CN116578990A - 一种基于数据中心数字化运维的综合监控技术 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数字化运维技术领域，且公开了基于数据中心数字化运维的综合监控技术，该基于数据中心数字化运维的综合监控技术，包括数据采集和存储模块，在数据中心内安装传感器，将实时采集的数据上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；数据分析和预测，利用人工智能技术对数据进行分析和预测，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，为决策者提供决策支持，自动化运维，数据加密技术，访问权限控制，安全审计，漏洞修复，引入边缘计算，制定灾备计划，提高数据中心的效率和可靠性：通过自动化运维、设备维护预测等技术，可以大幅提高数据中心的效率和可靠性。

Description

一种基于数据中心数字化运维的综合监控技术

技术领域

本发明涉及数字化运维技术领域，具体为基于数据中心数字化运维的综合监控技术。

背景技术

大型企业的数据中心支撑着数百万客户的在线交易和服务，同时也是企业关键业务的支撑系统。为了保障数据中心的安全性和高效性，一些企业决定采用基于数据中心数字化运维的综合监控技术，以实现对数据中心的实时监测和自动化运维。

但是在数据中心数字化运维的综合监控技术中，可能存在以下数据安全隐患：

数据泄露风险：监控系统所收集到的数据可能包含敏感信息，如客户个人信息、商业机密等，如果这些信息被泄露，将对企业造成严重的损失和影响。

黑客攻击风险：监控系统存在被黑客攻击的风险，如果黑客成功攻入监控系统，可能会获取到数据中心的敏感信息、破坏系统的稳定性和安全性等。

误操作风险：监控系统需要进行复杂的配置和管理，如果管理员在操作过程中疏忽大意或者操作不当，可能会导致系统出现漏洞，从而影响到数据的安全性。

不当使用风险：监控系统可能会被滥用或者不当使用，如未经授权地获取数据、篡改数据等，这些行为将对数据中心的安全性和稳定性造成严重的影响。

发明内容

本发明提供了基于数据中心数字化运维的综合监控技术，用于解决上述背景技术中提到的问题。

本发明提供如下技术方案：一种基于数据中心数字化运维的综合监控技术，包括

数据采集和存储模块，在数据中心内安装传感器，将实时采集的数据上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；

数据分析和预测，利用人工智能技术对数据进行分析和预测，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，为决策者提供决策支持，例如，在设备维护和更新方面，利用人工智能技术进行设备故障预测，帮助决策者制定维护和更新计划，避免因设备故障而导致的数据丢失或服务中断问题；

自动化运维，利用人工智能技术实现对数据中心的自动化运维，提高数据中心的效率和可靠性；例如，当发现某个服务器出现故障时，人工智能会将该服务器转移到备用服务器上，并通知维护人员进行修复，这种自动化运维可以大大提高数据中心的效率和可靠性，避免因人为错误而导致的数据丢失或服务中断问题；

数据加密技术，采用数据加密技术来保障监控系统中所收集到的敏感信息的安全性；

访问权限控制，采用访问权限控制技术来控制用户的访问权限，确保监控系统的安全性和稳定性；

安全审计，采用安全审计技术来监测监控系统的安全状况，及时发现并解决潜在的安全问题；

漏洞修复，采用漏洞修复技术来对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性；

引入边缘计算，将一部分计算任务分配到离数据中心较近的边缘节点上，以降低延迟，提高数据处理速度；

制定灾备计划，为应对可能的硬件故障、网络攻击等突发事件，建立灾备计划和数据备份策略，确保数据的安全和持续运行；

实施监控和报警系统，实施实时监控和报警系统，以便在出现问题时及时发现并解决，降低数据中心的故障风险，当发生异常情况时，智能合约可以自动发出报警，通知相关人员进行处理，保障数据的安全存储和处理。

优选的，所述区块链平台为一种去中心化的分布式账本技术，可保证数据的不可篡改性和安全性，在数字化运维中，利用区块链技术建立一个去中心化的监控平台，实现对数据中心的实时监控和管理。

优选的，所述区块链平台中，将数据中心的各项运行数据，如电力、温度、湿度，全部记录在区块链中，数据中心内的传感器将实时采集的数据上传至区块链平台，区块链技术用于保证上述数据的完整性和安全性，使得监控数据不会被篡改或者伪造。

优选的，利用智能合约技术，对数据中心的各项运行指标进行自动化监测，当发生异常情况时，智能合约可以自动发出报警，通知相关人员进行处理，这样可以有效地提高数据中心的安全性和可靠性，保障数据的安全存储和处理。

