【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能耗数据采集及特征数据选择领域，具体涉及一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法。
技术介绍
1、目前，数据中心的规模持续增长，其引发的能耗问题迫切需要采取措施应对。因此，通过提升数据中心的能源利用效率减少能源消耗、改善其高能耗和低利用率的情况，对于社会持续发展以及实施节能减排策略具有至关重要的意义。而实现上述目标的前提，是对数据中心的能耗数据进行实时且准确的采集。
2、现有的能耗数据采集方法通过搭建采集环境记录数据中心内服务器的运行数据，基于这些数据，建立了一个精确的计算模型，用以量化cpu与服务器能耗之间的关系，然而现有方法主要关注机房总体环境能耗和基于软件采集的it设备的能耗情况，缺乏对it设备精细化的环能消耗的数据采集，因而不能精准地评估每个it设备中不同负载对于数据中心整体能耗的影响，导致采集的能耗数据的准确度不高。并且现有方法只能进行基础的能耗数据采集和展示，其数据中心虽然配备了监控系统，但该系统主要关注硬件设备的运行状态和故障预警，对于能耗数据的处理相对简单，缺乏对特征数据进行选择，这使得管理...
【技术保护点】
1.一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，在步骤S2中，性能指标数据采集模块采用Collectl，分布式时间序列数据库采用OpenTSDB。
3.根据权利要求1所述的一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，在步骤S2中，性能指标数据包括CPU性能数据、磁盘性能数据、内存性能数据、进程性能数据和网络性能数据。
4.根据权利要求3所述的一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，CPU性能...
【技术特征摘要】
1.一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，在步骤s2中，性能指标数据采集模块采用collectl，分布式时间序列数据库采用opentsdb。
3.根据权利要求1所述的一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，在步骤s2中，性能指标数据包括cpu性能数据、磁盘性能数据、内存性能数据、进程性能数据和网络性能数据。
4.根据权利要求3所述的一种数据中心的能耗数据采集及特征数据选择方法，其特征在于，cpu性能数据包括cpu的使用率、cpu的时钟频率、cpu用于用户进程的时间、cpu用于系统进程的时间和cpu处于空闲的时间；磁盘性能数据包括磁盘的已使用空间大小、从磁盘读取数据的速度、磁盘io操作等待的时间、磁盘平均响应时间和向磁盘写入数据的速度；内存性能数据包括系统中已使用的内存大小、内存数据传输速率、内存缓存命中的百分比、页面错误的数量和内存交换的次数；进程性能数据包括每个进程占用cpu的时间...
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