WO2020143327A1 - 一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备 - Google Patents

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WO2020143327A1
WO2020143327A1 PCT/CN2019/118631 CN2019118631W WO2020143327A1 WO 2020143327 A1 WO2020143327 A1 WO 2020143327A1 CN 2019118631 W CN2019118631 W CN 2019118631W WO 2020143327 A1 WO2020143327 A1 WO 2020143327A1
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inspection
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computer
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谢练深
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平安科技（深圳）有限公司
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C1/00—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people
    • G07C1/20—Checking timed patrols, e.g. of watchman

Definitions

  • This application relates to the field of big data, and in particular to a method and related equipment for computer room inspection based on big data.
  • a computer room inspection method based on big data includes:
  • the present application also provides a big data-based inspection room inspection device, which includes:
  • the patrol inspection record generation module is set to obtain the computer room monitoring data, handover shift data, and management change data, and record the abnormal data in the computer room monitoring data, handover shift data, and management change data in the patrol record table;
  • the patrol inspection task sending module is set to send the patrol inspection record form to the patrol inspector, prompt the patrol inspector to conduct the patrol inspection and submit the patrol inspection data and inspection records;
  • the inspection report generation module is set to obtain inspection data and inspection records submitted by the inspection personnel, determine whether the inspection data is abnormal, and generate inspection inspection data and inspection records after marking abnormal inspection data report.
  • the present application proposes a computer device including a memory and a processor.
  • the memory stores computer-readable instructions.
  • the processors execute the steps of the above-mentioned big data-based inspection method for the computer room.
  • the present application proposes a storage medium storing computer-readable instructions, which when executed by one or more processors, causes the one or more processors to perform the above-mentioned one based on The steps of the big data computer room inspection method.
  • the above-mentioned big data-based inspection method for computer room and related equipment records abnormal data in the computer room monitoring data, handover data, and management change data by acquiring computer room monitoring data, handover data, and management change data.
  • the inspection record form send the inspection record form to the inspection personnel, prompt the inspection personnel to perform inspection and submit inspection data and inspection records; obtain inspection data and inspection records submitted by the inspection personnel
  • obtain inspection data and inspection records submitted by the inspection personnel To determine whether the inspection data is abnormal, generate an inspection report by marking the inspection data and the inspection records after abnormal inspection data is marked.
  • This application is based on the computer room monitoring system, handover system, and management change system to obtain abnormal data in various systems, analyze various types of abnormal data and prompt inspection personnel to conduct inspections, and then judge the abnormal data to improve inspection work. Efficiency, escort for normal work.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for inspecting a computer room based on big data in an embodiment of this application;
  • FIG. 2 is a flowchart of step S1 inspection record generation in an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is a schematic diagram of judgment of a Six Sigma model in an embodiment of the present application.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of an apparatus inspection device based on big data in an embodiment of the present application.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for inspecting a computer room based on big data according to an embodiment of the present application. As shown in FIG. 1, a method for inspecting a computer room based on big data includes the following steps:
  • step S1 the inspection record is generated: acquiring monitoring data, handover data, and management change data of the equipment room, and recording abnormal data in the monitoring data, handover data, and management change data of the equipment room in the inspection record table.
  • this step by obtaining various types of system data that are prone to generate abnormal data, it is ensured that the abnormal data is obtained sufficiently, to avoid the omission of the abnormal data, and to ensure the efficiency of the abnormal inspection.
  • FIG. 2 is a flowchart of generating the inspection record of step S1 in an embodiment of the present application. As shown in FIG. 2, in an embodiment, step S1 includes the following specific steps:
  • Step S101 system connection: connect the computer room monitoring system, the intelligent handover system, and the management change system through the data interface, send the computer room monitoring data collection request to the computer room monitoring system, and send the handover data collection request to the intelligent handover system, Send a change data collection request to the change management system.
  • This step establishes a connection with external systems through the data interface to achieve basic data communication, so as to broaden the channels of data sources, ensure that the handover work data is fully displayed, and ensure the smooth progress of subsequent work.
  • Step S102 basic data acquisition: acquiring machine room monitoring data fed back by the machine room monitoring system, the handover shift data fed back by the intelligent handover system, and change management data fed back by the change management system.
  • the machine room monitoring data includes The three-phase output current data of the uninterruptible power supply UPS, the current data of the PMM cabinet of the management system, and the temperature and humidity data of the equipment room.
  • the handover data includes the equipment room fault record and the fault processing progress.
  • This embodiment fully explains the inspection data and the obtained channels to ensure that the data acquisition channels come from reliable channels, ensure the authenticity of the data, and improve the reliability of the data sources.
