陳克勝

（廣東盈嘉科技工程發(fā)展股份有限公司，廣東廣州 510000）

0 前言

目前主流的動(dòng)力環(huán)境集中監(jiān)控系統(tǒng)僅僅做到事后告警，普遍缺乏對海量歷史數(shù)據(jù)價(jià)值的二次利用，缺乏故障分析功能和事前預(yù)警功能。隨著機(jī)房/基站監(jiān)控規(guī)模越來越大，沉淀下來的歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)越來越多，如何利用好這些數(shù)據(jù)？本論文提出結(jié)合大數(shù)據(jù)思維、計(jì)算機(jī)技術(shù)，同時(shí)結(jié)合移動(dòng)運(yùn)營商的節(jié)能減排的目標(biāo)，對動(dòng)力環(huán)境集中監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1 需求分析與功能設(shè)計(jì)

為了有效的利用動(dòng)環(huán)集中監(jiān)控系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)，為動(dòng)力設(shè)備的維護(hù)工作提供有力支撐，需要對動(dòng)環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)存儲的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā)利用[1]。在通信領(lǐng)域，動(dòng)環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)有十多年的時(shí)間，其技術(shù)應(yīng)用發(fā)展情況基本可以分為三個(gè)層次：分別為基本應(yīng)用、中級應(yīng)用和高級應(yīng)用，具體情況見表1，從目前在通信領(lǐng)域的應(yīng)用情況看：基本應(yīng)用已經(jīng)全部實(shí)現(xiàn)，大部分處于中級應(yīng)用水平，高級應(yīng)用尚處于探索和不斷完善之中。近年來，用戶對動(dòng)環(huán)監(jiān)控的高級應(yīng)用需求越來越多，例如通過動(dòng)環(huán)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析動(dòng)力設(shè)備的故障率和其容量占有率的關(guān)系，以優(yōu)化設(shè)備的帶載率，提升設(shè)備的可用度；通過分析不同品牌或不同型號設(shè)備的故障率來輔助設(shè)備的采購選型；通過對動(dòng)力設(shè)備的用能分析，改進(jìn)設(shè)備節(jié)能運(yùn)行方案，優(yōu)化機(jī)房/基站能效水平等等[2]。

根據(jù)動(dòng)環(huán)監(jiān)控高級應(yīng)用需求，本文以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，以云平臺為支撐，結(jié)合其ETL和并行數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)套件，設(shè)計(jì)了動(dòng)環(huán)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

表1 動(dòng)環(huán)監(jiān)控不同應(yīng)用階段對比表

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

如圖1所示，動(dòng)環(huán)集中監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)，完成基礎(chǔ)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集；數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)為基于云計(jì)算的平臺為依托，借助其處理海量數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及決策支持方面的卓越能力，高效、可靠地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求[3]。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，以云平臺為支撐，結(jié)合其ETL和并行數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)套件，打造出高性能、高實(shí)時(shí)性、高靈活性的新一代基于“云”計(jì)算的動(dòng)環(huán)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

針對機(jī)房設(shè)備數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)格式多樣化，實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)，同時(shí)為了滿足上層OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的需要，建立數(shù)據(jù)倉庫成為了項(xiàng)目成功的關(guān)鍵所在。為了保證數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的質(zhì)量，需要一種支持多種數(shù)據(jù)源，具有“數(shù)據(jù)凈化提煉”功能、數(shù)據(jù)加工功能和自動(dòng)化運(yùn)行功能的抽取類程序，ETL正是這樣的抽取程序。

圖1 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)圖示

整個(gè)系統(tǒng)以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，以云平臺為支撐，結(jié)合其ETL和并行數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)套件，打造出高性能，高實(shí)時(shí)性，高靈活性的新一代基于“云”計(jì)算的動(dòng)環(huán)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

（1）數(shù)據(jù)倉庫[4]

