本发明专利技术提供一种基于动态调频调压技术的数据中心任务调度方法。该方法首先对集群中的机器进行基于DVFS技术的性能模型与能耗模型的建模工作。其次利用该性能与能耗模型去预测任务调度后的能耗数据。最后利用其预测的能耗数据去指导在线任务在整个集群中的实时调度。本发明专利技术结合了传统服务器单点动态调频调压技术与整个集群中的调度任务，使得整个集群的中央管理节点能够根据每个服务器的实时数据得出的分析结果，来对在线的任务做出更加利于节能的任务分发，从而最终能够节省整个数据中心的能耗。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及在数据中心场景中任务调度方法，特别涉及一种基于动态调频调压技术（Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS）的性能与能耗模型的任务调度方法。该方法能够在集群中分发当前任务并为处理器设置合理的工作频率，达到节能的目标。
技术介绍
近年来数据中心的能耗问题已经变得愈发严重。数据显示：全球总能耗的百分之一点五和全美总能耗的百分之二是被数据中心所消耗的，且这个百分比还在随着大数据时代的到来而逐渐上涨。其中，处理器（CPU）工作的能耗占据总能耗的近50%，提高处理器的效率，成为降低能耗的重要方面。现有的资源管理与调度系统关注于通过提高服务器资源利用率来降低活跃机器数量，即通过减少处理器运行的数量来节省能源，并没有关注处理器的运行状态。事实上，现代处理器都能工作于不同的频率，工作频率越高运行速度越快，而相应能耗就越高，因此合理的频率设置能有效控制能耗。动态调频调压技术(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)是现代处理器高效电能利用的一种技术，DVFS使得处理器处于不同的频率和电压的设置，即不同的P状态（Performance states），由当前的任务工作量来决定当前的处理器（CPU）的频率设置，从而达到节省处理器功耗的目的。目前，基于DVFS技术的节能方面的研究工作围绕着移动计算和嵌入式系统来展开，用于缓解这些移动系统中有限的电能储备。而在数据中心等高电能消耗的环境中，基于动态调频压（DVFS）的节能调度技术尚未得到应用，也无有效的基于DVFS的任务分配方法。
技术实现思路
本专利技术的主要提出了一种基于动态调频调压技术的数据中心任务调度方法，该方法能够有效的减少整个集群的能耗。本专利技术所述的基于动态调频调压技术的数据中心任务调度方法，数据中心包括前端服务器、若干集群服务器，以及用于存储执行任务所需数据的网络存储数据库，其中前端服务器包括了任务接收模块、任务调度模块、集群数据管理模块及前端通信模块；每台集群服务器上设有信息获取模块，与前端通信模块连接的后端通信模块；任务调度方法的过程为：1）当用户向前端服务器请求其所需求的服务时，首先根据任务在前端服务器上建立其性能模型与能耗模型，2）每台集群服务器通过信息获取模块实时获取自身的数据，包括当前主频与电压的设置，处理器的利用率，并通过前端及后端的通信模块向前端服务器的集群数据管理模块更新实时数据；3）由前端服务器的任务接收模块收集任务的资源请求，再结合集群数据管理模块中实时集群数据，以步骤1）中建立好的性能模型与能耗模型，以集群中每个服务器的单点性能瓶颈作为限制条件，集群服务器的总能耗作为优化目标决定任务的最佳部署点，对任务进行实时的调度。此外，还包括步骤4），在多任务状态下，由于不同任务的集中，使得任务的实时资源要求变化或者服务器发热因素造成的变化，实时调节集群服务器的主频电压，造成的包括处理器主频、利用率主要数据指标的更改，由集群服务器的实时信息获取模块获取，然后通过第一及第二通信模块来更新集群服务器中的服务器实时数据以及已部署任务的资源占有情况。上述步骤1）中性能模型的建立是，当调节集群服务器中各服务器至不同的主频设置下，结合任务运行时主要考虑的性能指标，包括执行时间，处理器占用率，根据这些数据拟合出相应的性能模型；能耗模型的建立也是通过调节集群服务器中各服务器的主频和电压至不同的组合，获取功率与对应主频的数据信息，结合处理器功耗的理论公式进行数据的拟合分析，建立相应的能耗模型；上述处理器功耗的理论公式即处理器的能耗 与处理器的主频和电压的关系： 由于现代处理器的频率电压设置一般是离散的P状态，上述公式可以简化为形如的简化公式，其中与为常量。可由实际测量出的能耗和主频进行数据拟合。 本专利技术的有益效果是：结合了传统服务器单点动态调频调压技术与整个集群中的调度任务，使得整个集群的中央管理节点能够根据每个服务器的实时数据得出的分析结果，来对在线的任务做出更加利于节能的任务分发，从而最终能够节省整个数据中心的能耗。下面将结合附图进行详细说明。附图说明图1是本专利技术的场景结构，图2是本专利技术的模块框图，图3是本专利技术的运行流程。具体实施方式首先介绍下本专利技术的两个重要概念：1、基于DVFS的性能模型：DVFS技术改变了服务器的中央处理器的主频和电压，会对处理器的计算能力产生影响。