  • step S1 the abnormal data in the monitoring data, handover data, and management change data of the equipment room is recorded in the inspection record table, including:
  • n is an integer and the value of n ranges from 1 to t, so that the weight coefficient And replace x tn with F t approximately, then
  • F t+1 ⁇ x t + ⁇ (1- ⁇ )x t-1 + ⁇ (1- ⁇ ) 2 x t-2 +...
  • the current data of the three-phase time series of the three-phase output current data is the current data generated by three alternating currents with the same frequency, the same potential amplitude, and the phase difference 120° from each other.
  • the difference between the current data of each phase No large changes will occur.
  • the current data of each phase at time t+1 of the three-phase output current data of the UPS is predicted, and then the current difference of each phase is compared with the current difference threshold to determine whether it occurs Abnormal data to ensure that the UPS equipment is not in an abnormal state, the analysis process is detailed and has high reliability, and the inspection tasks obtained through calculation have a high accuracy rate.
  • step S1 the abnormal data in the monitoring data, handover data, and management change data of the equipment room is recorded in the inspection record table, and further includes:
  • the current data of the PMM cabinet and the temperature and humidity data of the equipment room in the monitoring data of the equipment room are respectively input into a six sigma model to calculate the fluctuation values of the current data and the temperature and humidity data to determine the current data and the temperature and humidity Whether the fluctuation value of the data is within the preset fluctuation value threshold range; when any one of the current data or the temperature and humidity data exceeds the preset fluctuation value threshold range, the current data or the temperature and humidity data is judged It is abnormal data, defined as an abnormality in the PMM cabinet or the equipment room, and the name of the PMM cabinet or the equipment room is recorded in a preset inspection record table.
  • the current data of the PMM cabinet and the temperature and humidity data of the equipment room in the monitoring data of the equipment room are respectively input into a six sigma model to calculate the fluctuation values of the current data and the temperature and humidity data, including:
  • the fluctuation threshold range is to When the fluctuation value S exceeds the fluctuation value threshold range, it is abnormal data.
  • This embodiment introduces the Six Sigma model, adopts a quality scale and pursues the goal of excellence, and defines the direction and limit of judging the current data of the PMM cabinet and the temperature and humidity data of the equipment room. Simple, through reasonable calculation, the judgment basis can be quickly obtained, without increasing the efficiency of the judgment, and can reduce the complexity of the judgment work.
  • Figure 3 shows the schematic diagram of the judgment.
  • the lower limit of the fluctuation threshold range is Target value
  • the upper specification limit of the fluctuation value threshold range is By observing whether the data is in to Between, get abnormal data.
  • step S1 the abnormal data in the monitoring data, handover data, and management change data of the equipment room is recorded in the inspection record table, and further includes:
  • the equipment room or equipment obtained from the equipment room faults and fault processing progress obtained from the shift data are recorded in the task, and the corresponding equipment or equipment room is inspected by way of inspection to ensure the normal operation of the equipment room or equipment. Reduce the probability of fault expansion or recurrence.
  • Step S2 sending the inspection task: sending the inspection record table to the inspection personnel, prompting the inspection personnel to perform inspection and submit inspection data and inspection records.
  • the inspection record table recorded in step S1 is sent, and the inspection task is sent down to ensure the timely inspection.
  • the mobile application software APP client or the automated office OA platform can be used to issue the method, and then by mail
  • the method of reminding with the APP client promptly informs the inspection personnel to receive and view the tasks, ensuring the efficient and reliable execution of the inspection tasks.
  • Step S3 generating a inspection report: obtaining inspection data and inspection records submitted by the inspection personnel, judging whether the inspection data is abnormal, and generating inspection inspection data and inspection records after marking abnormal inspection data report.
  • this step by generating a report of the obtained inspection records, on the one hand, it is convenient for the inspection personnel to check the inspection tasks, on the other hand, it is convenient to find the abnormal equipment or equipment room in time, and help the staff to make timely remedial measures when an accident occurs .
  • step S3 includes: connecting the mobile data recording terminal of the patrol inspector via wireless transmission zigbee network protocol to obtain the patrol inspection data and inspection records submitted by the patrol inspector, the patrol inspection data includes The three-phase output current data of the abnormal UPS, the current data of the abnormal PMM cabinet, and the temperature and humidity data of the abnormal machine room.
  • the inspection record includes the inspection of the faulty machine room or equipment, and the inspection of the changed equipment.
  • the three-phase output current data in the inspection data is substituted into the exponential smoothing algorithm to determine whether the three-phase output current data is abnormal, and when there is an abnormality, the three-phase output current data is marked with red;
  • the current data of the PMM cabinet and the temperature and humidity data of the equipment room in the inspection data are substituted into the Six Sigma model to determine whether the current data or the temperature and humidity data are abnormal.
