机房管理方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及无线大数据技术领域，尤其涉及一种机房管理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在现代社会中，随着数字经济的快速发展，数据中心正成为重要的基础设施，信息化加速步入智能化，对此企业战略转型对机房管理提出更高要求。而随着网络的不断发展以及业务的不断激增，机房的建设也在不断扩充。网络监控维护中心作为核心网络部门，承载着维护通信网络稳定的使命，而机房又作为服务器的承载地，它的安全与稳定，直接影响着网络的稳定与否，故而对于机房的管理，也是一项至关重要的工作内容。

随着机房规模的不断增长，而针对机房出入人员的管控，安全防范存在缺口，存在出入登记信息与实际进入人员不符等安全隐患。目前，针对机房的管理，主要通过人脸识别的方式确定机房是否有人员非法闯入。然而，影响人脸识别准确度的因素众多，如光线昏暗、目标物被遮挡等等，这就导致可能出现误识别的现象：如将非法闯入的人员识别成为机房登记在册的人员，而确定机房未被非法闯入，导致机房存在安全隐患。也就是说，目前机房管理方法的准确率不高，无法精准判断机房是否被非法闯入。

因此，如何精准判断机房是否被非法闯入，是本发明亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种机房管理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

本发明实施例第一方面提供了一种机房管理方法，所述方法包括：

确定目标机房对应的目标基站；

基于移动DPI和所述目标基站的基站信息，确定所述目标基站下的活跃用户信息；

获取所述目标机房的人脸识别信息；

将所述人脸识别信息和所述活跃用户信息，与登记人员信息进行匹配，确定所述目标机房是否被非法闯入。

可选的，所述登记人员信息至少包括：登记人脸信息、与所述登记人脸信息对应的登记用户信息；

所述将所述人脸识别信息和所述活跃用户信息，与登记人员信息进行匹配，确定所述目标机房是否被非法闯入，包括：

将所述人脸识别信息与所述登记人脸信息进行匹配；

在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入；

在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配成功的情况下，将匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息，与所述活跃用户信息进行匹配；

在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入；

在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配成功的情况下，确定所述目标机房未被非法闯入。

可选的，所述确定目标机房对应的目标基站，包括：

基于所述目标机房的机房类型，确定所述目标机房的覆盖范围；

基于无线基站的位置信息、所述目标机房的位置信息和覆盖范围，将所述覆盖范围内的无线基站确定为所述目标机房对应的目标基站。

可选的，所述移动DPI至少包括业务数据，所述业务数据为用户通过基站进行通信及上网过程中所发生的各类业务访问数据，所述业务数据至少包括：小区信息、用户信息；

所述基于移动DPI和所述目标基站的基站信息，确定所述目标基站下的活跃用户信息，包括：

根据所述业务数据中的小区信息，确定所述业务数据对应的基站信息；

将所述目标基站的基站信息，与所述业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的目标业务数据，将所述目标业务数据中的用户信息确定为所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述移动DPI包括：4G DPI和5G DPI，所述目标基站包括：4G基站和5G基站；所述根据所述业务数据中的小区信息，确定所述业务数据对应的基站信息，包括：

基于所述4G DPI中第一业务数据的小区信息，确定所述第一业务数据对应的基站信息；

基于所述5G DPI中第二业务数据的小区信息，确定所述第二业务数据对应的基站信息；

所述将所述目标基站的基站信息，与所述业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的目标业务数据，将所述目标业务数据中的用户信息确定为所述目标基站下的活跃用户信息，包括：

将所述4G基站的基站信息，与所述第一业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第一目标业务数据，将所述第一目标业务数据中的用户信息确定为4G活跃用户信息；

将所述5G基站的基站信息，与所述第二业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第二目标业务数据，将所述第二目标业务数据中的用户信息确定为5G活跃用户信息；

通过分布式消息队列，将所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行数据融合，得到所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述通过分布式消息队列，将所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行数据融合，得到所述目标基站下的活跃用户信息，包括：

获取所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息，并推送至对应的kafka主题上；

通过Spark stream组件对kafka中的所有主题进行同时消费，得到消费结果；

将所述消费结果写入同一个kafka融合主题，基于所述kafka融合主题，确定所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述获取所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息，包括：

通过4G网管接口和5G网管接口，分别对所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行实时采集并生成节点文件；

