CN116167250B - 一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法 - Google Patents

一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，包括通过温度传感器采集机房的温度数据；对温度数据进行对齐预处理；根据历史性能数据，截取当前时间前十分钟到前五分钟和前五分钟到当前时间的温度数据；根据历史性能数据，使用指数平滑模型预测未来十分钟的温度数据；求取温差加权数据；对温度传感器所在区域进行初步温度状况评估、区域温度状况风险评估和温度状况综合评估。本发明可以在不使用人力的基础上，对机房进行全天候的温度状态评估，并且不同于人工监测，本方法将温度状态情况量化，参照设定的区间即可直观，准确的对机房温度进行监测，节省了人工成本，提高了监测效率和准确性。

Description

一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法
技术领域
本发明涉及机房环境评估技术领域，尤其涉及一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法。
背景技术
随着互联网的兴起，网络已经成为人们不可或缺的一部分，截至2021年12月，中国网民规模达10.32亿，较2020年12月增长4296万，互联网普及率达73.0%。同时由于受到各种因素的影响，在线办公、在线医疗、在线教学等应用保持较快增长，受此影响全国各地数据中心的数量也在不断增加，规模也在不断扩大；因此保证数据中心机房内的服务器能够正常工作就变得尤为重要。为了达到这一目的，监测机房内环境温度，保障服务器在正常温度范围内运行，就成了其中的关键步骤。遗憾的是当前技术下，想要监控并及时调控温度只能通过现场运维人员实时进行观测，此模式浪费了大量人力物力，同时在时效性上无法做到及时监测与调控，具备相当大的局限性，此外，考虑到各个机房各个通道之间存在的温度差异性，仅靠人力观测与调控温度无法做到一次性全面的对各个机房进行调控。
为此，我们设计出了一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法来解决以上问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，前置准备需要采集最近24小时的所有机房温感数据，当前仅能通过人工观察温度是否超出报警阈值，这就需要运维人员24小时不间断的值守，所以本发明通过使用时间序列算法对温感温度进行预测，并结合使用温差加权的方法，得出一个数值即温感报警情况，通过使用这种方法，避免了运维人员在项目上线初期需要不间断值守的情况，同时能够更加直观准确的展现哪些温感需要重点关注，并且针对不同机房，不同空调品牌都具备一定的泛用性。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，机房环境评估方法包括以下步骤：
S1步骤：通过温度传感器采集机房的温度数据；
S2步骤：对温度数据进行对齐预处理，得到清洗干净的历史性能数据；
S3步骤：根据历史性能数据，截取当前时间前5分钟到当前时间的温度数据；
S4步骤：根据历史性能数据，使用指数平滑模型预测未来10分钟的温度数据；
S5步骤：使用当前时间前5分钟到当前时间的温度数据以及预测未来10分钟的温度数据与温度传感器高温阈值做差，记作
Figure SMS_1
，对所得差值求平均值和最大值，针对平均值给予0.1的权重记作m，针对最大值给予0.9的权重记作n，最终得到当前时间前5分钟到当前时间的温差加权数据，记为temp，未来10分钟的温差加权数据，记为predict_temp，计算temp和predict_temp的具体公式如下：
Figure SMS_2
式中，i表示此区域实际存在的温感个数；
S6步骤：根据temp及predict_temp，对温度传感器所在区域进行初步温度状况评估、区域温度状况风险评估和温度状况综合评估。
进一步的优选的，所述S1步骤中，温度传感器采集机房的温度数据，指的是机房内所有从当前时间开始往前24小时内温度传感器所检测的温度数据，并进行记录。
进一步的优选的，所述S2步骤中，对温度数据进行对齐预处理，是指温度传感器每分钟采集一次，每个温度传感器具体的采集时间有细微的差距，对齐取每分钟所有温度传感器的最小时间作为温度传感器的采集时间。
进一步的优选的，S4步骤中使用指数平滑模型预测未来10分钟的温度数据，其中，所述指数平滑模型包括一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，
指数平滑法的基本公式为：
Figure SMS_3
式中，
Figure SMS_4
表示时间t的平滑值，/>
Figure SMS_5