數(shù)據(jù)倉庫通過應(yīng)用云平臺的數(shù)據(jù)交換方案，使數(shù)據(jù)可以在云平臺與倉庫之間雙向流通，充分利用云平臺強(qiáng)大的計(jì)算能力，不但保留了原有數(shù)據(jù)倉庫的特征，并且優(yōu)化了與前端OLAP和數(shù)據(jù)挖掘交互的性能問題，在數(shù)據(jù)操作上具有更大的靈活性，如圖2所示。

（2）數(shù)據(jù)分區(qū)

動(dòng)環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)特點(diǎn)是物理點(diǎn)眾多，數(shù)據(jù)采集存儲頻繁。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用數(shù)據(jù)分區(qū)的方式來解決運(yùn)營商動(dòng)環(huán)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)持續(xù)增長后造成的存儲備份、恢復(fù)、查詢等問題，把表和索引劃分為多個(gè)分區(qū)，簡便、高效的對分區(qū)進(jìn)行刪除，添加，拆分、合并和移動(dòng)等操作，管理TB級別大小的數(shù)據(jù)。從而解決大數(shù)據(jù)查詢及處理時(shí)阻塞等性能問題，可有效的提高對數(shù)據(jù)倉庫的管理能力，增強(qiáng)前端數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的響應(yīng)能力。比如需要大量裝載數(shù)據(jù)，可先把數(shù)據(jù)并行的裝入到一個(gè)新分區(qū)當(dāng)中建立索引，然后把該分區(qū)合并到當(dāng)前分區(qū)中來；如果需要?jiǎng)h除某一年歷史數(shù)據(jù)，可設(shè)計(jì)歷史數(shù)據(jù)分區(qū)，只需要把該年的設(shè)備數(shù)據(jù)分區(qū)移除即可。

圖2 數(shù)據(jù)倉庫價(jià)值示意圖

圖3 數(shù)據(jù)分區(qū)示意圖

如果采用數(shù)據(jù)水平分區(qū)技術(shù)，數(shù)據(jù)的增長和性能問題就迎刃而解?？梢詫⒈砗退饕齽澐譃槎鄠€(gè)分區(qū)，輕松的管理TB級別大小的數(shù)據(jù)。例如，在圖3的設(shè)備運(yùn)行KPI表中，當(dāng)需要查詢2010年的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)只需要找到2010年的數(shù)據(jù)分區(qū)以及和它對應(yīng)的分區(qū)索引，然后對該分區(qū)進(jìn)行掃描便能迅速獲取需要的結(jié)果。

采用數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)將數(shù)據(jù)表劃分為多個(gè)分區(qū)，可以簡便、高效的對分區(qū)進(jìn)行刪除、添加、拆分、合并和移動(dòng)等操作。

基于動(dòng)環(huán)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)采集頻率高、數(shù)據(jù)分段性強(qiáng)等特點(diǎn)，采用數(shù)據(jù)分區(qū)技術(shù)不但可以有效的提高對數(shù)據(jù)倉庫的管理能力，還能增強(qiáng)前端數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的響應(yīng)能力。

（3）數(shù)據(jù)挖掘

如圖4所示。在云平臺上，通過并行計(jì)算的方式實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)挖掘算法，通過挖掘方法來給所有設(shè)備分類排序，并尋找影響設(shè)備的因素，通過查詢對比找出同樣情況最多的類似設(shè)備，并展示設(shè)備詳細(xì)信息和類似信息[5]。通過分析得到設(shè)備的故障率，故障發(fā)生率，同時(shí)結(jié)合其他外部因素得出一些影響故障的原因（例如環(huán)境、設(shè)備本身的屬性等等）。

圖4 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)示意圖

1.2 并行計(jì)算平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)

