一种基于U位资产管理系统的智能上架位置预测方法与流程

本技术涉及智能上架位置预测，特别是涉及一种基于u位资产管理系统的智能上架位置预测方法。

背景技术：

1、随着大数据、云计算等计算机技术的发展，应用系统与数据量与日俱增，企业需要在数据中心不断地增加it设备以满足业务发展需求。数据中心作为it设备安装运行的基础设施，在建设之初即限定了每个机架所能承载的最大空间、最大承重和最大能耗。在后期使用时，一旦超过了机架的最大空间、最大承重和最大能耗，将会导致机架和设备损坏、供电中断等情况，进而造成大量业务系统宕机和数据丢失，给企业带来巨大的经济损失。因此，在后期使用机架进行设备安装时，需要科学规划，避免发生超限情况。

2、在数据中心的日常运维管理业务中，当需要给准备安装到机架的多台设备规划具体位置时，通常的方法都是依据个人经验进行判断和规划。

3、这种方法，往往具有较大的随机性，并存在以下弊端：

4、(1)考虑的因素较少，通常只考虑了机架的剩余空间资源情况和现有在架设备的集中度情况，忽略了机架空间限制因素、机架承重限制因素、机架能耗限制因素、区域内机架能耗均衡度因素等，规划的科学性得不到保证。

5、(2)按这种方法将设备上架安装后，可能造成以下后果：机架超重，造成机架变形、抗震能力降低；机架能耗超载，造成整个机架跳闸，该机架所有在运行中的设备掉电，引发重大损失；设备分布不均衡，造成局部过热，并且制冷系统热交换效率降低。

技术实现思路

1、基于此，针对上述技术问题，提供一种基于u位资产管理系统的智能上架位置预测方法以解决现有技术中依据个人经验进行判断和规划忽略了机架空间限制因素、承重限制因素、机架能耗限制因素、区域内机架能耗均衡度因素等，规划的科学性得不到保证的问题。

2、第一方面，一种基于u位资产管理系统的智能上架位置预测方法，所述方法包括：

3、依次获取拟上架设备信息，并按照获取顺序对所述拟上架设备排序生成拟上架设备列表；

4、依次选择目标机架并获取所有所述目标机架数据，并将目标机架按照选择顺序排列，其中，所述目标机架为用户选定的机架范围中剩余空间大于0u的机架；

5、响应于用户输入，判定用户选择上架策略；

6、若所述用户选择策略为第一策略，则执行第一上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间优先和能耗优先后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第一预测对应表；

7、若所述用户选择策略为第二策略，则执行第二上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间均衡和能耗均衡后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第二预测对应表；

8、将所述第一预测对应表或所述第二预测对应表作为所述智能上架位置预测结果并输出。

9、上述方案中，可选地，所述拟上架设备信息包括所述拟上架设备高度信息、重量信息和额定功率信息；

10、所述目标机架数据包括目标机架空间限制数据、承重限制数据和负载限制数据以及所述目标机架所在机架当前实时空间使用信息、承重使用信息和负载使用信息。

11、上述方案中，进一步可选地，所述若所述用户选择策略为第一策略，则执行第一上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间优先和能耗优先后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第一预测对应表，包括：

12、步骤1：将所有所述目标机架按剩余可用空间s升序排列生成空间优先排列数据；

13、将所有所述目标机架按剩余能耗p升序排列生成能耗优先排列数据；

14、步骤2：获取所有所述目标机架列表，第i个机架的信息为ri{s,w,p}，其中s>0；

15、s为目标机架剩余可用空间，具体为：所述目标机架所在机架整体空间减去已经在架设备占用的总空间，再减去已经被推荐占用的所述拟上架设备的占用总空间后所得的值；

16、w为剩余可用承重，具体为：所述目标机架所在机架整体额定承重减去已经在架设备的总重量，再减去已经被推荐占用的所述拟上架设备的总重量后所得的值；

17、p为剩余可用能耗，具体为：所述目标机架所在机架整体额定能耗减去已经在架设备的总额定能耗，，再减去已经被推荐占用的所述拟上架设备的总额定能耗后所得的值；

18、对所有所述目标机架列表中每个剩余可用目标机架，处理并生成所述可用目标机架的剩余可用u位列表，第i个u位的信息为ui{u,t}，u为所述可用目标机架的具体可用位置，t为所述可用目标机架的具体可用位置可安装最大高度，所述可用目标机架的剩余可用u位列表按u升序排列；已经被在架设备占用和已经被推荐占用的u位为不可用u位；

19、所述拟上架设备列表中，第i个设备的信息为di{s,w,p}，s为设备高度，w为设备重量，p为设备额定功率，所述拟上架设备列表按s降序排列；

20、步骤3：选择所述拟上架设备列表中的第一个设备，若所述拟上架设备列表为空，则所述第一上架算法结束，生成第一预测对应表。

21、上述方案中，进一步可选地，所述选择所述拟上架设备列表中的第一个设备之后还包括：若所述拟上架设备列表不为空，则执行以下步骤：

22、步骤4：从剩余可用目标机架列表中选择第一个满足以下条件的机架：r{s}≥d{s}，r{w}≥d{w}，r{p}≥d{p}；若没有满足条件的目标机架，则设置该设备为“无可安装位置”；

