[发明专利]互联网数据中心的温湿度预警方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及互联网信息技术领域，特别涉及一种互联网数据中心的温湿度预警方法及装置。

背景技术

目前，现有技术的实现方案：

（1）报警方法：目前IDC动力环境监测大部分都采用阈值报警方法对数据进行报警，即监测数据达到阈值后，就会按照预定的报警方式进行报警。温度和湿度都单独进行报警，忽略两者之间的潜在关系。

（2）阈值设置：因为不同的IDC或房间采用的冷却系统不同会导致各个节点之间的温度湿度不一致，所以需要设置多个阈值来适应不同的IDC的环境。设置方式为树型结构设置，即默认-机房-楼层-房间-监控点。监测数据时，首先从最小的监控点查找，如果没有设置依次向上查找阈值。

具体地，目前IDC动力环境监控只能针对各个监控点的阈值进行报警。也就是说，只要数据没有超过阈值，无论波动情况如何，都不会报警。

进一步地，阈值的选择对异常的判断有十分重要的意义，如果阈值设置太小，可能频繁被超过，导致产生过多的假信息，即虚警；如果阈值设置太小，可能永远都不会被超过，那么将会错过重要信息，即漏警。这种检测方法比较被动，运维人员不能及时得知机房温度湿度数据变化趋势。并且阈值都是运维人员手动控制的，随着监控点的增加及监控点周围环境的变更，需要维护的阈值随之增多，误报的可能性也会增大。同时，IDC温湿度检测方式大多采用固定阈值进行判断，无法精确刻画温湿度异常行为，从而影响检测精度。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种互联网数据中心的温湿度预警方法，该方法可以更好的对机房的互联网数据中心温湿度进行监测，更灵敏精确的掌握机房运行环境，具有实时性、高效性与易用性。本发明的第二个目的在于提出一种互联网数据中心温湿度预警装置。

为了实现上述目的，本发明第一方面的实施例提供一种互联网数据中心的温湿度预警方法，包括以下步骤：采集互联网数据中心的各个机房的多个时刻的温度数据和湿度数据；根据所述多个时刻的温度数据和湿度数据计算每个时刻的自适应阈值；根据所述每个时刻的自适应阈值计算预设时间段内相同时刻的所述自适应阈值的标准差，并根据所述标准差计算置信区间；以及如果检测到的所述温度数据和湿度数据落入所述置信区间，则判断所述温度数据和湿度数据正常，否则判断所述温度数据和湿度数据异常。

根据本发明实施例的互联网数据中心的温湿度预警方法，采集互联网数据中心的各个机房的多个时刻的温度数据和湿度数据，运用异常数据检测算法进行异常检测判断，如果存在异常，则进行异常数据的覆盖率计算和检测判断，最后将异常数据的覆盖率与系统配置的灵敏度进行比较，如果异常数据的覆盖率大于系统配置的灵敏度，则发出预警。该方法可以更好的对机房的互联网数据中心温湿度进行监测，更灵敏精确的掌握机房运行环境，具有实时性、高效性与易用性。

在本发明的一个实施例中，所述根据多个时刻的温度数据和湿度数据计算每个时刻的自适应阈值，包括如下步骤：将当前时刻的前一个时刻采集的温度数据和湿度数据进行叠加得到当前时刻的自适应阈值。由此，提高了得到的自适应阈值的准确性。

在本发明的一个实施例中，所述预设时间段为1周。由此，提高了获取自适应阈值以及标准差的可靠性与准确性。

在本发明的一个实施例中，进行异常数据的覆盖率计算，包括如下步骤：获取异常数据个数和总数据个数，其中，所述异常数据个数为异常的机房数量，所述总数据个数为所述互联网数据中心中的机房的数量；根据所述异常数据个数和总数据个数计算异常数据的覆盖率。由此，提高了对预警判断的高效性与适用性。

在本发明的一个实施例中，将所述异常数据的覆盖率与系统配置的灵敏度进行比较，如果所述异常数据的覆盖率大于所述系统配置的灵敏度，则发出预警。由此，提高了对异常判断的直观性与快捷性。

本发明的第二方面的实施例提出了一种互联网数据中心的温湿度预警装置，包括：采集模块，用于采集互联网数据中心的各个机房的多个时刻的温度数据和湿度数据；计算模块，用于根据所述多个时刻的温度数据和湿度数据计算每个时刻的自适应阈值；以及用于根据所述每个时刻的自适应阈值计算预设时间段内相同时刻的所述自适应阈值的标准差，并根据所述标准计算置信区间；判断模块，用于根据检测到的所述温度数据和湿度数据落入所述置信区间，判断所述温度数据和湿度数据正常，否则判断所述温度数据和湿度数据异常。