CN113297021B - 一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统，所述方法包括：获得第一服务器设备的第一拉出机架；通过对第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；根据第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果；若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；当处于获得第一预警指令；根据所述第一预警指令，按照第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。解决了现有技术中存在服务器设备没有特定的自我监控预警机制，使得服务器设备数据安全性防护不够完善的技术问题。

Description

一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统

技术领域

本发明涉及监控预警相关领域，尤其涉及一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统。

背景技术

目前很多情况下，服务器产品固定在机柜或车载机架上，当客户需要带外电(或不带外电)抽拉出服务器设备时，最好需要服务器有自主状态的变化感知，这种情况下会更好的调节服务器自身设置以便配合检修/增减部件等操作。特别在工业/行业/军事领域，大部分集成环境为非标准商业机房，并且存在紧急或特殊情况，因此，研究服务器或类似设备本身的自我监测和自我预警状态具有重要意义。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在服务器设备没有特定的自我监控预警机制，使得服务器设备数据安全性防护不够完善，进而无法适应复杂情况的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统，解决了现有技术中存在服务器设备没有特定的自我监控预警机制，使得服务器设备数据安全性防护不够完善，进而无法适应复杂情况的技术问题，达到了通过利用多矩阵触点从而能够使服务器设备可以有自主感知并判断状态，进而程序化进行数据保护，提高服务器设备安全性的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种服务器设备拉出机架的自主检测方法，其中，所述方法应用于一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，所述系统与拉出机架智能连接，其中，所述拉出机架包括压力检测装置，所述方法包括：获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；获得第一自主监控预警机制；根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。

另一方面，本申请还提供了一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；第一生成单元，所述第一生成单元用于通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；第一判断单元，所述第一判断单元用于根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；第二判断单元，所述第二判断单元用于若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；第四获得单元，所述第四获得单元用于当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；第五获得单元，所述第五获得单元用于获得第一自主监控预警机制；第一执行单元，所述第一执行单元用于根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。

第三方面，本发明提供了一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了根据第一服务器设备的第一拉出机架中的第一压力检测装置，获得所述第一拉出机架挂耳上的受力检测区域，进而基于单独设计金属点矩阵获得生成的第一金属点矩阵，并基于所述第一机架挂耳上的压力检测装置进行监测，从而获得其所有金属点矩阵中的受力点集合，进而基于所述受力点集合判断所述第一机架是否存在抽离的动作逻辑，通过明确受力点和抽离逻辑获得第一判断结果，若所述第一判断结果为处于抽离状态时，进而结合所述第一服务器设备是否设置为第一特殊状态，若处于时获得第一预警指令，根据所述第一预警指令对所述第一机架执行第一自主监控预警机制，完成对应的预警数据安全保护的方式，达到了通过利用多矩阵触点从而能够使服务器设备可以有自主感知并判断状态，进而程序化进行数据保护，提高服务器设备安全性的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种服务器设备拉出机架的自主检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种服务器设备拉出机架的自主检测系统的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第一生成单元13，第三获得单元14，第一判断单元15，第二判断单元16，第四获得单元17，第五获得单元18，第一执行单元19，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统，解决了现有技术中存在服务器设备没有特定的自我监控预警机制，使得服务器设备数据安全性防护不够完善，进而无法适应复杂情况的技术问题，达到了通过利用多矩阵触点从而能够使服务器设备可以有自主感知并判断状态，进而程序化进行数据保护，提高服务器设备安全性的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

目前很多情况下，服务器产品固定在机柜或车载机架上，当客户需要带外电(或不带外电)抽拉出服务器设备时，最好需要服务器有自主状态的变化感知，这种情况下会更好的调节服务器自身设置以便配合检修/增减部件等操作。特别在工业/行业/军事领域，大部分集成环境为非标准商业机房，并且存在紧急或特殊情况，因此，研究服务器或类似设备本身的自我监测和自我预警状态具有重要意义。但现有技术中存在服务器设备没有特定的自我监控预警机制，使得服务器设备数据安全性防护不够完善，进而无法适应复杂情况的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种服务器设备拉出机架的自主检测方法，其中，所述方法应用于一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，所述系统与拉出机架智能连接，其中，所述拉出机架包括压力检测装置，所述方法包括：获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；获得第一自主监控预警机制；根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种服务器设备拉出机架的自主检测方法，其中，所述方法应用于一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，所述系统与拉出机架智能连接，其中，所述拉出机架包括压力检测装置，所述方法包括：

