CN110069387A - 机房设备的数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种机房设备的数据处理方法及系统。本方法通过数据采集装置获取机房内设备的特征信息，包括设备的配置信息与设备的运行状态数据；采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器；服务器获取机房内设备的可视化模型；获取预先建立的设备的配置信息与可视化模型之间的关联关系；基于关联关系将符合预设条件的运行状态数据在可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。该方法通过将机房内设备的特征信息与设备的可视化模型进行对应关联，使得设备的运行状态变化数据可以直观的展示，以便实现及时并直观的掌控设备的异常运行情况，降低设备运维成本。

Description

机房设备的数据处理方法及系统

技术领域

本申请涉及远程监控技术领域，更具体地，涉及一种机房设备的数据处理方法及系统。

背景技术

随着互联网和物联网技术的快速发展，各行各业对计算机的依耐性越来越高，机房作为一个信息处理与交换的重要场所，实时有效的监控机房环境以保证机房安全运行十分重要。但是，现有的机房大多需要人工24小时值守，机房内设备使用率和设备运行情况无法直观掌控，出现异常也不能及时发现，维护成本高。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提供了一种机房设备的数据处理方法及系统，以实现改善上述问题。

第一方面，本申请实施例提供了机房设备的数据处理方法，应用于机房设备数据处理系统，所述机房设备的数据处理系统包括：服务器以及与所述服务器相连的数据采集装置，其特征在于，所述数据处理方法包括：所述数据采集装置获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据；所述数据采集装置采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器；所述服务器获取机房内设备的可视化模型；所述服务器获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系；所述服务器基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。

第二方面，本申请实施例提供了一种机房设备的数据处理系统，其特征在于，所述机房设备数据处理系统包括服务器以及与所述服务器相连的数据采集装置：所述数据采集装置用于获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据；所述数据采集装置还用于采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器；所述服务器用于获取机房内设备的可视化模型；所述服务器还用于获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系；所述服务器还用于基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。

本申请实施例提供了一种机房设备的数据处理方法及系统。本方法通过数据采集装置获取机房内设备的特征信息，特征信息包括设备的配置信息与设备的运行状态数据；数据采集装置再采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器；继而服务器获取机房内设备的可视化模型；然后服务器获取预先建立的设备的配置信息与可视化模型之间的关联关系；最后服务器基于关联关系将符合预设条件的运行状态数据在可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。该方法通过将机房内设备的特征信息与设备的可视化模型进行对应关联，使得设备的运行状态变化数据可以直观的展示在可视化模型上，以便可以直观的判断设备运行是否存在异常，实现及时并直观的掌控设备的异常运行情况，进而降低设备运维成本。

附图说明

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示出了本申请实施例提供的网络系统的架构示意图。

图2示出了本申请实施例提供的机房设备的数据处理系统的结构框图。

图3示出了本申请一实施例提供的一种机房设备的数据处理方法的方法流程图。

图4示出了本申请另一实施例提供的一种机房设备的数据处理方法的方法流程图。

图5示出了图4中的步骤S230的方法流程图。

图6示出了图4的方法中的一具体示例图。

图7示出了图4的方法中的另一具体示例图。

图8示出了图4的方法中的又一具体示例图。

图9示出了本申请又一实施例提供的一种机房设备的数据处理方法的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。

随着互联网以及物联网技术的快速发展，远程监控云平台被广泛的应用于各种场合中，例如，在大型的机房内，就需要对各种设备如空调、服务器、电源、水冷装置、电表等进行监控，进而将监控得到的设备数据上传至云平台进行分析处理。

在对设备数据进行分析处理的过程中，为了得到实时有效的监控数据，作为一种方式，可以安排运维人员每天定时巡检机房，查看每台服务器是否存在故障或运行异常等。例如，在购物频率较高的时期，承载购物信息的服务器的访问率高，为了防止服务器宕机等故障带来的巨大损失，可以实现安排运维人员24小时值守机房，及时监控数据。然而，人工巡检方法缺点是运维成本高、数据不及时和故障发现率低等。