通过flume组件对所述节点文件进行监控，得到所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息。

本发明实施例第二方面提供了一种机房管理装置，所述装置包括：

基站确定模块，用于确定目标机房对应的目标基站；

用户确定模块，用于基于移动DPI和所述目标基站的基站信息，确定所述目标基站下的活跃用户信息；

人脸识别模块，用于获取所述目标机房的人脸识别信息；

信息匹配模块，用于将所述人脸识别信息和所述活跃用户信息，与登记人员信息进行匹配，确定所述目标机房是否被非法闯入。

可选的，所述登记人员信息至少包括：登记人脸信息、与所述登记人脸信息对应的登记用户信息；

所述信息匹配模块，包括：

第一匹配子模块，用于将所述人脸识别信息与所述登记人脸信息进行匹配；

第一确定子模块，用于在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入；

第二匹配子模块，用于在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配成功的情况下，将匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息，与所述活跃用户信息进行匹配；

第二确定子模块，用于在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入；

第三确定子模块，用于在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配成功的情况下，确定所述目标机房未被非法闯入。

可选的，所述基站确定模块，包括：

第四确定子模块，用于基于所述目标机房的机房类型，确定所述目标机房的覆盖范围；

基站确定子模块，用于基于无线基站的位置信息、所述目标机房的位置信息和覆盖范围，将所述覆盖范围内的无线基站确定为所述目标机房对应的目标基站。

可选的，所述移动DPI至少包括业务数据，所述业务数据为用户通过基站进行通信及上网过程中所发生的各类业务访问数据，所述业务数据至少包括：小区信息、用户信息；

所述用户确定模块，包括：

第五确定子模块，用于根据所述业务数据中的小区信息，确定所述业务数据对应的基站信息；

用户确定子模块，用于将所述目标基站的基站信息，与所述业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的目标业务数据，将所述目标业务数据中的用户信息确定为所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述移动DPI包括：4G DPI和5G DPI，所述目标基站包括：4G基站和5G基站；所述第五确定子模块，包括：

第六确定子模块，用于基于所述4G DPI中第一业务数据的小区信息，确定所述第一业务数据对应的基站信息；

第七确定子模块，用于基于所述5G DPI中第二业务数据的小区信息，确定所述第二业务数据对应的基站信息；

所述用户确定子模块，包括：

第八确定子模块，用于将所述4G基站的基站信息，与所述第一业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第一目标业务数据，将所述第一目标业务数据中的用户信息确定为4G活跃用户信息；

第九确定子模块，用于将所述5G基站的基站信息，与所述第二业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第二目标业务数据，将所述第二目标业务数据中的用户信息确定为5G活跃用户信息；

合并子模块，用于通过分布式消息队列，将所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行数据融合，得到所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述合并子模块，包括：

推送子模块，用于获取所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息，并推送至对应的kafka主题上；

消费子模块，用于通过Spark stream组件对kafka中的所有主题进行同时消费，得到消费结果；

融合子模块，用于将所述消费结果写入同一个kafka融合主题，基于所述kafka融合主题，确定所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述推送子模块，包括：

文件生成子模块，用于通过4G网管接口和5G网管接口，分别对所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行实时采集并生成节点文件；

监控子模块，用于通过flume组件对所述节点文件进行监控，得到所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息。

本发明实施例第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被该处理器执行时实现如本发明实施例第一方面的机房管理方法。

本发明实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面的机房管理方法。

通过本发明实施例提供的机房管理方法，确定目标机房对应的目标基站；基于移动DPI和目标基站的基站信息，确定目标基站下的活跃用户信息；获取目标机房的人脸识别信息；将人脸识别信息和活跃用户信息，与登记人员信息进行匹配，确定目标机房是否被非法闯入。本实施例通过无线大数据确定目标基站下的活跃用户信息，该目标基站下的活跃用户信息表征了目标机房区域内的实时连接用户，从而在进行机房是否被非法闯入判定时，可以借助目标基站下的活跃用户信息结合人脸识别信息，与机房的登记人员信息进行对比，从而精准判断目标机房是否被非法闯入，提升机房管理的准确性，通过数字化手段，为机房智慧化管控提供更加强有力的支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例示出的一种机房管理方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的一种机房基站场景组的示意图；

图3是本发明实施例提供的一种4G DPI中第一业务信息的示意图；

图4是本发明实施例提供的一种5G DPI中第二业务信息的示意图；

图5是本发明一个实施例示出的一种机房管理方法的流程示意图；

图6是本发明一个实施例提供的机房管理装置的结构框图；

图7是本发明一个实施例示出的一种电子设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1，图1是本发明一个实施例示出的一种机房管理方法的流程图。如图1所示，本实施例的机房管理方法可以包括以下步骤：

