一种绿色数据中心温度感知的服务器管理方法技术

一种绿色数据中心温度感知的服务器管理方法，对数据中心能源消耗建模并设置约束条件，建模包括对服务器系统能耗建模和制冷系统能耗建模，约束条件包括用户服务质量约束和服务器温度约束，在所述约束条件下，使得服务器系统能耗和制冷系统能耗之和最小；本发明专利技术同时提供了具体的温度与服务器管理求解算法，与现有的绿色数据中心节能算法相比，本发明专利技术首先在能耗模型中包含了机房制冷系统，对数据中心总能耗实现了较为精细的刻画；其次，算法保证了用户服务质量和服务器CPU温度；最后，通过运用主分解技术，把数据中心整体能耗最小化问题分解为温度控制调节器和用户资源分配代理两部分，提出了可扩展性强的分布式算法，有效降低数据中心的总能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据中心节能
，特别涉及一种绿色数据中心温度感知的服务器管理策略。
技术介绍
目前包括社交，电子商务等一系列互联网服务正在经历空前发展，云计算技术在互联网发展过程中起到关键作用。许多的大规模数据中心作为云计算技术的基础设施，为各种形式的互联网服务提供了一个可靠且可扩展的平台。然而，大规模数据中心的运营暴露出无法忽略的问题——高能源消耗。据Greenbiz报道，谷歌、微软和Facebook等旗下一些拥有成千上万服务器的现代数据中心消耗的电力能源占到全球总体电力消耗的1％-3％。有文献指出，2005年到2010年，随着数据中心的不断发展，其总能源消耗增长了56％。数据中心动态最近的一项研究显示，数据中心电力能源消耗在2012年的增长量为原有的63％。因此，无论学术界还是工业界，对全球能源消耗管理的优化迫在眉睫。目前，已有一些技术致力于降低数据中心能耗。由于服务器资源利用率对于服务器能源消耗有重要影响，因此大多数技术在建立模型和设计算法时引入了对任务请求分发的管理。然而，这些技术的能源模型只考虑了服务器系统能源，忽略了机房制冷系统能源。制冷系统能源消耗占数据中心总能源消耗近一半。即使对于设计良好的数据中心，制冷系统产生的能耗也也能占到总能耗的37％。所以上述基于服务器管理与请求分发的技术均不足以降低数据中心的整体能源消耗。因此，需要设计一种数据中心资源管理算法，充分考虑机房空调的能耗，降低数据中心的总能耗。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，针对数据中心整体能耗最小化问题，在满足用户服务质量约束和服务器CPU温度约束的条件下，减少数据中心的能耗(包括服务器系统能源消耗和制冷系统能源消耗)，从而解决了数据中心整体能耗最小化问题，达到构建绿色数据中心的目标。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，对数据中心能源消耗建模并设置约束条件，所述对数据中心能源消耗建模包括对服务器系统能耗建模和制冷系统能耗建模，所述约束条件包括用户服务质量约束和服务器温度约束，在所述约束条件下，使得服务器系统能耗和制冷系统能耗之和最小。所述对服务器系统能耗建模的模型公式为：其中，P为数据中心的服务器系统能耗，pj为一台服务器的工作负载即能耗，Lj为用户j的任务请求，mj为给用户j分配的服务器数量，a1为服务器CPU的边际能源消耗，a2为服务器除了CPU以外其它部件的能源消耗；所述对制冷系统能耗建模的模型公式为：C＝cfρ(TSP-Tc)其中，c为空气的比热容，f为空气流速,ρ为空气密度，TSP为数据中心机房室内温度，Tc为由空调进入服务器的冷空气温度。所述用户服务质量约束条件为：用户等待时间<＝Dj；所述服务器温度约束条件为服务器CPU温度<＝Tmax；其中Dj是服务等级协议中规定的用户平均响应时间上界，Tmax是服务器规定的最大CPU温度限制。与现有的绿色数据中心节能算法相比，本专利技术首先在能耗模型中包含了机房制冷系统，对数据中心总能耗实现了较为精细的刻画；其次，算法保证了用户服务质量和服务器CPU温度；最后，通过运用主分解技术，把数据中心整体能耗最小化问题分解为温度控制调节器和用户资源分配代理两部分，提出了可扩展性强的分布式算法，有效降低数据中心的总能耗。附图说明图1是数据中心架构图。图2是温度与服务器管理框架整体结构图。具体实施方式下面结合附图和实施例详细说明本专利技术的实施方式。问题描述：min服务器系统能耗+制冷系统能耗。服务质量约束：用户等待时间<＝Dj。服务器温度约束：服务器CPU温度<＝Tmax。决策变量：分配给用户的服务器数量，制冷系统送出的冷空气温度。其中Dj是服务等级协议中规定的用户平均响应时间上界，Tmax是服务器规定的最大CPU温度限制。本专利技术包括以下部分：1.数据中心能源消耗模型，包括以下几个部分：A.服务器系统能耗模型描述：假设系统中有多个用户，其中用户j的任务请求为Lj，且为其分配的服务器数量为mj。一台服务器的能耗可用工作负载pj的线性函数表示，其中a1表示服务器CPU的边际能源消耗，a2表示服务器除了CPU以外其它部件的能源消耗。为用户j分配的服务器的能源消耗Pj可以表示为Pj＝mj×pj＝a1Lj+a2mj，则数据中心服务器系统的能源P为B.制冷系统能耗模型描述：制冷机消耗的能源为其中c代表空气的比热容(Joules/kg.K)，f代表空气流速(m3/s),ρ代表空气密度(kg/m3)。COP即制冷机的性能系数，反映了制冷机的制冷效率，一般为常数。不失一般性，可假设COP＝1，因此制冷系统的能源消耗为C＝cfρ(TSP-Tc)。C.数据中心能源消耗模型描述：数据中心的能源包括服务器系统能源和制冷系统能源两部分，可描述为P+C。D.服务质量约束：数据中心模型中，同一用户的任务请求在同一任务队列中排队。可采用M/M/N排队模型对平均响应时间进行近似。M/M/N排队模型中，队列平均等待时间用表示，其中m是服务器的个数，PQ是队列非空的概率。在实际的数据中心中，服务器几乎一直处于工作状态，因此可认为PQ＝1。令服务器CPU的指令执行速率为s(commands/second)，可通过将指令执行速率转换成任务的服务速率μ(request/second)，其中Kj代表用户j任务请求中平均指令的个数。假设服务等级协定中规定的用户j的任务平均响应时间上界为Dj，则服务质量约束可以写成E.服务器温度约束：在稳定状态下，用户j的服务器温度可以由进入的冷空气温度Tc和服务器能耗pj决定，即其中(Kelvin.secs/Joules)代表热交换率。在实际数据中心中，为了保证服务器的可靠性，其温度必须维持在最大温度Tmax以下。将(1)代入(3)得，2.精化的数据中心整体能耗最小化问题整理不等式(2)和(4)，得到满足用户服务质量约束条件和服务器CPU温度约束条件的数据中心整体能耗最小化问题：约束：3.问题分解A.令约束(7)变为Tmj≥Lj，(8)不等式(8)是关于T和mj的非线性函数，两边同时取对数得logT+logmj≥logLj。B.令logT＝τ，logmj＝ωj，数据中心整体能耗最小化问题转化为：约束：τ+ωj≥logLj，去掉常量，以上问题可变形为约束：τ+ωj≥logLj，(10)C.显然，如果τ已经确定，那么(9)-(11)式能够被分解，因此τ是一个耦合变量。本专利技术采用一种基于主分解技术的分布式算法求解上述问题。算法可分为两个层次。在低层次上，定义温度感知设备分配问题：约束：温度和服务器管理问题的解如下：在高层次上，定义温度调整问题：温度调整问题可采用次梯度算法求解。一个可行的次梯度为其中λj是与不等式(13)相关的对偶变量。τ根据更新，αν代表第ν次迭代的步长，在实际操作中可使用常量步长。4.温度和服务器管理算法设计基于上述主分解技术，设计温度与服务器管理算法。将数据中心整体能耗最小化算法分为两个部分：温度控制调节器部分和用户资源分配代理部分。温度控制调节器是附加在制冷设备上的中央温度控制单元，决定冷空气的温度，并通过用户资源分配本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，对数据中心能源消耗建模并设置约束条件，其特征在于，所述对数据中心能源消耗建模包括对服务器系统能耗建模和制冷系统能耗建模，所述约束条件包括用户服务质量约束和服务器温度约束，在所述约束条件下，使得服务器系统能耗和制冷系统能耗之和最小。

