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一种机房可视化信息管理系统沈力S 廖振松S 华堂2(1.中国移动通信集团湖北有限公司，湖北武汉，430023;2.浪潮软件集团有限公司，山东济南,250101)摘要:在移动互联网时代，技术的曰新月异、大城市的快节奏，潜移默化地影响着用户的生活方式和消费习惯。
作为后台的絲支禕设施，企业对机房的管理，也越来越苛刻〇当前，由于每个互联网企业都有多个机房，机房的管理逐渐成为企 业的一块短板。
针对现代化机房管理的要求和当前机房管理中的不足，文章创新性地提出一种机房可视化信息管理系 统，通过三维方式来360度无盲区地监管机房，极大提升机房的现场管理效率。
关键词:客户感知;可视化;三维;信息管理;动力环境中图分类号:TP 311.52 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2017)08^261-021概述随着通信技术的飞速发展和用户数的不断増加，互联网 公司需要建设和维护越来越多的机房以适应业务规模的不断 扩大。
每个大型互联网公司都有多个地理位置分散的机房， 且机房内设备数目众多，主要包括交换、数据、动力、传输等不同专业的各类设备。
由于机房分布范围广，设备复杂多样，传 统管理模式下各设备归属对口专业人员，而机房管理员对多 专业交叉的现场管理存在信息分散、无法统一、集中的进行管 理的问题，因此有必要建立一套集可视化、集中监控、集中维 护、集中管理于一体的机房管理系统，用于提高机房的管理水 平和维护效率,保障机房的运营安全，这对于提髙网络质量和 用户感知起着关键性作用。
现有的机房管理方式主要存在的问题如下：(1) 机房现场管理与设备信息管理系统之间缺乏联系，无 法发挥协同作用，机房现场管理信息集中程度低；(2) 现有的综合资源管理虽包含了机房各类设备的资产 信息，但是缺乏可视化管理，査找和维护费时费力，效率极低；(3) 机房内设备数量众多，维护人员需要分区域对其进行巡检或设备维护，给维护工作带来了很大的困难，同时由于分布范围广，不利于维护人员快速定位设备位置。
数据中心可视化系统数据中心可视化系统1·简介1·1 背景随着信息技术的迅速发展和数据规模的快速增长，数据中心成为了主要的信息存储和处理中心。
为了更好地管理和监控数据中心的运行状态，数据中心可视化系统应运而生。
该系统通过图形化界面展示数据中心的各种数据和指标，帮助管理员和运维人员进行实时监控和管理。
1·2 目的数据中心可视化系统的目的是提供一个直观、易用的界面，让管理员和运维人员能够及时了解数据中心的运行状况，做出准确的决策和调整。
1·3 参与人员1·3·1 项目经理：负责整个项目的管理和组织，协调各个部门和人员的工作。
1·3·2 开发团队：负责具体的系统开发和代码实现。
1·3·3 测试团队：负责系统的测试和质量保证。
1·3·4 运维团队：负责系统的部署和运维工作。
1·3·5 用户：数据中心的管理员和运维人员。
2·系统架构2·1 硬件需求2·1·1 服务器：至少需要一台强大的服务器作为主控节点，用于存储和处理数据，同时支持多个用户的访问。
2·1·2 网络设备：需要稳定的网络环境来保证用户可以迅速访问和管理数据中心。
2·1·3 存储设备：用于存储数据中心的各种数据和指标，需要具备高可用性和持久性。
2·2 软件需求2·2·1 操作系统：推荐使用稳定的服务器操作系统，如Linux或Windows Server。
2·2·2 数据库：使用性能强大且可靠的数据库系统，如MySQL或Oracle。
2·2·3 后台框架：选择成熟的后台框架，如Spring Boot或Django。
2·2·4 前端框架：使用流行的前端框架，如React或Vue·js。
数据中心能源管理体系1范围本标准提出了数据中心按照GB/T23331-2012建立、实施、保持和改进其能源管理体系的系统性指导建议。
本标准适用于各类固定式数据中心，移动式数据中心可参照执行。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 7119节水型企业评价导则GB/T 12497三相异步电动机经济运行GB/T 13234用能单位节能量计算方法GB/T 13462电力变压器经济运行GB/T 15316节能监测技术通则GB/T 15910热力输送系统节能监测GB 17167 用能单位能源计量器具配备和管理通则GB 19762清水离心泵能效限定值及节能评价值GB/T 23331-2012 能源管理体系要求GB/T 29456-2012 能源管理体系实施指南GB/T 31347节能量测量和验证技术要求通信机房项目GB 50034建筑照明设计标准GB 50174数据中心设计规范GB 50189公共建筑节能设计标准GB 50411 建筑节能工程施工质量验收规范GB 50462 电子信息系统机房施工及验收规范GB50710电子工程节能设计规范JR/T 0011银行集中式数据中心规范SL 604水利数据中心管理规程YD/T 2442互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法YD/T 2542电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求YD/T 2543电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法YD 5193互联网数据中心（IDC）工程设计规范YD5194互联网数据中心（IDC）工程验收规范3术语和定义GB/T 23331-2012界定的以及以下术语和定义适用于本文件。
