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机房负载预警方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

技术编号:40164111 阅读:4 留言:0更新日期:2024-01-26 23:36
本申请公开了一种机房负载预警方法、装置、存储介质和电子设备。其中,该方法包括:控制预设的集中管理接口按照供电系统业务负载宽表采集目标机房在第一时间段内的第一负载时间序列;对第一负载时间序列进行平稳处理,得到第二负载时间序列;通过预训练的目标自回归滑动平均模型对第二负载时间序列进行预测处理,得到目标机房在第二时间段内的负载预测结果;在目标机房在第二时间段内的负载预测结果满足预设的预警条件的情况下,按照预设的预警通知规则发起目标机房的负载预警。本申请解决了基于上下电申请的机房负载管理技术存在手工测量负载准确度低,且运行分析实时性差难预测的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及通信,具体而言,涉及一种机房负载预警方法、装置、存储介质和电子设备


技术介绍

1、随着ai人工智能的逐步成熟,大算力的服务器逐步进入各个核心机房,尤其针对条件较好的idc(internet data center,互联网数据中心)机房,每周、甚至每日都会不间断的增加机架负载以满足日益发展的ai大数据时代,这就对idc机房供电安全提出了较高的要求,因而对于负载的实时预警与及时扩容作为直接影响到机房上架数量及供电安全的关键因素显得尤为重要。

2、最开始,针对idc机房供电的容量预警主要是依靠人工定时抄表记录,在人工计算处理论后进行比较进行静态预警,显然这种方法的预警效率低、发现时间较长,容易使机房长期处于容量临界,进而导致机房使用率低,浪费商机。随着运营商运维系统的不断升级完善,基于上下电申请的机房负载管理功能逐步取代依靠人工方式,这是因为,该功能可实现数字化、系统地管理机房业务的上下电,同时,维护人员可通过上下电申请单进行分析、统计,手动关联动环系统采集的机房实际负载值,以测算出当前机房实际负载,进而预估可加电的最大余量。

3、但是,随着服务器算力的不断增大,上下电申请单中所申请的当前容量往往很快就被超过,造成实际容量估算不准确,再加上通过人工关联获取的实时负载时间较长,因此,该方法无法精准获取一天内业务负载的最大值,造成基于上下电申请的机房负载管理功能逐步失去预警作用,其具体存在的问题可概括为以下3点:

4、(1)数据存放独立,难以对数据进行整合并有针对的进行挖掘分析

5、目前运营商数据一般按照系统、功能进行独立存放,而正是由于这种数据的分散存放、关键数据未按标准化模板入库导致无法使用相关算法对数据进行有效分析,使得数据价值未得到进一步挖掘,造成了无法提前发现各供电设备的容量隐患,错过了扩容建设的最佳时机。同时,多个系统、多个数据库的存放方式加大了数据提取的难度,也增加了维护人员日常数据获取、处理的工作量。因此,目前数据独立存储的方式已无法满足大数据时代万物互联、分析挖掘的需求。

6、(2)手工测量准确度低,无法准确获取服务器负载峰值

7、核心局站电源设备一般包括几十台设备,单纯依靠维护人员手工测量、记录实时的设备负载值很难保证可以观测到一天内的最大负载值,且随着互联网的不断发展,服务器负载高峰期往往位于20点-24点之前的某一时间段,此时若按照正常运行来估算能接入电源的最大容量,可能会产生预留负载不足的风险,若此时正好市电中断,需母联带动另外一个系统全部负载时,极易造成重要业务的中断。因此,目前依靠人工观测负载的方式已不适用于当前大负载、高并发的服务器环境。

8、(3)人工关联上下电申请单、机房环境监控系统的实际负载时间长,无法第一时间预警

9、由于基于上下电申请的机房负载管理使用的是系统的流程引擎进行开发,其优势在于每个操作流程的精准把控,但对于关联机房环境监控系统的实际负载则不擅长,需要维护人员将两个系统数据分别导出后,对机房的额定负载、实际负载进行进一步对比才能客观了解机房负载的整体情况,也即,关联时间长、实时性弱,无法起到实际预警作用。因此,目前基于上下电申请单的机房负载管理针对实时性较强的预警无法满足。

10、针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种机房负载预警方法、装置、存储介质和电子设备,以至少解决基于上下电申请的机房负载管理技术存在手工测量负载准确度低,且运行分析实时性差难预测的技术问题。