步骤S11：确定目标机房对应的目标基站。

本实施例中，在进行机房管理时，首先可以确定目标机房，目标机房为需要进行是否被非法闯入判断的机房。可以理解，机房作为服务器的承载地，可以为一栋楼或一片厂房等等，如机楼。而针对机房的非法闯入管理，是判断进入机房内部的用户是否通过合法途径，因此，本实施例需要借助用户的无线位置来进行是否非法闯入综合判断，以提升机房管理的精确度。

在当前数字化时代，移动设备的通信功能影响着人们生活的方法面面，与人们的日常生活不可分割，而移动设备需要通过与无线基站的交互才能实现上网或打电话等通信功能，因此，本实施例需要根据无线基站和用户移动设备的交互情况来确定用户的无线位置。

基于此，本实施例需要确定目标机房所对应的基站，以作为目标基站，该目标基站为与位于目标机房内的用户移动设备发生通信交互的基站，从而基于目标机房和目标基站划分特定的机房基站场景组，该机房基站场景组包括：目标机房和目标基站。

步骤S12：基于移动DPI和所述目标基站的基站信息，确定所述目标基站下的活跃用户信息。

本实施例中，可以实时获取移动DPI大数据，该移动DPI大数据即表征无线DPI大数据，移动DPI中包括了用户移动设备与基站的相关交互信息。其中，DPI为Deep PacketInspection，是一种基于数据包的应用层流量检测和控制技术，针对数据包的不同层信息(如IP地址、应用层端口、应用层协议、净荷内容等)进行深度检测和分析，从而得到整个数据流或数据包的应用层信息，然后按照系统定义的策略对流量进行统计分析和控制。

本实施例在确定目标基站后，可以确定目标基站的基站信息，该基站信息至少包括：基站标识等。在获取到移动DPI和目标基站的基站信息之后，可以基于移动DPI和目标基站的基站信息，确定目标基站下的活跃用户信息，该目标基站下的活跃用户信息表征了机房基站场景组下的实时连接用户，即全网目标机房下的活跃移动用户。

在此需要说明的是，本发明实施例中所有针对无线大数据的获取和应用部分(如获取移动DPI，基于移动DPI和目标基站的基站信息，确定目标基站下的活跃用户信息等等)均事先经过用户同意，并不涉及侵犯用户隐私。

步骤S13：获取所述目标机房的人脸识别信息。

本实施例中，通过目标机房的摄像头，可以借助AI人脸识别，对目标机房内出现的用户进行监控，获取目标机房内出现的用户的人脸识别信息，以作为目标机房的人脸识别信息。

步骤S14：将所述人脸识别信息和所述活跃用户信息，与登记人员信息进行匹配，确定所述目标机房是否被非法闯入。

本实施例中，在获取到目标机房的人脸识别信息和目标基站下的活跃用户信息之后，可以将人脸识别信息和所述活跃用户信息，与目标机房的登记人员信息进行相关匹配，从而确定目标机房是否被非法闯入。其中，登记人员信息至少包括：机房常驻人员(如机房工作人员等)的人员信息，和/或，机房的访客人员登记信息。

在本实施例中，在进行目标机房是否被非法闯入的管理时，不再仅基于人脸识别来判定，而是通过无线大数据确定目标基站下的活跃用户信息，并在进行机房是否被非法闯入判定时，借助目标基站下的活跃用户信息结合人脸识别信息，与机房的登记人员信息进行对比，从而精准判断目标机房是否被非法闯入，避免了人脸识别中误识别造成的机房管理的安全隐患，提升了机房管理的准确性，通过数字化手段，为机房智慧化管控提供更加强有力的支撑。

此外，结合以上实施例，在一种实施方式中，在确定目标机房被方法闯入的情况下，可以发出报警信息。

结合以上实施例，在一种实施方式中，本发明实施例还提供了一种机房管理方法。具体地，在该方法中，上述步骤S14具体可以包括步骤S21至步骤S25：

步骤S21：将所述人脸识别信息与所述登记人脸信息进行匹配。

本实施例中，首先将监测到的人脸识别信息与目标机房的登记人脸信息进行匹配。其中，登记人员信息至少包括：登记人脸信息、与登记人脸信息对应的登记用户信息。进一步的，在一可选实施方式中，登记用户信息至少包括用户手机号。

具体的，在一可选实施方式中，为了能够准确识别相关用户信息，在进行人脸识别时，可以采用面部特征点估计算法，主要是找到人脸面部普遍存在的68个特征点，下巴轮廓17个点、左眉毛5个点、右眉毛5个点、鼻梁4个点、鼻尖5个点、左眼6个点、右眼6个点、外嘴唇12个点、内嘴唇8个点，继而通过深度卷积神经网络训练生成128个特征测量值，从而得到人脸识别信息。

