DB63T 2226-2023 綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維規(guī)范

ICS CCS L04

DB63青 海 省 地 方 標(biāo) 準(zhǔn)DB63/T2226—2023綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維規(guī)范2023-12-27發(fā)布 2024-01-28實施青海省市場監(jiān)督管理局 發(fā)布IDB63/T2226DB63/T2226—2023DB63/T2226DB63/T2226—2023目 次前言 II范圍 1規(guī)性用件 1術(shù)和義 1縮語 2綠算基設(shè)智運維本求 2體則 2立能維標(biāo) 2能臺 2外環(huán)境 3織 3分要求 3級型 3色力礎(chǔ)施能運水等劃分 4能維景現(xiàn)智能征級 4I前 言本文照GB/T1.1-2020《標(biāo)化作則 第1部分標(biāo)化件結(jié)和起規(guī)》起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔(dān)識別這些專利的責(zé)任。本文件由青海省發(fā)展和改革委員會提出并歸口。ft本文件由青海省發(fā)展和改革委員會監(jiān)督實施。II綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維規(guī)范范圍本文件規(guī)定了綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維管理的基本要求和分級要求。本文件適用于綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃設(shè)計、建造、運營管理、運行維護時采用執(zhí)行，也可供第三方評價機構(gòu)制定評價標(biāo)準(zhǔn)、開展評價活動。（）GB/T51314 下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1算力基礎(chǔ)設(shè)施機房（數(shù)據(jù)）[來源：GB/T32910.1-2017，2.1，有修改]3.2智能運維具備能感知、會描述、自學(xué)習(xí)、會診斷、可決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等若干人工智能特征的運維服務(wù)。[來源：GB/T43208.1-2023，3.1]3.3運維場景由事件觸發(fā)的一系列流程過程。3.4虛擬與物理資源采用虛擬化技術(shù)提供的服務(wù)器以及實際物理硬件等資源。13.5電能使用效率一定時間周期內(nèi)算力基礎(chǔ)設(shè)施總電能消耗量與信息設(shè)備電能消耗量之比?？s略語下列縮略語適用于本文件。SLR：服務(wù)級別要求(servicelevelrequirement)SLA：服務(wù)級別協(xié)議(servicelevelagreement)綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維的范圍和技術(shù)內(nèi)容應(yīng)滿足GB/T51314的要求、算力基礎(chǔ)設(shè)施方的要求、監(jiān)管方要求、客戶SLR及簽訂SLA中的要求。智能運維不能覆蓋的部分，應(yīng)保留非智能運維的方式。綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維應(yīng)設(shè)定具體的、可測量的、可達成的且有明確截止期限的目標(biāo)，并應(yīng)與數(shù)據(jù)中心的管理目標(biāo)協(xié)調(diào)一致。運維目標(biāo)應(yīng)分階段設(shè)置，滿足最大化資源利用和最小化環(huán)境影響的需要。綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維管理目標(biāo)應(yīng)至少包括在綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施安全運行、業(yè)務(wù)連續(xù)性的要求下，將基礎(chǔ)設(shè)施運維工作由現(xiàn)場人工運維轉(zhuǎn)向“智能平臺”運維。通過平臺化運營算力基礎(chǔ)設(shè)施，提高基礎(chǔ)設(shè)施運維工作效率與質(zhì)量，提升業(yè)務(wù)保障能力，降低運維成本，減少綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施對各類資源的消耗，持續(xù)優(yōu)化電能使用效率，實現(xiàn)綠色、低碳可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施綠色智能運維能力由感知力、分析力、決策力、執(zhí)行力組成，應(yīng)能夠有效支撐智能運維目標(biāo)的實現(xiàn)。注1：感知力是指對運維對象及其相關(guān)內(nèi)部及外部環(huán)境變化采集的數(shù)字化信息以及含義進行認知的水平，應(yīng)根據(jù)運維注2：執(zhí)行力是指為實現(xiàn)預(yù)定運維目標(biāo)通過自動化的手段對運維對象及內(nèi)外部環(huán)境施加影響的行為和過程的能力。執(zhí)行過程應(yīng)有明確的目標(biāo)、條件、方法、效果的定義，執(zhí)行力應(yīng)與感知力銜接，對運維對象及其內(nèi)外部環(huán)境變化做出反饋和調(diào)節(jié)。注3：決策力是指為了實現(xiàn)確定的運維目標(biāo)而對未來一定時期內(nèi)的運維活動及方式進行智能化選擇或調(diào)整的過程，由開放的提煉能力、準(zhǔn)確的預(yù)測能力和準(zhǔn)確的決斷能力構(gòu)成。決策過程應(yīng)有數(shù)據(jù)、算法、模型、流程的支撐，并在設(shè)定的運維場景替代人工的判斷和決策。決策力體現(xiàn)綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施運維智能化程度和水平。綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維應(yīng)構(gòu)建賦能平臺，并滿足以下要求：2對內(nèi)外部環(huán)境有以下要求：組織綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施運營應(yīng)設(shè)立能夠支持綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維的運維組織，要求包括：根據(jù)節(jié)能低碳綠色等級不同和智能化程度不同，將綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維分為三個等級，自低向高依次為數(shù)字化級、自動化級和智能化級，并用一、二、三表示。