一种基于数据中心基础设施的智能预警方法及系统技术方案

本申请提供了一种基于数据中心基础设施的智能预警方法及系统，确定数据中心基础设施的设施能耗数据集的能耗数据离散度，通过能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集；根据设施能耗数据集和预设设施界限能耗对异常设施能耗数据集进行修正，得到修正设施能耗数据集；根据设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型；通过设施能耗预测模型对修正设施能耗数据集进行预测，得到预测设施能耗数据，根据预测设施能耗数据与设施能耗数据集中的实时设施能耗数据确定设施能耗差值；当设施能耗差值处于给定的能耗预警区间时，生成设施预警报告并发送给设施管理人员，以解决数据中心的基础设施报警可信度低的技术问题。信度低的技术问题。信度低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据中心基础设施的智能预警方法及系统


[0001]本申请涉及数据中心基础设施的智能预警
，更具体的说，本申请涉及一种基于数据中心基础设施的智能预警方法及系统。

技术介绍

[0002]数据中心用于存储、处理和管理大量数据和信息，它是由计算机服务器、网络设备、存储系统和相关基础设施组成的集中化环境，数据中心通常用于支持各种信息技术服务，如云计算、大数据分析、在线服务、电子商务和企业应用程序，它们承担着存储和处理海量数据的任务，并提供可靠的计算和网络资源，数据中心的基础设施包括变压器、配电柜、不间断电源、机柜等。
[0003]数据中心基础设施的监控和报警方法可以帮助数据中心管理员及时发现和解决故障或问题，以确保数据中心的可靠性和稳定性，部署监控系统来监测数据中心的关键指标，如服务器的健康状态、网络流量、温度和能源利用率等，通过设置阈值和规则，当这些指标超过或接近预设的阈值时，系统会发出警报通知管理员，这可以帮助管理员及时采取行动，防止故障或问题导致服务中断，但在现有技术中，在数据中心基础设施运行时产生的数据庞大复杂，且存在异常设施数据，此时通过预设阈值和规则来进行判定报警，存在数据中心的基础设施报警可信度低的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种基于数据中心基础设施的智能预警方法及系统，以解决数据中心的基础设施报警可信度低的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用如下技术方案：第一方面，本申请提供一种基于数据中心基础设施的智能预警方法，包括：获取数据中心基础设施的设施能耗数据集，确定所述设施能耗数据集的能耗数据离散度，通过所述能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集；根据所述设施能耗数据集和预设设施界限能耗对所述异常设施能耗数据集进行修正，进而确定修正设施能耗数据集；根据所述设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型；通过所述设施能耗预测模型对所述修正设施能耗数据集进行预测，得到预测设施能耗数据，将所述预测设施能耗数据与所述设施能耗数据集中的实时设施能耗数据进行对比，确定设施能耗差值；当所述设施能耗差值处于给定的能耗预警区间时，生成设施预警报告，将所述设施预警报告发送给设施管理人员。
[0006]在一些实施例中，所述数据中心基础设施的设施能耗数据集包括历史设施能耗数据集和实时设施能耗数据。
[0007]在一些实施例中，确定所述设施能耗数据集的能耗数据离散度具体包括：将设施能耗数据集中的历史设施能耗数据按照升序排列；计算排序后历史设施能耗数据集的低值数和高值数；根据所述低值数和所述高值数确定能耗数据离散度。
[0008]在一些实施例中，通过所述能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集具体包括：根据能耗数据离散度确定异常能耗区间；将设施能耗数据集中处于所述异常能耗区间之外的设施能耗数据作为异常设施能耗数据，进而确定异常设施能耗数据集。
[0009]在一些实施例中，根据所述设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型具体包括：通过动态最小二乘法估计能耗预测系数；对设施能耗预测模型的残差项进行调整，得到设施能耗调整项；根据设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集、所述能耗预测系数和所述设施能耗调整项确定设施能耗预测模型，所述设施能耗预测模型的表达式如下：其中，表示预测能耗设施数据，表示第个历史设施能耗数据，表示第个能耗预测系数，表示历史设施能耗数据的数量，表示设施能耗调整项，表示设施能耗调整系数，表示设施能耗预测模型的残差项。
[0010]在一些实施例中，所述能耗预警区间根据下述方法确定：确定数据中心基础设施的正常能耗数据；将所述正常能耗数据上下浮动2%的范围作为能耗可信区间；根据所述能耗可信区间确定能耗预警区间。
[0011]在一些实施例中，所述设施预警报告包括预测设施能耗数据、数据中心基础设施的运行状态和预警操作指令。
