一种数据中心环境巡检系统的制作方法

本发明涉及信息技术，尤指一种数据中心环境巡检系统。

背景技术

在信息化时代，大型数据中心的机房运维工作需要对机房中的各项数据进行全面且精确的采集。在对服务器、存储设备、交换机等数据中心设备的管理方面，往往依赖于设备本身提供的数据采集接口，通过网络进行采集与分析，在此方面技术已经趋于成熟。但是，在机房环境监控与巡检方面，例如温度、湿度以及机房视频采集等方面，存在各种问题，具体体现在数据采集装置往往是固定的，不够灵活，而且需要额外的安装工作，成本较高，且存在盲区。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种数据中心环境巡检系统，其能够灵活、低成本、全方位地对数据中心环境进行巡检。

为了达到本发明目的，本发明提供了一种数据中心环境巡检系统，该系统包括数据采集装置和与数据采集装置进行无线通信的网络接入装置，其中，

数据采集装置用于相对于数据中心运动、采集数据中心的环境数据、并且将数据中心的环境数据发送到网络接入装置；

网络接入装置用于与交换机进行通信，以从交换机获得对数据采集装置进行控制的控制信息，并且向交换机发送从数据采集装置接收的数据中心的环境数据。

进一步地，在一个可选的实施例中，数据采集装置是无人驾驶交通工具。

进一步地，在一个可选的实施例中，数据采集装置按照程序定义的数据采集路线行进。

进一步地，在一个可选的实施例中，按照程序定义的数据采集路线是采用人工智能技术进行定义的。

进一步地，在一个可选的实施例中，系统还包括控制接口，控制接口与数据采集装置进行通信，用于数据中心环境巡检系统的控制人员与数据采集装置进行交互。

进一步地，在一个可选的实施例中，控制接口包括可视化的图形用户界面，以用于控制人员与数据采集装置进行交互。

进一步地，在一个可选的实施例中，数据采集装置按照restful接口规范传输数据，以便于通过控制接口与其他系统集成。

进一步地，在一个可选的实施例中，无人驾驶交通工具是下列各项之中的一项、多项或组合体：无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机、无人驾驶汽车、无人驾驶轨道交通车辆以及无人驾驶船只。

进一步地，在一个可选的实施例中，数据采集装置通过下列各项中的一项或多项来采集数据中心的环境数据：温度传感器、湿度传感器和烟雾传感器。

进一步地，在一个可选的实施例中，按照程序定义的数据采集路线是由在数据采集装置中安装的可编程的人工智能模块采用人工智能技术进行定义的。

本发明实施例的有益效果在于：相比于现有的固定的数据采集装置而言，在机房环境监控与巡检方面，本发明的实施例提供的数据中心环境巡检系统能够相对于数据中心运动，因此可以全方位地围绕巡检数据中心，因此克服了在数据中心固定位置安装视频采集装置存在的监控范围有限且存在盲区的缺陷；并且克服了需要在数据中心的多个位置安装视频采集装置的缺陷，另一方面，也克服了在单一位置安装多种传感器而造成设备成本以及运营成本高的缺陷。数据采集装置通过无线通信的方式与交换机进行通信，使数据采集装置能够在灵活地运动的同时保持巡检能力，数据采集装置能够将所采集到的环境数据发送给交换机以进行进一步的控制，并且接收控制信息，从而保证了数据采集装置的运动能力以及信息传输能力。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明的实施例提供的数据中心环境巡检系统的框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

