19 山东省计算中心 基于物联网技术的数据中心动力环境监测系统及方法
CN206515657U (zh) * 2017-02-13 2017-09-22 四川格锐恩科技有限公司 机房环境监测预警系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102681518A (zh) * 2012-05-28 2012-09-19 辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 电缆网运行综合管理系统及智能操控平台
CN102833117A (zh) * 2012-09-10 2012-12-19 山东省计算中心 基于物联网技术的数据中心动力环境监测系统及方法
CN206515657U (zh) * 2017-02-13 2017-09-22 四川格锐恩科技有限公司 机房环境监测预警系统

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