列头柜功耗的检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术属于通信，尤其涉及一种列头柜功耗的检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着大数据和云计算技术的普及以及业务量和数据量的增大，导致服务器集群的规模与日俱增，而列头柜作为一组服务器集群功耗控制的基础单元，因此基于列头柜功耗是否异常的准确判断是提升云计算能力的基础环节。目前已有的对于列头柜功耗是否异常的判断手段中仅仅通过利用仪器直接测量列头柜的实际功耗，来判断列头柜是否功耗异常，因此造成判断不准确。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种列头柜功耗的检测方法、装置、设备及存储介质，能够与基于列头柜所控制的服务器的中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率以及网卡带宽使用率、中央处理器风扇温度、内存利用率以及显卡数据的指标数据，确定列头柜功耗是否异常。

2、第一方面，本技术实施例提供一种列头柜功耗的检测方法，包括：

3、获取第一预设时间段内列头柜所控制的至少一个服务器的第一采集数据，每个服务器的第一采集数据包括多个第一子采集数据，每个第一子采集数据中包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率、中央处理器风扇温度、内存利用率以及显卡数据中的至少三种采集数据；

4、按照预设的加权规则分别对每个服务器的多个第一子采集数据中的每种采集数据的最大值进行加权，得到每种采集数据分别对应的加权值；

5、分别计算至少一个服务器的每种采集数据分别对应的加权值求取平均值，得到每种采集数据对应的加权平均值；

6、基于每种采集数据对应的加权平均值，确定列头柜的功耗检测值；

7、在功耗检测值大于预设的功耗阈值的情况下，生成列头柜功耗异常的提示信息。

8、可选地，按照预设的加权规则分别对每个服务器的多个第一子采集数据中的每种采集数据的最大值进行加权，得到每种采集数据分别对应的加权值，包括：

9、获取至少一个服务器中的每个服务器的额定功率；

10、计算至少一个服务器的额定功率平均值；

11、将每个服务器的额定功率与额定功率平均值的比值确定为对应服务器的加权系数；

12、根据加权系数分别对每个服务器的多个第一子采集数据中的每种采集数据的最大值进行加权。

13、可选地，基于每种采集数据对应的加权平均值，确定列头柜的功耗检测值，满足以下条件：

14、y＝a+bf1+cf2+df3+...+nfn

15、其中，y为功耗检测值，a、b、c、d以及n为常数，f1,f2,f3...fn分别为每种采集数据对应的加权平均值。

16、可选地，方法还包括：

17、获取第二预设时间段内列头柜所控制的至少一个服务器的第二采集数据，每个服务器的第二采集数据中包括多个第二子采集数据，每个第二子采集数据中包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率、中央处理器风扇温度、内存利用率以及显卡数据中的至少三种采集数据；

18、根据预设的概率密度算法，分别计算出每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，以及计算出每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度；

19、根据预设的检测分值算法，通过每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第一子采集数据对应的第一检测分值，以及

20、根据预设的检测分值算法，通过每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第二子采集数据对应的第二检测分值；

21、对第一检测分值以及第二检测分值进行排序；

22、在预设数量的较大的检测分值中有大于阈值的检测分值类型为第一检测分值情况下，生成因服务器功耗异常导致列头柜功耗异常的提示信息。

23、可选地，根据预设的概率密度算法，分别计算出每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，以及计算出每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，包括：

24、分别将每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值，以及

25、分别将每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值；

26、分别计算每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值落入预设区间的概率，得到每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，以及

27、分别计算每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的的归一化值落入预设区间的概率，每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度。

28、可选地，分别将每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值，以及分别将每个服务器的的每个第二子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值，满足以下条件：

29、

30、其中，xj为每个第一子采集数据中的第i种采集数据对应的第i归一化值，xi为第i归一化值对应的每个第一子采集数据中的第i种采集数据，xmin为多个第一子采集数据中的第i种采集数据的最小值，xmax为多个第一子采集数据中的第i种采集数据的最大值，其中i为整数；或者

31、xj为每个第二子采集数据中的第j种采集数据对应的第j归一化值，xi为每个第二子采集数据中的第j种采集数据，xmin为多个第二子采集数据中的第j种采集数据的最小值，xmax为多个第二子采集数据中的第j种采集数据的最大值，其中j为整数。

32、可选地，根据预设的检测分值算法，通过每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第一子采集数据对应的第一检测分值，以及

33、根据预设的检测分值算法，通过每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第二子采集数据对应的第二检测分值，满足以下条件：

34、

35、其中，hbos(p)为第一检测分值，p1(p)，p2(p)，p3(p)...pn(p)分别为每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，或者hbos(p)为第二检测分值，p1(p)，p2(p)，p3(p)...pn(p)分别为每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度。

36、可选地，所述每个服务器的第一子采集数据包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率；

37、所述每个服务器的第二子采集数据包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率。第二方面，本技术实施例提供一种列头柜功耗的检测装置，包括：

38、获取模块，用于获取第一预设时间段内列头柜所控制的至少一个服务器的第一采集数据，每个服务器的第一采集数据包括多个第一子采集数据，每个第一子采集数据中包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率、中央处理器风扇温度、内存利用率以及显卡数据中的至少三种采集数据；

