摘要
本申请涉及数据处理领域,尤其涉及一种机房设备集中化群控优化方法及系统,方法包括:获取机房设备在时序上的总负载数据;对总负载数据进行有序样品聚类,得到多个聚类簇,每个聚类簇为两时刻之间时段的负载数据,根据负载数据构建子序列,得到多个时段以及多个时段对应子序列;对于任一时段,计算历史任一天与当前天子序列的相似度,根据相似度得到有效相似时间;计算有效相似时间的周期性评价,根据周期性评价筛选出可信周期作为训练集,用于训练神经网络得到预测模型以预测负载;基于预测负载动态调整空调功率,迁移高负载设备对应任务至低负载设备处理。本申请降低出现局部热点的概率,提高了设备任务调度的准确性和及时性。