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公开(公告)号：CN111539539A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010262518.8
申请日：2020-04-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种数据中心动力环境设备运行模式突变检测方法及装置，数据中心动力环境设备运行模式突变检测方法，包括：采集数据中心动力环境设备的监控指标数据，构建初始数据空间；提取初始数据空间的频谱特征、时序特征，构建特征空间；基于特征空间、kmeans聚类算法，构建运行模式突变检测模型；根据运行模式突变检测模型的运行结果，判断数据中心动力环境设备运行模式是否发生突变。采用本发明，基于无监督聚类模型，具有高效的计算效率，能够应用于数据中心动力环境设备运行模式的在线检测中，其中通过提取能够表征序列连续性的时序特征，保证了聚类结果中的各个簇在时间上的分布尽量集中。
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公开(公告)号：CN115225466A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210652770.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L41/0663 , H04L43/10 , H04L43/0817
Abstract: 本发明公开了一种基于MQTT服务的底层动环平台切换方法及装置，获取数据中心基础设施的监控数据，并基于MQTT的发布/订阅范式对获取的监控数据进行主题分类；利用MQTT服务的主题订阅范式组成备份切换机制，并获取MQTT服务器中的数据在主动环系统中进行如下处理：对当前动环系统的多个运行特征参数基于历史均值进行分类评估，将分类评估概率加权融合成当前动环系统的综合失效概率；根据心跳包在心跳请求时间周期内是否发送请求，判定当前动环系统失效的情况下，利用N+M备份切换机制，根据最小综合失效概率，切换至与失效动环系统订阅相同数据主题的备份动环系统。本申请的方法建立了底层动环平台N+M的备份切换机制，实现了底层动环平台的高效切换。
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公开(公告)号：CN119030897A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410989001.7
申请日：2024-07-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/0805 , H04L43/0876
Abstract: 本发明公开了一种数据中心动环监控系统通信协议优选方法，包括：基于数据中心动环监控系统，构建备选通信协议库及通信协议选取的评价指标，并计算所述评价指标的权重；针对每一个备选通信协议，对其评价指标的取值进行量化并进行归一化处理；根据每一个备选通信协议的评价指标的权重，以及对应的评价指标取值的归一化结果，计算所述每一个备选通信协议的总分值，确定最优通信协议。使得通信协议的优选过程可量化计算，同时可基于数据中心承载业务的具体特点来灵活选择评价指标类型。通过对通信协议的标准化，有助于不同监控系统之间的数据交互和系统集成，同时便利监控数据的智能化分析。
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公开(公告)号：CN114897068B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210494489.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/23211
Abstract: 本发明公开了一种数据中心用铅酸蓄电池组内异常自动识别方法，包括：S1、获取同组蓄电池的运行数据，得到数据集；S2、按照四分位法确定数据集聚类簇数量和中心点集合；S3、若聚类簇数量等于1，则该组蓄电池不存在异常样本；若聚类簇数量大于1，则执行S4；S4、迭代计算聚类簇的中心点位置，直至各聚类簇的中心点位置不再发生改变，得到最终中心点集合；S5、根据最终中心点集合形成最终的簇划分；S6、计算簇划分中每个聚类簇中所含样本数量，将所含样本数量最多的簇作为正常簇，其他簇作为异常簇，异常簇中的样本为异常样本。本发明采用聚类方法实现同组蓄电池中异常运行数据的自动识别，提高蓄电池的风险识别能力，提高蓄电池的运行安全性。
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公开(公告)号：CN119065913A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310625866.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请涉及一种机柜上架方法、装置、设备和存储介质。主要技术方案包括：获取各可用机柜的额定资源信息和已用资源信息，根据各可用机柜的额定资源信息和已用资源信息从可用机柜中确定待选机柜；获取各待选机柜的需求资源信息和上架后所在相资源信息；根据各待选机柜的额定资源信息、已用资源信息、需求资源信息以及上架后所在相资源信息确定各待选机柜的优化指标；根据各待选机柜的优化指标构建评价矩阵，以及根据评价矩阵计算不同属性的优化指标对应的权重系数；根据各待选机柜的优化指标以及不同属性的优化指标对应的权重系数，确定目标上架机柜。