基于自适应窗口的网络IT设备运行监控预警系统.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023文章编号：10 0 7-7 57 X（2 0 2 3)0 8-0 10 3-0 0基于自适应窗口的网络IT设备运行监控预警系统研究与设计微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期衡星辰，林志达，张今革，曹小明，魏理豪（南方电网数字电网研究院有限公司，广东，广州510 6 6 3)摘要：在监控预警系统工作过程中，由于网络IT设备运行数据预处理算法的影响，使得系统的测量误差较高，无法满足设备工作需求。因此，设计了基于自适应窗口的网络IT设备运行监控预警系统。硬件方面，针对数据采集器和网关进行设计。软件方面，通过采集和传输模块的设计，实时获取网络IT设备运行数据。以自适应窗口为基础，设计数据深度处理算法，为监控预警系统的设计提供数据支撑。基于大数据分类算法构建监控预警模型，并将监控预警结果进行可视化界面展示。系统测试结果表明，所设计系统的监控预警结果与实际设备运行状态数据相比平均误差为2.2 7%，满足了系统测量误差低于5%的要求。关键词：自适应窗口；网络IT设备；运行状态；监控；预警；可视化中图分类号：TN919.81A Monitoring and Early Warning System for Network IT EquipmentHENG Xingchen,LIN Zhida,ZHANG Jinge,CAO Xiaoming,WEI Lihao(Digital Grid Research Institute,China Southern Power Grid,Guangzhou 510663,China)Abstract:In the monitoring and early warning system,due to the influence of the network IT equipment operating data prepro-cessing algorithm,the measurement error of the system is high,which cannot meet the equipment working requirements.Therefore,a network IT equipment operation monitoring and early warning system based on adaptive windows is designed.Interms of hardware,it is designed for data collectors and gateways.In terms of software,through the design of acquisition andtransmission modules,real-time data on network IT equipment operation can be obtained.Based on the adaptive window,wedesign data deep processing algorithms to provide data support for the design of monitoring and early warning systems.A mo-nitoring and early warning model is constructed based on big data classification algorithms,and the monitoring and early warn-ing results are displayed on a visual interface.The system test results show that the monitoring and early warning results of thedesigned system have an average error of 2.27%compared with the actual equipment operating state data,which meets the re-quirement that the systems measurement error is less than 5%.Key words:adaptive window;network IT equipment;operation status;monitor;early warning;visualization0引言计算机技术被应用于多个领域中，而计算机性能很大程度取决于网络IT设备的运行状态1，作为连接网络的物理实体部件，当前网络IT设备的类型逐渐复杂化。为了保证网络性能的稳定性，需要建立网络IT设备运行状态监控预警系统，并对服务器、计算机终端等多种设备进行监控和预警 2 。监控预警系统的应用，通过实时监控结果，将设备异常状态通过邮件和短信的方式进行警示，提升后台运维人员的故障解决效率。