因此，发明人在发现目前的远程监控技术存在上述问题后，提出了本申请实施例中的机房设备的数据处理方法及系统。

下面先对本申请实施例提供的机房设备的数据处理方法所涉及的网络系统进行介绍。

请参阅图1，在图1涉及的网络系统10中包括设备层11、数据采集层12、聚合层13、服务层14以及显示层15。其中，设备层11包括多种能够自行生成监控数据的设备/设施，或者独立设置的传感器，具体实例可以包括但并不限于，电源分配单元(Power distributionunit,PDU)、冷却装置(包括空调、水冷装置、鼓风机、风扇等)、不间断电源(Uninterruptible Power System，UPS)、门禁装置、摄像头、各种传感器(包括温度传感器、湿度传感器、光线传感器、噪音传感器、红外传感器、电磁辐射传感器、煤气传感器、烟雾传感器、一氧化碳传感器、二氧化碳传感器、颗粒物浓度传感器(如PM2.5传感器)等。

作为一种方式，设备层11的各种设备将数据由传感器上报至网关，如图1所示，数据采集层12中的传感器和网关组合成一个虚拟的数据采集装置。每个数据采集装置与一个被监测点(例如，同一个机柜、同一个机房、或同一个房间)内的多个串口设备相连。可选的，数据采集装置与串口设备之间可以采用串口通讯(如RS485)，也可以采用蓝牙、红外、WiFi、ZigBee、NFC等近距离无线通信技术相连。数据采集装置可以将设备上报的监控数据进行格式转换后上报给聚合层13。

数据采集层12将上述数据上报给聚合层13后，聚合层13根据这些数据形成各种设备的通用数据模型以及设备的时间序列数据集群。可选的，通用数据模型与服务层14的系统集成和插件接口应用服务接口、平台服务接口以及事件驱动接口对接，时间序列数据集群和实时分析服务接口对接，以实现将设备的监控数据进行实时分析和处理。

可选的，显示层15包括用户应用界面(用于查看监控数据的界面等)、控制台以及组态(包括运行在客户端内的计算机应用程序、网页应用程序或者移动应用程序等)。其中，用户应用界面与服务层14的系统集成和插件接口应用服务对接，控制台和服务层14的平台服务接口以及事件驱动接口对接，组态和服务层14的实时分析服务接口对接。

为了便于更好的理解本申请实施例，下面对本申请实施例提供的机房设备的数据处理系统进行介绍。

如图2所示，为本申请实施例提供的机房设备的数据处理系统200的结构框图。机房设备的数据处理系统200包括服务器202以及数据采集装置204，服务器202和数据采集装置204相连。其中，数据采集装置204用于采集各种设备的监控数据，可以理解的是，此处的监控数据包括设备的配置参数以及设备的运行状态数据。服务器202用于接收数据采集装置204上送的数据并对这些数据进行分析处理。

基于上面介绍的应用环境以及机房设备的数据处理系统，下面将结合附图具体描述本申请的各实施例。

请参阅图3，本申请一实施例提供了一种机房设备的数据处理方法，应用于机房设备的数据处理系统，所述数据处理方法包括：

步骤S110：所述数据采集装置获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据。

其中，特征信息包括设备的配置信息与设备的运行状态数据，配置信息可以指设备自身的各类参数。可选的，一个机房往往由很多机柜构成，可以对机房的整体情况进行提前规划，包括机房的空间、容量、制冷、电力、端口或是承重等方面，那么可以理解的是，对于整个机房的管理可以简化为对一个机柜的管理。作为一种方式，可以将本实施例中一个机柜内的每个设备的各类参数概括为以下几个方面：规格属性、信号测点、设备端口以及告警事件。

其中，规格属性表征设备制作成型时的属性，例如容量、尺寸等。信号测点表征设备与设备之间或设备内部设置的监控点位，当然也可以是其他信号测点，在此不作限定。设备端口表征设备与外界进行数据交互的接口，告警事件表征为整个系统预先配置的，当有异常情况发生时，可以触发告警事件，发出告警提示信号。

运行状态数据包括设备在运行的过程中，随着运行状态的变化会发生变化的设备配置数据，例如，设备的制冷容量、电力容量、空间容量、温度、湿度、U位场景模式等，在此不一一例举。