优选的，利用机器学习算法对数据中心的各项指标进行分析和预测，从而及时发现潜在的风险并采取相应的措施，例如，通过对历史数据的分析，预测未来几天数据中心的运行情况，并对异常情况进行预警，避免潜在的风险。

优选的，所述传感器用于实时采集数据中心的各项运行指标，包括温度、湿度、电压和电流、网络流量、存储容量以及CPU使用率，并且数据会被上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；

其中，温度和湿度，通过安装温湿度传感器来监测数据中心的温湿度变化；

电压和电流，通过安装电力传感器来监测数据中心的电压和电流变化；

网络流量，通过网络流量监控工具来监测数据中心的网络流量变化；

存储容量，通过存储容量监控工具来监测数据中心的存储容量变化；

CPU使用率，通过系统性能监控工具来监测数据中心的CPU使用率变化；

基于数据中心数字化运维的综合监控技术需要对各种参数进行加权处理，以实现更准确的监控和诊断；

CPU利用率：表示CPU的工作负载，范围为0到100％；

内存利用率：表示内存的工作负载，范围为0到100％；

硬盘利用率：表示硬盘的工作负载，范围为0到100％；

网络流量：表示网络的数据传输量，单位为MB/s；

安全事件数量：表示在一段时间内发生的安全事件数量，单位为个；

故障数量：表示在一段时间内发生的故障数量，单位为个；

为了将这些参数进行合并，我们需要给它们赋予不同的权重系数，为了简化问题，假设这些参数的权重系数分别为w_1，w_2，\dots，w_6，且满足w_1+w_2+\dots+w_6＝1；

现在我们要计算这些参数的加权平均值，假设它们的取值分别为v_1，v_2，\dots，v_6，则加权平均值为：

根据实际需求和场景，调整各个参数的权重系数，例如，更关心数据中心的安全性，则可以将安全事件数量和故障数量的权重系数调高；如果更关心数据中心的性能和稳定性，则可以将CPU利用率、内存利用率和硬盘利用率的权重系数调高，在实际应用中，还需要不断地调整权重系数，以适应数据中心运行状态的变化。

优选的，所述数据安全隐患，可以采取以下方法：

数据加密，对于监控系统所收集到的敏感数据，采取加密措施，确保数据的安全性；

访问控制，建立完善的访问控制机制，对于不同的用户进行不同的权限控制，确保监控系统的安全性和稳定性；

安全审计，对监控系统进行安全审计，及时发现潜在的安全问题，并采取措施加以解决；

漏洞修复，定期对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性。

优选的，实现步骤如下：

第一步，采集数据中心的各种数据，包括系统日志、网络数据、服务器状态等；

第二步，将采集到的数据经过加密处理，确保数据的安全性；

第三步，采用区块链技术来对加密后的数据进行存储和验证，确保数据的完整性和可信性；

第四步，利用人工智能技术对数据进行分析和处理，识别和解决潜在的问题；

第五步，采用访问权限控制技术对用户的访问权限进行控制，确保监控系统的安全性和稳定性；

第六步，利用安全审计技术来对监控系统进行监测和管理，及时发现并解决潜在的安全问题；

第七步，采用漏洞修复技术对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性。

本发明具备以下有益效果：

提高数据中心的效率和可靠性：通过自动化运维、设备维护预测等技术，可以大幅提高数据中心的效率和可靠性，减少因人为操作失误而导致的故障和中断。

增强数据中心的安全性和稳定性：通过采用数据加密、访问权限控制、安全审计、漏洞修复等技术，可以保障监控系统中所收集到的敏感信息的安全性，控制用户的访问权限，监测监控系统的安全状况，修复潜在的安全问题，从而增强数据中心的安全性和稳定性。

提高数据处理速度和降低延迟：通过引入边缘计算，将一部分计算任务分配到离数据中心较近的边缘节点上，可以降低延迟，提高数据处理速度。

建立灾备计划和数据备份策略：为应对可能的硬件故障、网络攻击等突发事件，建立灾备计划和数据备份策略，确保数据的安全和持续运行。

实时监控和报警系统：通过实施实时监控和报警系统，可以在出现问题时及时发现并解决，降低数据中心的故障风险，保障数据的安全存储和处理。

附图说明

图1为本发明的系统框图；

图2为本发明的数据安全隐患解决方案示意图；

图3为本发明的数据安全隐患监控实现步骤图。

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。

实施例

请参阅图1至图3，一种基于数据中心数字化运维的综合监控技术，包括

数据采集和存储模块，在数据中心内安装传感器，将实时采集的数据上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；

