Spremljanje porabe električne energije in hlajenja sistemskega prostora s protokoli za upravljanje omrežjaPERKO, MATEJ (Avtor) Kos, Anton (Mentor) ModbusSNMPRS–485PRTGsistemski prostorhlajenjeporaba električne energijenadzor omrežijupravljanje omrežijV delu je na primeru okolja Univerzitetne službe za informatiko Univerze v Ljubljani opisano spremljanje in beleženje porabe električne energije in hlajenja s klimatsko napravo sistemskega prostora. Storitve informacijske in komunikacijske tehnologije univerzitetne službe za informatiko, ki jih ta nudi rektoratu in članicam univerze ter so od njih odvisne državne ustanove, na primer Ministrstvo za izobraževanje, znanost in šport, so bistveno odvisne od zanesljivega napajanja IKT (Informacijsko komunikacija tehnologija) opreme v sistemskem prostoru. Spremljanje zagotavljanja električne energije lahko napove morebitne zaplete, ki bi se lahko zgodili v prihodnosti, če se ne ukrepa pravočasno. Zato je pravilno delovanje aplikacij bistveno odvisno od kakovosti dobave električne energije. Kakovost dobave električne energije ter druge pomembne in pomožne parametre spremljano z nadzornim sistemom PRTG (Paessler Router Traffic Grapher), ki za celovit vpogled v delovanje spremlja in shranjuje meritve vrednosti več tisoč senzorjev. Podrobneje opisujem tiste, ki so povezani s spremljanjem električne energije in hlajenja sistemskega prostora. Pri tem so vključeni posebni merilniki in povezave med njimi. V pojasnilo njihovega delovanja, podrobneje opišem mehanizme in izvedbo protokola Modbus s komunikacijo po standardu RS–485, protokola SNMP (Simple Network Management Protocol) in sistema za nadzor omrežij PRTG, s katerim se izvaja tudi nadzor delovanja ostalih informacijskih sistemov in komunikacijskega omrežja. Podrobneje opišem zbrane meritve, ki se nanašajo zlasti na porabljeno električno moč in stabilno ter neprekinjeno električno napetost, način zbiranja podatkov, ter komentiram njihovo kakovost in pomen. Spremljanje delovanja IKT sistemov prek več let kaže, da je mogoče zbranim podatkom zaupati ter da dobro spremljajo trenutne vrednosti in omogočajo takojšnje opozorilo v primeru težav, podpirajo napovedovanje dolgoročnih trendov in prikažejo dnevna, tedenska in sezonska nihanja. Izmerjeni rezultati kažejo, da je na tej podlagi mogoče odkrivati in podrobneje preučevati posebnosti, na primer optimizirati porabo ali preprečevati neželene dogodke.20172017-09-15 11:29:48Diplomsko delo/naloga95124VisID: 39841sl