【技术特征摘要】
1.一种绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，对数据中心能源消耗建模并设置约束条件，其特征在于，所述对数据中心能源消耗建模包括对服务器系统能耗建模和制冷系统能耗建模，所述约束条件包括用户服务质量约束和服务器温度约束，在所述约束条件下，使得服务器系统能耗和制冷系统能耗之和最小。2.根据权利要求1所述绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，其特征在于，所述对服务器系统能耗建模的模型公式为：P=ΣjPj=Σj(a1Lj+a2mj)]]>其中，P为数据中心的服务器系统能耗，pj为一台服务器的工作负载即能耗，Lj为用户j的任务请求，mj为给用户j分配的服务器数量，a1为服务器CPU的边际能源消耗，a2为服务器除了CPU以外其它部件的能源消耗；所述对制冷系统能耗建模的模型公式为：C＝cfρ(TSP-Tc)其中，c为空气的比热容，f为空气流速,ρ为空气密度，TSP为数据中心机房室内温度，Tc为由空调进入服务器的冷空气温度。3.根据权利要求1所述绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，其特征在于，所述用户服务质量约束条件为：用户等待时间<＝Dj；所述服务器温度约束条件为服务器CPU温度<＝Tmax；其中Dj是服务等级协议中规定的用户平均响应时间上界，Tmax是服务器规定的最大CPU温度限制。4.根据权利要求3所述绿色数据中心温度感知的服务器管理策略，其特征在于，所述用户等待时间表示为Lj为用户j的任务请求，mj为给用户j分配的服务器数量，μ为任务的服务速率，s为服务器CPU的指令执行速率，Kj代表用户j任务请求中平均指令的个数；所述服务器CPU温度表示为Tc为进...

【专利技术属性】
技术研发人员：万剑雄，张然，张格菲，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15