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铁路数据中心基础设施管理系统的研究

何欣玲, 刘宇, 赵天, 黄思炜

何欣玲, 刘宇, 赵天, 黄思炜. 铁路数据中心基础设施管理系统的研究[J]. 铁路计算机应用, 2020, 29(10): 21-25.
引用本文: 何欣玲, 刘宇, 赵天, 黄思炜. 铁路数据中心基础设施管理系统的研究[J]. 铁路计算机应用, 2020, 29(10): 21-25.
HE Xinling, LIU Yu, ZHAO Tian, HUANG Siwei. Infrastructure management system of railway datacenter[J]. Railway Computer Application, 2020, 29(10): 21-25.
Citation: HE Xinling, LIU Yu, ZHAO Tian, HUANG Siwei. Infrastructure management system of railway datacenter[J]. Railway Computer Application, 2020, 29(10): 21-25.

铁路数据中心基础设施管理系统的研究

基金项目: 国家铁路集团有限公司科技研究开发计划系统性重大项目(P2018S001)
详细信息
    作者简介:

    何欣玲,助理工程师

    刘 宇,高级工程师

  • 中图分类号: U29 : T39

Infrastructure management system of railway datacenter

  • 摘要: 针对传统数据中心场地基础设施的监控管理系统各自独立、场地和信息化基础设施分开管理、监控系统管理工具离散化等问题,通过采用分布式数据采集、多层汇聚、实时计算、大数据分析等技术,完成数据中心基础设施管理系统设计,实现数据中心基础设施监控、管理一体化和智能化,实时掌握数据中心运行状态,及时发现基础设施运行问题,提高数据中心可用性和满足服务等级的能力。
    Abstract: Aiming at the problems of independent monitoring and management system for traditional data center site infrastructure, separate management of site and information based infrastructure, and discretization of monitoring system management tools, this article used distributed data acquisition, multi-layer aggregation, real-time computing, big data analysis and other technologies to implement the design of the data center infrastructure management system, realize the integration and intellectualization of data center infrastructure monitoring, management, real-time grasp of data center operation status, timely discover infrastructure operation problems, and improve the availability of data center and the ability to meet the service level.
  • 城市轨道交通紧跟交通强国建设战略部署和智慧城市、智慧交通规划建设,迈入了超大规模、网络化发展的关键时期。其运维呈现出装备数量多、制式多样化、多阶段并存、配置不均衡的特点,面临运维难度大、人工经验局限、难以精准定位、管理效率低等问题,存在监测信息不全面、状态采集手段欠缺、维修模式有待提升等不足[1]。迫切需要由自动化、信息化向智能化转型,在体系化安全保障、故障智能诊断方面实现重点突破和深度融合。

    如何利用信息化手段在支撑城市轨道交通企业可持续发展的同时,解决运营运维一体化管理痛点,满足全专业综合性运维需求,落实智能地铁和智能运维要求,已成为城市轨道交通领域的研究热点。文献[2]~文献[4]分别在铁路、城市轨道交通行业的设备维修管理、自主维修、人工计划修、委外维修等模式方面进行了阐述,文献[5]和文献[6]分别针对城市轨道交通车辆专业、供电专业的设备设施维修关键技术进行了研究。

    本文在上述研究基础上,分析城市轨道交通综合运维现状及业务需求,利用云计算、大数据、物联网等新一代信息技术,开展城市轨道交通综合智能运维平台研究,实现全专业、综合性运维模式的优化提升。

    目前,轨道交通行业的运维在管理模式体系化和管理手段信息化的助推下,朝着集中维修、综合维修的方向发展。

    在铁路行业,德国、法国和日本等国家在“管、检、修”方面均有较为成熟和完备的设备维修管理模式[2];中国针对各铁路局集团公司高铁线路的实际运营维修特点,归纳出几种比较典型的固定设备维修管理模式[3]。在城市轨道交通行业,香港、北京、上海、广州、深圳等地的多家地铁公司,近年来在分专业自主维修、人工计划修、委外维修等方面积累了宝贵经验[4],同时大力推进设施设备智能化、信息化管理,加快运维维修专业人才培养速度。

