面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法技术

本发明专利技术公开了面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，首先通过数据中心机房历史数据分别建立数据中心作业分配矩阵A、CRAC调控的动态能耗模型P

Job scheduling and air conditioning control for data center energy minimization

【技术实现步骤摘要】
面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法
本专利技术属于数据中心作业调度
，具体涉及一种面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法。
技术介绍
目前，大型数据中心能源使用效率(PowerUsageEffectiveness，PUE)约为1.5，普遍存在着能源浪费的问题，且大多数数据中心仍旧以风冷为主要制冷手段，如液冷和自由冷却等技术还未普遍使用。降低数据中心能耗、提升能源使用效率对于促进数据中心健康发展和减轻社会供电压力都具有重要意义。目前数据中心面临的主要能耗浪费问题归结为以下3点：(1)IT设备由于作业调度策略考虑目标单一，导致IT设备能耗浪费，且可能影响IT设备安全运行。(2)制冷设备为了应对数据中心的各种突发状况，通常温度设定的都比较低，导致过度制冷。(3)制冷设备通常是基于反馈控制的，根据IT设备温度进行调整，由于风冷的特性导致数据中心热耦合关系复杂，这样容易导致冷却滞后的问题，影响IT设备运行。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，达到降低数据中心能耗的目的。本专利技术采用以下技术方案：一种面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，首先通过数据中心机房历史数据分别建立数据中心作业分配矩阵A、CRAC调控的动态能耗模型PDC和数据中心温度预测模型；通过数据中心温度预测模型建立制冷设备设定温度与IT设备运行温度之间的热耦合联系，进行作业调度和制冷设备控制时保证数据中心机房的温度在约束条件之内，采用模拟退火算法通过调节CRAC状态和制冷设备整体调控使PDC最小化，降低数据中心的整体能耗。具体的，数据中心整体动态能耗模型PDC，有m台Server，k个制冷设备，表示为：PDC＝Pcrac(C)+Pserver(S+AT)其中，Pcrac为CRAC功耗，Pserver为Server功耗，C为CRAC状态矩阵，S为Servers目前状态矩阵，T为Task队列申请资源矩阵，A为作业分配矩阵。进一步的，作业分配矩阵A具体为：其中，n为作业数，Aij∈{0,1}，Aij＝1，表示第j个任务被分配到第i台服务器上。进一步的，服务器目前状态矩阵S具体为：其中，每台服务器用p个参数表示。进一步的，制冷设备状态矩阵C具体为：其中，tk表示第k台CRAC的设定温度，fk表示第k台CRAC鼓风机速率。具体的，数据中心温度预测模型为基于循环神经网络的数据中心温度预测模型，对每台服务器分别建立服务器入风口温度预测模型，使用[cpu，mem，tin，tout，tCRAC，f]数据样本训练模型，其中，cpu，mem，tin，tout分别表示当前服务器cpu，内存使用情况，入风和出风口温度，tCRAC，f表示机房CRAC组的设定温度和鼓风机速率。具体的，约束条件包括：且S+A′T＜＝S#Forecast(C′，S+A′T)＜T#其中，Aij∈{0,1}，m表示集群中服务器台数，n为作业数，S#表示所有服务器资源的最大限制，T#表示所有服务器入口温度的最大阈值，C′与A′表示调整后的矩阵C与A。与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：本专利技术一种面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，在预测的温度的约束下，同时进行作业调度和CRAC的控制，降低数据中心的整体能耗，提高能源使用效率。进一步的，根据数据中心服务器的运行状态和CRAC运行状态建立数据中心的能耗模型，相比与其他的只针对IT设备或CRAC的节能方法，我们建立的是数据中心整体的能耗模型，避免单一的调控顾此失彼，使得作业调度和CRAC调控有据可依。进一步的，通过温度预测模型建立制冷设备设定温度与IT设备运行温度之间的热耦合联系，进行作业调度和制冷设备控制时保证机房的温度在安全阈值之内，而且由于是基于预测的温度，可以通过设置一定的预测视野，避免出现热点、冷却滞后的问题。进一步的，设置的约束条件保证了作业分配和CRAC调控的合理，具体的约束条件为：保证作业可以被分配到一台或多台服务器上，保证每台服务器不会超出可用资源限制，保证作业分配和CRAC调控之后，温度预测在安全阈值之内。综上所述，本专利技术对作业调度和制冷设备进行整体调控的目的是使得数据中心整体能耗最低，避免单一的调控导致能耗此消彼长的情况；以温度预测模型建立两者之间的热耦合关系，然后再进行统一的调控，考虑预测的温度是否在温度阈值之下的约束条件，保证降低能耗且设备安全运行。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明图1为本专利技术系统框图；图2为本专利技术模拟退火算法流程图。具体实施方式本专利技术提供了一种面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调(CRACcomputerroomairconditioner)调控方法，通过数据中心机房历史数据建立温度预测模型实现温度预测，通过温度预测模型建立制冷设备设定温度与IT设备运行温度之间的热耦合联系，进行作业调度和制冷设备控制时保证机房的温度在安全阈值之内，而且由于是基于预测的温度，通过合理的预测视野的设置，避免出现热点、冷却滞后的问题。对作业调度和制冷设备进行整体调控的目的是使得数据中心整体能耗最低，避免单一的调控导致能耗此消彼长的情况；以温度预测模型建立两者之间的热耦合关系，然后再进行统一的调控，考虑预测的温度是否在温度阈值之下的约束条件，保证降低能耗且设备安全运行。请参阅图1，本专利技术一种面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调(CRAC)调控方法，包括数据中心、数据中心整体能耗模型、数据中心温度预测模型、作业调度策略和制冷系统配置策略，数据中心包括制冷设备和IT设备，数据中心将获取的数据分别发送至数据中心整体能耗模型和数据中心温度预测模型，数据中心整体能耗模型确定能耗估算最小的目标函数并发送至作业调度策略和制冷系统配置策略，数据中心温度预测模型确定温度预测在阈值以下的约束并发送至作业调度策略和制冷系统配置策略，作业调度策略和制冷系统配置策略对数据中心进行调控并将调控后的状态分别发送至数据中心整体能耗模型和数据中心温度预测模型。本专利技术面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调(CRAC)调控方法的具体步骤如下：S1、建立数据中心作业分配矩阵A和CRAC调控的动态能耗模型PDC；队列中作业(Task)申请资源矩阵T，具体为：其中，n为作业数，每个Task申请p种资源，假设所有作业的执行时间都相同，用常数L表示。服务器(Server)目前状态矩阵S，具体为：其中，m台服务器，每台服务器用p个参数表示，每个作业Task用相同个数的参数表示，只考虑作业申请资源为cpu和内存mem。制冷设备(CR本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，其特征在于，首先通过数据中心机房历史数据分别建立数据中心作业分配矩阵A、CRAC调控的动态能耗模型P

