基於物聯網技術的數據中心集中管理係統
來源：黄瓜视频在线观看點擊：次發布日（rì）期：2024-11-16
隨（suí）著科（kē）技的快（kuài）速發展,從原來（lái）笨重電腦到現在小（xiǎo）巧的手機,從原來的互聯網時（shí）代發展到移（yí）動互聯網,漸漸地,人們發現小小的手機都能聯網,若世間萬物也裝上一個（gè）聯網器件,則都可連上互聯網,實現相互交流、信息互換。慢慢地越來越多的（de）“物”連接上互聯網,實現萬（wàn）物間的（de）信息交（jiāo）換,一個萬物互聯的時代來臨了——物聯網。
它通（tōng）過各種信息傳感（gǎn）器、射頻識別技術、全球定位係統、紅外感（gǎn）應器、激光掃描器等各種裝置與技術,借助互聯網、無線網絡（luò）將（jiāng）物體的實時信息快速準確的傳遞到雲中（zhōng）心（xīn）,再以智能化的技術針對（duì）數據、信息進行分析處理（lǐ）,實現對“物”的實時監控和控製的智能化。
而隨著數據中心建設規模的持續（xù）擴大,傳統的數據中心管理已不能滿足（zú）現有（yǒu）的（de）需求,無法應對跨區（qū）域的監（jiān）控及人員等因素的管理,通過與物聯網技術的結合,更高效的提高數據中心的管理與維護,實現無人值守的智能管理。
MQTT協議（yì）
MQTT協議（yì）是（shì）一種輕量級的、一對多的發布/訂閱式消息傳（chuán）輸（shū）,實現在低寬帶和不穩定的網絡環境中為設備提供穩定的（de）網絡（luò）服（fú）務,並且能維持數百萬個設備節點的並發操作。MQTT所耗費的網絡服（fú）務（wù）的功耗較低（dī）,產生的耗電量低,並且MQTT可以保證消息可靠安全的傳輸。
在物聯網眾（zhòng）多協議中,MQTT對比其他協議,如表1所（suǒ）示。
綜（zōng）合對比後,采用MQTT更符合高（gāo）效節能型數（shù）據中心。
REDIS
為了提高用戶的（de）請求速度和降低網站的負載（zǎi）,降低（dī）數據庫（kù）的讀寫次數,將一些數據在短時間之（zhī）內不會發生變化,而且它們還要被頻繁（fán）訪問（wèn）的數據放到緩（huǎn）存中（zhōng）。
而REDIS是一種以key-value的形式存儲的高速緩存型數據庫,與其他的緩存技術不同之處在（zài）於REDIS不單單將數據存放在內存中,還定期將更新的（de）數據寫入（rù）磁盤或者把修改（gǎi）操作寫入追加的記錄文件,實現（xiàn）數據的持久化,避免特殊情況導致數據不可複原。同時它的讀取的速度（dù）是110000次/s,寫的速度是81000次/s,與高性能鍵值緩存服務器MEMCACHED相差無幾。支持事務,操作都是（shì）原子性（xìng）,保證對數據庫操作的一（yī）致性,而（ér）且會自動刪除時間過久的數據,釋放內存,減少不必要（yào）的浪費。
REDIS除（chú）了性能和並發（fā）的優勢外,還具備可以做分布式等其他功（gōng）能,其（qí）強大的能力能適應（yīng）數據中心（xīn）增（zēng）長的規模（mó）。
HBASE
HBASE是一個（gè）高（gāo）可靠性、高性能、麵向列、可（kě）伸縮的（de）分布（bù）式存儲（chǔ）係統,利用HBASE技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
HBASE的目標是存儲並處理大型的數據,更具體來說是僅需使用普通（tōng）的（de）硬件配置,就能夠處（chù）理由成千上萬的行和列所組成的大型數據。與FUJITSUCLIQ等商用大（dà）數據產品不同,HBASE是Google Bigtable的開源實現（xiàn）,HBASE利用Hadoop HDFS作為其文件存儲係統;用Hadoop MapReduce來處理HBASE中的海量數據。
在查詢速度（dù）上,HBASE僅次於REDIS這類緩存型數據庫,但其在上千萬、上億的大數據的查（chá）詢中,能快速定位到想要的數據。HBASE在列數（shù）據為空（kōng）的情況下,是不會占用存儲空（kōng）間,這為用戶節省不必要浪費（fèi）的空間。再者高（gāo）並發、低（dī）延遲的（de）服務更促使我們采用此技術作為數據中心（xīn）集中管理（lǐ）係統的重要構成環節。