    城市轨道交通综合运维涉及车辆、工务、供电、通信、信号、机电等多个专业,包括调度、运用、安全、技术、质量、检修、整备、设备、验收、救援、燃料等方面[5-7]。综合智能运维主要基于关键设备设施的在线监测来实现重要数据的采集和分析,信息类型如图1所示。

    图  1  综合智能运维在线监测信息类型

    城市轨道交通设备设施运维逐步形成3种维修模式:计划修、故障修和状态修[8]。其中,计划修落实为修程、修制,以较高的维修成本遏制运营风险;故障修落实为临修和抢修,以较高的运营风险降低维修成本;状态修基于可靠性为中心的维修理论、实时状态检测和过程管控,平衡计划修、故障修的维修成本和风险成本,在优化修程、修制的同时,量化故障修指标。

    城市轨道交通综合智能运维平台依托大数据分析,逐步形成“经验型计划修+感知型状态修+专家型故障修”的检修制度,全面构建基于状态感知及维修全过程的精准维护维修模式,实现面向线网运营场景需求的智能决策,整体提升设备运行质量可靠性和运维效率。

    在遵循统一规划、统一建设、统一标准的原则下,参考工业4.0标准[9]和国内外相关标准,构建城市轨道交通综合智能运维平台技术架构,如图2所示。

    图  2  平台技术架构

    平台通过源端数据的感知与监测,打造数字基石,融入新技术、新应用,达到数据共享与业务协同,实现综合智能运维。

    (1)数据源端层:利用多专业的综合监测单元,实现数据源的获取及各专业关键设备设施的在线监测,以数据驱动运维认知,实现人、机、物的数据支撑。同时通过网络的全方位覆盖,利用不同的传输方式,实现数据传输,促进数据的充分共享与互联互通。

    (2)云基础平台层:云平台基础设施层(IaaS)主要实现云服务基础设备的搭建,完成计算、网络、存储资源分配建设;数据治理标准层(DaaS)通过整合大量结构化、半结构化和非结构化设备设施运维数据,提供数据实时获取、数据治理、数据模型、数据汇聚存储、数据挖掘、数据标准的大数据分析生态系统;业务中台层(PaaS)依托微服务架构,实现全生命周期资产管理、运维生产管理及智能运维体系构建;前端应用层(SaaS)为前端的各项运维功能提供支撑。

    (3)智能应用层:通过打造实时监测、资产管理、智能运维、智能决策4个中心,实现综合智能运维资产、设备、生产及应急管理等功能及应用。

    实时监测中心主要实现对线网系统、设备运行状态及故障信息的全貌、多维度、实时监测。基于工业控制、BIM立体图形化,结合大数据分析,实现设备全生命周期运行监测管理的可视化。

    资产管理中心主要实现对线网设备、物资、问题、资料等信息的统一和分类管理,应用移动和BIM技术实现设备履历、备品备件、物资、点巡检、健康评价、维修知识体系等资产全维度的数字化管理。

    智能运维中心通过智能化的诊断分析技术,制定运维计划和维修过程,实现设备故障智能定位、设备隐患预警、重大故障应急处置、多种运维模式应用的智能化。

    智能决策中心基于大数据和云计算技术,实现对运维故障、设备寿命、人员行为等历史数据的深度挖掘和智能分析,为后续运维决策及模式提升提供数据支持,实现数据管理及决策分析的智能化。

    依托射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)、二维码、智能芯片等智能识别技术,结合各类设备状态传感器、在线监测装置、移动终端、巡检机器人等感知手段[10],构建智能运维感知物联网,有力支撑全面设备状态管控和资源实时配置。

    根据轨道交通不同专业的运维数据进行预测模型构建,提供多种智能运维分析预测技术,按照不同的故障类型,开发出相应的运维控制程序,对设备故障进行智能处理。

    平台涉及车辆、供电、通信、信号、工务、机电多个专业,覆盖多条线路及网络管理规模。在平台建设过程中,结合各专业、各线路不同的业务特点,采用SpringCloud技术架构来进行微服务能力建设。通过开放式微服务体系可以将地铁不同专业、不同线路、不同用户封闭的较大功能模块,细分为多个开放的小功能服务模块,从而便于上层应用和不同专业间进行访问调用,实现资源的最大限度利用,完成自上而下和自下而上的开发融合[8]

