一种预防服务器烧机的方法、系统、设备及介质与流程

1.本发明涉及服务器领域，更具体地，特别是指一种预防服务器烧机的方法、系统、计算机设备及可读介质。


背景技术：

2.现有的服务器在高负载高电流运行时会产生大量的热量，若无适时的温度监控来降载系统容易发生组件融熔从而造成系统中电路或元器件的短路；服务器机箱内部一旦短路起火，这无疑会成为一个巨大的火灾隐患。现有的服务器机箱不具备自我自动断电功能，如果服务器机箱起火的话，机箱内部没有自动断电，这导致灭火的困难度与危险性也大幅提高。
3.目前服务器的温度监测主要是利用温度传感器将温度信息回传到基板管理控制器(bmc)，所以现行的方法都是透过散热工程师前期对系统仿真评估，在服务器的高热源处放置温度传感器监控，并由bmc读取数据来管理决策是否要系统降载或是要发出alert(警告)。现有技术无法精准的对整个系统的温度监控，并且，当零组件温度过高达到能忍受的临界值时，可能因温度过高产生烟雾，但此时服务器系统可能无法侦测与警示。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种预防服务器烧机的方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，本发明通过获取电流参数、烟雾参数和温度参数，并将电流参数、烟雾参数和温度参数与类神经网络算法进行结合，能够更好的对服务器的故障作出预测，降低了服务器发生燃烧或温度过高导致损坏的风险。
5.基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种预防服务器烧机的方法，包括如下步骤：设置温度权重、烟雾权重和电流权重，并根据所述温度权重、烟雾权重和电流权重构建权重向量；分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数，并根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量；基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果，并判断所述输出结果是否达到阈值；以及响应于所述输出结果达到阈值，触发警报和/或降低所述服务器负载。
6.在一些实施方式中，所述分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数包括：获取所述温度传感器的温度参数、所述烟雾传感器的烟雾参数和所述电流传感器的电流参数，并分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数。
7.在一些实施方式中，所述分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数包括：分别将所述温度参数与温度阈值、所述烟雾参数与烟雾阈值、所述电流参数与电流阈值进行比较；以及将超过对应阈值的参数设置为第一值，将未超过对应阈值的参数设置为第二值。
8.在一些实施方式中，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建
输入向量包括：根据所述权重向量中所述温度权重、烟雾权重和电流权重的排序来确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数在所述输入向量中的排序。
9.在一些实施方式中，所述基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果包括：将所述权重向量进行转置，并将转置后的权重向量与所述输入向量相乘以得到输出结果。
10.在一些实施方式中，所述基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果包括：将所述权重向量和所述输入向量的第一输出结果加上初始偏置值得到输出结果。
11.在一些实施方式中，方法还包括：获取所述服务器的组件信息，并根据所述组件信息调整所述初始偏置值。
12.本发明实施例的另一方面，提供了一种预防服务器烧机的系统，包括：权重模块，配置用于设置温度权重、烟雾权重和电流权重，并根据所述温度权重、烟雾权重和电流权重构建权重向量；输入模块，配置用于分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数，并根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量；计算模块，配置用于基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果，并判断所述输出结果是否达到阈值；以及执行模块，配置用于响应于所述输出结果达到阈值，触发警报和/或降低所述服务器负载。
13.本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述指令由所述处理器执行时实现如上方法的步骤。
14.本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤的计算机程序。
15.本发明具有以下有益技术效果：通过获取电流参数、烟雾参数和温度参数，并将电流参数、烟雾参数和温度参数与类神经网络算法进行结合，能够更好的对服务器的故障作出预测，降低了服务器发生燃烧或温度过高导致损坏的风险。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，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实施例。
17.图1为本发明提供的预防服务器烧机的方法的实施例的示意图；
18.图2为本发明提供的预防服务器烧机的计算机设备的实施例的硬件结构示意图；