一般认为，减少处理器的主频会使得处理器每秒执行指令数呈现出等比例的下降趋势。在不同应用的模式下，该下降趋势会表现不同。通常，对于计算密集型的任务中，我们可以理想的认为主频的下降与计算能力的下降是等同的。但针对于具体任务，会由于应用表现出的具体资源限制如I/O或网络而不同。2、基于DVFS的能耗模型：DVFS技术降低了处理器的主频和电压之后的优势在于，对该处理器来说，其能耗会大大减小。理论上处理器的能耗与处理器的主频和电压的关系是 由于现代处理器的频率电压设置一般是离散的P状态（主频电压组合），上述公式可以简化为形如的简化公式。其中与为常量。可由实际测量出的能耗和主频进行数据拟合。以如图1所示的典型数据中心处理任务的场景的结构，用户向数据中心的前端服务器请求其所需求的服务，由该前端服务器选择集群服务器中的某个或某些服务器来对该任务进行处理。任务所需求的数据存储或数据库信息是由网络存储组织起来的。我们的任务调度方法是由前端服务器来执行的，前端服务器也是整个集群的中央管理节点。如图2所示，系统的模块设计主要是由任务接收模块、任务调度模块、集群数据管理模块、通信模块、信息获取模块等组成。其中，任务接收模块、任务调度模块与集群管理模块是运行在前端服务器即中央管理节点上的，信息获取模块是在每台集群服务器上的。任务接收模块负责获取在线任务的请求以及该请求相应的资源需求；任务调度模块是我们调度方法的执行模块，它根据任务接收模块提交的任务请求与集群管理模块提供的集群实时数据来决定出任务的最佳部署点；集群数据管理模块是负责收集整个集群服务器的实时数据。集群服务器上的信息获取模块是实时获取服务器的数据，通过前后端的通信模块提交到前端服务器的集群管理模块。系统运行流程的流程图如图3所示。具体的实施包括如下几个方面内容：1、基于DVFS性能模型与能耗模型的建立；2、集群服务器的实时信息获取；3、基于DVFS的任务调度；4、前端服务器的数据实时更新。1. 基于DVFS性能模型与能耗模型的建立对于提交到数据中心的任务，在执行我们的调度方法前，我们需要根据任务在对应服务器机型上建立其性能模型与能耗模型。其具体的方法是在DVFS的支持下，调节服务器至不同的主频设置下，实时获取任务运行时主要考虑的性能指标，如执行时本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于动态调频调压技术的数据中心任务调度方法，数据中心包括前端服务器、若干集群服务器，以及用于存储执行任务所需数据的网络存储数据库，其中前端服务器包括了任务接收模块、任务调度模块、集群数据管理模块及前端通信模块；每台集群服务器上设有信息获取模块，与前端通信模块连接的后端通信模块；其特征在于，任务调度方法的过程为：1）当用户向前端服务器请求其所需求的服务时，首先根据任务在前端服务器上建立其性能模型与能耗模型，2）每台集群服务器通过信息获取模块实时获取自身的数据，包括当前主频与电压的设置，处理器的利用率，并通过前端及后端的通信模块向前端服务器的集群数据管理模块更新实时数据；3）由前端服务器的任务接收模块收集任务的资源请求，再结合集群数据管理模块中实时集群数据，以步骤1）中建立好的性能模型与能耗模型，以集群中每个服务器的单点性能瓶颈作为限制条件，集群服务器的总能耗作为优化目标决定任务的最佳部署点，对任务进行实时的调度。
【技术特征摘要】
1.一种基于动态调频调压技术的数据中心任务调度方法，数据中心包括前端服务器、若干集群服务器，以及用于存储执行任务所需数据的网络存储数据库，其中前端服务器包括了任务接收模块、任务调度模块、集群数据管理模块及前端通信模块；每台集群服务器上设有信息获取模块，与前端通信模块连接的后端通信模块；其特征在于，任务调度方法的过程为：
1）当用户向前端服务器请求其所需求的服务时，首先根据任务在前端服务器上建立其性能模型与能耗模型，
2）每台集群服务器通过信息获取模块实时获取自身的数据，包括当前主频与电压的设置，处理器的利用率，并通过前端及后端的通信模块向前端服务器的集群数据管理模块更新实时数据；
3）由前端服务器的任务接收模块收集任务的资源请求，再结合集群数据管理模块中实时集群数据，以步骤1）中建立好的性能模型与能耗模型，以集群中每个服务器的单点性能瓶颈作为限制条件，集群服务器的总能耗作为优化目标决定任务的最佳部署点，对任务进行实时的调度。
2.根据权利要求1所述的基于动态调频调压技术的数据中心任务调度方法，其特征在于还包括步骤4），在多任务状态下，由于不同任务的集中，使得任务的实时资源...
【专利技术属性】
技术研发人员：怀伟城，钱柱中，陆桑璐，陈道蓄，
申请(专利权)人：南京大学镇江高新技术研究院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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