基于物聯網的智能溫度控制節能機房研究

張成挺，王文娟

（浙江中煙工業有限責任公司，浙江寧波315040）

基于物聯網的智能溫度控制節能機房研究

張成挺，王文娟

（浙江中煙工業有限責任公司，浙江寧波315040）

近年來，物聯網（internet of thinys，IoT）、云計算和大數據技術在信息技術方面取得了長足的進步。這些技術已成為世界經濟增長的重要引擎[1-5]。隨著移動網絡的快速增長[6-7]，連接到互聯網的各種設備數量在不斷增加，而這些設備產生的數據爆炸性增長導致計算和存儲容量的需求呈指數級增加[8-9]。蓬勃發展的大數據行業加速了技術演進和應用創新的發展，大數據在經濟發展、公共服務、國家安全等方面起著重要作用。而作為大數據核心基礎設施，機房中心（server room，SR）變得越發重要[10]。機房是一個復雜的基礎設施，不僅包括計算、網絡和存儲系統，還包括冗余數據通信系統、環境控制設備和安全支持設備[11]。機房在確保信息技術（information technology，IT）基礎設施連續性的同時，還為信息安全方面提供必要的保障[12]。圖1示所示為由電力、冷卻、防火、安全和其他子系統組成的因特網服務提供商（internet serice provider，ISP）中的實際機房。

圖1 ISP中采用的機房系統Fig.1 A practical data center system in an ISP

為了最大限度地提高能源效率，減少環境污染，近年來研究者提出綠色機房的發展趨勢[13]。提高IT設備和空調系統的供電效率是綠色機房的主要聚焦點[14]。為了降低IT設備的功耗，目前已有眾多各種新穎高效的方案被提出，如虛擬化和云計算。通過建立低溫區、部署通風和水冷系統等，空調能耗也將會降低。

為了解決上述問題，本文提出了一個基于物聯網智能控制的節能機房系統。本研究主要內容如下：①提出一種基于云計算的方法，通過微更新有效降低機房功耗，簡化和規范冷卻系統的管理；②提出一種多級智能溫度控制算法，來提高冷卻系統的能源效率；③對小型機房部署方案進行模擬，以證明能源效率得到顯著改善。

1 相關工作

機房的演變包括以下3個主要階段：①分布式機房：企業根據需求，在不同地區建立機房，分布式機房不能解決數據共享和業務連續性問題。②集中式機房：對分布式服務器、存儲設備和其他與IT相關的設備集中管理。③支持云計算和物聯網的機房：通過先進的云計算和物聯網傳感技術，機房可靈活應對動態業務需求，有效降低能耗。由于能源危機，具有顯著節能性能并支持云計算的機房已成為建立綠色機房的首選方法。

眾多研究嘗試在保證服務質量（qualityofservice，QoS）和體驗質量（qualityof experience，QoE）的前提下，使用支持物聯網云計算技術來降低能耗。在文獻[15]中，Kashif等人提出了一種新穎的綠色機房架構，以提供智能傳感器的全面監控和云端實時遷移與優化。在文獻[16]中，Jetsadaporn和Chawalit設計了一個模擬系統來模擬機房冷卻系統，為降低能耗提供指導。雖現有的方法能夠降低機房能源消耗，但其需要大量資本投資，且難以在實際的機房系統中部署。因此，本文提出一個用于綠色機房的智能多電平溫度控制系統來解決以上問題。

2 云輔助智能溫控系統架構

穩定可靠的溫度控制系統是機房最重要的支撐之一。在設計階段需要著重考慮空調制冷系統。例如，諸多大型機房會投入大量資金建設穩定、可靠和先進的節能空調系統。但由于預算有限，一些中小型企業必須安裝價格低廉的家用空調通風系統，這對機房運維造成重大的潛在風險。因此，基于對現有機房空氣溫度控制系統解決方案的全面調查，本文提出了一種物聯網輔助智能機房控制溫度的方法，該系統架構如圖2所示。系統架構由溫度控制系統和云管理平臺組成，溫度控制系統提供冷卻、通風、環境信號采集和傳輸；云管理平臺負責數據存儲和查詢、環境數據監控、附件設備管理和基于大數據的系統評估。

2.1 數據中心溫控系統

空調系統是機房穩定運行的基礎保證。如圖3所示，提出的空調系統主要由5個部分組成：環境參數監測、空調系統、通風系統、網絡通信系統以及多級智能溫度控制系統。

圖2 云輔助綠色機房空調系統架構Fig.2 Cloud-assisted green data center air conditioning system architecture