  • the current data or the The temperature and humidity data is marked in red; the inspection data and inspection records are used to generate inspection reports.
  • the inspection data is checked, and the abnormal data after the second verification is marked red, which makes the demand personnel more convenient and efficient in data review and analysis. Finally, the marked data and the obtained The inspection records together generate the inspection report to ensure that the inspection task is not missing, and that the inspection report includes all abnormal data information and inspection information of the equipment or equipment room.
  • This embodiment processes the inspection data of the inspection personnel, obtains more accurate on-site data through on-site inspection, and then processes and analyzes the data through the same processing method as the system data and the same analysis method to ensure For the consistency of information processing, if abnormality still exists after the second judgment, it can be quickly determined that the equipment or computer room with abnormal data is abnormal equipment or abnormal computer room, so that relevant remedial actions can be taken to avoid causing greater losses.
  • the embodiment of the present application visualizes the inspection data and performs quantifiable operations on the acquired data, which not only can effectively improve the efficiency of the inspection work, but also facilitate the timely acquisition of equipment or machine rooms with abnormalities, and ensure the safety of the management work.
  • the normal development also provides a guarantee for the normal operation of various businesses of the enterprise.
  • a device inspection device for a computer room based on big data includes:
  • the patrol inspection record generation module is set to obtain the computer room monitoring data, handover shift data, and management change data, and record the abnormal data in the computer room monitoring data, handover shift data, and management change data in the patrol record table;
  • the patrol inspection task sending module is set to send the patrol inspection record form to the patrol inspector, prompt the patrol inspector to conduct the patrol inspection and submit the patrol inspection data and inspection records;
  • the inspection report generation module is set to obtain inspection data and inspection records submitted by the inspection personnel, determine whether the inspection data is abnormal, and generate inspection inspection data and inspection records after marking abnormal inspection data report.
  • a computer device which includes a memory and a processor.
  • the memory stores computer readable instructions.
  • the processor executes the computer readable instructions to implement the above Steps in a method for inspecting a computer room based on big data in the embodiment.
  • a storage medium storing computer-readable instructions.
  • the computer-readable instructions are executed by one or more processors, the one or more processors execute one of the above embodiments based on The steps in the big data computer room inspection method.
