[發明專利]一種一體化機房運維管理系統

有效

• 申請號: 202010213721.6
• 申請日: 2020-03-24
• 公開（公告）號: CN111402444B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 陳恭祥
• 申請（專利權）人: 深圳市中盛瑞達科技有限公司
• 主分類號: G07C1/20
• 分類號: G07C1/20;G07C3/00;H04N7/18;G06N3/04
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 張楠楠

1.一種一體化機房運維管理系統，其特征在于：

所述一體化機房運維管理系統包括機房巡檢模塊、機房實景構建模塊、機房異常狀況確定模塊和異常狀態排除與管控模塊；其中，

所述機房巡檢模塊用于對機房進行關于圖像、聲音和內部環境情況中至少一者的巡檢操作，以獲得關于所述機房當前運行狀態的圖像信息、聲音信息和內部環境信息中的至少一者；

所述機房實景構建模塊用于根據所述圖像信息、所述聲音信息和所述內部環境信息中的至少一者，構建關于所述機房當前的運行實景模型；

所述機房異常狀態確定模塊用于對所述運行實景模型進行分析處理，以確定關于所述機房當前運行異常狀態信息；

所述異常狀態排除與管控模塊用于根據所述機房當前運行異常狀態信息，對所述機房進行不同模式的故障排除操作和/或運行管控操作；

所述機房異常狀態確定模塊包括實景模型分析子模塊和機房異常標定子模塊；

所述實景模型分析子模塊用于對所述運行實景模型進行學習分析處理，以獲取所述運行實景模型對應的機房實體運行記錄數據；

所述機房異常標定子模塊用于對所述機房實體運行記錄數據進行異常數據的摘選處理，以此標定所述機房對應存在的異常狀態相關數據；

所述實景模型分析子模塊包括實景神經網絡深度分析單元、運行記錄數據生成單元和運行記錄數據校驗單元；其中，

所述實景神經網絡深度分析單元用于對所述運行實景模型進行深度卷積神經網絡學習分析處理，以此獲得關于所述運行實景模型的運行狀態表征數據；

所述運行記錄數據生成單元用于對所述運行狀態表征數據進行關于運行時序的映射處理，以此獲得所述機房實體運行記錄數據；

所述運行記錄數據校驗單元用于對所述機房實體運行記錄數據進行關于數據置信度的校驗處理；

所述機房異常標定子模塊包括數據摘選單元、硬件設備異常標定單元和軟件設備異常標定單元；其中，

所述數據摘選單元用于對所述機房實體運行記錄數據進行異常數據的摘選處理，其中所述摘選處理具體為對所述機房實體運行記錄數據進行異常數據的檢測，其包括

根據下面公式(1)，對所述機房實體運行記錄數據中的每一個數據x_ij進行異常檢測，并形成相應的異常數據矩陣X，所述機房實體運行記錄數據包含硬件設備的運行數據和軟件設備的運行數據，所述異常數據矩陣如下所示

在上述異常數據矩陣中，x_ij為第i時刻對應的第j個設備的運行數據，i＝1、2、…、n，n為機房實體運行記錄對應的總時間，j＝1、2、…、m，m為機房設備的總數量，

在上述公式(1)中，Φ_ij為第i時刻對應的第j個設備的運行數據的檢測統計量，x_ij為第i時刻對應的第j個設備的運行數據，x_i+1,j為第i+1時刻對應的第j個設備的運行數據，當第i時刻對應的第j個設備的運行數據檢測統計量大于預設統計閾值時，則確定第i時刻對應的第j個設備的運行數據為異常數據；

所述硬件設備異常標定單元用于根據所述摘選處理的結果，對所述機房中的硬件設備進行異常狀態相關數據標定處理；

所述軟件設備異常標定單元用于根據所述摘選處理的結果，對所述機房中的軟件設備進行異常狀態相關數據標定處理。

2.如權利要求1所述的一體化機房運維管理系統，其特征在于：

所述機房巡檢模塊包括巡檢線路確定子模塊、巡檢執行子模塊、機房相關信息擷取子模塊和云端子模塊；其中，

所述巡檢線路確定子模塊用于根據所述機房的內部構造，確定在所述機房內執行所述巡檢操作對應的巡檢線路；

所述巡檢執行子模塊用于根據所述巡檢線路在所述機房內執行所述巡檢操作；

所述機房相關信息擷取子模塊用于擷取得到關于所述機房當前運行狀態的所述圖像信息、所述聲音信息和所述內部環境信息中的至少一者；

所述云端子模塊用于對所述圖像信息、所述聲音信息和所述內部環境信息中的至少一者進行云端存儲、更新和傳輸中至少一者的操作。