相应的，登记人脸信息也可以事先通过上述面部特征点估计算法，生成相对应的128个特征测量值，从而得到登记人脸信息并与对应的登记用户信息进行关联存储。

而进一步地，本实施例可以通过欧式距离，将人脸识别信息与登记人脸信息进行比对，将比对得到的欧式距离值与预设阈值进行对比，在欧式距离值小于等于预设阈值的情况下，确定人脸识别信息与登记人脸信息匹配成功；在欧式距离值大于预设阈值的情况下，确定人脸识别信息与登记人脸信息匹配失败。

具体的，欧式距离值可以通过以下公式(1)来确定：

其中，d(x、y)为欧式距离值，x

步骤S22：在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入。

本实施例中，为了保障机房出入的安全性，在进行人脸匹配，确定人脸识别信息与登记人脸信息匹配失败的情况下，直接确定目标机房被非法闯入，以尽可能降低目标机房的被非法闯入的可能性。

步骤S23：在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配成功的情况下，将匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息，与所述活跃用户信息进行匹配。

本实施例中，在进行人脸匹配，确定人脸识别信息与登记人脸信息匹配成功的情况下，为了避免出现人脸误识别，可能出现将非法闯入的人员识别成为机房登记在册的人员(即实际上人脸识别信息与登记人脸信息并不匹配，但却认为人脸识别信息与登记人脸信息匹配成功)，而确定机房未被非法闯入，导致机房存在安全隐患的情况，不再直接确定目标机房未被非法闯入，而是确定出匹配成功的登记人脸信息，并进一步进行：获取到的目标基站下的活跃用户信息，与匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息的匹配判断。

在一种可选实施方式中，活跃用户信息至少包括：活跃用户的用户手机号。

步骤S24：在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入。

本实施例中，在进行用户信息匹配，确定匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息不在活跃用户信息内的情况下，即确定匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与活跃用户信息匹配失败的情况下，此时可以确定，匹配成功的登记人脸信息所对应用户的无线位置并不在目标机房基站场景组的通信连接范围内，由此可以确定匹配成功的登记人脸信息所对应用户的实时位置也不在机房位置范围内，确定识别到的人脸并不在登记的人脸范围内，此时为人脸误识别的情况，因此，此时可以确定目标机房被非法闯入。

步骤S25：在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配成功的情况下，确定所述目标机房未被非法闯入。

本实施例中，在进行用户信息匹配，确定匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息在活跃用户信息内的情况下，即确定匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与活跃用户信息匹配成功的情况下，此时可以确定，匹配成功的登记人脸信息所对应用户的无线位置在目标机房基站场景组的通信连接范围内，可以确定匹配成功的登记人脸信息所对应用户的实时位置在机房位置范围内，由此可以确定人脸识别准确，不存在误识别的情况，因此，此时可以确定目标机房未被非法闯入。

在本实施例中，首先基于人脸信息进行匹配，在匹配失败的情况下直接确定目标机房被非法闯入；在匹配成功的情况下，进一步进行匹配成功的人脸信息对应的用户信息与活跃用户信息的匹配，在用户信息匹配失败的情况下，确定为人脸的误识别，确定目标机房被非法闯入；在用户信息匹配成功的情况下，确定人脸识别正确，确定目标机房未被非法闯入，从而能够精准定位非法闯入用户，实现机房的安全管理。

结合以上实施例，在另一种实施方式中，本发明实施例还提供了一种机房管理方法。具体地，在该方法中，上述步骤S11可以具体包括步骤S31和步骤S32：

步骤S31：基于所述目标机房的机房类型，确定所述目标机房的覆盖范围。

本实施例中，每个机房对应有机房类型，机房类型可以包括：城区机房、乡镇机房等等，每个机房类型对应有相同或不同的覆盖范围阈值，例如，城区机房的覆盖范围阈值一般较小，例如200米、50米等等；乡镇机房的覆盖范围阈值一般较大，例如几公里等等，本实施例对覆盖范围阈值不作具体限制，可以自定义设置。

本实施例可以确定目标机房的机房类型，然后基于机房类型确定对应的覆盖范围阈值，从而基于覆盖范围阈值确定目标机房的覆盖范围。其中，覆盖范围则为以机房位置为原点的覆盖半径，覆盖范围阈值为覆盖范围的最大值。本实施例针对目标机房的覆盖范围，可以在其对应的覆盖范围阈值内自由设定，本实施例对覆盖范围的具体数值不作任何限制。

