一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据中心技术领域，具体涉及一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法及系统。所述方法包括：预先先生成巡检索引表；虚拟平台调取目标应用服务器，并将监测配置指令发送至孪生模块服务器；孪生模块服务器根据巡检信息完成硬件配置；虚拟平台生成孪生数据包，并将孪生数据包发送至孪生模块服务器；孪生模块服务器生成对应的监测反馈信息，并反馈至虚拟平台。所述系统包括若干应用服务器，孪生模块服务器和虚拟平台。本发明专利技术通过孪生模块服务器组合出对应的目标服务器类型，模拟应用服务器真实的运行场景，从而进行针对性的测试，在不影响应用服务器正常使用的前提下，提高了巡检功能和项目的可扩展性，同时保证了数据安全性。证了数据安全性。证了数据安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及大数据中心
，更具体地，涉及一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，现有技术中的数据中心服务器巡检主要通过调取对应的报告日志、监测各个器件的运行温度、监测各个部件运行状态等传统方式，而这类方式在分析效果上均有待加强，调取日志需要服务器交互，所以一般以日、周、月为调取时间单位进行，间隔时间较长，实时性较差；另一方面，通过预设的传感装置检测毕竟采集的数据内容和精度有限制，难以达到较佳的巡检效果，同时在服务器运行时进行检测，考虑到需要保证服务器工作的正常进行，所以难以实际分析特定场景的应对情况。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷（不足），提供一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法及系统，通过孪生模块服务器组合出对应的目标服务器类型，模拟应用服务器真实的运行场景，从而进行针对性的测试，在不影响应用服务器正常使用的前提下，提高了巡检功能和项目的可扩展性同时保证了数据安全性。
[0004]本专利技术采取的技术方案是，第一方面，提供一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，预先先生成巡检索引表，所述巡检索引表包含待巡检应用服务器的巡检顺序，然后执行以下步骤：S1、虚拟平台根据所述巡检索引表中的巡检顺序调取目标应用服务器以及对应的巡检信息，生成监测配置指令，并将监测配置指令发送至孪生模块服务器；S2、所述孪生模块服务器根据所述监测配置指令中的巡检信息完成硬件配置；S3、虚拟平台从目标应用服务器获取当前的镜像数据包，根据镜像数据包生成孪生数据包，并将孪生数据包发送至孪生模块服务器；S4、所述孪生模块服务器根据接收到的孪生数据包生成对应的监测反馈信息，并反馈至虚拟平台，所述监测反馈信息包括响应时间数据；S5、虚拟平台获取对应的监测反馈信息后，返回S1，根据巡检索引表继续调取下一个目标应用服务器。
[0005]应用服务器为数据中心的核心组成部分，而服务于数据中心的用户端，一个数据中心可能存在不同配置或加载了不同的服务模块的应用服务器，在一个数据中心内不同硬件器配置的应用服务器种类不会太多，但是承担不同逻辑功能的应用服务器相对而言是比较多的，所以如果要实现所有应用服务器的复制，难度较大，如果针对不同硬件和不同的服务模块的服务器都需要复制一个相同的设备，成本较高，势必无法应用。因此，通过设置孪生模块服务器组合出对应的目标服务器类型，模拟应用服务器真实的运行场景，从而进行针对性的测试，可以实现对所有类型的应用服务器的复制，在不影响应用服务器正常使用
的前提下，提高了巡检功能和项目的可扩展性，同时通过生成孪生数据包的方式保证了数据安全性。
[0006]进一步的，所述巡检信息与应用服务器相对应，包括硬件组成子信息和运行特征子信息，所述硬件组成子信息反映对应的应用服务器的硬件器件的组成情况，所述运行特征子信息反映对应的应用服务器的运行特征的情况。
[0007]所述目标应用服务器的巡检信息包括硬件组成子信息和运行特征子信息，也就是说虚拟平台可以通过调取目标应用服务器的编码直接获取目标应用服务器硬件部分和软件部分的组成要素，并将这两个要素发送到对应的孪生模块服务器中。
[0008]进一步的，步骤S2具体包括：孪生模块服务器接收所述监测配置指令后，根据所述硬件组成子信息配置对应的分选接口，根据所述运行特征子信息为硬件器件配置对应的运行特征。
[0009]更具体的，孪生模块服务器的分选接口受控于虚拟平台对孪生模块服务器的硬件器件之间形成对应的分选通道，以形成硬件拓扑的孪生模块服务器。孪生模块服务器接收到目标应用服务器的硬件组成子信息和运行特征子信息后，通过分选接口形成孪生虚拟服务器，然后通过在孪生模块服务器的CPU中载入对应运行特征的软件支撑，从而完成与目标应用服务器对应的孪生模块服务器的配置。
[0010]进一步的，步骤S3所述根据镜像数据包生成孪生数据包，具体包括：虚拟平台从镜像数据包中提取数据特征，并根据数据特征调取对应的数据要素，根据数据要素生成孪生数据包。