步骤S100：获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；

具体而言，服务器设备是指具有固定的IP地址，为网络用户提供服务的节点，是实现资源共享的重要组成部分，拉出机架为服务器设备中不具备封闭结构的机柜，服务器机架是用来存放和组织IT设备的，其方式最有利于设备的优化和地板空间的利用。进一步的，所述第一拉出机架为所述第一服务器设备中的机架，当需要维修时可对机架进行相关操作，其中，所述第一拉出机架的挂耳处包括所述第一压力检测装置，所述第一压力检测装置的监测结果能够为之后进行自主监测预警提供有效监测数据。

步骤S200：获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；

具体而言，所述第一监测区域为所述第一拉出机架左右两侧背面的区域，当对所述第一服务器设备的机架进行拉出时受力的区域为所述第一检测区域，进一步的，由于机架式服务器机箱在上架或下架安装的过程中，机箱上还要有可供抓握的把手，以便进行整体机箱的抽拉操作，因此可供抓握的把手被称为挂耳，从而基于机架受力的区域进行检测，从而能够对于机架的受力状态进行有效的集中区域检测，从而提高监测效果的智能性和准确性。

步骤S300：通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；

具体而言，所述第一检测区域进行矩阵点的划分过程是对区域中的裸露面积和监测的平面进行具体的点矩阵设计，进一步的，所述第一金属点矩阵的生成过程是通过进行金属点测试，使得其中每个金属点都能够连接到监测的芯片，因此，生成所述第一金属点矩阵的过程可以单独设计裸露金属点矩阵或等效监测平面，进行具体的数据规划和逻辑设计规则判断，使得生成的所述第一金属点矩阵贴合人员的受力过程，提高金属点矩阵的有效监测性，从而使得对应进行受力监测时提供较高的检测输出数据，进而提高检测结果准确性。

步骤S400：根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；

具体而言，所述第一压力检测装置是基于独立的导电橡胶和金属点阵监测面按照一定的装配关系进行装配获得的对应装置，其中，所述第一压力检测装置不限于导电橡胶与点阵的装配进行实现，还可以对挂耳的检测区域平面进行曲面的装配设计，以更贴合人手指的曲面度，还可以利用热敏变化或者简单的按键来实现所述第一压力检测装置的装配。进一步的，根据所述第一压力检测装置，从而通过相关程序的调用对所述第一检测区域中的金属点矩阵进行短路分析，将短路连接于一起的金属点矩阵进行提取获得对应的受力坐标点，从而生成所述第一受力点的坐标集合，其中，受力坐标点是基于左下的第一个金属点为坐标原点，进而获得的对应坐标集合，从而便于计算机搭建的平台进行复杂计算，提高数据处理可靠性。

步骤S500：根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；

具体而言，根据所述第一受力点集合进行判断之前，通过对所有的受力点坐标进行输出，从而获得其对应的坐标连接形状和大小，进而根据对应获得的实时数据和标准数据进行判断，进一步的，抽离状态判断的过程是通过计算实时数据和标准数据之间的匹配度，当计算得出的匹配度达到一定预设匹配要求时，表示所述第一受力点集合目前处理满足抽离要求，从而获得所述第一判断结果的第一结果，即所述第一拉出机架处于抽离状态，其中，匹配的过程是基于逻辑回归模型进行判断的，其中，以所述第一受力点集合的形状作为横坐标，所述第一受力点集合的大小作为纵坐标构建直角坐标系，其中，所述逻辑回归模型包括逻辑回归线，所述逻辑回归线的一侧表示第一结果，另一侧表示第二结果，达到了通过检测服务器机架不同的状态，进而与设定的数据进行对比来判定服务器抽离时的状态，细化抽离逻辑的技术效果。