步骤S32：基于无线基站的位置信息、所述目标机房的位置信息和覆盖范围，将所述覆盖范围内的无线基站确定为所述目标机房对应的目标基站。

本实施例可以基于无线侧的基站配置数据获取无线基站的位置信息，以及，在确定目标机房后获取目标机房的位置信息，本实施例中的位置信息可以指经纬度信息。在确定目标机房对应的覆盖范围之后，即可根据无线基站的位置信息、目标机房的位置信息和目标机房的覆盖范围，将覆盖范围内的无线基站确定为目标机房对应的目标基站，从而形成机房基站场景组。

如下表1所示，表1是机房的相关信息表，在确定目标机房后，可以从中获取到目标机房的位置信息：

表1

具体的，可以根据无线基站的位置信息和目标机房的位置信息，确定任一无线基站与目标机房之间的距离，在将确定出的距离与覆盖范围作比较，将确定出的距离小于等于覆盖范围的无线基站确定为目标机房对应的目标基站。

示例的，可以通过下述公式(2)确定任一无线基站与目标机房之间的距离：

d＝R*cos

其中，d为无线基站与目标机房之间的距离，x

如图2所示，图2是本发明一实施例提供的一种机房基站场景组的示意图。在图2中，基站A和基站B为目标机房的覆盖范围内的无线基站，基站C为目标机房的覆盖范围外的无线基站，则基站A和基站B为目标基站，基站C不是目标基站。

此外，当目标机房的覆盖范围内无法获取到相应的目标基站，则确定与目标机房直线距离最近的无线基站为目标基站。

结合以上实施例，在一种实施方式中，本发明实施例还提供了一种机房管理方法。具体地，在该方法中，上述步骤S12可以具体包括步骤S41和步骤S42：

步骤S41：根据所述业务数据中的小区信息，确定所述业务数据对应的基站信息。

本实施例中，移动DPI至少包括业务数据，该业务数据为用户通过基站进行通信及上网过程中所发生的各类业务访问数据，该业务数据至少包括：小区信息、用户信息。本实施例可以根据获取到的移动DPI，确定移动DPI中业务数据的小区信息，从而基于小区信息确定出业务数据对应的基站信息。

其中，移动DPI可以为海量的大数据信息，可以对实时获取到的移动DPI进行分析，获取到其中的多条业务数据，从而基于每条业务数据中包括的小区信息，确定出每条业务数据对应的基站信息。

步骤S42：将所述目标基站的基站信息，与所述业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的目标业务数据，将所述目标业务数据中的用户信息确定为所述目标基站下的活跃用户信息。

本实施例中，本实施的目的是仅对机房基站场景下的基站数据进行监控，因此，在得到业务数据对应的基站信息之后，可以将目标基站的基站信息与业务数据对应的基站信息进行匹配，若业务数据对应的基站信息与目标基站的基站信息相同，则确定匹配成功，该匹配成功的业务数据确定为目标业务数据，该目标业务数据为目标基站对应的业务数据。基于此，在确定目标业务之后，即可以将目标业务数据中的用户信息确定为目标基站下的活跃用户信息。

在本实施例中，目标基站的基站信息可以保留有对应的机房标识、机房名称、基站关键字段(如小区标识、基站标识等)等等。且本实施例适用于，移动DPI为4G DPI或5G DPI，目标基站为4G基站或5G基站的情况。

结合以上实施例，在一种实施方式中，本发明实施例还提供了一种机房管理方法。具体地，在该方法中，上述步骤S41具体可以包括步骤S51和步骤S52，上述步骤S42具体可以包括步骤S53至步骤S55：

步骤S51：基于所述4G DPI中第一业务数据的小区信息，确定所述第一业务数据对应的基站信息。

本实施例中，移动DPI包括：4G DPI和5G DPI，目标基站包括：4G基站和5G基站，用户也分为4G用户以及5G用户，且用户信息至少包括：用户手机号。

由于用户分为4G以及5G用户，若需要得到用户的准确且全面的无线位置信息，需要对两个网络的数据均进行解析处理，且本实施例仅需对机房下用户进行监控，故而需对各网络数据进行筛选清洗，仅保留各机房场景下的基站用户数据，基于用户各种行为规范，得到用户交互位置信息。