但是，随着网络的发展，现有的监控预警系统无法满足稳定性需求。因此，设计基于自适应窗口的网作者简介：衡星辰（198 0 一），男，博士，高级工程师，研究方向为电力信息化、数字化技术研究及规划、建设管理；林志达（198 3一），男，本科，高级工程师，研究方向为云计算、人工智能和物联网；张今革（198 0 一），女，硕士，高级工程师，研究方向为IT运维服务；曹小明（198 7 一），男，本科，工程师，研究方向为IT监控、IT自动化运维；魏理豪（197 8 一），男，硕士，高级工程师，研究方向为网络安全、IT运维服务。文献标志码：ABased on Adaptive Window.103络IT设备运行监控预警系统。通过对设备运行采集数据的深入处理，提升监控预警系统的测量精度，更好的保证网络稳定性。1基于自适应窗口的网络IT设备运行监控预警系统硬件设计本文通过数据采集器和网关设计网络IT设备运行监控预警系统硬件，具体设计如图1所示。1.1数据采集器设计在网络IT设备运行监控预警过程中，数据采集器是系统数据采集的主要工具。数据采集器设计过程中，AD芯片Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023CPU数据采集器AD芯片图1系统硬件模块设计的控制工作依靠FPCA完成，CPS将时钟信号发送至FPCA后，通过多种数据处理方式获取AD芯片的触发命令。此外，在采集器中添加采样测量值，实现数据的高效采集。并将数据采集器的模拟量通道设置为8 个，每个通道的输人电流和输入电压分别为0 10 A、0 350 V。1.2网关设计考虑到运行监控预警系统中多种硬件设备的连接工作，本文以Linux的物联网架构为基础，构建图2 所示的树莓派网关架构 3。根据图2 可以发现，CPU、D D R 和Flash芯片是网关设计所需的主要硬件。其中,Flash芯片发挥了硬盘的作用，本文选取SX1278射频芯片构成，而系统内存功能取决于DDR模块。监控预警系统工作过程中，将应用程序、主要文件放置于Flash芯片内。CPUBootLoader基本目录由于SX1278射频芯片对于设备运行数据的传输具有透明性，为了提升数据通信距离，本文采用Lora扩频技术使得数据传输的工作频段扩增了50 MHz左右，从而保证网络IT硬件运行数据的传输可以更好抵抗外界干扰。通过上述设计完成了系统硬件设计，为系统软件的设计提供了支撑。2基于自适应窗口的网络IT设备运行监控预警系统软件设计2.1采集网络IT设备运行数据设备运行状态的监控预警需要以实时运行数据为基础，根据监控设备的工作原理，设置数据采集节点，依托于数据采集器和网关获取实时运行数据 4。按照图3的数据传输模块发送至数据服务层，并将其作为监控预警系统工作的数据支撑。图3中，数据采集器与网关都包含4字节ZigBee编码，以此为依据进行数据通信传输。以ZigBee编码地址为核心，由网关向数据采集器发送注册包，得到后者的反馈确认后进行设备运行数据的传输 5。通过上述操作，完成网络IT设备运行采集数据，为后续操作提供数据支撑。研究与设计网络IT设备运行监控预警系统硬件网络ITZigBee网关设备网关DDRFlash芯片DDRKernelRootfsPythonBusybox硬件环境图 2 网关架构图微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期ActiveMQGPRS数据采集器个存储数据MySQL数据数据库图3数据传输模块2.2设计自适应窗口深度算法根据网络IT设备的运行采集数据，绘制数据深度图。在深度图中数据变化较大的区域代表空洞现象，当区域深度值的突变呈现出从低到高的特点，空洞往往出现在绘制图的左侧区域 6 。反之,空洞会出现在右侧区域。将数据深度图中不连续区域定义为h（，y），不连续区域的检测计算式为Jl,ld(-1,y)-d(r,y)/T。h(+p,y)=10，其他式(1)中，、y表示平面图的横坐标和纵坐标，d表示像素深度值，表示相邻像素距离，T。表示设定阈值，0 表示运行数据的连续区域，1表示运行数据的不连续区域。通过上述计算，获取不连续区域的二值化图像。在数据预处理过程中，对数据深度图的前景和前景区域进行划分，本文选取最大类间方差获取动态阈值Ti：Ti=argmax(wiXw2X(ul-u2)0T255式（2)中，T表示背景分割阈值，1表示绘制深度图中前景像素点占比，W2表示绘制深度图中背景像素点占比，u1表示前景像素点的平均灰度，u表示背景像素点的平均灰度，argmax表示最大评分参量。通过上述计算，完成运行数据的深度分割。利用方差算法获取运行数据深度图像的边界，设置大小为33的自适应窗口，将其在深度图内按照像素单位进行滑动。对所有自适应窗口的中心像素方差均值R进行计算：22v(.s)W-1H-11R=WXH4式（3)中，W表示数据深度图的宽度，H表示数据深度图的高度,V,y)表示自适应窗口中心像素方差。将深度图的边界区域表示为e(，）。考虑到不连续区域的数据特点，本文采用高斯滤波器对设备运行数据进行初步处理，高斯滤波器入（，y）处理公式为(-m.y=n)XgXgo,e(a,)=0入(,y)=gXgo(,y),式（4)中，（m，n)表示中心像素的位置，g表示水平高斯核函数，go表示垂直斯核函数。