[发明专利]一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法及装置

说明书

本发明公开了一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法及装置,本发明先对时间序列进行预处理，去除异常值并保证数据对齐，再对预处理后的时间序列进行分解，提取其中的趋势项，季节项和随机波动项。通过分别对趋势项、季节项和随机波动项进行参数估计，建立时间序列预测模型，并利用该预测模型对关键指标的未来运行状态进行预测。基于故障判别规则来自动识别是否会发生故障以及是否推送预警。最后通过定期更新以上步骤，实现数据中心动力环境监控的动态预警。从而使得运维人员能在故障实际发生前采取相应的应急措施，避免故障的发生。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法及装置。

背景技术

动力和环境系统作为数据中心的重要组成部分，为IT设备的可靠运行提供了极为重要的支撑。因此，保障动力和环境系统的安全、可靠、稳定运行，是数据中心管理的一项重要工作。传统的做法是采用运行维护人员定点、定期巡查和24小时值班，这样不仅耗费了大量的人力、物力，而且不能全面、及时地掌握设备的实时运行状况。随着信息化技术的发展，数据中心的管理逐步采用数字化集中监控平台。其作为一种自动化监控手段，可对数据中心动力和环境基础设施进行24小时的不间断监控，并在设备出现告警或故障后及时推送相关信息，告知运行维护人员进行处理。这种方式虽然实现了对设备的实时监控，极大提高了故障发现的全面性和及时性。但其弊端是属于事后处理，无法避免故障带来的损失。对于一些重要的设备，如高压配电柜、UPS等，一旦其发生故障，则很可能引发服务器断电、业务中断，甚至引起重大的经济损失和严重的社会影响。因此，需对这些设备进行动态预警，在故障发生前采取针对性的预防维护措施，尽可能避免其故障的发生。从而进一步提升数据中心基础设施的可靠性和安全性。

发明内容

本发明提供了一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法，以解决现有技术中不能很好地实现对设备进行动态预警的问题。

本发明一方面提供了一种用于数据中心动力环境监控的动态预警方法，包括：对数据中心动力环境监控平台的时序监控数据进行预处理；

选择预测模型，并建立时间序列预测模型；

根据所述时间序列预测模型预测未来运行状态，并进行状态预警的判别和推送；

根据实际监测数据重新对时序监控数据进行预处理，并重新构建预测模型。

优选地，对数据中心动力环境监控平台的时序监控数据进行预处理，包括：

对数据中心动力环境监控平台的时序监控数据进行异常数据的修正，数据聚合和数据分散处理。

优选地，对数据中心动力环境监控平台的时序监控数据进行异常数据的修正，数据聚合和数据分散处理，包括：

从数据中心动力环境监控平台的时序数据库中获取预定指标在过去预定时间内的时序监测数据，记作第一时间序列Y＝{x₁,x₂,...,x_n}，其中n表示第一时间序列Y中的样本数量；

对时序监控数据进行异常检测，利用欧式距离或聚类方法，发现并修正时间序列Y中的异常点，得到修正异常值后的第二时间序列Y_m＝{x'₁,x'₂,...,x'_n}；