  • the computer-readable storage medium here can be understood as a non-volatile computer-readable storage medium or a volatile computer-readable storage medium. In this application There is no specific limitation in it, you can choose one of them according to the actual situation.

Abstract

一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备，涉及大数据领域的数据可视化技术，所述方法包括：获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据并将其中的异常数据记录在巡检记录表中；将巡检记录表发送至巡检人员，提示巡检人员巡检并提交巡检数据及检查记录；获取巡检数据及检查记录，判断巡检数据是否异常，生成巡检报告。上述方法将巡检数据进行了可视化处理，便于巡检工作的开展，提高了巡检工作开展的效率，同时便于及时分析存在异常的设备或机房。

Description

一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备
本申请要求于2019年1月11日提交中国专利局、申请号为201910025366.7、发明名称为“一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在申请中。
技术领域
本申请涉及大数据领域，特别是涉及一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备。
背景技术
随着信息化社会的高速发展，现代社会的信息技术和自动化设施呈现出爆发式的增长趋势，信息技术和自动化设施已成为企业赖以生存和发展的重要工具，为了能够适应社会高速发展的需要，保障信息化技术被成功实现的机房巡检方式成为了许多企业安全管理方面改善的重点。
目前大多数企业的机房巡检方式主要还停留在最原始的状态，巡检方法还保留着传统的纸质抄录设备信息的方式，方法原始且信息不易保留和查找，虽然部分企业已经采用了电子化巡检方式来代替传统的巡检方式，但是发明人意识到收集到的数据只能作为历史对比的依据，不能作为预测设备状态、了解设备工作详情的参考资料，不能有效通过巡检提高企业信息化设备的安全管理效率，不仅造成了巡检工作资源的浪费，也增加了企业运营的风险。
发明内容
基于此，有必要针对巡检方式传统，采集的数据无法作为改善设备管理手 段的参考资料，给企业造成了资源浪费且增加了企业运营风险的问题，提供一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备。
一种基于大数据的机房巡检方法，包括：
获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
基于相同的技术构思，本申请还提供了一种基于大数据的机房巡检装置，所述一种基于大数据的机房巡检装置，包括：
巡检记录生成模块，设置为获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
巡检任务发送模块，设置为将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
巡检报告生成模块，设置为获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
基于相同的构思，本申请提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行上述所述一种基于大数据的机房巡检方法的步骤。
基于相同的构思，本申请提出一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述一种基于大数据的机房巡检方法的步骤。
上述一种基于大数据的机房巡检方法及相关设备，通过获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。本申请基于机房监控系统、交接班系统、管理变更系统，获取各类系统中的异常数据，分析各类异常数据并通过提示巡检人员进行巡查，再通过异常数据的判断，提升巡检工作的效率，为正常工作的开展保驾护航。
附图说明
图1为本申请一个实施例中一种基于大数据的机房巡检方法的流程图；
图2为本申请一个实施例中步骤S1巡检记录生成的流程图；
图3为本申请一个实施例中六西格玛模型判断的示意图；
图4为本申请一个实施例中一种基于大数据的机房巡检装置的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
图1为本申请实施例一种基于大数据的机房巡检方法的流程图，如图1所示，一种基于大数据的机房巡检方法，包括以下步骤：
步骤S1，巡检记录生成：获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中。
本步骤通过获取各类易产生异常数据的系统数据，保障异常数据获取的充分，避免异常数据获取的遗漏，保障异常巡检的高效。
图2为本申请一个实施例中步骤S1巡检记录生成的流程图，如图2所示，在一个实施例中，步骤S1，包括如下具体步骤：
步骤S101，系统连接：通过数据接口连接机房监控系统、智能交接班系统、管理变更系统，发送机房监控数据收集请求至所述机房监控系统，发送交接班数据收集请求至所述智能交接班系统，发送变更数据收集请求至所述变更管理系统。
本步骤通过数据接口建立与外部各系统之间建立连接，实现基础数据通信，以便拓宽数据来源的渠道，确保将交接班工作数据充分展示，保障后续工作的顺利开展。
步骤S102，基础数据获取：获取所述机房监控系统反馈的机房监控数据、所述智能交接班系统反馈的所述交接班数据、所述变更管理系统反馈的变更管理数据，所述机房监控数据包括不间断电源UPS的三相输出电流数据、管理系统PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据，所述交接班数据包括机房故障记录、故障处理进度。
本步骤通过各系统获取了详细的巡检数据，提供了充分的数据依据，为后续获取巡检任务详情，有效完成巡检任务提供了详细的数据来源。
本实施例充分对巡检数据及获取的渠道充分展开说明，确保数据获取渠道来源于可靠的渠道，保障数据的真实性，提高数据来源的可靠度。
在一个实施例中，步骤S1中，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中，包括：
对所述机房监控数据中的UPS的三相输出电流数据进行平滑处理，获取所述三相输出电流数据中一相时间序列的电流数据x 1，x 2，...,x t,利用指数平滑算法拟合出所述三相输出电流数据的变化趋势，预测t+1时刻的一相时间序列的电流数据F t+1，所述指数平滑算法计算公式如下：
Figure PCTCN2019118631-appb-000001
Figure PCTCN2019118631-appb-000002
Figure PCTCN2019118631-appb-000003
其中，n为整数，n的取值范围为1至t，令权重系数
Figure PCTCN2019118631-appb-000004
并用F t近似替代x t-n，则
F t+1＝αx t+(1-α)F t，
F t＝αx t-1+(1-α)F t-1，
F t+1＝αx t+α(1-α)x t-1+α(1-α) 2x t-2+...