步骤S600：若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；

步骤S700：当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；

具体而言，根据抽离逻辑判断获得的所述第一判断结果进行判断，当所述第一判断结果为第一结果，即所述第一服务器设备处于抽离状态时，进而再判断所述第一服务器是否处于所述第一特殊状态，其中，所述第一特殊状态为基于服务器的使用途径和应用方向判断是否为特殊紧急状态，即安全保护系数较高的状态，若所述第一服务器设备处于第一特殊状态，表示需要基于服务器的特殊状态等级具体完成预警指令，进一步的，特殊状态等级不同对应的预警指令也有所不同，比如预警的预警速度和预警启动过程等，从而达到了自主检测并及时预警，提高预警自主感知能力的技术效果。

步骤S800：获得第一自主监控预警机制；

具体而言，所述第一自主监控预警机制为基于所述第一服务器设备的使用途径或应用环境，具体操作设置的对应预警机制，其中，所述第一自主监控预警机制包括数据处理方式，数据存储方式，预警执行流程，数据销毁程度、安全互锁系统执行，电源部件控制等各个方面，因此，所述第一字数监控预警机制可以进行设定，也可以输入具体的环境，从而系统基于使用情况完后才能自动化填充构建，进而达到了智能化预警机制构建，实现预警有效性的技术性效果。

步骤S900：根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。

具体而言，根据所述第一预警指领对所述第一服务器设备执行预警操作的过程是基于最终的自主检测结果获得的对应检测过程，比如在军事领域的档案室中，其中的资料私密性和隐秘性较高，从而使得预警等级较高，当达到当服务器设备(或类似)从机架或机柜上抽离时可以有自主感知并判断状态，进而程序化的执行断电数据保护，强制数据销毁等特例性操作。达到了通过利用多矩阵触点从而能够使服务器设备可以有自主感知并判断状态，进而程序化进行数据保护，提高服务器设备安全性的技术效果。

进一步而言，其中，所述根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合之后，本申请实施例步骤S400还包括：

步骤S410：通过对所述第一受力点集合进行边缘连接，生成第一受力区域；

步骤S420：根据所述第一受力区域，获得第一特征数据；

步骤S430：将所述第一特征数据输入第一自检模型中，获得第一自检结果，其中，所述第一自检模型为误判自主检测模型；

步骤S440：若所述第一自检结果为存在异常，获得第二预警指令，其中，所述第二预警指令与所述第一预警指令不相同。

具体而言，所述第一受力区域是对所述第一受力坐标点集合进行边缘点连接的过程从而构成的，所述第一受力区域为不规则几何图形，从而根据其所述第一受力集合图形提取出特定的特征数据，比如集合图形的具体参数、连接区域比例等各个特征数据，由于所述维修人员手动抽拉服务器时，检测出来的状态一定不是一个规则的形状。可以去除一些误判，比如当所有金属点都短路在一起时，可以能是有异物挤压或者其它状态，其中，所述第一自检模型中存储有异常状态的特征参数，将所述第一特征数据所述第一自检模型中，出现特征重合表示为异常状态，从而获得所述第二预警指令用于提醒相关管理人员进行检查，达到了排除异常状态，提高自主感知状态准确率的技术效果。

进一步而言，本申请实施例步骤S430还包括：

步骤S431：若所述第一自检结果为不存在异常，对所述第一受力点集合进行筛选，获得第二受力点集合；

步骤S432：根据所述第二受力点集合，获得第一受力面积和第一受力形状；

步骤S433：根据所述第一受力面积和所述第一受力形状，获得第一实时受力状态；

步骤S434：构建第一状态检测库；

步骤S435：将所述第一实时受力状态输入所述第一状态检测库中，获得第一检测结果，所述第一检测结果用于对机架抽离状态进行辅助判断。

具体而言，若所述第一自检结果为不存在异常表示目前服务器设备状态良好，从而基于获得的所有受力点坐标进行距离分析并筛选获得所述第二受力点集合，其中，进行筛选的过程是将距离超出预设的坐标点进行剔除，从而排除个别干扰特征点，进而使得获得的受力面积和受力形状更加准确，进而将获得的实时受力状态数据输入到状态检测库中为机架抽离状态进行辅助判断，其中，所述受力状态数据用于构建直角系完成逻辑判断，通过对数据进行清洗筛选，从而能够提高进行抽离状态判断匹配时的准确率，提高自主感知状态预警质量的技术效果。