2、根据本申请实施例的一个方面,提供了一种机房负载预警方法,包括:控制预设的集中管理接口按照供电系统业务负载宽表采集目标机房在第一时间段内的第一负载时间序列,其中,供电系统业务负载宽表用于记录集中管理接口采集目标机房内的多个供电设备的采集参数,第一负载时间序列用于反映目标机房内的多个供电设备在第一时间段内的单位时间段的实际负载;对第一负载时间序列进行平稳处理,得到第二负载时间序列;通过预训练的目标自回归滑动平均模型对第二负载时间序列进行预测处理,得到目标机房在第二时间段内的负载预测结果,其中,第一时间段早于第二时间段;在目标机房在第二时间段内的负载预测结果满足预设的预警条件的情况下,按照预设的预警通知规则发起目标机房的负载预警,其中,预警通知规则中包括以下至少之一:预警接收对象、预警通知方式。

3、可选地,供电系统业务负载宽表的构建过程包括:获取与目标机房相关的多个资源宽表,其中,资源宽表包括以下至少之一:机房供电设备宽表、设备所属信号宽表、机房业务设备宽表、用电信息宽表、上下电设备流程宽表,且每个资源宽表中包括多个属性字段基于多个资源宽表之间的关联关系,构建供电系统业务负载宽表。

4、可选地,获取与目标机房相关的多个局站供电资源宽表,包括:机房供电设备宽表中包括以下至少之一:供电设备的设备名称、设备编码、所属系统、所属机房、所属局站;设备所属信号宽表中包括以下至少之一:信号名称、信号编码、信号处理标识符、信号所属采集器的物理地址和ip地址;用电信息宽表中包括以下至少之一:供电端设备的设备名称和设备编码、受电端设备的设备名称和设备编码;机房业务设备宽表中包括以下至少之一:业务设备的设备名称、设备编码、所属机架、所属机房、所属局站、所属专业;上下电设备流程宽表中包括以下至少之一:业务设备的设备名称、设备编码、额定负载、运行负载、需上电机房、需上电局站。

5、可选地,基于多个资源宽表之间的关联关系,构建供电系统业务负载宽表,包括:依据机房供电设备宽表中供电设备的设备编码与设备所属信号宽表的第一关联结果,确定供电设备所属的直流总负载信号以及直流总负载信号的信号信息,并基于直流总负载信号以及信号信息构建供电系统负载宽表,其中,供电系统负载宽表中包括以下至少之一:供电设备的设备名称、设备编码、所属系统、所属机房、所属局站以及直流总负载信号的信号处理标识符、采集器物理地址、采集器ip地址;依据机房业务设备宽表中业务设备的设备编码与用电信息宽表的第二关联结果,构建业务受电宽表,其中,业务受电宽表中包括以下至少之一:业务设备的设备名称、设备编码、所属机架、所属机房、所属局站、所属专业以及供电端设备的设备名称、设备编码;依据业务受电宽表中的业务设备的设备编码与上下电设备流程宽表的第三关联结果,构建业务受电负载宽表,其中,业务受电负载宽表中包括以下至少之一:业务设备的设备名称、设备编码、额定负载、运行负载、所属机架、所属机房、所属局站、所属专业以及供电端设备的设备名称、电源设备编码;基于供电系统负载宽表、业务受电负载宽表构建供电系统业务负载宽表,其中,供电系统业务负载宽表中包括以下至少之一:供电设备的设备名称、设备编码、所属系统、所属机房、所属局站,以及直流总负载信号的信号处理标识符、所采集器物理地址、采集器ip地址,以及业务设备的设备名称、设备编码、额定负载、运行负载、所属机架、所属机房、所属局站、所属专业。...

【技术保护点】

1.一种机房负载预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述供电系统业务负载宽表的构建过程包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取与所述目标机房相关的多个局站供电资源宽表,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于多个所述资源宽表之间的关联关系,构建所述供电系统业务负载宽表,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述第一负载时间序列进行平稳处理,得到第二负载时间序列,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标自回归滑动平均模型的训练过程包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述目标机房在第二时间段内的负载预测结果满足预设的预警条件的情况下,按照预设的预警通知规则发起所述目标机房的负载预警,包括:

8.一种机房负载预警装置,其特征在于,包括:

9.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质中存储有计算机程序,其中,所述非易失性存储介质所在设备通过运行所述计算机程序执行权利要求1至7中任意一项所述机房负载预警方法。

10.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和处理器,所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的机房负载预警方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种机房负载预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述供电系统业务负载宽表的构建过程包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取与所述目标机房相关的多个局站供电资源宽表,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于多个所述资源宽表之间的关联关系,构建所述供电系统业务负载宽表,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述第一负载时间序列进行平稳处理,得到第二负载时间序列,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标自回归滑动平均模型的训练过程包括:

...

【专利技术属性】
技术研发人员:沈曈宋明
申请(专利权)人:中国电信股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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