一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统，涉及数据处理领域，其中，该方法包括：基于图像信息集合，结合环境参数集合和网络参数集合，构建数字孪生模型；将图像信息集合、环境参数集合和网络参数集合输入稳定性监测模型，获得图像稳定性监测结果、环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果，将其输入机房稳定性评估模型内，获得机房稳定性评估结果；根据机房稳定性评估结果进行机房稳定性通知和预警。解决了现有技术中针对机房的稳定性监测及评估精准性不足，进而造成机房的稳定性监测预警效果不佳的技术问题。本发明专利技术达到了提高机房稳定性监测评估的精准性，提高机房的稳定性监测预警质量的技术效果。的稳定性监测预警质量的技术效果。的稳定性监测预警质量的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体地，涉及一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统。

技术介绍

[0002]为了保障机房的正常运行，常需要对机房进行安全、消防等多个方向的监测。稳定性对机房的正常运行具有重要影响，不稳定的运行条件影响着机房的运行性能和运行效率。随着机房的不断升级改造，对机房进行稳定性监测的要求也不断提高。如何对机房进行高质量地稳定性监测，受到人们的广泛关注。
[0003]现有技术中，存在针对机房的稳定性监测及评估精准性不足，进而造成机房的稳定性监测预警效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统。解决了现有技术中针对机房的稳定性监测及评估精准性不足，进而造成机房的稳定性监测预警效果不佳的技术问题。达到了通过对机房进行智能、全面、可靠地稳定性监测评估，提高机房的稳定性监测评估的精准性，提高机房的稳定性监测预警质量的技术效果。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法，其中，所述方法应用于一种基于数字孪生的机房稳定性监测系统，所述方法包括：通过所述数据采集模块，实时采集待进行稳定性监测的计算机机房内多个位置的图像信息，获得图像信息集合；实时采集所述机房内多个环境指标的指标参数，获得环境参数集合；实时采集所述机房内计算机运行的多个网络指标的指标参数，获得网络参数集合；基于所述图像信息集合，构建所述机房的渲染模型，结合所述环境参数集合和所述网络参数集合，构建所述机房的数字孪生模型，并进行展示；基于所述数字孪生模型，将所述图像信息集合输入稳定性监测模型内的第一监测单元内，获得图像稳定性监测结果，将所述环境参数集合和所述网络参数集合输入所述稳定性监测模型内的第二监测单元和第三监测单元内，获得环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果；将所述图像稳定性监测结果、环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果输入机房稳定性评估模型内，获得机房稳定性评估结果；根据所述机房稳定性评估结果，进行对应的机房稳定性通知和预警。
[0007]第二方面，本申请还提供了一种基于数字孪生的机房稳定性监测系统，其中，所述系统包括：图像信息集合获得模块，所述图像信息集合获得模块用于通过所述数据采集模块，实时采集待进行稳定性监测的计算机机房内多个位置的图像信息，获得图像信息集合；环境指标参数采集模块，所述环境指标参数采集模块用于实时采集所述机房内多个环境指标的指标参数，获得环境参数集合；网络指标参数采集模块，所述网络指标参数采集模块用于实时采集所述机房内计算机运行的多个网络指标的指标参数，获得网络参数集合；构建
模块，所述构建模块用于基于所述图像信息集合，构建所述机房的渲染模型，结合所述环境参数集合和所述网络参数集合，构建所述机房的数字孪生模型，并进行展示；稳定性监测结果获得模块，所述稳定性监测结果获得模块用于基于所述数字孪生模型，将所述图像信息集合输入稳定性监测模型内的第一监测单元内，获得图像稳定性监测结果，将所述环境参数集合和所述网络参数集合输入所述稳定性监测模型内的第二监测单元和第三监测单元内，获得环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果；稳定性评估模块，所述稳定性评估模块用于将所述图像稳定性监测结果、环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果输入机房稳定性评估模型内，获得机房稳定性评估结果；预警模块，所述预警模块用于根据所述机房稳定性评估结果，进行对应的机房稳定性通知和预警。
[0008]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请提供的一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法。
[0009]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时,实现本申请提供的一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法。
[0010]本申请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：通过数据采集模块，获得机房的图像信息集合、环境参数集合和网络参数集合；基于图像信息集合，构建机房的渲染模型，结合环境参数集合和网络参数集合，构建机房的数字孪生模型；基于数字孪生模型，将图像信息集合输入第一监测单元，获得图像稳定性监测结果，将环境参数集合输入第二监测单元，获得环境稳定性监测结果；将网络参数集合输入第三监测单元，获得网络稳定性监测结果；将图像稳定性监测结果、环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果输入机房稳定性评估模型内，获得机房稳定性评估结果；根据机房稳定性评估结果进行机房稳定性通知和预警。达到了通过对机房进行智能、全面、可靠地稳定性监测评估，提高机房的稳定性监测评估的精准性，提高机房的稳定性监测预警质量的技术效果。
[0011]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
