數字孿生背景下的機房環境監控預警系統研究

王強

中徽建技術有限公司 安徽 合肥 230088

引言

機房環境監控管理是機房日常管理非常重要的工作之一，同時也是確保機房設備實現穩定運行的關鍵。機房環境監控是一種利用數據庫技術、計算機網絡技術、自動控制技術、通信技術等發展起來的計算機網絡，其借助現代化、智能化、自動化的技術手段，實現了對機房環境設備和動力設備的控制和監管[1]。在機房環境監控系統需求量較大的影響下，監控技術已經非常成熟，但如何基于監控的基礎上實現預警成為了研究熱點[2]。本研究擬通過數字孿生技術，對接機房環境監控系統，打造全新的監控預警系統，旨在更好地為機房管理提供服務。

1 數字孿生技術監控預警系統架構

基于數字孿生技術下的監控預警系統主要是配合客戶端/服務器（C/S）來實現架設，具體可以劃分為用戶層、業務邏輯層與數據存儲層。

用戶層主要呈現出可實時交互的虛擬場景界面，其能夠較好的展現出數據和模型成果，同時也能夠對用戶在業務邏輯層以及操作層的相關信息做出及時有效的響應[3]。

用戶數據主要通過登錄系統，環境參數數據則能夠對機房的整體環境情況做出實時監測，報警預警數據則可以提供相應的預警信息與告警提示，設備數據可及時對各組設備的模型定位情況和具體信息進行查看[4]。

業務邏輯層則主要體現為對系統數據以及模型的處理，本層是上下兩層的連接層，具體包括各個功能模塊和服務器模塊，其最主要的功能是經由數據庫來實現對實時數據驅動三維模型的采集，同時可根據用戶層的操作請求及時對不同場景模型做出反饋[5]。

數據存儲層主要包括了設備管理信息、用戶信息、報警預警信息以及環境參數信息。本層主要搭配My SQL數據庫來實現對存儲管理系統的構建，這就能夠較好地實現對業務邏輯層業務請求參數數據的及時反饋。

2 機房環境信息預警算法

RBF神經網絡是基于BP神經網絡下的特例，其主要分為輸入層、輸出層、隱藏層，從輸入層到隱藏層的空間變化屬于非線性關系，而從隱藏層到輸出層的空間變化則屬于線性關系，這使得網絡結構不僅有著較快的學習速度，同時也有效實現了對局部極小現象的預防[6]。

徑向基神經網絡中的激活函數常用高斯核函數表示：

隱含層的結點數為h，輸出樣本數為n，徑向基神經網絡的輸出為：

損失函數所采用的最小二乘的公式為：

根據本次研究實際情況，最終確定基于RBP下的RBFTIME信息預測模型。通過Fprophet、LSTM來實現對機房數據的建模處理，再配合RBP對兩個模型結果實施非線性組合，再基于最優權重實現預測分析[7]。

3 孿生機房數據實時交互

本系統主要配合Web Socket協議雙向通信的特性來實現前后端之間數據的實時交互處理，Web Socket協議主要來實現對服務器、瀏覽器兩個端口數據的傳輸，服務器主要承擔起多個瀏覽器關系的中轉處理[8]。當瀏覽器在成功與服務器連接之后，經由創建的高速通道即可實現對服務器信息的交互處理，服務器在接收到相關信息后，隨后傳輸到瀏覽器。前端主要通過Java Script語言來實現連接處理，并通過air Condition.vue文件來完成創設處理，Web Socket對象創設，配合瀏覽器面向服務器完成數據的傳輸處理。后端則主要通過Web Socket Query Server類、Web Socket Config類以及Controller 類等創設，從而實現數據的發送與頁面的響應。

前端在對后端數據接口的信息進行調取之后，后端即可及時調取接口給予前端服務，再基于請求內容完成對Controller 類方法映射，通過對數據庫數據的比對，可實時完成結果到頁面的反饋。若系統需要針對數據做出調整處理，后端還可通過更改方法完成對信息的存儲處理。當數據存儲完成操作之后，即可提供相對應的數據接口更新處理，觸發Web Socket中的onmessage內容，實時面向瀏覽器頁面來做好相應的數據更新處理。

結合本次所創設的孿生機房的監控預警需求，傳輸的數據主要是通過機房設備來實現數據管理與運行處理，為此，在進行數據請求處理時，主要通過以下兩種方法來實現：

3.1 實時數據請求

主要經由URL方式來完成對數據請求，例如：ws://ip Address:port/query?json&id={id}&device={device}，主要是通過ip Address來完成對服務器IP地址的請求，其中port主要是指服務器的端口號，device主要是指設備信息，id主要是指設備的id數據。

3.2 歷史數據請求

同樣通過U R L方式來完成對歷史數據的請求，但所請求的參數存在明顯差異，例如：ws://ip Address:port/history Query?json&start Time={start Time}&end Time={end Time}&id={id}&device={device}，主要是通過ip Address、port與實時請求相同，end Time與start Time則分別是指服務器、數據庫查詢條件，其能夠從數據庫中獲取相關信息，并將其轉變為JSON格式來快速傳輸處理。

4 監控預警模塊

4.1 監控模塊

用戶在進入到了相應的系統界面之后，即可對機房環境數據的實時情況進行了解，及時掌握是否存在異常警報信息。通過“漫游模式”即可進入到機房虛擬場景，配合鍵盤控制器即可實現對機房巡檢，在此過程中，可隨意確定相應機柜設備，完成對設備編號、實時溫度、濕度、電位狀態的查看，獲取相應的數據信息，還可選取“溫度、濕度數據信息”生成近1個小時內的溫濕度數據信息圖。在完成信息查看之后，可返回到上一個界面。監控模塊需要對多個界面信息進行調取，這里的Unity3D中能夠實現對各個不同場景功能的設計，并添加對應的邏輯腳本，從而實現對界面的切換處理。

4.2 預警模塊

在本次監控預警系統中，預警是非常重要的模塊，其主要分為預警、報警兩個部分。預警主要是通過對數據庫中的溫濕度信息進行調取后，在經由分析后確定其與閾值之間的關系，若超出閾值范圍即表示觸發預警模塊。報警則主要是在數據庫日常實時監控期間，一旦發現機柜電位、溫濕度、煙霧濃度等相關信息超出閾值標準，隨即進行事件報警，并通過場景定位數據異常設備，此時設備模型即可形成紅色閃亮狀態，界面也會給出具體的報警信息。具體的預警流程見圖1。

圖1 預警模塊運作流程

在預警模塊中，報警信息主要結合《電子信息系統機房設計規范》GB50174-2017中相關參數信息來設置閾值標準，即機房的溫度在21-24℃之間，而預警范圍設定為21.5-23.5℃，報警范圍設定為24℃。

5 結束語

本研究結合機房環境監控管理的需求，構建了一條以預警系統為主的監控預警系統，得出以下幾點結論：①基于客戶端/服務器（C/S）完成對數字孿生技術監控預警系統架構，形成了三個主要架構，即用戶層、業務邏輯層與數據存儲層。②采用3D Max建模軟件來進行模型構建，并通過RBF-TIME信息預測模型來實現預警信息處理。③通過Web Socket協議雙向通信完成對孿生機房數據實時交互設計。④最后介紹了監控和預警兩大模塊功能，明確了預警模塊的運作流程和呈現方式。