23、返回所述步骤2重新执行，并将所述设备从所述拟上架设备列表中去除更新拟上架设备列表。

24、上述方案中，进一步可选地，所述从剩余可用目标机架列表中选择第一个满足以下条件的机架：r{s}≥d{s}，r{w}≥d{w}，r{p}≥d{p}之后还包括：若有满足条件的目标机架则执行以下步骤：

25、步骤5：若有满足条件的目标机架，则从所述满足条件的目标机架对应的剩余可用u位列表中选择第一个满足以下条件的目标机架的可用u位：u{t}≥d{s}；若没有满足条件的可用u位，则选择下一个满足条件的目标机架，重新执行步骤5；若没有满足条件的可用u位，则输出置所述设备为无可安装位置；并将所述设备从所述拟上架设备列表中去除更新拟上架设备列表；

26、步骤6：若有满足条件的可用u位，将找到的满足条件的可用u位作为设备的推荐安装u位；返回所述步骤2重新执行，并将所述设备从所述拟上架设备列表中去除更新拟上架设备列表。

27、上述方案中，进一步可选地，所述若所述用户选择策略为第二策略，则执行第二上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间均衡和能耗均衡后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第二预测对应表，包括：

28、步骤a：将所有所述目标机架按剩余可用空间s降序排列生成空间均衡排列数据；将所有所述目标机架按剩余能耗p降序排列生成能耗均衡排列数据；

29、步骤b：处理所有目标机架并生成原始可用机架限值列表，其中，所述原始可用机架限值列表中第i个可用机架的信息为ci{s,w,p}，其中s>0；

30、s为目标机架剩余可用空间，具体为：所述目标机架所在机架整体空间减去已经在架设备占用的总空间后所得的值；

31、w为剩余可用承重，具体为：所述目标机架所在机架整体额定承重减去已经在架设备的总重量后所得的值；

32、p为剩余可用能耗，具体为：所述目标机架所在机架整体额定能耗减去已经在架设备的总额定能耗后所得的值；

33、步骤c：处理所有目标机架并生成剩余可用机架列表，第i个机架的信息为ri{s,w,p}，其中s>0；

34、s为目标机架剩余可用空间，具体为：所述可用机架的空间使用限值减去已经在架设备占用的总空间，再减去已经被推荐占用的所述拟上架设备的占用总空间后所得的值；

35、所述可用机架的空间使用限值为：

36、

37、mi为第i个所述可用机架中所有已经上架安装的设备高度总和；

38、σmi为全部可用机架所有已经上架安装的设备高度总和；

39、ni为第i个拟上架设备高度；

40、σni为全部拟上架设备高度总和；

41、n为全部可用机架的总数量；

42、所述目标机架剩余空间s为：

43、时

44、s＝0，时

45、ki为推荐安装到所述机架的设备高度总和；

46、w为剩余可用承重，具体为：所述目标机架所在机架整体额定承重减去已经在架设备的总重量，再减去已经被推荐占用的所述拟上架设备的总重量后所得的值；

47、p为剩余可用能耗，具体为：所述目标机架所在机架能耗使用限值减去已经在架设备的总额定能耗，再减去已经被推荐占用的所述拟上架设备的总额定能耗后所得的值；

48、目标机架的能耗使用限值为：

49、

50、ei为第i个可用机架中当前总能耗；

51、σei为所有可用机架当前总能耗的总和；

52、fi为第i个拟上架设备的额定功率；

53、σfi为全部拟上架设备的额定功率总和；

54、n为所有可用机架的总数量；

55、所述目标机架剩余能耗p为：

56、时

57、p＝0，时

58、li为推荐安装到所述机架的设备额定功率总和；

59、对每个剩余可用机架，处理并生成机架的剩余可用u位列表，第i个u位的信息为ui{u,t}，u为具体可用位置，t为该位置可安装最大高度；所述剩余可用u位列表按u升序排列；已经被在架设备占用和已经被推荐占用的u位为不可用u位；

60、生成剩余拟上架设备列表，第i个设备的信息为di{s,w,p}，s为设备高度，w为设备重量，p为设备额定功率；所述拟上架设备列表按s降序排列；

61、步骤d：选择拟上架设备列表中的第一个设备，若拟上架设备列表为空，则所述第二上架算法结束，生成第二预测对应表。

62、上述方案中，进一步可选地，所述选择拟上架设备列表中的第一个设备之后，还包括：若拟上架设备列表不为空则执行以下步骤：

63、步骤e：从剩余可用机架列表中选择第一个满足以下条件的机架：r{s}≥d{s}，r{w}≥d{w}，r{p}≥d{p}；若没有满足条件的机架，则执行以下步骤：

