CN115794423A - 一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115794423A CN115794423A CN202310087808.7A CN202310087808A CN115794423A CN 115794423 A CN115794423 A CN 115794423A CN 202310087808 A CN202310087808 A CN 202310087808A CN 115794423 A CN115794423 A CN 115794423A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- machine room
- intelligent machine
- information
- target
- installation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
本申请适用于互联网技术领域,提供了一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;获取各个候选智能机房对应的分配信息;根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度;基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。采用上述方法能够实现智能机房之间的负载均衡,减少了同一智能机房内不同对象的服务器间的资源冲突的发生概率,继而提高了智能机房内服务器运行的稳定性。
Description
技术领域
本申请属于互联网技术领域,尤其涉及一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术以及云端技术的不断发展,越来越多企业需要部署云端服务器,以为用户提供可靠稳定的云端服务。由于云端机房的环境要求较高,并非每个企业均有能力搭建云端机房。对于上述情况的用户或企业,可以通过租借已经搭建好的智能机房,并将所需部署的云端服务器安装于该智能机房内,则可以实现快速搭建云端机房的目的,无需再自主进行机房搭建,能够使用智能机房内提供网络通信资源以及机房环境。
现有的机房管理技术,一般是在用户需要租借时,根据所需搭建服务器的数量,随机分配一个具有对应数量空闲机架的机房给用户使用。然而,分配的机房内可能已经安装有其他用户的服务器,该服务器所占用的网络资源可能较多,即便具有空闲的可安装机架,其可用带宽可能不足,若将本次所需租借机房的用户的服务器安装于其中,则可能会影响该机房内所有用户的服务器的服务质量,从而大大降低了智能机房内云端服务器的运行的稳定性,容易导致智能机房间负载不均衡的情况发生。
发明内容
本申请实施例提供了一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质,可以解决现有的机房管理技术,随机分配一个具有对应数量空闲机架的机房给用户使用,容易导致智能机房间负载不均衡的情况发生,从而导致智能机房内云端服务器的运行的稳定性较低的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种智能机房的管理方法,包括:
响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;所述第一对象信息包含所述目标对象的第一业务类型;
获取各个候选智能机房对应的分配信息;所述分配信息包括所述候选智能机房中已分配对象的第二对象信息以及所述已分配对象的资源占用信息;所述第二对象信息包含所述已分配对象的第二业务类型;
根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度;
基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度,包括:
根据所述第一业务类型,确定所述目标对象的第一忙时时间段以及期望带宽;
根据所述第二业务类型,确定所已分配对象的第二忙时时间段以及已占用带宽;
根据所述第一忙时时间段以及所述第二忙时时间段之间的重合时间段,确定所述目标对象与所述已分配对象之间的时间冲突因子;其中,所述时间冲突因子为:
根据所述期望带宽以及所述已占用带宽,确定传输速率因子;
根据所述资源占用信息,确定资源占用因子;
将所述时间冲突因子、所述传输速率因子以及所述资源占用因子导入匹配度转换函数,计算所述安装匹配度;所述匹配度转换函数为:
其中,InstallMatch为所述安装匹配度,Rate为所述传输速率因子;Occupy为所述资源占用因子;β、γ以及λ为预设权重值。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述第一对象信息还包括:期望占用机架个数;所述资源占用信息包括:候选智能机房中的机架占用信息以及无源光纤网络PON口占用信息;
所述根据所述资源占用信息,确定资源占用因子,包括:
获取所述候选智能机房的可用机架总数,并根据所述机架占用信息以及所述可用机架总数,确定机架占用比例;
根据所述机架占用比例以及所述候选智能机房的空调运行功率,确定平均机房温度;
根据所述期望占用机架个数以及所述平均机房温度,计算添加了所述目标对象的所有服务器后所述候选智能机房的期望机房温度;
若所述期望机房温度大于预设的机房温度阈值,则将所述候选智能机房识别为不适用机房;
若所述期望机房温度小于或等于所述机房温度阈值,则根据所述PON口占用信息确定所述候选智能机房的可用带宽余量;
根据所述可用带宽余量以及所述第一业务类型对应的期望带宽,计算所述资源占用因子。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述根据所述可用带宽余量以及所述第一业务类型对应的期望带宽,计算所述资源占用因子,包括:
基于接入所述候选智能机房对应的光线路终端所使用的互联网光缆,确定所述光线路终端的最佳服务区域;
通过预设的业务类型与用户分布之间的用户地图,查询所述第一业务类型确定所述目标对象的目标服务区域;
根据所述最佳服务区域与所述目标服务区域之间的区域重合度,确定所述候选智能机房的服务匹配因子;
计算所述可用带宽余量与所述期望带宽之间的带宽比例,并根据所述带宽比例以及所述服务匹配因子,计算所述资源占用因子。
在第一方面的一种可能的实现方式中,在所述基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息之后,还包括:
接收安装于所述目标智能机房中所述目标对象的服务器反馈的时延信息,并根据所有所述时延信息确定所述目标智能机房的异常系数;所述时延信息是与所述目标对象的服务器连接的用户终端反馈的;
若所述异常系数大于预设的异常检测阈值,则控制所述目标智能机房内的测试服务器向位于预设区域的测试终端在多个检测时间点发送若干测试数据包,并接收所述测试终端基于所述测试数据包反馈的应答数据包;
