CN111818476B - 一种可视化运维平台系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种可视化运维平台系统，其包括运维数据收集模块，用于收集机房的状态数据，所述机房的状态数据包括机房设备的状态数据和机房的环境数据；运维数据筛选模块，用于根据预设的规则对所述机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行过滤，得到过滤数据；运维数据存储模块，用于存储所述过滤数据；运维数据可视化展示模块，用于从所述运维数据存储模块中读取所述过滤数据，并按照预设的展示方式对所述处于过滤数据进行可视化展示，并在检测到所述过滤数据处于预警范围时，对工作人员进行警报提示。本发明能够及时地发现机房中存在的问题，并且及时地对工作人员进行警报提示。

Description

一种可视化运维平台系统
技术领域
本发明涉及运维领域，具体涉及一种可视化运维平台系统。
背景技术
随着移动互联网的发展，云计算和大数据的应用也越来越广泛，这些都离不开服务器主机。服务器主机一般放置在机房中，现在的机房一般都存放着大量的服务器主机，为了使这些服务器主机能正常运行，平时需要定期对机房进行维护。现有技术中，对机房的维护一般是采用人工定期巡检的方式，对发现的问题进行修复。这就很容易导致机房出现的问题未能及时地被发现。而且也不能对直观地了解机房的整体运行状态。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种可视化运维平台系统，其包括运维数据收集模块、运维数据筛选模块、运维数据存储模块、运维数据可视化展示模块；
所述运维数据收集模块用于收集机房的状态数据，所述机房的状态数据包括机房设备的状态数据和机房的环境数据；
所述运维数据筛选模块用于根据预设的规则对所述机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行过滤，得到过滤数据，并将所述过滤数据发送至运维数据存储模块；
所述运维数据存储模块用于接收并存储所述过滤数据；
所述运维数据可视化展示模块用于从所述运维数据存储模块中读取所述过滤数据，并按照预设的展示方式对所述处于过滤数据进行可视化展示，并在检测到所述过滤数据处于预警范围时，对工作人员进行警报提示。
本发明的有益效果为：
本发明通过运维数据收集模块收集机房的状态数据，并将所述状态数据中的显著异常的数据进行过滤，有利于提高后续可视化展示的准确性。在可视化展示时，对过滤数据是否处于预警范围进行实时的检测，从而能够及时地发现机房中存在的问题，并且及时地对工作人员进行警报提示。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1，为本发明一种可视化运维平台系统的一种示例性实施例图。
附图标记：
运维数据收集模块1、运维数据筛选模块2、运维数据存储模块3、运维数据可视化展示模块4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明的一种可视化运维平台系统，其包括运维数据收集模块1、运维数据筛选模块2、运维数据存储模块3、运维数据可视化展示模块4；
所述运维数据收集模块1用于收集机房的状态数据，所述机房的状态数据包括机房设备的状态数据和机房的环境数据；
所述运维数据筛选模块2用于根据预设的规则对所述机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行过滤，得到过滤数据，并将所述过滤数据发送至运维数据存储模块3；
所述运维数据存储模块3用于接收并存储所述过滤数据；
所述运维数据可视化展示模块4用于从所述运维数据存储模块3中读取所述过滤数据，并按照预设的展示方式对所述处于过滤数据进行可视化展示，并在检测到所述过滤数据处于预警范围时，对工作人员进行警报提示。
本发明通过运维数据收集模块1收集机房的状态数据，并将所述状态数据中的显著异常的数据进行过滤，有利于提高后续可视化展示的准确性。在可视化展示时，对过滤数据是否处于预警范围进行实时的检测，从而能够及时地发现机房中存在的问题，并且及时地对工作人员进行警报提示。
在一种实施方式中，所述运维数据收集模块1包括一无线传感器网络，所述无线传感器网络用于收集机房的状态数据；
所述无线传感器网络包括聚集节点和监测节点，所述监测节点用于获取机房的状态数据，并将所述状态数据传输到聚集节点，所述聚集节点用于将所述状态数据传输至运维数据筛选模块2。
在一种实施方式中，所述根据预设的规则对所述机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行过滤，得到过滤数据，包括：
运维数据筛选模块2先对所述机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行删除，得到初步过滤数据；
对初步过滤数据中的机房设备的状态数据进行如下融合处理：
Figure BDA0002574102750000031
式中，d(s)表示机房设备s经过融合处理后的状态数据，R表示采集到机房设备s的状态数据的监测节点的集合，r表示集合R中的第r个监测节点，