针对4G网络：4G DPI中包括有第一业务数据，该第一业务数据可以理解为业务访问记录数据，其包含了用户上网过程中发生的各类业务数据流，业务访问协议主要包含了7大类：DNS、HTTP、Video、HTTPS、Game、CoAP、MQTT，记录了各业务的关键字段，其中包含MSISDN(用户手机号)、ECGI(小区信息)、StartTime(业务流开始时间)、EndTime(业务流结束时间)等等。

因此，可以基于4G DPI中第一业务数据中的小区信息，确定第一业务数据对应的基站信息。具体的。4G DPI中第一业务数据上报的小区信息输出为“MCC-MNC-ECI”格式，如图3所示，图3是本发明实施例提供的一种4G DPI中第一业务信息的示意图。在图3中，从上到下依次框出的为用户信息、小区信息和时间信息，其中，小区信息为460-11-157866292，ECI即为小区唯一标识，为62915768，ECI除以256，商即为基站号，余数为小区号，即该上报的基站号为245764，小区号为184。其中，本实施例的基站信息可以包括：基站号和小区号。一个基站号可以对应有多个小区号。

步骤S52：基于所述5G DPI中第二业务数据的小区信息，确定所述第二业务数据对应的基站信息。

本实施例中，针对5G网络：5G DPI采集设备从AMF、SMF、UPF、NSSF、PCF、AUSF、UDM、NRF、CHF等网元的相关接口中的信令消息中获取用户信息，如：SUPI、MSISDN、PEI等，也可以获取用户的位置和网络信息，如：DNN、用户IP、AMFIP、UPFIP、TAI等，以单接口流程为单位，生成信令流程记录。

5G DPI中包括有第二业务数据，该第二业务数据可以理解为信令流程记录，其包含了用户上网过程中发生的各类业务数据流。接口包含N1&N2接口，第二业务数据包含时间信息、用户信息和小区信息。

因此，可以基于5G DPI中第二业务数据中的小区信息，确定第二业务数据对应的基站信息。具体的。5G DPI中第二业务数据上报的时间为UTC时间，即从1970/1/1 00:00:00开始到当前的毫秒数，如图4所示，图4是本发明实施例提供的一种5G DPI中第二业务信息的示意图。在图4中，从上到下依次框出的为用户信息、时间信息和小区信息，其中，时间信息为1697904158805，其实际交互时间为2023/06/07 00:14:52，而上报的小区信息则为UE所在的NR Cell ID/E-UTRAN Cell ID，其转换为ECI＝ENODEBID*4096+CELLID，即除以4096，商即为基站号，余数为小区号，例如40058733572，则上报的基站号为9779964，小区号为1028。

步骤S53：将所述4G基站的基站信息，与所述第一业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第一目标业务数据，将所述第一目标业务数据中的用户信息确定为4G活跃用户信息。

本实施例中得到的目标基站的基站信息包括：4G基站的基站信息和5G基站的基站信息。其中，针对4G基站的基站信息，可以如下表2所示，表2是4G基站的相关信息表，该表中包括基站标识(如基站号)、小区标识(如小区号)和基站的经纬度信息。

表2

本实施例在得到第一业务数据对应的基站信息之后，可以将4G基站的基站信息，与第一业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第一目标业务数据，将第一目标业务数据中的用户信息确定为4G活跃用户信息。

其中，4G基站的基站信息与第一业务数据对应的基站信息相同，则代表4G基站的基站信息与第一业务数据对应的基站信息匹配成功，此时匹配成功的第一业务数据即为第一目标业务数据，从而将匹配成功的第一目标业务数据中的用户信息确定为4G目标基站下的活跃用户信息，即4G活跃用户信息。

步骤S54：将所述5G基站的基站信息，与所述第二业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第二目标业务数据，将所述第二目标业务数据中的用户信息确定为5G活跃用户信息。

针对5G基站的基站信息，可以如下表3所示，表3是5G基站的相关信息表，该表中包括基站AAU名称、基站Cell名称、基站标识(如基站号)、小区标识(如小区号)和基站的经纬度信息。

表3

本实施例在得到第二业务数据对应的基站信息之后，可以将5G基站的基站信息，与第二业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第二目标业务数据，将第二目标业务数据中的用户信息确定为5G活跃用户信息。

其中，5G基站的基站信息与第二业务数据对应的基站信息相同，则代表5G基站的基站信息与第二业务数据对应的基站信息匹配成功，此时匹配成功的第二业务数据即为第二目标业务数据，从而将匹配成功的第二目标业务数据中的用户信息确定为5G目标基站下的活跃用户信息，即5G活跃用户信息。