表示平滑常数，其取值范围为[0,1]，/>
Figure SMS_6
表示时间t的实际值，/>
Figure SMS_7
表示平滑常数，/>
Figure SMS_8
表示时间t-1的平滑值；
当历史性能数据无明显的趋势变化，用一次指数平滑预测未来10分钟的温度数据，其预测公式为：
Figure SMS_9
式中，
Figure SMS_10
表示平滑常数，/>
Figure SMS_11
表示t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值/>
Figure SMS_12
，
Figure SMS_13
表示当期实际值，/>
Figure SMS_14
表示本期预测值的加权平均，/>
Figure SMS_15
表示t期的预测值，即上期的平滑值/>
Figure SMS_16
；
但当经过数据清洗的历史性能数据的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑来进行预测将存在着明显的滞后偏差，因此，也需要进行修正，修正的方法是在一次指数平滑的基础上再进行二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型，故称为二次指数平滑法，表达式为：
Figure SMS_17
式中，
Figure SMS_18
表示第t周期的二次指数平滑值，/>
Figure SMS_19
表示加权系数（也称为平滑常数），
Figure SMS_20
表示第t周期的一次指数平滑值，/>
Figure SMS_21
表示第t-1周期的二次指数平滑值的加权平均；
若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则采用三次指数平滑法进行预测，三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑，其计算公式为：
Figure SMS_22
式中，
Figure SMS_23
表示第t周期的三次指数平滑值，/>
Figure SMS_24
表示加权系数（也称为平滑常数），
Figure SMS_25
表示第t周期的二次指数平滑值，/>
Figure SMS_26
表示第t-1周期的三次指数平滑值的加权平均。
进一步的优选的，所述S6步骤中，初步温度状况评估包括以下内容：当前时间前5分钟到当前时间的温度数据以及预测未来10分钟的温度数据这两组温度数据分别进行温差加权后得到不同的温差加权数据，temp及predict_temp，根据温差加权数据判断当前机房内温度传感器所在区域的初步环境评估score，判断方法为：
（1）当temp>0.5时或者temp>0并且同时predict_temp>0时，则初步环境评估score=temp；
（2）当temp<-0.5时，则初步环境评估score=temp + 0.5；
（3）当predict_temp<-1时，则初步环境评估score=max［-1,0.8*(predict_temp+1)］；
（4）当predict_temp>0.5时，则初步环境评估score=min［1,0.8*(predict_temp-0.5) ］；
（5）当以上情况都不满足时，则初步环境评估score=0；
进一步的优选的，所述S6步骤中，区域温度状况风险评估包括以下内容：
1）统计当前时间下的过去24小时内，每个温度传感器出现高温告警的次数，如果没有出现过高温告警，则认为该区域无告警风险，赋予区域温度状况风险评估risk_score=0；
2）如果近2小时内，机房内某一温度传感器的温差加权数据大于1，则认为该区域存在告警风险，赋予区域温度状况风险评估risk_score=1；
3）如果近2小时内未出现告警情况，则统计当前时间下的过去24小时内温度传感器温差加权数据大于0的连续段数，记为cnt；
数据总段数all_cnt=温度传感器数量/30，
赋予该区域温度状况风险评估risk_score=cnt*初步环境评估score/all_cnt。
进一步的优选的，所述S6步骤中，温度状况综合评估包括以下内容：
（a）当初步环境评估score≥0时，温度状况综合评估score=初步环境评估score；
（b）当初步环境评估score＜0时，即当前区域温度状况良好时，如果区域温度状况风险评估risk_score=1，则温度状况综合评估score=0；