将实时采集的数据上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理，具体过程如下：

数据采集：使用传感器或其他设备实时采集数据，并将其上传至数据中心。

数据加密：对采集的数据进行加密，以确保数据的安全性和隐私性。

区块链上传：将加密后的数据上传至区块链平台，将其存储在区块链上。

智能合约执行：使用智能合约技术对上传的数据进行自动化监测和管理。智能合约可以根据预定义的条件和规则自动执行相应的操作，例如检查数据的完整性和准确性，控制数据的访问权限等。

监测报告生成：根据智能合约执行的结果，生成相应的监测报告。监测报告可以包括数据的完整性、准确性、访问权限等信息，以便管理员对数据中心的运行情况进行实时监测和管理。

数据修复：根据监测报告，对发现的问题进行修复。例如，如果检测到数据存在错误或异常，可以使用算法公式对数据进行修复或清理，以保证数据的准确性和可靠性。

运维优化：通过不断地监测、修复和优化，提高数据中心的效率和可靠性，减少故障和停机时间，确保业务的顺畅运行。

数据分析和预测，利用人工智能技术对数据进行分析和预测，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，为决策者提供决策支持，例如，在设备维护和更新方面，利用人工智能技术进行设备故障预测，帮助决策者制定维护和更新计划，避免因设备故障而导致的数据丢失或服务中断问题；

另外，利用机器学习技术进行设备故障预测的算法公式，设$x_1，x_2，...，x_n$是设备的$n$个性能指标，如CPU占用率、内存占用率、磁盘空间使用率等。对于每个设备，我们可以在一段时间内，如一个月内，收集其性能指标的历史数据，得到数据矩阵$X\in R^{m\times n}$，其中$m$是历史数据的数量。

设$y$表示设备在下一个时间段内是否会发生故障，若发生故障，则$y＝1$，否则$y＝0$。这样我们可以将设备的历史数据和下一段时间的故障情况作为样本，进行监督学习。

假设我们采用逻辑回归算法，可以用下面的公式来描述设备是否会发生故障的概率：

其中，$\theta\in R^{n+1}$是逻辑回归算法中的模型参数，$x\in R^{n+1}$是特征向量，其中$x_0＝1$表示常数项。我们可以利用历史数据训练模型参数$\theta$，得到一个设备故障预测模型。

对于新的设备数据，我们可以将其输入到模型中，得到设备发生故障的概率$h_{\theta}(x)$。若概率值超过某个阈值，则认为设备会发生故障，可以提醒管理员进行维护或更新。

自动化运维，利用人工智能技术实现对数据中心的自动化运维，提高数据中心的效率和可靠性；例如，当发现某个服务器出现故障时，人工智能会将该服务器转移到备用服务器上，并通知维护人员进行修复，这种自动化运维可以大大提高数据中心的效率和可靠性，避免因人为错误而导致的数据丢失或服务中断问题；

数据加密技术，采用数据加密技术来保障监控系统中所收集到的敏感信息的安全性；

采用对称密钥对数据进行加密和解密；

采用哈希函数对数据进行摘要处理，常用的哈希算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。

其中，SHA-256算法的哈希公式如下：

Digest＝SHA256(Plaintext)

其中，Plaintext表示待处理的明文数据，SHA256表示SHA-256哈希算法，Digest表示哈希后的摘要数据。

访问权限控制，采用访问权限控制技术来控制用户的访问权限，确保监控系统的安全性和稳定性；

安全审计，采用安全审计技术来监测监控系统的安全状况，及时发现并解决潜在的安全问题；

漏洞修复，采用漏洞修复技术来对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性；

引入边缘计算，将一部分计算任务分配到离数据中心较近的边缘节点上，以降低延迟，提高数据处理速度；

制定灾备计划，为应对可能的硬件故障、网络攻击等突发事件，建立灾备计划和数据备份策略，确保数据的安全和持续运行；

实施监控和报警系统，实施实时监控和报警系统，以便在出现问题时及时发现并解决，降低数据中心的故障风险，当发生异常情况时，智能合约可以自动发出报警，通知相关人员进行处理，保障数据的安全存储和处理。

所述区块链平台为一种去中心化的分布式账本技术，可保证数据的不可篡改性和安全性，在数字化运维中，利用区块链技术建立一个去中心化的监控平台，实现对数据中心的实时监控和管理。

所述区块链平台中，将数据中心的各项运行数据，如电力、温度、湿度，全部记录在区块链中，数据中心内的传感器将实时采集的数据上传至区块链平台，区块链技术用于保证上述数据的完整性和安全性，使得监控数据不会被篡改或者伪造。

利用智能合约技术，对数据中心的各项运行指标进行自动化监测，当发生异常情况时，智能合约可以自动发出报警，通知相关人员进行处理，这样可以有效地提高数据中心的安全性和可靠性，保障数据的安全存储和处理。