根据所有所述应答数据包对应的测试传输时延,计算所述目标智能机房对应的机房异常系数;
若所述机房异常系数大于所述异常检测阈值,则生成第一异常信息;所述第一异常信息用于指示接入所述目标智能机房的互联网光缆存在异常;
若所述机房异常系数小于或等于所述异常检测阈值,则生成第二异常信息;所述第二异常信息用于指示所述目标对象的服务器接入所述目标智能机房中光线路终端所使用的PON口存在异常。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息,包括:
若所述候选智能机房的安装匹配度大于预设的匹配阈值,则识别所述候选智能机房为目标智能机房;
获取各个所述目标智能机房的机架布局信息;所述机架布局信息记录有各个已占用的机架位置信息以及待使用的机架位置信息;
根据所述安装匹配度确定所述目标智能机房的推荐次序,并基于推荐次序以及所述机架布局信息,生成所述安装推荐信息。
在第一方面的一种可能的实现方式中,在所述根据所述安装匹配度确定所述目标智能机房的推荐次序,并基于推荐次序以及所述机架布局信息,生成所述安装推荐信息之后,还包括:
响应于基于所述安装推荐信息反馈的安装确认指令,根据所述安装确认指令确定目标安装机房以及目标安装机架;
更新所述目标安装机房对应的所述机架布局信息,将所述机架布局信息中所述目标安装机架更新为已占用状态。
第二方面,本申请提供了一种智能机房的管理装置,包括:
分配请求响应单元,用于响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;所述第一对象信息包含所述目标对象的第一业务类型;
分配信息获取单元,用于获取各个候选智能机房对应的分配信息;所述分配信息包括所述候选智能机房中已分配对象的第二对象信息以及所述已分配对象的资源占用信息;所述第二对象信息包含所述已分配对象的第二业务类型;
匹配单元,用于根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度;
安装推荐信息生成单元,用于基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在服务器上运行时,使得服务器执行上述第一方面中任一项所述的方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是:在接收到目标对象发起的分配请求指令时,会确定目标对象对应的第一对象信息,确定该目标对象对应的第一业务类型,由于第一业务类型可以对目标对象所需使用的带宽资源进行预估,继而可以将第一对象信息与各个候选智能机房对应的分配信息进行匹配,确定各个候选智能机房与目标对象之间的安装匹配度,从而能够从多个候选智能机房中选取出对应的目标智能机房,并生成对应的安装推荐信息,以便用户根据实际需求选择合适的智能机房进行租借,能够根据目标对象的第一业务类型与候选智能机房中已分配对象的第二业务类型,确定是否存在资源冲突的情况,能够实现准确合理地分配智能机房。与现有的机房管理技术相比,本申请实施例提供的方法并非随机分配智能机房,而是通过目标对象的第一对象信息与候选智能机房中的分配信息进行安装匹配度计算,从而能够选取出资源冲突概率较小的候选智能机房作为目标智能机房,能够实现智能机房之间的负载均衡,减少了同一智能机房内不同对象的服务器间的资源冲突的发生概率,继而提高了智能机房内服务器运行的稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的智慧机房***的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种智能机房的管理方法的实现示意图;
图3是本申请一实施例提供的一种智能机房的管理方法在S203的具体实现流程图;
图4是本申请一实施例提供的一种智能机房的管理方法中在S204之后的具体实现流程图;
图5是本申请一实施例提供的一种智能机房的管理方法中S204的具体实现流程图;
图6是本申请实施例提供的智能机房的管理装置的结构示意图;
图7是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
另外,在本申请说明书和所附权利要求书的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本申请实施例提供的一种智能机房的管理方法可以应用于计算机电脑、服务器、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personalcomputer,UMPC)、上网本、智能手机等能够实现智能机房管理的电子设备上。本申请实施例对电子设备的具体类型不作任何限制。
示例性地,图1示出了本申请一实施例提供的智慧机房***的结构示意图。参见图1所示,该智慧机房***包括多个智能机房11,每个智能机房包含有机架、光线路终端(Optical Line Terminal,OLT)以及空调设备,每个智能机房可以安装有已分配对象的服务器111,服务器111会占用机房内的机架,并连接至智能机房中对应的OLT,通过OLT连接至互联网。其中,各个智能机房11可以安装于同一地址,也可以安装于不同地址,具体可以根据实际情况进行设置。电子设备12可以获取各个智能机房的分配信息,并根据分配信息对待分配的对象进行机房推荐,生成对应的机房分配信息。
请参阅图2,图2示出了本申请实施例提供的一种智能机房的管理方法的实现示意图,该方法包括如下步骤:
在S201中,响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;所述第一对象信息包含所述目标对象的第一业务类型。
在本实施例中,电子设备可以为智能机房的管理终端。在用户或者企业需要租用智能机房时,可以通过用户终端向管理终端发送一个分配请求指令,该分配请求指令中携带有目标对象对应的第一对象信息,用于确定本次租用智能机房的目标对象的相关属性内容,以便从多个候选智能机房中选择合适的若干个作为目标智能机房。其中,上述目标对象可以为一个体用户,也可以为一企业,也可以为一应用(如通讯应用或游戏应用等),也可以为一云服务平台等,具体可以根据实际情况确定。
在本实施例中,第一对象信息可以记录有目标对象的第一业务类型。该第一业务类型用于表示安装于智能机房内的服务器所提供何种云端业务类型。举例性地,若某一目标对象为一社交应用,则其对应的第一业务类型具体为社交业务类型;若某一目标对象为一银行企业,则对应的第一业务类型具体为电子交易业务类型。由于第一业务类型不同,所需使用机房资源也会存在差异,因此可以根据第一业务类型对所需占用的机房资源进行确定。
在一种可能的实现方式中,上述第一对象信息还包括所需配置的服务器数量,以及所需占用的带宽资源。其中,上述服务器数量包括有现在所需搭建的第一服务器数量,以及扩容所需预留的第二服务器数量。
在S202中,获取各个候选智能机房对应的分配信息;所述分配信息包括所述候选智能机房中已分配对象的第二对象信息以及所述已分配对象的资源占用信息;所述第二对象信息包含所述已分配对象的第二业务类型。
