一种数据中心的管理方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及能耗管理的技术领域，特别是涉及一种数据中心的管理方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着云计算、大数据挖掘等技术的广泛使用，用户对计算能力的需求快速增长，促进了大规模数据中心的飞速发展，各电信运营商大力开拓数据中心。
3.数据中心可以部署有多个用电设备，例如：it设备(internet technology，互联网技术)、制冷设备等；对于数据中心来说，其能耗利用情况可以通过pue(power usage effectiveness，电源使用率)来表示；其中，pue＝数据中心总能耗/it设备能耗；当pue越接近于1时，表明非it设备耗能越少，即能效水平越好。
4.为了提高数据中心的能效，需要保证数据中心的pue始终处于接近于1的值；而如何对数据中心的pue进行有效的管控，成了当前针对数据中心亟需解决的问题之一。


技术实现要素：

5.鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据中心的管理方法、装置、电子设备和存储介质，包括：
6.一种数据中心的管理方法，所述数据中心部署有多个用电设备，所述方法包括：
7.获取针对所述多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；
8.根据所述历史监测信息和所述历史环境信息，预测所述数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue；
9.当所述预测pue超过pue阈值时，获取针对所述预设时间段内的预测环境信息，并确定在所述预测环境信息下，针对所述多个用电设备的目标节能能耗策略；
10.在预设时间段时，根据所述目标节能能耗策略对所述多个用电设备进行控制。
11.可选地，所述方法还包括：
12.当接收到查询请求时，获取上一时间段内，针对所述多个用电设备的第一监测信息；
13.根据所述第一监测信息，确定目标pue；
14.当所述目标pue超过所述pue阈值时，展示第一标识和所述第一监测信息；
15.当所述目标pue未超过所述pue阈值时，展示第二标识和所述第一监测信息。
16.可选地，所述方法还包括：
17.收集各用电设备在当前时间段内的第二监测信息；
18.基于预设测点编码，将所述第二监测信息存储至监测信息数据库；
19.所述获取上一时间段内，针对所述多个用电设备的第一监测信息，包括：
20.根据第一监测信息对应的目标测点编码，从所述监测信息数据库中获取所述第一
监测信息。
21.可选地，所述第一监测信息包括以下至少一项：有功功率、有功电度数、暖通数据。
22.可选地，所述根据所述历史监测信息和所述历史环境信息，预测所述数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue，包括：
23.根据所述历史监测数据和所述历史环境信息，预测各用电设备在预设时间段内的能耗信息；
24.根据各用电设备在预设时间段内的能耗信息，计算所述预测pue。
25.可选地，所述预测pue包括以下至少一项：针对所述数据中心楼宇的第二pue，和针对所述数据中心中各机房的第三pue。
26.可选地，所述预测pue由预设的长短期记忆网络预测得到。
27.本发明实施例还提供了一种数据中心的管理装置，所述数据中心部署有多个用电设备，所述装置包括：
28.获取模块，用于获取针对所述多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；
29.预测模块，用于根据所述历史监测信息和所述历史环境信息，预测所述数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue；
30.策略确定模块，用于当所述预测pue超过pue阈值时，获取针对所述预设时间段内的预测环境信息，并确定在所述预测环境信息下，针对所述多个用电设备的目标节能能耗策略；
31.控制模块，用于在预设时间段时，根据所述目标节能能耗策略对所述多个用电设备进行控制。
32.可选地，所述装置还包括：
33.显示模块，用于当接收到查询请求时，获取上一时间段内，针对所述多个用电设备的第一监测信息；根据所述第一监测信息，确定目标pue；当所述目标pue超过所述pue阈值时，展示第一标识和所述第一监测信息；当所述目标pue未超过所述pue阈值时，展示第二标识和所述第一监测信息。
34.可选地，所述装置还包括：