19.图3为本发明提供的预防服务器烧机的计算机存储介质的实施例的示意图。
具体实施方式
20.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。
21.需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
22.本发明实施例的第一个方面，提出了一种预防服务器烧机的方法的实施例。图1示出的是本发明提供的预防服务器烧机的方法的实施例的示意图。如图1所示，本发明实施例包括如下步骤：
23.s1、设置温度权重、烟雾权重和电流权重，并根据所述温度权重、烟雾权重和电流权重构建权重向量；
24.s2、分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数，并根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量；
25.s3、基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果，并判断所述输出结果是否达到阈值；以及
26.s4、响应于所述输出结果达到阈值，触发警报和/或降低所述服务器负载。
27.本发明实施例中温度侦测部分可以参考现有技术，通过温度传感器来监控，并将温度回传bmc。
28.本发明实施例可以通过在服务器上设置多重防范烟雾侦测集成线路。其应用于服务器设计组件与机构组件，此功能可以确保当温度过高达到零组件能忍受的临界值时产生烟雾，在服务器上组件尚未起火燃烧时提前监控烟雾变化。本发明实施例中烟雾检测可以通过耦合器来实现，输入的电信号驱动发光二极管，使之发出一定波长的光，这时一定波长的光可以被光探测器接收而产生光电流，此时电流透过二极管与放大线路经过进一步放大后输出。这就完成了电—光—电的转换，此时在光的部分，就是感测组件(包含pcb(printed circuit board，印刷电路板)、电子组件、机构组件、线缆等)温度高时与空气中的氧气结合产生非透明气体，从而起到输入、输出、隔离的作用。由于光耦合器输入输出间互相隔离，电信号传输具有单向性等特点，因而具有良好的电绝缘能力和抗干扰能力。
29.本发明实施例可以通过放置于电源的负载线路动态且实时的监控电流变化。此功能可以确保线路板面的短路或开路异常时，还没到达psu(电源)原本设计的电流保护时，提前进行动态且实时的监控电流变化。
30.人工神经网络(artificial neural network，ann)，简称神经网络(neural network，nn)或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函式进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗地讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建工具，神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(learning method)得以优化，所以也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函式来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
31.设置温度权重、烟雾权重和电流权重，并根据所述温度权重、烟雾权重和电流权重构建权重向量。例如，n1为温度权重，n2为烟雾权重，n3为电流权重，可以设置n1＝0.25，n2＝0.5，n3＝0.25，权重向量可以表示为
32.分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参
数，并根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量。
33.在一些实施方式中，所述分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数包括：获取所述温度传感器的温度参数、所述烟雾传感器的烟雾参数和所述电流传感器的电流参数，并分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数。例如，a1为温度参数，a2为烟雾参数，a3为电流参数。根据a1确定第一参数的值，根据a2确定第二参数的值，根据a3确定第三参数的值。
34.在一些实施方式中，所述分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数包括：分别将所述温度参数与温度阈值、所述烟雾参数与烟雾阈值、所述电流参数与电流阈值进行比较；以及将超过对应阈值的参数设置为第一值，将未超过对应阈值的参数设置为第二值。例如，温度参数超过了温度阈值，则第一参数为1，否则为0，其他参数也类似。
35.在一些实施方式中，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量包括：根据所述权重向量中所述温度权重、烟雾权重和电流权重的排序来确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数在所述输入向量中的排序。例如，当输入变量可以为
36.基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果，并判断所述输出结果是否达到阈值。
37.在一些实施方式中，所述基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果包括：将所述权重向量进行转置，并将转置后的权重向量与所述输入向量相乘以得到输出结果。