在本实施例中,电子设备在接收到分配请求指令后,为了向目标对象推荐合适的目标智能机房,需要获取各个候选智能机房对应的分配信息。其中,获取分配信息的方式可以为:电子设备向各个智能机房内配置的管理终端发送一个分配信息反馈指令,管理终端在接收到该分配信息反馈指令后,可以向电子设备发送该智能机房对应的分配信息,该管理终端可以用于管理一个或多个智能机房,即上述分配信息可以封装有多个智能机房的分配信息,当然,管理终端也可以分别发送各个智能机房对应的分配信息。
在一种可能的实现方式中,电子设备可以创建有智能机房的占用情况地图。该占用情况地图可以为每个智能机房配置有对应的机房预览区域,每个机房预览区域显示有该智能机房内安装的机架、OLT等相关的环境资源,用户可以在该占用情况地图上对已经占用的资源进行标记显示,如标红、粗框描边等方式进行突出标记,电子设备可以通过读取上述的占用情况地图,后去各个智能机房对应的分配信息。
在本实施例中,上述分配信息包含候选智能机房中已分配对象的第二对象信息。由于智能机房可以同时安装不同对象的服务器设备,即一个智能机房是多个对象同时使用的,因此,为了确定不同候选智能机房中已经分配的资源,需要确定该候选智能机房中已经分配的第二对象信息。其中,候选智能机房中已分配对象的个数可以为一个也可以为多个,具体根据该候选智能机房中复用的对象个数确定。第二对象信息中包含有第二业务类型,具体描述可以参见第一对象信息的相关描述,在此不再赘述。
在本实施例中,已分配对象会在候选智能机房中安装有若干数量的服务器,每个服务器会占用候选智能机房内的相关资源,电子设备会需要确定每个已分配对象的已占用资源,确定该候选智能机房对应的剩余可用资源,继而确定该候选智能机房与目标对象是否匹配。
在S203中,根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度。
在本实施例中,由于需要确定目标对象与候选智能机房内的已分配对象之间是否会出现资源冲突,因此可以通过第一对象信息与分配信息进行冲突概率计算,若目标对象与候选智能机房中的已分配对象之间的冲突概率较大,则对应的安装匹配度较低,即该候选智能机房不适合该目标对象安装;若目标对象与候选智能机房中的已分配对象之间的冲突概率较小,则对应的安装匹配度较高,即该候选智能机房较为适合该目标对象安装。
在一种可能的实现方式中,计算上述安装匹配度的方式可以为:电子设备根据第一业务类型确定服务器数量以及期望带宽,根据第二业务类型确定已分配对象的已占用带宽,根据资源占用信息确定已占用机架数量,继而通过候选智能机房的可用机架数量以及上述的已占用机架数量,计算剩余机架数量,并通过可用带宽以及已占用带宽,计算剩余带宽,分别计算剩余带宽与期望带宽之间的比值,以及剩余机架数量与服务器数量之间的比值,根据上述两个比值得到上述的安装匹配度。
在S204中,基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。
在本实施例中,电子设备可以设置有一匹配度阈值,若某一候选智能机房的安装匹配度大于上述的匹配度阈值,则可以将候选智能机房是否为目标智能机房。可选地,电子设备还可以选取安装匹配度数值最大的一个候选智能机房,作为目标智能机房。
在本实施例中,电子设备可以获取各个目标智能机房的资源占用地图,将所有资源占用地图进行封装,生成对应的安装推荐信息,将安装推荐信息发送给目标对象对应的用户终端,以便目标对象对应的管理员可以根据安装推荐信息从目标智能机房中选择目标对象的服务器所需安装的智能机房。用户终端可以在上述资源占用地图中选择所需占用的机架,并将选择后的确认信息反馈给电子设备,电子设备会根据确认信息将对应目标智能机房中用户选择的机架设置为已占用状态。
以上可以看出,本申请实施例提供的一种智能机房的管理方法通过在接收到目标对象发起的分配请求指令时,会确定目标对象对应的第一对象信息,确定该目标对象对应的第一业务类型,由于第一业务类型可以对目标对象所需使用的带宽资源进行预估,继而可以将第一对象信息与各个候选智能机房对应的分配信息进行匹配,确定各个候选智能机房与目标对象之间的安装匹配度,从而能够从多个候选智能机房中选取出对应的目标智能机房,并生成对应的安装推荐信息,以便用户根据实际需求选择合适的智能机房进行租借,能够根据目标对象的第一业务类型与候选智能机房中已分配对象的第二业务类型,确定是否存在资源冲突的情况,能够实现准确合理地分配智能机房。与现有的机房管理技术相比,本申请实施例提供的方法并非随机分配智能机房,而是通过目标对象的第一对象信息与候选智能机房中的分配信息进行安装匹配度计算,从而能够选取出资源冲突概率较小的候选智能机房作为目标智能机房,能够实现智能机房之间的负载均衡,减少了同一智能机房内不同对象的服务器间的资源冲突的发生概率,继而提高了智能机房内服务器运行的稳定性。
图3示出了本申请一实施例提供的一种智能机房的管理方法在S203的具体实现流程图。参见图3所示,与图2所示的实施例相比,本申请实施例提供的智能机房的管理方法在S203包括:S2031~S2036,具体描述如下:
在S2031中,根据所述第一业务类型,确定所述目标对象的第一忙时时间段以及期望带宽。
在本实施例中,不同的业务类型,其忙时时间段不同,例如目标对象为网购业务类型,则忙时时间段为下班后的时间段,如晚上8点~晚上12点的时间段;而目标对象为视频会议业务类型,则忙时时间段为上班的时间段,如早上10点至下午5点。由此可见,不同的业务类型可以对应不同的忙时时间段,电子设备可以通过忙时间段与业务类型的对应关系表,查询第一业务类型对应的第一忙时时间段。其中,业务类型不同,所占用的带宽资源也存在差异,例如视频业务类型,其所需占用的带宽资源较多,而对于社交业务类型,其所需占用的带宽资源较小,因此,电子设备可以根据第一业务类型的不同,对其对应的带宽资源进行预测,从而得到对应的期望带宽。
在S2032中,根据所述第二业务类型,确定所已分配对象的第二忙时时间段以及已占用带宽。
在本实施例中,与根据第一业务类型确定第一忙时时间段以及期望带宽类型,电子设备同样可以根据第二业务类型,确定第二忙时时间段以及已占用带宽,具体实现过程可以参见S2031的相关描述,在此不再赘述。
在一种可能的实现方式中,电子设备可以获取候选智能机房的资源占用记录,根据资源占用记录确定该已分配对象的历史占用情况,通过历史占用情况确定该已分配对象的已占用带宽以及对应的第二忙时时间段。
在S2033中,根据所述第一忙时时间段以及所述第二忙时时间段之间的重合时间段,确定所述目标对象与所述已分配对象之间的时间冲突因子;其中,所述时间冲突因子为:
在本实施例中,由于处于相同智能机房内的不同对象的服务器同时处于忙时时间段,则该智能机房中数据传输的瞬时吞吐量会较大,即存在资源占用冲突的概率也会较大。为了减少该类型情况的发生,在分配智能机房时,会尽量避免同一机房内的不同对象的忙时时间段存在较大的重合,因此,电子设备可以根据第一忙时间段以及第二忙时时间段,计算得到上述的重合时间段,即确定目标对象与已分配对象之前的忙时时间段是否存在重合的情况,并根据重合与否选择对应的计算方式进行时间冲突因子的计算函数,从而能够提高时间冲突因子计算的准确性。若两个忙时时间段对应的重合时间段越长,对应的时间冲突因子的数值越大;反之,若两个忙时时间段对应的重合时间段越短,则对应的时间冲突因子的数值越小。