35.存储模块，用于收集各用电设备在当前时间段内的第二监测信息；基于预设测点编码，将所述第二监测信息存储至监测信息数据库；
36.所述显示模块，包括：
37.第一监测信息获取子模块，用于根据第一监测信息对应的目标测点编码，从所述监测信息数据库中获取所述第一监测信息。
38.可选地，所述第一监测信息包括以下至少一项：有功功率、有功电度数、暖通数据。
39.可选地，所述预测模块，包括：
40.能耗预测子模块，用于根据所述历史监测数据和所述历史环境信息，预测各用电设备在预设时间段内的能耗信息；
41.pue计算子模块，用于根据各用电设备在预设时间段内的能耗信息，计算所述预测pue。
42.可选地，所述预测pue包括以下至少一项：针对所述数据中心楼宇的第二pue，和针
对所述数据中心中各机房的第三pue。
43.可选地，所述预测pue由预设的长短期记忆网络预测得到。
44.本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上数据中心的管理方法。
45.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上数据中心的管理方法。
46.本发明实施例具有以下优点：
47.本发明实施例中，获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；根据历史监测信息和历史环境信息，预测数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue；当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略；在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。通过本发明实施例，实现了在数据中心的pue可能超过预设值时，对数据中心的各用电设备进行管控，以避免数据中心的pue超过预设值；从而，提高了数据中心的能效。
附图说明
48.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
49.图1是本发明实施例的一种数据中心的管理方法的步骤流程图；
50.图2是本发明实施例的一种长短期记忆网络的结构示意图；
51.图3是本发明实施例的另一种数据中心的管理方法的步骤流程图；
52.图4是本发明实施例的一种计算pue的流程示意图；
53.图5是本发明实施例的一种交互界面的示意图；
54.图6是本发明实施例的一种查询数据中心能效的流程示意图
55.图7是本发明实施例的一种数据中心的管理装置的结构框图。
具体实施方式
56.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
57.参照图1，示出了本发明实施例的一种数据中心的管理方法的步骤流程图，数据中心可以部署有多个用电设备，例如：it设备和非it设备。
58.具体地，可以包括如下步骤：
59.步骤101、获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息。
60.其中，历史监测信息可以指针对多个用电设备在历史的时间段内监测得到的信息；具体的，可以包括针对用电设备的静态数据和动态数据。
61.静态数据可以指对于用电设备来说固定的信息，例如：设备数量、设备型号等；动态数据可以指对于用电设备来说实时变动的信息，例如：用电量、机房设定湿度等。
62.历史环境信息可以指历史监测信息对应时刻下，可能会对用电设备的能耗产生影响的信息，例如：温度、湿度等。
63.如表1，示出了本发明实施例的部分的历史监测信息和历史环境信息：
64.表1：
65.室外湿球温度室外干球温度机房设定温度机房设定湿度冷水机组个数冷冻泵个数冷却泵个数it机房总电量度数精密空调机房总电量度数冷源机房总电量冷冻泵频率设置冷却泵频率设置冷却塔湿球温度差冷机电流蓄冷罐流量计
66.在实际应用中，当需要对数据中心的pue进行预测时，可以先获取数据中心中各用电设备的历史监测信息，以及历史监测信息对应时刻下的历史环境信息。
67.作为一示例，可以预先将收集到的监测信息和环境信息存储在数据库中；当需要对未来的一时间段内的数据中心的pue进行预测时，可以从该数据库中直接获取历史监测信息和历史环境信息，本发明实施例对此不作限制。
68.步骤102、根据历史监测信息和历史环境信息，预测数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue。
69.作为一示例，预测pue可以包括以下至少一项：针对数据中心楼宇的第一预测pue，和针对数据中心中各机房的第二预测pue。
