一种数据中心的节能控制管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数据中心的节能控制管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：采集数据中心处理数据信息，确定数据处理执行设备，获得设备处理特征及设备能耗信息，构建执行设备特征库；对数据进行多维度聚类，确定数据聚类标签；将数据聚类标签与执行设备特征库进行遍历匹配，获得数据－设备匹配关系；根据数据聚类标签确定数据约束条件，基于数据约束条件对数据－设备匹配关系进行寻优，获得节能优化方案，对数据中心各数据处理执行设备进行控制

【技术实现步骤摘要】
一种数据中心的节能控制管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种数据中心的节能控制管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在网络基础设施上传递
、
加速
、
展示
、
计算
、
存储数据信息
。
随着数据中心应用的广泛化，人工智能
、
网络安全等也相继出现，更多的用户都被带到了网络和手机的应用中
。
数据中心是由无数计算机硬件组成的，硬件设备数量庞大，但目前的设备管理方式不够灵活，所以还存在运行能耗较高的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种数据中心的节能控制管理方法及系统，用于解决现有技术中由于数据中心执行设备的管理方式不合理，导致执行设备能耗高的技术问题
。
[0004]本申请的第一个方面，提供了一种数据中心的节能控制管理方法，所述方法包括：采集数据中心处理数据信息，所述处理数据信息包括数据处理类型
、
数据来源；根据所述处理数据信息与数据中心的数据处理设备进行数据处理类型匹配，确定数据处理执行设备；对所述数据处理执行设备进行处理特征
、
能耗特征分析，获得设备处理特征及设备能耗信息，构建执行设备特征库；基于所述数据来源进行数据特征分析，获得待处理数据特征；根据所述待处理数据特征对数据进行处理类型
、
处理数据量
、<br/>处理能耗
、
处理时限性多维度聚类，确定数据聚类标签；利用所述数据聚类标签与所述执行设备特征库进行遍历匹配，获得数据－设备匹配关系；根据所述数据聚类标签中处理时限性，确定数据约束条件，基于所述数据约束条件以能耗最小为目标对所述数据－设备匹配关系进行寻优，获得节能优化方案；根据所述节能优化方案生成控制管理信息对数据中心各数据处理执行设备进行控制
。
[0005]本申请的第二个方面，提供了一种数据中心的节能控制管理系统，所述系统包括：处理数据信息采集模块，所述处理数据信息采集模块用于采集数据中心处理数据信息，所述处理数据信息包括数据处理类型
、
数据来源；数据处理执行设备确定模块，所述数据处理执行设备确定模块用于根据所述处理数据信息与数据中心的数据处理设备进行数据处理类型匹配，确定数据处理执行设备；执行设备特征库构建模块，所述执行设备特征库构建模块用于对所述数据处理执行设备进行处理特征
、
能耗特征分析，获得设备处理特征及设备能耗信息，构建执行设备特征库；待处理数据特征获得模块，所述待处理数据特征获得模块用于基于所述数据来源进行数据特征分析，获得待处理数据特征；数据聚类标签确定模块，所述数据聚类标签确定模块用于根据所述待处理数据特征对数据进行处理类型
、
处理数据量
、
处理能耗
、
处理时限性多维度聚类，确定数据聚类标签；数据－设备匹配关系获得模块，所述数据－设备匹配关系获得模块用于利用所述数据聚类标签与所述执行设备特征库进行遍历匹配，获得数据－设备匹配关系；节能优化方案获得模块，所述节能优化方案获得模块用于根据所述数据聚类标签中处理时限性
、
处理能耗，确定数据约束条件，基于所述数据
约束条件以能耗最小为目标对所述数据－设备匹配关系进行寻优，获得节能优化方案；执行设备控制模块，所述执行设备控制模块用于根据所述节能优化方案生成控制管理信息对数据中心各数据处理执行设备进行控制
。
[0006]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0007]本申请提供的一种数据中心的节能控制管理方法，涉及数据处理
，通过采集数据中心处理数据信息，确定数据处理执行设备，构建执行设备特征库，对数据进行多维度聚类，确定数据聚类标签，将数据聚类标签与执行设备特征库进行遍历匹配，获得数据－设备匹配关系，根据数据聚类标签确定数据约束条件，对数据－设备匹配关系进行寻优，获得节能优化方案，对数据中心各数据处理执行设备进行控制，解决了现有技术中由于数据中心执行设备的管理方式不合理，导致执行设备能耗高的技术问题，实现了通过优化数据中心执行设备的管理方式，降低执行设备能耗的技术效果
。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0009]图1为本申请实施例提供的一种数据中心的节能控制管理方法流程示意图；
[0010]图2为本申请实施例提供的一种数据中心的节能控制管理方法中确定数据聚类标签的流程示意图；
[0011]图3为本申请实施例提供的一种数据中心的节能控制管理方法中获得数据－设备匹配关系的流程示意图；
[0012]图4为本申请实施例提供的一种数据中心的节能控制管理系统结构示意图