3.1数据中心 data center为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所，可以是一栋或几栋建筑物，也可以是一栋建筑物的一部分，包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。
数据中心能源管理数据中心是现代社会信息化建设的重要基础设施，承载着大量的数据存储和处理任务，对能源的需求量极大。
同时，数据中心的能耗也日益成为各界关注的焦点。
为了提高数据中心的能源利用效率，降低运营成本，数据中心能源管理变得至关重要。
一、能源管理的重要性数据中心的能耗问题已经成为全球范围内的关注焦点。
根据研究，数据中心能耗在全球能源消耗中占比已经超过2%。
数据中心的高能耗不仅造成环境压力和资源浪费，也给企业带来了巨大的经济负担。
因此，实施科学有效的能源管理成为了解决数据中心能耗问题的重要途径。
二、数据中心能源管理的关键要素1. 硬件设备优化优化硬件设备是改善数据中心能源利用效率的重要环节。
首先，选用具有较高能效的设备，例如采用低能耗CPU、高能效的服务器、更节能的网络设备等。
其次，合理规划硬件设备的布局，避免设备之间的热交换和过度拥堵，以减少能源损耗。
另外，定期进行设备巡检和维护保养，及时清理灰尘，保证设备的正常运行。
2. 空调温控系统优化数据中心的温控系统是能源管理的关键部分。
合理设置温度和湿度范围，避免造成能源浪费。
采用智能化的空调控制系统，根据机房内部的温度和湿度变化，合理调整空调的工作模式和参数。
此外，利用冷通道和热通道的设计，将热量有效隔离，减轻空调的负荷，提高能源利用效率。
3. 能源监测与管理系统引入能源监测与管理系统是提高数据中心能源管理水平的重要手段。
该系统可以实时监测和分析数据中心的能耗情况，包括电力、照明、制冷等方面，为能源管理者提供科学的数据支持。
通过对数据的分析和评估，可以发现潜在的能源浪费问题，并及时采取措施进行调整和改进。
4. 节能意识的培养数据中心能源管理的核心是培养节能意识，减少数据中心的不必要能源消耗。
需要全员参与，包括数据中心管理者、运维人员和用户等。
通过培训和宣传活动，加强节能意识的普及，提高员工的能源管理素养，形成良好的能源管理习惯。
三、数据中心能源管理的挑战与机遇1. 挑战数据中心能源管理面临着一些挑战，如高能耗和能源成本上升、硬件设备更新换代周期较短、技术更新的速度快、监测和管理系统的投资成本等。
数据中心3D智慧管理系统技术方案目录数据中心3D智慧管理系统 (1)目录 (2)1、项目背景及问题 (4)2、产品介绍 (5)2.1系统概述 (5)2.2系统架构 (5)2.23D可视化系统 (7)3、详细功能模块 (9)3.1系统基础配置管理 (9)3.2多场景管理 (9)3.3场景编辑器 (11)3.4环境展示 (12)3.5设备索引 (14)3.6设备搜索 (15)3.7空间查找 (15)3.8容量管理 (16)3.9资产可视化管理 (17)3.10网管线路可视化 (21)3.11网管监控可视化 (23)3.12动环监控可视化管理 (24)3.13盘点管理 (27)3.14任务管理 (29)3.15客户管理 (30)1、项目背景及问题随着信息化建设的不断推进，各种信息系统的部署与应用，使得作为信息承载的主体-数据中心本身的管理变得越来越重要，工作量越来越大，对安全性、可用性和运维管理等要求越来越高。
但另一方面，很多数据中心缺乏统一规划，随着信息化建设不断演变的结果，由于基础设施及软硬件各方面的制约条件，面临的挑战越来越大：1．机房规模小、分散，机房巡检压力大，人力成本高，不能及时发现问题。
2．配套设施不足，环境监控传感器部署不足，不能全面精准、实时获取每个机柜和每台关键IT设备的环境监控数据，无法精确掌握每一台服务器的实时运行状况。
3．没有规范化资产管理工具，资产数量多且迁移频繁，使大量人力资源消耗在繁重的重复性工作上；造成数据中心资产信息丢失，设备进入机房环境后没有缺乏永久性存储设备轨迹等。
4．机房客户管理缺少系统工具支撑，无法快速统计托管客户的资源占用、费用清缴等情况，无法计算托管机房的投入产出比，无法对托管机房做中远期的资源使用规划。
5．运维管理子系统众多且孤立运行，操作不方便、管理界面不够直观。
人工统计任务繁重，无法实时统计能耗、成本、空间等统计数据，数据缺乏客观说服力，运营效益低。
