CN115473781B - 一种分布式snmp数据中心设备监控方法 - Google Patents

一种分布式snmp数据中心设备监控方法 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，包括如下步骤：基于数据中心网络规模构建数据中心网络管理的成本函数，得到最优管理者的数量；获取设备一段时间的历史运行数据，基于运行数据的一阶差分序列对设备进行分簇；在同簇设备中，综合考虑设备的运行情况和设备的性能指标选择最合适的设备作为该簇的管理者，簇管理者采用SNMP轮询的方式对同簇其他设备进行信息的采集；簇管理者对接收到的设备数据按照合适的密度进行聚类，对于在数值上具有相似性的设备数据进行均值融合；簇管理者将融合后的数据发送给数据中心的主管理者。本申请减少了各簇管理者最终需要发送的数据量，降低了网络资源的负担。

Description

一种分布式SNMP数据中心设备监控方法
技术领域
本申请涉及数据中心设备信息监控领域，尤其涉及一种分布式SNMP数据中心设备监控方法。
背景技术
数据中心是新型电力系统数字化和智能化的基础支撑设施，数据中心的稳定运行是电力系统各类业务稳定运行的保障。数据中心设备信息的监控是对数据中心的设备进行运行维护的基础，通过对设备运行信息的持续监控，及时或者提前发现设备的异常状态，有助于提高数据中心的运维效率，保障各项业务的稳定运行。
现阶段数据中心主要通过SNMP协议对各类设备进行监控，SNMP协议通过polling和trap的方式达到监控设备的目的，polling方式的优点是可以持续的获取监视设备的信息，管理员可据此及时规划网络升级，更易于维护，但代价是需要花费更长的时间和更多的网络和系统资源；trap方式的有点是具有更高的效率，只有当受监视设备出现问题时才向管理员通知，但缺点是需要在每个设备上进行配置，维护起来更加复杂。
发明内容
本申请实施例针对数据中心设备信息监控的需求提供一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，通过设置多个管理者，每个管理者对具有相似运行特征的设备进行数据采集，再利用管理者自身的计算能力对获取到的数据进行分析和融合，在减少了设备数据采集时间的同时也降低了所需要发送的数据量。
为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
本申请实施例提供一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，包括如下步骤：
步骤1：基于数据中心网络规模构建数据中心网络管理的成本函数，成本函数的自变量为管理者的数量，通过求解成本函数的最小值，得到最优管理者的数量为
Figure 493910DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤2：获取设备一段时间的历史运行数据，基于运行数据的一阶差分序列对设备进行分簇，相同簇的设备的运行信息具有相似的形态特征，分簇的数量为最优管理者的数量
Figure 43840DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤3：在同簇设备中，综合考虑设备的运行情况和设备的性能指标选择最合适的设备作为该簇的管理者，簇管理者采用SNMP轮询的方式对同簇其他设备进行信息的采集；
步骤4：簇管理者对接收到的设备数据按照合适的密度进行聚类，对于在数值上具有相似性的设备数据进行均值融合；
步骤5：簇管理者将融合后的数据发送给数据中心的主管理者。
所述步骤1中数据中心网络管理的成本函数为：
Figure 659629DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 102942DEST_PATH_IMAGE003
表示管理者的设备数量，
Figure 815683DEST_PATH_IMAGE004
表示设备升级为管理者所需的系统资源，
Figure 943039DEST_PATH_IMAGE005
表示设备总数，
Figure 108441DEST_PATH_IMAGE006
表示一台设备将数据发送给管理者所花费的时间，求解得到最优管理者的数量为：
Figure 815497DEST_PATH_IMAGE007
。
所述步骤2中分簇方法为自顶向下的划分方法，划分过程以最小化分簇后的SSE为目标，SSE为聚类后的簇离该簇聚类中心的平方和：
Figure 382744DEST_PATH_IMAGE008
其中m为某簇的数据样本数量，
Figure 681002DEST_PATH_IMAGE009
为设备的数据特征，
Figure 333700DEST_PATH_IMAGE010
为簇中心设备的数据特征，设备运行数据的一阶差分序列：
Figure 844447DEST_PATH_IMAGE011
其中
Figure 531780DEST_PATH_IMAGE012
表示设备在
Figure 594414DEST_PATH_IMAGE013
时刻的运行数据。
所述步骤4中为了减少簇管理者所需发送的数据量，对于簇管理者接收到数据之后进行相似数据均值融合：
Figure 609775DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 783267DEST_PATH_IMAGE015
为簇管理者对接收到的设备数据进行密度聚类之后属于同一类的数据集合，
Figure 200473DEST_PATH_IMAGE016
表示簇管理者接收到的设备数据，
Figure 434008DEST_PATH_IMAGE017
表示同类数据中的设备数量，
Figure 795719DEST_PATH_IMAGE018
表示簇管理者将要发送的数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
