[发明专利]面向微服务的纳秒级电力资源分配方法和系统

说明书

一种面向微服务的纳秒级电力资源分配方法及系统，采用灵活功耗预算方法根据每个微服务独特的功耗性能模型划分其对应的可分配的功率以消除宏观调控延迟；然后采用本地功耗调制设计绕过服务器系统层的功耗管理和控制程序，直接调用处理器片上的电压调制模块执行针对每个微服务的功耗分配过程以消除微观执行延迟；最后通过透明映射机制记录并更新灵活功耗预算方法以及本地功耗调制设计的调整结果，实现电力资源优化分配。本发明实现了充分地挖掘异构微服务带来的节能潜力，从而进一步打破传统数据中心节能限制的目标。

技术领域

本发明涉及的是一种电力系统智能控制领域的技术，具体是一种数据中心中面向微服务的纳秒级的电力资源分配的方法和系统。

背景技术

近些年，云应用正在从大型的、单一的软件架构转化成微服务架构。在微服务架构下，一个巨型的应用程序被拆分成数十个甚至数百个相互独立的、差异的微服务。每个微服务执行不同的命令，用于不同的服务和功能，通常能够在数百微秒时间内进行响应。最重要的是，通过将巨型的应用划分成许多轻量的、进程级的微服务，微服务架构能够更加充分地呈现应用内部的差异性，进而允许针对每个微服务实现更为细粒度地、差异化的电力资源管理。然而，数据中心现存电力资源分配方法存在宏观控制延迟和微观执行延迟。宏观控制延迟通常超过10秒，主要是由于基础设施层面上迭代的、重复的电力信息采集和资源控制过程造成的；微观执行延迟通常在10～31毫秒之间，主要是服务器端缓慢的系统级层功耗调节技术导致的。因此，现存的电力资源分配方法通常需要花费几毫秒甚至几秒，难以追踪微服务的微秒级变化的异构特性，进而释放微服务带来的节能潜力。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述两重延迟，提出一种面向微服务的纳秒级电力资源分配方法和系统，能够实现针对异构微服务的纳秒级的功耗管理和分配，充分地挖掘异构微服务带来的节能潜力，从而进一步打破传统数据中心节能限制的目标。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种面向微服务的纳秒级电力资源分配方法，采用灵活功耗预算方法根据每个微服务独特的功耗性能模型划分其对应的可分配的功率以消除宏观调控延迟；然后采用本地功耗调制设计绕过服务器系统层的功耗管理和控制程序，直接调用处理器片上的电压调制模块执行针对每个微服务的功耗分配过程以消除微观执行延迟；最后通过透明映射机制记录并更新灵活功耗预算方法以及本地功耗调制设计的调整结果，实现电力资源优化分配。

所述的灵活功耗预算方法包括：创建功耗性能模型来描述不同微服务在动态环境下的性能(即响应时间)和所分配的功耗之间的关系，从而可以量化不同微服务的功耗分配的差异性；然后根据微服务功耗与性能关系的异构性将电力资源划分给最有影响力的微服务，即优先为最有影响力的微服务进行电力资源预算，可以在不影响整个应用的性能下，最大化地提升电力资源利用率。

所述的创建，采用基于决策树的方法来为每个微服构建功耗性能模型，即每一个微服务的功耗性能模型是一棵独立的决策树，决策树的每一个叶子结点表示微服务在某一负载条件下功耗与性能之间的关系。

所述的基于决策树的方法，具体步骤包括：

①采集并且保存一个微服务在不同负载状态、不同功耗情况下的运行日志。

②解析运行日志得到决策树的输入数据集，将输入数据集分成训练数据集部分和测试数据集部分。

所述的输入数据集中每行数据包含该微服务的负载大小以及当前负载状态下功耗与性能之间的关系。

③利用训练数据集部分训练决策树，该训练过程动态迭代地扩展树的深度，即每一次迭代过程产生的子节点将父节点的负载区间平均地划分成全无遗漏又互斥的子区间，并且计算同一父节点下的兄弟子节点，即每个负载子区间下功耗与性能关系的平均误差值；当误差值小于等于5％，则该父节点下迭代停止，反之进行下一轮迭代；当所有兄弟子节点的功耗与性能之间的关系误差值都小于等于5％，整个训练过程结束，反之进行下一轮迭代。