作为一种方式，数据采集装置可以通过内置的各种传感器获取设备的配置信息以及运行状态数据，并将获取到的配置信息以及运行状态数据进行备份存储，以便可以将设备的配置数据以及设备的实时运行状态数据上传至服务器，进而服务器可以及时对设备可能会出现的异常情况进行分析及处理。

需要说明的是，服务器中也可以预先存储设备的配置信息，作为一种方式，可以对每个机柜内各个设备的包括规格属性、信号测点、设备端口以及告警事件等参数创建数据表，将创建好的数据表存储在服务器的数据库中，那么在这种情况下，数据采集装置可以仅上送设备的运行状态数据，可以减小设备的运行压力，提升运行效率。

步骤S120：所述数据采集装置采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器。

其中，阈值策略表征为避免数据采集装置不间断连续上传带来的功耗损失以及数据冗余等，对设备的运行状态数据是否上传设置的判断标准。作为一种方式，在数据采集装置将设备的配置信息和运行状态数据上传的过程中，为了便于节省能耗，可以预先配置运行状态数据的上传策略，即给待上传的运行状态数据设定一个阈值或阈值单位，在一种方式中，当设备的运行状态数据的绝对值小于设定阈值或者未超出设定阈值范围时，数据采集装置不对这些数据进行上传，而是存储至本地以便于后期可以随时查看。在另一种方式中，当设备的运行状态数据的绝对值大于设定阈值或者超出设定阈值范围时，数据采集装置将对这些数据进行上传，以便服务器可以实时对这些数据进行解析，分析设备可能会出现的故障。其中，可以通过历史时段内的经验值来对上述阈值或阈值范围进行设定，也可以通过符合规范的行业标准或是其他需求进行设定，在此不做限定。

通过设定阈值策略，可以提前预测设备可能会出现的异常运行情况，将通过统计得到的历史各种异常运行情况下对应的设备的运行状态数据视为符合预设条件的运行状态数据，也可以添加一些其他可能会出现的异常情况对应的设备的运行状态数据作为符合预设条件的运行状态数据，那么，数据采集装置只需将符合预设条件的运行状态数据上送至服务器便可实现对设备的异常运行状态的实时监控。

例如，在一个具体的应用场景中，一个机房内包括很多机柜，对于每个机柜预先建立好了三维模型，可选的，任意一个机柜的三维模型，包括前述实施例中所描述的建模的所有的字段，在上下架服务器的过程中主要涉及到的有U位空间，电力，制冷，承重，端口，U位管理器和U位管理器内的LED灯的状态，真实的服务器和虚拟的服务器，那么对于服务器上下架的实际操作流程，可以包括以下几种预设条件：规划上架，按规划实际上架，取消上架；规划下架，按规划实际下架；未规划上架，在实际机房中进行服务器上架操作；未规划下架，在实际机房中进行服务器下架操作。

其中，U位器的颜色可以规定为：U位灯红色表示该U位上无资产；U位灯绿色表示该U位规划上架服务器；U位灯蓝色表示该U位已正常上架服务器；U位灯闪烁蓝色表示该位非规划上架服务器；U位灯黄色表示该U位规划下架服务器；U位灯闪烁红色表示该U位非规划下架服务器。

那么，可以理解的是，在设置了设备运行状态数据的阈值或阈值范围之后，数据采集装置可以仅上传变化较大或变化较快的运行状态数据，即大于设定阈值或超出设定阈值范围的运行状态数据。那么，此种情况下，数据采集装置上传的运行状态数据就是和设备的运行状态存在异常直接相关的数据，通过分析这些过滤后得到的符合预设条件的数据可以及时、准确的掌握设备的异常运行情况，提升运维效率。

步骤S130：所述服务器获取机房内设备的可视化模型。

其中，机房内设备的可视化模型表征对机房的整体情况(例如，包括机房的空间、容量、制冷、电力、端口、承重以及机房内的各类设备等)进行提前规划后所创建的机房三维模型，可选的，在对机房进行运维管理的过程中，通过对机房整体进行提前规划，并创建其所对应的机房整体的三维可视化模型，可以实现将肉眼不可见的信息(例如，设备内部的实时运行状态数据等)转化为可以感知的实体模型(即立体直观的机房三维可视化模型)，进而可以按照规划对机房进行管理，提升用户体验。