进一步而言，所述通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵，本申请实施例步骤S300还包括：

步骤S310：获得所述第一机架的第一尺寸信息和第二尺寸信息，其中，所述第一尺寸信息为所述第一压力检测装置的几何尺寸数据信息，所述第二尺寸信息为所述第一机架挂耳的尺寸信息；

步骤S320：根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息，获得第一预设密度；

步骤S330：根据所述第一预设密度和第一排列规则，生成第一矩阵排列模型；

步骤S340：获得第一样本训练集，其中，所述第一样本训练集包括多个样本数据；

步骤S350：将所述第一样本训练集输入所述第一矩阵排列模型中，获得第一排列结果；

步骤S360：根据所述第一排列结果，判断所述第一矩阵排列模型的性能是否处于目标性能阈值中；

步骤S370：若所述第一矩阵排列模型的性能不处于所述目标性能阈值中，获得第一返回指令。

具体而言，生成所述第一金属点矩阵的过程是基于所述第一加急挂耳具体的受力面积和机架尺寸完成金属点矩阵密度的设计，进一步的，根据预设密度和排列规则完成矩阵排列模型的构建，其中，由于预设密度为受力区域中的贴合性，通过样本训练集对所述第一矩阵排列模型进行样本输出数据的检测，从而判断所述第一矩阵排列模型的性能是否能够处于目标性能阈值中，若满足预期排列性能表示模型排列性能较高且准确率高，经过样本训练集不断完善矩阵排列模型的性能，从而达到了有针对性和有逻辑性的进行金属点矩阵的规划设计，从而使得服务器进行受力区域受力检测时能够具备较高的准确性，反之，若模型性能不满足预期性能，根据所述第一返回指令计算其偏差值完成具体的针对性调整，达到了智能修正的技术效果。

进一步而言，本申请实施例步骤S434还包括：

步骤S4341：得第一预设判定数据和第一预设判定结果；

步骤S4342：根据所述第一预设判定数据和所述第一预设判定结果，构建第一预设判定逻辑规则，其中，所述第一预设判定逻辑规则包括规则定义和逻辑结果；

步骤S4343：根据所述第一预设判定逻辑规则，构建所述第一状态检测库。

具体而言，所述第一预设判定数据和所述第一预设判定结果是对受力坐标点集合的抽离状态进行具体的逻辑规划，即当检测到不同的状态，可以通过设定的数据来判定服务器抽离时的状态。并且当一偏金属点从1个点扩大到周围时，可以理解为一个施加力的过程。通过构建所述第一预设判定规则获得的所述第一状态检测库，就能够针对不同的状态进行细化的检测，由于对状态细化后不仅可以进行抽离的逻辑结果定义，还可以检测抽离的过程，从而提高其检测逻辑判断性。

进一步而言，其中，所述获得第一自主监控预警机制之前，本申请实施例步骤S800还包括：

步骤S810：获得所述第一特殊状态的状态属性信息；

步骤S820：根据所述状态属性信息，获得第一预警等级，其中，所述第一预警等级为所述第一特殊状态对应的预警等级；

步骤S830：当所述第一预警等级处于预设预警等级阈值中，获得第一采集指令；

步骤S840：根据所述第一采集指令对所述第一受力区域进行指纹采集，获得第一用户指纹信息；

步骤S850：将所述第一用户指纹信息作为所述第一预警指令的添加信息进行存储。

具体而言，通过判断所述第一服务器设备处于特殊状态的具体属性信息，从而获得其预警等级，并判断所述第一预警等级是否处于预设的目标预警等级中，其中，所述预设预警等级阈值是提前设置的指纹采取等级分界线，详细来说，当处于所述预设预警等级阈值中表示需要进行抽离用户指纹的采集，不处于所述预设预警等级阈值中表示不需要进行指纹采集，进而将抽离用户的指纹信息作为添加信息进行存储，并完成对应预警。进一步的，根据所述状态属性信息，获得第一预警等级是通过构建预警等级训练模型进行预警等级训练的模型，所述预警等级训练模型是以神经网络模型为基础建立的模型，而神经网络是大量的神经元之间相互连接构成的一种运算模型，网络的输出则依照网络的连接方式的一种逻辑策略表达，通过预警等级训练模型输出的预警等级更加准确，达到了准确判断预警等级，从而准确执行具体的预警机制，提高数据智能化处理水平的技术效果。