（c）当初步环境评估score＜0时，如果区域温度状况风险评估risk_score≠1，则温度状况综合评估score=初步环境评估score *(1-区域温度状况风险评估risk_score)。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过使用时间序列算法对温感温度进行预测，并结合使用温差加权的方法，得出一个数值，即温感报警情况，避免了运维人员在项目上线初期需要不间断值守的情况，同时能够更加直观准确的展现哪些温感需要重点关注，可以在不使用人力的基础上，对机房进行24小时不间断的温度状态评估，并且不同于人工监测，本方法将温度状态情况量化，参照设定的区间即可直观，准确的对机房温度进行监测，节省了人工成本，提高了监测效率和准确性，在时效性上做到及时监测与调控，一次性全面的对各个机房进行调控。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法的流程示意图。
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。
实施例
参照图1，本实施例所提出的一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，通过使用时间序列算法对温感温度进行预测，并结合使用温差加权的方法，得出一个数值，即温感报警情况，避免了运维人员在项目上线初期需要不间断值守的情况，同时能够更加直观准确的展现哪些温感需要重点关注，并且针对不同机房，不同空调品牌都具备一定的泛用性，可以在不使用人力的基础上，对机房进行24小时不间断的温度状态评估。具体的，机房环境评估方法包括以下步骤：
S1步骤：通过温度传感器采集机房的温度数据；其中温度传感器采集机房的温度数据指的是机房内所有从当前时间开始往前24小时内温度传感器所检测的温度数据，并进行记录。
S2步骤：对温度数据进行对齐预处理，得到清洗干净的历史性能数据；对温度数据进行对齐预处理，是指温度传感器每分钟采集一次，每个温度传感器具体的采集时间有细微的差距，对齐取每分钟所有温度传感器的最小时间作为温度传感器的采集时间。
S3步骤：根据历史性能数据，截取当前时间前5分钟到当前时间的温度数据；
S4步骤：根据历史性能数据，使用指数平滑模型预测未来10分钟的温度数据；
指数平滑模型包括一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，
指数平滑法的基本公式为：
Figure SMS_27
式中，
Figure SMS_28
表示时间t的平滑值，/>
Figure SMS_29
表示平滑常数，其取值范围为[0,1]，/>
Figure SMS_30
表示时间t的实际值，/>
Figure SMS_31
表示平滑常数，/>
Figure SMS_32
表示时间t-1的平滑值；
当历史性能数据无明显的趋势变化，用一次指数平滑预测未来10分钟的温度数据，其预测公式为：
Figure SMS_33
式中，
Figure SMS_34
表示平滑常数，/>
Figure SMS_35
表示t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值/>
Figure SMS_36
，
Figure SMS_37
表示当期实际值，/>
Figure SMS_38
表示本期预测值的加权平均，/>
Figure SMS_39
表示t期的预测值，即上期的平滑值/>
Figure SMS_40
；
但当经过数据清洗干净的历史性能数据的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑来进行预测将存在着明显的滞后偏差，因此，也需要进行修正，修正的方法是在一次指数平滑的基础上再进行二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型，故称为二次指数平滑法，表达式为：
Figure SMS_41
式中，
Figure SMS_42
表示第t周期的二次指数平滑值，/>
Figure SMS_43
表示加权系数（也称为平滑常数），/>
Figure SMS_44
表示第t周期的一次指数平滑值，/>
Figure SMS_45
表示第t-1周期的二次指数平滑值的加权平均；
若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则采用三次指数平滑法进行预测，三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑，其计算公式为：
Figure SMS_46
式中，
Figure SMS_47
表示第t周期的三次指数平滑值，/>
Figure SMS_48
表示加权系数（也称为平滑常数），
Figure SMS_49
表示第t周期的二次指数平滑值，/>
Figure SMS_50
表示第t-1周期的三次指数平滑值的加权平均。
S5步骤：使用当前时间前5分钟到当前时间的温度数据以及预测未来10分钟的温度数据与温度传感器高温阈值做差，记作
Figure SMS_51