70.其中，楼宇可以包括部署有it设备的机房，以及除部署有数据中心的机房之外的其他区域，例如：电梯等。机房可以指部署有it设备的区域。
71.在实际应用中，在得到历史监测信息和历史环境信息后，可以将历史监测信息和历史环境信息输入预设的预测模型中，以预测得到数据中心在未来的一预设时间段内的预测pue。
72.对于针对数据中心楼宇的第一预测pue来说，可以将数据中心的全局pue作为针对数据中心楼宇的pue；全局pue可以通过如下公式计算得到：
73.全局pue＝(全局it能耗 配套暖通能耗 照明能耗 节能项目能耗)/全局it能耗。
74.其中，全局it能耗一部分是互联网数据中心托管机房的能耗，一部分是自由网络机房的能耗；配套暖通能耗可以综合考虑冷站、机房内空调末端风机负荷；照明能耗可以指数据中心所有的照明的能耗；楼宇配电损耗为配电室低压负荷输出柜(ups(uninterrupted power supply，不间断电源))与各it机房列头柜(每个列头柜中可以部署有多台服务器)电表能耗总和做差得出；节能项目为间接蒸发冷、co2载冷、自然冷源等单独计量工程能耗。
75.作为一示例，全局it能耗可以基于全局ups和全局直流计算得到；配套暖通能耗可以基于冷冻机组、冷却塔、水泵、电子阀门、空调配电柜计算得到；节能项目能耗可以基于间接蒸发冷、间接蒸发冷、co2载冷、自然冷源等计算得到。
76.对于针对单个机房的第二预测pue来说，可以通过如下公式计算得到：
77.单机房pue＝(机房it能耗 配电分摊能耗 水冷分摊能耗 节能项目分摊能耗 空调配电柜能耗 机房照明能耗)/机房it能耗。
78.其中，机房it能耗为所有列头柜电表能耗值之和；配电分摊、水冷分摊和节能项目分摊为依据机房it实时负载占比，分别计算出ups自损和线损，水冷系统，节能项目实时能耗在机房内的分摊量；暖通系统运行指标为重点关注对象，在计量能耗数值的同时也反映机房环境的安全性，包含空调送回风、进出水、风机转速、机房温湿度等测点数据。
79.作为一示例，配电分摊能耗可以基于楼宇配电损耗、机房it能耗和下游的列头柜总功计算得到；水冷分摊能耗可以基于楼宇配套暖通、机房ite能耗和全局it能耗计算得到；节能项目分摊能耗可以基于楼宇节能项目能耗、机房it能耗和全局it能耗计算得到。
80.作为一示例，预测pue可以由预设的长短期记忆网络预测得到；具体的，预测模型可以为预设的长短期记忆网络。
81.如图2，单个长短期记忆网络单元由通过3个门来保护和控制存储单元中的信息，这些信息由激活函数的点乘
⊙
来实现，通过梯度下降训练一系列参数来控制每个门的状态。lstm(long short-termmemory，长短期记忆网络)中的每一个门都有一个特定且独特的功能。遗忘门f从先前的状态h
t-1
中决定丢弃哪些信息。输入x
t
和h
t-1
经过更新门u运算后，与修正过的遗忘门f一块决定更新状态h
t
应该用候选状态多少权重。为了生成输出y
t
，首先使用非线性的g2函数过滤它的当前状态，然后与输出门o运算后一块输出y
t
，其中返回部分状态y
t
作为下次输入y
t-1
。每一个门都依赖于当前的外部输入x
t
和之前的输出y
t-1
。
82.forget gate:f
t
＝σ(wfx
t
rfy
t-1
bf)
[0083][0084]
update state:u
t
＝σ(wux
t
r
uyt-1
bu)
[0085][0086]
output gate:o
t
＝σ(wox
t
r
oyt-1
bo)
[0087]
output:yt＝o
t
⊙
g2(h
t
)
[0088]
式中：x
t
为t时刻的输入向量；w
t
、wh、wu和wo是与输入单元相关的权重矩阵；rf、rh、ru和ro为隐藏层连接的权重矩阵；而bf、bh、bu和bo为偏置向量；激活函数σ为sigmoid或者tanh；g1和g2为非线性激活函数；
⊙
为点乘。
[0089]
通过堆叠循环长短期记忆网络进行能耗预测：
[0090]
利用lstm单元搭建一个堆叠式的lstm网络，搭建一个四层lstm堆叠网络：第一层32个lstm单元构成；第二层有64个lstm单元构成；第三层有16个lstm单元构成；第四层有3个全连接层单元构成；通过添加网络的深度，提高训练的效率，获得更高的准确性。
[0091]
步骤103、当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略。
[0092]
其中，pue阈值可以根据实际情况设定；例如：可以根据针对数据中心的pue的要求来设定pue阈值；需要说明的是，为了预先对数据中心的pue进行预警，可以设定一低于针对数据中心的pue的要求的pue阈值；例如：要求数据中心的pue需要低于1.6，则可以设置pue阈值为1.5，本发明实施例对此不作限制。
