一种数据中心机房管理方法及装置与流程

本发明涉及数据中心技术领域。本发明进一步涉及一种数据中心机房管理方法及装置。

背景技术：

随着数据中心行业的发展，数据中心的管理也朝着精细化、无人值守化的方向发展。这就给数据中心的运维管理系统提出了更高的要求。

在这种背景下，机房巡检机器人的应用也就应运而生。机房巡检机器人主要是在可移动的机器人载体上部署摄像头、温湿度传感器、风速传感器等设备。以既定或实时规划的路线运动，以对不同的位置进行拍照、录像或传感器信息采集。

但是这种巡检机器人存在如下几个方面的问题：

1、结构复杂，造价较高：这种机器人的主要成本在机器人载体上，如运动系统、定位系统、自动充电系统、移动通讯系统等，对数据中心而言需要额外的成本，而这些系统又并非数据中心的核心业务；

2、很难实现对机柜内设备的监控：出于安全考虑机柜前后会设置机柜门，机柜门往往会是网孔或玻璃门，对于一些机柜来说，机柜门上还会设置防火泡棉，而巡检机器人是在机柜外部移动的，这样对机柜内设备进行拍照、录像时成像效果并不好，甚至无法拍得清晰度满足要求的图像；

3、对于一些应用场景来说，机器人很难运动至指定地点：这是针对房间内有隔断或者用模块化机房的建设形式建设的机房来讲的，其中以模块化机房为例，模块化机房内设有封闭冷(热)通道，通道两端设有通道门，这类通道门往往是需要手动开启的，巡检机器人很难做到仿人工开启，也就是说，巡检机器人很难进入通道内部。

4、无法及时发现问题：对于大型的机房来说，巡检机器人进行一轮巡检需要一定的时间，这就造成了对于一些突发的问题机器人可能无法及时报警。

以上几点原因也造成了现在巡检机器人无法大规模应用。

因此，针对目前机房巡检机器人应用困难的问题，需要提出一种成本较低、应用范围更全面、时效性更好地实现对数据中心设备的监控管理的方式。

技术实现要素：

一方面，本发明基于上述目的提出了一种数据中心机房管理方法，其中该方法包括以下步骤：

接收柜门内侧的视频采集装置采集的机柜的正投影图像；

识别正投影图像中的机柜的各个u标及各个u标对应的u位区域的图形，并根据各个u位区域的图形生成设备分布表；

基于设备分布表分别截取正投影图像中的各个u位的各个设备的图形，并根据各个设备的图形生成设备型号分布表；

基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指示灯状态判断相应设备的运行状态；

基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指定位置的颜色判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中接收柜门内侧的视频采集装置采集的机柜的正投影图像进一步包括：

接收由视频采集装置的多个摄像头在同一时刻采集的机柜的相应区段的正投影图像；

将各个区段的正投影图像裁剪、拼接成机柜的正投影图像。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中识别正投影图像中的机柜的各个u标及各个u标对应的u位区域的图形，并根据各个u位区域的图形生成设备分布表进一步包括：

响应于u位区域的图形中包括第一图形，将设备分布表中相应的u标对应的表位设置为空；

响应于u位区域的图形中不包括第一图形，将设备分布表中相应的u标对应的表位设置相应标识符；

响应于相邻的u位区域之间没有第二图形，将设备分布表中相应的相邻u标对应的表位设置同一标识符。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中基于设备分布表分别截取正投影图像中的各个u位的各个设备的图形，并根据各个设备的图形生成设备型号分布表进一步包括：

根据设备分布表中各个标识符水平截取正投影图像中的各个u位的图像区段；

识别各个u位的图像区段中的第三图形并基于识别的第三图形竖直截取各个u位的各个设备的图形；

将各个u位的各个设备的图形与预设的图片库进行对比以识别各个设备的型号；

基于识别的型号生成设备型号分布表。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中将各个u位的各个设备的图形与预设的图片库进行对比以识别各个设备的型号进一步包括：

响应于设备的图形与预设的图片库进行对比无法识别设备的型号，发出人工校正请求并以接收到的人工输入的型号作为相应设备的型号。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指示灯状态判断相应设备的运行状态进一步包括：