+α(1-α) nx t-n+(1-α) n+1F t-n；
将所述三相输出电流数据中其他两相时间序列的电流数据代入所述指数平滑算法中，预测t+1时刻的所述其他两相时间序列的电流数据；判断预测的t+1时刻一相时间序列的电流数据与其他两相时间序列的电流数据的差值是否超过预设的电流差值阈值，若超过，则所述三相输出电流数据为异常数据， 所述UPS存在异常，将所述UPS名称记录在预设的巡检记录表中。
本实施例中三相输出电流数据的三相时间序列的电流数据为三个频率相同、电势振幅相等、相位差互差120°的交流电产生的电流数据，理论上各相电流数据之间差值不会出现较大幅度的变动，通过详细计算，预测UPS的三相输出电流数据的t+1时刻的各相的电流数据，再通过各相电流差值与电流差值阈值比较，判断是否出现异常数据，确保UPS设备未处于异常状态，分析过程详细且具备高可靠性，通过计算获取的巡检任务具备很高的准确率。
在一个实施例中，步骤S1中，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中，还包括：
将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值，判断所述电流数据和所述温湿度数据的波动值是否处于预设的波动值阈值范围内；当其中任一所述电流数据或所述温湿度数据超出预设的波动值阈值范围时，判断所述电流数据或所述温湿度数据为异常数据，定义为所述PMM机柜或所述机房存在异常，将所述PMM机柜或所述机房名称记录在预设的巡检记录表中。
其中，将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值，包括：
将所述电流数据或所述温湿度数据定义为数据y 1，y 2，...,y n；将所述数据y 1，y 2，...,y n输入六西格玛模型，计算所述波动值S，所述六西格玛模型的计算公式如下：
Figure PCTCN2019118631-appb-000005
其中，
Figure PCTCN2019118631-appb-000006
为所述数据的平均值，也是判断目标值，n为所述数据的数量，σ为标准差参数，表示分散程度，为预设的常数；判断所述波动值S是否处于所 述波动值阈值范围内，所述波动值阈值范围为
Figure PCTCN2019118631-appb-000007
至
Figure PCTCN2019118631-appb-000008
当所述波动值S超出所述波动值阈值范围时，则为异常数据。
本实施例引入六西格玛模型，采用一种质量尺度和追求卓越的目标，定义判断PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据的方向和界限，不仅判断标准具备高度的说服力，而且判别过程可靠、简单，通过合理的计算，可以快速得到判断依据，不提高了判断的效率，而且可以减少判别工作的复杂度，图3所示为判别的示意图，波动值阈值范围的下规范限为
Figure PCTCN2019118631-appb-000009
目标值为
Figure PCTCN2019118631-appb-000010
波动值阈值范围的上规范限为
Figure PCTCN2019118631-appb-000011
通过观察数据是否处于
Figure PCTCN2019118631-appb-000012
至
Figure PCTCN2019118631-appb-000013
之间，获取到异常数据。
在一个实施例中，步骤S1中，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中，还包括：
依据所述交接班数据的机房故障记录、故障处理进度将出现故障的机房名称或设备名称记录在所述巡检记录表中，依据所述变更管理数据将变更设备名称记录在所述巡检记录表中。
本实施例将从交班数据中获取到的机房故障和故障处理进度中获取的机房或设备记录在任务中，通过巡检的方式对相应的设备或机房进行巡查，确保机房或设备的正常工作，减少故障扩大或再次出现故障的概率。
步骤S2，巡检任务发送：将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录。
本步骤将步骤S1记录的巡检记录表进行发送，将巡检任务下派下去，保障巡检的及时，具体可选用移动应用软件APP客户端或自动化办公OA平台的下发方式，再通过邮件和APP客户端提醒的方式及时通知巡检人员接收并查看任务，保障巡检任务执行的高效、可靠。
步骤S3，巡检报告生成：获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
本步骤通过将获取的巡检记录生成报告，一方面便于巡检人员查看巡检任务，另一方面便于及时发现存在异常的设备或机房，有助于工作人员在出现事故时及时做出弥补措施。
在一个实施例中，步骤S3，包括：通过无线传输zigbee网络协议连接所述巡检人员的移动数据记录终端，获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，所述巡检数据包括存在异常的UPS的三相输出电流数据、存在异常的PMM机柜的电流数据、存在异常的机房的温湿度数据，所述检查记录包括出现故障的机房或设备的巡检情况、变更设备的巡检情况；将所述巡检数据中的三相输出电流数据代入所述指数平滑算法，判断所述三相输出电流数据是否异常，当存在异常时，将所述三相输出电流数据标红；将所述巡检数据中的PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据代入所述六西格玛模型，判断所述电流数据或所述温湿度数据是否异常，当存在异常时，将所述电流数据或所述温湿度数据标红；将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
本实施例中对巡检数据进行了核查，将二次核查后存在异常的数据进行标红，使得需求人员在进行数据查看和分析时更便捷、高效，最后将标红后的数据与获取的检查记录一起生成巡检报告，确保巡检任务无遗漏，保证巡检报告中囊括了所有存在异常的数据信息和设备或机房的检查信息。
本实施例对巡检人员的巡检数据进行了加工处理，通过现场巡检获取到更加准确的现场数据，再通过与系统数据同样的处理方式，采用同样的分析方法对数据进行处理分析，保障信息处理的一致性，经过二次判断后若仍然存在异 常则可以快速断定存在异常数据的设备或机房为异常设备或异常机房，由此可采取相关的补救行动避免造成更大的损失。
本申请实施例将巡检数据进行了可视化处理，并对获取的数据进行了可量化操作，不仅可以有效提升巡检工作的效率，而且便于及时获取存在异常的设备或机房，保障安全管理工作的正常开展，同时也为企业各类业务的正常运转提供了保障。
在一个实施例中，提出了一种基于大数据的机房巡检装置，如图4所述，其包括：