本申请能够达到提高设备上架位置集中率、机柜供电资源利率以及供电资源使用率的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110647070A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910835296.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提出了一种用于超大规模数据中心的动力环境监控系统，以实现超大规模数据中心运行状态的实时、可靠监控。所述系统包括数据接入模块、数据缓冲模块、数据计算模块、数据存储模块、企业服务总线模块和数据分析模块，其中：数据缓冲模块，用于将数据接入模块采集的数据添加到维护的数据队列中；从队列中读取监控数据提交给数据计算模块；数据计算模块，用于根据获取的监控数据判断是否需要生成告警信息；数据存储模块，用于存储配置数据，实时、历史监控数据以及告警数据，数据存储模块采用不同类型数据库组合方式存储数据；数据分析模块，用于在接收到服务请求之后，通过企业服务总线模块从数据存储模块获取相应数据以响应请求。
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公开(公告)号：CN119065919A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410979112.X
申请日：2024-07-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明提供了一种动环监控系统的异常数据检测方法，包括以下步骤：获取动环监控系统中下级监控模块的实时监测数据，并生成南向接口日志；结合预设阈值和冗余信息对实时监测数据进行过滤处理，并基于北向接口规范进行格式转换，生成北向接口日志；对南向接口日志和北向接口日志进行对比分析，结合过滤处理后的异常数据，输出异常数据检测结果。该方法通过层级间智能过滤与格式统一，确保了从下级到上级数据传输的可靠性。利用阈值和冗余数据比对，有效识别并排除错误，最终借助日志对比机制，精准识别异常，实现了数据中心运维中故障的高效自动发现与精确诊断，提升了动环监控系统的响应速度与维护效率。
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公开(公告)号：CN118937980A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410986718.6
申请日：2024-07-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G01R31/327 , G01R19/00 , G01R19/165 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于电压压降的数据中心断路器异常发热自动检测方法，包括：确定目标断路器的上端电压监测点和下端电压监测点；获取预设时间段内，上端电压监测点对应的上端三相电压时间序列，以及下端电压监测点对应的下端三相电压时间序列；对上端三相电压时间序列和下端三相电压时间序列进行预处理；基于预处理后的上端三相电压时间序列和下端三相电压时间序列，获得目标断路器的三相电压压降时间序列；将三相电压压降时间序列输入至异常检测模型中，获得目标断路器的异常发热检测结果。该方法利用电压压降作为关键特征来识别目标断路器的异常发热风险，且整个识别过程无需新增传感器，也无需协调停电，有效降低了检测的成本和难度。
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公开(公告)号：CN115225466B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210652770.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L41/0663 , H04L43/10 , H04L43/0817
Abstract: 本发明公开了一种基于MQTT服务的底层动环平台切换方法及装置，获取数据中心基础设施的监控数据，并基于MQTT的发布/订阅范式对获取的监控数据进行主题分类；利用MQTT服务的主题订阅范式组成备份切换机制，并获取MQTT服务器中的数据在主动环系统中进行如下处理：对当前动环系统的多个运行特征参数基于历史均值进行分类评估，将分类评估概率加权融合成当前动环系统的综合失效概率；根据心跳包在心跳请求时间周期内是否发送请求，判定当前动环系统失效的情况下，利用N+M备份切换机制，根据最小综合失效概率，切换至与失效动环系统订阅相同数据主题的备份动环系统。本申请的方法建立了底层动环平台N+M的备份切换机制，实现了底层
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公开(公告)号：CN114897068A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210494489.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种数据中心用铅酸蓄电池组内异常自动识别方法，包括：S1、获取同组蓄电池的运行数据，得到数据集；S2、按照四分位法确定数据集聚类簇数量和中心点集合；S3、若聚类簇数量等于1，则该组蓄电池不存在异常样本；若聚类簇数量大于1，则执行S4；S4、迭代计算聚类簇的中心点位置，直至各聚类簇的中心点位置不再发生改变，得到最终中心点集合；S5、根据最终中心点集合形成最终的簇划分；S6、计算簇划分中每个聚类簇中所含样本数量，将所含样本数量最多的簇作为正常簇，其他簇作为异常簇，异常簇中的样本为异常样本。本发明采用聚类方法实现同组蓄电池中异常运行数据的自动识别，提高蓄电池的风险识别能力，提高蓄电池的运行安全性。
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