每個等級表明綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維的能力水平，如下：3質(zhì)的使用依據(jù)來源、性質(zhì)與用途的不同進行分項計量，具備實現(xiàn)部分關(guān)鍵組件的遠程控制，量化碳排放功能。（）（）綠色算力基礎(chǔ)設(shè)施智能運維水平等級應(yīng)按照實現(xiàn)智能運維場景中智能特征分級要求進行劃分，劃分方式見表1。表1 綠算基設(shè)智能維級分等級分級要求一級至少在7項智能運維場景中達到數(shù)字化級二級至少在6項智能運維場景中達到自動化級三級至少在5項智能運維場景中達到智能化級智能運維場景實現(xiàn)是圍繞質(zhì)量可靠、安全可控、效率提升、成本降低、綠色低碳的運維目標(biāo)，通過場景分析、場景構(gòu)建、場景交付、效果評估四個關(guān)鍵過程，建設(shè)智能運維場景的一組活動。通過迭代調(diào)優(yōu)，持續(xù)提高運維智能化程度，過程包括：。4表2 智運場及能特分級場景名稱場景描述關(guān)鍵指標(biāo)智能特征分級要求數(shù)字化級（一級）自動化級（二級）智能化級（三級）機房能耗智能優(yōu)化電能使用效率下降百分比制系統(tǒng)運行模式和系統(tǒng)組件運行狀態(tài)可以根據(jù)人工預(yù)定義的規(guī)則，自動調(diào)整系統(tǒng)運行模式和系統(tǒng)組件運行狀態(tài)，實現(xiàn)全系統(tǒng)最尤運行通過自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，豐富運行規(guī)則，自主控制系統(tǒng)運行全生命周期管理通過設(shè)備全生命周期的智能化管理，實現(xiàn)從設(shè)備采購、運行、維護、維修、升級和報廢等全生命周期的智能化管理、避免人為錯誤和遺漏造成的停機和性能下降或損壞管理覆蓋率=實現(xiàn)全生命周期管理設(shè)備量/總設(shè)備量通過對設(shè)備的運行監(jiān)控和效字化管理支持硬件遠程運維，實現(xiàn)對設(shè)備全生命周期的全面監(jiān)控和自動化管理。能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，通過自主學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)設(shè)備故障趨勢預(yù)測、設(shè)備退化趨勢預(yù)測、設(shè)備壽命預(yù)測，自主完成處理策略推送應(yīng)用智能混合部署不同應(yīng)用服務(wù)資源消耗偏好不同（包括計算密集型、內(nèi)存密集型、IO密集型等等），同一應(yīng)用服務(wù)在不同時間資源消耗也不同，不加區(qū)分的同比例資源分配會造成部分資源的閑置浪費。通過智能計算和預(yù)測將不同資源類型的服務(wù)自動在同一主機上混合部署可以有效提高主機各方面資源的綜合利用率應(yīng)用混合部署自動化率=自動化混合部署次數(shù)/總混合部署次數(shù)無要求按照人工預(yù)定規(guī)則實現(xiàn)自動混合部署基于自學(xué)習(xí)成果和預(yù)測，自主混合部署資源彈性伸縮在云環(huán)境下，對一組或多組資源指標(biāo)進行有效監(jiān)控，根據(jù)資源使用情況進行動態(tài)伸縮，當(dāng)資源不足時，利用資源分配算法動態(tài)調(diào)度部署節(jié)點，并加入到當(dāng)前的運行環(huán)境，當(dāng)資源利用率很低時，可以回收資源，避免資源的浪費，如數(shù)據(jù)庫擴容、私有云的動態(tài)伸縮、文件系統(tǒng)、內(nèi)存、CPU等動態(tài)擴容或收縮等資源調(diào)整自動化率=自動化調(diào)整資源次數(shù)/總調(diào)整資源次數(shù)能夠動態(tài)監(jiān)測資源利用情況，需要時按照預(yù)定規(guī)則分配資源，輔助運維人員調(diào)度資源能夠動態(tài)監(jiān)測資源利用情況按照預(yù)定的規(guī)則，調(diào)度資源（分配和回收）能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，自主學(xué)習(xí)，挖掘數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)與預(yù)測，自主動態(tài)調(diào)度資源5表2 常智運場及分要（）場景名稱場景描述關(guān)鍵指標(biāo)智能特征分級要求數(shù)字化級（一級）自動化級（二級）智能化級（三級）告警聚合該場景通過算法或規(guī)則，將無效和重復(fù)等相同原因觸發(fā)的告警合并為一個告警告警聚合率=1-聚合后告警數(shù)/總告警數(shù)部分單系統(tǒng)實現(xiàn)告警聚合跨系統(tǒng)實現(xiàn)告警聚合基于自學(xué)習(xí)成果，實現(xiàn)智能化診斷，對無效、重復(fù)告警實現(xiàn)智能化篩選故障自愈該場景通過實時海量數(shù)據(jù)處理、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)關(guān)系挖掘等方式，對故障場景特征精準(zhǔn)識別，并自動調(diào)用預(yù)設(shè)的應(yīng)急動作，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速恢復(fù)故障自愈率=自愈故障數(shù)/總故障數(shù)系統(tǒng)輔助人工排障按照人工預(yù)定義的規(guī)則識別可自愈的故障,實現(xiàn)故障自愈通過自主學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘完善自愈故障特征，識別可自愈故障，實現(xiàn)故障自愈健康檢查等方式，實現(xiàn)精準(zhǔn)、快速、全方位的評估運維對象健康度健康檢查覆蓋率=自動健康檢查運維對象數(shù)/總運維對象系統(tǒng)可以提供豐富完善的數(shù)（能感知（會描述輔助運維人員開展健康檢查可以基于人工定義的檢查規(guī)則，實現(xiàn)自動健康檢查通過自主學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘不斷完善檢查規(guī)則，實現(xiàn)自主健康檢查運維工單流程自動化該場景利用軟件機器人，根據(jù)運維工單流程，以更快的速度、更高的準(zhǔn)確率實現(xiàn)運維工單自動化填寫等操作，有效代替人工并降低成本工單自動化率=自動化工單流程的數(shù)量/運維工單流程的總數(shù)輔助填寫工單，人工完善部分