基于跨平台多点数据采集MPCA模型的机房隐患自动上报装置及方法

摘要

一种基于跨平台多点数据采集MPCA模型的机房隐患自动上报装置及方法，其中，采集代理模块根据MPCA模型中定义的采集节点以及采集规则，对机房中被监控设备的多项指标进行数据采集，将采集的数据上报给数据分析模块；数据分析模块采用异步机制响应采集数据的多点上报，根据MPCA模型中定义的关联分析规则进行分析处理，生成不同的数据结果集；报警处理模块根据MPCA模型中定义的报警策略进行匹配，对于匹配成功的数据进行报警信号的封装，并推送给报警中心。本发明采用事件驱动的模式，实现对机房数据的采集和缺陷自动化监测上报，提高运维的工作效率,为电力信息系统的运行提供有力的技术保障。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统机房监控技术领域，具体涉及一种基于跨平台多点数据采集MPCA模型的机房隐患自动上报装置及方法。

背景技术

电力系统的机房管理信息系统的主机和网络设备，为电力信息系统的运行提供有力的技术保障。为了提高运行维护的工作效率，需要对传统的工作方式进行变革，从被动检修变为主动发现设备的缺陷和隐患。

为加强机房设备的管理，需要对机房数据的采集和缺陷上报机制进行进一步研究，完善基于多点数据采集的分析机制，发现隐患自动上报，及时处理，提高缺陷和隐患的发现率和准确率。

发明内容

本发明的针对现有技术中的不足，提供一种基于跨平台多点数据采集MPCA模型的机房隐患自动上报装置及方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于跨平台多点数据采集MPCA模型的机房隐患自动上报装置，其特征在于：

采集代理模块，根据MPCA模型中定义的采集节点以及采集规则，对机房中被监控设备的多项指标进行数据采集，将采集的数据上报给数据分析模块；

数据分析模块，包括通信组件和分析组件，所述通信组件采用异步机制响应采集数据的多点上报，并将采集数据传送给分析组件，所述分析组件汇总采集数据，根据MPCA模型中定义的关联分析规则进行分析处理，生成不同的数据结果集；

报警处理模块，根据MPCA模型中定义的报警策略进行匹配，对于匹配成功的数据进行报警信号的封装，并推送给报警中心。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

所述采集节点包括机房中的硬件设备，所述采集规则为各硬件设备的属性标签。

所述采集的数据包括设备的温度、湿度、供电数据、运行状态、运行日志、CPU运行时消耗的负载以及风扇的转速。

所述关联分析规则包括：单一采集节点的单一属性，标定单一属性点的正常数据范围值，设定报警阈值；单一采集节点的多个属性，多个属性同时满足预设条件时为正常或异常；多个采集节点的多个关联属性，多个关联属性同时满足各自的预设条件时为正常或异常。

此外，还提出了一种基于跨平台多点数据采集MPCA模型的机房隐患自动上报方法，其特征在于：

根据MPCA模型中定义的采集节点以及采集规则，对机房中被监控设备的多项指标进行数据采集，将采集的数据上报给数据分析模块；

采用异步机制响应采集数据的多点上报，汇总采集数据，根据MPCA模型中定义的关联分析规则进行分析处理，生成不同的数据结果集；

根据MPCA模型中定义的报警策略进行匹配，对于匹配成功的数据进行报警信号的封装，并推送给报警中心。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

所述采集节点包括机房中的硬件设备，所述采集规则为各硬件设备的属性标签。

所述采集的数据包括设备的温度、湿度、供电数据、运行状态、运行日志、CPU运行时消耗的负载以及风扇的转速。

所述关联分析规则包括：单一采集节点的单一属性，标定单一属性点的正常数据范围值，设定报警阈值；单一采集节点的多个属性，多个属性同时满足预设条件时为正常或异常；多个采集节点的多个关联属性，多个关联属性同时满足各自的预设条件时为正常或异常。

本发明的有益效果是：可以快速监视到被监控机房设备的异常状况；可以同时监视多个被监控设备，并且针对多个指标进行设备监控；不仅可以用在机房监控中，还可以应用在其他变电站设备监视；方便进行MPCA模型中节点和规则配置，并通过配置接口可以定义报警策略，利用极少资源达到快速监视效果。

附图说明

图1是本发明的工作流程示意图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。

MPCA是20世纪90年代中期提出的多向主元分析，本发明是基于多点数据采集MPCA模型来实现机房隐患的自动上报，能在多个主元的情况下提高监视和诊断效率，其主要包括采集代理模块、数据分析模块和报警处理模块。

采集代理模块主要应用在机房，作为整个模型的数据提供者，根据MPCA模型中定义的采集节点以及采集规则，对机房中被监控设备的多项指标进行数据采集，将采集的数据上报给数据分析模块。采集代理模块可以部署在不同平台中，依据不同平台的特点，采用平台相关的底层接口进行数据采集。其中，MPCA模型定义的采集节点主要是机房中的各类硬件设备，如机柜、空调等，而采集规则是各硬件设备的属性标签，具体来说，就是针对不同的设备需要采集不同的数据，这些都是可以预先设定好的，如针对机柜需要采集供电数据、运行状态、CPU负载等多个数据，而针对空调则只需要采集温度数据即可。采集代理模块采集的数据用于反映机房的工作状态，具体可包括：设备的温度、湿度；通过智能PDU采集供电数据，如电流和电压；设备当前的运行状态及运行日志；CPU正常运行时消耗的负载、内存使用率、硬盘使用率以及风扇的转速等。

数据分析模块，包括通信组件和分析组件，通信组件采用异步机制响应采集数据的多点上报，并将采集数据传送给分析组件；分析组件汇总采集数据，根据MPCA模型中定义的关联分析规则进行分析处理，生成不同的数据结果集。MPCA模型中描述的关联分析规则具体可包括以下几种情况：1）单一采集节点的单一属性，标定单一属性点的正常数据范围值，设定报警阈值，例如标定机柜的正常工作温度范围为18℃-25℃，处于该范围以外需要进行报警；2）单一采集节点的多个属性，多个属性同时满足预设条件时为正常或异常,例如机柜的电流和电压需要同时满足预设范围，有一个超过范围则表示供电数据不正常；3）多个采集节点的多个关联属性，多个关联属性同时满足各自的预设条件时为正常或异常，和前两点不同，此时涉及到了多个硬件设备的多个属性，例如机柜的温度与空调的温度同时超过预设的阈值，则生成机房的严重警报，需要立刻紧急处理。

报警处理模块，对分析组件生成的数据结果集进行处理，将其分为正常数据和异常数据，并根据MPCA模型中定义的异常报警策略进行算法匹配，对于匹配成功的数据进行报警信号的封装，并推送给报警中心，其中异常报警策略可包括报警方式选择、报警分组、报警格式定义、报警事件分级等。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。