巡检记录生成模块，设置为获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
巡检任务发送模块，设置为将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
巡检报告生成模块，设置为获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行计算机可读指令时实现上述各实施例里一种基于大数据的机房巡检方法中的步骤。
在一个实施例中，提出了一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述各实施例里一种基于大数据的机房巡检方法中的步骤，这里的计算机可读存储介质可 以理解为是非易失性的计算机可读存储介质，也可以理解为是易失性的计算机可读存储介质，在本申请中不做具体的限定，可以根据实际情况选择其中的一种。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

Claims (20)

  1. 一种基于大数据的机房巡检方法，包括：
    获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
    将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
    获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
  2. 如权利要求1所述的基于大数据的机房巡检方法，所述获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，包括：
    通过数据接口连接机房监控系统、智能交接班系统、管理变更系统，发送机房监控数据收集请求至所述机房监控系统，发送交接班数据收集请求至所述智能交接班系统，发送变更数据收集请求至所述变更管理系统；
    获取所述机房监控系统反馈的机房监控数据、所述智能交接班系统反馈的所述交接班数据、所述变更管理系统反馈的变更管理数据，所述机房监控数据包括不间断电源UPS的三相输出电流数据、管理系统PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据，所述交接班数据包括机房故障记录、故障处理进度。
  3. 如权利要求2所述的基于大数据的机房巡检方法，所述将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中，包括：
    对所述机房监控数据中的UPS的三相输出电流数据进行平滑处理，获取所述三相输出电流数据中一相时间序列的电流数据x 1，x 2，...,x t,利用指数平滑算法拟合出所述三相输出电流数据的变化趋势，预测t+1时刻的一相时间序列的电流数据F t+1，所述指数平滑算法计算公式如下：
    Figure PCTCN2019118631-appb-100001
    Figure PCTCN2019118631-appb-100002
    Figure PCTCN2019118631-appb-100003
    其中，n为整数，n的取值范围为1至t，令权重系数
    Figure PCTCN2019118631-appb-100004
    并用F t近似替代x t-n，则
    F t+1＝αx t+(1-α)F t，
    F t＝αx t-1+(1-α)F t-1，
    F t+1＝αx t+α(1-α)x t-1+α(1-α) 2x t-2+...
    +α(1-α) nx t-n+(1-α) n+1F t-n；
    将所述三相输出电流数据中其他两相时间序列的电流数据代入所述指数平滑算法中，预测t+1时刻的所述其他两相时间序列的电流数据；
    判断预测的t+1时刻一相时间序列的电流数据与其他两相时间序列的电流数据的差值是否超过预设的电流差值阈值，若超过，则所述三相输出电流数据为异常数据，所述UPS存在异常，将所述UPS名称记录在预设的巡检记录表中。
  4. 如权利要求2所述的基于大数据的机房巡检方法，所述将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中，还包括：
    将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值，判断所述电流数据和所述温湿度数据的波动值是否处于预设的波动值阈值范围内；
    当其中任一所述电流数据或所述温湿度数据超出预设的波动值阈值范围时，判断所述电流数据或所述温湿度数据为异常数据，定义为所述PMM机柜或所述机房存在异常，将所述PMM机柜或所述机房名称记录在预设的巡检记录表中。
  5. 如权利要求4所述的基于大数据的机房巡检方法，所述将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值，包括：
    将所述电流数据或所述温湿度数据定义为数据y 1，y 2，...,y n；
    将所述数据y 1，y 2，...,y n输入六西格玛模型，计算所述波动值S，所述六西格玛模型的计算公式如下：
    Figure PCTCN2019118631-appb-100005
    其中，
    Figure PCTCN2019118631-appb-100006
    为所述数据的平均值，也是判断目标值，n为所述数据的数量，σ为标准差参数，表示分散程度，为预设的常数；
    判断所述波动值S是否处于所述波动值阈值范围内，所述波动值阈值范围为
    Figure PCTCN2019118631-appb-100007
    至
    Figure PCTCN2019118631-appb-100008
    当所述波动值S超出所述波动值阈值范围时，则为异常数据。
  6. 如权利要求2所述的基于大数据的机房巡检方法，所述将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中，还包括：
    依据所述交接班数据的机房故障记录、故障处理进度将出现故障的机房名称或设备名称记录在所述巡检记录表中，依据所述变更管理数据将变更设备名称记录在所述巡检记录表中。
  7. 如权利要求1所述的基于大数据的机房巡检方法，所述获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告，包括：
    通过无线传输zigbee网络协议连接所述巡检人员的移动数据记录终端，获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，所述巡检数据包括存在异常的UPS的三相输出电流数据、存在异常的PMM机柜的电流数据、存在异常的机房的温湿度数据，所述检查记录包括出现故障的机房或设备的巡检情况、变更设备的巡检情况；
