[发明专利]一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法在审

专利信息
申请号: 201910021395.6 申请日: 2019-01-10
公开(公告)号: CN109871268A 公开(公告)日: 2019-06-11
发明(设计)人: 邓玉辉;林瑞虹 申请(专利权)人: 暨南大学
主分类号: G06F9/48 分类号: G06F9/48;G06F9/50;G06F1/329
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 陈燕娴
地址: 510632 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 数据中心 节能调度 气流组织 制冷能耗 启发式 服务器 分配 能耗 数据中心服务器 空调制冷设备 调度 服务器启动 工作负载 计算设备 空调装置 冷气供应 能耗模型 任务调度 任务队列 时间周期 热循环 总能耗 排序 冷却 存储 共享 节约
【权利要求书】:

1.一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,应用于数据中心任务调度,其特征在于,所述的节能调度方法包括下列步骤:

根据数据中心布局以及热循环建立制冷能耗与计算能耗之间的关系,得出数据中心总能耗模型;

依据建立的能耗模型计算数据中心服务器调度的启发式贪心序列;

对到来的任务进行存储和调度分配,首先对到来的任务存储在任务队列,然后按照启发式贪心序列里的服务器启动排序分配各项任务到对应的服务器当中;

对当前时间周期已分配任务的服务器的分布进行计算,得到所需要的冷气供应温度,并对空调装置设置对应的冷却温度。

2.根据权利要求1所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的根据数据中心布局以及热循环建立制冷能耗与计算能耗之间的关系,得出数据中心总能耗模型过程如下:

首先对服务器根据物理摆放位置进行分区域,分成若干个节点,并通过流体动力学CFD对数据中心气流进行建模,得到计算系统和冷却系统的能耗模型,并根据模型得到数据中心总能耗与每个节点里活跃服务器数量之间关系的模型。

3.根据权利要求2所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的对服务器根据物理放置位置进行分区域,分成若干个节点中,依据物理放置位置的区域性,以及服务器的电源共享状态,将处于同一放置位置区域且共享电源的服务器归为同一节点。

4.根据权利要求2所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的通过流体动力学CFD对数据中心气流进行建模中,依据得到的服务器区域,模拟流体动力学CFD并计算区域之间的热传播影响的系数,确定热循环影响系数矩阵。

5.根据权利要求2所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的根据模型得到数据中心总能耗与每个节点里活跃服务器数量之间关系的模型中,根据得到的热循环影响系数矩阵,计算冷却能耗与计算能耗之间的依赖关系,首先由热循环影响系数矩阵和计算能耗的分布,得出热量的分布;然后根据热量的分布计算得到冷却系统的供应温度,并由冷却系统的供应温度和冷却系统能耗之间的函数关系得到冷却系统的能耗,求得数据中心总能耗计算式,得到数据中心总能耗与每个节点里活跃服务器数量之间关系的模型。

6.根据权利要求1所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的依据建立的能耗模型计算数据中心服务器调度的启发式贪心序列中,假设一开始数据中心中所有的节点都没有活跃服务器,依次增加活跃服务器数目,开始分配活跃服务器的位置所属的节点,计算方法包括以下步骤:

T1、分配第一个的活跃服务器所属于的节点的时候,枚举所有的节点,找出对应能耗模型中数据总能耗最低的分配节点位置,记下该分配的节点位置;

T2、分配第x个活跃服务器时,假定前面的x-1个服务器都固定在之前的步骤中分配的位置里了,寻找第x个服务器对应的数据中心能耗最低的位置,若该节点已经分配的任务数目等于节点中拥有的服务器数目,则重新寻找分配,否则记下该分配的节点位置,其中x代表2到数据中心最大服务器数目;

T3、依次增加活跃服务器数目并按照步骤T2进行分配,直到分配到数据中心最大的服务器数目为止,所有记录下来的服务器分配节点位置形成了一个启发式贪心序列。

7.根据权利要求1所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的对到来的任务进行存储和调度分配的过程如下:

S1、将时间按一定的长度划分为多个时间周期;

S2、将当前时间周期内到来的任务存储在任务等待队列;

S3、在每一个时间周期的开头,根据任务等待队列的长度,决定这一时间周期需要完成的任务数目n,并根据计算出的启发式贪心序列分配这一时间周期的活跃服务器,将n个任务分配给启发式贪心序列的前n位节点里的空闲服务器,并将服务器置为活跃状态。

8.根据权利要求1所述的一种面向数据中心的基于气流组织的节能调度方法,其特征在于,所述的数据中心总能耗模型根据气流组织建模,得到以下最小化能耗模型:

其中,

P=prunX+pidleλ

其中,假定数据中心有m个节点,每个节点有k个服务器,工作负载的执行调度需要n个服务器来运行n个子任务,用Xi来表示数据中心的每个节点的活跃服务器数目,X表示Xi组成的向量,P为计算设备能耗向量,Pi表示P向量里的第i个,代表每个节点的计算能耗,COP为空调制冷设备的性能系数,tsup为空调设备供应的冷却温度,λi为0或1的二值变量表示第i节点是否处于活跃状态,0表示否,1表示是,λ为λi组成的向量,闲置的活跃节点能耗用pidle来表示,prun表示单个节点内每启动一个活跃服务器需要额外增加的能耗,温度警戒值为tcritical表示计算等设备需要在该温度下才能正常工作,热量循环矩阵D表示节点间热量相互影响的系数和节点的功耗之间的关系。

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