[0093]
在得到未来的预设时间段的预测pue后，可以比较该预测pue与pue阈值的大小关系。
[0094]
如果预测pue未超过pue阈值，则可以表示在未来的预设时间段内，数据中心的pue处于正常水平；此时，可以不用介入对数据中心的各用电设备的管控，而继续保持原有的运行。
[0095]
如果预测pue超过了pue阈值，则可以表示在未来的预设时间段内，数据中心的pue处于非正常水平；此时，为了提高数据中心的能效，可以主动介入对数据中心的各用电设备的管控。
[0096]
具体的，可以先获取针对未来的预设时间段内的预测环境信息；该预测环境信息可以从提供天气预报的服务器处获取，本发明实施例对此不作限制。
[0097]
然后，可以基于所获取的预测环境信息，来确定在该预测环境信息下，保证数据中心能够正产提供服务的情况下，数据中心所能达到的最小pue，并确定在该最小pue下，针对各用电设备的目标节能能耗策略。
[0098]
需要说明的是，在保证数据中心能够正常提供服务时，既需要保证it设备的供能；又由于it设备在工作的过程中会释放出大量的热量，而过高的温度可能导致it设备发生故障，因此还需要保证除it设备外的其他用电设备(例如：空调、水冷设备等)的供能，以保证it设备能够正常运行。
[0099]
步骤104、在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。
[0100]
当到达预设时间段时，为了避免数据中心在该预设时间段内的pue过高，可以采用目标节能能耗策略对数据中心的多个用电设备进行控制，以保证数据中心在预设时间段内的pue能够处于正常水平。
[0101]
本发明实施例中，获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；根据历史监测信息和历史环境信息，预测数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue；当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略；在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。通过本发明实施例，实现了在数据中心的pue可能超过预设值时，对数据中心的各用电设备进行管控，以避免数据中心的pue超过预设值；从而，提高了数据中心的能效。
[0102]
参照图3，示出了本发明实施例的一种数据中心的管理方法的步骤流程图，可以包括如下步骤：
[0103]
步骤301、获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息。
[0104]
在实际应用中，当需要对数据中心的pue进行预测时，可以先从数据库中获取历史监测信息，以及历史监测信息对应时刻下的历史环境信息。
[0105]
步骤302、根据历史监测数据和历史环境信息，预测各用电设备在预设时间段内的能耗信息。
[0106]
在实际应用中，pue实际上是与数据中心的各用电设备的能耗有关的；因此，在获取到历史监测数据和历史环境信息后，可以先基于历史监测数据和历史环境信息，预测各用电设备的预设时间段内的能耗信息；其中，能耗信息可以指用电设备在预设时间段内的耗电量，以及对应的运行参数。
[0107]
又由于用电设备的能耗与环境存在一定的关联；例如：当环境温度较高时，空调将消耗更多的电量，以保证数据中心的温度处于预设值。因此，在预测各用电设备在预设时间段内的能耗信息时，可以先获取预设时间段内的预测环境信息；该预测环境信息可以是从能够提供天气预报的服务器获取的，本发明实施例对此不作限制。
[0108]
在获取到预设环境信息后，可以将历史监测数据、历史环境信息和预设环境信息输入值预设的预测模型中，以根据历史监测数据和历史环境信息，预测各用电设备在预设环境信息对应的环境下，使得数据中心可以正常运转所需要消耗的电量；并基于该电量确定对应的能耗信息。
[0109]
步骤303、根据各用电设备在预设时间段内的能耗信息，计算预测pue。
[0110]
在得到各用电设备在预设时间段内的能耗信息后，可以基于该能耗信息来计算数据中心在预设时间段内的预测pue。
[0111]
作为一示例，针对于第一预测pue来说，可以将室外湿球温度、室外干球温度、机房设定温度、机房设定湿度、冷水机组个数、冷冻泵个数、冷却泵个数、it机房总电量度数、精密空调机房总电量度数、冷源机房总电量、冷却泵频率设置、冷冻泵频率设置、冷却塔湿球温度差、冷机电流、储冷罐流量计等作为预设的预测模型的输入参数；以便预测模型输出用于确定第一预测pue的能耗信息。
