日韩在线2020专区中的软件技术

一、技术背景

随着计算机技术的发展，越来越多的计算机进入人们的生活，大大加强了社会的生产力，同时对能源的需求和使用也大幅提高。

在数据中心机房中，随着业务需求的不断扩充，其计算规模和应用也在日益增加，其对应消耗的能源也在增加，产生的热量也增加，需要及时获知数据中心机房内部的温度状况。传统的计算机房内的温度云图使用了大量的插值算法，计算方法复杂，计算一个平面温度云图所消耗的时间较长，需要消耗较多的计算机资源。

基于此，有必要针对传统的温度云图计算消耗时间长且消耗计算机资源较多的问题，提供一种能节省时间且消耗计算机资源较少的获取数据中心机房平面温度云图的方法和系统。

二、获取数据中心机房平面温度云图方法的实现

这种获取数据中心机房平面温度云图方法，需要预先设置温度图例绘制模块，用于要绘制的云图像素大小生成二维矩阵或二维数组之前，预先设置温度值与颜色的对应关系，根据所述温度值与颜色的对应关系绘制温度图例。

云图像素大小确定模块，用于要绘制的云图像素大小生成二维矩阵或二维数组之前，获取数据中心机房的大小和长宽，根据所述数据中心机房的大小和长度确定要绘制的云图像素大小。

根据要绘制的云图像素大小生成二维矩阵或二维数组;

将温度传感器采集的温度值按照所述温度传感器在机房中的平面坐标填入在所述二维矩阵或二维数组中所对应的坐标位置上;

分别计算所述二维矩阵或二维数组的水平方向和竖直方向上每两个相邻温度传感器采集的温度值的线性方程，并计算出所述两个相邻温度传感器采集的温度值之间的空白坐标位置的温度值;

遍历所述二维矩阵或二维数组得到空白坐标位置，将所述空白坐标位置周围的八个坐标位置上的温度值的平均值作为所述空白位置的温度值，继续遍历直到没有空白坐标位置;

(5)根据所述二维矩阵或二维数组中各个坐标位置的温度值以及预先绘制的温度图例，得到所述二维矩阵或二维数组中每个温度值所对应的颜色，生成云图。

叁、获取数据中心机房平面温度云图方法的典型实施策略

 

(图1) 获取数据中心机房平面温度云图的方法的流程图

图1为一个实施例中获取数据中心机房平面温度云图的方法的流程图。如图1所示，该获取数据中心机房平面温度云图的方法，包括以下步骤：

(1)获取数据中心机房的大小和长宽，根据该数据中心机房的大小和长宽确定要绘制的云图像素大小。

例如数据中心机房的长为40米、宽为40米，可绘制的云图像素大小为40*40，即1米*1米作为一个像素点大小，仅为举例说明，不仅限于此。

(2)步骤102，根据要绘制的云图像素大小生成二维矩阵或二维数组。

具体的，数据中心机房平面温度云图是指数据中心机房的温度渐变图像，温度值采用对应的颜色表示。

本实施例中，要生成一个像素大小为20*20的云图，则需生成一个大小为20*20的二维矩阵。横坐标为0词19中自然数，纵坐标为0词19中自然数。

在其他实施例中，可生成二维数组，如数组补摆颈闭摆箩闭，颈为横坐标，箩为纵坐标。

(3)步骤104，将温度传感器采集的温度值按照该温度传感器在机房中的平面坐标填入在该二维矩阵或二维数组中所对应的坐标位置上。

具体的，以根据云图的像素大小为例，生成一个二维矩阵为例，将数据中心机房中温度传感器采集的温度值一一对应放置在二维矩阵中对应的坐标位置上，即温度传感器的温度值在二维矩阵中放置的坐标位置与温度传感器安装在机房中的平面坐标对应。如图2所示，在机房中平均分布安装了四个温度传感器，其采集的温度值20、29、29和20放置在二维矩阵中的坐标位置分别为(5，5)、(14，5)、(5，14)和(14，14)，其中，温度值单位为摄氏度。

(4)步骤106，分别计算该二维矩阵或二维数组的水平方向和竖直方向上每两个相邻温度传感器采集的温度值的线性方程，并计算出该两个相邻温度传感器采集的温度值之间的空白坐标位置的温度值。

(5)步骤108，遍历该二维矩阵或二维数组得到空白坐标位置，将该空白坐标位置周围的八个坐标位置上的温度值的平均值作为该空白位置的温度值，继续遍历直到没有空白坐标位置。

在实施例中，该将该空白坐标位置周围的八个坐标位置上的温度值的平均值作为该空白位置的温度值的步骤包括：获取某个空白坐标位置周围的八个坐标位置中至少存在叁个有值的坐标位置时，计算该八个坐标位置上的温度值的平均值，并将该平均值作为该空白坐标位置的温度值。通过包含3个以上的温度值计算平均值，得到的空白坐标位置的温度值更加准确。

如图2所示，当遍历到横坐标为4，纵坐标为6的空白坐标位置时，该空白坐标位置所对应的温度值为(20+21+22)/3=21，当遍历到横坐标为13，纵坐标为6的空白坐标位置时，该空白坐标位置所对应的温度值为(27+28+29+28+27)/5=27.8。

图2

根据该二维矩阵或二维数组中各个坐标位置的温度值以及预先绘制的温度图例，得到该二维矩阵或二维数组中每个温度值所对应的颜色，生成云图。

四、总结

日韩在线2020专区针对传统的温度云图计算消耗时间长且消耗计算机资源较多的问题，提供了一种能节省时间且消耗计算机资源较少的获取数据中心机房平面温度云图的方法和系统。

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