[发明专利]基于物联网的机房设备故障预警系统在审

专利信息
申请号: 201710726578.9 申请日: 2017-08-22
公开(公告)号: CN107483252A 公开(公告)日: 2017-12-15
发明(设计)人: 付妍文 申请(专利权)人: 深圳企管加企业服务有限公司
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L29/08;H04L12/58
代理公司: 深圳益强知识产权代理有限公司44447 代理人: 肖婉萍
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 联网 机房设备 故障 预警系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及机房监控领域,尤其涉及对机房设备故障进行预警系统。

背景技术

机房主要用来放置计算机服务系统或通信网络的核心设备,为了保证设备正常运行,机房装有许多配套设备,与之配套的动力系统、环境系统、消防系统、保安系统必须时时刻刻稳定协调运行,任何一种异常情况都必须得到及时的有效处理,否则,将对机房中各应用系统的正常工作带来严重的后果,有可能造成由于设备故障,丢失数据而带来不可估量的损失。随着互联网技术的发展,尤其是近些年物联网概念愈来愈火热,数据中心机房数量越来越多。机房中存放大量的计算机系统、服务器等设备,充当着各个行业信息交换的枢纽。因此,对机房设备的故障进行预警十分重要。

发明内容

本发明的目的在于解决上述问题,提供了一种基于物联网的机房设备故障预警系统,用于对机房进行安全监控,以保障机房安全。

本发明的技术方案为:

本发明揭示了一种基于物联网的机房设备故障预警系统,其包括:

获取单元,适于获取多个不同类型的参考用户的设备使用数据;

标注单元,适于使用多个已知的类别标签对所述多个不同类型的参考用户的设备使用数据进行标注;

训练单元,适于对标注有所述类别标签的设备使用数据进行分类训练,以得到分类模型;

预测单元,适于获取当前设备的设备使用数据,并根据所述分类模型预测当前设备的设备使用数据的类别;

发送单元,适于对所述当前类型的设备发出所述类别对应的故障提示信息。

优选地,所述故障提示包括以电话、短消息、邮箱、即时通讯短消息或即时通讯群组消息中的任一形式或任意组合形式。

优选地,上述的即时通讯短消息为微信消息、QQ消息或钉钉消息中的一种或多种。

优选地,即时通讯群组消息为微信群消息、QQ群消息或钉钉群消息中的一种或多种。

优选地,所述故障提示信息以语言提示的方式,该方法还包括对故障严重程度进行分类的步骤,故障等级越严重和/或类别越多,提示语音音量越大,和/或音调越高。

优选地,设备使用数据包括:设备的型号、设备的使用时间、设备的故障率以及设备的维修记录。

优选地,不同类型的参考设备的的设备使用数据包括:所述多个不同类型的参考设备在预设历史时间段内的设备使用数据。

优选地,所述预测单元包括:使用所述分类模型对所述当前用户的设备使用数据进行分析,以得到设备的故障可能性。

优选地,所述提示信息还可以包括:该设备近阶段使用安全性比较高;该设备近期可能出现故障;和/或该设备预计还有多久的使用期限。

优选地,发送提示信息故障可以发送到机房监控平台上,也可以同时发送到指定的移动终端上。

本发明对比现有技术有如下的有益效果:本发明通过获取多个不同类型的参考设备的设备使用数据;使用多个已知的类别标签对所述多个参考设备的设备使用数据进行标注;对标注有所述类别标签的设备使用数据进行分类训练,以得到分类模型;获取某一类型设备的设备使用数据,并根据所述分类模型预测当前类型的设备使用数据的类别;对所述当前类型的设备发出所述类别对应的故障提示信息。

附图说明

图1示出了本发明的基于物联网的机房设备故障预警方法的实施例的流程图。

图2示出了本发明的基于物联网的机房设备故障预警系统的实施例的模块图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

图1示出了本发明的基于物联网的机房设备故障预警方法的实施例的流程图。请参见图1,本实施例的基于物联网的机房设备故障预警方法包括如下的步骤。

步骤S10:获取多个不同类型的参考设备的设备使用数据。

所述设备使用数据包括:设备的型号、设备的使用时间、设备的故障率以及设备的维修记录。

步骤S12:使用多个已知的类别标签对所述多个参考设备的设备使用数据进行标注。

所述不同类型的参考设备的的设备使用数据包括:所述多个不同类型的参考设备在预设历史时间段内的设备使用数据。

步骤S14:对标注有所述类别标签的设备使用数据进行分类训练,以得到分类模型。

通过分类训练得到的分类模型,可以判断何种设备使用数据属于何种类别。需要说明的是,每一类别设备使用数据的类别都对应一种相应的提示信息。

步骤S16:获取某一类型设备的设备使用数据,并根据所述分类模型预测当前类型的设备使用数据的类别。

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