基于设备型号分布表从预设的设备规则表中读取相应型号的指示灯位置及指示灯规则；

根据指示灯位置从正投影图像中识别相应像素的颜色；

根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态进一步包括：

响应于相应像素的颜色与指示灯规则中规定的正常颜色不相同，发出实时采集指令使得视频采集装置转为录像模式；

接收并分析视频采集装置发送的与时间相关的多个正投影图像中指示灯位置对应的相应像素的颜色的变化与时间的关系；

响应于颜色的变化与时间的关系与指示灯规则中规定的正常关系不相同，判断设备运行状态异常并基于指示灯规则分析异常原因。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态进一步包括：

响应于相应像素的颜色与指示灯规则中规定的正常颜色相同，判断设备运行状态正常；和

响应于颜色的变化与时间的关系与指示灯规则中规定的正常关系相同，判断设备运行状态正常。

根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例，其中基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指定位置的颜色判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态进一步包括：

基于设备型号分布表从预设的设备规则表中读取具有可位移物体且无指示灯的设备相应指定位置及指定位置的位置规则；

从正投影图像中识别指定位置的对应的像素的颜色；

根据位置规则基于正投影图像中识别的对应的像素的颜色判断可位移物体的姿态；

根据可位移物体的姿态判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态。

另一方面，本发明还提出了一种数据中心机房管理装置，其中该装置包括：

视频采集装置，该视频采集装置安装于机房的柜门内侧，并且该视频采集装置包括竖直排列的多个摄像头、与多个摄像头电连接的集线器和安装多个摄像头及集线器的采集装置基板；

信息处理装置，该信息处理装置与集线器电连接，并且信息处理装置包括至少一个处理器和存储器，存储器存储有处理器可运行的程序指令，程序指令在被处理器运行时执行前述任一项实施例的数据中心机房管理方法的步骤。

采用上述技术方案，本发明至少具有如下有益效果：通过在机柜前门处安装视频采集装置，直接对机柜内的设备进行拍摄，并对拍摄得到的图像进行分析，以此判断机柜内设备的运行状态；由于前门安装的摄像头的位置是固定的，在进行图像分析时可采用直接读取有效信息处的像素点，例如可以直接通过某两个像素点的rgb(红绿蓝)值判断具有可位移物体的设备的状态，比常规的图像识别技术节省了大量的计算资源；与巡检机器人相比，只保留了通过图像分析技术实现机房管理这一功能的核心系统(摄像头、必要的信息处理装置等)，未包含其他辅助系统(如运动系统、定位系统等)，极大程度上节约了数据中心的非核心业务成本。

本发明提供了实施例的各方面，不应当用于限制本发明的保护范围。根据在此描述的技术可设想到其它实施方式，这对于本领域普通技术人员来说在研究以下附图和具体实施方式后将是显而易见的，并且这些实施方式意图被包含在本申请的范围内。

下面参考附图更详细地解释和描述了本发明的实施例，但它们不应理解为对于本发明的限制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对现有技术和实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，附图中的部件不一定按比例绘制，并且可以省略相关的元件，或者在一些情况下比例可能已经被放大，以便强调和清楚地示出本文描述的新颖特征。另外，如本领域中已知的，结构顺序可以被不同地布置。

图1示出了根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例的示意性框图；

图2示出了根据本发明的数据中心机房管理方法的又一实施例的部分流程的示意图；

图3示出了根据本发明的数据中心机房管理方法的又一实施例的部分流程的示意图；

图4示出了根据本发明的数据中心机房管理方法的又一实施例的部分流程的示意图；

图5示出了根据本发明的数据中心机房管理装置的实施例的示意图；

图6示出了根据本发明的数据中心机房的系统架构示意图；

图7示出了根据本发明的数据中心机房的柜门的示意性立体图。

具体实施方式

虽然本发明可以以各种形式实施，但是在附图中示出并且在下文中将描述一些示例性和非限制性实施例，但应该理解的是，本公开将被认为是本发明的示例并不意图将本发明限制于所说明的具体实施例。

在下文就本发明的实施例的说明中需要注意的是，其中提到的步骤的编号在没有特殊说明的情况下，仅用于便捷明确地指示该步骤，并不限定所述步骤的顺序。

针对目前机房巡检机器人应用困难的问题，本发明提出了基于图像识别的数据中心机房管理方法和应用该方法的装置及相应的机柜，通过在机柜前门处安装视频采集装置，直接对机柜内的设备进行拍摄，并对拍摄得到的图像进行分析，以此判断机柜内设备的运行状态。并且，由于前门安装的摄像头的位置是固定的，在进行图像分析时可采用直接读取有效信息处的像素点，例如可以直接通过某两个像素点的rgb(红绿蓝)值判断具有可位移物体且无指示灯的设备的状态，比常规的图像识别技术节省了大量的计算资源。另外，与巡检机器人相比，只保留了通过图像分析技术实现机房管理这一功能的核心系统(摄像头、必要的信息处理装置等)，未包含其他辅助系统(如运动系统、定位系统等)，极大程度上节约了数据中心的非核心业务成本。

