广州台云监控系统

一、项目背景

广州市广播电视台新台址位于广州国际媒体港，是广州市文化建设的重点工程之一，另外，位于花果山的台址定位为“花果山超高清视频产业特色小镇”。两个地点距离有二十多公里。需要将新台址和旧机房的部分设备都纳入监控，实现统一监管。设备监控网管系统涉及到新台址8楼机房和9楼机房、旧台址8楼卫星机房、发射台等多个个地点不同机房区域的设备监控，需要在4个房间配置监控终端，除了设备板卡的状态监测之外，还涉及到烟雾、水渍、温湿度、安防视频等多方面的环境监测。

综上所述，考虑到系统运维人员的工作强度、运营环境的差异，因此十分有必要建立一套针对性的监控系统，对上述设备设施、环境参数等实现整体监管以及整个系统的日常运维保障。

监控系统，负责巡检设备并采集报警，检测视音频信号指标，采集环境变量，并针对这些信息进行报警过滤，报警等级重定义，以物理位置图，拓扑图等多种方式将信息显示在图形界面上，并提供短信报警等多种提醒机制。

二、难点和挑战

广州市广播电视台经过前期的项目建设完成卫星信号传输，节目高清化改造等工程，系统已经在线运行，在有限的资源情况下如何保障系统的安全稳定运行，是一个需要面对的挑战。监控系统需要将不同类型的设备统一在监管下，设备规模庞大、机房在物理空间上可能跨地域，比如在不同机房、不同楼层，不同大楼。给统一运维增加了难度。

随着使用时间的加长，硬件故障发生越来越频繁，给硬件设备的安全管理带来了问题。当故障发生时，由于未能第一时间发现系统故障，会造成播出事故等严重后果。我们需要建立一个短信报警系统。一旦捕捉到故障发生，系统立刻触发短信，将第一时间把报警短信发送给管理人员，快速定位故障，缩短故障处理时间。

三、系统组成

广州台的设备监控网管系统（包括：旧台址8楼传送机房、7楼值班室、发射台3楼机房、新台址8楼827机房、新台址8楼821机房、8楼值班室、新台址9楼珠江数码播控机房等）将统一在搭建的独立的监控系统中，通过遍布整个系统中的数据采集传感装置采集设备信息和报警，并上传至监控系统的服务器端。

四、监控系统功能

1、设备的实时报警

实时的显示设备的状态，设备异常可以立即产生报警，并查看报警内容。

2、拓扑图展示

监控系统提供拓扑图的方式，关联拓扑节点和物理设备，展示播出系统的设备的逻辑连接关系，并支持拓扑节点显示设备的报警信息。

3、机房图展示

机房图可以展示物理设备的真实布局，包括机房图，机柜图，机箱图，多个层次来显示设备的物理位置。便于机房巡检和排查时的设备位置定位。

4、事后数据统计分析

监看的目标参数可在工作中动态指定； 提供了多样化的监看图表，方便用户直观地了解设备的指标参数； 可对抄表的设备参数数据进行事后回看和统计，事后回看的时间窗口可灵活指定。

5、设备报警的管理

提供设备报警的关断方法，可以根据实际情况将不需要处理的报警信息进行关断。 关断方式包括:关断设备的特定报警实例；关断特定设备的报警；关断特定设备类型的报警。

6、短信报警

（1）功能齐备的短信告警模块；短信发送机制通过短信猫，不对接第三方短信发送平台无需接入外网信息更安全；微服务模块化，支持独立部署；安全可靠；

（2）多种记录可查，短信记录，短信接收记录都可查询并且有着短信发送失败提醒即时提醒失败短信；

五、社会价值和经济效益

1、安全播出，优质播出；

云监控系统解决方案包含了为电视台多样化的设备和信号提供全面检测手段，采集的信息经知识库和处理规则的智能化处理，做到精准定位，有的放矢，为建立安全播出优质播出的目标打下了坚实的基础。

短信报警可以24小时发送通知，减少故障定位的时间。

2、自动化的系统，降低人力成本；

在台网融合的大背景大潮流下，电视台制播系统的安全播出优质播出的重要性日益提升，如何做好将很快成为一个难题。显然，检测监控，人工监测耗时耗力，且误报漏报率高，时间延迟大，不可能满足海量范围的监测与优质播出的量化检测的要求。依托于IT技术和网络技术的发展，利用信息技术的网络数据采集、智能数据处理等成熟手段，可实现自动检测，智能处理的目标；这必然会消减人力开销，提升广电部门的效益。

3、利用数据分析，改进系统运维；

支持与预约传输等业务系统联动，执行报警的任务单过滤等；提供事件响应机制，可实现联动、追随等自动化模式；提供了标准的Restful API，可在之上搭建流程自动化系统；监控系统除了采集设备与信号的数据、事件，实时处理，实时警示，辅助操作人员做故障处理外，还会将这些相关数据存储起来，供日后分析与处理这些日积月累存储的海量的历史数据，可供数据的事后分析。应用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，可最大化地开发数据资料的价值，发挥数据的作用。

数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。依托于监控系统海量数据存储之上的数据分析与挖掘，可改进部门和设施的运维质量和水平。