在S2034中,根据所述期望带宽以及所述已占用带宽,确定传输速率因子。
在本实施例中,电子设备可以对候选智能机房内所有已分配对象的已占用带宽进行叠加,得到总占用带宽。其中,由于不同的对象所占用的带宽是动态浮动的,因此,在计算总占用带宽的时候,可以根据上述的重合时间段作为已占用带宽的加权权重,得到加权带宽数值,对所有加权带宽数值进行相加,得到上述的总占用带宽,将候选智能机房的可用带宽减少总占用带宽,得到剩余带宽资源,继而根据剩余带宽资源与上述期望带宽,得到传输速率因子。其中,剩余带宽资源越多,对应的传输速率因子越大。
在S2035中,根据所述资源占用信息,确定资源占用因子。
在本实施例中,电子设备可以根据候选智能机房内的所有资源占用信息进行合并,确定该候选智能机房对应的总占用资源,并根据该候选智能机房的可用资源与总占用资源,计算得到该候选智能机房对应的剩余占用资源,从而根据剩余占用资源转换为对应的资源占用因子。
在一种可能的实现方式中,所述第一对象信息还包括:期望占用机架个数;所述资源占用信息包括:候选智能机房中的机架占用信息以及无源光纤网络PON口占用信息;上述S2035具体可以包括以下步骤:
步骤1:获取所述候选智能机房的可用机架总数,并根据所述机架占用信息以及所述可用机架总数,确定机架占用比例。
在本实施例中,电子设备可以存储有候选智能机房的资源分配地图,通过资源分配地图可以确定该候选智能机房中可以使用的可用机架总数,并计算现在已经被分配的机架数量(即机架占用信息)与可用机架总数之间的比值,从而得到该候选智能机房对应的机架占用比例。
步骤2:根据所述机架占用比例以及所述候选智能机房的空调运行功率,确定平均机房温度。
在本实施例中,由于服务器在运行过程中,会产生一定的热量,若设备温度过高,会影响设备运行的速率以及稳定性。因此,为了能够保持候选智能机房内温度处于合适的温度范围,每个候选智能机房内会安装有空调设备,空调设备会以预设的空调运行功率运行。因此,机架占用比例越高,则表示各个服务器之间的间隔较小,对应的散热难度也越高,则影响服务器的运行稳定性的概率越大。为了对候选智能机房的机房温度进行预测,会将上述的机架占用比例以及上述的空调运行功率导入到预设的转换函数内,从而计算得到平均机房温度。其中,机架占用比例用于计算温度浮动系数,并根据空调运行功率确定温度稳定系数,基于上述两个系数进行叠加,从而能够计算得到对应的平均机房温度。
步骤3:根据所述期望占用机架个数以及所述平均机房温度,计算添加了所述目标对象的所有服务器后所述候选智能机房的期望机房温度。
在本实施例中,电子设备可以从第一对象信息中提取对应的期望占用机架个数,并根据期望占用机架个数以及机架占用比例,确定后续的预计浮动系数,从而能够确定该预计浮动系数是否大于该空调运行功率对应的温度稳定系数,若大于,则会提升机房温度,从而能够计算得到温度提升系数,在平均机房温度的基础上叠加上述的温度提升系数,可以计算得到期望机房温度。
步骤4:若所述期望机房温度大于预设的机房温度阈值,则将所述候选智能机房识别为不适用机房。
在本实施例中,若后续的期望机房温度大于预设的机房温度阈值,则表示将该目标对象添加到该候选机房后,会提升整体候选智能机房的温度,并超出额定的温度,因此该候选智能机房会识别为不适用机房,即无法将该目标对象的服务器安装于该候选智能机房内,并将该类型的智能机房移除出候选智能机房,后续不选取其作为目标对象的目标智能机房。
步骤5:若所述期望机房温度小于或等于所述机房温度阈值,则根据所述PON口占用信息确定所述候选智能机房的可用带宽余量。
在本实施例中,若后续的期望机房温度小于或等于机房温度阈值,则表示可以将该目标对象添加到该候选智能机房,继而能够确定其是否具有可用的带宽资源以及PON口资源提供给该目标对象的服务器使用,因此,会根据该候选智能机房内的OLT中PON口的占用情况,确定已经占用的带宽资源,并根据该OLT的总带宽资源与上述的已经占用的带宽资源,计算得到可用带宽余量。
步骤6:根据所述可用带宽余量以及所述第一业务类型对应的期望带宽,计算所述资源占用因子。
在本实施例中,电子设备可以计算可用带宽余量与期望带宽之间比值,将该比值作为上述的资源占用因子。
在一种可能的实现方式中,上述步骤6可以通过以下步骤完成:基于接入所述候选智能机房对应的光线路终端所使用的互联网光缆,确定所述光线路终端的最佳服务区域;通过预设的业务类型与用户分布之间的用户地图,查询所述第一业务类型确定所述目标对象的目标服务区域;根据所述最佳服务区域与所述目标服务区域之间的区域重合度,确定所述候选智能机房的服务匹配因子;计算所述可用带宽余量与所述期望带宽之间的带宽比例,并根据所述带宽比例以及所述服务匹配因子,计算所述资源占用因子。
在本实施例中,候选智能机房内OLT设备对应的外接光缆可以是一区域专用光缆,通过该区域专用光缆传输数据时,向指定区域传输数据具有较高的传输优先级,从而时延较低、速率较高。基于此,电子设备可以根据该候选智能机房中所使用的互联网光缆,确定其对应的最佳服务器区域,并根据第一业务类型确定目标对象对应的目标服务区域,计算目标服务区域与互联网光缆对应的最佳服务区域之间的区域重合度,计算得到使用该候选智能机房提供该服务时,对应的服务匹配因子,从而能够将该服务匹配因子与带宽比例进行合并,从而计算得到资源占用因子。通过考虑光缆对应的最佳服务区域与目标对象的目标服务区域之间的重合度,作为资源占用的考量因素之一,能够提高计算资源占用因子的准确性,提高了选取目标智能机房的准确性。
在本申请实施例中,通过确定智能机房的温度情况,确定是否选取该智能机房作为候选智能机房,由于机房温度对于服务器的运行具有较大的影响,因此在温度波动较大的情况下,不将该智能机房作为候选智能机房,能够提高机房内安装服务器的运行稳定性。
在S2036中,将所述时间冲突因子、所述传输速率因子以及所述资源占用因子导入匹配度转换函数,计算所述安装匹配度;所述匹配度转换函数为:
其中,InstallMatch为所述安装匹配度,Rate为所述传输速率因子;Occupy为所述资源占用因子;β、γ以及λ为预设权重值。
在本实施例中,电子设备可以根据不同维度因子对应的权重值,并根据各个维度因子对应权重值进行加权叠加,计算得到安装匹配度。
在本申请实施例中,通过考虑多个维度确定目标对象与候选智能机房之间的匹配度,从而能够选取得到合适的目标智能机房,能够提高目标智能机房选取的准确性。
图4示出了本申请一实施例提供的一种智能机房的管理方法中在S204之后的具体实现流程图。参见图4所示,与图2所示的实施例相比,本申请实施例提供的智能机房的管理方法在S204之后还包括:S401~S405,具体描述如下:
在S401中,接收安装于所述目标智能机房中所述目标对象的服务器反馈的时延信息,并根据所有所述时延信息确定所述目标智能机房的异常系数;所述时延信息是与所述目标对象的服务器连接的用户终端反馈的。
