Tänasel teadusuuringute ja innovatsioonipõhisel{0}}arengu ajastul on uurimisinstituutide andmekeskustest saanud tuuminfrastruktuur, mis toetab tipptasemel teadusuuringuid, tehnilisi simulatsioone ja otsuste analüüsi. Andmemahu plahvatusliku kasvu tõttu ei suuda traditsioonilised seireterminalid ja hajutatud kuvaseadmed enam vastata keerukatele nõudmistele, mis on seotud mitme-andmete võrdlemise ja analüüsiga ühel ekraanil, suure jõudlusega andmetöötlusklastri oleku reaalajas kuvamisega- ja hädaabikäskude{6}}otsuste tegemisel.
LED-visualiseerimisekraanisüsteemid oma sujuva splaissimise, üli-kõrge eraldusvõime, kõrge värskendussageduse ja stabiilse ööpäevaringse tööga on muutumas kaasaegsete uurimisinstituutide andmekeskuste intelligentseks visuaalseks keskuseks. Selles artiklis kirjeldatakse süstemaatiliselt terviklikku LED-visualiseerimisekraani lahendust uurimisinstituutide andmekeskuste jaoks.
I. Uurimisinstituudi andmekeskuste tüüpilised vajadused ja väljakutsed
1.1 Põhitegevuse stsenaariumi analüüs
Suuremahuline-teadusliku andmetöötluse jälgimine: suure jõudlusega andmetöötluse (HPC) klastri ressursikasutuse (CPU, GPU, mälu, salvestusruumi), tööjärjekorra oleku, energiatarbimise indikaatorite ja temperatuuriväljade jaotuse reaalajas kuvamine, et tagada arvutusülesannete tõhus ja stabiilne toimimine.
Eksperimentaalsete andmete reaalajas visualiseerimine-: suure energia-füüsika, astronoomiliste vaatluste, geenide järjestamise, vedeliku simulatsiooni jne abil loodud massiivsete andmevoogude graafiline ja parameetriline reaalajas reaalajas esitamine, mis aitab teadlastel mustreid ja kõrvalekaldeid kohe tuvastada.
Mitme-allika andmete liitmise otsuste juhtpaneel: integreerib mitmedimensioonilised andmed geograafilisest infosüsteemist (GIS), asjade Internetist (IoT), teadusuuringute haldusest, turbekeskkonnast jne, et luua terviklik käsu- ja otsustus
Hädaolukorra juhtimine ja väljasaatmine: süsteemitõrgete, võrguturbeintsidentide või eksperimentaalsete kõrvalekallete korral hangib kiiresti asjakohased andmevaated, et moodustada panoraamne olukorrateadlikkus, mis aitab käsumeeskonnal kiiresti analüüsida ja juhiseid väljastada.
1.2 Valupunktid ja väljakutsed
Tõsine "andmesilo" nähtus: erinevatest ärisüsteemidest pärinevaid andmeid kuvatakse iseseisvalt, korrelatsioonianalüüsi ja globaalse vaate puudumisel, mille tulemuseks on mittetäielik{0}}teave otsuste tegemisel.
Kuvaseadme killustatus: mitmel omavahel ühendatud monitoril on ilmsed füüsilised piirid, mis killustavad üldpilti ja mõjutavad andmediagrammide pidevat jälgimist.
Ebapiisav eraldusvõime ja{0}}reaalajas jõudlus: traditsioonilised kuvaseadmed ei saa hakkama sadade miljonite andmepunktide kõrglahutusega-renderdamisega ja dünaamiline värskenduslatentsus on kõrge, mistõttu on reaalajas{2}}jälgimisnõuete täitmine keeruline.
Süsteemi äärmiselt kõrged töökindlusnõuded: andmekeskused peavad töötama 24/7 katkestusteta, nõudes kuvasüsteemidelt äärmiselt kõrget stabiilsust, ühtlust ja soojuse hajutamist.
Keeruline professionaalne kasutamine ja hooldus: suurte LED-ekraanide tsentraliseeritud haldamise, intelligentse silumise ja kiire hooldustööriistade puudumine, mis tugineb-saidipõhisele toele tootjatelt, mille tulemuseks on pikad reageerimistsüklid.
II. Lahenduse põhiline disainikontseptsioon
See lahendus on loodud kontseptsioonidega "ühtne tugi, intelligentne analüüs, kaasahaarav suhtlus ning usaldusväärne töö ja hooldus", mis loob integreeritud LED-visualiseerimise suure ekraanisüsteemi, mis hõlmab "terminal + võrk + pilv + hooldus".
2.1 Integreeritud süsteemi arhitektuur
Ekraani terminalikiht (lõpp): kasutab mikro-kõrgusega (P0,9-P1,8) COB/IMD LED-ekraane, et saavutada sujuv splaissimine, kõrge halltoonid ja kõrge värskendussagedus ning madal heledus kõrge hallskaalaga, tagades mugava vaatamise isegi pikema lähivaatamise ajal. Kapp toetab esiosa hooldust, kohandudes andmekeskuse ruumipiirangutega.
Edastus- ja juhtimiskiht (võrk): varustatud fiiberoptilise KVM-tööjaama koostöösüsteemi ja hajutatud pildiprotsessoritega, mis võimaldab madala-latentsuse ja kadudeta edastada mitut üli-kõrglahutusega-signaali (4K/8K), toetab paindlikku tõuget, rändlust ja suure ekraaniga inimese kujutise juhtimist ristvõrgu kaudu{{.t}.
Visualiseerimisplatvormi kiht (pilv): juurutab professionaalse andmete visualiseerimise tarkvaraplatvormi, mis toetab integreerimist erinevate andmeallikatega, nagu MySQL, Oracle, Hadoop ja Kafka. Pukseerimise-ja -pukseerimise abil võimaldab see kiiresti luua rakendusi, nagu 2D/3D digitaalsed kaksikud, dünaamilised diagrammid ja suured{5}}ekraani armatuurlauad.
Toimimis- ja hoolduskiht (mõõtmed): integreerib intelligentse korpuse seiresüsteemi, et jälgida reaalajas iga vastuvõtjakaardi ja korpuse temperatuuri, pinget ja signaali olekut, võimaldades täpset rikke asukohta ja varakult hoiatada. See pakub kaugabi ja kiireid varuosadele reageerimise teenuseid.
