本发明涉及设备监控运维，具体为一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统。
背景技术：
1、现有人工智能计算机机房用设备监控运维技术主要包括通过传感器和物联网技术实时监控设备运行状态，利用大数据分析和机器学习算法进行故障预测与预防。这些系统能够显著提升运维效率，减少人工干预，并在故障发生前进行预警。然而，现有技术仍存在一些缺陷，例如环境监测覆盖不全、监控数据处理复杂处理不全、预测精度有待提高和异常处理不及时等问题。
技术实现思路
1、为了解决上述背景技术提出的技术问题，提出了本发明。本发明的实施例提供了一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，包括机房数据分析模块和运维数据分析模块，所述机房数据分析模块用于对机房环境数据进行分析，具体为：
3、通过多个环境数据检测装置以固定排列顺序获取机房内的环境数据，对机房的环境一致性检测，并通过对机房内空气流动数据进行分析得到环境统一性区间一、环境统一性区间二和环境统一性区间三；
4、通过获取风扇状态进行检测，并由风扇传感器获取风扇的温度、转速和功率，进行计算得到风扇状态值；
5、通过实时监测，将电源状态传感器获取的电源状态数据，代入预设图中得到电源状态数据曲线图，再通过对电源状态数据曲线图中数据进行分析得到电源状态总值；
6、将机房划分为n个统一性监管区域，n＝1，2，……，o；并通过对n个统一性监管区域进行分析得到n个统一性监管区域的环境统一系数；
7、对监控数据进行分析生成追踪命令、闯入报警信号、获取音频特征信号和音频警报信号；
8、所述运维数据分析模块用于对计算机运维数据进行分析，具体为：
9、对系统性能数据进行分析得到系统性能值；
10、对设备状态数据进行分析，通过计算机状态检测传感器获取设备状态数据计算得到设备状态值一、设备状态值二和设备状态值三；
11、对运维流程数据进行执行分析，若计算机机房出现故障或出现异常信号进行分析生成警告信号。
12、作为本发明的一种优选实施方式，还包括计算机机房数据获取模块、监控执行模块和异常处理模块；
13、所述计算机机房数据获取模块用于获取计算机机房数据，计算机机房数据包括计算机运维数据和机房环境数据，并通过将机房环境数据发送给机房数据分析模块，将计算机运维数据发送给运维分析模块；
14、所述监控执行模块接收追踪命令，并控制视频监控传感器对存在人员进行跟踪；接收闯入报警信号和音频警报信号，控制报警设备进行报警，并在相应的显示设备上显示对应的文字；接收获取音频特征信号，由监控执行模块在相应的显示设备上显示，是否执行警报的操作弹窗；接收警告信号，则通过对编号gcsf工程师进行警告；监控执行模块还用于获取良好信号、一般信号和较差信号并在相应的显示设备上显示对应的文字；
15、所述异常处理模块用于对异常信号执行相应的操作。
16、作为本发明的一种优选实施方式，所述对机房的环境一致性检测，并通过对机房内空气流动数据进行分析，具体为：
17、通过获取机房内空气流动数据中的风速和风向以及风扇状态，再将风速与预设风速匹配因子区间进行匹配，若风速属于风速匹配因子区间一内时，则对环境数据进行分析时与修正因子一进行匹配得到环境统一性区间一；若风速属于风速匹配因子区间二时，则对环境数据进行分析时与修正因子二进行匹配得到环境统一性区间二；若风速属于风速匹配因子区间三内时，则对环境数据进行分析时与修正因子三进行匹配得到环境统一性区间三。
18、作为本发明的一种优选实施方式，所述对空气流动数据进行分析，具体为：
19、通过获取风扇状态进行检测，并由风扇传感器获取风扇的温度、转速和功率，再通过计算得到风扇状态值，再将风扇状态值与预设风扇状态区间进行比较，若风扇状态值不属于预设风扇状态区间时，则生成风扇状态异常信号。
20、作为本发明的一种优选实施方式，所述对电源状态数据进行分析，具体为：
21、电源状态数据包括电压、电流、功率、频率和相位以及电源位置信息；将电源状态数据代入图中得到电源状态数据曲线图，并通过电源状态数据曲线图设置电源状态数据对应的预设区间，分别为预设功率区间、预设电压区间、预设频率区间、预设电流区间和预设相位区间；若电压或电流或功率或频率或相位超出或低于对应的预设区间，则通过统计超出或低于预设区间的绝对差值以及超出的次数，并通过计算得到电源状态总值，将其与预设电源状态异常区间进行匹配，若电源状态总值不属于预设电源状态异常区间时，则生成电源状态异常信号。
22、作为本发明的一种优选实施方式，所述对环境数据进行综合统一性分析，具体为：