在本实施例中,电子设备可以对安装于智能机房中的服务器的运行情况进行异常检测,电子设备可以获取处于目标智能机房中安装的目标对象的服务器反馈的时延信息,例如数据包中的ping确定其对应的时延,从而能够根据时延信息与预设的时延阈值进行比对,若大于预设的时延阈值,则可以根据时延的长短确定对应的异常因子,根据所有时延信息对应的异常因子,计算得到该目标智能机房对应的异常系数。需要说明的是,一个目标智能机房可以安装有不同对象的服务器,每个对象会对应一个异常系数。
在S402中,若所述异常系数大于预设的异常检测阈值,则控制所述目标智能机房内的测试服务器向位于预设区域的测试终端在多个检测时间点发送若干测试数据包,并接收所述测试终端基于所述测试数据包反馈的应答数据包。
在本实施例中,若检测到某一目标对象的服务器发送的信息对应的时延较大,且对应的异常系数会大于预设的异常检测阈值,此时需要进行异常检测流程。目标智能机房会向多个预设区域的测试终端在不同的检测时间点发送测试数据包,从而能够确定该目标智能机房在空间维度以及时间维度上,是否存在传输异常的情况,并接收各个测试数据包反馈的应答数据包。通过向分布于不同地区并在不同时间在接收到对应的应答数据包,能够排除时空维度对于数据收发的影响,提高后续机房异常系数识别的准确性。
在S403中,根据所有所述应答数据包对应的测试传输时延,计算所述目标智能机房对应的机房异常系数。
在本实施例中,电子设备可以从所有应答数据包中提取对应的测试传输时延,并将测试传输时延与预设的时延阈值进行比较,若大于时延阈值,则计算器对应的异常因子,基于所有异常因子计算得到对应的机房异常系数。
在S404中,若所述机房异常系数大于所述异常检测阈值,则生成第一异常信息;所述第一异常信息用于指示接入所述目标智能机房的互联网光缆存在异常。
在本实施例中,若机房异常系数大于预设额的异常检测阈值,在表示该智能机房传输与互联网之间的传输光缆出现异常,因此会生成对应的第一异常信息,以提示对OLT设备外接的互联网光缆进行异常修复。
在S405中,若所述机房异常系数小于或等于所述异常检测阈值,则生成第二异常信息;所述第二异常信息用于指示所述目标对象的服务器接入所述目标智能机房中光线路终端所使用的PON口存在异常。
在本实施例中,若机房异常系数小于或等于预设额的异常检测阈值,则表示目标智能机房外接互联网的互联网光缆没有异常,可能是该目标对象的服务器占用的PON口存在异常导致的,会生第二异常信息。
在本申请实施例中,电子设备可以主动对智能机房的异常情况进行主动检测,并对异常情况进行分类,生成不同的异常信息,能够提高异常修复的准确性,减少了故障排查所需的时间,提高了异常修复效率。
图5示出了本申请一实施例提供的一种智能机房的管理方法中在S204的具体实现流程图。参见图5所示,与图2所示的实施例相比,本申请实施例提供的智能机房的管理方法在S204包括:S2041~S2045,具体描述如下:
在S2041中,若所述候选智能机房的安装匹配度大于预设的匹配阈值,则识别所述候选智能机房为目标智能机房。
在S2042中,获取各个所述目标智能机房的机架布局信息;所述机架布局信息记录有各个已占用的机架位置信息以及待使用的机架位置信息。
在S2043中,根据所述安装匹配度确定所述目标智能机房的推荐次序,并基于推荐次序以及所述机架布局信息,生成所述安装推荐信息。
在本实施例中,电子设备可以根据安装匹配度与匹配阈值进行比对,选取出安装匹配度大于匹配阈值的候选智能机房作为目标智能机房,并根据安装匹配度确定对应的推荐次序,能够将安装匹配度较高的目标智能机房优先推荐给用户,并将目标智能机房对应的机架布局信息封装于上述的安装推荐信息中,从而能够方便用户从机架布局信息中选取所需占用的机架,提高了安装推荐信息的可读性。
进一步地,作为本申请的另一实施例,在S2043之后,还包括:
在S2044中,响应于基于所述安装推荐信息反馈的安装确认指令,根据所述安装确认指令确定目标安装机房以及目标安装机架。
在S2045中,更新所述目标安装机房对应的所述机架布局信息,将所述机架布局信息中所述目标安装机架更新为已占用状态。
在本实施例中,用户可以根据安装推荐信息选择所需安装的目标安装机房以及对应的目标安装机架,并在选取完毕后将其对应的安装确认指令反馈给电子设备,电子设备能够根据用户的选择对机架布局信息进行更新,提高了布局信息的及时性以及准确性。
图6示出了本发明一实施例提供的一种智能机房的管理装置的结构框图,该智能机房的管理装置包括的各单元用于执行图2对应的实施例中装置实现的各步骤。具体请参阅图2与图2所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图6,所述智能机房的管理装置包括:
分配请求响应单元61,用于响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;所述第一对象信息包含所述目标对象的第一业务类型;
分配信息获取单元62,用于获取各个候选智能机房对应的分配信息;所述分配信息包括所述候选智能机房中已分配对象的第二对象信息以及所述已分配对象的资源占用信息;所述第二对象信息包含所述已分配对象的第二业务类型;
匹配单元63,用于根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度;
安装推荐信息生成单元64,用于基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。
可选地,所述匹配单元63包括:
第一业务信息确定单元,用于根据所述第一业务类型,确定所述目标对象的第一忙时时间段以及期望带宽;
第二业务信息确定单元,用于根据所述第二业务类型,确定所已分配对象的第二忙时时间段以及已占用带宽;
时间冲突因子确定单元,用于根据所述第一忙时时间段以及所述第二忙时时间段之间的重合时间段,确定所述目标对象与所述已分配对象之间的时间冲突因子;其中,所述时间冲突因子为:
传输速率因子确定单元,用于根据所述期望带宽以及所述已占用带宽,确定传输速率因子;
资源占用因子确定单元,用于根据所述资源占用信息,确定资源占用因子;
安装匹配度计算单元,用于将所述时间冲突因子、所述传输速率因子以及所述资源占用因子导入匹配度转换函数,计算所述安装匹配度;所述匹配度转换函数为:
其中,InstallMatch为所述安装匹配度,Rate为所述传输速率因子;Occupy为所述资源占用因子;β、γ以及λ为预设权重值。
可选地,所述第一对象信息还包括:期望占用机架个数;所述资源占用信息包括:候选智能机房中的机架占用信息以及无源光纤网络PON口占用信息;
所述资源占用因子确定单元包括:
机架占用比例计算单元,用于获取所述候选智能机房的可用机架总数,并根据所述机架占用信息以及所述可用机架总数,确定机架占用比例;
平均机房温度确定单元,用于根据所述机架占用比例以及所述候选智能机房的空调运行功率,确定平均机房温度;
期望机房温度计算单元,用于根据所述期望占用机架个数以及所述平均机房温度,计算添加了所述目标对象的所有服务器后所述候选智能机房的期望机房温度;
候选智能机房剔除单元,用于若所述期望机房温度大于预设的机房温度阈值,则将所述候选智能机房识别为不适用机房;
