基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统及方法与流程

技术特征：
1.基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，包括数据分析模块，以及与之相连接的若干边缘分析模块，且若干所述边缘分析模块与数据中心对应的若干设备单元相关联，其特征在于：若干边缘分析模块：从所述数据分析模块获取故障预测库；对重点设备进行连接测试获取连接状态，结合设备图像获取连接标签；以及根据所述连接标签采集对应所述设备单元中标准设备的状态数据，将所述状态数据与所述故障预测库结合确定对应的故障预测标签；数据分析模块：将所述数据中心划分成若干所述设备单元，并对若干所述设备单元中的所述标准设备进行分析，确定所述重点设备；以及根据所述设备单元以及所述标准设备之间的连接关系建立故障可视模型；结合所述连接标签和所述故障预测标签对所述故障可视模型进行渲染。2.根据权利要求1所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，其特征在于，所述数据分析模块与若干所述边缘分析模块通信和/或连接；若干所述边缘分析模块与若干所述设备单元一一对应关联，且所述边缘分析模块负责关联所述设备单元中的数据采集。3.根据权利要求1所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，其特征在于，所述数据分析模块对所述数据中心进行划分，并确定所述数据中心中的所述重点设备，包括：按照功能和设备连接关系将所述数据中心划分成若干所述设备单元；根据工作人员经验或者历史故障数据对所述设备单元中的所述标准设备进行筛选，获取所述重点设备。4.根据权利要求3所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，其特征在于，所述边缘分析模块获取所述重点设备对应的所述连接标签，包括：获取关联的所述设备单元中的所述重点设备；按照测试规则对所述重点设备进行测试，获取所述连接状态；采集所述重点设备对应的设备图像，结合图像识别技术识别所述设备图像，获取连接信号状态；当所述连接状态和所述连接信号状态均正常时，则将所述连接标签设置为0；否则，将所述连接标签设置为1。5.根据权利要求1所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，其特征在于，所述数据分析模块根据故障历史数据建立所述故障预测库，包括：获取所述故障历史数据；其中，所述故障历史数据包括状态数据、故障类型以及二者之间对应的故障概率；对所述故障历史数据进行分析，建立故障知识图谱；将所述故障知识图谱标记为故障预测库。6.根据权利要求5所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，其特征在于，所述边缘分析模块采集所述标准设备的所述状态数据，结合所述故障预测库获取所述故障预测标签，包括：定时或者实时采集所述标准设备的所述状态数据；其中，所述状态数据包括性能数据、
运行数据和日志数据；根据所述状态数据在所述故障预测库中进行检索，获取故障信息；其中，所述故障信息包括故障类型以及对应故障概率；根据所述故障信息生成所述故障预测标签。7.根据权利要求6所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统，其特征在于，所述数据分析模块建立并渲染所述故障可视模型，包括：梳理所述标准设备之间的连接关系，结合若干所述设备单元建立所述故障可视模型；通过所述连接标签和所述故障预测标签对所述故障可视模型中的所述标准设备进行渲染，根据渲染结果进行预警。8.基于图像识别算法的数据中心设备故障预测方法，基于权利要求1至7任意一项所述的基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统运行，其特征在于，包括：数据分析模块根据故障历史数据建立更新故障预测库，并根据标准设备之间的连接关系建立故障可视模型；若干边缘分析模块获取重点设备的连接标签；根据所述连接标签采集所述标准设备的状态数据，结合所述故障预测库确定对应的故障预测标签；数据分析模块结合所述连接标签和所述故障预测标签对所述故障可视模型进行渲染。

技术总结
本发明公开了基于图像识别算法的数据中心设备故障预测系统及方法，涉及计算机技术领域，解决了现有技术在进行设备故障预测中，需要持续获取设备状态数据，且无法对故障位置进行准确定位，导致设备故障预测效率低，且故障定位不及时的技术问题；本发明根据经验数据确定重点设备，获取重点设备的连接标签；根据连接标签采集标准设备的状态数据，将状态数据和故障预测库相结合确定故障预测标签，不仅能够提高故障预测效率，而且可以对故障位置进行准确定位；本发明基于知识图谱构建故障预测库，将故障历史数据中的标准设备以及对应的不同状态数据作为实体，故障类型作为实体，故障概率作为关联关系进而建立故障知识图谱，能够提高故障预测的准确性。高故障预测的准确性。高故障预测的准确性。


技术研发人员：耿虎 昂少强 于刚 张媛 常先久 张彪
受保护的技术使用者：万申科技股份有限公司
技术研发日：2022.06.07
技术公布日：2022/8/12