作为一种方式，服务器可以预先建立机房设备的三维可视化模型(例如，可以是在web页面制作机房设备的三维可视化模型)，可选的，服务器中可以预先存储设备的配置信息，也可以实时接收数据采集装置上传的设备的配置信息，那么可以理解的是，若服务器接收来自数据采集装置上传的设备的配置信息时，服务器可以调用机房设备的三维可视化模型，以便于将设备的各类配置信息以三维立体模型进行直观的展示。通过调用预先建立的三维可视化模型对设备的各类参数进行展示，可以避免复杂的计算，节省配置资源。

例如，在一个具体的应用场景中，可以将机房内设备的配置信息以及需要关注的机房信息(包括机房的空间、容量、制冷、电力、端口和承重等方面)预先存储至服务器，那么服务器可以根据上述信息在web端制作得到机房整体的可视化模型。可选的，对于用户所关注的信息，还可以在该可视化模型中设置醒目的提醒方式，例如，可以用颜色变化代表温度的变化等。

步骤S140：所述服务器获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系。

其中，关联关系表征预先建立的转换数据格式后的规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息分别与可视化模型之间的对应关系。

在获取了设备的可视化模型之后，可以将数据库中的数据和可视化模型上的设备建立对应关系，作为一种方式，可以将数据库的数据表中的各个字段与可视化模型的对应字段进行关联，那么当服务器获取了预先建立的设备的配置信息和可视化模型之间的关联关系后，可以实现从可视化模型上面直观的看出设备的运行状态变化，进而可以及时的发现设备的异常运行情况。

步骤S150：所述服务器基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行显示，以便及时掌握设备的运行情况。

可选的，服务器在接收了数据采集装置上传的经过滤后得到的符合预设条件的运行状态数据，可以基于数据库中的数据表中的各个字段与可视化模型的对应关系，将这些符合预设条件的运行状态数据映射到数据表中，从而可视化模型也可以对应发生变化，以便于可以直观的查看设备存在的异常运行情况，降低运维成本。

需要说明的是，本申请实施例中，还可以通过直接在前述创建的机房的三维可视化模型上面进行虚拟运维操作从而对机房的运行情况进行实时监测。作为一种方式，可以在可视化模型中模拟上架服务器，根据上架服务器后各项模型数据的变化情况来判断是否可以真的上架。通过提前在虚拟环境中演练，可以实现节约配置成本，减少运维流程。

本实施例提供的一种机房设备的数据处理方法，通过数据采集装置获取机房内设备的特征信息，特征信息包括设备的配置信息与设备的运行状态数据；数据采集装置再采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器；继而服务器获取机房内设备的可视化模型；然后服务器获取预先建立的设备的配置信息与可视化模型之间的关联关系；最后服务器基于关联关系将符合预设条件的运行状态数据在可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。该方法通过将机房内设备的特征信息与设备的可视化模型进行对应关联，使得设备的运行状态变化数据可以直观的展示在可视化模型上，以便可以直观的判断设备运行是否存在异常，实现及时并直观的掌控设备的异常运行情况，进而降低设备运维成本。

请参阅图4，本申请另一实施例提供了一种机房设备的数据处理方法，应用于机房设备的数据处理系统，所述数据处理方法包括：

步骤S210：所述数据采集装置获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据。

步骤S220：所述数据采集装置采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器。

步骤S230：所述服务器获取机房内设备的可视化模型。

请参阅图5，作为一种方式，步骤S230可以包括：

步骤S231：将包括所述规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息的设备模型作为一个基本的建模单元，其中，所述告警事件信息表征超过对应预设阈值的所述规格属性信息、设备端口信息和/或所述信号测点信息。

其中，可以将设备的规格属性信息创建一张数据表存储在服务器的数据库中，如图6所示(图6仅示出了部分例举的字段)。可选的，数据表中规格属性信息的字段可以包括id，index，datatype，enable，visible，user,project,type,template,property,name,group,value,unit,createtime,updatetime,_index,_key等。其中，每一个字段下面可以包括多条属性内容，例如，字段property下面可以包括：承重最大容量，3D位置，高度，最冷最大容量，端口最大容量，电力最大容量，空间最大容量，是否已安装U位管理器，制冷额定容量，端口额定容量，电力额定容量，空间额定容量，承重额定容量，U位场景模式等，当然也可以根据实际需要对这些字段或字段下面的内容进行调整，在此不作限定。