进一步而言，本申请实施例S820还包括：

步骤S821：将所述状态属性信息作为输入信息输入预警等级训练模型；

步骤S822：所述预警等级训练模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据均包括所述状态属性信息和作为用于标识预警等级的标识信息；

步骤S823：获得所述预警等级训练模型的输出结果，所述输出结果包括所述第一预警等级。

具体而言，将所述状态属性信息输入每一组训练数据中进行监督学习，所述第预警等级训练模型为是以神经网络模型为基础建立的模型。进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，所述多组训练数据中的每组均包括所述状态属性信息和作为用于标识预警等级的标识信息，所述预警等级训练模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习。当所述预警等级训练模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束，达到了通过所述预警等级训练模型的训练使得输出所述第一预警等级更加准确，进而达到智能化分析数据，提高数据预测准确率的技术效果。

综上所述，本申请实施例所提供的一种服务器设备拉出机架的自主检测方法及系统具有如下技术效果：

1、由于采用了根据第一服务器设备的第一拉出机架中的第一压力检测装置，获得所述第一拉出机架挂耳上的受力检测区域，进而基于单独设计金属点矩阵获得生成的第一金属点矩阵，并基于所述第一机架挂耳上的压力检测装置进行监测，从而获得其所有金属点矩阵中的受力点集合，进而基于所述受力点集合判断所述第一机架是否存在抽离的动作逻辑，通过明确受力点和抽离逻辑获得第一判断结果，若所述第一判断结果为处于抽离状态的方式进行预警，达到了通过利用多矩阵触点从而能够使服务器设备可以有自主感知并判断状态，进而程序化进行数据保护，提高服务器设备安全性的技术效果。

2、由于采用了通过判断所述第一服务器设备是否设置为第一特殊状态，若处于根据所述第一预警指令对所述第一机架执行第一自主监控预警机制，完成对应的预警数据安全保护的方式，达到了通过构建预警机制实现智能化预警的技术效果。

3、由于采用了通过样本训练集对矩阵排列模型进行样本输出数据的检测，并进行性判断的方式，从而达到了有针对性和有逻辑性的进行金属点矩阵的规划设计，从而使得服务器进行受力区域受力检测时能够具备较高的准确性，达到了智能修正模型的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种服务器设备拉出机架的自主检测方法同样发明构思，本发明还提供了一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，如图2所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；

第一生成单元13，所述第一生成单元13用于通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；

第三获得单元14，所述第三获得单元14用于根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；

第一判断单元15，所述第一判断单元15用于根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；

第二判断单元16，所述第二判断单元16用于若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；

第四获得单元17，所述第四获得单元17用于当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；

第五获得单元18，所述第五获得单元18用于获得第一自主监控预警机制；

第一执行单元19，所述第一执行单元19用于根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。

进一步的，所述系统还包括：

第二生成单元，所述第二生成单元用于通过对所述第一受力点集合进行边缘连接，生成第一受力区域；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一受力区域，获得第一特征数据；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一特征数据输入第一自检模型中，获得第一自检结果，其中，所述第一自检模型为误判自主检测模型；

第九获得单元，所述第九获得单元用于若所述第一自检结果为存在异常，获得第二预警指令，其中，所述第二预警指令与所述第一预警指令不相同。

进一步的，所述系统还包括：

第十获得单元，所述第十获得单元用于若所述第一自检结果为不存在异常，对所述第一受力点集合进行筛选，获得第二受力点集合；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第二受力点集合，获得第一受力面积和第一受力形状；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一受力面积和所述第一受力形状，获得第一实时受力状态；

第一构建单元，所述第一构建单元用于构建第一状态检测库；

第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第一实时受力状态输入所述第一状态检测库中，获得第一检测结果，所述第一检测结果用于对机架抽离状态进行辅助判断。

进一步的，所述系统还包括：

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于获得所述第一机架的第一尺寸信息和第二尺寸信息，其中，所述第一尺寸信息为所述第一压力检测装置的几何尺寸数据信息，所述第二尺寸信息为所述第一机架挂耳的尺寸信息；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息，获得第一预设密度；