38.在一些实施方式中，所述基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果包括：将所述权重向量和所述输入向量的第一输出结果加上初始偏置值得到输出结果。例如，初始偏置值b为0，阈值为0.5，可得result＝0
×
0.25 0
×
0.5 0
×
0.25 0＝0，result(t)<0.5，不触发警报；可得result＝0
×
0.25 1
×
0.5 0
×
0.25 0＝0.5，result(t)≥0.5，触发警报；可得result＝1
×
0.25 0
×
0.5 1
×
0.25 0＝0.5，result(t)≥0.5，触发警报。
39.在一些实施方式中，方法还包括：获取所述服务器的组件信息，并根据所述组件信息调整所述初始偏置值。继续上例，如果或时使用了高功耗的元件(如gpu卡)，可能造成系统的温度过高，电流过大，实际上无烧机风险。此时就可以通过调整初始偏置值来避免其超过阈值。所以当判断到gpu卡插入时，可以调整b值(例如b＝
‑
0.2)，可得result＝1
×
0.25 0
×
0.5 1
×
0.25
‑
0.2＝0.3，result(t)<0.5，不触发警报。
40.响应于所述输出结果达到阈值，触发警报和/或降低所述服务器负载。
41.本发明通过获取电流参数、烟雾参数和温度参数，并将电流参数、烟雾参数和温度参数与类神经网络算法进行结合，能够更好的对服务器的故障作出预测，降低了服务器发生燃烧或温度过高导致损坏的风险。
42.需要特别指出的是，上述预防服务器烧机的方法的各个实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减，因此，这些合理的排列组合变换之于预防服务器烧机的方法
也应当属于本发明的保护范围，并且不应将本发明的保护范围局限在实施例之上。
43.基于上述目的，本发明实施例的第二个方面，提出了一种预防服务器烧机的系统，包括：权重模块，配置用于设置温度权重、烟雾权重和电流权重，并根据所述温度权重、烟雾权重和电流权重构建权重向量；输入模块，配置用于分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数，并根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量；计算模块，配置用于基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果，并判断所述输出结果是否达到阈值；以及执行模块，配置用于响应于所述输出结果达到阈值，触发警报和/或降低所述服务器负载。
44.在一些实施方式中，所述输入模块配置用于：获取所述温度传感器的温度参数、所述烟雾传感器的烟雾参数和所述电流传感器的电流参数，并分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数。
45.在一些实施方式中，所述输入模块配置用于：分别将所述温度参数与温度阈值、所述烟雾参数与烟雾阈值、所述电流参数与电流阈值进行比较；以及将超过对应阈值的参数设置为第一值，将未超过对应阈值的参数设置为第二值。
46.在一些实施方式中，所述输入模块配置用于：根据所述权重向量中所述温度权重、烟雾权重和电流权重的排序来确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数在所述输入向量中的排序。
47.在一些实施方式中，所述计算模块配置用于：将所述权重向量进行转置，并将转置后的权重向量与所述输入向量相乘以得到输出结果。
48.在一些实施方式中，所述计算模块配置用于：将所述权重向量和所述输入向量的第一输出结果加上初始偏置值得到输出结果。
49.在一些实施方式中，系统还包括调整模块，配置用于：获取所述服务器的组件信息，并根据所述组件信息调整所述初始偏置值。
50.基于上述目的，本发明实施例的第三个方面，提出了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机指令，指令由处理器执行以实现如下步骤：s1、设置温度权重、烟雾权重和电流权重，并根据所述温度权重、烟雾权重和电流权重构建权重向量；s2、分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数，并根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建输入向量；s3、基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果，并判断所述输出结果是否达到阈值；以及s4、响应于所述输出结果达到阈值，触发警报和/或降低所述服务器负载。
51.在一些实施方式中，所述分别获取温度传感器的第一参数、烟雾传感器的第二参数和电流传感器的第三参数包括：获取所述温度传感器的温度参数、所述烟雾传感器的烟雾参数和所述电流传感器的电流参数，并分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数。
52.在一些实施方式中，所述分别基于所述温度参数、所述烟雾参数和所述电流参数确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数包括：分别将所述温度参数与温度阈值、所述烟雾参数与烟雾阈值、所述电流参数与电流阈值进行比较；以及将超过对应阈值的参数设置为第一值，将未超过对应阈值的参数设置为第二值。
53.在一些实施方式中，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数构建
输入向量包括：根据所述权重向量中所述温度权重、烟雾权重和电流权重的排序来确定所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数在所述输入向量中的排序。