而不同类别设备的属性信息或同一设备的不同的属性信息的数据格式不同，因为对于设备的配置信息，需要分别建立对应的数据表进行数据的存储，以便于服务器的显示界面在对设备的运行状态进行展示时，可以分别调用对应的数据接口。

可选的，命名为信号测点信息的数据表中的字段可以包括id，index,datatype,enable,visible,user,project,type,template,property,name,group,value,unit,createtime,updatetime,_index,_key。可选的，信号测点信息的数据表中的字段下面包括的属性内容包括但不限于机柜内设备的应用场景，空间分布LED灯状态，后门温度，前门温度，前门状态，U1位资产，U1位LED状态，U1位置点选状态,U1位服务器温度，总告警数量，非法上架，制冷最大容量，端口最大容量，电力最大容量，空间最大容量，承重最大容量，规划容量使用占比，规划端口使用占比，规划电量使用占比，规划U位使用占比，规划承重使用占比，规划用冷量，规划用端口数，规划用电量，规划用U位数，规划用承重，制冷额定量，端口额定量，电力额定量，空间额定量，承重额定量，制冷使用占比，端口使用占比，电量使用占比，U位使用占比，承重使用占比，U位LED灯状态，总U位数，以用冷量，已用端口数，已用电量，已用U位数，已用承重量等。

可选的，命名为告警事件信息的数据表中的字段可以包括id，index,enable,

visible,user,project,type,template,event,name,desc,createtime,

updatetime,_index,_key。可选的，字段event下面可以包括：IU非法下架告警，

1U非法上架告警，2U非法下架告警，2U非法上架告警等，需要说明的是，告警事件的类别还可以根据实际情况进行设定，在此不做限定。

可以理解的，对于命名为设备端口信息的数据表中包括的字段以及字段下面包括的内容的设定方式参照前述三种数据表的设定方式，在此不再一一赘述。

作为一种方式，可以对规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息的数值范围分别设定对应的阈值，在当上述数值超过设定的阈值时，将会触发对应异常情况的设备告警事件。在一种实现方式中，可以将包括设备规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息的设备模型作为一个基本的建模单元，那么一个机柜包括多个建模单元，而一个机房可以划分为很多个机柜，即通过空间换算的方式将对一个机柜内的设备的管理扩展到对一个机房的管理，可以提高管理效率，提升用户体验。

步骤S232：获取基于所述建模单元以模块化的建模方式构建的多个所述设备对应的可视化模型。

在获取了设备的配置信息对应的各个数据表之后，服务器可以获取基于上述建模单元以模块化的建模方式构建的多个设备对应的可视化模型(如图7所示)。

步骤S240：所述服务器为所述符合预设条件的运行状态数据分配优先级。

虽然数据采集装置在上传设备运行状态数据的时候对数据进行了过滤，但是对于一个包含众多服务器的规模庞大的机房系统来说，需要监控的设备的运行状态数据还是很多，那么，为了可以明显的区分当前需要重点关注的数据的设备运行状态，服务器可以对数据采集装置上传的符合预设条件的运行状态数据分配优先级。

其中，为符合预设条件的运行状态数据分配优先级的实现方式有很多种。例如，作为一种方式，可以通过判断符合预设条件的运行状态数据的所属设备或来源设备是否需要执行重要项目，可选的，服务器可以预先创建包括重要项目的内容的数据表，该数据表中包括所有需要执行重要项目的设备的名称以及相关字段，那么服务器可以通过检测符合预设条件的运行状态数据的所属设备或来源设备的名称字段是否在上述数据表内来判断符合预设条件的运行状态数据的所属设备或来源设备是否需要执行重要项目。作为一种实现方式，若符合预设条件的运行状态数据的所属设备或来源设备的名称字段存在于上述数据表内，那么可以判定符合预设条件的运行状态数据的所属设备或来源设备需要执行重要项目；否则则不需要执行重要项目。