换句话说，本发明的数据中心管理方法主要包括资产管理、指示灯识别和物理位置变化识别等主要功能。资产管理是指判断机柜内u位上是否上架了设备，以及通过和设备正面照片图像库比对，判断上架了何种设备。指示灯识别主要是对it设备上的指示灯进行识别，通过指示灯的颜色、闪烁频率判断it设备工作状态是否异常。物理位置变化识别是指对于一些具有可位移物体且无指示灯的设备可以通过物理位置变化显示设备的状态，如断路器的开关状态可以通过操作手柄的位置判断断路器的开关状态。

下面参考附图以实施例具体解释说明根据本发明的数据中心机房管理方法及装置。

图1示出了根据本发明的数据中心机房管理方法的实施例的示意性框图。在如图1所示的实施例中，该方法至少包括以下步骤：

s1：接收柜门内侧的视频采集装置采集的机柜的正投影图像；

s2：识别正投影图像中的机柜的各个u标及各个u标对应的u位区域的图形，并根据各个u位区域的图形生成设备分布表；

s3：基于设备分布表分别截取正投影图像中的各个u位的各个设备的图形，并根据各个设备的图形生成设备型号分布表；

s4：基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指示灯状态判断相应设备的运行状态；

s5：基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指定位置的颜色判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态。

总的来说，本发明的方法基于首先对数据中心机房进行资产管理，在初次使用时以及间隔一定的时间对it设备进行拍照。当s1接收到接收柜门内侧的视频采集装置采集的机柜的正投影图像(即照片)后，s2在照片中沿着两侧的u标进行逐u分析得到一个机柜内的设备分布表。这时的分布表只包含某个u位是否有上架的设备，以及所上架的设备占据的u数信息，不能识别具体设备的型号。因此s3基于设备分布表分别截取正投影图像中的各个u位的各个设备的图形，并根据各个设备的图形生成设备型号分布表，也就是说，通过s3进一步识别各个设备的具体型号，由此生成设备型号分布表。在此基础上，对数据中心机房进行指示灯识别和物理位置变化识别。具体地，s4进行指示灯识别，基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指示灯状态判断相应设备的运行状态。也就是说，通过指示灯的识别以及识别出的指示灯的状态判断相应的设备的运行状态。此外，s5进行物理位置变化识别，基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指定位置的颜色判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态。也就是说，基于物理位置变化识别的功能对一些特定的具有可位移物体且无指示灯的设备(例如断路器等)通过识别指定位置的颜色来判断设备的运行状态。

下面残开图2至4所示的根据本发明的数据中心机房管理方法的又一实施例的部分流程的示意图进一步解释本发明的其它实施例。

如图2所示，在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s1接收柜门内侧的视频采集装置采集的机柜的正投影图像进一步包括：

s11：接收由视频采集装置的多个摄像头在同一时刻采集的机柜的相应区段的正投影图像；

s12：将各个区段的正投影图像裁剪、拼接成机柜的正投影图像。

也就是说，在一些实施例中，视频采集装置具有多个摄像头，s11接收由视频采集装置的多个摄像头在同一时刻采集的机柜的相应区段的正投影图像。对几个摄像头拍摄的图片(正投影图像)进行拼接和裁剪，得到只包含该机柜的it设备的正面照片，即整个机柜的正投影图像，即s12将各个区段的正投影图像裁剪、拼接成机柜的正投影图像。