Figure BDA0002574102750000032
表示第r个监测节点与机房设备s的欧式距离，gs表示集合R中的监测节点与机房设备s的欧式距离的标准差，d(r)表示第r个监测节点对机房设备s采集到的状态数据，dave(s)表示机房设备s处于正常工作状态时，其状态数据的标准值，gd表示集合R中的监测节点对机房设备s采集到的状态数据的方差，|| ||表示范数；
将融合处理后的机房设备的状态数据和初步过滤数据中的机房的环境数据进行整合，得到过滤数据。
本发明上述实施方式，在对机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行过滤时，除了将超出预设的数值范围的数据删除之外，还对删除后得到的机房设备的状态数据进行了融合处理，有利于减小后续得到的过滤数据体积，节约数据存储模块的存储空间。在进行融合处理时考虑了机房设备与采集到其状态数据的多个监测节点在空间上的差异以及在采集到的状态数据上的差异，从而得到更为准确的机房设备的状态数据。
在一种实施方式中，所述机房的环境数据包括机房的温度、湿度和烟雾浓度。
在一种实施方式中，所述机房的状态数据还包括服务器的状态数据，所述服务器的状态数据包括服务器的运行日志。
在一种实施方式中，所述运维数据存储模块3包括存储硬盘，所述运维数据可视化展示模块4包括液晶显示器。
在一种实施方式中，所述无线传感器网络采用的是分簇结构，监测节点按照预设的分簇规则被划分为簇头节点和成员节点；
所述成员节点用于获取机房的状态数据，并将所述机房的状态数据传输至簇头节点，所述簇头节点用于接收簇中的成员节点发送过来的所述机房的状态数据，并传输至聚集节点。
在一种实施方式中，所述预设的分簇规则包括：
将机房平面划分为面积相等的N个局部区块；
对于每一个局部区块，分别计算该局部区块中的监测节点的竞争力参数：
Figure BDA0002574102750000041
式中，comp(k)表示第k个监测节点的竞争力参数，E(k)表示第k个监测节点的能量参数，numv(k)表示第k个监测节点的邻居节点的总数，
Figure BDA0002574102750000042
rese(k)表示第k个监测节点当前剩余的电量，uotim(k)表示第k个监测节点发送单位长度的数据所需要的时间，Φ(k)表示第k个监测节点的自由空间传播损耗，totaldel(k)表示第k个监测节点向聚集节点发送数据的总时延，x(k)和y(k)分别表示第k个监测节点的在机房平面中的横坐标和纵坐标，x(actual)和y(actual)表示所述局部区块的中心在机房平面中的横坐标和纵坐标，x(virtual)和y(virtual)表示所述局部区块中所有监测节点的平均横坐标和平均纵坐标，
Figure BDA0002574102750000043
K表示所述局部区中的监测节点的总数；g()表示取值函数，仅选取括号中的参数的数值，dist(k,sn)表示第k个监测节点与聚集节点之间的空间距离。
将每个区块中的竞争力参数最大的监测节点选为簇头节点，剩余的节点作为成员节点。
本发明上述实施方式，在分簇时先将机房平面划分为面积相等的N个局部区块，然后再在每个区块中选出簇头节点，可以有效地避免现有技术中随机选取簇头节点导致的簇头节点分布不均的问题。簇头节点分布不均会导致部分簇头节点的电量消耗过快，提前消耗完电量，不利于对机房的全面监控。而在选取簇头节点时，通过邻居节点的总数、当前剩余的电量、自由空间传播损耗、局部区块的中心坐标、局部区块中所有监测节点的平均横坐标和平均纵坐标等参数进行计算，可以更为全面地反映监测节点作为簇头节点的竞争力，从而可以保障机房的状态数据的安全传输和及时传输，有利于可视化运维平台系统及时发现机房中的故障。
在一种实施方式中，所述簇头节点通过如下方式将机房的状态数据发送至聚集节点：
簇头节点clust计算其与聚集节点sn之间的通信距离comdist(clust)；
若所述通信距离comdist(clust)小于簇头节点clust与聚集节点sn之间的距离dist(clust,sn)，则簇头节点clust通过直接与聚集节点sn通信，将机房的状态数据发送至聚集节点sn，否则，簇头节点clust从机房中除了簇头节点clust之外的簇头节点中选出转发能力值最高的簇头节点作为中继节点，将机房的状态数据发送至该中继节点，中继节点继续将机房的状态数据传输至聚集节点sn；
所述通信距离通过如下方式进行计算：
Figure BDA0002574102750000051
式中，comdist(clust)表示簇头节点clust与聚集节点sn之间的通信距离，mulfad表示预设的多径衰落系数，sener(clust)表示簇头节点clust当前剩余电量，enerthre表示预设的电量警戒值，intener(clust)表示簇头节点clust的初始电量，comrad(clust)表示簇头节点clust的通信半径，dist(clust,sn)表示簇头节点clust与聚集节点sn之间的距离；
所述转发能力值通过如下方式进行计算：
Figure BDA0002574102750000052