依靠（kào）HBASE技術,將存儲所有數據中心每個時間點的設備及相關數據,用於大數據分析和（hé）報表統計使（shǐ）用。
本係統主要分三個層,采集層、雲平台層、業務層。其中采集層主要是由UPS、PDU、電表、溫濕（shī）度等動環設備與IT資產采集設備組成;雲（yún）平台層主要是存儲設備數據以及進（jìn）行大數據分析;業務層則是展示給用戶的數據中（zhōng）心集中管理係統。整體架構如圖1所示。
由采集層（céng）的各個采（cǎi）集點將各自（zì）的（de）數據匯總到（dào）監控主機後,通過MQTT協議與雲平台間進行數據（jù）交換,經過雲（yún）平台的篩選後,將屬於係統的數據中心數據進行保存以及一係列的大數據算法運算分析並保存分析後的結果;當用（yòng）戶使用數據中心集中管理係統時,係統會與雲平（píng）台間進（jìn）行交互,將需要的數據經過REDIS緩存到（dào）內存中,讓用戶體驗到高效的管理係（xì）統,而且支持多用戶同時在線瀏覽訪問（wèn）該係統。
數據（jù）中心集中管理係統不僅為用戶提供遠程監測各個數據中心的所有設備實時數據(數據保存)及告警記錄(當前告警（jǐng）、曆（lì）史告警),了解（jiě）數據中心實時情況;統計每類設備的各（gè）個告警（jǐng）發生比例以及告警設（shè）備數量,便於（yú）用戶了（le）解各（gè）數據中心告警分布情況（kuàng）並以此做出相應的安排。當係統檢測到（dào）某些重要（yào）告警後,針對該告警做出預（yù）設定相應的聯動處理,並通過短信、語音等方式實時通知相應人員,同時展示出發生點附近（jìn）的監控攝像畫麵,利於（yú）維護人員勘察告警是否對數據中（zhōng）心造成大範圍影響,實現數據（jù）中心的無人（rén）值守。同時該係統還加入了3D全景（jǐng）模（mó）型,通過三維直觀、交互易用和實時數據對接的方式（shì）,實現數據中心園區、樓（lóu）層、機房（fáng）、機櫃組（zǔ）合機櫃、設備、端口及線纜七級,模擬真實數據中心場景,全三維虛擬現實瀏覽和全鼠標虛擬現實操作,點擊各個設備可查看重要數據,並可模擬維護人員巡檢數（shù）據中心,檢測（cè）設（shè）備是否發（fā）生故（gù）障等。而且該係（xì）統增加了對IT服務設備的實時監控CPU、內存等重要（yào）數據,無需再采（cǎi）用另外一套係統來檢測IT服務設備的情況（kuàng）,便於維（wéi）護人員的操作,為數據中心（xīn）維護減少了額外開支。
跨模塊（kuài）PUE計（jì）算顧名思義即根據各個數據中心各自施工工況以及檢測點範圍,正確的（de）計算出整個（gè）數據（jù）中心或者某（mǒu）個微模塊或者多個微模塊的（de）能源效率。
目前,很多（duō）廠商部署了數據中心能耗監測係統（tǒng）,但是均存在以下缺點:
隻針對整個（gè）數據中（zhōng）心或者固定節點（diǎn）進行（háng）PUE計算,無法根據數據中心的設施變換和實（shí）際（jì）工況（kuàng）的變換進行靈活配（pèi）置,不能全（quán）麵、綜合（hé）地反映數據中心各個節（jiē）點的能耗;
計算（suàn）PUE采用的耗電量數值為當前數值,沒有將數據中心由於前期施工等產生的耗電量（liàng）考慮（lǜ）在（zài）內,因此計算結果準確性（xìng）有待提高。為了克服現有技術中存在的不足,本係統提供了一種（zhǒng）自定義的（de）數據中心能耗監測（cè）係統。
其特（tè）點在於:靈活配置測量點,累計（jì）PUE、當前PUE、曆史PUE報表全麵監（jiān）測數據中心能耗,增加計算基（jī）準時間,提高PUE結果準確性。
用戶根據各個數據中心或者各個模塊的PUE值、PUE波動趨勢,進行戰略分析及（jí）部署,為以後擴展（zhǎn）數（shù）據中心選址、節能提供有效的幫助。