一方面，本发明的实施例提供了一种数据中心环境巡检系统，该系统包括数据采集装置101和与数据采集装置101进行无线通信的网络接入装置103，其中，

数据采集装置101用于相对于数据中心运动、采集数据中心的环境数据、并且将数据中心的环境数据发送到网络接入装置103；

网络接入装置103用于与交换机进行通信，以从交换机获得对所述数据采集装置进行控制的控制信息，并且向所述交换机发送从所述数据采集装置接收的所述数据中心的环境数据。

在本文中描述的交换机用于在数据中心环境巡检系统与数据中心环境巡检系统的控制人员之间交换信息。

本发明实施例的有益效果在于：相比于现有的固定的数据采集装置而言，在机房环境监控与巡检方面，本发明的实施例提供的数据中心环境巡检系统能够相对于数据中心运动，因此可以全方位地围绕巡检数据中心，因此克服了在数据中心固定位置安装视频采集装置存在的监控范围有限且存在盲区的缺陷；并且克服了需要在数据中心的多个位置安装视频采集装置的缺陷，另一方面，也克服了在单一位置安装多种传感器而造成设备成本以及运营成本高的缺陷。数据采集装置通过无线通信的方式与交换机进行通信，使数据采集装置能够在灵活地运动的同时保持巡检能力，数据采集装置能够将所采集到的环境数据发送给交换机以进行进一步的控制，并且接收控制信息，从而保证了数据采集装置的运动能力以及信息传输能力。

进一步地，在一个可选的实施例中，数据采集装置101是无人驾驶交通工具。在此，无人驾驶交通工具指的是不载人的交通工具。不载人的交通工具具有多方面的优点，例如，体积小、造价低、使用灵活方便、对工作环境要求低、生存能力较强等。对于计算中心的环境来说，无人驾驶交通工具可以使无人驾驶交通工具的控制人员无需靠近计算中心高温高湿度的环境，维护了控制人员的劳动保障权益。无人驾驶交通工具可以是下列各项之中的一项、多项或组合体：无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机、无人驾驶汽车、无人驾驶轨道交通车辆以及无人驾驶船只。在一个可选的实施例中，数据采集装置101按照程序定义的数据采集路线行进。在另一个可选的实施例中，按照程序定义的数据采集路线是采用人工智能技术进行定义的。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。在一个可选的实施例中，按照程序定义的数据采集路线是由在数据采集装置101中安装的可编程的人工智能模块采用人工智能技术进行定义的。在另一个可选的实施例中，按照程序定义的数据采集路线是由在数据采集装置101外部的可编程是人工智能模块采用人工智能技术进行定义的。人工智能模块即深度学习处理器，它是给电脑创造出模仿人类大脑多层大规模人工神经网络的芯片。在深度学习处理器的运行当中，计算系统的运算能力提升是决定深度学习处理效率的关键。深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。通俗讲就是指计算机通过深度神经网络，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。在此，可以使数据采集装置101自动确定巡检数据中心时的路线，减少控制人员对于巡检路线的控制。在一个可选的实施例中，所述数据采集装置通过下列各项中的一项或多项来采集所述数据中心的环境数据：温度传感器、湿度传感器和烟雾传感器。因此，数据采集装置可以在一次巡检的过程中采集多方面的数据，相对于在单一固定位置安装多种传感器的方案而言，在一次巡检的过程中采集多方面的数据能够克服在多个地点布置相同的传感器以及在单一地点布置多种不同的传感器造成的设备成本以及运营成本高的缺陷。

另一方面，数据中心环境巡检系统还包括控制接口105，该控制接口105与数据采集装置101进行通信，用于所述数据中心环境巡检系统的控制人员与所述数据采集装置进行交互。在一个可选的实施例中，控制接口105包括可视化的图形用户界面，以用于通过控制接口105的可视化的图形用户界面使控制人员容易地与数据采集装置101进行交互。在一个可选的实施例中，数据采集装置101按照restful接口规范传输数据，以便于通过控制接口105与其他系统集成。rest(representationalstatetransfer)表述性状态转换，rest指的是一组架构约束条件和原则。如果一个架构符合rest的约束条件和原则，我们就称它为restful架构。rest本身并没有创造新的技术、组件或服务，而隐藏在restful背后的理念就是使用web的现有特征和能力，更好地使用现有web标准中的一些准则和约束。虽然rest本身受web技术的影响很深，但是理论上rest架构风格并不是绑定在http上，只不过目前http是唯一与rest相关的实例。当数据采集装置101按照restful接口规范传输数据的时候，数据采集装置101因为按照规范传输数据而易于作为其他系统的一部分而与其他系统集成。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但上述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。