一种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统的制作方法

文档序号:11250770阅读:495来源:国知局

本发明涉及一种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统



背景技术:

随着云计算及虚拟化,呈现出“大规模”、“高密度”、“高能耗”、“复杂化”等特点,建设与发展新一代数据中心,提升数据中心基础设施管理将变得日趋重要,数据中心的基础架构融合管理与智能将成为数据中心发展的新趋势。

目前,运维缺乏自动化手段,被动运维,效率低下,大规模it设施带来管理压力。需要实现数据中心的自动化监控,提高系统和环境参数的及时告警能力,提高系统和环境异常变化的响应速度和监控水平。使用传感器(包括摄像头)等各种手段感知信息,就能实现统一的服务管理软件平台。

融合多传感器的信息可以得到单个传感器难以得到的性能,主要体现在提高了信息冗余性与互补性。信息融合具有的性能优势主要体现为:提高了信息的可信度和目标的可探测性,扩大了时间和空间的搜索范围,降低了推理模糊程度,改进了探测性能,增加了目标特征矢量的维数,提高了空间分辨率,增强了系统的容错能力和自适应性。

异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括cpu、gpu等处理器。异构计算近年来得到更多关注,主要是因为通过提升cpu时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而gpu等专用计算单元虽然工作频率较低,具有更多的内核数和并行计算能力,总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高,却远远没有得到充分利用。

cpu的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式,以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而gpu擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。集合两者的长处,用异构计算来达到整体性能的最佳化。

多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核),此时处理器能支持系统总线上的多个处理器,由总线控制器提供所有总线控制信号和命令信号。多核处理器的运用为多传感器信息融合提供了技术保障。

控制配置标准的工业i/o接口板。控制系统的接口有a/d转换器、d/a转换器、各种运动控制卡、计数器及数字量输入输出设备等。输入接口也称输入回路,来自传感器的信号要经过输入回路滤波、整形、放大等处理后,才能送到处理器进行运算。由于传感器检测的信号有模拟和数字两类,而计算机只能接收数字信号,因此要用输入接口电路将模拟信号转换成数字信号,即在输入接口中采用a/d转换器。

输出的电信号是数字信号,而有些执行器需要输出模拟信号,因此输出接口需要d/a转换器。同时,由于输出信号较弱,不能直接控制执行器,因此输出电路中大多采用由大功率晶体管组成的输出驱动器,由输出信号控制晶体管的导通与截止,从而控制执行器的搭铁回路。

运维预警防范系统所面临的挑战是使得系统能够通过各种软件及硬件对上下文信息进行感知,从而通过动态调整各子系统连接以及业务传送路径来隐蔽系统的异构。为应用添加上下文感知功能的目的在于减少业务过程中所需的人为干预,从而使得应用能够自动的根据环境的变化进行调整。

本发明提供了一种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统,利用多传感器获得运维环境数据,通过输入接口和上下文感知,将信号送到多核异构处理器,对多传感器进行信息融合,通过输出接口,经总线传送融合信息到控制单元,再利用控制单元,控制管理平台和预警防范,以实现事故自动预警防范。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统。本发明包括以下特征:

发明技术方案

1.一种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统,其具体步骤如下:

1)利用多传感器获得运维环境数据;

2)通过输入接口和上下文感知,将信号送到多核异构处理器;

3)使用多核异构处理器,对多传感器进行信息融合;

4)通过输出接口,经总线传送融合信息送到控制单元;

5)再利用控制单元,控制管理平台和预警防范。

附图说明

图1是基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统图。

具体实施方式

这种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统,包括如下步骤:

1)利用多传感器获得运维环境数据;

2)通过输入接口和上下文感知,将信号送到多核异构处理器;

3)使用多核异构处理器,对多传感器进行信息融合;

4)通过输出接口,经总线传送融合信息到控制单元;

5)再利用控制单元,控制管理平台和预警防范。



技术特征:

技术总结
本发明公开一种基于多核异构处理器的运维预警防范感知系统,利用多传感器获得运维环境数据,通过输入接口和上下文感知,将信号送到多核异构处理器,对多传感器进行信息融合,通过输出接口,经总线传送融合信息到控制单元,控制管理平台和预警防范,以实现事故自动预警防范。

技术研发人员:张军;徐苛
受保护的技术使用者:上海德衡数据科技有限公司
技术研发日:2017.05.10
技术公布日:2017.09.15
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