第三生成单元，所述第三生成单元用于根据所述第一预设密度和第一排列规则，生成第一矩阵排列模型；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得第一样本训练集，其中，所述第一样本训练集包括多个样本数据；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于将所述第一样本训练集输入所述第一矩阵排列模型中，获得第一排列结果；

第三判断单元，所述第三判断单元用于根据所述第一排列结果，判断所述第一矩阵排列模型的性能是否处于目标性能阈值中；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于若所述第一矩阵排列模型的性能不处于所述目标性能阈值中，获得第一返回指令。

进一步的，所述系统还包括：

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得第一预设判定数据和第一预设判定结果；

第二构建单元，所述第二构建单元用于根据所述第一预设判定数据和所述第一预设判定结果，构建第一预设判定逻辑规则，其中，所述第一预设判定逻辑规则包括规则定义和逻辑结果；

第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述第一预设判定逻辑规则，构建所述第一状态检测库。

进一步的，所述系统还包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得所述第一特殊状态的状态属性信息；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述状态属性信息，获得第一预警等级，其中，所述第一预警等级为所述第一特殊状态对应的预警等级；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于当所述第一预警等级处于预设预警等级阈值中，获得第一采集指令；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述第一采集指令对所述第一受力区域进行指纹采集，获得第一用户指纹信息；

第一添加单元，所述第一添加单元用于将所述第一用户指纹信息作为所述第一预警指令的添加信息进行存储。

进一步的，所述系统还包括：

第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述状态属性信息作为输入信息输入预警等级训练模型；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于所述预警等级训练模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据均包括所述状态属性信息和作为用于标识预警等级的标识信息；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于获得所述预警等级训练模型的输出结果，所述输出结果包括所述第一预警等级。

前述图1实施例一中的一种服务器设备拉出机架的自主检测方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，通过前述对一种服务器设备拉出机架的自主检测方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种服务器设备拉出机架的自主检测系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种服务器设备拉出机架的自主检测方法的发明构思，本发明还提供一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种服务器设备拉出机架的自主检测方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本发明实施例提供的一种服务器设备拉出机架的自主检测方法，其中，所述方法应用于一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，所述系统与拉出机架智能连接，其中，所述拉出机架包括压力检测装置，所述方法包括：获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；获得第一自主监控预警机制；根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作。解决了现有技术中存在服务器设备没有特定的自我监控预警机制，使得服务器设备数据安全性防护不够完善，进而无法适应复杂情况的技术问题，达到了通过利用多矩阵触点从而能够使服务器设备可以有自主感知并判断状态，进而程序化进行数据保护，提高服务器设备安全性的技术效果。

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系统。

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系统的制造品，该指令系统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。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

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 (6)

1.一种服务器设备拉出机架的自主检测方法，其中，所述方法应用于一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，所述系统与拉出机架智能连接，其中，所述拉出机架包括压力检测装置，所述方法包括：

获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；

获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；

通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；

根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；

根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；

若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；

当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；

获得第一自主监控预警机制；

根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作；

其中，所述根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合之后，所述方法还包括：

通过对所述第一受力点集合进行边缘连接，生成第一受力区域；

根据所述第一受力区域，获得第一特征数据；

将所述第一特征数据输入第一自检模型中，获得第一自检结果，其中，所述第一自检模型为误判自主检测模型；

若所述第一自检结果为存在异常，获得第二预警指令，其中，所述第二预警指令与所述第一预警指令不相同；

所述方法还包括：

若所述第一自检结果为不存在异常，对所述第一受力点集合进行筛选，获得第二受力点集合；

根据所述第二受力点集合，获得第一受力面积和第一受力形状；

根据所述第一受力面积和所述第一受力形状，获得第一实时受力状态；

构建第一状态检测库；

将所述第一实时受力状态输入所述第一状态检测库中，获得第一检测结果，所述第一检测结果用于对机架抽离状态进行辅助判断；

所述方法还包括：

获得第一预设判定数据和第一预设判定结果；

根据所述第一预设判定数据和所述第一预设判定结果，构建第一预设判定逻辑规则，其中，所述第一预设判定逻辑规则包括规则定义和逻辑结果；

根据所述第一预设判定逻辑规则，构建所述第一状态检测库。

2.如权利要求1所述的方法，所述通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵，所述方法还包括：

获得所述第一拉出机架的第一尺寸信息和第二尺寸信息，其中，所述第一尺寸信息为所述第一压力检测装置的几何尺寸数据信息，所述第二尺寸信息为所述第一拉出机架挂耳的尺寸信息；

