[發明專利]一種用于超大規模數據中心的動力環境監控系統

在審

• 申請號: 201910835296.1
• 申請日: 2019-09-05
• 公開（公告）號: CN110647070A
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 黃建文;康春建;張章;姜卓;陸芳珂
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心
• 主分類號: G05B19/042
• 分類號: G05B19/042
• 代理公司: 11010 工業和信息化部電子專利中心
• 代理人: 張然

1.一種用于超大規模數據中心的動力環境監控系統，其特征在于，所述系統包括數據接入模塊、數據緩沖模塊、數據計算模塊、數據存儲模塊、企業服務總線模塊和數據分析模塊，其中：

所述數據接入模塊，用于從數據源采集監控數據，將采集的監控數據轉換為預設格式數據并提交給所述數據緩沖模塊；

所述數據緩沖模塊，用于將接收到的數據添加到自身維護的數據隊列中；以及根據所述數據計算模塊的請求，從所述數據隊列中讀取監控數據提交給所述數據計算模塊；

所述數據計算模塊，用于根據從所述數據緩沖模塊獲取的監控數據，判斷是否需要生成告警信息；

所述數據存儲模塊，用于存儲配置數據、所述數據接入模塊采集的實時監控數據和歷史監控數據以及所述實時計算模塊產生的告警數據，所述數據存儲模塊采用不同類型數據庫組合方式，其中，對于歷史監控數據采用面向大數據存儲技術的數據庫進行存儲；

所述數據分析模塊，用于在接收到客戶端提交的數據獲取請求之后，根據所述數據獲取請求通過所述企業服務總線模塊從所述數據存儲模塊獲取相應數據返回給所述客戶端。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述系統還包括數據預測模塊，其中：

所述數據預測模塊，用于針對預設的每一監控指標，通過所述企業服務總線模塊從所述數據存儲模塊獲取該監控指標對應的監控數據，根據獲取的監控數據，利用機器學習方法預測該監控指標的運行趨勢。

3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述機器學習方法包括：自回歸滑動平均模型ARMA、自回歸差分滑動平均模型ARIMA或支持向量機回歸模型SVR。

4.根據權利要求1、2或3所述的系統，其特征在于，所述系統還包括可視化展示模塊，所述可視化展示模塊設置于所述客戶端中；

所述可視化展示模塊，用于展示所述數據分析模塊返回的數據。

5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據獲取請求中攜帶有客戶端顯示參數；

所述數據分析模塊，具體用于根據所述客戶端顯示參數對獲取的數據進行適配處理后發送給所述客戶端。

6.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述數據計算模塊，具體用于比較從所述數據緩沖模塊獲取的監控數據與預先配置的告警閾值，根據比較結果判斷是否生成告警信息；或者根據從所述數據緩沖模塊獲取的監控數據，采用時間序列預測下一時刻的預測值，在下一時刻到達時，根據下一時刻的預測值和實際值的差值判斷是否生成告警信息。

7.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述數據計算模塊，還用于如果判斷出生成告警信息，則在生成告警信息后，合并相同類型的告警信息。

8.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，

所述數據接入模塊，還用于將采集的監控數據轉換為預設格式數據之前，利用預設接入協議解析獲取的實時監控數據，所述接入協議包括以下任一種：RS232協議，RS485協議、Modbus協議、樓宇自動控制網絡數據通訊協議Bacnet協議、簡單網絡管理協議SNMP協議、WebService協議。