利用机器学习算法对数据中心的各项指标进行分析和预测，从而及时发现潜在的风险并采取相应的措施，例如，通过对历史数据的分析，预测未来几天数据中心的运行情况，并对异常情况进行预警，避免潜在的风险。

所述传感器用于实时采集数据中心的各项运行指标，包括温度、湿度、电压和电流、网络流量、存储容量以及CPU使用率，并且数据会被上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；

其中，温度和湿度，通过安装温湿度传感器来监测数据中心的温湿度变化；

电压和电流，通过安装电力传感器来监测数据中心的电压和电流变化；

网络流量，通过网络流量监控工具来监测数据中心的网络流量变化；

存储容量，通过存储容量监控工具来监测数据中心的存储容量变化；

CPU使用率，通过系统性能监控工具来监测数据中心的CPU使用率变化；

基于数据中心数字化运维的综合监控技术需要对各种参数进行加权处理，以实现更准确的监控和诊断；

CPU利用率：表示CPU的工作负载，范围为0到100％；

内存利用率：表示内存的工作负载，范围为0到100％；

硬盘利用率：表示硬盘的工作负载，范围为0到100％；

网络流量：表示网络的数据传输量，单位为MB/s；

安全事件数量：表示在一段时间内发生的安全事件数量，单位为个；

故障数量：表示在一段时间内发生的故障数量，单位为个；

为了将这些参数进行合并，我们需要给它们赋予不同的权重系数，为了简化问题，假设这些参数的权重系数分别为w_1，w_2，\dots，w_6，且满足w_1+w_2+\dots+w_6＝1；

现在我们要计算这些参数的加权平均值，假设它们的取值分别为v_1，v_2，\dots，v_6，则加权平均值为：

根据实际需求和场景，调整各个参数的权重系数，例如，更关心数据中心的安全性，则可以将安全事件数量和故障数量的权重系数调高；如果更关心数据中心的性能和稳定性，则可以将CPU利用率、内存利用率和硬盘利用率的权重系数调高，在实际应用中，还需要不断地调整权重系数，以适应数据中心运行状态的变化。

所述数据安全隐患解决方案，可以采取以下方法：

数据加密，对于监控系统所收集到的敏感数据，采取加密措施，确保数据的安全性；

访问控制，建立完善的访问控制机制，对于不同的用户进行不同的权限控制，确保监控系统的安全性和稳定性；

安全审计，对监控系统进行安全审计，及时发现潜在的安全问题，并采取措施加以解决；

漏洞修复，定期对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性。

数据安全隐患监控实现步骤如下：

第一步，采集数据中心的各种数据，包括系统日志、网络数据、服务器状态等；

第二步，将采集到的数据经过加密处理，确保数据的安全性；

第三步，采用区块链技术来对加密后的数据进行存储和验证，确保数据的完整性和可信性；

第四步，利用人工智能技术对数据进行分析和处理，识别和解决潜在的问题；

第五步，采用访问权限控制技术对用户的访问权限进行控制，确保监控系统的安全性和稳定性；

第六步，利用安全审计技术来对监控系统进行监测和管理，及时发现并解决潜在的安全问题；

第七步，采用漏洞修复技术对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性。

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改进构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：包括

数据采集和存储模块，在数据中心内安装传感器，将实时采集的数据上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；

数据分析和预测，利用人工智能技术对数据进行分析和预测，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，为决策者提供决策支持，例如，在设备维护和更新方面，利用人工智能技术进行设备故障预测，帮助决策者制定维护和更新计划，避免因设备故障而导致的数据丢失或服务中断问题；

自动化运维，利用人工智能技术实现对数据中心的自动化运维，提高数据中心的效率和可靠性；例如，当发现某个服务器出现故障时，人工智能会将该服务器转移到备用服务器上，并通知维护人员进行修复，这种自动化运维可以大大提高数据中心的效率和可靠性，避免因人为错误而导致的数据丢失或服务中断问题；

数据加密，采用数据加密技术来保障监控系统中所收集到的敏感信息的安全性；

访问权限控制，采用访问权限控制技术来控制用户的访问权限，确保监控系统的安全性和稳定性；

安全审计，采用安全审计技术来监测监控系统的安全状况，及时发现并解决潜在的安全问题；

漏洞修复，采用漏洞修复技术来对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性；

引入边缘计算，将一部分计算任务分配到离数据中心较近的边缘节点上，以降低延迟，提高数据处理速度；

制定灾备计划，为应对可能的硬件故障、网络攻击等突发事件，建立灾备计划和数据备份策略，确保数据的安全和持续运行；

实施监控和报警系统，实施实时监控和报警系统，以便在出现问题时及时发现并解决，降低数据中心的故障风险，当发生异常情况时，智能合约可以自动发出报警，通知相关人员进行处理，保障数据的安全存储和处理。