根据所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息，获得第一预设密度；

根据所述第一预设密度和第一排列规则，生成第一矩阵排列模型；

获得第一样本训练集，其中，所述第一样本训练集包括多个样本数据；

将所述第一样本训练集输入所述第一矩阵排列模型中，获得第一排列结果；

根据所述第一排列结果，判断所述第一矩阵排列模型的性能是否处于目标性能阈值中；

若所述第一矩阵排列模型的性能不处于所述目标性能阈值中，获得第一返回指令。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述获得第一自主监控预警机制之前，所述方法还包括：

获得所述第一特殊状态的状态属性信息；

根据所述状态属性信息，获得第一预警等级，其中，所述第一预警等级为所述第一特殊状态对应的预警等级；

当所述第一预警等级处于预设预警等级阈值中，获得第一采集指令；

根据所述第一采集指令对所述第一受力区域进行指纹采集，获得第一用户指纹信息；

将所述第一用户指纹信息作为所述第一预警指令的添加信息进行存储。

4.如权利要求3所述的方法，所述方法还包括：

将所述状态属性信息作为输入信息输入预警等级训练模型；

所述预警等级训练模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据均包括所述状态属性信息和作为用于标识预警等级的标识信息；

获得所述预警等级训练模型的输出结果，所述输出结果包括所述第一预警等级。

5.一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一服务器设备的第一拉出机架，其中，所述第一拉出机架包括第一压力检测装置；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一检测区域，其中，所述第一检测区域为拉出所述第一拉出机架时挂耳对应的受力检测区域；

第一生成单元，所述第一生成单元用于通过对所述第一检测区域进行矩阵点划分，生成第一金属点矩阵；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一压力检测装置，获得所述第一金属点区域中第一受力点集合；

第一判断单元，所述第一判断单元用于根据所述第一受力点集合判断所述第一拉出机架是否处于抽离状态，获得第一判断结果，其中，所述第一判断结果包括第一结果和第二结果，所述第一结果为处于抽离状态，所述第二结果为不处于抽离状态；

第二判断单元，所述第二判断单元用于若所述第一判断结果为第一结果时，判断所述第一服务器设备是否处于第一特殊状态；

第四获得单元，所述第四获得单元用于当所述第一服务器设备处于第一特殊状态，获得第一预警指令；

第五获得单元，所述第五获得单元用于获得第一自主监控预警机制；

第一执行单元，所述第一执行单元用于根据所述第一预警指令，按照所述第一自主监控预警机制对所述第一服务器设备执行预警操作；

第二生成单元，所述第二生成单元用于通过对所述第一受力点集合进行边缘连接，生成第一受力区域；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一受力区域，获得第一特征数据；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一特征数据输入第一自检模型中，获得第一自检结果，其中，所述第一自检模型为误判自主检测模型；

第九获得单元，所述第九获得单元用于若所述第一自检结果为存在异常，获得第二预警指令，其中，所述第二预警指令与所述第一预警指令不相同；

第十获得单元，所述第十获得单元用于若所述第一自检结果为不存在异常，对所述第一受力点集合进行筛选，获得第二受力点集合；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第二受力点集合，获得第一受力面积和第一受力形状；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一受力面积和所述第一受力形状，获得第一实时受力状态；

第一构建单元，所述第一构建单元用于构建第一状态检测库；

第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第一实时受力状态输入所述第一状态检测库中，获得第一检测结果，所述第一检测结果用于对机架抽离状态进行辅助判断；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得第一预设判定数据和第一预设判定结果；

第二构建单元，所述第二构建单元用于根据所述第一预设判定数据和所述第一预设判定结果，构建第一预设判定逻辑规则，其中，所述第一预设判定逻辑规则包括规则定义和逻辑结果；

第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述第一预设判定逻辑规则，构建所述第一状态检测库。

6.一种服务器设备拉出机架的自主检测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。

Images