圖3 數據中心空調系統Fig.3 Data center air conditioning system

2.1.1 環境參數監測

通常，機房中會有一些高精度IT設備在運行，易產生異常集中的熱負荷，而其對溫度和濕度的變化敏感。因此，溫濕度的穩定狀態是機房最為重要的要求，必須通過連續的環境參數監測來支持。而機房面積、機架布局和設備數量直接影響機房的溫濕度。所以，物聯網監控節點應在機房中靈活部署。為了解決這一問題，本文設計了一個集成了高精度溫濕度傳感器的監控節點，其體積小，易于部署。需著重考慮的是，安裝在現有機房中的便利性。此外，物聯網監控節點也部署在機房外部，原因如下：1）外部溫度影響空調系統的運行，例如，在較冷的地區，溫度和濕度均極低，這可能導致空調系統發生問題故障；2）當室外溫度和濕度接近所需參數時，可以關閉一部分空調，并打開通風系統，將自然冷氣帶入機房以實現節能冷卻。而監控節點的電源是由機房電力系統和電池組合而成的，當機房電源系統可用時，節點直接由機房供電并充電。當機房電源系統不可用時，節點自動切換到由電池供電，保證物聯網監控器的高可靠性。

2.1.2 空調系統

考慮到兼容性和經濟性，本文提出了一種將ZigBee模塊集成到現有空調系統中的輕量級重建方法。將物聯網傳感器安裝在空調器上，通過大數據監控進行設備的故障檢測、分析以及預測其運行條件和參數。同時，傳感器收集有關功耗的信息，為能源優化提供指導。

2.1.3 通風系統

為了節約能源，必須將自然空氣引入機房冷卻。本設計在通風口部署ZigBee溫濕度傳感器，為控制通風系統提供依據。此外，應部署空氣過濾裝置，以防止機房的空氣污染。

2.1.4 網絡通信系統

機房溫度控制系統提供2種網絡通信方式：1）由于機房通常提供更高的帶寬和多個因特網接入點（AP），所以zigbee網關可通過機房之間的有線連接傳輸感知數據并接收命令；2）zigbee網關與3G/4G模塊集成，且在機房網絡中斷等緊急情況下，通過蜂窩網絡提供可靠的通信。

2.1.5 多層智能溫控系統

溫度控制系統包含3層：計算機中心、運行維護中心和自然環境。與數據中心相關的IT設備集中部署在機房內，由透明玻璃分隔。大多數IT設備均放置在計算機中心，對環境的穩定性要求較高。而運行維護中心靠近計算機中心，以方便工作人員操作。計算機中心和操作維護中心分布由單獨的空調系統覆蓋。在緊急情況下如遇到異常溫度時，溫度控制系統將自動打開計算機中心和維護中心之間的門及通風口，使用維護中心的空調系統來控制計算機中心的溫度。這種多級別智能溫控系統不僅可以應對緊急情況，還能節約能源消耗。當檢測到外部溫度比計算機中心內的溫度低時，系統會自動打開通風系統，關閉部分空調，從而將自然冷氣帶入計算機中心進行節能冷卻。

2.2 支持云的管理平臺

云端管理平臺是機房空調系統的控制中心，其核心功能包括數據存儲和大數據分析。還可以基于該平臺開發各種應用，為機房空調系統提供監控與管理。

2.2.1 數據存儲

為了實現對空調環境和空調設備的實時監控，預計傳感器將以短時間間隔收集數據，如圖4所示。感知數據在工作人員協助進行數據分類后，被傳輸到云端并存儲在關系數據庫管理系統（RDBMS）和大數據管理系統，如hadoop分布式文件系統（HDFS）中。RDBMS用于存儲結構化數據以進行快速查詢和操作，通過數據庫訪問接口可開發對其的專屬應用程序。考慮傳輸到云端的數據量較大，且包括來自多個機房的監控信息，RDBMS不足以提供有效的管理。因此，將RDBMS中的歷史數據導出到HDFS以提高性能。此外，數據無需實時處理即可直接存儲在HDFS中。

2.2.2 大數據分析與預測

新興的大數據技術支持對運行信息大容量設備的有效分析，這可以幫助人們了解設備耗散并檢測故障癥狀。運行信息由安裝在空調系統中的傳感器收集并傳輸到云端以便于性能監控。此外，空調維護還可通過基于大數據的故障分析和預測來進行指導，從而提高空調系統的有效性。