，对所得差值求平均值和最大值，针对平均值给予0.1的权重记作m，针对最大值给予0.9的权重记作n，最终得到当前时间前5分钟到当前时间的温差加权数据，记为temp，未来10分钟的温差加权数据，记为predict_temp，计算temp和predict_temp的具体公式如下：
Figure SMS_52
式中，i表示此区域实际存在的温感个数；
S6步骤：根据temp及predict_temp，对温度传感器所在区域进行初步温度状况评估、区域温度状况风险评估和温度状况综合评估。
其中，初步温度状况评估包括以下内容：当前时间前5分钟到当前时间的温度数据以及预测未来10分钟的温度数据这两组温度数据分别进行温差加权后得到不同的温差加权数据，temp及predict_temp，根据温差加权数据判断当前机房内温度传感器所在区域的初步环境评估score，判断方法为：
（1）当temp>0.5时或者temp>0并且同时predict_temp>0时，则初步环境评估score=temp；
（2）当temp<-0.5时，则初步环境评估score=temp + 0.5；
（3）当predict_temp<-1时，则初步环境评估score=max［-1,0.8*(predict_temp+1)］；
（4）当predict_temp>0.5时，则初步环境评估score=min［1,0.8*(predict_temp-0.5) ］；
（5）当以上情况都不满足时，则初步环境评估score=0。
其中，区域温度状况风险评估包括以下内容：
1）统计当前时间下的过去24小时内，每个温度传感器出现高温告警的次数，如果没有出现过高温告警，则认为该区域无告警风险，赋予区域温度状况风险评估risk_score=0；
2）如果近2小时内，机房内某一温度传感器的温差加权数据大于1，则认为该区域存在告警风险，赋予区域温度状况风险评估risk_score=1；
3）如果近2小时内未出现告警情况，则统计当前时间下的过去24小时内温度传感器温差加权数据大于0的连续段数，记为cnt；
数据总段数all_cnt=温度传感器数量/30，
赋予该区域温度状况风险评估risk_score=cnt*初步环境评估score/all_cnt。
其中，温度状况综合评估包括以下内容：
（a）当初步环境评估score≥0时，温度状况综合评估score=初步环境评估score；
（b）当初步环境评估score＜0时，即当前区域温度状况良好时，如果区域温度状况风险评估risk_score=1，则温度状况综合评估score=0；
（c）当初步环境评估score＜0时，如果区域温度状况风险评估risk_score≠1，则温度状况综合评估score=初步环境评估score *(1-区域温度状况风险评估risk_score)。
本实施例所提出的上述基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，有别于传统的人工监测方式，本方法将温度状态情况量化，参照设定的区间即可直观，准确的对机房温度进行监测，节省了人工成本，提高了监测效率和准确性，在时效性上做到及时监测与调控，一次性全面的对各个机房进行调控。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，其特征在于，机房环境评估方法包括以下步骤：
S1步骤：通过温度传感器采集机房的温度数据；
S2步骤：对温度数据进行对齐预处理，得到清洗干净的历史性能数据；
S3步骤：根据历史性能数据，截取当前时间前5分钟到当前时间的温度数据；
S4步骤：根据历史性能数据，使用指数平滑模型预测未来10分钟的温度数据；
S5步骤：针对区域内存在的若干温感分别使用当前时间前5分钟到当前时间的温度数据以及预测未来10分钟的温度数据与温度传感器高温阈值做差并取最大值，记作xi，对若干温感的xi求和并求平均值和最大值，针对平均值给予0.1的权重记作m，针对最大值给予0.9的权重记作n，最终得到当前时间前5分钟到当前时间的温差加权数据，记为temp，未来10分钟的温差加权数据，记为predict_temp，计算temp和predict_temp的公式如下：
Figure FDA0004271766790000011
式中，i表示此区域实际存在的温感个数；
S6步骤：根据temp及predict_temp，对温度传感器所在区域进行初步温度状况评估、区域温度状况风险评估和温度状况综合评估；
所述初步温度状况评估包括以下内容：根据temp及predict_temp，判断当前机房内温度传感器所在区域的初步环境评估score，判断方法为：
(1)当temp>0.5时或temp>0并且同时predict_temp>0时，则初步环境评估score＝temp；
(2)当temp<-0.5时，则初步环境评估score＝temp+0.5；
(3)当predict_temp<-1时，则初步环境评估score＝max[-1,0.8*(predict_temp+1)]；