[0112]
作为另一示例，针对于第二预测pue来说，可以将空调回风温度、空调回风湿度、机房环境温度、空调能耗、列头柜it能耗、送风方式等作为预设的预测模型的输入参数；以便预测模型输出用于确定第二预测pue的能耗信息。
[0113]
如图4，可以预测模型可以为一ai(artificial intelligence，人工智能)模型；室外环境因素、机房环境指标和制冷系统设备运行参数可以用于ai模型的训练，并输出对应的设备能耗；基于该设备能耗，可以进行pue的计算。
[0114]
步骤304、当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略。
[0115]
在得到未来的预设时间段的预测pue后，可以比较该预测pue与pue阈值的大小关系。
[0116]
如果预测pue未超过pue阈值，则可以表示在未来的预设时间段内，数据中心的pue处于正常水平；此时，可以不用介入对数据中心的各用电设备的管控，而继续保持原有的运行。
[0117]
如果预测pue超过了pue阈值，则可以表示在未来的预设时间段内，数据中心的pue处于非正常水平；此时，为了提高数据中心的能效，可以主动介入对数据中心的各用电设备的管控。
[0118]
具体的，可以先获取针对未来的预设时间段内的预测环境信息；该预测环境信息可以从提供天气预报的服务器处获取，本发明实施例对此不作限制。
[0119]
然后，可以基于所获取的预测环境信息，来确定在该预测环境信息下，保证数据中心能够正产提供服务的情况下，数据中心所能达到的最小pue，并确定在该最小pue下，针对各用电设备的目标节能能耗策略。
[0120]
作为一示例，目标节能能耗策略可以是针对用电设备的设置参数，如表2，示出了本发明实施例的一种目标节能能耗策略所涉及的部分针对用电设备的设置参数，
[0121]
表2：
[0122]
序号制冷运行参数建议1冷冻泵频率设置值2冷却泵频率设置值3冷却塔温度范围4预计冷源机房功率
[0123]
步骤305、在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。
[0124]
当到达预设时间段时，为了避免数据中心在该预设时间段内的pue过高，可以采用目标节能能耗策略对数据中心的多个用电设备进行控制，以保证数据中心在预设时间段内的pue能够处于正常水平。
[0125]
步骤306、当接收到查询请求时，获取上一时间段内，针对多个用电设备的第一监测信息。
[0126]
作为一示例，第一监测信息包括以下至少一项：有功功率、有功电度数、暖通数据。
[0127]
其中，有功功率是指单位时间内实际发出或消耗的交流电能量，是周期内的平均功率；可以用于实时反映数据中心能耗运营情况，指导运维人员管理调优。有功电度是用电设备消耗的有功功率与时间的乘积；反映数据中心一段时间内整体能耗情况和平均指标。暖通数据聚焦机房内空调和温湿度数据，反映暖通系统运行与能耗指标相关性，给设备运行调优提供决策依据。
[0128]
在动力环境监控领域，针对旧有大型数据中心的能耗监测，受限于能耗数据采集难，数据呈现慢，数据分析难的问题，数据中心能耗计量通常采用人工定时抄表，周期性做账统计的方式进行，不具备楼宇能耗的动态监测和展示能力，亦无法有效验证节能厂商报告数据的真实有效性，给数据中心能耗管理带来较大困难。
[0129]
针对旧有大型数据中心，能耗数据采集难，数据呈现慢，数据分析难的问题；本方实施例可以通过能耗系统接口技术，基于webservice服务的接口规范定义与生产实际和系统能力相结合，监控服务器定时定制化抓取数据。
[0130]
从而，当接收到针对数据中心的能耗的查询请求时，可以获取上一时间段内，针对多个用电设备的第一监测信息，以便向用户展示数据中心的各用电设备在上一时间段内的能耗情况。
[0131]
在本发明一实施例中，为了避免数据并发拥塞和前台刷新卡顿的问题，可以通过
如下步骤预先建立针对监测信息的数据库：
[0132]
收集各用电设备在当前时间段内的第二监测信息；基于预设测点编码，将第二监测信息存储至监测信息数据库。
[0133]
首先，可以在各个时间段内收集各用电设备的能耗情况，并生成第二监测信息。
[0134]
然后，可以根据预设测点编码，将第二监测信息存储至监测信息数据库中，以便后续从监测信息数据库中获取监测信息时，可以直接基于预设测点编码来调取对应的监测信息。如果有新增的数据的话，则可以对新测点增补定义编码。
[0135]
如表3，示出了本发明实施例的部分预设测点编码。
[0136]
表3：
[0137][0138]