2.2.3 上層應用

基于數據存儲和大數據分析可以開發各種上層應用，實時演示運行狀態，并監控機房空調系統的故障。尤其是對于需要技術人員7×24 h值班的分布式小型機房，通過開發通知應用程序，以短信或電子郵件的方式及時通知技術人員，減少人員的工作量。

3 設計及應用

3.1 多級智能溫度控制算法

圖4說明了多級智能溫度控制算法的詳細程序。傳感器被部署以感測計算機中心（TDC）、操作維護中心（TOR）和自然環境（TN）的溫度。3個閾值即T[1]、T[2]和T[3]是預定值。詳細步驟描述如下：

若計算機中心與自然環境之間的溫差大于T[1]（即TDC-TN＞T[2]），計算機中心與自然環境之間的通風系統（WDC-Nature）將被打開；

如果計算機中心和維護中心之間的溫差大于T[2]，即TDC-TN＞T[2]，計算機中心與運行維護中心之間的通風系統（WDC-OR）將被打開；

當計算機中心的溫度大于T[3]，計算機中心的空調將被打開；

若不符合上述條件，計算機中心的溫度是正常的，系統將關閉一部分空調，并切換到節能模式。

針對緊急情況，必須定義兩個閾值Talert和Tmax，詳細的警告程序如下：

當Talert＜TDC＜Tmax時，計算機中心的空調系統打開，向機房管理人員發送警告信息；

當TDC＞Tmax時，存在緊急情況。通風系統WDC-OR、WDC-Nature和計算機中心（ADC）、運行維護中心（AOR）的空調系統則將必須立即開啟，以盡快降低溫度。此外，還需要向機房管理員發送警告消息。

3.2 機房中的傳感器網絡

如圖3所示，部署在機房中的傳感器組成傳感器網絡，通過該網絡將感測到的環境數據傳輸到云平臺。通常傳感器節點之間的通信是基于短波無線電技術，例如在所提出的系統中采用的ZigBee。ZigBee是遵循IEEE 802.15.4標準的低速和短距離無線通信協議，支持多達65，000個節點。在所提出的系統中，ZigBee網絡包括以下3種類型的設備（節點）：1）zigbee協調節點：用于啟動和控制網絡并存儲網絡信息；2）ZigBee路由器節點：用于擴展網絡覆蓋范圍，實現動態路由，防止網絡干擾和設備故障；3）ZigBee終端節點：用于收集環境數據。

圖4 綠色機房的多級智能溫度調節策略Fig.4 Multilevel smart temperature adjustment strategy for green DCs

ZigBee支持星形拓撲、樹形拓撲和網格拓撲。如圖5所示，本文部署了一個混合星型拓撲。當機房區域較小，終端和協調器之間幾乎沒有障礙物時，星型拓撲是適用的；而當機房面積較大，且超過ZigBee節點之間的最大傳輸距離（一般為100 m）或終端與協調器之間存在多個服務器機架時，則需要采用支持多跳傳輸的樹形拓撲結構的配置。

3.3 環境監測節點設計

環境監測節點必須同傳感器集成以收集復雜的環境數據。在提出的方案中，采用TI生產的CC2530 SoC芯片用作傳感器節點的控制芯片，集成了256 kB的內存，8 kB的RAM和1個高性能射頻收發器，并支持3種類型的電源模式。CC2530內置溫度傳感器，但其精度不足。因此，將SHT1X溫濕度傳感器集成在傳感器節點上，其具有可靠性高，穩定性好，響應速度快以及抗干擾能力強等優點。圖6為環境監測節點的設計。

圖5 數據中心傳感器網絡的拓撲結構Fig.5 Topological structure of the data center sensor network

圖6 數據中心環境監控節點Fig.6 Data center environment monitoring node

3.4 網關設計

ZigBee網關是ZigBee網絡和互聯網之間的橋梁，除了ZigBee之外，其還支持各種網絡協議。如圖7所示，網關由硬件層、軟件層和應用層組成。硬件層包括網關微處理器、通信模塊、轉換接口等；軟件層包括嵌入式操作系統、協議棧和協議轉換組件；應用層則為上層應用程序提供運行時間。

