CN110650044A - 基于5g的设备诊断维护系统 - Google Patents

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刘伟明
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Abstract

本发明提供一种基于5G的设备诊断维护系统，其包括：聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块、聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块。本发明通过各模块的协同以及互相协助补充，针对机柜各设备能耗、机柜PUE能效比、各设备健康状态告警的波动，分别对机柜各设备进行维护与故障诊断，且各模块准确而易于修改、扩充自己所需的功能。

Description

基于5G的设备诊断维护系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于5G的设备诊断维护系统。
背景技术
随着信息技术的发展，数据机房的规模也在不断的扩展，投入更多地资金，增加了更多的设备，现代的数据中心布整个楼层、占据同一个城市的不同大厦、甚至分布全球已不再是新鲜事，伴随着这种数据中心设备密集化，数据中心地域化，一些问题也接踵而至。目前，这种机房设备管理的方式都是落后的，不适应发展的环境需求，具体表现在：成本高，效率低:
在5G边缘数据中心部署的过程中，可能出现远程运行的服务器、路由器、交换机以及其他的数据设备由于运行较长时间，或是因为误操作以及遭受意外攻击导致系统宕机的情况。维护人员不得不亲临现场来解决问题。其实这种问题只要对故障设备进行重启就可以了，但由于机房的跨地域性很强，管理人员不得不为这样一个简单的动作花费大量的时间，无挑战性却浪费大量人力，使人不胜其烦。目前，这种机房设备管理的方式都是落后的，不适应发展的环境需求，具体表现在成本高、效率低：
1.1、IDC数据机房拥有成百上千台的服务器，对于这种庞大的服务器群，维护人员需要逐个地解决，耗费大量的人力；
1.2、存在着安全隐患:日常维护中频繁地进出机房，维护如银行、政府、军队的服务器，对里面的一些保密的资料也存在一定的隐患，而且对设备运行也存在负面影响；
1.3、故障响应时间较长:由于服务器、交换机、路由器不在本地，或者系统管理员暂时出差，出现问题得不到及时地处理，从而造成难以预计的损失。
运维困难，多家供应商，责任无法扯清，现场维护，费时费力。传统机房设备多家供应商，运维复杂，责任主体难以判断，运维费事费力。整个维护的过程是典型的有故障才有反应的过程，这样的故障/反应式维护只能在设备故障停机后才能起到作用。因此，针对上述问题，有必要提出进一步的解决方案。
发明内容
本发明旨在提供一种基于5G的设备诊断维护系统，以克服现有技术中存在的不足。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
一种基于5G的设备诊断维护系统，其包括：聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块、聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块；
所述聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块实现设备诊断维护系统的数据采集功能；
所述聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块对采集的数据、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块中的数据进行分析，提供各个实时阶段的设备能耗、设备PUE能耗比、设备健康状态的数据信息；
所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块根据分析得到的各个实时阶段的数据信息按照如下公式建立预警方案：
Gh＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态；
其中，Lh能耗为正常的有效的各设备能耗大小，PUE能效比是冷却通风控制时实值，JK健康状态是各设备无告警正常运行值。
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，当设备故障对业务的影响情况将设备告警分为1级、2级、3级三种时，
将这三种告警的权值分别设置为B1、B2、B3将设备告警值定义为W1、W2、W3，如设备存在故障则W取值为0，设备无故障则W取值为1，假设机房内设备数量为n,则该机房内总的健康状态值JK为：
Figure BDA0002209493350000031
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，当健康状态与各设备能耗、PUE能效比成线性关系时:
Figure BDA0002209493350000032
其中a为常数,pt为PUE能效比最高阈值；
则Gh与JK健康状态成立方关系:
Figure BDA0002209493350000033
设执行时间为:T＝y/JK健康状态,其中，y为执行所需要的指令周期的数量,则对应的关系式为：
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，
所述Gh＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态还可表示为：
Figure BDA0002209493350000041
其中，其中L为设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态各个实时阶段的采集值。
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，所述聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块还具有约束条件，所述约束条件使得聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块在入库时进行自动修正，删除错误采集导致的数据值。
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块还用于：建立各个实时阶段形成判断分析结构图S(B，E)；
其中，B是设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态历史记录集合，E是实时设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态检测信息集合。
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，建立各个实时阶段形成判断分析结构图S(B，E)的计算公式为：
其中，这里Ga,i(n)是聚集协同各模块，在第n次聚集时选择协同A与协同I之间信息聚集协同的次数；
Aα(i)是从聚集协同点A所能够到达的聚集协同点集合,第n次聚集协同点(a,i)选择这些聚集协同点的和为定义为1；
lai(n)是聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块所带全部数据聚集来对应聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块进行协同；
Figure BDA0002209493350000051
为各自最优数据信息启发值,上标a表明数据上传的路径是相同的。
作为本发明的基于5G的设备诊断维护系统的改进，所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块采用设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态逐个多阶段地选择确定数据值以定义维护与故障诊断运行预警方案形成判断的解
Figure BDA0002209493350000052
Figure BDA0002209493350000053
其中，其中k(t+1)为一个由数据取值约束范围函数,如果解不满足维护与故障诊断运行最优方案形成判断取值范围条件,则令k(t+1)＝∞,中止设备能耗、设备PUE能效比、设备健康数据值选择；否则k(t+1)＝0，等于选择聚集协同
Figure BDA0002209493350000054