在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s2识别正投影图像中的机柜的各个u标及各个u标对应的u位区域的图形，并根据各个u位区域的图形生成设备分布表进一步包括：

s2a：响应于u位区域的图形中包括第一图形，将设备分布表中相应的u标对应的表位设置为空；

s2b：响应于u位区域的图形中不包括第一图形，将设备分布表中相应的u标对应的表位设置相应标识符；

s2c：响应于相邻的u位区域之间没有第二图形，将设备分布表中相应的相邻u标对应的表位设置同一标识符。

具体地说，生成设备分布表的重点是识别每个u位占据的区域以及两个u位之间的分界线。如果u位区域为包含方孔条，即当u位区域的图形中包括第一图形时，那么可以判断该u位没有上架任何设备，s2a将设备分布表中相应的u标对应的表位设置为空。如果u位区域为未包含方孔条，即当u位区域的图形中不包括第一图形时，那么可以判断该u位上架有设备，s2b将设备分布表中相应的u标对应的表位设置相应标识符。如果两个相邻的u位之间有明显的分界线(即第二图形)，那么说明此处位两个设备的分界线，反之如果两个相邻的u位之间没有明显的分界线，即相邻的u位区域之间没有第二图形，说明这两个相邻的u位被同一个设备占据，s2c将设备分布表中相应的相邻u标对应的表位设置同一标识符。

在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s3基于设备分布表分别截取正投影图像中的各个u位的各个设备的图形，并根据各个设备的图形生成设备型号分布表进一步包括：

s31：根据设备分布表中各个标识符水平截取正投影图像中的各个

u位的图像区段；

s32：识别各个u位的图像区段中的第三图形并基于识别的第三图形竖直截取各个u位的各个设备的图形；

s33：将各个u位的各个设备的图形与预设的图片库进行对比以识别各个设备的型号；

s34：基于识别的型号生成设备型号分布表。

也就是说，s31根据设备分布表中各个标识符水平截取正投影图像中的各个u位的图像区段，即根据设备分布表对先前得到的整张的正投影图像进行水平裁剪得到多个水平分割的图像区段。然后s32识别各个u位的图像区段中的第三图形，即设备与设备间的分界线，并基于识别的第三图形竖直截取各个u位的各个设备的图形，得到与设备区域对应的多个小图片。然后s33将各个u位的各个设备的图形与预设的图片库进行对比以识别各个设备的型号，即将这些小图片与设备正面图片库进行对比，判断每个设备的型号。最后s34基于识别的型号生成设备型号分布表，即带型号的设备分表，如图2至4中的设备分布表(带型号)。

在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s33将各个u位的各个设备的图形与预设的图片库进行对比以识别各个设备的型号进一步包括：响应于设备的图形与预设的图片库进行对比无法识别设备的型号，发出人工校正请求并以接收到的人工输入的型号作为相应设备的型号。对于it设备来说，有时仅靠正面图片可能无法完全确定设备型号，或者相应的型号尚未录入预设的库中。这时还需要人工介入，进行校核。

另外，每隔一段时间重复上述过程得到与时间相关的多张设备分布表，将这几张设备表进行时间维度的对比，可以得到设备的变化信息。

参见图3，在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s4基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指示灯状态判断相应设备的运行状态进一步包括：

s41：基于设备型号分布表从预设的设备规则表中读取相应型号的指示灯位置及指示灯规则；

s42：根据指示灯位置从正投影图像中识别相应像素的颜色；

s43：根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态。

在得到了设备型号分布表之后，可以综合分析该设备型号分布表与事先定义好的设备规则表中的指示灯位置信息。可以得出机柜内可供分析的指示灯所在的位置。随后根据上述位置在整张图片中定位指示灯的位置，并得到此处的颜色。在得到此处的颜色后可与设备规则表中指示灯的颜色显示规则比较。具体地说，首先s41基于设备型号分布表从预设的设备规则表中读取相应型号的指示灯位置及指示灯规则。然后s42根据指示灯位置从正投影图像中识别相应像素的颜色。最后s43根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态。

进一步地，在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s43根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态进一步包括：

s431：响应于相应像素的颜色与指示灯规则中规定的正常颜色不相同，发出实时采集指令使得视频采集装置转为录像模式；

s432：接收并分析视频采集装置发送的与时间相关的多个正投影图像中指示灯位置对应的相应像素的颜色的变化与时间的关系；

s433：响应于颜色的变化与时间的关系与指示灯规则中规定的正常关系不相同，判断设备运行状态异常并基于指示灯规则分析异常原因。

也就是说，如果指示灯位置对应的像素颜色不正常，那么说明该状态可能为异常状态或者可能处于闪烁状态，这时将拍照模式改为摄像模式，在进一步分析指示灯的闪烁频率，即当相应像素的颜色与指示灯规则中规定的正常颜色不相同时，s431发出实时采集指令使得视频采集装置转为录像模式。随后s432接收并分析视频采集装置发送的与时间相关的多个正投影图像中指示灯位置对应的相应像素的颜色的变化与时间的关系，该颜色的变化与时间的关系代表了指示灯的闪烁频率。如果指示灯为异常闪烁或者异常长亮或异常长灭，那么可以说明该指示灯指示的状态为异常状态，此时可以再根据备规则表中指示灯的颜色显示规则分析异常类型，即当颜色的变化与时间的关系与指示灯规则中规定的正常关系不相同时，s433判断设备运行状态异常并基于指示灯规则分析异常原因。

