大型机房能耗调控方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于人工智能技术领域，本发明专利技术提供了一种大型机房能耗调控方法及装置，大型机房能耗调控方法包括：获取大型机房中每个机柜中的所有服务器的总功率、每个机柜中部署的虚拟化可调度单元的数量以及每个机柜的进风口温度，所述虚拟化可调度单元包括：POD、容器及/或虚拟机；根据所述总功率、虚拟化可调度单元的数量、进风口温度以及预设的人工神经网络模型调控每个机柜的能耗。本发明专利技术所提供的大型机房能耗调控方法及装置，可降低机柜进风口温度，消除局部热点；进而可以调整机房空调的冷量供应，降低大型机房的总体能耗。

Energy consumption control method and device of large machine room

【技术实现步骤摘要】
大型机房能耗调控方法及装置
本专利技术涉及区块链
，尤其是涉及区块链技术在金融领域的应用，具体涉及一种大型机房能耗调控方法及装置。
技术介绍
一个数据中心的能耗由如下两部分组成：IT设备的能耗和其它辅助设备的能耗。表征数据中心能效水平的参数是PUE，它的定义是一个数据中心的总能耗与IT设备的能耗的比值。在数据中心其它辅助设备能耗中，制冷设备的能耗占大部分。随着云计算技术的迅猛发展，作为云计算的物理平台，全球范围内的数据中心也得到了前所未有的发展。而迅速增长的数据中心数目也给运营商带来了巨大的能耗开销。大型数据中心的能耗在逐年保持增长。
技术实现思路
本专利技术属于人工智能
，针对现有技术中的问题，本专利技术提供的大型机房能耗调控方法及装置，在降低大型机房内制冷设备能耗的同时，也可降低了机房内IT设备能耗，从而实现两方面的节能，另外也有助于大型机房内IT设备的使用寿命的延长。为解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：第一方面，本专利技术提供一种大型机房能耗调控方法，包括：获取大型机房中每个机柜中的所有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大型机房能耗调控方法，其特征在于，包括：/n获取大型机房中每个机柜中的所有服务器的总功率、每个机柜中部署的虚拟化可调度单元的数量以及每个机柜的进风口温度，所述虚拟化可调度单元包括：POD、容器及/或虚拟机；/n根据所述总功率、虚拟化可调度单元的数量、进风口温度以及预设的人工神经网络模型调控每个机柜的能耗。/n

【技术特征摘要】
1.一种大型机房能耗调控方法，其特征在于，包括：
获取大型机房中每个机柜中的所有服务器的总功率、每个机柜中部署的虚拟化可调度单元的数量以及每个机柜的进风口温度，所述虚拟化可调度单元包括：POD、容器及/或虚拟机；
根据所述总功率、虚拟化可调度单元的数量、进风口温度以及预设的人工神经网络模型调控每个机柜的能耗。


2.根据权利要求1所述的大型机房能耗调控方法，其特征在于，所述人工神经网络模型通过如下步骤生成：
根据所述虚拟化可调度单元的数量确定所述人工神经网络模型的输入层的节点数量；
根据所述每个机柜中的所有服务器的总功率以及所述每个机柜的进风口温度计算所述输入层的矢量元素值；
根据预设的训练约束条件确定所述人工神经网络模型的隐含层的节点数量、输出层节点数量；
利用人工神经网络算法，根据所述输入层的节点数量、所述输入层的矢量元素值、隐含层的节点数量以及输出层节点数量生成所述人工神经网络模型的初始模型；
根据预设的训练约束条件，对所述人工神经网络模型的初始模型进行训练，以生成每个机柜的所述人工神经网络模型；所述预设的训练约束条件包括：所述进风口温度达到预设温度范围及/或训练次数达到预设值。


3.根据权利要求2所述的大型机房能耗调控方法，其特征在于，所述根据所述总功率、虚拟化可调度单元的数量、进风口温度以及预设的人工神经网络模型调控每个机柜的能耗，包括：
将所述每个机柜的进风口温度与所述预设温度范围进行对比，以生成输入序列；
遍历所述输入序列中每个机柜中的虚拟化可调度单元的组合，并将所述组合输入至对应机柜的人工神经网络模型，以生成能耗调控结果。


4.根据权利要求3所述的大型机房能耗调控方法，其特征在于，所述能耗调控结果包括：所述能耗调控结果在预设温度范围，且所述能耗调控结果对应的总功率达到预设范围。


5.根据权利要求1所述的大型机房能耗调控方法，其特征在于，还包括：以预设时间周期更新所述人工神经网络模型。


6.一种大型机房能耗调控装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取大型机房中每个机柜中的所有服务器的总功率、每个机柜中部署的虚拟化可调度单元的数量以及每个机柜的进风口温度...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11