摘要：隨著信息技術的飛速發(fā)展，調(diào)控中心自動化機房作為數(shù)據(jù)中心的核心，其穩(wěn)定運行至關重要。設計了一套基于深度學習的自動化監(jiān)控系統(tǒng)，包含智能環(huán)境監(jiān)控、設備狀態(tài)感知及安全事件預警三大功能模塊，結合高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)、高性能計算服務器及物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡的硬件設計，實現(xiàn)了機房的全面智能監(jiān)控。運行測試結果表明，系統(tǒng)在功能和性能上均達到了預期目標。

關鍵詞：深度學習；實時監(jiān)控；需求分析；功能設計；硬件設計

中圖分類號：TN948.53；TP277 文獻標識碼：A

0 引言

在數(shù)字化時代背景下，調(diào)控中心自動化機房作為信息處理的核心場所，其安全與高效運行成為維護數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸與處理的關鍵。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)難以滿足復雜環(huán)境下的即時反應與精準管理需求，深度學習作為人工智能的重要分支，在圖像識別、模式檢測等方面展現(xiàn)出巨大潛力，為調(diào)控中心自動化機房的實時監(jiān)控提供了新的技術手段。

1 調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)的需求分析

1.1 功能需求

調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)需具備全方位監(jiān)控能力，確保數(shù)據(jù)中心安全穩(wěn)定運行。該系統(tǒng)功能需求具體包括：①智能環(huán)境監(jiān)控。自動檢測溫濕度、煙霧、水浸等環(huán)境因素，預防物理災害。②設備狀態(tài)實時感知。利用深度學習算法分析設備工作狀態(tài)。③安全事件預警。識別異常人員入侵、操作違規(guī)行為，及時報警并追蹤記錄，提升安全性。④遠程監(jiān)控與管理界面。執(zhí)行遠程控制指令。

1.2 性能需求

系統(tǒng)性能需滿足高速數(shù)據(jù)處理與低延遲響應要求：①高并發(fā)處理能力。確保在多路高清視頻流與大量傳感器數(shù)據(jù)輸入下，系統(tǒng)仍能流暢運行。②高精度監(jiān)測。準確率需達到99%，減少誤報與漏報。③實時性。數(shù)據(jù)處理與告警響應時間不超過秒級，確保能快速應對緊急情況。④穩(wěn)定性與可靠性。設計支持7 天24 h 不間斷運行，無故障。

2 基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)功能設計

2.1 智能環(huán)境監(jiān)控功能

智能環(huán)境監(jiān)控功能模塊集成了高清視頻監(jiān)控與環(huán)境參數(shù)分析，利用深度學習算法實現(xiàn)對機房環(huán)境的全面、實時監(jiān)控與智能響應。該模塊具體包含以下功能項：①高清視頻流智能分析。運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural network，CNN）模型對視頻進行逐幀處理，精準識別入侵、煙霧、異常振動等安全威脅[1]。②多維度環(huán)境參數(shù)監(jiān)測。集成溫濕度、氣體濃度等傳感器，利用長短期記憶網(wǎng)絡（long short-term memory，LSTM）模型分析歷史數(shù)據(jù)，預測環(huán)境趨勢，一旦參數(shù)異常，即可自動調(diào)節(jié)機房環(huán)境至最適狀態(tài)[2]，確保運行安全與效率。智能環(huán)境監(jiān)控功能模塊流程如圖1 所示。

2.2 設備狀態(tài)感知功能

設備狀態(tài)感知功能模塊旨在對機房內(nèi)關鍵設備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測與預測性維護，確保設備高效穩(wěn)定運行。該模塊核心功能項包括：①振動噪聲分析。傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)深度學習模型識別設備異常（如損壞或異響），通過自編碼器與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（recurrent neural network，RNN）分析，預警潛在故障[3]。②熱成像監(jiān)測。熱成像相機配合CNN進行分析，精確定位異常熱源，預防過熱導致的問題。③性能參數(shù)預測。整合電流、電壓等數(shù)據(jù)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡（deep neural network，DNN）模型預測設備性能衰退趨勢，提前規(guī)劃維護，確保設備持續(xù)可靠運行（圖2）。

2.3 安全事件預警功能

安全事件預警功能模塊是基于深度學習技術，對調(diào)控中心自動化機房的多種安全風險進行實時分析和預警，確保機房安全運行。該模塊主要包括：①非法入侵識別。利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)捕獲的實時畫面，通過YOLO 等對象檢測算法識別異常人物入侵，一旦發(fā)現(xiàn)未經(jīng)授權的人員進入敏感區(qū)域，及時觸發(fā)報警系統(tǒng)。②火災預警。結合熱成像與煙霧探測器數(shù)據(jù)，訓練深度學習模型識別初期火源與煙霧特征[4]，實現(xiàn)早期火災預警，減少相關損失。③網(wǎng)絡攻擊檢測。通過分析網(wǎng)絡流量日志，運用深度學習模型（如自編碼器或LSTM）學習正常流量模式，當異常流量與模式偏差較大時，判定為潛在的網(wǎng)絡攻擊，及時隔離并報告。