圖7 zigbee網關框架Fig.7 Zigbee gateway framework

4 實驗與評估

4.1 測試和評估環境

本文將提出的系統的可行性在小機房中進行驗證。機房的基本信息如表1所示，圖8為多級智能空調系統的實際部署情況。文中針對中小型企業的機房溫控系統進行部署，包括所設計的ZigBee節點和云端控制系統。

表1 機房的基本信息Tab.1 Basic information of data center

圖8 物聯網多級智能空調系統的實際部署效果Fig.8 Actual deployment effect of the multilevel intelligent air conditioning system

4.2 實驗

為了演示該機房中傳感器網絡的拓撲結構，并可視化感知數據，本設計在Android平臺上開發了移動應用程序。針對機房的監控測試過程，如圖9所示。當自然環境溫度明顯低于計算機中心時，系統會自動關閉一部分空調，并打開計算機中心與自然環境之間的通風系統，將冷空氣引入機房節能冷卻。此時剛開始機房溫度會稍有上升，但仍在允許的溫度范圍內，這是因為冷空氣沒有及時進入機房。從第27個采樣時間點開始，溫度趨于穩定。由此可知，在天然冷氣輔助下，能夠以較低的能量消耗來控制溫度。在圖9所示的監測過程中，操作維護中心和計算機中心之間的溫度差未超過閾值，因此其之間的通風系統并未打開。

為進一步驗證，本文統計分析了1個月內所有各部的用電量。測試方案中的機房位于一個晝夜溫差較大的區域，計算機中心和自然環境之間的通風系統在夜間會自動開啟，而機房中的一些空調將會被關閉。在白天，若計算機中心與自然環境之間的溫差小于閾值，則通風系統將被關閉，空調將被打開。如圖10所示，在多級智能溫控系統的協助下，空調系統占總功耗的百分比降低了10%。

圖9 數據中心溫度調節Fig.9 Data center temperature regulation

圖10 空調系統占數據中心總功耗的百分比Fig.10 Percentage of the air conditioning system accounting for the total power consumption in the data center

5 結語

本文針對當前機房設計方案中所遇到的能耗過高問題，提出了結合物聯網傳感器的綠色機房溫度控制系統。文中詳細介紹了系統中每個組件的具體功能，并將所設計的方案集合實現，對中小型企業的機房進行實際測試。基于實際部署的實驗結果驗證了，所提出的方案可有效降低10%的能耗，且保障了機房的冷卻效果達到要求。本文設計的方案在小型機房中得到了驗證，通過物聯網節點進行環境監控，并采用大數據云計算平臺進行智能判斷。未來的工作中，還將會結合云計算，針對分布式機房組進行的全局的調控與優化，以期進一步降低能耗。

[1]周立鶴，陳武.智能控制系統在綠色數據機房中的應用[J].電力信息與通信技術，2015，13（11）:128-131.ZHOU Lihe，CHEN Wu.Application of Intelligent Control System in Green Data Room [J].Power Information and Communication Technology，2015，13（11）:128-131.

[2]駱玉海，韓延中，王常程，等.通信機房節能設計探索和氣流組織研究[J].山東工業技術，2017（2）:67-68.LUO Yuhai，HAN Yanzhong，WANG Changcheng，et al.Research on energy-saving design and airflow organization of communication room[J].Journal of Shandong Industrial Technology，2017（2）:67-68.

[3] 李銳.論數據中心之基礎設施的規劃設計與節能效益[J].信息技術與信息化，2014（5）:48-49.LI Rui.On the planning and design of energy infrastructure and energy efficiency [J].Information Technology and Information Technology，2014（5）:48-49.

[4]黃紅兵，鄭文斌，章振海.基于zigbee的電力通信機房可視化監控系統[J].電力信息與通信技術，2016，14（1）:63-67.HUANG Hongbing，ZHENG Wenbin，ZHANG Zhenhai.Based on zigbee，a visual monitoring system for power communication room[J].Power Information and Communication Technology，2016，14（1）:63-67.

[5] 姚忠昌，方惠芬.基于多傳感設備的統一數據服務分析[J].電網與清潔能源，2014，30（11）:14-17.YAO Zhongchang，FANG Huifen.Analysis of unified data service based on multi-sensing equipment[J].Power System&Clean Energy，2014，30（11）:14-17.

[6]張志強.通信機房節能監控系統設計與實現[D].武漢:華中科技大學，2015.