通过最小化网络管理成本和基于设备运行特征对设备进行分簇，选择合适的簇管理者对数据中心的设备进行分簇管理，减少了获取全体设备的数据所需要花费的时间，通过利用簇管理者的计算能力对同簇设备数据进行密度聚类，对相似数据进行均值融合，减少了簇管理者所需要发送的数据量，提高了整体数据中心设备监控的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1是本申请实施例的方法流程示意图；
图2是本申请实施例的设备分簇的流程图；
图3是本申请实施例的同簇设备数据融合的流程图；
图4是本申请实施例的成本曲线示意图；
图5是本申请实施例的分簇结果示意图；
图6是本申请实施例的簇1的服务器CPU利用率的变化情况示意图；
图7是本申请实施例的簇2的服务器CPU利用率的变化情况示意图；
图8是本申请实施例的簇2经过密度聚类后示意图；
图9是本申请实施例的簇2经过均值融合示意图。
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描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合图1至图3，介绍本申请的一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，包括以下具体步骤：
步骤1：基于数据中心网络规模构建数据中心网络管理的成本函数，成本函数的自变量为管理者的数量，通过求解成本函数的最小值，得到最优管理者的数量为
Figure 913848DEST_PATH_IMAGE019
；
其中，成本函数定义为：
Figure 575774DEST_PATH_IMAGE020
其中
Figure 118226DEST_PATH_IMAGE021
表示管理者的设备数量，
Figure 967233DEST_PATH_IMAGE022
表示设备升级为管理者所需的系统资源，
Figure 748107DEST_PATH_IMAGE023
表示设备总数，
Figure 874326DEST_PATH_IMAGE024
表示一台设备将数据发送给管理者所花费的时间。
对上式求最小值：
Figure 715243DEST_PATH_IMAGE025
解得最优管理者的数量为：
Figure 785968DEST_PATH_IMAGE026
步骤2：获取设备最近一段时间6个时刻的运行数据（CPU利用率），基于运行数据的一阶差分序列对设备进行分簇，相同簇的设备的运行信息具有相似的形态特征，分簇的数量为最优管理者的数量
Figure 245899DEST_PATH_IMAGE019
；
其中，设备的运行数据可表示为：
Figure 288941DEST_PATH_IMAGE027
设备运行数据的一阶差分序列为：
Figure 35180DEST_PATH_IMAGE028
步骤2.1：将所有设备视为同一个簇；
步骤2.2：判断当前簇的数量是否小于
Figure 999725DEST_PATH_IMAGE019
，若是，则进行步骤2.3，否则停止分簇；
步骤2.3：计算当前每个簇的SSE：
Figure 856823DEST_PATH_IMAGE029
其中m 为某簇的数据样本数量，
Figure 223213DEST_PATH_IMAGE030
为设备的数据特征，
Figure 140354DEST_PATH_IMAGE031
为簇中心设备的数据特征；
步骤2.4：对当前每个簇分别进行k-means聚类（k=2）；
步骤2.5：选择划分前SSE与划分后总SSE之差最大的簇进行划分：
Figure 185670DEST_PATH_IMAGE032
，返回步骤2.2；
其中
Figure 987404DEST_PATH_IMAGE033
表示第i个簇的SSE ，
Figure 67356DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 155397DEST_PATH_IMAGE035
分别表示使用k-means将第i个簇划分的两个簇的SSE；
步骤3：在同簇设备中，综合考虑的设备的运行情况和设备的性能指标选择最合适的设备作为该簇的管理者，簇管理者采用SNMP轮询的方式对同簇其他设备进行信息的采集；
步骤4：簇管理者对接收到的设备数据按照合适的密度进行聚类，对于在数值上具有相似性的设备数据进行均值融合；
步骤4.1：簇管理者采集同簇设备的运行数据（CPU利用率）；
步骤4.2：将所有数据标记为unvisited，随机选取一条unvisited数据，记为p；
步骤4.3：判断p的
Figure 828955DEST_PATH_IMAGE036
邻域内的数据量是否不少于 M，M为满足相似性的最小数据量值，若是，则进行步骤4.4，否则将 p 标记为噪声数据；
其中若某一设备的数据与P的欧式距离小于
Figure 293435DEST_PATH_IMAGE036
，则该设备的数据位于p的
Figure 227893DEST_PATH_IMAGE036
邻域内；
步骤4.4：创建一个新的类C’，将数据p放入C’中，记p的
Figure 624851DEST_PATH_IMAGE036
邻域内的数据集合为N’；
步骤4.5：对集合N’中的每条数据
Figure 644760DEST_PATH_IMAGE037
，若
Figure 178509DEST_PATH_IMAGE037
为unvisited，则将
Figure 842840DEST_PATH_IMAGE037
标记为visited；
步骤4.6：判断
Figure 538264DEST_PATH_IMAGE037
的
Figure 45468DEST_PATH_IMAGE036
邻域内的数据量是否不少于 M，若是，则将
Figure 727117DEST_PATH_IMAGE037
的
Figure 370588DEST_PATH_IMAGE036
邻域内的数据添加到集合N’，返回步骤4.5；
步骤4.7：若
Figure 502492DEST_PATH_IMAGE037
不属于某一簇，则将
Figure 106779DEST_PATH_IMAGE037
添加到类 C’，知道所有数据均标记为visited；
