监控是保障数据中心基础设施可用性的重要手段。监控系统依靠采集终端设备的运行数据，实现对设备异常状态告警、控制等功能。采集设备的运行数据是监控系统的基础。随着技术发展和数据中心的规模增大，对监控数据的应用程度越来越深，如故障预判，告警收敛，AI控制等新应用。但监控的数据质量存在很大问题，如慢、不完整，不全面等。终端设备是监控的数据源，因此终端设备本身的监控质量是保证监控数据质量的根本。
本项目从数据的角度制定了终端设备监控质量评价指标体系。指标体系分为3个层面：
1) 终端设备的监控点
2) 终端设备自身的监控性能
3) 终端设备对外接口的性能
配置的监控点应全面描述设备的工作状况。如：精密空调应配置出风温度监控点，若没有配置出风温度监控点则认为配置的监控点过少，无法全面描述设备工作状况。监控点分为状态量（标称型和序数型）和模拟量（数值型和比例型）两类。状态量应有清晰取值和定义。模拟量应有足够的分辨率和合适的单位。
本体监控的性能包括数据刷新时间、HMI数据刷新时间，HMI数据延时。数据刷新时间由采集频率决定，采集频率越高数据的刷新时间越短。如：电能质量检测仪的采集频率12.8kHz，数据刷新时间则为7.81微秒。普通电表采集频率为1~2Hz，数据刷新时间则为0.5~1秒。数据刷新时间越短，越能精准的描述设备的工作状况。
对于配置了HMI的设备，HMI的数据刷新时间除了受采集频率影响，还要考虑人眼的反应时间，一般为0.5~2秒刷新一次。
对外接口的性能主要考察吞吐率和响应时间。吞吐率越高对外输出数据的能力越快，数据中心监控系统就能够更快地获取到设备的工作状况。响应时间指设备收到请求后多久能够给以响应。响应越快数据中心监控系统的数据延时越小。
目前行业虽然苦于数据质量问题，但因缺少统一的评价标准，造成解决问题困难。希望通过本项目统一质量评价标准。
项目经理：李忠科
腾讯科技(深圳)有限公司产品经理
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