一种节能的机房可视化管理系统

胡飞菊

（江西科技学院，江西 南昌 330000）

0 引言

随着“互联网+”各行各业的迅猛发展，每天都积累了数以万计的数据。在这样的大数据时代，产生了大量的集中式机房对这些数据进行存储和管理[1]，集中式机房是一个小型的数据中心，包括了所需的一系列软件和硬件设备，如存储服务器、计算服务器、系统服务器、各类网络设备、空调等。不断增加的数据量和机房设备给机房管理人员带来了较重的工作压力，极大地影响了集中式机房的管理效率和安全建设水平[2]。很多单位都建立了一套符合自身需求的机房管理系统，但大部分机房系统存在功能不完善、智能化水平不高、功能简单、故障处理速度慢、管理人员工作效率不高、机房整体能耗大等问题。因此，建立一套功能完善、效率高效、节能的机房可视化系统非常有意义。

三维可视化是机房信息化建设、实现数字化管理的关键技术。目前，三维可视化技术有VRML、X3D、Flash、Html5、OpenGL技术等[3]，大部分技术需要安装插件。罗珊珊、赵泓、吕静贤等[4-6]都提出了三维可视化机房管理系统，数据中心机房作为各类业务的核心与中枢，要做到服务器设备、网络设备安全、稳定、可靠、长期运行。周敬敬等[7]提出了基于WebGL技术使用配置文件，让用户可以动态装配机房模型，但研究层面只停留在模型如何灵活构建和展示。华磊[8]提出一套机房管理系统，也采用了Unity3D技术，并提出了利用碰撞检测功能处理用户使用虚拟场景穿透的异常现象，完成了对机房设备状态的查询、可视化、场景告警处理。从目前已有的研究结果来看，机房可视化相关研究不是很完善。机房可视化系统功能偏简单，且绝大部分学者采用Unity3D技术研究，研究内容偏向虚拟场景的建设，对整个机房管理系统的功能部分缺少详细研究，因此，三维机房系统研究方面具有较大的研究潜力。

本研究在已有研究的基础上，选用新型的WebGL技术建立一套机房可视化管理系统，可以实时地在终端查看机房设备数据，着重对机房的水、电、火、风、温度要素从环境、设备、安全方面进行设计，达到在线监管和预警目的，从而提高管理效率，降低运维成本，保障数据中心机房良好运维状态。并且研究者对机房空调耗电量方面进行了优化，该系统可根据机房内空调的温度变化来实时控制空调的温度，从而使空调准确地服务于服务器，减少空调耗电量，保障机房内设备的有效运行。该系统已很好地在某公司平稳运行，且该公司的PUE值从之前的2.1降到了1.8。

1 系统架构

系统架构如图1所示，分为应用层、微服务层、数据层。数据层主要采用Mysql数据库，用来存储温度传感器、风向传感器、烟雾传感器、水浸传感器等机房内各类感知设备采集的数据，为微服务层提供数据支持。微服务层包括环境管理、安全管理、设备管理三大功能，采用微服务的形式进行开发。应用层包括Android、ios端、PC端、H5端，机房可视化管理系统兼容于各种设备终端。

图1 系统架构图

2 系统功能

本研究旨在建立一套基于web 3D的机房可视化管理系统，可以在终端实时查看机房设备数据，对机房的水、电、火、风、温度进行环境、设备、安全方面的监管和预警，从而提高管理效率，降低运维成本，保障数据中心机房良好运维状态。系统功能如图2所示。

图2 系统功能图

2.1 数据采集

机房可视化管理系统的数据均来源于机房内布置的传感器，比如使用温度传感器采集机房内的温度信息、烟雾传感器采集机房内的烟雾信息、水浸传感器采集机房内的积水信息、红外传感器感应目标出现、风向传感器采集机房内空调风向信息。收集传感器采集的数据，经过数据清洗之后传给系统以供使用。

2.2 机房设备管理

1）信息展示功能。应用web 3D技术，实现机房资源可视化，具体包括：机房总面积、已占用面积，机房最大可安装机柜数、机房已安装机柜数，机房电力设计总容量、机房实际电力总负荷，机房空调年最大负荷、机房空调实际负荷。并且提供服务器的详情信息。比如点击某一台服务器，能够显示该服务器的名字、型号、IP地址、主要功能、端口号等基本信息。让管理人员足不出户就能掌握分布在各个机房、机柜的服务器的详细信息。

2）服务器管理功能。通过机房可视化页面，可以在终端搜索和查看某一台服务器，准确定位服务器的位置信息，自动盘点服务器的数量。不用人工纸笔而用记事本记录服务器的房间号、机柜号以及其他基本信息，节省维护成本。另外，管理人员还可以在可视化页面自主上架服务器和下架服务器，上下架之后，设备可以在机房可视化页面中自动新增和删除。

3）机柜利用率功能。在机房可视化页面，点击机柜利用率按钮就可以用图形的方式显示当前机房内机柜的整个空间利用率。具体实现方式是根据机柜的高度，使用无背景线框把机柜位置描出来，然后设置一个高度符合使用比例的立方块来显示各个机柜的利用率。通过这样的方式，可以快速判断新进服务器的安放位置、机柜的利用情况。

