隨著信息化的發展，計算機數據中心（IDC）已成為現代社會不可或缺的基礎設施之一。然而，機房的實時監測和告警處理成為了運維人員不可忽視的工作。為此，我們需要一款穩定、可靠且高效的機房環境監測和告警處理系統。本文將闡述CREATE機房監控系統的設計方案，以實現機房的安全穩定運行。

1、系統設計目的

CREATE機房監控系統的設計旨在實現對機房環境的實時監測、數據收集、告警處理等功能。主要目的是：

1.1 幫助運維人員提高工作效率和運維水平，及時解決機房環境異常情況，降低維護成本和風險。

1.2 通過實時監測和數據收集，提高機房管理和運維的精準性，優化機房資源配置，提高機房的利用率。

2、系統框架設計

CREATE機房監控系統采用分布式系統架構，分為采集層、傳輸層、應用層和管理層。整個系統框架如下圖所示：

2.1 采集層：采用傳感器等設備對機房環境進行數據采集，并通過無線傳輸方式將數據傳輸至傳輸層。

2.2 傳輸層：通過傳輸網絡將采集數據傳輸至應用層，并對數據進行存儲和初步處理。

2.3 應用層：負責數據的處理、分析和告警處理。通過算法對數據進行分析和判斷，發現機房環境異常情況并生成告警信息。

2.4 管理層：提供管理界面和管理報告，方便運維人員進行機房環境監測和管理。

3、系統方案設計

CREATE機房監控系統方案設計主要包括硬件設備、軟件平臺、算法優化和管理界面設計等方面。

3.1 硬件設備：采用傳感器等設備對機房環境進行數據采集。傳感器主要包括溫度傳感器、濕度傳感器、煙霧傳感器、漏水傳感器等。采集設備采用物聯網技術進行連接，并通過ZigBee無線傳輸方式將數據傳輸至傳輸層。

3.2 軟件平臺：CREATE機房監控系統采用Spring Boot+Vue.js技術棧進行開發。后端采用Spring Boot進行開發，主要包括數據存儲、數據處理、告警處理等模塊。前端采用Vue.js進行開發，主要包括管理界面設計、數據可視化等模塊。同時，系統還采用MySQL作為數據存儲和Elasticsearch作為日志存儲和分析。

3.3 算法優化：為了提高系統的精準性，采用機器學習算法對數據進行分析和判斷。對于溫度傳感器數據，采用K-Means算法對數據進行聚類，識別出機房溫度異常的區域。對于濕度傳感器數據，采用時間序列預測算法進行異常預測，判斷機房濕度的趨勢。