步骤S55：通过分布式消息队列，将所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行数据融合，得到所述目标基站下的活跃用户信息。

本实施例中，在分别得到两个网络下的活跃用户信息(即4G活跃用户信息和5G活跃用户信息)之后，需要将这两个网络下的活跃用户信息进行数据合并，从而得到目标基站下的活跃用户信息。

具体的，本实施例可以通过分布式消息队列，将获取到的4G活跃用户信息和5G活跃用户信息进行数据融合，从而得到目标基站下的活跃用户信息。

结合以上实施例，在一种实施方式中，本发明实施例还提供了一种机房管理方法。具体地，在该方法中，上述步骤S55具体可以包括步骤S61至步骤S63：

步骤S61：获取所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息，并推送至对应的kafka主题上。

本实施例中，可以借助kafka消息队列，将各活跃用户信息推送至相应的主题上，继而消费所有主题下的数据，从而将4G和5G活跃用户信息数据进行融合。具体的，可以实时获取4G活跃用户信息和5G活跃用户信息，并将4G活跃用户信息和5G活跃用户信息推送至对应的kafka主题上(如top_4g主题、top_5g主题)。

其中，Kafka为由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写，是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

进一步地，在一种实施方式中，上述步骤S61中的“获取所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息”具体可以包括步骤S611和步骤S612：

步骤S611：通过4G网管接口和5G网管接口，分别对所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行实时采集并生成节点文件。

本实施例中，可以通过4G网管接口和5G网管接口，分别对4G活跃用户信息和所5G活跃用户信息进行实时采集，并生成相应的节点文件，该节点为flume组件的节点。

步骤S612：通过flume组件对所述节点文件进行监控，得到所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息。

本实施例中，flume组件可以对目录新生成的节点文件进行监控，从而得到4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息。

步骤S62：通过Spark stream组件对kafka中的所有主题进行同时消费，得到消费结果。

本实施例中，通过Spark stream组件对kafka中的所有主题进行同时消费，其中4G、5G分别对应三个主题(top_4g、top_5g)，从而对双网数据进行融合，得到消费结果。具体的，数据采用大数据流式处理，由于用户手机号码为13为整数，则以long类型作为主键，根据上报时间进行数据清洗，且由于各网络中基站ID、小区ID均为不超过7位的整数，故而以int类型存放，减小空间占用。

步骤S63：将所述消费结果写入同一个kafka融合主题，基于所述kafka融合主题，确定所述目标基站下的活跃用户信息。

本实施例中，可将产生的消费结果写入同一个kafka融合主题(如top_all主题)，从而基于kafka融合主题，得到目标基站下的活跃用户信息，即作为用户实时位置数据(下面称为DATA1)。具体的，Spark stream组件可以设置窗口时间以及窗口滑动间隔时间，如均为5分钟，这里可以根据服务器性能或实际需求进行时间调整，本实施例对此不作限制。通过对历史时间片段Rdd进行处理，生成用户详单Rdd，对用户详单Rdd进一步按照基站小区等信息进行其下联的用户信息的获取，最终将融合结果写入kafka融合主题。

最终目标基站下的活跃用户信息记录了每个用户在分析的窗口时间内出现在每个小区的时间，输出的主要字段：用户唯一标识(如用户手机号)、基站标识、小区标识、时间信息。

本实施例通过消费数据DATA1，即kafka融合主题top_all，获取机房基站下的实时用户信息，从而获取全网机房下的活跃移动用户，即获取到目标基站下的活跃用户信息。

在另一种实施例中，请参见图5，图5是本发明一个实施例示出的一种机房管理方法的流程示意图。如图5所示，首先，可以基于无线配置数据和机房位置信息，确定机房场景基站信息，即确定目标机房对应的目标基站，以及获取目标基站的基站信息；其次，基于4/5G DPI获取到无线用户实时位置数据，从而基于4/5G DPI和目标基站的基站信息，借助kafka消息队列，对用户基站交互数据进行实时消费，确定机房范围内实时连接用户信息(即目标基站下的活跃用户信息)；然后，通过AI人脸识别，识别机房实时用户，从而基于机房实时用户和机房范围内实时连接用户信息，获取机房人员出入实时监控数据；最后，将机房人员出入实时监控数据与机房常驻人员、访客人员登记信息进行关联匹配，从而精准判断用户是否为非法闯入人员：例如在确定AI未识别成功，或AI识别成功但对应的手机号码未出现在机房范围内无线位置数据中的情况下，精准确定目标机房被非法闯入。