作为一示例，可以预先在监控服务器中部署一定时算法；从而，监控服务器可以基于该定时算法来定时的采集监测信息，本发明实施例对此不作限制。
[0139]
数据采集工作则可以由通讯基站智能动环监控单元采集器来承担；监控服务器可以通过预设的作业程序定时向通讯基站智能动环监控单元采集器发送命令调用已标记测点编码的数据。
[0140]
基于上述监测信息数据库，本发明实施例在获取所要展示的第一监测信息时，可以基于如下步骤来实现：
[0141]
根据第一监测信息对应的目标测点编码，从监测信息数据库中获取第一监测信息。
[0142]
具体的，在获取所要展示的第一监测信息时，可以基于第一监测信息对应的目标
测点编码，从监测信息数据库中直接调取对应的第一监测信息；从而，通过将监测信息先经监测信息数据库存储，再进行前台调用，解决了数据并发拥塞和前台刷新卡顿的问题。
[0143]
步骤307、根据第一监测信息，确定目标pue。
[0144]
在确定第一监测信息后，可以基于第一监测信息来确定数据中心在上一时间段内的目标pue。
[0145]
步骤308、当目标pue超过pue阈值时，展示第一标识和第一监测信息。
[0146]
如果目标pue超过了pue阈值的话，则可以表示数据中心上一时间段内的能效较差；此时，可以展示表示亚健康的第一标识，以及第一监测信息，以便用户可以及时了解到数据中心的能效较差，从而及时对数据中心的各用电设备进行管控。
[0147]
步骤309、当目标pue未超过pue阈值时，展示第二标识和第一监测信息。
[0148]
如果目标pue未超过pue阈值的话，则可以表示数据中心上一时间段内的能效较好；此时，可以展示表示健康的第二标识，以及第一监测信息。
[0149]
如图5，示出了本发明实施例的交互界面的示意图；该交互界面中展示有第一标识(即治理效果评价)和第一监测信息(即各用电设备的能耗情况等)。
[0150]
界面自上而下可以分为整体指标、机房指标、机组组态三个功能区：
[0151]
整体指标区内，除楼宇实时pue值外，还可以并行对比it设备能耗、暖通设备能耗、照明设备能耗等各类生产负荷。
[0152]
机房指标区以“行”区分机房，录入机房面积、空调数量、额定制冷量等静态基础信息；同时，呈现上一小时数据库内动态数据。
[0153]
机组组态区呈现机房指标区内所点击机房相关指标，通过饼状图、折线图的方式反应机房内各类设备功耗占比，以及机房pue运行曲线。
[0154]
机房指标区内，单机房pue计算出后，与阈值进行比较，并通过“治理效果评价”以不同的组态图形加以呈现。
[0155]
异常的数据可以让运维班组重点关注该机房能耗运行情况，审视it负荷与空调制冷量的匹配关系，设置优化方案及时调整并实时监测。
[0156]
如图6，示出了本发明实施例的一种查询数据中心能效的流程示意图。
[0157]
首先，用户可以登录查询界面，并确定查询局站。
[0158]
然后，获取机房静态数据和动态数据，并基于静态数据和动态数据计算过程数据。
[0159]
再然后，基于过程数据计算pue，并判断pue是否超过pue阈值。
[0160]
如果未超过，则输出健康标识；如果超过，则输出亚健康标识。
[0161]
之后，再基于健康标识/亚健康标识，和过程数据，显示查询结果。
[0162]
在展示查询结果后，用户可以刷新查询界面；如果刷新时间超过预设时长的话，则重新确定查询局站。如果未超过预设时长的话，则继续展示上述查询结果。
[0163]
本发明实施例中，获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；根据历史监测数据和历史环境信息，预测各用电设备在预设时间段内的能耗信息；根据各用电设备在预设时间段内的能耗信息，计算预测pue；当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略；在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。通过本发明实施例，实现了在数据中心的pue可能超过预设
值时，对数据中心的各用电设备进行管控，以避免数据中心的pue超过预设值；从而，提高了数据中心的能效。
[0164]
另外，当接收到查询请求时，获取上一时间段内，针对多个用电设备的第一监测信息；根据第一监测信息，确定目标pue；当目标pue超过pue阈值时，展示第一标识和第一监测信息；当目标pue未超过pue阈值时，展示第二标识和第一监测信息。通过本发明实施例，实现了数据中心能耗的呈现。
[0165]
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
[0166]
参照图7，示出了本发明实施例的一种数据中心的管理装置的结构示意图，数据中心部署有多个用电设备；
