[发明专利]集群的功耗控制方法及装置在审
申请号: | 201510993841.1 | 申请日: | 2015-12-25 |
公开(公告)号: | CN105577796A | 公开(公告)日: | 2016-05-11 |
发明(设计)人: | 王家尧;张晋锋;刘瑞贤;解文龙;李立京 | 申请(专利权)人: | 曙光信息产业(北京)有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
代理公司: | 北京德恒律治知识产权代理有限公司 11409 | 代理人: | 章社杲;卢军峰 |
地址: | 100193 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 集群 功耗 控制 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及服务器领域,具体来说,涉及一种集群的功耗控制方法及装置。
背景技术
随着世界范围内能源问题的日益突出,如何打造节能环保、高可靠可用的绿色数据中心成为计算机行业的重大挑战。据统计,至2012年全球数据中心每年在电力成本上的花费高达260亿美元,相当于全世界能源的1.5%,而这一数字在2014年还将翻倍。研究显示,数据中心消耗的所有电能中,平均仅6%至12%用于为服务器供电以执行计算任务,而剩余电能主要是被服务器处于闲置状态,并应对可能随时出现的新任务所消耗。
一般情况下,数据中心中各个集群运行的应用不尽相同且一般不会频繁改变。不同类型应用的负载特点是不相同的,例如高性能计算通常CPU利用率较高,对节点间通讯延迟敏感,而WEB应用往往更关心数据的快速读写,CPU利用率并不很高。也就是说不同应用对服务器各关键部件的压力差别很大,即使两个应用在服务器节点层面所消耗的功耗是相同的,各部件的实际功耗也会有较大的差异。实验数据显示,CPU和内存的功耗约占服务器总功耗的50%,风扇、电源、外接板卡占40%左右。数据中心的设备通常情况下是按照服务器的最大负载进行配置和部署的。因此对于运行不同应用的节点来说,若应用长期处于低负载的情况,将会造成服务器计算能力及供电能力的很大浪费。综上所述,根据应用的特点对服务器不同部件进行实时地调整,可以在不影响应用的前提下节省服务器的能耗。
通过对计算机硬件、网络、数据中心等的能耗的研究,目前提出了许多节约能耗的有效措施。服务器厂商主要通过执行冷却技术、芯片节能技术、软件调度和管理技术等来降低服务器的能耗。从硬件方面讲,通过对标准服务器系统能耗分布状况的分析,CPU、电源、硬盘、内存、散热风扇、主板芯片的能耗是服务器能耗的关键因素。节能服务器产品的设计方向是对它们的能耗现状进行优化,结合当前服务器产品的技术状况,主要是采用低功耗CPU、高效率电源、2.5寸硬盘或固态硬盘,以及散热优化设计实现节能目标。这是服务器节能的关键,但这需要从设计服务器产品时就开始考虑,无法很好地解决现有数据中心中现有的复杂多样的服务器的节能问题。从软件调度和管理技术出发,通过电源管理设置和模式转换设置,在系统不工作的情况下,关掉不必要的程序和进程,迅速在不同模式下进行转换,从而进入能耗更低的模式,降低系统消耗,从而降低整机能耗。目前对软件节能技术的研究主要有虚拟化技术、多核调度和资源管理优化、静态和动态功耗管理与优化技术等。
为解决集群节能问题,现有的一些节能技术通过建模对服务器状态进行切换控制来实现节能,但是它仅仅引入了休眠状态;模型的输入为时刻等待客户请求,没有考虑服务器的实际应用;它主要对选择状态策略的算法方面做了研究,但没有充分考虑服务器整体及部件的相互关系和影响。另外,一种现有技术提出了多层次的集群功耗管理方法,该管理方法通过集群层次和本地节点层次进行功耗管理。集群层次的功耗管理基于自学习负载预测的按需启动策略,根据作业的负载提供计算资源。本地节点层次的功耗管理利用动态电压与频率调节DVFS技术进行CPU调频降低功耗,但是它没有考虑到其他部件的功耗问题;另一种现有技术提出了基于资源调度的集群节能系统,对服务器的空闲状态进行监控,从而关闭或休眠空闲服务器,该系统的节能手段比较单一,没有考虑到服务器各个部件的实时调控。
针对相关技术中的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题,本发明提出一种集群的功耗控制方法及装置,能够自动调节服务器以及集群的功耗,实现了服务器集群整体能耗的合理分配,进而达到提高效能的目的。
本发明的技术方案是这样实现的:
根据本发明的一个方面,提供了一种集群的功耗控制方法。
该功耗控制方法包括:
采集集群中服务器各元件的工作参数;
根据工作参数建立功耗模型;
通过功耗模型,计算服务器的功耗;
根据功耗制定功耗策略,并执行功耗策略。
在一个优选的实施例中,工作参数包括:
元件的利用率和/或负载状态。
在一个优选的实施例中,功耗模型包括服务器中各元件的额定最大功率和服务器在指定时间内的实际功率。
在一个优选的实施例中,根据功率制定功耗策略包括:
将服务器按照应用类型进行分类,其中,应用类型包括:计算密集型、磁盘密集型、空闲型;
根据计算得到的功耗以及服务器的分类,制定功耗策略。
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