[0012]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对本公开实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。
[0013]图1为本申请一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法的流程示意图；图2为本申请一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法中获得环境参数集合的流程示意图；图3为本申请一种基于数字孪生的机房稳定性监测系统的结构示意图；图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。
[0014]附图标记说明：图像信息集合获得模块11，环境指标参数采集模块12，网络指标参数采集模块13，构建模块14，稳定性监测结果获得模块15，稳定性评估模块16，预警模块17，
处理器31，存储器32，输入装置33，输出装置34。
具体实施方式
[0015]本申请通过提供一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法及系统。解决了现有技术中针对机房的稳定性监测及评估精准性不足，进而造成机房的稳定性监测预警效果不佳的技术问题。达到了通过对机房进行智能、全面、可靠地稳定性监测评估，提高机房的稳定性监测评估的精准性，提高机房的稳定性监测预警质量的技术效果。
实施例一
[0016]请参阅附图1，本申请提供一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法，其中，所述方法应用于一种基于数字孪生的机房稳定性监测系统，所述系统包括数据采集模块、孪生模型构建模块和感知监测模块，所述方法具体包括如下步骤：步骤S100：通过所述数据采集模块，实时采集待进行稳定性监测的计算机机房内多个位置的图像信息，获得图像信息集合；具体而言，数据采集模块与图像采集装置通信连接，通过图像采集装置对待进行稳定性监测的计算机机房内的多个位置进行实时图像信息采集，获得图像信息集合。其中，所述机房可以为使用所述一种基于数字孪生的机房稳定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的机房稳定性监测方法，其特征在于，所述方法应用于一基于数字孪生的机房稳定性监测系统，所述系统包括数据采集模块、孪生模型构建模块和感知监测模块，所述方法包括：通过所述数据采集模块，实时采集待进行稳定性监测的计算机机房内多个位置的图像信息，获得图像信息集合；实时采集所述机房内多个环境指标的指标参数，获得环境参数集合；实时采集所述机房内计算机运行的多个网络指标的指标参数，获得网络参数集合；基于所述图像信息集合，构建所述机房的渲染模型，结合所述环境参数集合和所述网络参数集合，构建所述机房的数字孪生模型，并进行展示；基于所述数字孪生模型，将所述图像信息集合输入稳定性监测模型内的第一监测单元内，获得图像稳定性监测结果，将所述环境参数集合和所述网络参数集合输入所述稳定性监测模型内的第二监测单元和第三监测单元内，获得环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果；将所述图像稳定性监测结果、环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果输入机房稳定性评估模型内，获得机房稳定性评估结果；根据所述机房稳定性评估结果，进行对应的机房稳定性通知和预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时采集所述机房内多个环境指标的指标参数，获得环境参数集合，包括：获取影响所述机房运行稳定性的多个环境指标，其中，所述多个环境指标包括环境温度、环境湿度和环境静电；实时采集所述机房内的温度参数、湿度参数和静电参数；基于所述温度参数、湿度参数和静电参数，获得所述环境参数集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时采集所述机房内计算机运行的多个网络指标的指标参数，获得网络参数集合，包括：获取影响所述机房运行稳定性的多个网络指标，其中，所述多个网络指标包括信道带宽、传输时延；实时采集所述机房的信道带宽参数和传输时延参数，获得所述网络参数集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述图像信息集合输入稳定性监测模型内的第一监测单元内，获得图像稳定性监测结果，包括：基于所述机房当前时间节点以前的监测数据，获得多个样本图像信息集合和多个样本图像稳定性监测结果；采用所述多个样本图像信息集合和多个样本图像稳定性监测结果作为构建数据，基于卷积神经网络，构建并监督训练获得准确率符合预设要求的所述第一监测单元；将所述图像信息集合输入所述第一监测单元内，获得所述图像稳定性监测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述环境参数集合和所述网络参数集合输入所述稳定性监测模型内的第二监测单元和第三监测单元内，获得环境稳定性监测结果和网络稳定性监测结果，包括：基于所述机房当前时间节点以前的监测数据，获取多个样本环境参数集合、多个样本网络参数集合、多个样本环境稳定性监测结果和多个样本网络稳定性监测结果；
采用所述多个样本环境参数集合和多个样本环境稳定性监测结果作为构建数据，基于BP神经网络，构建并监督训练获得准确率符合预设要求的第二监测单元；采用所述多个样本网络参数集合和多个样本网络稳定性监测结果作为构建数据，基于BP神经网络，构建并监督训练获得准确率符合预设要求的第三监测单元，所述第一监测单元、第二监测单元和第三监测单元构成所述稳定性监测模型；将所述环境参数集合和所述网络参数集合输入所述稳定性监测模型内的所述第二监测单元和所述第三监测单元内，获得所述环境稳定性监测结果和所述网络稳定性监测结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：许正平，
申请(专利权)人：江苏天创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：