本係統采（cǎi）用雙（shuāng）向（xiàng）通訊管理,除了傳統（tǒng）數據中心集中管理的上發外,還增加了下控的管理,並（bìng）且上發及下控的（de）通訊經過安全的多重加密,提高安全性。相比傳統數據中心集中（zhōng）管理上發（fā）功能需要互相知道（dào）對方IP的方式,本係統采用匯（huì）聚的方式,隻需（xū）采集（jí）設備填（tián）寫雲平台IP即可（kě）,節省了過多繁瑣的過程。
在傳統的數據中心集中管理中,主（zhǔ）要依靠人工采集和錄入設備變更信息、工作強度大、工作效率低,隨著數據中心（xīn）規模越來越大,需要管理的（de）設備數量急劇增加,傳統（tǒng）的資產管理方式已經跟不上數據中心業務發展的腳步,逐漸成為數（shù）據中心運維的（de）短板,大（dà）大的降低效（xiào）率。現在,隻要（yào）設備連接到物聯網中,即可自動獲取到（dào）各個采集點的所有設備及信（xìn）息,支持熱插（chā）拔式動態更新。
為了更好掌握及（jí）提高資源（yuán）利用率,還增加了針對容量的管理,展示（shì）出整個（gè）數據中心的容量比以及某個機櫃的容量比,通過當前容量統（tǒng）計、分（fèn）析與（yǔ）規劃,充分利用現有數據中心的容量資源,盡量延長數（shù）據中心的使用（yòng）壽命,推遲（chí）下一個數據中心的建設計劃,保護用戶投資（zī）,避免資源的浪費。摒（bìng）棄了傳統數據中心集中（zhōng）管（guǎn）理的（de）多IP分散式管理、人工錄入信息等缺點,將各個數據中心匯聚到一起實現跨區域集中管理,自動化獲取信息,實（shí）現智能化的集中管理（lǐ）。
當我們購物時,京東（dōng）、天貓網的消費數據分析會推送符合我們的傾向商品;當我們出行時,參考百度地圖的交通數（shù）據。生活中的（de）大大小小事均需要大數據的分析,而數據中心（xīn）這種嚴（yán）謹的同樣需要大數（shù）據分析,幫助用（yòng）戶更好的（de）維（wéi）護和管理數據中心。
通過MQTT,本（běn）係統已將所有數據中心數據匯聚到一起,根據發生故障期間的數據進行統計分析,根據分析結果提前診斷設備處於故障前潛伏期,提醒運維人員提前排查故障,降（jiàng）低風險。根據數據中心耗電分布（bù）情況,排查僵屍服務器,優化IT資源配置;排查非IT資源是否能（néng）耗過大,提醒用戶避免不必要的開銷或（huò）者更（gèng）換更節能有效（xiào）的設備。
數據中心建設前的設計、規（guī）劃都是按照（zhào）IT服務器滿載做的（de）,實際運行過程中往往是變工（gōng）況運行,經過（guò）大數據分析可（kě）根據運行動態數據分析改變設定值,例如（rú）空調（diào）的製冷（lěng）點設置（zhì）為18℃,冷通道上限值維持在22℃,實際運行中冷通道（dào）的溫度一（yī）直維持在22℃以下,則可以提醒運維人員嚐試提高空調溫度設定值為20℃,如此可實現節（jiē）省製冷係統電耗、節能運行（háng）的目的。
大數據分析,除（chú）了以上所列舉的示例外,它還可以做很多的（de）事情,例如能效管理、成本管理等等。它幫助數（shù）據中心（xīn）運維提高能效（xiào）、降低成本、降低故障風險。
綜上所述,將物聯網技術結合數據中心集（jí）中管理和大數據分析,為用戶提供一個智能化管理平（píng）台,簡單、便捷地管理不同區域的數據中心的運維,同（tóng）時平台會在數據中心發生告警時,主動示警相關人員的手機、郵箱,做（zuò）到遠程無人值守監控數據中心。再借助大數據分析,提前排查故障將隱患扼（è）殺在搖籃中,並（bìng）針對數（shù）據中心（xīn）的能耗情（qíng）況、製冷情況、容量占比（bǐ）等方式的分析,為用戶提供諸多節能（néng）的建議作為參考,根（gēn）據自身情況做出調整,打造出（chū）一個持久、節能的綠色數據中心。
物聯（lián）網（wǎng）技術的運用將數（shù）據中心的管理（lǐ）與運維構造（zào）的更加智能化,為（wéi）用戶帶來高效的管理體驗,相（xiàng）信在將來的5G大範圍使用（yòng）後,將（jiāng）會與之（zhī）擦出不一（yī）樣的火花,讓物聯網的技術運用更上一層。
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