式中，fordc(e)表示机房中除了簇头节点clust之外的簇头节点中的第e个簇头节点的转发能力值，w1、w2、w3均为预设的权重参数，sener(e)表示第e个簇头节点的剩余电量，datal表示簇头节点clust当前剩余的待发送的状态数据的大小，avener(e)表示第e个簇头节点接收并转发单位大小的数据所需要消耗的电量，dist(e,sn)表示第e个簇头节点和聚集节点sn之间的空间距离，relia(e)表示第e个簇头节点的可靠度，relia(e)的初始值记为intrelia；
relia(e)每隔时间周期T便采用如下方式重新进行计算：
reliat+1(e)＝reliat(e)×[1-xrds×nore(e)]
式中，reliat(e)表示第t次重新计算时第e个簇头节点的可靠度，reliat+1(e)表示第t+1次重新计算时第e个簇头节点的可靠度，xrds表示可靠度缩小控制系数，
Figure BDA0002574102750000053
ξ和ψ表示预设的比例参数，norepclust(T)表示在时间周期T内，簇头节点clust向第e个簇头节点传输的状态数据的大小，norep(T)表示在时间周期T内，第e个簇头节点接收状态数据的大小，plossr(T)表示在时间周期T内，第e个簇头节点的平均丢包率。
本发明上述实施方式，簇头节点通过计算通信距离的大小来对是否直接将状态数据传输至聚集节点进行选择，从而避免了簇头节点仅通过直接与聚集节点通信的方式来转发状态数据，避免了簇头节点因为电量的快速耗尽而工作时长过短。在计算转发能力值时，不仅考虑了待发送数据的簇头节点的电量情况、剩余的待发送的状态数据的大小、作为中继节点的簇头节点的可靠度等参数，而且对可靠度参数进行了定期的更新设置，有利于选出实时转发能力值最大的中继节点，有效地保障了状态数据的可靠稳定的传输，同时也可以避免待发送数据的簇头节点的作为中继节点的簇头节点被过度使用，导致工作时长过短，有效地提高了无线传感器网络的工作时长。在计算可靠度时，随着作为中继节点的簇头节点的消耗，其通信距离越来越短，随着时间的推移，作为中继节点的簇头节点的丢包率会上升，可靠度下降会下降，从而导致转发能力值下降，该作为中继节点的簇头节点则会逐渐不再作为中继节点来使用，有效地保障了状态数据的可靠传输。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (3)

1.一种可视化运维平台系统，其特征在于，其包括运维数据收集模块、运维数据筛选模块、运维数据存储模块、运维数据可视化展示模块；
所述运维数据收集模块用于收集机房的状态数据，所述机房的状态数据包括机房设备的状态数据和机房的环境数据；
所述运维数据筛选模块用于根据预设的规则对所述机房的状态数据中超出预设的数值范围的数据进行过滤，得到过滤数据，并将所述过滤数据发送至运维数据存储模块；
所述运维数据存储模块用于接收并存储所述过滤数据；
所述运维数据可视化展示模块用于从所述运维数据存储模块中读取所述过滤数据，并按照预设的展示方式对所述过滤数据进行可视化展示，并在检测到所述过滤数据处于预警范围时，对工作人员进行警报提示；
所述运维数据收集模块包括一无线传感器网络，所述无线传感器网络用于收集机房的状态数据；
所述无线传感器网络包括聚集节点和监测节点，所述监测节点用于获取机房的状态数据，并将所述状态数据传输到聚集节点，所述聚集节点用于将所述状态数据传输至运维数据筛选模块；
所述无线传感器网络采用的是分簇结构，监测节点按照预设的分簇规则被划分为簇头节点和成员节点；
所述成员节点用于获取机房的状态数据，并将所述机房的状态数据传输至簇头节点，所述簇头节点用于接收簇中的成员节点发送过来的所述机房的状态数据，并传输至聚集节点；
所述预设的分簇规则包括：
将机房平面划分为面积相等的N个局部区块；
对于每一个局部区块，分别计算该局部区块中的监测节点的竞争力参数：
Figure QLYQS_1
式中，comp(k)表示第k个监测节点的竞争力参数，E(k)表示第k个监测节点的能量参数，numv(k)表示第k个节点的邻居节点的总数，
Figure QLYQS_2
rese(k)表示第k个监测节点当前剩余的电量，uotim(k)表示第k个监测节点发送单位长度的数据所需要的时间，Φ(k)表示第k个监测节点的自由空间传播损耗，totaldel(k)表示第k个监测节点向聚集节点发送数据的总时延，x(k)和y(k)分别表示第k个监测节点的在机房平面中的横坐标和纵坐标，x(actual)和y(actual)表示所述局部区块的中心在机房平面中的横坐标和纵坐标，x(virtual)和y(virtual)表示所述局部区块中所有监测节点的平均横坐标和平均纵坐标，/>
Figure QLYQS_3
K表示所述局部区块中的监测节点的总数；g()表示取值函数，仅选取括号中的参数的数值；dist(k,sn)表示第k个监测节点与聚集节点之间的空间距离；/>
将每个区块中的竞争力参数最大的监测节点选为簇头节点，剩余的节点作为成员节点。
2.根据权利要求1所述的一种可视化运维平台系统，其特征在于，所述机房的状态数据还包括服务器的状态数据，所述服务器的状态数据包括服务器的运行日志。
3.根据权利要求1所述的一种可视化运维平台系统，其特征在于，所述运维数据存储模块包括存储硬盘，所述运维数据可视化展示模块包括液晶显示器。
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