64、步骤j：从剩余可用机架列表中选择第一个满足以下条件的可用机架：c{s}≥d{s}，c{w}≥d{w}，c{p}≥d{p}；如果没有满足条件的可用机架，则标记所述设备为无可安装位置；返回所述步骤c重新执行，并将所述设备从所述拟上架设备列表中去除更新拟上架设备列表；

65、步骤k：从满足条件的机架对应的剩余可用u位列表中选择第一个满足以下条件的该可用机架的可用u位：u{t}≥d{s}；若没有满足条件的可用u位，则选择下一个满足步骤j条件的机架，重新执行步骤k；若始终没有满足条件的可用u位，则标记设备为无可安装位置；返回所述步骤c重新执行，并将所述设备从所述拟上架设备列表中去除更新拟上架设备列表。

66、上述方案中，进一步可选地，所述从剩余可用机架列表中选择第一个满足以下条件的机架：r{s}≥d{s}，r{w}≥d{w}，r{p}≥d{p}；之后还包括：若有满足条件的机架，则执行以下步骤：

67、步骤f：从满足条件的机架对应的剩余可用u位列表中选择第一个满足以下条件的可用机架的可用u位：u{t}≥d{s}；若没有满足条件的可用u位，则选择下一个满足步骤e条件的机架，重新执行步骤f；若始终没有满足条件的可用u位，则执行步骤j和步骤k；

68、步骤g：将满足步骤f条件的可用u位作为设备的推荐安装u位；返回所述步骤c重新执行，并将所述设备从所述拟上架设备列表中去除更新拟上架设备列表。

69、第二方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

70、依次获取拟上架设备信息，并按照获取顺序对所述拟上架设备排序生成拟上架设备列表；

71、依次选择目标机架并获取所有所述目标机架数据，并将目标机架按照选择顺序排列，其中，所述目标机架为用户选定的机架范围中剩余空间大于0u的机架；

72、响应于用户输入，判定用户选择上架策略；

73、若所述用户选择策略为第一策略，则执行第一上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间优先和能耗优先后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第一预测对应表；

74、若所述用户选择策略为第二策略，则执行第二上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间均衡和能耗均衡后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第二预测对应表；

75、将所述第一预测对应表或所述第二预测对应表作为所述智能上架位置预测结果并输出。

76、第三方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

77、依次获取拟上架设备信息，并按照获取顺序对所述拟上架设备排序生成拟上架设备列表；

78、依次选择目标机架并获取所有所述目标机架数据，并将目标机架按照选择顺序排列，其中，所述目标机架为用户选定的机架范围中剩余空间大于0u的机架；

79、响应于用户输入，判定用户选择上架策略；

80、若所述用户选择策略为第一策略，则执行第一上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间优先和能耗优先后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第一预测对应表；

81、若所述用户选择策略为第二策略，则执行第二上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间均衡和能耗均衡后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第二预测对应表；

82、将所述第一预测对应表或所述第二预测对应表作为所述智能上架位置预测结果并输出。

83、本发明至少具有以下有益效果：

84、本发明基于对现有技术问题的进一步分析和研究，认识到现有技术中依据个人经验进行判断和规划忽略了机架空间限制因素、机架承重限制因素、机架能耗限制因素、区域内机架能耗均衡度因素等，规划的科学性得不到保证的问题。本发明通过依次获取拟上架设备信息，并按照获取顺序对所述拟上架设备排序生成拟上架设备列表；依次选择目标机架并获取所有所述目标机架数据，并将目标机架按照选择顺序排列，其中，所述目标机架为用户选定的机架范围中剩余空间大于0u的机架；响应于用户输入，判定用户选择上架策略；若所述用户选择策略为第一策略，则执行第一上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间优先和能耗优先后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第一预测对应表；若所述用户选择策略为第二策略，则执行第二上架算法，根据所述拟上架设备信息和所述目标机架数据生成空间均衡和能耗均衡后的所述拟上架设备和所述目标机架位置第二预测对应表；将所述第一预测对应表或所述第二预测对应表作为所述智能上架位置预测结果并输出。

85、本发明通过已有的u位资产管理系统信息，结合拟上架设备的信息，通过智能上架算法，得出所有拟上架设备的安装位置推荐预测，为数据中心设备上架提供更为科学的决策参考，避免发生空间、承重、能耗超限的情况，提高管理效率，避免隐患和风险。智能上架算法结合了空间、承重、能耗多个维度的参数和数据，支持“空间优先”、“能耗优先”、“空间均衡”和“能耗均衡”多种策略下的算法组合，通过“优先算法”和“均衡算法”，从而预测出理想的推荐安装位置，高效快速，科学合理。“优先算法”要求优先使用剩余空间、剩余能耗较小的机架，从而提高机架利用率；“均衡算法”要求多个机架能够相对平均地使用空间或能耗，有利于达到数据中心的整体使用均衡性，有助于避免局部过热并提高制冷系统热交换效率。