一种云计算数据中心的空调智能调控方法、系统和介质技术方案

本申请提供了一种云计算数据中心的空调智能调控方法、系统和介质。该方法包括：通过服务器和空调资源信息提取属性分布信息，并结合采集的算力任务信息生成数据中心运行信息分布画像，再提取算力组动态运行特征信息和算力组子任务数据以及算力组制冷特征数据，并处理获得服务器组算力动态功耗数据，再结合算力组运载响应系数处理获得服务器组功耗热力数据，后与算力组制冷特征数据处理获得冷效调节系数对空调进行制冷调节；从而基于服务器和空调以及任务数据处理获得功耗和热力以及制冷的关联数据，再根据调节系数对空调进行方案调节，实现对服务器功耗热能与制冷之间冷效的数据化调节，提高对数据中心服务器制冷功效的调节精准度。节精准度。节精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种云计算数据中心的空调智能调控方法、系统和介质


[0001]本申请涉及大数据和服务器制冷
，具体而言，涉及一种云计算数据中心的空调智能调控方法、系统和介质。

技术介绍

[0002]目前随着云计算技术的普及，云计算数据中心的建设布局越来越广泛，而由于数据中心的算力提升以及服务器功能规模的扩大，数据中心服务器的热功率下的制冷调温功能显得尤为重要，而由于数据中心算力布局以及服务器容量规格和功率用途的差异性，导致服务器空调组件的适配调温存在不同要求，而且是根据服务器运行功率能耗的不同的动态调温，因此，为实现合理、节能、适配的调控服务器空调组件的制冷力，实现空调的低耗、合理、优化，如何实现数据中心服务器空调组件的精密性、智能化调控是体现数据中心服务器管理的智能化、系统科学性的关键，而目前该智慧技术存在空缺。
[0003]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种云计算数据中心的空调智能调控方法、系统和介质，可以根据云计算数据中心的服务器和空调信息数据以及时间内的算力任务数据进行处理获得各服务器组的功耗和热力数据以及对应制冷特征数据，再根据处理获得的制冷与功耗热力间的关系系数对空调进行方案调节，实现对服务器动态功耗热能状态与制冷能力之间的冷效的数据化智能调节，提高对数据中心服务器制冷功效的调节精准度。
[0005]本申请还提供了一种云计算数据中心的空调智能调控方法，包括以下步骤：
[0006]获取云计算数据中心的服务器群组资源信息和空调组资源信息，并对应提取服务器以及空调的属性分布信息；
[0007]采集所述云计算数据中心在预设时间段的算力任务信息，包括算力需求信息、资源流量信息以及任务峰值信息；
[0008]根据服务器以及空调的属性分布信息结合算力任务信息生成预设时间段数据中心运行信息分布画像；
[0009]根据所述数据中心运行信息分布画像提取各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息和对应算力组子任务数据以及算力组制冷特征数据；
[0010]根据所述算力组动态运行特征信息通过预设服务器算力功耗模型进行处理，获得服务器算力组的服务器组算力动态功耗数据；
[0011]根据所述算力组子任务数据处理获得算力组运载响应系数，并结合所述服务器组算力动态功耗数据通过预设服务器功耗热力模型进行计算处理，获得服务器组功耗热力数据；
[0012]根据所述各服务器算力组的所述服务器组功耗热力数据与所述算力组制冷特征数据并结合对应所述算力组运载响应系数输入预设服务器功热制冷调节模型中进行处理，
获得服务器算力组的冷效调节系数；
[0013]根据所述各服务器算力组的所述冷效调节系数的对应方案参数对各服务器算力组的空调进行制冷调节。
[0014]可选地，在本申请所述的云计算数据中心的空调智能调控方法中，所述获取云计算数据中心的服务器群组资源信息和空调组资源信息，并对应提取服务器以及空调的属性分布信息，包括：
[0015]获取云计算数据中心的服务器群组资源信息和空调组资源信息；
[0016]根据所述服务器组群资源信息提取服务器属性分布信息，包括服务器性能分布信息、服务器算力分布信息以及服务器功率能耗分布信息；