例如，作为一种具体的实施方式，在一个购物节上某公司有一个销量计划必须达标的重要项目，为了实现这个计划，需要承载这些重要项目的设备在用户访问期间不出现差错，那么，对于一个机房系统，可能只抽取了某几台设备执行这个计划，那么对于这些承载重要项目的设备，我们就需要重点监控，可以根据设备承载重要项目的数量为其对应的运行状态数据分配优先级，可选的，设备承载重要项目的数量越多，其对应的运行状态数据的优先级越高。

可选的，对于重要项目，如果机房内的所有设备同时开始运行，若后面产生宕机等突发情况时，故障短时间内难以修复，造成的损失也无法挽回。那么，为了避免系统瘫痪等突发故障带来的经济损失，可以在满足少量设备能够正常运行的情况下，将机房内设备的开始运行时间分为不同批次，即设置一些设备最先开始运行，中途在开启一些设备运行，最后再开启剩余设备运行等方式，当然，具体批次可以根据实际情况进行设定，在此不作限定。

那么，作为另一个方式，可以按照承载项目的开始运行的时间顺序为这些设备对应的运行状态数据分配优先级，通常情况下，购物节是一场持久战，不到最后，难以定胜负，那么开始运行时间越居中的设备运行的项目可能更为重要，那么可以根据设备的开始运行时间为运行状态数据分配优先级，开始运行时间越居中，优先级越高，开始运行时间越靠前，优先级越低，开始运行时间越靠后，优先级介于二者之间。可选的，还可以通过其他方式为设备的运行状态数据分配优先级，例如，将访问频率高的时段内访问用户数量多的设备赋予较高的优先级，以便于可以及时监控这些设备的运行状况，及时发现异常，提升运维效率，同时降低运维成本。

综上，对应不同的分配设备的运行状态数据的优先级的方式，均可以设置对应的目标阈值，不同的分配方式对应的目标阈值不同，以便于服务器可以根据不同目标阈值快速响应设备异常。

步骤S250：对优先级高于目标阈值的所述运行状态数据创建标签。

作为一种方式，在设置好了分配优先级的方式后，对于用户来说，当数据量大的时候，还是会难以快速识别出现异常的设备，那么为了便于更加直观的监控设备的异常运行状态，服务器可以对高于目标阈值的设备的运行状态数据创建标签(如图8所示，wire_cab、1T cab_1、1T cab_2、1T cab_3等分别为对不同的设备创建的标签)，通过标签用户可以快速、直观的从可视化模型上面看出存在异常的设备。

步骤S260：根据所述标签查找对应的所述机房内设备的异常运行情况。

可选的，可以根据标签查找对应的机房内设备的异常运行情况，例如，可以通过标签功能按钮，选择隐藏没有创建标签的设备的可视化模型，进而可以减少数据冗余，是的需要关注的设备的运行状态数据的变化在可视化模型上面的显示更加清晰。

本实施例提供的一种机房设备的数据处理方法，通过数据采集装置获取机房内设备的特征信息，特征信息包括设备的配置信息与设备的运行状态数据；数据采集装置再采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器；继而服务器获取机房内设备的可视化模型；然后服务器为符合预设条件的运行状态数据分配优先级；再对优先级高于目标阈值的运行状态数据创建标签；最后根据标签查找对应的机房内设备的异常运行情况。通过创建标签的方式使得发现设备异常变得更为容易，实现及时并直观的掌控设备的异常运行情况，进而降低设备运维成本。

请参阅图9，本申请又一实施例提供了一种机房设备的数据处理方法，应用于机房设备的数据处理系统，所述数据处理方法包括：

步骤S310：所述数据采集装置获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据。

步骤S320：所述数据采集装置采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器。

步骤S330：所述服务器获取机房内设备的可视化模型。

步骤S340：所述服务器为所述符合预设条件的运行状态数据分配优先级。

步骤S350：对优先级高于目标阈值的所述运行状态数据创建标签。

步骤S360：根据所述标签查找对应的所述机房内设备的异常运行情况。

步骤S370：所述服务器指示所述可视化模型的显示界面显示所述异常运行情况并发出告警提示信息。

作为一种方式，当设备的运行状态数据超出了预先设定的目标阈值之后，服务器可以指示可视化模型的显示界面显示对应设备的异常运行情况并发出告警提示信息。例如，当设备的运行温度超过设定目标阈值时，与该设备对应的可视化模型会连续红闪，并发出蜂鸣声提醒用户及时对相关设备进行维护；或者机柜非法上架了服务器，可以弹出包含告警提示信息的弹窗页面提醒工作人员进行维护。