2.根据权利要求1所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：所述区块链平台为一种去中心化的分布式账本技术，可保证数据的不可篡改性和安全性，在数字化运维中，利用区块链技术建立一个去中心化的监控平台，实现对数据中心的实时监控和管理。

3.根据权利要求1所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：所述区块链平台中，将数据中心的各项运行数据，如电力、温度、湿度，全部记录在区块链中，数据中心内的传感器将实时采集的数据上传至区块链平台，区块链技术用于保证上述数据的完整性和安全性，使得监控数据不会被篡改或者伪造。

4.根据权利要求1所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：利用智能合约技术，对数据中心的各项运行指标进行自动化监测，当发生异常情况时，智能合约可以自动发出报警，通知相关人员进行处理，这样可以有效地提高数据中心的安全性和可靠性，保障数据的安全存储和处理。

5.根据权利要求1所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：利用机器学习算法对数据中心的各项指标进行分析和预测，从而及时发现潜在的风险并采取相应的措施，例如，通过对历史数据的分析，预测未来几天数据中心的运行情况，并对异常情况进行预警，避免潜在的风险。

6.根据权利要求5所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：所述传感器用于实时采集数据中心的各项运行指标，包括温度、湿度、电压和电流、网络流量、存储容量以及CPU使用率，并且数据会被上传至区块链平台，并利用智能合约技术对数据进行自动化监测和管理；

其中，温度和湿度，通过安装温湿度传感器来监测数据中心的温湿度变化；

电压和电流，通过安装电力传感器来监测数据中心的电压和电流变化；

网络流量，通过网络流量监控工具来监测数据中心的网络流量变化；

存储容量，通过存储容量监控工具来监测数据中心的存储容量变化；

CPU使用率，通过系统性能监控工具来监测数据中心的CPU使用率变化；

基于数据中心数字化运维的综合监控技术需要对各种参数进行加权处理，以实现更准确的监控和诊断；

CPU利用率：表示CPU的工作负载，范围为0到100％；

内存利用率：表示内存的工作负载，范围为0到100％；

硬盘利用率：表示硬盘的工作负载，范围为0到100％；

网络流量：表示网络的数据传输量，单位为MB/s；

安全事件数量：表示在一段时间内发生的安全事件数量，单位为个；

故障数量：表示在一段时间内发生的故障数量，单位为个；

为了将这些参数进行合并，我们需要给它们赋予不同的权重系数，为了简化问题，假设这些参数的权重系数分别为w_1，w_2，\dots，w_6，且满足w_1+w_2+\dots+w_6＝1；

现在我们要计算这些参数的加权平均值，假设它们的取值分别为v_1，v_2，\dots，v_6，则加权平均值为：

根据实际需求和场景，调整各个参数的权重系数，例如，更关心数据中心的安全性，则可以将安全事件数量和故障数量的权重系数调高；如果更关心数据中心的性能和稳定性，则可以将CPU利用率、内存利用率和硬盘利用率的权重系数调高，在实际应用中，还需要不断地调整权重系数，以适应数据中心运行状态的变化。

7.根据权利要求1所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：所述数据安全隐患，可以采取以下方法：

数据加密，对于监控系统所收集到的敏感数据，采取加密措施，确保数据的安全性；

访问控制，建立完善的访问控制机制，对于不同的用户进行不同的权限控制，确保监控系统的安全性和稳定性；

安全审计，对监控系统进行安全审计，及时发现潜在的安全问题，并采取措施加以解决；

漏洞修复，定期对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性。

8.根据权利要求7所述的基于数据中心数字化运维的综合监控技术，其特征在于：实现步骤如下：

第一步，采集数据中心的各种数据，包括系统日志、网络数据、服务器状态等；

第二步，将采集到的数据经过加密处理，确保数据的安全性；

第三步，采用区块链技术来对加密后的数据进行存储和验证，确保数据的完整性和可信性；

第四步，利用人工智能技术对数据进行分析和处理，识别和解决潜在的问题；

第五步，采用访问权限控制技术对用户的访问权限进行控制，确保监控系统的安全性和稳定性；

第六步，利用安全审计技术来对监控系统进行监测和管理，及时发现并解决潜在的安全问题；

第七步，采用漏洞修复技术对监控系统进行漏洞扫描和修复，确保系统的安全性和稳定性。