[0011]在进行巡检时，由于需要不断地获取目标应用服务器的数据包，会存在数据安全性得不到保障的问题。而如果要保证数据安全性，又要对具体的工作情况进行高度仿真，首先需要对目标应用服务器实时接收的数据包进行镜像获得镜像数据包，然后提取镜像数据包中的特征，根据镜像数据包的特征重新生成一个新的孪生数据包，所述孪生数据包的内容和镜像数据包不同，但是其数据特性和镜像数据包相同，这样就可以保证镜像数据包不被孪生模块服务器直接解析，而又能实现高度仿真的效果。而该方案的难度在于，如何生成一个具有相同的数据特征的孪生数据包，因此本专利技术基于大数据，将不同的服务类型中的数据要素进行获取，通过不同方式生成数据要素，例如校验方式、加密方式、数据压缩方式等等。当数据包中的数据出现对应的数据特征时，说明其高度可能选择对应的数据要素，在样本数量足够大的情况下可以完成对数据包的要素分析，然后就可以重新生成对应的孪生数据包，所述孪生数据包与镜像数据包具有高度相同的数据特征，从而在保证数据安全性的前提下，对目标应用服务器的具体工作情况进行高度仿真。
[0012]进一步的，还包括：大数据交互平台根据监测反馈信息，使用关联修正算法对所述数据特征和数据要素之间的数据关联值进行修正，具体包括：大数据交互平台接收监测反馈信息中的响应时间数据，并根据响应时间数据修正对应的数据特征和数据要素之间的数据关联值；根据数据关联值将数据特征和数据要素进行匹配。
[0013]更具体的，首先通过大数据交互平台建立一个关于数据特征和数据要素的关联模型，因为数据特征和数据要素的对应关系会实时更新，并且无法直接通过经验获知，也就是每个数据特征会和多个数据要素之间存在关联关系。所述关联关系的强度通过数据关联值
体现，首先通过样本训练模块输入数据样本，也就是样本数据包，由于其数据要素和数据特征都是已知量，所以可以根据样本数据包中的数据特征和数据要素的同时出现频次生成对应的数据关联值，作为初始模型。随着数据中心允许共享的样本越多，大数据分析模型越准确，而训练完成后，通过数据反馈模块对实际的关联值进行修正。例如实际产生了孪生数据包后，其实是可以根据孪生数据包的数据量以及数据要素计算出理论上处理孪生数据包的时间，虽然处理时间还与服务器的其他因素有关，但是如果有大量的数据不断根据理论时间和实际时间的差值进行反馈，从而修正数据关联值，这样就会使数据特征和数据要素之间的关系不断趋于准确，最后要素配置模块会根据要素配置策略进行匹配，将匹配完成的结果存储对应的数据特征库中，这样通过虚拟平台不断更新数据特征库中的数据，保证了数据特征库独立性的同时，通过智能学习的方式不断对数据特征和数据要素的匹配关系进行迭代，提高系统可靠性。
[0014]更具体的，所述关联修正算法为，其中A
t1
为修正后的数据关联值；A
t0
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，其特征在于，预先先生成巡检索引表，所述巡检索引表包含待巡检应用服务器的巡检顺序，然后执行以下步骤：S1、虚拟平台根据所述巡检索引表中的巡检顺序调取目标应用服务器以及对应的巡检信息，生成监测配置指令，并将监测配置指令发送至孪生模块服务器；S2、所述孪生模块服务器根据所述监测配置指令中的巡检信息完成硬件配置；S3、虚拟平台从目标应用服务器获取当前的镜像数据包，根据镜像数据包生成孪生数据包，并将孪生数据包发送至孪生模块服务器；S4、所述孪生模块服务器根据接收到的孪生数据包生成对应的监测反馈信息，并反馈至虚拟平台，所述监测反馈信息包括响应时间数据；S5、虚拟平台获取对应的监测反馈信息后，返回S1，根据巡检索引表继续调取下一个目标应用服务器。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，其特征在于，所述巡检信息与应用服务器相对应，包括硬件组成子信息和运行特征子信息，所述硬件组成子信息反映对应的应用服务器的硬件器件的组成情况，所述运行特征子信息反映对应的应用服务器的运行特征的情况。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，其特征在于，步骤S2具体包括：孪生模块服务器接收所述监测配置指令后，根据所述硬件组成子信息配置对应的分选接口，根据所述运行特征子信息为硬件器件配置对应的运行特征。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，其特征在于，步骤S3所述根据镜像数据包生成孪生数据包，具体包括：虚拟平台从镜像数据包中提取数据特征，并根据数据特征调取对应的数据要素，根据数据要素生成孪生数据包。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，其特征在于，还包括：大数据交互平台根据监测反馈信息，使用关联修正算法对所述数据特征和数据要素之间的数据关联值进行修正，具体包括：大数据交互平台接收监测反馈信息中的响应时间数据，并根据响应时间数据修正对应的数据特征和数据要素之间的数据关联值；根据数据关联值将数据特征和数据要素进行匹配；所述关联修正算法为，其中A
t1
为修正后的数据关联值；A
t0
为修正前的数据关联值；为预设的响应权重；为预设的处理权重，并且；T1为响应时间数据中的数据包接收时间；T2为响应时间数据中的数据包处理时间；T
s1
为孪生数据包对应的基准接收时间；T
s2
为该孪生数据包对应的基准响应时间。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据和数字孪生的数据中心监测方法，其特征在于，所述根据数据关联值将数据特征和数据要素进行匹配，具体包括：根据数据关联值生成每一数据特征对应的数据要素...

【专利技术属性】
技术研发人员：余伟雄，高锡超，程伟，李堉鑫，武曼莉，冯晓文，
申请(专利权)人：联通广东产业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：