54.在一些实施方式中，所述基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果包括：将所述权重向量进行转置，并将转置后的权重向量与所述输入向量相乘以得到输出结果。
55.在一些实施方式中，所述基于所述权重向量和所述输入向量得到输出结果包括：将所述权重向量和所述输入向量的第一输出结果加上初始偏置值得到输出结果。
56.在一些实施方式中，步骤还包括：获取所述服务器的组件信息，并根据所述组件信息调整所述初始偏置值。
57.如图2所示，为本发明提供的上述预防服务器烧机的计算机设备的一个实施例的硬件结构示意图。
58.以如图2所示的装置为例，在该装置中包括一个处理器201以及一个存储器202，并还可以包括：输入装置203和输出装置204。
59.处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204可以通过总线或者其他方式连接，图2中以通过总线连接为例。
60.存储器202作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的预防服务器烧机的方法对应的程序指令/模块。处理器201通过运行存储在存储器202中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的预防服务器烧机的方法。
61.存储器202可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据预防服务器烧机的方法的使用所创建的数据等。此外，存储器202可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器202可选包括相对于处理器201远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
62.输入装置203可接收输入的用户名和密码等信息。输出装置204可包括显示屏等显示设备。
63.一个或者多个预防服务器烧机的方法对应的程序指令/模块存储在存储器202中，当被处理器201执行时，执行上述任意方法实施例中的预防服务器烧机的方法。
64.执行上述预防服务器烧机的方法的计算机设备的任何一个实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
65.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时执行如上方法的计算机程序。
66.如图3所示，为本发明提供的上述预防服务器烧机的计算机存储介质的一个实施例的示意图。以如图3所示的计算机存储介质为例，计算机可读存储介质3存储有被处理器执行时执行预防服务器烧机的方法的计算机程序31。
67.预防服务器烧机的方法包括如下步骤：将集群中的对象按照范围从大到小划分成多个层级，监测每个所述层级并判断是否存在层级产生资源配置信息的变更；响应于存在
层级产生资源配置信息的变更，根据所述资源配置信息的变更确定影响范围，并根据影响范围确定要上报的最小化的层级集合；根据所述最小化的层级集合确定上报的字典数据，并基于所述字典数据上报所述最小化的层级集合的配置信息；以及对上报的所述配置信息进行解析，并将解析后的所述配置信息持久化到数据库中。
68.在一些实施方式中，所述根据所述资源配置信息的变更确定影响范围包括：确定所述资源配置信息的变更直接影响的层级，并判断所述层级的上一层级是否受到所述资源配置信息的变更的影响；以及响应于所述层级的上一层级不受到所述资源配置信息的变更的影响，确定影响范围为所述层级。
69.在一些实施方式中，所述根据所述资源配置信息的变更确定影响范围包括：响应于所述层级的上一层级受到所述资源配置信息的变更的影响，确定影响范围为所述层级和所述上一层级。
70.在一些实施方式中，所述判断所述层级的上一层级是否受到所述资源配置信息的变更的影响包括：判断所述上一层级的资源配置信息中除所述层级的资源配置信息之外的其他属性是否受到所述变更的影响。
71.在一些实施方式中，所述根据所述最小化的层级集合确定上报的字典数据包括：获取所述最小化的层级集合的配置信息构成的字典数据，并根据复杂度对所述字典数据进行标识。
72.在一些实施方式中，所述对上报的所述配置信息进行解析包括：根据所述标识确定解析所述字典数据的字典模式。
73.在一些实施方式中，所述监测每个所述层级并判断是否存在层级产生资源配置信息的变更包括：每隔第一时间对最新的资源配置信息进行备份；以及响应于备份完成，每隔第二时间判断当前资源配置信息与最新备份的资源配置信息是否存在不同。
74.最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，预防服务器烧机的方法的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，程序的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(rom)或随机存储记忆体(ram)等。上述计算机程序的实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
75.以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。
76.应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。
77.上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
78.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
79.所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。