[7]周志偉，李哲.遠程機房空調節能監控系統的研究與設計[J].數字技術與應用，2016（7）:143-145.ZHOU Zhiwei，LI Zhe.Research and design ofair conditioning energy saving monitoring system for remote room [J].Digital Technology and Applications，2016（7）:143-145.

[8]彭和平.新一代綠色數據中心（機房）先進節能技術[J].智能建筑與城市信息，2016（9）:46-49.PENG Heping.A new generation of green data center（room）advanced energy-saving technology[J].Intelligent building and city information，2016（9）:46-49.

[9]辛建華.數據中心機房整體節能及設計評估模型[J].廣東通信技術，2015，35（4）:15-18.XIN Jianhua.Data center computer room overall energy saving and design evaluation model[J].Guangdong Communication Technology，2015，35（4）:15-18.

[10]胡之榮，顏麗淵，張倩.基于智能控制系統的昆明供電局綠色機房建設[J].電子技術與軟件工程，2016（18）:169-170.HU Zhirong，YAN Liyuan，ZHANG Qian.Based on theintelligentcontrolsystem ofKunming PowerSupply Bureau green room construction[J].Electronic Technology and Software Engineering，2016（18）:169-170.

[11]廖珊.基于C/S與B/S混合結構的機房管理系統設計[J].電子科技，2016，(5）:172-174.LIAO Shan.Design of Computer Room Management System Based on C/S and B/S Hybrid Structure[J].Electronic Science and Technology，2016，29（5）:172-174.

[12]吳曉龍.基于電氣設備物聯網的建筑節能應用研究[D].濟南:山東建筑大學，2015.

[13]梁壽愚，胡榮，周華鋒，等.基于云計算架構的新一代調度自動化系統[J].南方電網技術，2016，10（6）:8-14.LIANG Shouyu，HU Rong，ZHOU Huafeng，et al.New generation scheduling automation system based on cloud computing architecture[J].Southern Power Grid Technology，2016，10(6）:8-14.

[14]劉宏.數據中心自適應能效優化系統的研究[D].濟南:山東大學，2015.

[15]Bates N，Ghatikar G，Abdulla G，et al.Electrical Grid and Supercomputing Centers:An Investigative Analysis of Emerging Opportunities and Challenges[J].Informatik-Spektrum，2015，38(2）:111-127.

[16]Sitaram D，Phalachandra H L，Gautham S，et al.Energy efficientdata center managementunder availability constraints[C].Systems Conference.IEEE，2015.

Research on Intelligent Temperature Control Based on Internet of Things

ZHANG Chengting，WANG Wenjuan
（Zhejiang Tobacco Industry Co.，Ltd.，Ningbo 315040，Zhejiang，China）

As the global energy shortage intensifies，energy efficiency is one of the most important considerations for data centers.In this paper，a green data center air conditioning system，which is composed of cloud technology，is proposed.It consists of two subsystems:data center air conditioning system and cloud management platform.The data center air conditioning system includes environmental monitoring，air conditioning，ventilation and temperature control，while the cloud platform provides data storage and analysis to support upper-level applications.In addition，this paper discusses the temperature control of the scheduling algorithm，the sensor network topology and environmental monitoring node framework of the detailed design and implementation.The proposed system is verified with the feasibility assessment，and the results suggest that it is able to significantly reduce the energy consumption of the data center without reducing the cooling performance.

energy saving;air conditioning;ZigBee;cloud computing;Internet of Things

隨著全球能源短缺進一步加劇，能源效率是數據中心最重要的考慮因素之一。文中提出了由云技術輔助的綠色數據中心空調系統，該系統由數據中心空調系統和云管理平臺2個子系統組成。數據中心空調系統包括環境監測、空調、通風和溫度控制，而云平臺提供數據存儲與分析，用以支持上層應用。討論了溫度控制的調度算法，傳感器網絡的拓撲結構和環境監測節點框架的詳細設計和實現。實驗結果表明，使用可行性評估來驗證所提出的系統可以顯著降低數據中心的能耗，且不影響冷卻性能。

節能；空調；ZigBee；云計算；物聯網

1674-3814（2017）09-0072-06

TM623

A

國家自然科學基金（61033004）。

Project Supported by the National Natural Science Foundation of China(61033004）.

2017-06-22。

張成挺（1985—），男，本科，工程師，研究方向為計算機網絡、煙草數字化工廠；

王文娟（1987—），女，碩士，工程師，研究方向為計算機應用、軟件工程。

（編輯 張曉娟）