两个方向的高斯核函数计算式为(5)180exp式（5）中，表示水平滤波强度，e表示垂直滤波强度，exp表示窗口宽度。在上述处理完成后，所有的数据均属于同一种类型，对于其他数据深度图区域采用自适应窗口进行滤波处.104Web监管平台H读取个(1)(2)(3)(4)其他V222用户Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023理，获取高质量设备运行数据。对其他区域的边界像素点进行保护操作，之后选定某一个像素作为像素中心点，展开自适应窗口滤波处理。2.3构建监控预警模型本文采用大数据分类算法构建监控预警模型，依据深度处理后的设备运行数据，将具有异常特征的数据从整体数据集中分离出来，并判断是否需要进行预警操作。基于大数据分类算法构建监控预警模型包括以下几个步骤：通过大数据分类算法将设备运行数据中某一项故障特征进行分类，按照数据特征明确该设备运行状态属于正常数据，还是异常数据。之后，通过欧式距离计算正常数据之间的间距，并将其作为近邻值。按照数据集中正常数据和异常数据的比例，在近邻值中选择多个数据与最初选取的正常数据进行对比，从而完成数据归类，归类公式为=+rand(0,1)X/u-Ul式（6)中，表示设备运转数据，k表示近邻值，rand表示随机函数。将上述分类算法作为监控预警模型的核心，通过对分类结果的拟合计算，提升预警数据的准确性，从而完成监控预警模型的整体设计。2.4监控预警结果可视化为了保证系统的应用更加简单、直观，本文设计的监控预警系统将监控预警结果进行可视化展示。作为人机交互过程的一种，在系统发送监控预警结果后，通过不同颜色表示设备实时运行情况，并将网络IT设备中正常设备与故障设备进行统计，以及近期报警信息的罗列展示。本文应用JavaScript技术保证系统界面的快速更新，在后台解析处理报警信息，保证巡检人员进行预警消息的实时处理。研究与设计数据采集网络IT设备采集器运行数据设定预异常数据居警阅值获取存在异常分类特征的数据发送预警制定应急信息处理方案图4系统软件架构设计图通过数据采集器的实时通信，获取准确性较高的网络IT设备运行数据，以此为基础维护系统的稳定运行。之后，将待监测的网络IT设备实时运行数据进行采集，按照图表相结合的形式将其显示出来，并且在数据图表中融合历史数据，便于后续的数据分析。针对采集的设备运行数据，按照自适应窗口预处理算法深入分析，将处理好的数据进行统计(6)汇总，在预警模型的作用下获取存在异常特征的数据。按照预先设定的预警阅值，分析可能存在运行异常情况的设备，完成异常数据的分类，并根据监测结果发送预警信息，由后台运维人员制定应急处理方案。在系统软件设计过程中，需要注意的一点是，将运行数据采样间隔设置为0.1S，系统的测量误差设置为5%以下，从而提升系统的稳定性。3.2系统界面设计按照上述系统软件框架开发监控预警系统，系统中包含启动界面、CPU和内存信息界面、接口信息界面、告警信息界面等多个系统界面，监控预警系统显示界面如图5所示。系航登录LOGIN请输入用户名微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期图表相结合形式融合历史数据预处理算法预警数据统计模型汇总CPU和内存信息8090100自适应窗口102030监控预警结果可视化设计过程中，需要按照紧急程度将设备故障信息呈现出不同的可视化形式，向后台人员推送。当预警信息长时间没有得到巡检人员的反馈处理，需要将其向调度人员进行发送。由调度人员根据可视化界面显示的设备运行状态，对设备预警信息设计合理的处理方案，并将监测预警结果和处理结果保存至数据库内，便于后续工作人员的查询和对故障问题的有效整改。至此，完成网络IT设备运行监控预警系统的整体设计。3监控预警系统实现网络IT设备的运行监控预警系统设计完成后，为了验证系统实现效果，进行易操作的预警系统平台开发。利用开发完成的系统，将网络IT设备实时运行信息，通过系统的各个界面清晰呈现出来，并根据设备自身的应用特点，进行预警信号的发送。通过对系统的应用测试结果分析，明确本文设计运行监控预警系统的应用性能。3.1系统软件架构设计通过C十十编程构建了实用且美观的系统软件构架。为了发挥系统的监控预警功能，通过曲线与数值相结合的形式，将网络IT设备运行正常与异常状态，经由系统软件展示出来。系统软件架构设计如图4所示。请输入密码登录口记住密码告警信息掉线严重主要次要未知正常481押线严重主要次要未知 正常3.3系统测试结果分析通过对开发系统的多次调试完成运行监控预警系统的设计，为了直观地呈现出系统应用性能，选取网卡、中继器、收发器、集线器和路由器5种网络IT设备，运用上述设计系统进行监控和预警。按照表格的形式，通过系统对不同网络IT设备监控预警情况进行统计，形成统计表如表1所示。根据表1可知，在为期一周的系统应用过程中共获取的状态总数为6 50 0 0，网卡与集线器所显示的运行状态均为正常情况，而中继器、收发器和路由器的预警情况占比分别为0.9%、1.6 6%与0.41%。为了评价本文设计系统的可靠性，获取上述网络IT设备的实际运行状态，结合系统监测预警结果计算系统测量误差，系统测量误差的计算式如下：(下转第110 页）1059029%72%100CPU使用率内存使用率接口信息正常数量异常数量正微款：2舞带教量：图5监控预警系统显示界面Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023部署至云边协同框架上以提升算法的执行效率。