讓機房溫度可視化：物聯網下的數據中心環境運維新方式
前言
熱力圖（Heat Map）是通過密度函數進行可視化用于表示地圖中點的密度的熱圖。它使人們能夠獨立于縮放因子感知點的密度。那么熱力圖分為哪些類型？分別用于解決哪些問題呢？
其用處可真的不小，主通過這種形式也可以很直觀地表達。而現如今科技的迅速的發展中，物聯網與互聯網相互提升的時代中，邁向了工業4.0的新熱潮，出現了工業互聯網、5G 等等飛速發展的產物，在的支持下，機房監控的要應用于監控范圍內的熱點變化，熱點可以代表許多狀態，例如溫度、密度等等，都可以作為劃分的界限，根據表達情況的不同，熱力圖又可以應用到許多的場景中。地圖熱力圖和業務數據分析的熱力圖最為常用，環境安全極為重要，喜冷怕熱的設備，通過溫度云圖可以有效地檢測到機房的運行狀態。
HT for 眾多技術Web 自主研發了強大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，為可視化提供了豐富的展示效果。在 2D 組態 和 3D 組態 上，Hightopo（以下簡稱 HT ）的 HT for Web 產品有著豐富的組態可供選擇，本文將介紹借助 heatmap.js 熱力圖 HT 豐富的 3D 組態 搭建出的一個 機房溫度云圖。
在物聯網的大趨勢下,機房的設備信息以及一些環境信息變成了數據擺在了人們面前。在這個大數據的時代，數據的可視化不僅體現在數據值本身，更應該通過數據的變化來獲取一些信息。我們今天的主題，機房溫度云圖，它通過不同的顏色來展示機房機柜溫度的高低及變化，將之形象化出來，讓人們更加直觀的觀察溫度值的變化。
系統分析
數據中心運維，喜冷怕熱。在服務器的叢林里，熱點無處不在，如何采用安全的 RFID 新技術方案，從每個服務器真實的物理溫度監控開始，準確得出機房的熱點云圖，是跨越傳統技術方案，讓運維人員輕松應對日常工作，有效保障用戶資產安全的新課題。
一、機房發現熱點的辦法
當前，大部分數據中心的“熱管理”依舊處于被動運維的階段，即先發現熱點，再進行處理，這種思維模式導致的后果有可能是“先熱后冷”，稍有不慎，就會釀成大錯。
從技術角度看，這個鍋不能由 IT 管理或運維人員來背。當前的技術環境，人員發現機房熱點的方式，通常有以下兩種方式：
1、手持溫度測量儀實測，檢測機柜或服務器溫度。
優點：經濟、有效、檢測溫度精確高；
缺點：耗體力，輻射大。
2、自動檢測方法，包括 DCIM 自動檢測裝置或 CFD 軟件預測熱點。
優點：自動檢測，省時省力，能把握機房的整體熱點分布；
缺點：軟硬件成本大，并且由于顆粒度大，對微觀的熱點分布布局把握不準。
二、熱點分析的痛點
從數據中心智慧化的運維發展趨勢看，自動檢測方法將會成為未來熱點檢測的方向。而數據可視化系統可以通過模型還原場景，面板承載數據的監控，底層則通過自動檢測所采集的溫度數據，反饋給可視化系統的溫度云圖來呈現出當前機房的熱點分布，HT 的輕量模型建模是一種很好的解決方案，適用于機房檢測溫度呈現的可視化系統的搭建。
效果實現
1、輕量化場景
傳統的 可視化系統 常會采用 BIM（建筑信息模型 Building information modeling）軟件，如 Autodesk 的 Revit 或 Bentley 這類建筑和工程軟件，但這些 BIM 建模模型的數據往往過于龐大臃腫，絕大部分細節信息對樓宇自控意義不大，反而影響拖累了行業 Web SCADA 或 Web 組態監控的趨勢，所以我們采用以 Hightopo 的 HT for Web 產品輕量化 HTML5/WebGL 建模的方案，實現快速建模、運行時輕量化到甚至手機終端瀏覽器即可 3D 可視化運維的良好效果。
2、機房溫度云圖
在數據中心機房中，隨著業務需求的不斷擴充，其計算規模和應用也在日益增加，其對應消耗的能源也在增加，產生的熱量也在增加，需要及時獲知數據中心機房內部的溫度狀況，才能有效地起到環境監控的作用，及時預防問題的發生，得以讓數據中心在相對適宜的環境中運行工作。而溫度云圖的應用很大程度上解決了機房環境的問題之一——溫度，這對于數據中心的作用的非常重要的一個環節。
總結
在機房環境監控系統中加入智能分析模塊是必然趨勢，機房環境監控智能分析可以將被動機房環境監控轉化為主動機房環境監控，解放人力資源，提高機房環境監控效率。盡管目前機房環境監控系統分析能力和處理能力還不夠成熟，但隨著大數據、云計算等技術的興起，將會極大提升機房環境監控系統的數據挖掘能力，解決智能分析的各項技術難點，因此具備高度智能化的智能分析模塊的智慧機房將是機房環境監控行業的新趨勢。
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