一种基于机器人的数据中心管理系统

2018-08-08李俊山

科技与创新 2018年15期

李俊山

（浪潮电子信息产业股份有限公司高效能服务器和存储技术国家重点实验室数据中心研发部，山东济南 250000）

1 行业应用特点

1.1 缺乏对基础设施的硬件状态监控

无论是国内还是国外，厂商的运维管理系统都是基于IP的所谓“智能”管理系统，要求被管设备不仅必须要有IP地址和完整的MIB库才可以管理，而且只能获取到设备一半的硬件状态信息，对于非智能设备完全无法管理，比如机房消防设施状态、老式UPS的供电情况和空调系统的温湿度等信息。总而言之，目前的运维产品仍然无法达到对机房硬件设备全面的监控管理目的，因此需要一套能够全面、实时监控各种智能及非智能设备的状态管理系统，以便出现故障后进行实时告警。

1.2 外包运维工作安全性

应用外包服务或各厂商驻厂服务方式来解决运维日常出现的问题，缺点是外包服务人员的素质参差不齐，技术水平不一，部门人员纪律性不强，所以通常客户为了业务的安全，在运维管理制度上都要求外部人员进机房需要客户方人员在场，也就是所谓的“随工”，机房的安全性无法完全得到保障，需要一套能够对外部人员在机房工作的自动化跟踪记录系统，起到远程监工的作用。

1.3 数据中心无人管理

数据中心的建设越来越多地采用“两地三中心”方案，即同城灾备中心结合异地灾备中心的“两地三中心”，国内以政府、央企牵头的客户大都在北京，同城主机房通常在总部办公楼，同城的备机房离主机房位置相对都较远，几十千米以外，异地的灾备机房建设在偏远的西北地区，比如中国人民银行灾备机房在拉萨，且只能由编制内人员进机房维护管理，最终造成严重的客户方IT运维人员不足、工程项目延误、工作效率低下等问题，急需一套高效的无人值守远程维护解决管理系统。

2 系统架构

浪潮基于机器人的数据中心管理系统技术可以很好地解决上述问题，其系统架构如图1所示。

图1 系统架构图

浪潮数据中心机器人系统基于JAVA语言开发，SOA三层架构，分别为数据服务（采集）层、数据处理层、界面展示层，架构之间采用松耦合方式，进行平台化设计的一套纯B/S机房智能巡检管理系统，系统基于ΧML的portlet配置文件可以自由地动态扩展，后台支持开源的MYSQL数据库，提升了数据处理的规范度和再加工能力。底层采集层使用硬件机器人来实现，机器人使用AGV底板SLAM技术进行机房的定位与地图构建，同时在机身安装多种传感器，有360°且高达300万像素的云台视频机、RF射频识别器、红外感应探头、温湿度探头、热成像等感应装置，系统软件层设计有巡检管理、网络管理、IT资产管理、知识库管理、告警管理、报表管理、系统管理、license管理，共同构成强大的IT机房智能巡检管理功能平台。具体资源的管理作为基于平台的管理功能，具备以接口为中心的设计模式。

该系统能够观测设备工作指示灯，识别各指示灯下标文字，变化时转化为文字告警，通过云台摄像机监控且借助各种专业传感器。管理对象如下：网络设备、服务器主机、UPS电源、空调系统、消防系统、门禁系统、漏水情况、烟雾情况、地下热成像、墙面裂缝和地面卫生。

系统提供强大的扩展能力，支持管理能力的自由扩展：采集平台以AI智能机器人为主，采集机房各类设备的指标，能够将新管理对象快速纳入到新的指标体系；支持分布式部署，单套系统即可支持每天两次对500个机柜的巡检；支持巡检指标的自定义，巡检项采用列指标自动学习、自动扩展的方式；支持用户个性化报表的快速扩展，实现各种具备企业特征的报表数据和展现方式。