    将所述巡检数据中的三相输出电流数据代入指数平滑算法，判断所述三相输出电流数据是否异常，当存在异常时，将所述三相输出电流数据标红；
    将所述巡检数据中的PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据代入六西格玛模型，判断所述电流数据或所述温湿度数据是否异常，当存在异常时，将所述电流数据或所述温湿度数据标红；
    将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
  8. 一种基于大数据的机房巡检装置，包括：
    巡检记录生成模块，设置为获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
    巡检任务发送模块，设置为将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
    巡检报告生成模块，设置为获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
  9. 一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行如下步骤：
    获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
    将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
    获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告
  10. 如权利要求9所述的计算机设备，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据的步骤时，包括如下步骤
    通过数据接口连接机房监控系统、智能交接班系统、管理变更系统，发送机房监控数据收集请求至所述机房监控系统，发送交接班数据收集请求至所述智能交接班系统，发送变更数据收集请求至所述变更管理系统；
    获取所述机房监控系统反馈的机房监控数据、所述智能交接班系统反馈的所述交接班数据、所述变更管理系统反馈的变更管理数据，所述机房监控数据包括不间断电源UPS的三相输出电流数据、管理系统PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据，所述交接班数据包括机房故障记录、故障处理进度。
  11. 如权利要求10所述的计算机设备，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中的步骤时，包括如下步骤：
    对所述机房监控数据中的UPS的三相输出电流数据进行平滑处理，获取所述三相输出电流数据中一相时间序列的电流数据x 1，x 2，...,x t,利用指数平滑算法拟合出所述三相输出电流数据的变化趋势，预测t+1时刻的一相时间序列的电流数据F t+1，所述指数平滑算法计算公式如下：
    Figure PCTCN2019118631-appb-100009
    Figure PCTCN2019118631-appb-100010
    Figure PCTCN2019118631-appb-100011
    其中，n为整数，n的取值范围为1至t，令权重系数
    Figure PCTCN2019118631-appb-100012
    并用F t近似替代x t-n，则
    F t+1＝αx t+(1-α)F t，
    F t＝αx t-1+(1-α)F t-1，
    F t+1＝αx t+α(1-α)x t-1+α(1-α) 2x t-2+...
    +α(1-α) nx t-n+(1-α) n+1F t-n；
    将所述三相输出电流数据中其他两相时间序列的电流数据代入所述指数平滑算法中，预测t+1时刻的所述其他两相时间序列的电流数据；
    判断预测的t+1时刻一相时间序列的电流数据与其他两相时间序列的电流数据的差值是否超过预设的电流差值阈值，若超过，则所述三相输出电流数据为异常数据，所述UPS存在异常，将所述UPS名称记录在预设的巡检记录表中。
  12. 如权利要求10所述的计算机设备，所述计算机可读指令被一个或 多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器还执行如下步骤：
    将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值，判断所述电流数据和所述温湿度数据的波动值是否处于预设的波动值阈值范围内；
    当其中任一所述电流数据或所述温湿度数据超出预设的波动值阈值范围时，判断所述电流数据或所述温湿度数据为异常数据，定义为所述PMM机柜或所述机房存在异常，将所述PMM机柜或所述机房名称记录在预设的巡检记录表中。
  13. 如权利要求12所述的计算机设备，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值的步骤时，包括如下步骤：
    将所述电流数据或所述温湿度数据定义为数据y 1，y 2，...,y n；
    将所述数据y 1，y 2，...,y n输入六西格玛模型，计算所述波动值S，所述六西格玛模型的计算公式如下：
    Figure PCTCN2019118631-appb-100013
    其中，
    Figure PCTCN2019118631-appb-100014
    为所述数据的平均值，也是判断目标值，n为所述数据的数量，σ为标准差参数，表示分散程度，为预设的常数；
  14. 如权利要求9所述的计算机设备，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告的步骤时，包括如下步骤：
    通过无线传输zigbee网络协议连接所述巡检人员的移动数据记录终端，获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，所述巡检数据包括存在异常的UPS的三相输出电流数据、存在异常的PMM机柜的电流数据、存在异 常的机房的温湿度数据，所述检查记录包括出现故障的机房或设备的巡检情况、变更设备的巡检情况；
    将所述巡检数据中的三相输出电流数据代入指数平滑算法，判断所述三相输出电流数据是否异常，当存在异常时，将所述三相输出电流数据标红；
    将所述巡检数据中的PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据代入六西格玛模型，判断所述电流数据或所述温湿度数据是否异常，当存在异常时，将所述电流数据或所述温湿度数据标红；