此外，在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s43根据指示灯规则基于正投影图像中识别的相应像素的颜色判断设备的运行状态进一步包括：

s434：响应于相应像素的颜色与指示灯规则中规定的正常颜色相同，判断设备运行状态正常；和

s435：响应于颜色的变化与时间的关系与指示灯规则中规定的正常关系相同，判断设备运行状态正常。

如果指示灯颜色为正常颜色，那么可说明该指示灯所指示的状态为正常状态，即当相应像素的颜色与指示灯规则中规定的正常颜色相同时，s434判断设备运行状态正常。并且，如果指示灯为正常状态的闪烁，那么仍说明状态为正常状态，即当颜色的变化与时间的关系与指示灯规则中规定的正常关系相同时，s435判断设备运行状态正常。

需要注意的是，正常状态下规定为拍照模式是对应于在指示灯正常状态下为某个颜色长亮或低频闪烁的规则下进行的。这时拍照频率应小于闪烁频率。若指示灯的正常状态为高频，那么正常状态下也应为摄像模式。

如图4所示，在本发明的数据中心机房管理方法的一些实施例中，步骤s5基于正投影图像和设备型号分布表通过识别指定位置的颜色判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态进一步包括：

s51：基于设备型号分布表从预设的设备规则表中读取具有可位移物体且无指示灯的设备相应指定位置及指定位置的位置规则；

s52：从正投影图像中识别指定位置的对应的像素的颜色；

s53：根据位置规则基于正投影图像中识别的对应的像素的颜色判断可位移物体的姿态；

s54：根据可位移物体的姿态判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态。

这一功能与指示灯识别类似也是先定位位置，不过在定位位置时需定位到可位移物体可能出现的几个位置，然后再对这几个位置进行比较，分析出可位移物体具体出现在哪个位置，最后判断其所对应的状态。具体地，s51基于设备型号分布表从预设的设备规则表中读取具有可位移物体且无指示灯的设备相应指定位置及指定位置的位置规则，如图4中的位置1、位置2及相应的颜色参数。然后s52从正投影图像中识别指定位置的对应的像素的颜色，如图4中，位置1识别出类白色或较浅的颜色，位置2识别出类黑色或较深的颜色。然后，s53根据位置规则基于正投影图像中识别的对应的像素的颜色判断可位移物体的姿态，即位置1为类白色或较浅的颜色且位置2为类黑色或较深的颜色时，该可位移物体(即操作手柄)为向下偏置姿态。最后，s54根据可位移物体的姿态判断具有可位移物体且无指示灯的设备的运行状态，例如根据该可位移物体(即操作手柄)的向下偏置姿态判断该设备(例如断路器)的运行状态。

另一方面，本发明还提出了一种数据中心机房管理装置100，如图5所示，其中该装置100包括：

视频采集装置1，该视频采集装置1安装于机房的柜门7内侧，并且该视频采集1装置包括竖直排列的多个摄像头1.1、与多个摄像头1.1电连接的集线器1.3和安装多个摄像头1.1及集线器1.3的采集装置基板1.2；

信息处理装置2，该信息处理装置2与集线器1.3电连接，并且信息处理装置2包括至少一个处理器和存储器，存储器存储有处理器可运行的程序指令，程序指令在被处理器运行时执行前述任一项实施例的数据中心机房管理方法的步骤。

更进一步地，如图6所示，在该实施例中，该装置主要包含视频采集装置1、信息处理装置2或3、集中管理装置4。其中视频采集装置1主要由一排竖直排列的摄像头1.1、采集装置基板1.2、采集装置集线器1.3组成。