。
[0013]附图标记说明：处理数据信息采集模块
11
，数据处理执行设备确定模块
12
，执行设备特征库构建模块
13
，待处理数据特征获得模块
14
，数据聚类标签确定模块
15
，数据－设备匹配关系获得模块
16
，节能优化方案获得模块
17
，执行设备控制模块
18。
具体实施方式
[0014]本申请提供了一种数据中心的节能控制管理方法，用于解决现有技术中由于数据中心执行设备的管理方式不合理，导致执行设备能耗高的技术问题
。
[0015]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整的描述
。
显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0016]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施
。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程
、
方法
、
系统
、
产品或服务器不必限于
清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数据中心的节能控制管理方法，其特征在于，所述方法包括：采集数据中心处理数据信息，所述处理数据信息包括数据处理类型
、
数据来源；根据所述处理数据信息与数据中心的数据处理设备进行数据处理类型匹配，确定数据处理执行设备；对所述数据处理执行设备进行处理特征
、
能耗特征分析，获得设备处理特征及设备能耗信息，构建执行设备特征库；基于所述数据来源进行数据特征分析，获得待处理数据特征；根据所述待处理数据特征对数据进行处理类型
、
处理数据量
、
处理能耗
、
处理时限性多维度聚类，确定数据聚类标签；利用所述数据聚类标签与所述执行设备特征库进行遍历匹配，获得数据－设备匹配关系；根据所述数据聚类标签中处理时限性，确定数据约束条件，基于所述数据约束条件以能耗最小为目标对所述数据－设备匹配关系进行寻优，获得节能优化方案；根据所述节能优化方案生成控制管理信息对数据中心各数据处理执行设备进行控制
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据处理执行设备进行处理特征
、
能耗特征分析，获得设备处理特征及设备能耗信息，构建执行设备特征库，包括：获得数据处理执行设备的设备属性
、
设备配置参数，根据所述设备属性
、
设备配置参数，得到设备理论处理数据信息，其中包括数据处理类型
、
处理任务
、
处理数据量；对所述数据处理执行设备进行监测数据提取，根据提取的监测记录数据进行执行任务类型
、
执行运算速度
、
执行结果评价分析，确定执行数据特征；根据所述监测记录数据对各执行任务能耗计算，获得各数据类型任务执行能耗；根据所述执行数据特征与设备理论处理数据信息进行偏差量计算，获得设备配置参数的损失值；建立所述数据处理执行设备
、
执行数据特征
、
各数据类型任务执行能耗
、
设备配置参数的损失值之间的映射关系，构建所述执行设备特征库
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述数据来源进行数据特征分析，获得待处理数据特征，包括：基于所述数据来源，确定数据来源属性，所述数据来源属性包括固定性属性
、
随机性属性；对所述固定性属性的数据来源进行数据参数类型及其更新时间特征分析，获得固定数据来源特征；对所述随机性属性的数据来源进行数据参数类型及数据量特征分析，获得随机性来源特征；分别对所述固定数据来源特征
、
随机性来源特征进行任务处理要求分析，获得任务处理要求，所述任务处理要求包括处理任务类型
、
处理数据量
、
处理时限要求；基于所述固定数据来源特征
、
随机性来源特征以及对应的任务处理要求，获得所述待处理数据特征
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述待处理数据特征对数据进行处理类型
、
处理数据量
、
处理能耗
、
处理时限性多维度聚类，确定数据聚类标签，包括：
根据所述待处理数据特征，确定处理任务类型，对所述处理任务类型进行分类，确定任务类型聚类中心点；基于所述任务类型聚类中心点对所述待处理数据特征进行聚类，获得任务类型聚类结果；基于所述任务类型聚类结果，根据各数据类型任务执行能耗，确定各聚类任务能耗信息；根据所述处理数据量，设定数据量等级阈值，利用数据量等级阈值对待处理数据特征进行聚类，获得数据量聚类结果；基于所述数据量聚类结果，根据所述各聚类任务能耗信息，计算各任务的处理能耗，确定能耗等级阈值，基于所述能耗等级阈值对所述待处理数据特征进行聚类，获得能耗聚类结果；根据待处理数据特征的处理时限要求特征，获得时限阈值，基于所述时限阈值确定时限要求聚类中心；利用所述时限要求聚类中心对所述待处理数据特征进行聚类，获得时限聚类结果；基于各聚类结果，生成聚类标签对待处理数据进行标记
。5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述数据聚类标签与所述执行设备特征库进行遍历匹配，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，
申请(专利权)人：无锡尚航数据有限公司，
类型：发明
国别省市：