(4)当predict_temp>0.5时，则初步环境评估score＝min[1,0.8*(predict_temp-0.5)]；
(5)当以上情况都不满足时，则初步环境评估score＝0；
所述区域温度状况风险评估包括以下内容：
1)统计当前时间下的过去24小时内，每个温度传感器出现高温告警的次数，如果没有出现过高温告警，则认为该区域无告警风险，赋予区域温度状况风险评估risk_score＝0；
2)如果近2小时内，机房内某一温度传感器的温差加权数据大于1，则认为该区域存在告警风险，赋予区域温度状况风险评估risk_score＝1；
3)如果近2小时内未出现告警情况，则统计当前时间下的过去24小时内温度传感器温差加权数据大于0的连续段数，记为cnt；
数据总段数all_cnt＝温度传感器数量/30，
赋予该区域温度状况风险评估risk_score＝cnt*初步环境评估score/all_cnt；
所述温度状况综合评估包括以下内容：
(a)当初步环境评估score≥0时，温度状况综合评估score＝初步环境评估score；
(b)当初步环境评估score＜0时，即当前区域温度状况良好时，如果区域温度状况风险评估risk_score＝1，则温度状况综合评估score＝0；
(c)当初步环境评估score＜0时，如果区域温度状况风险评估risk_score≠1，则温度状况综合评估score＝初步环境评估score*(1-区域温度状况风险评估risk_score)。
2.根据权利要求1所述的一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，其特征在于，所述S1步骤中，温度传感器采集机房的温度数据，指的是机房内所有从当前时间开始往前24小时内温度传感器所检测的温度数据，并进行记录。
3.根据权利要求1所述的一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，其特征在于，所述S2步骤中，对温度数据进行对齐预处理，是指温度传感器每分钟采集一次，每个温度传感器具体的采集时间有细微的差距，对齐取每分钟所有温度传感器的最小时间作为温度传感器的采集时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于温差加权和时间序列算法的机房环境评估方法，其特征在于，S4步骤中使用指数平滑模型预测未来10分钟的温度数据，其中，所述指数平滑模型包括一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，
指数平滑法的基本公式为：
St＝α*yt+(1-α)*St-1
式中，St表示时间t的平滑值，α表示平滑常数，其取值范围为[0,1]，yt表示时间t的实际值，1-α表示平滑常数，St-1表示时间t-1的平滑值；
当历史性能数据无明显的趋势变化，用一次指数平滑预测未来10分钟的温度数据，其预测公式为：
y(t+1)′＝α*yt+(1-α)*yt
式中，α表示平滑常数，y(t+1)′表示t+1期的预测值，α*yt表示当期实际值，(1-α)*yt′表示本期预测值的加权平均，yt′表示t期的预测值；
当历史性能数据的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑来进行预测将存在着明显的滞后偏差，需要进行修正，修正的方法是在一次指数平滑的基础上再进行二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型，故称为二次指数平滑法，其表达式为：
Figure FDA0004271766790000041
式中，
Figure FDA0004271766790000042
表示第t周期的二次指数平滑值，α表示平滑常数，/>
Figure FDA0004271766790000043
表示第t周期的一次指数平滑值，/>
Figure FDA0004271766790000044
表示第t-1周期的二次指数平滑值的加权平均；
若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则采用三次指数平滑法进行预测，三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑，其计算公式为：
Figure FDA0004271766790000051
式中，
Figure FDA0004271766790000052
表示第t周期的三次指数平滑值，α表示平滑常数，/>
Figure FDA0004271766790000053
表示第t周期的二次指数平滑值，/>
Figure FDA0004271766790000054
表示第t-1周期的三次指数平滑值的加权平均。
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