通过本实施例提供的借助无线大数据结合AI助力的机房管理方法，巧妙借助kafka消息队列，利用无线大数据，并结合AI人脸识别技术，对机房活跃用户进行实时监控，相较以往的纸质签到签退和仅通过AI识别进行机房管理，能够更为精准定位非法闯入用户。并且，本方法主要针对各机房范围内基站进行数据挖掘，继而对基站交互用户进行判断，极大减少了目标用户，对计算资源要求更低。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

基于同一发明构思，本发明一实施例提供了一种机房管理装置600。参考图6，图6是本发明一个实施例提供的机房管理装置的结构框图。如图6所示，该装置600包括：

基站确定模块601，用于确定目标机房对应的目标基站；

用户确定模块602，用于基于移动DPI和所述目标基站的基站信息，确定所述目标基站下的活跃用户信息；

人脸识别模块603，用于获取所述目标机房的人脸识别信息；

信息匹配模块604，用于将所述人脸识别信息和所述活跃用户信息，与登记人员信息进行匹配，确定所述目标机房是否被非法闯入。

可选的，所述登记人员信息至少包括：登记人脸信息、与所述登记人脸信息对应的登记用户信息；

所述信息匹配模块604，包括：

第一匹配子模块，用于将所述人脸识别信息与所述登记人脸信息进行匹配；

第一确定子模块，用于在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入；

第二匹配子模块，用于在所述人脸识别信息与所述登记人脸信息匹配成功的情况下，将匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息，与所述活跃用户信息进行匹配；

第二确定子模块，用于在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配失败的情况下，确定所述目标机房被非法闯入；

第三确定子模块，用于在所述匹配成功的登记人脸信息对应的登记用户信息与所述活跃用户信息匹配成功的情况下，确定所述目标机房未被非法闯入。

可选的，所述基站确定模块601，包括：

第四确定子模块，用于基于所述目标机房的机房类型，确定所述目标机房的覆盖范围；

基站确定子模块，用于基于无线基站的位置信息、所述目标机房的位置信息和覆盖范围，将所述覆盖范围内的无线基站确定为所述目标机房对应的目标基站。

可选的，所述移动DPI至少包括业务数据，所述业务数据为用户通过基站进行通信及上网过程中所发生的各类业务访问数据，所述业务数据至少包括：小区信息、用户信息；

所述用户确定模块602，包括：

第五确定子模块，用于根据所述业务数据中的小区信息，确定所述业务数据对应的基站信息；

用户确定子模块，用于将所述目标基站的基站信息，与所述业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的目标业务数据，将所述目标业务数据中的用户信息确定为所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述移动DPI包括：4G DPI和5G DPI，所述目标基站包括：4G基站和5G基站；所述第五确定子模块，包括：

第六确定子模块，用于基于所述4G DPI中第一业务数据的小区信息，确定所述第一业务数据对应的基站信息；

第七确定子模块，用于基于所述5G DPI中第二业务数据的小区信息，确定所述第二业务数据对应的基站信息；

所述用户确定子模块，包括：

第八确定子模块，用于将所述4G基站的基站信息，与所述第一业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第一目标业务数据，将所述第一目标业务数据中的用户信息确定为4G活跃用户信息；

第九确定子模块，用于将所述5G基站的基站信息，与所述第二业务数据对应的基站信息进行匹配，得到匹配成功的第二目标业务数据，将所述第二目标业务数据中的用户信息确定为5G活跃用户信息；

合并子模块，用于通过分布式消息队列，将所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行数据融合，得到所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述合并子模块，包括：

推送子模块，用于获取所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息，并推送至对应的kafka主题上；

消费子模块，用于通过Spark stream组件对kafka中的所有主题进行同时消费，得到消费结果；

融合子模块，用于将所述消费结果写入同一个kafka融合主题，基于所述kafka融合主题，确定所述目标基站下的活跃用户信息。

可选的，所述推送子模块，包括：

文件生成子模块，用于通过4G网管接口和5G网管接口，分别对所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息进行实时采集并生成节点文件；

监控子模块，用于通过flume组件对所述节点文件进行监控，得到所述4G活跃用户信息和所述5G活跃用户信息。

基于同一发明构思，本发明另一实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明上述任一实施例所述的机房管理方法中的步骤。

基于同一发明构思，本发明另一实施例提供一种电子设备700，如图7所示。图7是本发明一个实施例示出的一种电子设备的示意图。该电子设备包括存储器702、处理器701及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现本发明上述任一实施例所述的机房管理方法中的步骤。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种机房管理方法、装置、电子设备及可读存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。