[发明专利]数据中心远程智能运维管理方法及系统

权利要求书

1.数据中心远程智能运维管理方法，其特征在于，包括：

获取数据中心运行数据及环境数据，其中，所述运行数据包括空调运行数据、IT设备运行数据、网络管理数据和UPS数据，所述环境数据包括数据机房环境数据和气候环境数据；

根据决策规则和预测模型，对所述运行数据和所述环境数据进行预测；

根据预测结果对数据中心设备进行调度管理及故障预警。

2.根据权利要求1所述的数据中心远程智能运维管理方法，其特征在于，所述根据预测结果对数据中心设备进行调度管理及故障预警的步骤，包括：

根据预测结果对数据中心设备进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作；或者，

根据预测结果对数据中心设备的故障进行预警指示。

3.根据权利要求2所述的数据中心远程智能运维管理方法，其特征在于，所述根据预测结果对数据中心设备进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作的步骤，包括：

判断服务器的CPU利用率是否大于CPU利用率上限阈值；

当CPU利用率不大于CPU利用率上限阈值时，判断CPU利用率是否小于CPU利用率下限阈值；当CPU利用率小于CPU利用率下限阈值时，利用时间序列自回归AR模型预测未来m个时刻的CPU利用率，当判断出m个时刻的CPU利用率是否均小于CPU利用率下限阈值时，进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作；

当CPU利用率大于CPU利用率上限阈值时，利用时间序列自回归AR模型预测未来m个时刻的CPU利用率，当判断出m个时刻的CPU利用率是否均大于CPU利用率上限阈值时，进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作。

4.根据权利要求3所述的数据中心远程智能运维管理方法，其特征在于，所述根据预测结果对数据中心设备的故障进行预警指示的步骤，包括：

根据决策树模型或Apriori模型对运行数据进行分析，通过决策规则确定数据中心设备的故障风险等级，根据风险等级向操作人员发送预警指示。

5.根据权利要求3所述的数据中心远程智能运维管理方法，其特征在于，所述时间序列自回归AR模型可由支持向量机SVM或神经元网络模型替代。

6.数据中心远程智能运维管理系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取数据中心运行数据及环境数据，其中，所述运行数据包括空调运行数据、IT设备运行数据、网络管理数据和UPS数据，所述环境数据包括数据机房环境数据和气候环境数据；

预测模块，用于根据决策规则和预测模型，对所述运行数据和所述环境数据进行预测；

操作模块，用于根据预测结果对数据中心设备进行调度管理及故障预警。

7.根据权利要求6所述的数据中心远程智能运维管理系统，其特征在于，所述操作模块，包括：

调度单元，用于根据预测结果对数据中心设备进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作；

预警单元，用于根据预测结果对数据中心设备的故障进行预警指示。

8.根据权利要求7所述的数据中心远程智能运维管理系统，其特征在于，所述调度单元，包括：

判断子单元，用于判断服务器的CPU利用率是否大于CPU利用率上限阈值；

第一执行子单元，用于当CPU利用率不大于CPU利用率上限阈值时，判断CPU利用率是否小于CPU利用率下限阈值；当CPU利用率小于CPU利用率下限阈值时，利用时间序列自回归AR模型预测未来m个时刻的CPU利用率，当判断出m个时刻的CPU利用率是否均小于CPU利用率下限阈值时，进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作；

第二执行子单元，用于当CPU利用率大于CPU利用率上限阈值时，利用时间序列自回归AR模型预测未来m个时刻的CPU利用率，当判断出m个时刻的CPU利用率是否均大于CPU利用率上限阈值时，进行虚拟机迁移操作或服务器休眠操作或服务器关机操作。

9.根据权利要求8所述的数据中心远程智能运维管理系统，其特征在于，所述预警单元具体用于根据决策树模型或Apriori模型对运行数据进行分析，通过决策规则确定数据中心设备的故障风险等级，根据风险等级向操作人员发送预警指示。