优选地，摄像头1.1为广角摄像头，数量根据机柜大小、广角程度等因素确定，通常情况下优选为4个，从而确保覆盖整个机柜内设备部署区域。进一步地，该摄像头1.1为包含usb接口的模块化摄像头，这类摄像头目前以广泛应用在其他领域中，性能稳定，且usb接口可以方便的通过usb集线器汇总。相应的，采集装置集线器1.3优选为usb集线器，用于汇总四个摄像头1.1采集的图像，并连接至信息处理装置2或3上。采集装置基板1.2除了用于固定摄像头1.1、采集装置集线器1.3外，还用于固定线缆、安装闪光灯以及一些其他扩充功能时需要安装的设备，如温湿度传感器等。优选的，视频采集装置上设有闪光灯等补光装置，这样可以保证拍照或录像的质量，也可以实现整个机房的关灯运行。

进一步地，视频采集装置1安装于机柜柜门7(见图7)内侧(即前门内侧)。为保证视频采集装置1与it设备间有足够的距离，在实施例中将机柜柜门7设计为v型截面结构或类v型截面结构。

此外，信息处理装置包括集中式信息处理装置2和分布式信息处理装置3。此处为方便说明在图3所示的实施例中同时包含了这两种方式，但是也可以只选用其中一种。该信息处理装置2或3与集线器1.3电连接，并且信息处理装置2或3包括至少一个处理器和存储器，存储器存储有处理器可运行的程序指令，程序指令在被处理器运行时执行前述任一项数据中心机房管理方法的实施例的步骤。

集中式信息处理装置2是指针对相邻的几个机柜配置一台信息处理装置用于对这几台机柜内拍摄的照片或录像进行处理，并上传至集中管理装置。这种方式可以高效的利用信息处理装置的计算资源，以及节省集中管理装置的通讯接口数量。分布式信息处理装置3是指针对每个机柜配置一台小型的信息处理装置，用于的其对应的机柜内拍摄的照片或录像进行处理，并上传至集中管理装置。这种方式每个机柜独立性较高，部署灵活，可以在工厂内进行标准化预装。上述两种方式可以根据实际需要灵活选择。

另外，在一些实施例中，数据中心机房管理装置还包括集中管理装置4用来对多个信息处理装置2、3进行结果收集、整理、分析并提供统一的展示、报警平台。集中管理装置4可将分析结果上传至上层监控平台6，或直接接至监控显示终端5。

本文所述的计算机可读存储介质(例如存储器)可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。作为例子而非限制性的，非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦写可编程rom(eeprom)或快闪存储器。易失性存储器可以包括随机存取存储器(ram)，该ram可以充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的，ram可以以多种形式获得，比如同步ram(dram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddrsdram)、增强sdram(esdram)、同步链路dram(sldram)、以及直接rambusram(drram)。所公开的方面的存储设备意在包括但不限于这些和其它合适类型的存储器。

采用上述技术方案，本发明至少具有如下有益效果：通过在机柜前门处安装视频采集装置，直接对机柜内的设备进行拍摄，并对拍摄得到的图像进行分析，以此判断机柜内设备的运行状态；由于前门安装的摄像头的位置是固定的，在进行图像分析时可采用直接读取有效信息处的像素点，例如可以直接通过某两个像素点的rgb(红绿蓝)值判断具有可位移物体且无指示灯的设备的状态，比常规的图像识别技术节省了大量的计算资源；与巡检机器人相比，只保留了通过图像分析技术实现机房管理这一功能的核心系统(摄像头、必要的信息处理装置等)，未包含其他辅助系统(如运动系统、定位系统等)，极大程度上节约了数据中心的非核心业务成本。

应当理解的是，在技术上可行的情况下，以上针对不同实施例所列举的技术特征可以相互组合，从而形成本发明范围内的另外实施例。此外，本文所述的特定示例和实施例是非限制性的，并且可以对以上所阐述的结构、步骤及顺序做出相应修改而不脱离本发明的保护范围。

在本申请中，反意连接词的使用旨在包括连接词。定或不定冠词的使用并不旨在指示基数。具体而言，对“该”对象或“一”和“一个”对象的引用旨在表示多个这样对象中可能的一个。然而，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。此外，可以使用连接词“或”来传达同时存在的特征，而不是互斥方案。换句话说，连接词“或”应理解为包括“和/或”。术语“包括”是包容性的并且具有与“包含”相同的范围。

上述实施例，特别是任何“优选”实施例是实施方式的可能示例，并且仅仅为了清楚理解本发明的原理而提出。在基本上不脱离本文描述的技术的精神和原理的情况下，可以对上述实施例做出许多变化和修改。所有修改旨在被包括在本公开的范围内。