快手视频|机房可视化酷屏，提高教学维护和管理安全性快手视频

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在物联网的大趋势下机房的设备信息以及一些环境信息变成了数据摆在了人们面前。在这个大数据的时代，数据的可视化不仅体现在数据值本身，更应该通过数据的变化来获取一些信息。

热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。主要应用于监控范围内的热点变化，热点可以代表许多状态，例如温度、密度等等，都可以作为划分的界限，根据表达情况的不同，热力图又可以应用到许多的场景中。地图热力图和业务数据分析的热力图最为常用，通过这种形式也可以很直观地表达。
而现如今科技的迅速的发展中，物联网与互联网相互提升的时代中，迈向了工业4.0的新热潮，出现了工业互联网、5G等等飞速发展的产物，在众多技术的支持下，机房监控的环境安全极为重要，喜冷怕热的设备，通过温度云图可以有效地检测到机房的运行状态。
系统分析数据中心运维，喜冷怕热。在服务器的丛林里，热点无处不在，如何采用安全的 RFID 新技术方案，从每个服务器真实的物理温度监控开始，准确得出机房的热点云图，是跨越传统技术方案，让运维人员轻松应对日常工作，有效保障用户资产安全的新课题。

机房发现热点的办法1、手持温度测量仪实测，检测机柜或服务器温度。
优点：经济、有效、检测温度精确高；
缺点：耗体力，辐射大。
2、自动检测方法，包括 DCIM 自动检测装置或 CFD 软件预测热点。
优点：自动检测，省时省力，能把握机房的整体热点分布；
缺点：软硬件成本大，并且由于颗粒度大，对微观的热点分布布局把握不准。

热点分析的痛点从数据中心智慧化的运维发展趋势看，自动检测方法将会成为未来热点检测的方向。而数据可视化系统可以通过模型还原场景，面板承载数据的监控，底层则通过自动检测所采集的温度数据，反馈给可视化系统的温度云图来呈现出当前机房的热点分布， HT 的轻量模型建模是一种很好的解决方案，适用于机房检测温度呈现的可视化系统的搭建。

轻量化场景传统的可视化系统常会采用 BIM（建筑信息模型 Building information modeling）软件，如 Autodesk 的 Revit 或 Bentley 这类建筑和工程软件，但这些 BIM 建模模型的数据往往过于庞大臃肿，绝大部分细节信息对楼宇自控意义不大，反而影响拖累了行业 Web SCADA 或 Web 组态监控的趋势，所以我们采用以 Hightopo 的 HT for Web 产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案，实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 可视化运维的良好效果。

机房温度云图在数据中心机房中，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，产生的热量也在增加，需要及时获知数据中心机房内部的温度状况，才能有效地起到环境监控的作用，及时预防问题的发生，得以让数据中心在相对适宜的环境中运行工作。而温度云图的应用很大程度上解决了机房环境的问题之一——温度，这对于数据中心的作用的非常重要的一个环节。