可用带宽余量确定单元,用于若所述期望机房温度小于或等于所述机房温度阈值,则根据所述PON口占用信息确定所述候选智能机房的可用带宽余量;
可用带宽余量转换单元,用于根据所述可用带宽余量以及所述第一业务类型对应的期望带宽,计算所述资源占用因子。
可选地,所述可用带宽余量转换单元包括:
最佳服务区域确定单元,用于基于接入所述候选智能机房对应的光线路终端所使用的互联网光缆,确定所述光线路终端的最佳服务区域;
目标服务区域确定单元,用于通过预设的业务类型与用户分布之间的用户地图,查询所述第一业务类型确定所述目标对象的目标服务区域;
服务匹配因子计算单元,用于根据所述最佳服务区域与所述目标服务区域之间的区域重合度,确定所述候选智能机房的服务匹配因子;
服务匹配因子加权单元,用于计算所述可用带宽余量与所述期望带宽之间的带宽比例,并根据所述带宽比例以及所述服务匹配因子,计算所述资源占用因子。
可选地,所述管理装置还包括:
异常系数计算单元,用于接收安装于所述目标智能机房中所述目标对象的服务器反馈的时延信息,并根据所有所述时延信息确定所述目标智能机房的异常系数;所述时延信息是与所述目标对象的服务器连接的用户终端反馈的;
应答数据包发送单元,用于若所述异常系数大于预设的异常检测阈值,则控制所述目标智能机房内的测试服务器向位于预设区域的测试终端在多个检测时间点发送若干测试数据包,并接收所述测试终端基于所述测试数据包反馈的应答数据包;
机房异常系数计算单元,用于根据所有所述应答数据包对应的测试传输时延,计算所述目标智能机房对应的机房异常系数;
第一异常响应单元,用于若所述机房异常系数大于所述异常检测阈值,则生成第一异常信息;所述第一异常信息用于指示接入所述目标智能机房的互联网光缆存在异常;
第二异常响应单元,用于若所述机房异常系数小于或等于所述异常检测阈值,则生成第二异常信息;所述第二异常信息用于指示所述目标对象的服务器接入所述目标智能机房中光线路终端所使用的PON口存在异常。
可选地,所述安装推荐信息生成单元64包括:
目标智能机房选取单元,用于若所述候选智能机房的安装匹配度大于预设的匹配阈值,则识别所述候选智能机房为目标智能机房;
机架位置信息确定单元,用于获取各个所述目标智能机房的机架布局信息;所述机架布局信息记录有各个已占用的机架位置信息以及待使用的机架位置信息;
机架布局信息封装单元,用于根据所述安装匹配度确定所述目标智能机房的推荐次序,并基于推荐次序以及所述机架布局信息,生成所述安装推荐信息。
可选地,所述安装推荐信息生成单元64还包括:
安装确认指令接收单元,用于响应于基于所述安装推荐信息反馈的安装确认指令,根据所述安装确认指令确定目标安装机房以及目标安装机架;
布局更新单元,用于更新所述目标安装机房对应的所述机架布局信息,将所述机架布局信息中所述目标安装机架更新为已占用状态。
因此,本发明实施例提供的智能机房的管理装置同样可以通过在接收到目标对象发起的分配请求指令时,会确定目标对象对应的第一对象信息,确定该目标对象对应的第一业务类型,由于第一业务类型可以对目标对象所需使用的带宽资源进行预估,继而可以将第一对象信息与各个候选智能机房对应的分配信息进行匹配,确定各个候选智能机房与目标对象之间的安装匹配度,从而能够从多个候选智能机房中选取出对应的目标智能机房,并生成对应的安装推荐信息,以便用户根据实际需求选择合适的智能机房进行租借,能够根据目标对象的第一业务类型与候选智能机房中已分配对象的第二业务类型,确定是否存在资源冲突的情况,能够实现准确合理地分配智能机房。与现有的机房管理技术相比,本申请实施例提供的方法并非随机分配智能机房,而是通过目标对象的第一对象信息与候选智能机房中的分配信息进行安装匹配度计算,从而能够选取出资源冲突概率较小的候选智能机房作为目标智能机房,能够实现智能机房之间的负载均衡,减少了同一智能机房内不同对象的服务器间的资源冲突的发生概率,继而提高了智能机房内服务器运行的稳定性。
应当理解的是,图6示出的智能机房的管理方法装置的结构框图中,各模块用于执行图2至图5对应的实施例中的各步骤,而对于图2至图5对应的实施例中的各步骤已在上述实施例中进行详细解释,具体请参阅图2至图5以及图2至图5所对应的实施例中的相关描述,此处不再赘述。
图7是本申请另一实施例提供的一种电子设备的结构框图。如图7所示,该实施例的电子设备700包括:处理器710、存储器720以及存储在存储器720中并可在处理器710运行的计算机程序730,例如智能机房的管理方法的程序。处理器710执行计算机程序730时实现上述各个智能机房的管理方法各实施例中的步骤,例如图2所示的S201至S204。或者,处理器710执行计算机程序730时实现上述图6对应的实施例中各模块的功能,例如,图6所示的单元61至64的功能,具体请参阅图6对应的实施例中的相关描述。
示例性的,计算机程序730可以被分割成一个或多个模块,一个或者多个模块被存储在存储器720中,并由处理器710执行,以完成本申请。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序730在电子设备700中的执行过程。例如,计算机程序730可以被分割成各个单元模块,各模块具体功能如上。
电子设备700可包括,但不仅限于,处理器710、存储器720。本领域技术人员可以理解,图7仅仅是电子设备700的示例,并不构成对电子设备700的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器710可以是中央处理单元,还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。
存储器720可以是电子设备700的内部存储单元,例如电子设备700的硬盘或内存。存储器720也可以是电子设备700的外部存储设备,例如电子设备700上配备的插接式硬盘,智能存储卡,闪存卡等。进一步地,存储器720还可以既包括电子设备700的内部存储单元也包括外部存储设备。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能机房的管理方法,其特征在于,包括:
响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;所述第一对象信息包含所述目标对象的第一业务类型;
获取各个候选智能机房对应的分配信息;所述分配信息包括所述候选智能机房中已分配对象的第二对象信息以及所述已分配对象的资源占用信息;所述第二对象信息包含所述已分配对象的第二业务类型;
根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度;
基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。
2.根据权利要求1所述的管理方法,其特征在于,所述根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度,包括:
根据所述第一业务类型,确定所述目标对象的第一忙时时间段以及期望带宽;
根据所述第二业务类型,确定所已分配对象的第二忙时时间段以及已占用带宽;