[0017]根据所述空调组资源信息提取空调属性分布信息，包括空调单元制冷配置参数信息和空调单元冷功分布信息。
[0018]可选地，在本申请所述的云计算数据中心的空调智能调控方法中，所述根据服务器以及空调的属性分布信息结合算力任务信息生成预设时间段数据中心运行信息分布画像，包括：
[0019]根据所述服务器性能分布信息、服务器算力分布信息以及服务器功率能耗分布信息，结合所述空调单元制冷配置参数信息和空调单元冷功分布信息生成数据中心硬件性能组织信息树；
[0020]根据所述数据中心硬件性能组织信息树与预设时间段的所述算力需求信息、资源流量信息以及任务峰值信息输入预设信息画像聚合模型中进行聚合处理，获得数据中心运行信息分布画像。
[0021]可选地，在本申请所述的云计算数据中心的空调智能调控方法中，所述根据所述数据中心运行信息分布画像提取各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息和对应算力组子任务数据以及算力组制冷特征数据，包括：
[0022]根据所述数据中心运行信息分布画像按照预设算力分配方式对服务器和空调单元进行配置分组，获得各预设服务器算力组；
[0023]根据所述数据中心运行信息分布画像提取所述各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息，以及对应算力组子任务数据和算力组制冷特征数据；
[0024]所述算力组子任务数据包括算力组运算流量数据和算力组运算容量包数据；
[0025]所述算力组制冷特征数据包括算力组制冷力数据和算力组制冷功率因子数据。
[0026]可选地，在本申请所述的云计算数据中心的空调智能调控方法中，所述根据所述算力组动态运行特征信息通过预设服务器算力功耗模型进行处理，获得服务器算力组的服务器组算力动态功耗数据，包括：
[0027]根据所述各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息提取服务器算力组中各子服务器的动态运行特征数据，包括子服务器动态能耗数据、子服务器运作负荷数据以及子服务器运行功率数据；
[0028]根据所述子服务器动态能耗数据、子服务器运作负荷数据以及子服务器运行功率数据通过预设服务器算力功耗模型进行计算处理，获得服务器算力组的服务器组算力动态功耗数据；
[0029]所述服务器组算力动态功耗数据的计算公式为：
[0030][0031]其中，H
t
为服务器组算力动态功耗数据，Y
Ai
、D
bi
、I
Gi
分别为服务器算力组的n个子服务器中第i个子服务器的子服务器动态能耗数据、子服务器运作负荷数据、子服务器运行功率数据，ε、γ、δ为预设特征系数。
[0032]可选地，在本申请所述的云计算数据中心的空调智能调控方法中，所述根据所述算力组子任务数据处理获得算力组运载响应系数，并结合所述服务器组算力动态功耗数据通过预设服务器功耗热力模型进行计算处理，获得服务器组功耗热力数据，包括：
[0033]根据所述算力组运算流量数据和算力组运算容量包数据进行处理获得算力组运载响应系数；
[0034]根据所述算力组运载响应系数结合所述服务器组算力动态功耗数据通过预设服务器功耗热力模型进行计算处理，获得服务器组功耗热力数据；
[0035]所述服务器组功耗热力数据的计算公式为：
[0036][0037][0038]其中，P
u
为服务器组功耗热力数据，r
τ
为算力组运载响应系数，w
k
、e
p
分别为算力组运算流量数据、算力组运算容量包数据，H
t
为服务器组算力动态功耗数据，Y