实验结果表明，结合并行CNN与RF分类器的混合图像识别算法，可以获得更高的识别准确率；将算法的训练阶段和执行阶段分别部署于云端和边缘端，可以获得更高的算法执行效率。1原吕泽芮，顾洁，金之俭.基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架J.电力建设，2 0 2 0，41(7):1-8.2周振宇，陈亚鹏，潘超，等.面向智能电力巡检的高可靠低时延移动边缘计算技术 J.高电压技术，2 0 2 0，46(6):1895-1902.3司羽飞，谭阳红，汪讽，等.面向电力物联网的云边协同结构模型J.中国电机工程学报，2 0 2 0，40（2 4）：7973-7979.4杨传凯，孔志战，谢倩楠，等.基于DeepLabv3十深度卷积网络的输电导线图像识别方法J.电力工程技术,2 0 2 1,40(4)：18 9-19 4.5刘国伟，何锦雄，杨永.基于图像识别与智能算法的绝缘子故障检测方法研究J.电瓷避雷器，2 0 2 1（4)：191-195.33333338338333333833383833388388833353533383333（上接第10 5页）IS:-LI LX100%式（9）中，i表示测点，S表示最大实际测量值，L表示有限元分析最大值。不同网络IT设备的监控预警结果测量误差结果如图6 所示。表1系统总体监测预警情况设备名称正常情况占比/%预警情况占比/%状态总数网卡100中继器99.1收发器98.34集线器100路由器99.59986543.25321网卡中继器收发器集线器路由器网络IT设备图6 系统测量误差结果根据图6 可知，系统的监测预警结果误差最高为4.68%，最低仅为0.50%，系统测量的平均误差为2.2 7%，满足了系统测量误差低于5%的要求。综上所述，本文设计监测预警系统在实际应用中具有良好性能，有利于促进网络IT设备的运行维护。研究与设计 6 YU C Y,H A N R,SO NG M P,e t a l.A Si mp l i f i e d 2 D-3D CNN Architecture for Hyperspectral Image Classi-fication Based on Spatial-Spectral Fusion J.IEEEJournal of Selected Topics in Applied Earth Observa-tions and Remote Sensing,2020,13:2485-2501.参考文献7 周俊煌，黄廷城，谢小瑜，等.视频图像智能识别技术在输变电系统中的应用研究综述J.中国电力，2021,54(1)124-134.蒋晶，赵洋洋，樊宏伟，等，图像识别在特高压换流阀元件故障在线监测系统的应用 J.中国电力，2 0 2 0，53(11):126-132.9刘浩然，刘秀清，王春乐.基于随机森林和超像素的极化SAR图像分类J.国外电子测量技术，2 0 2 1，40(9):29-35.10陈静，张艳新，姜媛媛.融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法J.传感器与微系统，2 0 19，38（12）：58-61.11徐乔，张霄，余绍淮，等.综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法J.遥感学报，2 0 19，2 3（4）：685-694.（收稿日期：2 0 2 1-12-0 7)(9)4总结基于自适应窗口设计新的系统，通过硬件和软件的结合设计，解决了传统监测预警系统的可信度较低的问题。通过系统应用测试结果可知，本文设计的系统显示的监测预警结果的误差总是低于5%，满足网络IT设备的工作需求。但是本文在保证网络IT设备运行监控预警系统测量误差在5%0650000.9650001.66650000650000.41650004.682.090.50微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期以内时，没有考虑系统的时效性，降低了系统的运行效率，因此，在接下来的研究中将围绕系统运行时间，对网络IT设备运行监控预警系统进行进一步研究，旨在提升系统运行效率。参考文献1子孙素萍，闫建红.无线通信技术舰船网络安全预警系统.舰船科学技术，2 0 2 1，43（4）：154-156.2郎乾雯，朱林.基于无线传感器网络的大学实验室风险预警系统设计 J.现代电子技术，2 0 2 0，43（11）：76-78.0.843王晶晶.夜视红外激光社区视频异动监控预警系统设计 J.激光杂志，2 0 2 0，41（5）：144-148.4李涛涛.矿用旋转类机械故障自动监测及预警系统设计JJ.煤矿机械，2 0 2 0，41（5）：18 4-18 7.5杨一晴，马宏伟，樊红卫，等.煤矿旋转机械在线故障诊断及预警系统设计 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