【技术特征摘要】
1.面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，其特征在于，首先通过数据中心机房历史数据分别建立数据中心作业分配矩阵A、CRAC调控的动态能耗模型PDC和数据中心温度预测模型；通过数据中心温度预测模型建立制冷设备设定温度与IT设备运行温度之间的热耦合联系，进行作业调度和制冷设备控制时保证数据中心机房的温度在约束条件之内，采用模拟退火算法通过调节CRAC状态和制冷设备整体调控使PDC最小化，降低数据中心的整体能耗。


2.根据权利要求1所述的面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，其特征在于，数据中心整体动态能耗模型PDC，有m台Server，k个制冷设备，表示为：
PDC＝Pcrac(C)+Pserver(S+AT)
其中，Pcrac为CRAC功耗，Pserver为Server功耗，C为CRAC状态矩阵，S为Servers目前状态矩阵，T为Task队列申请资源矩阵，A为作业分配矩阵。


3.根据权利要求2所述的面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控方法，其特征在于，作业分配矩阵A具体为：



其中，n为作业数，Aij∈{0,1}，Aij＝1，表示第j个任务被分配到第i台服务器上。


4.根据权利要求2所述的面向数据中心能耗最小化的作业调度和机房空调调控...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍卫国，徐一轩，赵东方，李祯华，康益菲，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61