[0167]
具体的，可以包括如下模块：
[0168]
获取模块701，用于获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；
[0169]
预测模块702，用于根据历史监测信息和历史环境信息，预测数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue；
[0170]
策略确定模块703，用于当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略；
[0171]
控制模块704，用于在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。
[0172]
本发明的一个可选实施例中，装置还包括：
[0173]
显示模块，用于当接收到查询请求时，获取上一时间段内，针对多个用电设备的第一监测信息；根据第一监测信息，确定目标pue；当目标pue超过pue阈值时，展示第一标识和第一监测信息；当目标pue未超过pue阈值时，展示第二标识和第一监测信息。
[0174]
本发明的一个可选实施例中，装置还包括：
[0175]
存储模块，用于收集各用电设备在当前时间段内的第二监测信息；基于预设测点编码，将第二监测信息存储至监测信息数据库；
[0176]
显示模块，包括：
[0177]
第一监测信息获取子模块，用于根据第一监测信息对应的目标测点编码，从监测信息数据库中获取第一监测信息。
[0178]
本发明的一个可选实施例中，第一监测信息包括以下至少一项：有功功率、有功电度数、暖通数据。
[0179]
本发明的一个可选实施例中，预测模块702，包括：
[0180]
能耗预测子模块，用于根据历史监测数据和历史环境信息，预测各用电设备在预设时间段内的能耗信息；
[0181]
pue计算子模块，用于根据各用电设备在预设时间段内的能耗信息，计算预测pue。
[0182]
本发明的一个可选实施例中，预测pue包括以下至少一项：针对数据中心楼宇的第
二pue，和针对数据中心中各机房的第三pue。
[0183]
本发明的一个可选实施例中，预测pue由预设的长短期记忆网络预测得到。
[0184]
本发明实施例中，获取针对多个用电设备的历史监测信息，和对应时刻下与用电设备的能耗存在关联关系的历史环境信息；根据历史监测信息和历史环境信息，预测数据中心在预设时间段内的预测电源使用效率pue；当预测pue超过pue阈值时，获取针对预设时间段内的预测环境信息，并确定在预测环境信息下，针对多个用电设备的目标节能能耗策略；在预设时间段时，根据目标节能能耗策略对多个用电设备进行控制。通过本发明实施例，实现了在数据中心的pue可能超过预设值时，对数据中心的各用电设备进行管控，以避免数据中心的pue超过预设值；从而，提高了数据中心的能效。
[0185]
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上数据中心的管理方法。
[0186]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上数据中心的管理方法。
[0187]
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0188]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0189]
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0190]
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0191]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0192]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0193]
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基
本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
[0194]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0195]
以上对所提供的一种数据中心的管理方法、装置、电子设备和存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。