    将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
  15. 一种存储介质，所述存储介质可被处理器读写，所述存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个所述处理器执行如下步骤：
    获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据，将所述机房监控数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中；
    将所述巡检记录表发送至巡检人员，提示所述巡检人员进行巡检并提交巡检数据及检查记录；
    获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告
  16. 如权利要求15所述的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述获取机房监控数据、交接班数据、管理变更数据的步骤时，包括如下步骤
    通过数据接口连接机房监控系统、智能交接班系统、管理变更系统，发送机房监控数据收集请求至所述机房监控系统，发送交接班数据收集请求至所述智能交接班系统，发送变更数据收集请求至所述变更管理系统；
    获取所述机房监控系统反馈的机房监控数据、所述智能交接班系统反馈的所述交接班数据、所述变更管理系统反馈的变更管理数据，所述机房监控数据包括不间断电源UPS的三相输出电流数据、管理系统PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据，所述交接班数据包括机房故障记录、故障处理进度。
  17. 如权利要求16所述的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述将所述机房监控 数据、交接班数据、管理变更数据中的异常数据记录在巡检记录表中的步骤时，包括如下步骤：
    对所述机房监控数据中的UPS的三相输出电流数据进行平滑处理，获取所述三相输出电流数据中一相时间序列的电流数据x 1，x 2，...,x t,利用指数平滑算法拟合出所述三相输出电流数据的变化趋势，预测t+1时刻的一相时间序列的电流数据F t+1，所述指数平滑算法计算公式如下：
    Figure PCTCN2019118631-appb-100015
    Figure PCTCN2019118631-appb-100016
    Figure PCTCN2019118631-appb-100017
    其中，n为整数，n的取值范围为1至t，令权重系数
    Figure PCTCN2019118631-appb-100018
    并用F t近似替代x t-n，则
    F t+1＝αx t+(1-α)F t，
    F t＝αx t-1+(1-α)F t-1，
    F t+1＝αx t+α(1-α)x t-1+α(1-α) 2x t-2+...
    +α(1-α) nx t-n+(1-α) n+1F t-n；
    将所述三相输出电流数据中其他两相时间序列的电流数据代入所述指数平滑算法中，预测t+1时刻的所述其他两相时间序列的电流数据；
    判断预测的t+1时刻一相时间序列的电流数据与其他两相时间序列的电流数据的差值是否超过预设的电流差值阈值，若超过，则所述三相输出电流数据为异常数据，所述UPS存在异常，将所述UPS名称记录在预设的巡检记录表中。
  18. 如权利要求16所述的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器还执行如下步骤：
    将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分 别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值，判断所述电流数据和所述温湿度数据的波动值是否处于预设的波动值阈值范围内；
    当其中任一所述电流数据或所述温湿度数据超出预设的波动值阈值范围时，判断所述电流数据或所述温湿度数据为异常数据，定义为所述PMM机柜或所述机房存在异常，将所述PMM机柜或所述机房名称记录在预设的巡检记录表中。
  19. 如权利要求18所述的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述将所述机房监控数据中的PMM机柜的电流数据和机房的温湿度数据，分别输入六西格玛模型，计算所述电流数据和所述温湿度数据的波动值的步骤时，包括如下步骤：
    将所述电流数据或所述温湿度数据定义为数据y 1，y 2，...,y n；
    将所述数据y 1，y 2，...,y n输入六西格玛模型，计算所述波动值S，所述六西格玛模型的计算公式如下：
    Figure PCTCN2019118631-appb-100019
    其中，
    Figure PCTCN2019118631-appb-100020
    为所述数据的平均值，也是判断目标值，n为所述数据的数量，σ为标准差参数，表示分散程度，为预设的常数；
  20. 如权利要求15所述的计算机设备，所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行时，使得一个或多个所述处理器实现所述获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，判断所述巡检数据是否异常，标注异常巡检数据后将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告的步骤时，包括如下步骤：
    通过无线传输zigbee网络协议连接所述巡检人员的移动数据记录终端，获取所述巡检人员提交的巡检数据及检查记录，所述巡检数据包括存在异常的UPS的三相输出电流数据、存在异常的PMM机柜的电流数据、存在异常的机房的温湿度数据，所述检查记录包括出现故障的机房或设备的巡检情况、变更设备的巡检情况；
    将所述巡检数据中的三相输出电流数据代入指数平滑算法，判断所述三相输出电流数据是否异常，当存在异常时，将所述三相输出电流数据标红；
    将所述巡检数据中的PMM机柜的电流数据、机房的温湿度数据代入六西格玛模型，判断所述电流数据或所述温湿度数据是否异常，当存在异常时，将所述电流数据或所述温湿度数据标红；
    将所述巡检数据及检查记录生成巡检报告。
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