的解后所增加的目标数据值，x(x+1)的值决定于初始状态,x为对应初始各模块的协同线路。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过各模块的协同以及互相协助补充，针对机柜各设备能耗、机柜PUE能效比、各设备健康状态告警的波动，分别对机柜各设备进行维护与故障诊断，且各模块准确而易于修改、扩充自己所需的功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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中记载的一些实施例，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为本发明的基于5G的设备诊断维护系统中各模块的协同关系示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种基于5G的设备诊断维护系统，其包括：聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块、聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块。
其中，所述聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块实现设备诊断维护系统的数据采集功能；
所述聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块对采集的数据、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块中的数据进行分析，提供各个实时阶段的设备能耗、设备PUE能耗比、设备健康状态的数据信息；
所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块根据分析得到的各个实时阶段的数据信息按照如下公式建立预警方案：
Gh＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态；
其中，Lh能耗为正常的有效的各设备能耗大小，PUE能效比是冷却通风控制时实值，JK健康状态是各设备无告警正常运行值。
当设备故障对业务的影响情况将设备告警分为1级、2级、3级三种时，
将这三种告警的权值分别设置为B1、B2、B3将设备告警值定义为W1、W2、W3，如设备存在故障则W取值为0，设备无故障则W取值为1，假设机房内设备数量为n,则该机房内总的健康状态值JK为：
Figure BDA0002209493350000071
当健康状态与各设备能耗、PUE能效比成线性关系时:
Figure BDA0002209493350000072
其中a为常数,pt为PUE能效比最高阈值；
则Gh与JK健康状态成立方关系:
Figure BDA0002209493350000073
设执行时间为:T＝y/JK健康状态,其中，y为执行所需要的指令周期的数量,则对应的关系式为：
所述Gh＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态还可表示为：
Figure BDA0002209493350000075
其中L为设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态各个实时阶段的采集值。在进行聚集协同智能设备控制维护与故障诊断最优方案形成过程中可以充分利用设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态各个实时阶段的采集的状态信息，结合聚集协同设备健康维护算法数据库历史记录，以变化值为关键信息来引导设备维护与故障诊断预测模型与启发信息形成应对值，提高最优方案形成判断的效率。对所有设备维护与故障诊断预测模型设定一定的约束条件,令聚集协同设备健康状态维护算法数据库在入库时进行自动修正,删除错误采集导致的数据值，提高数据可靠率。
所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块还用于：建立各个实时阶段形成判断分析结构图S(B，E)；
其中，B是设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态历史记录集合，E是实时设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态检测信息集合。
建立各个实时阶段形成判断分析结构图S(B，E)的计算公式为：
Figure BDA0002209493350000081
其中，这里Ga,i(n)是聚集协同各模块，在第n次聚集时选择协同A与协同I之间信息聚集协同的次数；
Aα(i)是从聚集协同点A所能够到达的聚集协同点集合,第n次聚集协同点(a,i)选择这些聚集协同点的和为定义为1；
lai(n)是聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块所带全部数据聚集来对应聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块进行协同；
Figure BDA0002209493350000082
为各自最优数据信息启发值,上标a表明数据上传的路径是相同的。
由于设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态各个实时阶段形成判断分析具有重复性和单调性。在聚集协同决策间题时,首先将每一聚集协同的决策变量。(W)t＝Lh设备能耗、Pue设备PUE能效比、Jk设备健康状态在其容许范围内分散化为一系列不同时间采样点。(W)t＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态∈F(T)，称为不同时间决策变量。
所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块采用设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态逐个多阶段地选择确定数据值以定义维护与故障诊断运行预警方案形成判断的解
Figure BDA0002209493350000091
Figure BDA0002209493350000092
其中，其中k(t+1)为一个由数据取值约束范围函数,如果解不满足维护与故障诊断运行最优方案形成判断取值范围条件,则令k(t+1)＝∞,中止设备能耗、设备PUE能效比、设备健康数据值选择；否则k(t+1)＝0，等于选择聚集协同
Figure BDA0002209493350000093
的解后所增加的目标数据值，x(x+1)的值决定于初始状态,x为对应初始各模块的协同线路。
本发明中，所有指向G聚集协同的连接,为该聚集协同的上游连接。聚集协同的上游连接上的数据值越多,其被选中维护与故障诊断运行最优方案的概率就越大。由于数据值还反映了相应最优方案的好坏,对于动态连续的决策数据值,首先确定每个聚集协同的适应度数据值。根据分析,本方案定义聚集协同适应度值G为其上游连接上的数据的平均值。
聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块对
Figure BDA0002209493350000094
中的数据进行选择入库、交又以及比对操作,得到的下一步决策数据值更新原有的值。
并再给产生所有设备维护与故障诊断预测模型、设置聚集协同机柜设备维护与故障诊断启发信息聚集协同。因为原聚集协同所对应的确定数据值发生了变化,要重新定义聚集协同的连接的数据值。又由于聚集协同新对应的确定数据值是通过原来的多个值经交又以及比对产生的,可定义新的连接决策数据值为多值的相近的平均值公式如下：
为聚集协同各模块连接的新数据值；Wz1与Wz2分别为聚集协同
Figure BDA0002209493350000103
可所对应的新数据值在聚集协同设备健康状态维护算法数据库F进行选择入库中的两个上一代数据的范围值,定义kcp1与kcp2:为该聚集协同所对应的数据值与这两个范围大小值。
综上所述，本发明通过各模块的协同以及互相协助补充，针对机柜各设备能耗、机柜PUE能效比、各设备健康状态告警的波动，分别对机柜各设备进行维护与故障诊断，且各模块准确而易于修改、扩充自己所需的功能。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (8)