[0012]第二方面，本申请提供一种基于数据中心基础设施的智能预警系统，包括有设施能耗预警单元，所述设施能耗预警单元包括：异常设施能耗数据集确定模块，用于获取数据中心基础设施的设施能耗数据集，确定所述设施能耗数据集的能耗数据离散度，通过所述能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集；修正设施能耗数据集确定模块，用于根据所述设施能耗数据集和预设设施界限能耗对所述异常设施能耗数据集进行修正，进而确定修正设施能耗数据集；设施能耗预测模型构建模块，用于根据所述设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型；设施能耗差值确定模块，用于通过所述设施能耗预测模型对所述修正设施能耗数据集进行预测，得到预测设施能耗数据，将所述预测设施能耗数据与所述设施能耗数据集中的实时设施能耗数据进行对比，确定设施能耗差值；
能耗预警模块，用于当所述设施能耗差值处于给定的能耗预警区间时，生成设施预警报告，将所述设施预警报告发送给设施管理人员。
[0013]第三方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的基于数据中心基础设施的智能预警方法。
[0014]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于数据中心基础设施的智能预警方法。
[0015]本申请公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：本申请提供的一种基于数据中心基础设施的智能预警方法及系统中，获取数据中心基础设施的设施能耗数据集，确定所述设施能耗数据集的能耗数据离散度，通过所述能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集；根据所述设施能耗数据集和预设设施界限能耗对所述异常设施能耗数据集进行修正，进而确定修正设施能耗数据集；根据所述设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型；通过所述设施能耗预测模型对所述修正设施能耗数据集进行预测，得到预测设施能耗数据，将所述预测设施能耗数据与所述设施能耗数据集中的实时设施能耗数据进行对比，确定设施能耗差值；当所述设施能耗差值处于给定的能耗预警区间时，生成设施预警报告，将所述设施预警报告发送给设施管理人员。
[0016]本申请中，首先，通过修正异常设施能耗数据，提高设施能耗数据的准确性和可信度，有助于进行能耗预测，提高预警的准确性，其次，通过设施能耗预测模型对修正设施能耗数据集进行预测得到更准确的预测能耗设施数据，然后，当设施能耗差值处于能耗预警区间，进行数据中心基础设施的智能预警，最后，生成设施预警报告，并发送给数据中心的设施管理人员，以解决数据中心的基础设施报警可信度低的技术问题。
附图说明
[0017]图1是根据本申请一些实施例所示的基于数据中心基础设施的智能预警方法的示例性流程图；图2是根据本申请一些实施例所示的设施能耗预警单元的示例性硬件和/或软件的示意图；图3是根据本申请一些实施例所示的应用基于数据中心基础设施的智能预警方法的计算机设备的结构示意图。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据中心基础设施的智能预警方法，其特征在于，包括如下步骤：获取数据中心基础设施的设施能耗数据集，确定所述设施能耗数据集的能耗数据离散度，通过所述能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集；根据所述设施能耗数据集和预设设施界限能耗对所述异常设施能耗数据集进行修正，进而确定修正设施能耗数据集；根据所述设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型；通过所述设施能耗预测模型对所述修正设施能耗数据集进行预测，得到预测设施能耗数据，将所述预测设施能耗数据与所述设施能耗数据集中的实时设施能耗数据进行对比，确定设施能耗差值；当所述设施能耗差值处于给定的能耗预警区间时，生成设施预警报告，将所述设施预警报告发送给设施管理人员。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据中心基础设施的设施能耗数据集包括历史设施能耗数据集和实时设施能耗数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述设施能耗数据集的能耗数据离散度具体包括：将设施能耗数据集中的历史设施能耗数据按照升序排列；计算排序后历史设施能耗数据集的低值数和高值数；根据所述低值数和所述高值数确定能耗数据离散度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述能耗数据离散度确定异常设施能耗数据集具体包括：根据能耗数据离散度确定异常能耗区间；将设施能耗数据集中处于所述异常能耗区间之外的设施能耗数据作为异常设施能耗数据，进而确定异常设施能耗数据集。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集和能耗预测系数构建设施能耗预测模型具体包括：通过动态最小二乘法估计能耗预测系数；对设施能耗预测模型的残差项进行调整，得到设施能耗调整项；根据设施能耗数据集中的历史设施能耗数据集、所述能耗预测系数和所述设施能耗调整项确定设施能耗预测模型，所述设施能耗预测模型的表达式如下：其中，表示预测能耗设施数据，表示第个历史设施能耗数据，表示第个能...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭长华，车科谋，陈康壮，赵振东，彭韧辉，
申请(专利权)人：广东云下汇金科技有限公司，
类型：发明
国别省市：