    本文设计并实现的城市轨道交通综合智能运维平台,贯穿设施设备全寿命周期管理理念,以设备设施在线监测及现场生产管理为核心,形成实时监测、资产管理、智能运维、智能决策全过程的信息化管控。实现轨道交通车辆、工务、供电、通信信号专业与车站设施设备的实时状态感知、故障预测与智能运维,提高运维部门安全风险管理水平,优化生产组织和业务流程,降低能耗和生产成本。

  • 图  1   数据中心分层架构

    图  2   DCIM系统架构

    图  3   DCIM系统技术架构

    表  1   DCIM系统监控模块

    监控模块监控内容实现方式
    配电柜监测监视配电柜三相电源的电压、电流、功率、频率等参数。将配电柜中自带的电量仪接入系统平台实现对进线监测。
    强电列头柜
    监测
    监测精密配电柜进线电源的三相电压、电流、电能;
    各支路的电流、电能、功率因数、开关状态等参数。
    采用总线的方式,通过RS485智能接口及通信协议将监控信号
    接入监控单元。
    UPS监测监视UPS整流器电池、负载等各部分的运行状态与参数。采用总线的方式,通过RS485信号接入到监控单元。
    蓄电池监测监测蓄电池组的总电压,单节蓄电池的电压、内阻等参数。将电力专业监控单元接入集成。
    空气质量监测监测机房内的粉尘、硫化氢等参数。采用总线的方式,通过RS485智能接口及通信协议将监控信号
    接入监控单元。
    空调监测监视空调压缩机、水宕、加热器、去湿器、滤网和湿度等
    参数和运行状态。
    采用总线的方式,通过RS485信号接入到监控单元。
    环境温湿度监测监测机房内温、湿度值。通过安装温湿度传感器实现监测。
    机柜温度监测监测机柜温度值。通过安装温度传感器实现监测。
    漏水监测监测机房漏水情况。通过敷设漏水感应绳将报警信号传给测漏控制模块。
    消防监测监测机房内的消防火警信号。安装烟感探测器,采用总线的方式,通过RS485智能接口及
    通信协议将信号接入到监控单元。
    ITMS系统集成/通过对相应系统提供的开放性数据接口协议进行专业开发定制。
    火灾自动报警系统集成/
    能源管理系统集成/
    建筑设备监控系统集成/
    高/低压配电系统集成/
    封闭冷通道系统集成/
    视频监控系统集成/采用SDK的方式与现场建设的视频监控的SDK API进行对接。
    门禁系统集成/采用API对接方式。
    下载: 导出CSV

    表  2   DCIM系统管理模块

    管理模块管理内容
    系统界面支持全中文3D软件界面,图形化设计,电子地图功能,支持控件插入,能够实时直观地显示设备的运行数据和运行状态。
    系统扩充监控单元硬件连接简单,配合集群管理方式,可实现系统的无限扩展。
    在线维护、动态扩容维护时系统无需停止,可动态完成调整参数调整和报警设置。
    权限管理设定管理人员(用户)对系统进行操作前需经系统验证,后根据用户分配的操作权限和管理工作范围进行操作。
    查询功能通过把各监控单元数据存储到数据库,对数据进行分类归组,在查询数据时,过滤不相关数据,以实现查询功能。
    数据管理可实现较长时间的数据存储,可查询任意时刻监测到的任意对象的历史数据。
    报警功能通过所设阈值与采集数据的对比,判定是否产生报警;能够对报警信息进行分类统计。
    报表管理监控管理系统提供了丰富的管理报表,包括日报表、月报表、年报报表等,所有报表都可以由用户自定义,满足不同监控要求。
    日志管理通过对历史运行数据按时间进行分类,从而实现日志管理功能。
    个性化管理通过赋予操作者权限的不同限制系统、监控参数的配置权限。
    Web功能系统具有Web浏览功能,通过浏览器能实现设备的监视和控制功能,浏览器界面与监控软件保持一致。
    系统接口系统采用开放性设计,能够支持多类标准协议接口并具备接口定制开发能力,满足向下集成第三方系统和
    向其他系统平台开放接口数据。
    3D可视化展示管理人员可以通过3D方式浏览设备参数、查看报警、定时巡检、处理事件等。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-10
  • 刊出日期:  2020-10-25

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