根据所述第一忙时时间段以及所述第二忙时时间段之间的重合时间段,确定所述目标对象与所述已分配对象之间的时间冲突因子;其中,所述时间冲突因子为:
根据所述期望带宽以及所述已占用带宽,确定传输速率因子;
根据所述资源占用信息,确定资源占用因子;
将所述时间冲突因子、所述传输速率因子以及所述资源占用因子导入匹配度转换函数,计算所述安装匹配度;所述匹配度转换函数为:
其中,InstallMatch为所述安装匹配度,Rate为所述传输速率因子;Occupy为所述资源占用因子;β、γ以及λ为预设权重值。
3.根据权利要求2所述的管理方法,其特征在于,所述第一对象信息还包括:期望占用机架个数;所述资源占用信息包括:候选智能机房中的机架占用信息以及无源光纤网络PON口占用信息;
所述根据所述资源占用信息,确定资源占用因子,包括:
获取所述候选智能机房的可用机架总数,并根据所述机架占用信息以及所述可用机架总数,确定机架占用比例;
根据所述机架占用比例以及所述候选智能机房的空调运行功率,确定平均机房温度;
根据所述期望占用机架个数以及所述平均机房温度,计算添加了所述目标对象的所有服务器后所述候选智能机房的期望机房温度;
若所述期望机房温度大于预设的机房温度阈值,则将所述候选智能机房识别为不适用机房;
若所述期望机房温度小于或等于所述机房温度阈值,则根据所述PON口占用信息确定所述候选智能机房的可用带宽余量;
根据所述可用带宽余量以及所述第一业务类型对应的期望带宽,计算所述资源占用因子。
4.根据权利要求3所述的管理方法,其特征在于,所述根据所述可用带宽余量以及所述第一业务类型对应的期望带宽,计算所述资源占用因子,包括:
基于接入所述候选智能机房对应的光线路终端所使用的互联网光缆,确定所述光线路终端的最佳服务区域;
通过预设的业务类型与用户分布之间的用户地图,查询所述第一业务类型确定所述目标对象的目标服务区域;
根据所述最佳服务区域与所述目标服务区域之间的区域重合度,确定所述候选智能机房的服务匹配因子;
计算所述可用带宽余量与所述期望带宽之间的带宽比例,并根据所述带宽比例以及所述服务匹配因子,计算所述资源占用因子。
5.根据权利要求1-4任一项所述管理方法,其特征在于,在所述基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息之后,还包括:
接收安装于所述目标智能机房中所述目标对象的服务器反馈的时延信息,并根据所有所述时延信息确定所述目标智能机房的异常系数;所述时延信息是与所述目标对象的服务器连接的用户终端反馈的;
若所述异常系数大于预设的异常检测阈值,则控制所述目标智能机房内的测试服务器向位于预设区域的测试终端在多个检测时间点发送若干测试数据包,并接收所述测试终端基于所述测试数据包反馈的应答数据包;
根据所有所述应答数据包对应的测试传输时延,计算所述目标智能机房对应的机房异常系数;
若所述机房异常系数大于所述异常检测阈值,则生成第一异常信息;所述第一异常信息用于指示接入所述目标智能机房的互联网光缆存在异常;
若所述机房异常系数小于或等于所述异常检测阈值,则生成第二异常信息;所述第二异常信息用于指示所述目标对象的服务器接入所述目标智能机房中光线路终端所使用的PON口存在异常。
6.根据权利要求1-4任一项所述管理方法,其特征在于,所述基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息,包括:
若所述候选智能机房的安装匹配度大于预设的匹配阈值,则识别所述候选智能机房为目标智能机房;
获取各个所述目标智能机房的机架布局信息;所述机架布局信息记录有各个已占用的机架位置信息以及待使用的机架位置信息;
根据所述安装匹配度确定所述目标智能机房的推荐次序,并基于推荐次序以及所述机架布局信息,生成所述安装推荐信息。
7.根据权利要求6所述的管理方法,其特征在于,在所述根据所述安装匹配度确定所述目标智能机房的推荐次序,并基于推荐次序以及所述机架布局信息,生成所述安装推荐信息之后,还包括:
响应于基于所述安装推荐信息反馈的安装确认指令,根据所述安装确认指令确定目标安装机房以及目标安装机架;
更新所述目标安装机房对应的所述机架布局信息,将所述机架布局信息中所述目标安装机架更新为已占用状态。
8.一种智能机房的管理装置,其特征在于,包括:
分配请求响应单元,用于响应于目标对象发起的分配请求指令,确定所述目标对象的第一对象信息;所述第一对象信息包含所述目标对象的第一业务类型;
分配信息获取单元,用于获取各个候选智能机房对应的分配信息;所述分配信息包括所述候选智能机房中已分配对象的第二对象信息以及所述已分配对象的资源占用信息;所述第二对象信息包含所述已分配对象的第二业务类型;
匹配单元,用于根据所述第一对象信息以及所述分配信息,计算所述目标对象与所述候选智能机房之间的安装匹配度;
安装推荐信息生成单元,用于基于所有所述候选智能机房的所述安装匹配度,确定至少一个目标智能机房,并基于所述目标智能机房生成安装推荐信息。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310087808.7A CN115794423B (zh) | 2023-02-09 | 2023-02-09 | 一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310087808.7A CN115794423B (zh) | 2023-02-09 | 2023-02-09 | 一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115794423A true CN115794423A (zh) | 2023-03-14 |
CN115794423B CN115794423B (zh) | 2023-05-09 |
Family
ID=85430638
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310087808.7A Active CN115794423B (zh) | 2023-02-09 | 2023-02-09 | 一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115794423B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117330205A (zh) * | 2023-10-23 | 2024-01-02 | 广州市资拓科技有限公司 | 一种idc的环境监测预警方法及***、存储介质 |
CN118200146A (zh) * | 2024-05-16 | 2024-06-14 | 杭州网银互联科技股份有限公司 | Idc跨机房网络带宽调度方法及控制器 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107133715A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-09-05 | 成都石科技有限公司 | 基于轨道时空冲突的整数规划建模的方法 |