23、通过将机房划分为n个统一性监管区域，n＝1，2，……，o；并通过对n个统一性监管区域进行分析，通过n个统一性监管区域的温度、湿度、噪声分贝和振动值进行计算得到n个统一性监管区域的环境统一系数，将其分别与统环境统一性区间一、统环境统一性区间二和统环境统一性区间三进行逐一匹配，若n个统一性监管区域其中一个环境统一系数htzn不属于统环境统一性区间一或统环境统一性区间二或统环境统一性区间三时，生成环境统一性异常信号。
24、作为本发明的一种优选实施方式，所述对系统性能数据进行分析，具体过程为：
25、通过计算机内的系统性能评测程序获取系统性能数据，通过公式输出系统性能值xtz，其中，xcpu、xm、xd和xn分别为cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率和网络带宽使用率，c1、c2、c3或c4均为预设系统性能修正因子；将系统性能值xtz与预设系统性能评测区间进行匹配，预设系统性能评测区间为评测区间一、评测区间二和评测区间三；若系统性能值xtz属于评测区间一时，则系统状态良好，生成良好信号；若系统性能值xtz属于评测区间二时，则系统状态一般，生成一般信号；若系统性能值xtz属于评测区间三时，则系统状态较差，生成较差信号。
26、作为本发明的一种优选实施方式，所述对设备状态数据进行分析，具体过程为：
27、通过计算机状态检测传感器获取设备状态数据，设备状态数据包括设备温度、设备湿度、电压、电流和风扇转速；则通过计算得到设备状态值一、设备状态值二和设备状态值三，将设备状态值一与预设设备状态区间一进行匹配，若设备状态值一不属于预设设备状态区间一时，则生成设备温湿异常信号，并通过将设备状态值三与预设设备状态区间三进行匹配，若设备状态值三不属于预设设备状态区间三时，则生成设备风扇异常信号，反之，则通过将设备状态值二与预设设备状态区间二进行匹配，若设备状态值二不属于预设设备状态区间二时，则生成设备压流异常信号。
28、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29、1、本发明通过机房数据分析模块接收到机房环境数据后，通过固定排列顺序的检测装置进行一致性检测；分析空气流动数据的风速、风向及风扇状态，匹配预设因子进行环境数据修正，检测风扇状态值异常并预警；通过电源状态传感器监测市电参数，分析电压、电流、功率等数据，若超出预设区间，则生成异常信号并预警。综合统一性分析将机房划分为多个监管区域，计算环境统一系数，若不匹配预设区间则预警。视频监控通过卷积神经网络标记设备位置和检测人员闯入，生成报警信号；音频监控分析音频特征，识别警报音频生成报警信号，确保机房环境的一致性和安全性。
30、2、本发明通过运维数据分析模块接收到计算机运维数据后，对系统性能数据进行分析，通过系统性能评测程序计算系统性能值xtz，并与预设区间匹配生成系统状态信号。设备状态数据通过计算公式输出设备状态值，并与预设区间匹配生成设备温湿异常、设备压流异常和设备风扇异常信号；对异常信号进行预警并在显示设备上显示位置信息。根据运维流程数据，如出现异常，通过运维计划选择工程师修理，并比对设备编号，若不一致则警告。该系统提高了机房运维的效率和准确性，确保设备的稳定运行和及时维护。
1.一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，包括机房数据分析模块和运维数据分析模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，还包括计算机机房数据获取模块、监控执行模块和异常处理模块；
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，所述对机房的环境一致性检测，并通过对机房内空气流动数据进行分析，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，所述对空气流动数据进行分析，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，所述对电源状态数据进行分析，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，所述对环境数据进行综合统一性分析，具体为：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，所述对系统性能数据进行分析，具体过程为：
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的计算机机房用设备监控运维系统，其特征在于，所述对设备状态数据进行分析，具体过程为：