4）服务器故障报警。后台程序实时监测服务器设备的异动情况，并在机房可视化页面进行更新。如果服务器出现故障，就会在可视化页面标注，并推送系统消息给管理员，因此，管理人员可以精准定位异常服务器，以快速及时地处理服务器故障问题。

2.3 机房环境管理

1）走线管理功能。机房内的走线是指机房内服务器的电线、网络线等线路在终端可视化显示。机柜中的联网设备或服务器设备会通过端口和线缆进行连接，组成一定结构的网络。比如线缆会从机柜连出，延伸到屋顶上方或地板下方的隐蔽工程中（例如线槽）固定和布线，用肉眼无法观察。而机房可视化界面能清晰地显示各种线缆从端口到线槽再到端口的“端到端”的物理走线，从而梳理机房内日益密集的电气管道与网络线路，让管理员更加直观地掌握机房内线路的分布及走线情况，从而快速排除及修复线路类故障，提高线路线管理水平和故障解决效率。

2）漏水监测功能。根据水浸传感器，监测机房是否有积水，比如说管理员忘记关窗户导致下雨天有雨漏进来、天花板漏水、空调漏水等。后台程序根据监测到漏水信息的水浸传感器的位置对相应的服务器在可视化页面进行水滴标识处理，然后推送系统消息，让管理人员及时来排查除水，从而避免机房漏水导致的线路短路、服务器浸水等安全隐患。

3）空调调节功能。研究显示，2015年，数据中心的能耗比占全球能耗的0.9%，预计2025年达到4.5%，2030年达到8%[9]，且数据中心中空调能耗占整体能耗的34%[10]。因此，节省空调能耗可以有效节省机房的成本。本研究中的系统依据室内温度变化，实时调节空调。具体控制流程如图3所示。当室内温度保持在18 ℃~28 ℃机房建议范围的时候，不需要开空调。当低于18 ℃时，则以5分钟为间隔，判断这区间内温度是否呈下降趋势，如果是的话就输出制暖信号；当高于28 ℃时，则以5分钟为间隔，判断区间内温度是否呈上升趋势，如果是的话就输出制冷信号。

图3 空调控制流程图

4）火灾监测功能。利用烟雾传感器，采集机房是否着火或有烟雾的信息。后台程序根据监测到火害信息的烟雾传感器的位置对相应的服务器在可视化页面进行标红处理，然后推送系统消息，管理人员可以在可视化页面查看是哪个机房的哪个机柜的服务器着火了，知道位置后及时到现场排查火灾情况。这样方便管理人员及时发现险情，立刻处理，避免因为火灾带来的重大损失。

2.4 机房安全管理

利用红外传感器给机房内的敏感区域建立电子围栏，并且结合监控摄像头，对进入机房围栏内的人员进行人脸识别。后台程序一旦发现非管理人员进入，现场会出现报警声并且给管理人员推送消息提醒机房有非工作人员进入了。

3 关键技术——Three.js技术

如今浏览器的功能越来越强大，而且这些功能可通过JavaScript直接调用，比如现在可以使用HTML5标签添加音频和视频，而且可以在HTML5画布上创建各种交互组件。WebGL就是HTML5中新提出的技术，利用WebGL可以直接使用显卡的计算资源，创建高性能的二维和三维计算机图形，然后通过JavaScript在网页中使用WebGL进行编程，在浏览器创建三维场景并生成动画。然而单独使用原生的WebGL技术实现三维场景和动画是非常复杂的，而且容易出错。因此，衍生出Three.js库来简化这个过程。WebGL与Three.js的关系如图4所示，Three.js是以WebGL为基础的库，封装了一些3D渲染需求中重要的工具方法与渲染循环。

图4 WebGL与Three.js的关系图

4 机房可视化管理系统应用

机房可视化管理系统已成功应用于某运营商的机房和高校，得到客户的一致好评，给公司节约了能耗资源。机房管理人员也评价此系统是他们的好帮手，提高了他们的工作效率，特别在机房安全管理上，让他们能第一时间察觉问题并及时处理。

电源使用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）在2006年就已经被提出，是用来确定数据中心能源效率的度量方法。计算公式为PUE=数据中心总能耗/ IT设备能耗。计算出来的比值越接近1，说明IT设备能耗占总能耗比例越高，其他非IT设备能耗占总能耗比例越低，因此机房用电效率高，机房越节能。

本研究利用该指标，收集了某公司数据中心机房的耗电量数据，经计算PUE值得出：该公司2020年第二季度机房PUE值为2.1，2021年第二季度PUE值为1.8，同比去年下降0.3，说明机房可视化管理系统的空调节能功能起到一定的效果。后续将继续观测数据中心的PUE值，持续改进节能算法。

5 结语

本研究针对大规模集中式的数据中心机房管理不便的问题，面向实际的各大企业单位对机房管理的需求，设计了一套基于WebGL技术的机房可视化管理系统，完成了对机房环境、设备、安全方面的监管。笔者着重介绍了系统功能，并且优化了空调节能流程。本系统可跨平台应用，无需插件就能访问，功能齐全，尤其提出了空调节能措施，有效地降低了数据中心的PUE值。