步骤S380：所述服务器根据所述告警提示信息触发对所述异常运行情况的修复指令。

可选的，对于一些程序较为简单的设备异常，可以通过统计历史的设备异常情况建立一个包括常见的设备的异常情况的数据表，也可以添加一些可以预测的故障类别到该数据表中，需要说明的是，这个数据表需要定时更新或者实时更新。那么在这种情况下，可以将这些简单的故障交由服务器中运行的软件来判别，当检测到存在该数据表中的相关设备异常时，软件自动完成异常判别与修复，及服务器可以根据告警提示信息自动触发对异常运行情况的修复指令。

然而，对于一些承载重要运行任务的设备，若软件自动检测修复出现了误差时，数据将难以恢复，且容易导致不可估量的损失，那么可以在软件自动检测修复的基础上，添加人工确认可以减小损失，因此，在这种情况下，服务器可以将告警提示信息返回给人工确认，当人工确认后开启修复功能，即服务器可以将告警提示信息发送给用户，指示用户触发对异常运行情况的修复指令。例如，对于一些程序较为复杂的设备异常，需要人工去到现场进行查看时，可以由人工点击关闭告警提示信息来触发对异常运行情况对应的设备的修复指令。

步骤S390：所述服务器执行所述修复指令。

可选的，服务器可以执行上述修复指令，或者将修复指令下发至对应的设备，指示设备执行修复指令。

本实施例提供的一种机房设备的数据处理方法，通过数据采集装置获取机房内设备的特征信息；数据采集装置再采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器；继而服务器获取机房内设备的可视化模型；然后服务器为符合预设条件的运行状态数据分配优先级；再对优先级高于目标阈值的运行状态数据创建标签；又根据标签查找对应的机房内设备的异常运行情况；然后服务器指示可视化模型的显示界面显示异常运行情况并发出告警提示信息；服务器再根据告警提示信息触发对异常运行情况的修复指令；最后服务器执行修复指令。通过将机房内设备的特征信息与设备的可视化模型进行对应关联，使得设备的运行状态变化数据可以直观的展示在可视化模型上，再对应不同的异常情况发出对应的告警提示信息，以便可以直观的判断设备运行存在的异常，实现及时并直观的掌控设备的异常运行情况，进而降低设备运维成本。

本申请又一实施例提供了一种机房设备的数据处理系统，所述数据处理系统包括服务器以及与服务器相连的数据采集装置：

数据采集装置用于获取机房内设备的特征信息，特征信息包括设备的配置信息与设备的运行状态数据。

其中，配置信息可以包括设备的规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息。

数据采集装置还用于采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器。

服务器用于获取机房内设备的可视化模型。

作为一种方式，服务器可以将包括规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息的设备模型作为一个基本的建模单元，其中，告警事件信息表征超过对应预设阈值的规格属性信息、设备端口信息和/或信号测点信息；再获取基于建模单元以模块化的建模方式构建的多个设备对应的可视化模型。

服务器还用于获取预先建立的设备的配置信息与可视化模型之间的关联关系。

作为一种方式，服务器可以通过获取预先建立的转换数据格式后的规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息分别与可视化模型之间的对应关系来获取设备的配置信息与可视化模型之间的关联关系。

服务器还用于基于关联关系将符合预设条件的运行状态数据在可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。

可选的，上述数据处理系统还可以包括：服务器为符合预设条件的运行状态数据分配优先级；然后对优先级高于目标阈值的运行状态数据创建标签；再根据标签查找对应的机房内设备的异常运行情况。

可选的，上述数据处理系统还可以包括：服务器指示可视化模型的显示界面显示异常运行情况并发出告警提示信息；服务器根据告警提示信息触发对异常运行情况的修复指令；服务器执行修复指令。