動(dòng)環(huán)監(jiān)控的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，通過兩種方式來實(shí)現(xiàn)了對動(dòng)環(huán)及能耗數(shù)據(jù)的挖掘工作，一種方式是在系統(tǒng)中直接集成了兩個(gè)分析模塊，一個(gè)是能耗模型分析模塊，一個(gè)是機(jī)房基站聚類模塊，用戶可以通過點(diǎn)擊功能菜單的方式，在系統(tǒng)直接運(yùn)行對應(yīng)的算法并以表格或者可視化的圖形返回給客戶，從而實(shí)現(xiàn)與客戶進(jìn)行常規(guī)模式下的交互。另一種方式是將數(shù)據(jù)挖掘的工作分為前臺和后臺兩個(gè)部分，即相對獨(dú)立的開發(fā)一個(gè)后臺程序來完成各種算法的并行化實(shí)現(xiàn)，類似于一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘算法庫；前臺完成數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)挖掘算法的指定，提交給后臺，由后臺對各種算法在并行計(jì)算平臺上進(jìn)行計(jì)算[6]，如圖5所示。

圖5 并行計(jì)算平臺架構(gòu)示意圖

1.3 主要功能實(shí)現(xiàn)

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理功能的實(shí)現(xiàn)[7]

動(dòng)環(huán)監(jiān)控采集到的前端設(shè)備及環(huán)境的數(shù)據(jù)，經(jīng)過入庫后，在后臺有專門的轉(zhuǎn)換和導(dǎo)出程序，形成分析系統(tǒng)所需要格式的csv文件包，定時(shí)上傳到ftp服務(wù)器上。分析系統(tǒng)經(jīng)過數(shù)據(jù)的二次采集后，進(jìn)入數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程，經(jīng)過清洗，轉(zhuǎn)換及聚合等步驟后的數(shù)據(jù)才真正成為系統(tǒng)所能夠分析和挖掘的數(shù)據(jù)。具體的流程如圖6所示。

（2）數(shù)據(jù)分析功能模塊的實(shí)現(xiàn)[8]

下面以動(dòng)環(huán)監(jiān)控采集到的能耗數(shù)據(jù)為例，介紹數(shù)據(jù)分析功能模塊的實(shí)現(xiàn)。

能耗數(shù)據(jù)分析功能模塊實(shí)現(xiàn)了基站機(jī)房在企業(yè)級和用能場所兩個(gè)級別上的的能耗結(jié)構(gòu)分析，趨勢分析以及數(shù)據(jù)相關(guān)性分析。其中能耗結(jié)構(gòu)分析又可以劃分為樣本集能耗結(jié)構(gòu)查詢，地域能耗結(jié)構(gòu)查詢，能耗查詢結(jié)果下鉆查詢以及查詢結(jié)果導(dǎo)出等功能點(diǎn)。趨勢分析又可劃分為樣本集能耗數(shù)據(jù)相關(guān)性查詢，地域數(shù)據(jù)相關(guān)性查詢以及時(shí)間相關(guān)性查詢。樣本集是某些有特定屬性的地域的機(jī)房/基站，經(jīng)選擇出來并做分析后，能更有效的作為標(biāo)準(zhǔn)去預(yù)測同類型設(shè)備的耗能情況。

圖6 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)流程示意圖

1）Action如圖7所示。

enterprise()

圖7 能耗分析流程（Action）示意圖

2）Service如圖8所示。

getEnterprise(query,analysisType,dataIds)

圖8 能耗分析流程（Service）示意圖

3）Dao如圖9所示。

getEnterpriseInfo(query,dataIds)

圖9 能耗分析流程（Dao）示意圖

4）代碼實(shí)現(xiàn)片段如圖10所示。

2 結(jié)束語

本論文針對在動(dòng)環(huán)數(shù)據(jù)的挖掘利用中碰到的一些具體的挑戰(zhàn)，比如所分析的主題往往是新興的主題，提出無論對于用戶還是IT企業(yè)，都必須設(shè)計(jì)出合理的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，避免采用固定的數(shù)據(jù)處理邏輯，保持良好的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。本論文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)已經(jīng)在南方基地IDC機(jī)房，東莞及汕頭移動(dòng)通信機(jī)房/基站等進(jìn)行了規(guī)模驗(yàn)證試用。經(jīng)過該課題研究，在動(dòng)環(huán)集中監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和功能實(shí)現(xiàn)等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

圖10 能耗分析代碼實(shí)現(xiàn)片段

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