[发明专利]一种基于多核异构处理器的运维多模态决策感知系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于多核异构处理器的运维多模态决策感知系统

背景技术

随着云计算及虚拟化，呈现出“大规模”、“高密度”、“高能耗”、“复杂化”等特点，建设与发展新一代数据中心，提升数据中心基础设施管理将变得日趋重要，数据中心的基础架构融合管理与智能将成为数据中心发展的新趋势。

目前，运维缺乏自动化手段，被动运维，效率低下，大规模IT设施带来管理压力。需要实现数据中心的自动化监控，提高系统和环境参数的及时告警能力，提高系统和环境异常变化的响应速度和监控水平。使用传感器和摄像头等各种手段感知信息，就能实现统一的服务管理软件平台。

多源信息融合通过感知部件产生的数据来获得信息。信息融合涉及多种不同的感知器和不同的执行器，不同的感知设备会产生不同类型的数据。如何有效的融合这些多模态数据进而正确地反映运维的状态是十分重要的研究课题。

传感器子系统为环境探测装置，作用在实时地检测环境变化并为数据融合子系统提供相关数据；决策支持子系统利用数据融合的结构及时进行势态估计，该结果又为传感器管理提供重要依据；传感器管理子系统根据前面几个阶段提供的反馈信息，对传感器资源进行实时地调整和优化。

摄像头目标检测是将目标的状态作为跟踪的初始状态，同时对目标建模，获取相关特征构造目标的描述模型，然后在后续的图像中利用目标模型，采用滤波的方式估计目标的当前状态，同时利用当前状态更新目标模型。

固定模型集的最优估计是全假设估计，即考虑每一时刻系统的所有可能模式。其模型集是预先确定的，而不管模型本身是不是时变的。所以，有必要利用某些假设管理技术来建立更有效的非假设树算法，以保证剩余的假设数量在一定范围内。所谓广义伪Bayes方法(GPB)，就是在时刻k，进行系统状态估计时仅考虑系统过去有限个采样时间间隔内的目标模型历史。

异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等处理器。异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。

CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。

多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)，此时处理器能支持系统总线上的多个处理器，由总线控制器提供所有总线控制信号和命令信号。多核异构处理器的运用为多模态决策提供了技术保障。

控制配置标准的工业I/O接口板。控制系统的接口有A/D转换器、D/A转换器、各种运动控制卡、计数器及数字量输入输出设备等。输入接口也称输入回路，来自传感器的信号要经过输入回路滤波、整形、放大等处理后，才能送到处理器进行运算。由于传感器检测的信号有模拟和数字两类，而计算机只能接收数字信号，因此要用输入接口电路将模拟信号转换成数字信号，即在输入接口中采用A/D转换器。

输出的电信号是数字信号，而有些执行器需要输出模拟信号，因此输出接口需要D/A转换器。同时，由于输出信号较弱，不能直接控制执行器，因此输出电路中大多采用由大功率晶体管组成的输出驱动器，由输出信号控制晶体管的导通与截止，从而控制执行器的搭铁回路。

运维预警防范系统所面临的挑战是使得系统能够通过各种软件及硬件对上下文信息进行感知，从而通过动态调整各子系统连接以及业务传送路径来隐蔽系统的异构。为应用添加上下文感知功能的目的在于减少业务过程中所需的人为干预，从而使得应用能够自动的根据环境的变化进行调整。

本发明提供了一种基于多核异构处理器的运维多模态决策感知系统，利用传感器和摄像机获得运维环境数据，通过输入接口和上下文感知，将信号送到多核异构处理器，进行多模态决策，通过输出接口，经总线传送决策信息到控制单元，控制管理平台和预警防范，以实现事故自动预警防范。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多核异构处理器的运维多模态决策感知系统。本发明包括以下特征：

发明技术方案

1.一种基于多核异构处理器的运维多模态决策感知系统，其具体步骤如下：