39、加权模块，用于按照预设的加权规则分别对每个服务器的多个第一子采集数据中的每种采集数据的最大值进行加权，得到每种采集数据分别对应的加权值；

40、计算模块，用于分别计算至少一个服务器的每种采集数据分别对应的加权值求取平均值，得到每种采集数据对应的加权平均值；

41、确定模块，用于基于每种采集数据对应的加权平均值，确定列头柜的功耗检测值；

42、提示模块，用于在功耗检测值大于预设的功耗阈值的情况下，生成列头柜功耗异常的提示信息。

43、可选地，加权模块按照预设的加权规则分别对每个服务器的多个第一子采集数据中的每种采集数据的最大值进行加权，得到每种采集数据分别对应的加权值，包括：

44、获取模块，还用于获取至少一个服务器中的每个服务器的额定功率；

45、计算模块，还用于计算至少一个服务器的额定功率平均值；

46、确定模块，还用于将每个服务器的额定功率与额定功率平均值的比值确定为对应服务器的加权系数；

47、加权模块，还用于根据加权系数分别对每个服务器的多个第一子采集数据中的每种采集数据的最大值进行加权。

48、可选地，确定模块基于每种采集数据对应的加权平均值，确定列头柜的功耗检测值，满足以下条件：

49、y＝a+bf1+cf2+df3+...+nfn

50、其中，y为功耗检测值，a、b、c、d以及n为常数，f1,f2,f3...fn分别为每种采集数据对应的加权平均值。

51、可选地，装置还包括：

52、获取模块，还用于获取第二预设时间段内列头柜所控制的至少一个服务器的第二采集数据，每个服务器的第二采集数据中包括多个第二子采集数据，每个第二子采集数据中包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率、中央处理器风扇温度、内存利用率以及显卡数据中的至少三种采集数据；

53、计算模块，还用于根据预设的概率密度算法，分别计算出每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，以及计算出每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度；

54、确定模块，还用于根据预设的检测分值算法，通过每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第一子采集数据对应的第一检测分值，以及

55、根据预设的检测分值算法，通过每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第二子采集数据对应的第二检测分值；

56、排序模块，用于对第一检测分值以及第二检测分值进行排序；

57、提示模块，还用于在预设数量的较大的检测分值中有大于阈值的检测分值类型为第一检测分值情况下，生成因服务器功耗异常导致列头柜功耗异常的提示信息。

58、可选地，计算模块根据预设的概率密度算法，分别计算出每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，以及计算出每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，包括：

59、计算模块，还用于分别将每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值，以及

60、分别将每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值；

61、计算模块，还用于分别计算每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值落入预设区间的概率，得到每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，以及

62、计算模块，还用于分别计算每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的的归一化值落入预设区间的概率，每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度。

63、可选地，计算模块分别将每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值，以及分别将每个服务器的的每个第二子采集数据中的每种采集数据进行归一化，得到每个服务器的每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的归一化值，满足以下条件：

64、

65、其中，xj为每个第一子采集数据中的第i种采集数据对应的第i归一化值，xi为第i归一化值对应的每个第一子采集数据中的第i种采集数据，xmin为多个第一子采集数据中的第i种采集数据的最小值，xmax为多个第一子采集数据中的第i种采集数据的最大值，其中i为整数；或者

66、xj为每个第二子采集数据中的第j种采集数据对应的第j归一化值，xi为每个第二子采集数据中的第j种采集数据，xmin为多个第二子采集数据中的第j种采集数据的最小值，xmax为多个第二子采集数据中的第j种采集数据的最大值，其中j为整数。

67、可选地，确定模块根据预设的检测分值算法，通过每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第一子采集数据对应的第一检测分值，以及

68、根据预设的检测分值算法，通过每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，确定每个服务器的每个第二子采集数据对应的第二检测分值，满足以下条件：

69、

70、其中，hbos(p)为第一检测分值，p1(p)，p2(p)，p3(p)...pn(p)分别为每个第一子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度，，，或者hbos(p)为第二检测分值，p1(p)，p2(p)，p3(p)...pn(p)分别为每个第二子采集数据中的每种采集数据对应的概率密度。

71、可选地，所述每个服务器的第一子采集数据包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率；

72、所述每个服务器的第二子采集数据包括中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率。

73、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，设备包括：

74、处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

75、处理器执行计算机程序指令时用于执行上述第一方面的列头柜功耗的检测方法。

76、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面的列头柜功耗的检测方法。

77、本技术实施例通过获取至少一个服务器的第一采集数据，第一采集数据中包括由中央处理器使用率、磁盘输入输出读写率、网卡带宽使用率、中央处理器风扇温度、内存利用率以及显卡数据中的至少三种采集数据构成的多个第一子采集数据来检测列头柜的功耗是否异常，从而将列头柜功耗的异常信息与列头柜所控制的服务器的上述指标性能联系起来，避免直接通过仪器测量列头柜的功耗带来的测量不准确问题，提高检测列头柜功耗异常的准确率。之后分别计算了多个服务器的每种采集数据的最大值的加权平均值能够减小计算误差，进一步提高检测列头柜功耗值的准确率。最后根据多种采集数据的加权平均值确定列头柜的功耗检测值，通过将检测值与阈值进行比较的方法，简单易实现，不会过多增加系统的运算量。

78、因此上述方法不仅提高了检测列头柜功耗是否异常的准确率，也具有普适性。