综上所述，本申请提供的一种机房设备的数据处理方法及系统。该方法包括：通过数据采集装置获取机房内设备的特征信息，特征信息包括设备的配置信息与设备的运行状态数据；数据采集装置再采用预先设定的阈值策略对设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给服务器；继而服务器获取机房内设备的可视化模型；然后服务器获取预先建立的设备的配置信息与可视化模型之间的关联关系；最后服务器基于关联关系将符合预设条件的运行状态数据在可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。该方法通过将机房内设备的特征信息与设备的可视化模型进行对应关联，使得设备的运行状态变化数据可以直观的展示在可视化模型上，以便可以直观的判断设备运行是否存在异常，实现及时并直观的掌控设备的异常运行情况，进而降低设备运维成本。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种机房设备的数据处理方法，应用于机房设备数据处理系统，所述机房设备数据处理系统包括：服务器以及与所述服务器相连的数据采集装置，其特征在于，所述数据处理方法包括：

所述数据采集装置获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据；

所述数据采集装置采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器；

所述服务器获取机房内设备的可视化模型；

所述服务器获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系；

所述服务器基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。

2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述配置信息包括设备的规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息，所述服务器获取机房内设备的可视化模型的步骤包括：

将包括所述规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息的设备模型作为一个基本的建模单元，其中，所述告警事件信息表征超过对应预设阈值的所述规格属性信息、设备端口信息和/或所述信号测点信息；

获取基于所述建模单元以模块化的建模方式构建的多个所述设备对应的可视化模型。

3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述服务器获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系的步骤包括：

获取预先建立的转换数据格式后的所述规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息分别与所述可视化模型之间的对应关系。

4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述所述服务器基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行展示的步骤包括：

所述服务器为所述符合预设条件的运行状态数据分配优先级；

对优先级高于目标阈值的所述运行状态数据创建标签；

根据所述标签查找对应的所述机房内设备的异常运行情况。

5.如权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述服务器指示所述可视化模型的显示界面显示所述异常运行情况并发出告警提示信息；

所述服务器根据所述告警提示信息触发对所述异常运行情况的修复指令；

所述服务器执行所述修复指令。

6.一种机房设备的数据处理系统，其特征在于，所述机房设备的数据处理系统包括服务器以及与所述服务器相连的数据采集装置：

所述数据采集装置用于获取机房内设备的特征信息，所述特征信息包括所述设备的配置信息与所述设备的运行状态数据；

所述数据采集装置还用于采用预先设定的阈值策略对所述设备的运行状态数据进行过滤，将得到的符合预设条件的运行状态数据发送给所述服务器；

所述服务器用于获取机房内设备的可视化模型；

所述服务器还用于获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系；

所述服务器还用于基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行展示，以便及时掌控设备的运行状况。

7.如权利要求6所述的数据处理系统，其特征在于，所述配置信息包括设备的规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息，所述服务器获取机房内设备的可视化模型的步骤包括：

将包括所述规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息的设备模型作为一个基本的建模单元，其中，所述告警事件信息表征超过对应预设阈值的所述规格属性信息、设备端口信息和/或所述信号测点信息；

获取基于所述建模单元以模块化的建模方式构建的多个所述设备对应的可视化模型。

8.如权利要求7所述的数据处理系统，其特征在于，所述服务器获取预先建立的所述设备的配置信息与所述可视化模型之间的关联关系的步骤包括：

获取预先建立的转换数据格式后的所述规格属性信息、设备端口信息、信号测点信息以及告警事件信息分别与所述可视化模型之间的对应关系。

9.如权利要求6所述的数据处理系统，其特征在于，所述服务器基于所述关联关系将所述符合预设条件的运行状态数据在所述可视化模型的显示界面进行展示的步骤包括：

所述服务器为所述符合预设条件的运行状态数据分配优先级；

对优先级高于目标阈值的所述运行状态数据创建标签；

根据所述标签查找对应的所述机房内设备的异常运行情况。

10.如权利要求9所述的数据处理系统，其特征在于，所述机房设备数据处理系统还包括：

所述服务器指示所述可视化模型的显示界面显示所述异常运行情况并发出告警提示信息；

所述服务器根据所述告警提示信息触发对所述异常运行情况的修复指令；

所述服务器执行所述修复指令。