CN108446172A (zh) * | 2018-02-26 | 2018-08-24 | 平安普惠企业管理有限公司 | 数据调取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
WO2021036229A1 (zh) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | 网宿科技股份有限公司 | 一种变更设备业务的方法和业务变更*** |
CN113806066A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-12-17 | 京东科技控股股份有限公司 | 大数据资源调度方法、***和存储介质 |
CN115391051A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-11-25 | 上海芯翌智能科技有限公司 | 视频计算任务调度方法、设备及计算机可读介质 |
-
2023
- 2023-02-09 CN CN202310087808.7A patent/CN115794423B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107133715A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-09-05 | 成都石科技有限公司 | 基于轨道时空冲突的整数规划建模的方法 |
CN108446172A (zh) * | 2018-02-26 | 2018-08-24 | 平安普惠企业管理有限公司 | 数据调取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
WO2021036229A1 (zh) * | 2019-08-26 | 2021-03-04 | 网宿科技股份有限公司 | 一种变更设备业务的方法和业务变更*** |
CN113806066A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-12-17 | 京东科技控股股份有限公司 | 大数据资源调度方法、***和存储介质 |
CN115391051A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-11-25 | 上海芯翌智能科技有限公司 | 视频计算任务调度方法、设备及计算机可读介质 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117330205A (zh) * | 2023-10-23 | 2024-01-02 | 广州市资拓科技有限公司 | 一种idc的环境监测预警方法及***、存储介质 |
CN117330205B (zh) * | 2023-10-23 | 2024-05-14 | 广州市资拓科技有限公司 | 一种idc的环境监测预警方法及***、存储介质 |
CN118200146A (zh) * | 2024-05-16 | 2024-06-14 | 杭州网银互联科技股份有限公司 | Idc跨机房网络带宽调度方法及控制器 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115794423B (zh) | 2023-05-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109218355B (zh) | 负载均衡引擎,客户端,分布式计算***以及负载均衡方法 | |
CN115794423B (zh) | 一种智能机房的管理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109241772B (zh) | ***区块链记录方法、装置、区块链网关服务器和介质 | |
CN102576317B (zh) | 服务设定支援方法 | |
US20160323880A1 (en) | Application Driven and Adaptive Unified Resource Management For Data Centers with Multi-Resource Schedulable Unit (MRSU) | |
CN105808407B (zh) | 管理设备的方法、设备和设备管理控制器 | |
CN107105013B (zh) | 文件的处理方法、服务器、终端和*** | |
CN109376011A (zh) | 虚拟化***中管理资源的方法和装置 | |
CN109873714B (zh) | 云计算节点配置更新方法及终端设备 | |
CN111966289A (zh) | 基于Kafka集群的分区优化方法和*** | |
CN112965879A (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN110740164A (zh) | 服务器确定方法、调控方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111045811A (zh) | 一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112148467A (zh) | 计算资源的动态分配 | |
CN114844791B (zh) | 基于大数据的云服务自动管理分配方法、***及存储介质 | |
CN113361913A (zh) | 一种通信业务编排方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN113342827A (zh) | 一种基于多租户技术的电网数据存储方法、存储介质及*** | |
CN101227327B (zh) | 一种集中网管***以及上载下级告警信息的方法 | |
CN112202935B (zh) | 一种nat地址池的管理方法和装置 | |
CN117435337A (zh) | 资源配置方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115334001A (zh) | 基于优先关系的数据资源调度方法及装置 | |
CN113347046A (zh) | 网络接入方法及装置 | |
CN114090201A (zh) | 资源调度方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112073223A (zh) | 一种管控云计算终端和云服务器运作的***及其方法 | |
CN108762929B (zh) | 在sql数据库下管理处理器核心数的方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |