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公开(公告)号：CN117827467B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410245477.X
申请日：2024-03-05
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，首先采集数据中心中虚拟机和实体机的各硬件指标数据；对时序数据进行预处理后进行周期和趋势性检测，依据虚拟机的静态数据构建虚拟机画像；将时序数据划分为训练集和测试集，基于训练集创建预测模型，通过测试集对预测模型进行验证；根据虚拟机画像和实体机的使用情况对实体机进行硬件配置推荐，输出扩缩容策略；根据预测模型预测的输出结果和高使用率实体机中需要迁出的虚拟机和低使用率实体机中需要迁出的虚拟机，形成迁移策略。本发明能够有效保证虚拟机运行在最佳使用率附近，保证虚拟机的良好运行状态，也能维持实体机稳定运行，避免大量空闲机器的存在，提高整体资源的利用率。
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公开(公告)号：CN116048235A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310316436.0
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
IPC: G06F1/3206 , G06Q10/04 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及数据中心机房节能技术领域，具体涉及基于双向GRU及曼‑肯德尔法的温感未来趋势检测方法，包括：采集历史温感温度数据、冷却策略数据及其他相关特征数据；进行数据预处理，并整理冷却策略数据；筛选温感温度预测关联数据作为输入的特征数据集；将特征数据集采用滑动时间窗算法进行划分；将划分好的训练集和验证集送入双向GRU网络进行训练验证；调用预测模型进行温感温度预测，得到未来时间段各时刻的温度序列，利用统计学方法对温度序列进行趋势判定，并给出趋势推荐值。本发明将深度神经网络与统计学方法相结合应用于数据中心冷却优化，预测结果稳定可靠、普适性强；在达到安全目的的同时实现数据中心机房的高效节能运行。
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公开(公告)号：CN117827467A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410245477.X
申请日：2024-03-05
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，首先采集数据中心中虚拟机和实体机的各硬件指标数据；对时序数据进行预处理后进行周期和趋势性检测，依据虚拟机的静态数据构建虚拟机画像；将时序数据划分为训练集和测试集，基于训练集创建预测模型，通过测试集对预测模型进行验证；根据虚拟机画像和实体机的使用情况对实体机进行硬件配置推荐，输出扩缩容策略；根据预测模型预测的输出结果和高使用率实体机中需要迁出的虚拟机和低使用率实体机中需要迁出的虚拟机，形成迁移策略。本发明能够有效保证虚拟机运行在最佳使用率附近，保证虚拟机的良好运行状态，也能维持实体机稳定运行，避免大量空闲机器的存在，提高整体资源的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116406137A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310439208.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
IPC: H05K7/20 , G06F18/10 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及水冷型设备控制技术领域，具体涉及一种基于温感变化的压差自适应调整方法、系统及设备，该方法包括：采集水冷机组端的压差数据和数据中心机房内的温感温度数据形成基础数据集；对所述基础数据集进行数据预处理，形成原始数据集；对所述原始数据集进行可视化分析并进行线性拟合；设置压差浮动的上下置信区间，确定拟合直线的平移范围；根据温感的报警阈值确定水冷设备的压差值设定范围。本发明的方法，数据易于采集，且无需经过大量的计算和复杂的模型，简单高效；可以通过目标机房的实时状况和目标状态进行灵活调节，满足不同的安全、节能需求。此外，该方法计算快，模型迭代快，可以满足不同季节、环境的变化，适应性强。
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公开(公告)号：CN116048235B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310316436.0
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
IPC: G06F1/3206 , G06Q10/04 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及数据中心机房节能技术领域，具体涉及基于双向GRU及曼‑肯德尔法的温感未来趋势检测方法，包括：采集历史温感温度数据、冷却策略数据及其他相关特征数据；进行数据预处理，并整理冷却策略数据；筛选温感温度预测关联数据作为输入的特征数据集；将特征数据集采用滑动时间窗算法进行划分；将划分好的训练集和验证集送入双向GRU网络进行训练验证；调用预测模型进行温感温度预测，得到未来时间段各时刻的温度序列，利用统计学方法对温度序列进行趋势判定，并给出趋势推荐值。本发明将深度神经网络与统计学方法相结合应用于数据中心冷却优化，预测结果稳定可靠、普适性强；在达到安全目的的同时实现数据中心机房的高效节能运行。
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公开(公告)号：CN118689903B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411191918.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于text2sql的流量分析方法及系统，属于流量数据分析技术领域，包括：收集SQL并整理组成初始数据集；将初始数据集输入到通用大模型中并处理；随机划分增强后的数据集并对通用大模型进行微调；将验证集中数据集的自然语言、SQL、表结构以及表结构说明存入到向量数据库中，构建增强生成系统；该基于text2sql的流量分析方法及系统，将垂直大语言模型与传统的数据分析需求进行结合，通过自然语言的输入，使用大语言模型完成取数SQL的生成、数据库取数工具的调用、数据表格的生成和渲染以及最后的数据分析结果的产生的一整套流程，系统操作简单，分析高效。
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公开(公告)号：CN118689903A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411191918.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于text2sql的流量分析方法及系统，属于流量数据分析技术领域，包括：收集SQL并整理组成初始数据集；将初始数据集输入到通用大模型中并处理；随机划分增强后的数据集并对通用大模型进行微调；将验证集中数据集的自然语言、SQL、表结构以及表结构说明存入到向量数据库中，构建增强生成系统；该基于text2sql的流量分析方法及系统，将垂直大语言模型与传统的数据分析需求进行结合，通过自然语言的输入，使用大语言模型完成取数SQL的生成、数据库取数工具的调用、数据表格的生成和渲染以及最后的数据分析结果的产生的一整套流程，系统操作简单，分析高效。
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公开(公告)号：CN116406137B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310439208.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 南京群顶科技股份有限公司
IPC: H05K7/20 , G06F18/10 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及水冷型设备控制技术领域，具体涉及一种基于温感变化的压差自适应调整方法、系统及设备，该方法包括：采集水冷机组端的压差数据和数据中心机房内的温感温度数据形成基础数据集；对所述基础数据集进行数据预处理，形成原始数据集；对所述原始数据集进行可视化分析并进行线性拟合；设置压差浮动的上下置信区间，确定拟合直线的平移范围；根据温感的报警阈值确定水冷设备的压差值设定范围。本发明的方法，数据易于采集，且无需经过大量的计算和复杂的模型，简单高效；可以通过目标机房的实时状况和目标状态进行灵活调节，满足不同的安全、节能需求。此外，该方法计算快，模型迭代快，可以满足不同季节、环境的变化，适应性强。
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