摘要
本发明提供一种用于数据中心的远程智能运维管理方法及系统,涉及数据中心运维技术领域,方法包括:获取数据中心的状态参数监控数据,计算能效指标并筛选出强相关特征参数;基于强相关特征参数随机生成初始种群,基于长短期记忆网络构建并训练能效指标预测模型,并基于模型训练反馈结果,使用遗传算法确定最优特征参数组合以应用在模型上;基于模型输出的能效指标预测值生成运维管理工单,本发明通过全面采集各类监控数据,以充分考虑环境、电池和冷热通道状况对能耗的影响,并基于长短期记忆网络和遗传算法的配合设置,在全面考虑相关因素的同时降低模型计算量,提高能效指标预测的精准性,为后续进行精准性运维管理提供基础。
技术关键词
智能运维管理方法
数据中心
能效
能耗监控
时间段
长短期记忆网络
指标
交互特征
统计特征
基因
能耗特征
组合型
皮尔逊相关系数
充放电循环次数
时序
遗传算法优化
设备耗电量
智能运维管理系统
标签
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