热异常管理制造技术

描述了一种管理环境中的热异常的方法。根据所记录的环境参数数据来训练深度学习系统以识别热异常。还训练贝叶斯网络以识别环境参数之间的关系，并使用所识别的关系来开发因果解释层次结构。使用这些经过训练的系统，首先测量环境参数以识别热异常，并且然后，在识别出热异常时，提供热异常的因果解释层次结构。这使得真实世界的干预能够解决热异常。还描述了执行该方法的合适系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开涉及热异常管理。实施方式具体地涉及在电气和电子装置的密度较高的环境(诸如数据中心)中对热异常的检测和解释。

技术介绍

1、在包含大量电子和电气装置的物理环境中进行热管理可能具有挑战性，因为这样的装置会产生大量的热量，并且如果温度超出安全范围，可能会发生故障或产生安全风险。冷却是必要的，但它会增加成本，并且通常会导致进一步的热量生成，这本身就需要管理。例如，在数据中心环境中，需要在计算设备的操作引起的加热与冷却之间仔细平衡。

2、数据中心的温度分布取决于热量生成(通常主要是由服务器)与热量提取(通常是由crac(计算机房空气调节)和crah(计算机房空气处理)系统)之间的局部失衡。虽然系统将被设定为平衡这些，但有许多方式可能会导致两者之间的局部失衡，诸如以下：

3、·计算或冷却基础设施受到网络攻击

4、·crac或crah单元故障

5、·服务器风扇故障

6、·计算或冷却系统的配置错误

7、上述任何一个都可能会随时间推移导致非预期的大量热量失衡，从而造成显著的温度改变以及因此非预期的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种管理环境中的热异常的计算机实现方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述环境参数具有多种参数类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多种参数类型包括所述环境中的热测量以及至少一种以上的参数类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述至少一种以上的参数类型包括所述环境中的冷却设备状态、冷却设备性能和功率用量中的一个或多个。

5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述环境参数包括具有时间周期性的一个或多个参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述一个或多个参数由随时间变化的值序列表示...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种管理环境中的热异常的计算机实现方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述环境参数具有多种参数类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多种参数类型包括所述环境中的热测量以及至少一种以上的参数类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述至少一种以上的参数类型包括所述环境中的冷却设备状态、冷却设备性能和功率用量中的一个或多个。

5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述环境参数包括具有时间周期性的一个或多个参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述一个或多个参数由随时间变化的值序列表示。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，使用自相关函数来确定所述随时间变化的值序列。

8.根据任一前述权利要求所述的方法，还包括在热异常的识别与提供所述异常的因果解释之间的性能优化阶段，使得仅使用必要的环境参数数据来提供所述因果解释。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，在所述贝叶斯网络的训练和所述因果解释层次结构的开发之前以及在提供检测到的热异常的因果解释层次结构之前都执行所述性能优化阶段。

10.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述深度学习系统包括一个或多个神经网络。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述深度学习系统包括自动编码器、变分自动编码器或生成式对抗网络。

12.根据任一前述权利要求所述的方法，还包括在检测到热异常时提供警报。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，通过网络连接将所述警报连同所述检测到的热异常的所述因果解释层次结构提供给一个或多个接收者。

14.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述环境是数据中心或服务器机房。

15.根据从属于权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：卡特里奥纳·克拉克，赛义夫·哈克，菲亚兹·沙伊，萨钦·拉内，
申请(专利权)人：伊顿智能动力有限公司，
类型：发明
国别省市：