步骤4.8：簇管理者对同类数据进行均值融合：
Figure 982332DEST_PATH_IMAGE038
其中
Figure 480309DEST_PATH_IMAGE039
为簇管理者对接收到的设备数据进行密度聚类之后属于同一类的数据集合，
Figure 658481DEST_PATH_IMAGE040
表示簇管理者接收到的设备数据，
Figure 874698DEST_PATH_IMAGE017
表示同类数据中的设备数量，
Figure 163728DEST_PATH_IMAGE018
表示簇管理者将要发送的数据；
步骤5：簇管理者将融合后的数据发送给数据中心的主管理者。
下面结合应用实例进行进一步的说明，采集了500台服务器在过去6个时刻的CPU利用率作为服务器的运行数据。每台服务器的CPU利用率的值在0%到100%之间。设置α为1，t0为0.2，通过最小化网络管理成本函数可以计算出成本曲线，如图4所示，横轴为管理者的数量，纵轴为网络管理成本，当管理者数量为10时，成本最低，与x*的计算结果相吻合。
依据最优管理者的数量和设备的历史运行数据对设备进行分簇对500台服务器进行分簇，分簇结果如图5所示，从图中可以发现服务器被分为了10个簇，每个簇的数量为33至68不等，图6和图7分别展示了簇1和簇2的服务器CPU利用率的变化情况，可以发现具有相似CPU利用率变化趋势的设备被很好的分在了同一个簇。
簇管理者对获取到的数据在本地进行密度聚类并对同簇设备进行数据融合，以簇2为例，如图8所示，簇2管理者接收到的设备数据经过密度聚类后可以分为3类，同类数据在数值上极为接近。再经过均值融合后，融合结果如图9所示，簇2管理者可用3条数据表示簇2所有设备的运行数据特征，且只需发送3条数据给主管理者。
相较于现有技术，本发明提出一种分布式SNMP数据中心设备监控方法。通过最小化网络管理成本和基于设备运行特征对设备进行分簇，选择合适的簇管理者对数据中心的设备进行分簇管理，减少了获取全体设备的数据所需要花费的时间，通过利用簇管理者的计算能力对同簇设备数据进行密度聚类，对相似数据进行均值融合，减少了簇管理者所需要发送的数据量，提高了整体数据中心设备监控的效率。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：基于数据中心网络规模构建数据中心网络管理的成本函数，成本函数的自变量为管理者的数量，通过求解成本函数的最小值，得到最优管理者的数量为
Figure 701315DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤2：获取设备一段时间的历史运行数据，基于运行数据的一阶差分序列对设备进行分簇，相同簇的设备的运行信息具有相似的形态特征，分簇的数量为最优管理者的数量
Figure 83886DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤3：在同簇设备中，综合考虑设备的运行情况和设备的性能指标选择最合适的设备作为该簇的管理者，簇管理者采用SNMP轮询的方式对同簇其他设备进行信息的采集；
步骤4：簇管理者对接收到的设备数据按照合适的密度进行聚类，对于在数值上具有相似性的设备数据进行均值融合；
步骤5：簇管理者将融合后的数据发送给数据中心的主管理者。
2.根据权利要求1所述的一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，其特征在于，所述步骤1中数据中心网络管理的成本函数为：
Figure 155747DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 799218DEST_PATH_IMAGE003
表示管理者的设备数量，
Figure 806489DEST_PATH_IMAGE004
表示设备升级为管理者所需的系统资源，
Figure 800989DEST_PATH_IMAGE005
表示设备总数，
Figure 286329DEST_PATH_IMAGE006
表示一台设备将数据发送给管理者所花费的时间，求解得到最优管理者的数量为：
Figure 315464DEST_PATH_IMAGE007
。
3.根据权利要求1所述的一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，其特征在于，所述步骤2中分簇方法为自顶向下的划分方法，划分过程以最小化分簇后的SSE为目标，SSE为聚类后的簇离该簇聚类中心的平方和：
Figure 87111DEST_PATH_IMAGE008
其中m为某簇的数据样本数量，
Figure 444274DEST_PATH_IMAGE009
为设备的数据特征，
Figure 857938DEST_PATH_IMAGE010
为簇中心设备的数据特征，设备运行数据的一阶差分序列：
Figure 476001DEST_PATH_IMAGE011
其中
Figure 559495DEST_PATH_IMAGE012
表示设备在
Figure 263009DEST_PATH_IMAGE013
时刻的运行数据。
4.根据权利要求1所述的一种分布式SNMP数据中心设备监控方法，其特征在于，所述步骤4中为了减少簇管理者所需发送的数据量，对于簇管理者接收到数据之后进行相似数据均值融合：
Figure 355730DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 828299DEST_PATH_IMAGE015
为簇管理者对接收到的设备数据进行密度聚类之后属于同一类的数据集合，
Figure 472907DEST_PATH_IMAGE016
表示簇管理者接收到的设备数据，
Figure 536154DEST_PATH_IMAGE017
表示同类数据中的设备数量，
Figure 291620DEST_PATH_IMAGE018
表示簇管理者将要发送的数据。
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