[发明专利]一种面向最小能耗的服务器整合方法

说明书

技术领域

本发明涉及云服务技术领域，具体涉及一种面向最小能耗的服务器整合方法。

背景技术

近年来，云计算(Cloud Computing)凭借着其创新的计算形式日益受到学术界以及商业界的重视，为租户带来按需调整、降低成本及方便获取等优势。尤其是虚拟化技术的普及，使得新型数据中心的管理更加高效，规模也越来越大。随之而来，其运作成本越来越高，高能耗也渐渐成为突出问题，能耗的持续升高将会增加云计算基础设施的总体拥有成本(Total Cost of Ownership，TCO)，降低回报率，因此对高能耗问题的解决刻不容缓。

经大量研究发现，当服务器负载较低时，比如其CPU的利用率为10％左右，那么服务器的能耗也将是满载时的50％左右，对其资源及能耗造成浪费。虚拟化技术给数据中心的能耗管理提供新思路，拥有资源利用率高，管理灵活，易扩展等好处。它通过在传统服务器上部署虚拟机(Virtual Machine，VM)，然后将服务及应用部署在VM上，实现应用隔离以及资源复用。虚拟化技术可以通过服务器整合将多个负载整合到同一台服务器上，关闭空闲服务器，达到节能目的。VM的动态迁移使VM在不关机、持续提供服务的前提下，从一台服务器迁移到其他的服务器运行，因此保证了服务器整合的顺利进行，进而降低了能耗。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种面向最小能耗的服务器整合方法。

本发明的技术方案是：

一种面向最小能耗的服务器整合方法，包括如下步骤：

步骤1：周期性获取服务器及其上虚拟机的资源状态和性能数据，同时在物理服务器上用外接瓦特计来周期性测量服务器的能耗并保存；将服务器的资源状态数据和性能数据存放在服务器状态和服务性能库中，将虚拟机的资源状态数据和性能数据存放在虚拟机状态和服务性能库中；

资源状态数据包括CPU利用率、内存利用率、磁盘读写总量；

性能数据包括服务响应时间、吞吐率；

步骤2：周期性收集服务器的资源状态数据、虚拟机的资源状态数据、服务器的性能数据和虚拟机的性能数据，并进行数据预处理；

步骤3：构建服务器能耗模型；

步骤3-1：建立虚拟机能耗模型：

P_VM(k)＝P_e+a*U_CPU(k)+b*U_Mem(k)+c*U_IO(k)

其中，P_VM(k)表示虚拟机k的能耗，P_e表示虚拟机的能耗调整值，U_Mem(k)表示虚拟机k的内存利用率，U_IO(k)表示虚拟机k的磁盘读写总量，a、b、c表示系数；

步骤3-2：建立服务器能耗模型：

P{total}=P{baseline}+Σk=1nPVM(k)]]>

其中，P{total}表示一台服务器的总能耗；P{baseline}表示基础能耗；n表示该服务器上活动虚拟机的数目，表示该服务器上所有虚拟机的能耗之和；

步骤3-3：利用周期性获取的服务器及其上虚拟机的资源状态数据和周期性测量得到的服务器的能耗，采用多元回归方法对服务器能耗模型进行训练，得到系数a，b，c和虚拟机的能耗调整值P_e；

步骤4：建立虚拟机迁移代价预测模型；

Cost(VM_k)＝αT(k)_mig+βV(k)_mig+γT(k)_down