A...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云计算数据中心的空调智能调控方法，其特征在于，包括以下步骤：获取云计算数据中心的服务器群组资源信息和空调组资源信息，并对应提取服务器以及空调的属性分布信息；采集所述云计算数据中心在预设时间段的算力任务信息，包括算力需求信息、资源流量信息以及任务峰值信息；根据服务器以及空调的属性分布信息结合算力任务信息生成预设时间段数据中心运行信息分布画像；根据所述数据中心运行信息分布画像提取各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息和对应算力组子任务数据以及算力组制冷特征数据；根据所述算力组动态运行特征信息通过预设服务器算力功耗模型进行处理，获得服务器算力组的服务器组算力动态功耗数据；根据所述算力组子任务数据处理获得算力组运载响应系数，并结合所述服务器组算力动态功耗数据通过预设服务器功耗热力模型进行计算处理，获得服务器组功耗热力数据；根据所述各服务器算力组的所述服务器组功耗热力数据与所述算力组制冷特征数据并结合对应所述算力组运载响应系数输入预设服务器功热制冷调节模型中进行处理，获得服务器算力组的冷效调节系数；根据所述各服务器算力组的所述冷效调节系数的对应方案参数对各服务器算力组的空调进行制冷调节。2.根据权利要求1所述的云计算数据中心的空调智能调控方法，其特征在于，所述获取云计算数据中心的服务器群组资源信息和空调组资源信息，并对应提取服务器以及空调的属性分布信息，包括：获取云计算数据中心的服务器群组资源信息和空调组资源信息；根据所述服务器组群资源信息提取服务器属性分布信息，包括服务器性能分布信息、服务器算力分布信息以及服务器功率能耗分布信息；根据所述空调组资源信息提取空调属性分布信息，包括空调单元制冷配置参数信息和空调单元冷功分布信息。3.根据权利要求2所述的云计算数据中心的空调智能调控方法，其特征在于，所述根据服务器以及空调的属性分布信息结合算力任务信息生成预设时间段数据中心运行信息分布画像，包括：根据所述服务器性能分布信息、服务器算力分布信息以及服务器功率能耗分布信息，结合所述空调单元制冷配置参数信息和空调单元冷功分布信息生成数据中心硬件性能组织信息树；根据所述数据中心硬件性能组织信息树与预设时间段的所述算力需求信息、资源流量信息以及任务峰值信息输入预设信息画像聚合模型中进行聚合处理，获得数据中心运行信息分布画像。4.根据权利要求3所述的云计算数据中心的空调智能调控方法，其特征在于，所述根据所述数据中心运行信息分布画像提取各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息和对应算力组子任务数据以及算力组制冷特征数据，包括：根据所述数据中心运行信息分布画像按照预设算力分配方式对服务器和空调单元进
行配置分组，获得各预设服务器算力组；根据所述数据中心运行信息分布画像提取所述各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息，以及对应算力组子任务数据和算力组制冷特征数据；所述算力组子任务数据包括算力组运算流量数据和算力组运算容量包数据；所述算力组制冷特征数据包括算力组制冷力数据和算力组制冷功率因子数据。5.根据权利要求4所述的云计算数据中心的空调智能调控方法，其特征在于，所述根据所述算力组动态运行特征信息通过预设服务器算力功耗模型进行处理，获得服务器算力组的服务器组算力动态功耗数据，包括：根据所述各预设服务器算力组的算力组动态运行特征信息提取服务器算力组中各子服务器的动态运行特征数据，包括子服务器动态能耗数据、子服务器运作负荷数据以及子服务器运行功率数据；根据所述子服务器动态能耗数据、子服务器运作负荷数据以及子服务器运行功率数据通过预设服务器算力功耗模型进行计算处理，获得服务器算力组的服务器组算力动态功耗数据；所述服务器组算力动态功耗数据的计算公式为：其中，H
t
为服务器组算力动态功耗数据，Y
Ai
、D
bi
、I
Gi
分别为服务器算力组的n个子服务器中第i个子服务器的子服务器动态能耗数据、子服务器运作负荷数据、子服务器运行功率数据，ε、γ、δ为预设特征系数。6.根据权利要求5所述的云计算数据中心的空调智能调控方法，其特征在于，所述根据所述算力组子任务数据处理获得算力组运载响应系数，并结...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈振明，李凌云，李凌志，汤潮炼，
申请(专利权)人：广州豪特节能环保科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：