3 基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)硬件設計

3.1 高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)設計

高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)是實時監(jiān)控的核心組件，本文采用杭州?？低晹?shù)字技術股份有限公司DS-2CD6D26C 系列智能網(wǎng)絡攝像機，該系列支持4K超高清分辨率，內(nèi)置深度學習算法芯片，可直接進行人形、車輛等目標的智能識別與行為分析。每臺攝像機配備紅外夜視功能，確保24 h 不間斷監(jiān)控。利用光纖傳輸視頻數(shù)據(jù)至機房的數(shù)據(jù)中心。采用杭州?？低晹?shù)字技術股份有限公司iVMS-8700 智能視頻管理平臺進行集中管理和存儲。系統(tǒng)集成深度學習模塊，對視頻流進行實時分析[5]，及時識別入侵、火災等異常事件并且進行報警。

3.2 高性能計算服務器設計

考慮到深度學習模型的復雜性和運算需求，本文選用戴爾公司PowerEdge R940 服務器作為核心計算資源。該服務器配置4 顆Intel Xeon Scalable Gold6154 中央處理器（central processing unit，CPU），提供高達48 核的強大計算能力；配備1 TB DDR4 內(nèi)存，保證大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速加載與處理；采用英偉達公司的Tesla V100 PCIe 圖形處理器（graphicsprocessing unit，GPU）加速卡，加速神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與推理過程，提高模型響應速度。服務器硬盤采用NVMe（一個邏輯設備接口規(guī)范）固態(tài)硬盤（solidstate disk，SSD）陣列，確保高速的數(shù)據(jù)讀寫，支撐大數(shù)據(jù)量的實時分析任務[6]。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡設計

物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡覆蓋機房環(huán)境監(jiān)測與設備狀態(tài)監(jiān)控，本文選用一系列高精度傳感器，如霍尼韋爾公司XYR6000 系列無線溫度、濕度傳感器，以及ABB 公司Ability 智能電力監(jiān)控傳感器，用于實時收集環(huán)境溫濕度、電力質量、設備振動等關鍵指標。傳感器節(jié)點通過低功耗的LoRa 廣域網(wǎng)（LoRawide area network，LoRaWAN）技術連接至網(wǎng)關，再由網(wǎng)關上傳數(shù)據(jù)至服務器。采用樹莓派4 Model B作為邊緣計算節(jié)點，對數(shù)據(jù)進行預處理并執(zhí)行初步異常檢測，減輕服務器負擔。邊緣節(jié)點運行輕量級機器學習算法，如異常檢測模型，對實時數(shù)據(jù)進行分析，并立即上報異常情況。

4 調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)的運行測試

4.1 功能測試

功能測試條件準備包括構建模擬機房環(huán)境、部署監(jiān)控系統(tǒng)，以及設置常見異常情景（如溫度突變、非法入侵、設備異常振動）。

功能測試詳細過程如下：預設劇本啟動異常事件，觀察系統(tǒng)是否及時響應并正確分類報警；同時，檢查設備狀態(tài)感知功能是否準確預測即將發(fā)生的故障，功能測試結果如表1 所示。

系統(tǒng)在功能測試中展現(xiàn)出高度的敏感性和準確性，對各類異常事件響應迅速，故障預測能力可靠，滿足設計要求。

4.2 性能測試

性能測試條件準備包括在高負載條件下運行系統(tǒng)，模擬大數(shù)據(jù)流輸入（如并發(fā)視頻流、海量傳感器數(shù)據(jù)）。

性能測試詳細過程如下：使用壓力測試工具生成模擬數(shù)據(jù)流，監(jiān)控系統(tǒng)處理能力、資源占用率及穩(wěn)定性，性能測試結果如表2 所示。性能測試結果顯示，系統(tǒng)在高負載情況下仍能保持高效數(shù)據(jù)處理能力，資源占用合理，未出現(xiàn)中斷，證明系統(tǒng)設計能滿足高性能運行需求，確保長期穩(wěn)定監(jiān)控。

5 結語

本文成功構建了一個基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)，驗證了其在提升監(jiān)控效率、確保數(shù)據(jù)中心安全運行方面的有效性。后續(xù)工作可進一步優(yōu)化深度學習模型，利用遷移學習減少模型訓練所需數(shù)據(jù)量，提升模型泛化能力。同時，融合邊緣計算技術，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析與決策，減輕中心服務器負擔，提高系統(tǒng)響應速度。

參考文獻

[1] 王宏偉，董芳玲. 廣播電視無線發(fā)射機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)設計與應用[J]. 電視技術，2019，43（3）：109-112.

[2] 陳麗君. 發(fā)射臺自動化監(jiān)控系統(tǒng)的構建[J]. 西部廣播電視，2021，42（18）：220-224.

[3] 孫健. 廣播電視無線發(fā)射機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)的設計與應用[J]. 無線互聯(lián)科技，2022，19（20）：14-16.

[4] 劉斌，蘇心宇，王浩宇，等. 機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)的設計和應用[J]. 科學技術創(chuàng)新，2021（21）：36-37.

[5] 韓波. 5G 在發(fā)射臺機房自動化監(jiān)控中的應用[J]. 電子世界，2021（15）：188-189.

[6] 王應穩(wěn). 發(fā)射臺中心機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)的升級改造[J]. 電視技術，2022，46（10）：110-112.