基于物联网的机房环境智能监测系统设计

李 庆

（中博信息技术研究院有限公司，江苏 南京 210012）

0 引 言

在近些年来环境监测技术不断发展的背景下，以数据中心机房环境监测系统为基础的相关研究也开始受到了越来越多的关注[1-2]。从总体角度对数据中心机房环境监测系统的发展情况进行分析。传统环境监测技术是通过人工监测的方式监测机房环境，设置专人值班的模式，定期检测机房的环境信息。受数据中心规模越来越庞大化的发展趋势影响，在机房内部的需要进行监测的电子设备也逐渐增多[3]。此时，单纯依靠人力巡检已经无法满足机房环境的管理需求，由此开启了以单片机和传感器为基础的数据中心机房环境监测系统研究。该阶段，系统可以自动进行机房整体环境的温度、湿度等参数的检测，并且当检测到的温湿度存在异常时，可以作出相应的报警反馈，克服了人工巡检在实时性方面存在的不足[4-5]。在此基础上，嵌入式实时操作系统在数据中心机房环境监测中开始受到广泛应用，不仅进一步提高监测系统实时性，也进一步提升数据中心机房环境异常的预警能力[6]。但是，在实际的应用阶段，监测系统的反馈延时仍然是有待进一步优化的问题。文章提出基于物联网的机房环境智能监测系统设计研究，并通过对比测试的方式，直观分析验证了设计方法的应用效果。

1 硬件设计

对于机房环境而言，需要监测的状态数据具有种类多，更新快的特点，为了保障设计监测系统的性能能够满足实际的应用需求，文章从控制器的角度开展了设计。其中，具体的芯片为一款基于Arm Cortex-M0+的低成本32位微控制单元（Micro Controller Unit，MCU），专为工业和物联网应用设计LPC860控制器。在实际运行阶段，LPC860控制器工作频率高达60 MHz，同时提供了64 kB Flash存储器和8 kB SRAM。此外，LPC860配备功耗优化的内核，采用流行的小规格封装，单独的电源轨可支持电平移动。在结构设置上，LPC860的配套外设如表1所示。

表1 LPC860结构配置

在配置方面，LPC860得到了MCUXpresso生态系统的支持，其中包括软件开发工具包（Software Development Kit，SDK）、集成开发环境（Integrated Development Environment，IDE）选项以及安全配置和配置工具，有助于加快开发速度。基于此，统计LPC860功能及对应配置情况，具体如表2所示。

表2 LPC860功能及对应配置情况统计

借助表2所示的功能及配置，最大限度满足机房环境智能监测系统在不同应用环境下的需求，实现对待监测指标参数状态的综合分析。

2 软件设计

2.1 基于物联网的数据传输机制设计

在监测机房环境状态时，时效性是影响监测效果和监测系统性能的关键因素。因此，文章设计系统的数据传输机制的过程中，引入了物联网技术。首先，对采集的机房环境数据信息，将其与数据包的形式发送至LPC860控制器总线接口对应的传输信道。在该阶段，信道的实际传输任务执行情况对具体的传输效率产生直接影响。当信道实际执行的传输任务处于较高的负载状态，甚至是存在等待队列时，数据传输的时间开销势必会增加，导致监测结果存在不同程度的延时。针对该问题，文章利用物联网技术选择具体的传输路径，具体的选择方式可以表示为

式中：f(x)表示x机房环境状态数据信息的传输路径；k表示对机房环境状态数据信息的压缩系数；s(x)表示原始机房环境状态数据信息的大小；表示机房环境状态数据信息实际传输的大小；l表示传输信道的总距离长度，其主要是指端口到LPC860控制器中心的距离；p(x)表示传输机房环境状态数据信息阶段对于信道的占用率；t表示信道的单位传输时间。

按照式（1）方式，结合具体机房环境状态数据信息大小以及不同传输信道的实际状态，选择具体传输路径，最大限度降低传输阶段的时间开销，保障监测的时效性。

2.2 机房环境异常状态报警机制设计

反馈机房环境状态时，文章主要实现依据是LPC860控制器中心接收到的数据与环境允许状态数据波动范围之间的关系。具体可以表示为

式中：xmin表示机房环境状态参数的允许范围下限；xmax表示机房环境状态参数的允许范围上限。

按照式（2）所示的方式，如果LPC860控制器中心接收到的数据在机房环境状态参数允许区间范围内时，则默认环境处于正常状态，不进行报警处理；如果LPC860控制器中心接收到的数据大于机房环境状态参数允许范围上限，或小于机房环境状态参数允许范围下限时，则表示环境处于异常状态，进行报警处理。其中，具体的机房环境状态参数允许区间范围以实际的管理标准要求为基础进行设置。

3 测试与分析

3.1 测试环境

在分析测试文章设计基于物联网的机房环境智能监测系统运行性能时，选择对比测试方法。其中，文章设计系统为实验组，对照组分别为文献[5]和文献[6]提出的环境监测系统。

文章以某学校的机房为具体的测试环境。其中，允许温度范围为12.0～26.0 ℃，允许相对湿度范围为35.0%～48.0%。在具体的测试过程中，分别采用3个系统对测试环境开展为期3 d的监测，通过分析不同方法监测结果与实际环境状态数据之间的关系，对文章设计系统的性能作出客观评价。

在对测试结果进行统计的过程中，将监测系统反馈结果中超出允许参数范围的报警数据与实际情况进行比较，确定其可靠性；将监测系统反馈结果中允许参数范围的数据与实际异常情况进行比较，确定其全面性。

3.2 测试结果与分析

文章分别统计3个监测系统对于测试机房环境温度异常情况和湿度异常情况的监测效果。其中，不同监测系统对于测试环境温度的监测结果如图1所示。

图1 不同系统温度监测结果

由图1所示的测试结果可知，在3种不同系统下，对于温度异常状态的漏检次数和误检次数表现出了较为明显的差异。其中，文献[5]系统的漏检次数和误检次数最高，分别达到了4次和6次，文献[6]设计系统的测试结果与文献[5]系统相比有一定提升，但是漏检次数和误检次数也分别达到了3次和4次。相比之下，在文章设计方法的测试结果中，对于测试机房环境温度异常值的漏检次数和误检次数均仅为1次，具有较高的可靠性。

不同测试系统对于测试环境湿度的监测结果如图2所示。

图2 不同系统湿度监测结果对比

由图2可知，在文献[5]系统中，对于湿度异常值的漏检次数相对较多，达到了5次，但是对于异常值的误检测次数处于较低水平，仅为2次。在文献[6]系统的测试结果中，漏检次数和误检次数均为4次，处于较高水平。相比之下，在文章设计系统的测试结果中，并未出现异常湿度值漏检的情况，对应的误检次数也仅为1次。由此可知，文章设计的基于物联网的机房环境智能监测系统可以实现对环境湿度状态的有效检测。

4 结 论

文章提出基于物联网的机房环境智能监测系统设计研究，在硬件方面重点对控制器进行设计，在软件设计方面主要对监测机制和反馈机制进行设计，切实实现对机房环境异常状态的有效监测，大大降低了环境状态参数异常值的漏检和误检次数。以期文章的设计与研究，能够为实际的机房环境管理和安全保障提供有价值的参考。