1.一种基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，所述设备诊断维护方法包括：聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块、聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块；
所述聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块实现设备诊断维护系统的数据采集功能；
所述聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块对采集的数据、聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块中的数据进行分析，提供各个实时阶段的设备能耗、设备PUE能耗比、设备健康状态的数据信息；
所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块根据分析得到的各个实时阶段的数据信息按照如下公式建立预警方案：
Gh＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态；
其中，Lh能耗为正常的有效的各设备能耗大小，PUE能效比是冷却通风控制时实值，JK健康状态是各设备无告警正常运行值。
2.根据权利要求1所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，当设备故障对业务的影响情况将设备告警分为1级、2级、3级三种时，
将这三种告警的权值分别设置为B1、B2、B3将设备告警值定义为W1、W2、W3，如设备存在故障则W取值为0，设备无故障则W取值为1，假设机房内设备数量为n,则该机房内总的健康状态值JK为：
Figure FDA0002209493340000021
3.根据权利要求1所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，当健康状态与各设备能耗、PUE能效比成线性关系时:
Figure FDA0002209493340000022
其中a为常数,pt为PUE能效比最高阈值；
则Gh与JK健康状态成立方关系:
Figure FDA0002209493340000023
设执行时间为:T＝y/JK健康状态,其中，y为执行所需要的指令周期的数量,则对应的关系式为：
Figure FDA0002209493340000024
4.根据权利要求2所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，
所述Gh＝Lh能耗.PUE能效比.JK健康状态还可表示为：
其中，其中L为设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态各个实时阶段的采集值。
5.根据权利要求1所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，所述聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块还具有约束条件，所述约束条件使得聚集协同设备健康状态维护算法数据库模块在入库时进行自动修正，删除错误采集导致的数据值。
6.根据权利要求1所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块还用于：建立各个实时阶段形成判断分析结构图S(B，E)；
其中，B是设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态历史记录集合，E是实时设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态检测信息集合。
7.根据权利要求6所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，建立各个实时阶段形成判断分析结构图S(B，E)的计算公式为：
Figure FDA0002209493340000031
其中，这里Ga,i(n)是聚集协同各模块，在第n次聚集时选择协同A与协同I之间信息聚集协同的次数；
Aα(i)是从聚集协同点A所能够到达的聚集协同点集合,第n次聚集协同点(a,i)选择这些聚集协同点的和为定义为1；
lai(n)是聚集协同能耗计量统计分析模块、聚集协同冷却通风控制方法历史案例统计模块、聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块所带全部数据聚集来对应聚集协同机柜内部PUE能效比分析模块进行协同；
Figure FDA0002209493340000032
为各自最优数据信息启发值,上标a表明数据上传的路径是相同的。
8.根据权利要求1所述的基于5G的设备诊断维护系统，其特征在于，所述聚集协同智能设备控制维护与故障诊断运行模块采用设备能耗、设备PUE能效比、设备健康状态逐个多阶段地选择确定数据值以定义维护与故障诊断运行预警方案形成判断的解
Figure FDA0002209493340000033
其中，其中k(t+1)为一个由数据取值约束范围函数,如果解不满足维护与故障诊断运行最优方案形成判断取值范围条件,则令k(t+1)＝∞,中止设备能耗、设备PUE能效比、设备健康数据值选择；否则k(t+1)＝0，等于选择聚集协同的解后所增加的目标数据值，x(x+1)的值决定于初始状态,x为对应初始各模块的协同线路。
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