[发明专利]一种基于绿色能源感知的调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据中心中利用太阳能的调度方法，特别涉及一种基于绿色能源感知的调度方法，属于互联网技术领域。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，为了向用户提供快速、高质量和安全的服务，数据中心作为服务提供方变得越来越重要。目前，国际上许多基于互联网的大公司企业（如谷歌、亚马逊、雅虎等）都拥有自己的数据中心处理来自世界各地的服务请求。据统计数据中心的耗电量非常大，占全球耗电总量的1.3%，并且预计在2020年这一比例将升至8%。而其中大部分数据中心的电力都是通过煤电供应的，煤的燃烧会产生大量含碳排放物从而对环境造成严重的污染。绿色能源作为一种新型能源已经被广泛应用，它的优点在于便宜、干净并且有利于可持续的长远使用。但是与传统的煤矿、石油等能源相比，绿色能源的特点是：（1）间歇性强。绿色能源的产生要遵循自然规律，所以不能够持续供应能源，尤其是太阳能、风能最为明显。（2）可预测性差。虽然太阳能每天有一定的规律，但是要准确预测还是很困难的，考虑的因素包括很多：如观察位置、光照辐射、入射角度等。（3）难以存储。如风能瞬时性较强、时间短、每个时刻差异较大，几乎无法存储，即使存储也要通过化学电池存储，这样会加剧环境的污染。另外，在数据中心里除了计算服务器会消耗大量能耗外，数据中心的通信网络能耗也占很大的比例。数据中心网络主要通过路由器和交换机实现服务器间信息的转发和路由。在路由过程中，从一台服务器到另外一台服务器有多条路径选择，由于经过的路由器和交换机的数量不同，每条路径的路由代价也不同。所以，在解决数据中心能耗问题时，通信网络的能耗也必须考虑。

由以上可知，数据中心除了要充分利用绿色能源外，还要处理好服务器和通信网络高能耗的问题，这样做才可以降低能耗，减少含碳排放物的输出，达到可持续发展的目的。目前，数据中心里能耗最优化问题的解决方法主要有两种：（1）绿色能源的调度与作业分配方法。针对太阳能通过天气预报和收集的历史数据，预测短期（如1小时）太阳能产生量；接着，设置惩罚机制函数，其中系统利用绿色能源时惩罚函数值最低，作业超时运行惩罚值最高；之后，根据预测的太阳能情况，在满足约束的条件下，以惩罚函数值最小为目标，将到达数据中心的作业进行分配；重复以上过程，完成所有作业的分配，使得惩罚函数最小，即达到最大化利用太阳能的目的。（2）热能感知与作业调度方法。这种方法主要分为以下步骤：首先利用卡尔曼滤波方法估计未来短期内作业的到达率；接着，根据估计的作业到达量，宏观确定数据中心开启服务器的数量；之后，由于服务器的异构性，每台服务器的热循环效应机制不同，将作业量最大的作业分配至热循环效应机制最佳的服务器处理；重复此步骤，直到所有作业分配完毕，达到系统能耗最低的目的。上述第一种方法的优点在于利用了绿色能源，缺点是模型过于简单，没有考虑数据中心通信网络；第二种方法的优点是通过合理的调度方法降低系统的能耗，但是没有利用绿色能源，无法降低数据中心成本和含碳排放物。

发明内容

本发明针对现有数据中心存在高能耗的不足，提出了一种基于绿色能源感知的调度方法，其通过预测获得数据中心下一时刻能够利用的太阳能量，在充分考虑服务器和通信网络的能耗情况的条件下，将作业合理地分配至各服务器，以达到太阳能利用率为最高的目的。

本发明解决其技术问题采用的技术方案如下：

一种基于绿色能源感知的调度方法，以太阳能为绿色能源，将到达数据中心的作业进行优化分配，其步骤如下：

步骤一，依据光照幅度和天气状况，通过预测获得数据中心未来短期内能够利用的太阳能量；

步骤二，对到达数据中心的作业进行预处理，每个作业由若干个任务组成，各任务之间存在通信约束关系，按照作业内的通信约束关系对需要调度的作业进行分级，将无约束关系的任务逐次分配至每一级；

步骤三，在满足作业时限的需求下，对于完成预处理的作业集合按照级别进行调度，将每一级中的任务依次分配至每个服务器，分配过程中充分考虑服务器和通信网络的能耗情况，并以达到最高的太阳能利用率为目的。

所述步骤二的具体步骤如下：

（1）当一组作业到达数据中心后，先缓存至数据中心的队列；

（2）初始化i:=0，将所有没有父亲节点的任务保存至于第i级；

（3）接着i++处理下一级，找出上一级任务中所有子节点：如果没有子节点，直接退出程序输出结果；

（4）如有子节点，检查子节点任务的父节点是否已经保存在之前遍历过的级中，如果已经保存，则将子节点保存至当第i级，否则不保存；