具有功耗意识的数据中心应用服务调度方法技术

本发明专利技术公开了一种具有功耗意识的数据中心应用服务调度方法，包括：Ｓ１：获取当前数据中心中所有节点服务器的状态，以及应用服务在节点的分布和资源占用情况；Ｓ２：利用历史日志数据和当前应用负载情况，采用多尺度时间序列回归分析方法对数据中心的每个应用服务负载进行预测；Ｓ３：根据预测的负载和当前应用负载情况，进行具有功耗意识的应用服务调度优化计算；Ｓ４：依据应用服务调度优化计算结果，对节点进行管理，对应用服务进行调度。本发明专利技术通过对服务器负载进行统一监控和统一管理，来选择服务的执行节点和调整节点的运行状态，从而有效降低整个数据中心的能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机
的应用服务调度方法，具体涉及一种具有功耗意识的 数据中心应用服务调度方法。
技术介绍
随着能源危机、全球气候变暖等环境问题的加重，人们已经认识到处理能耗问题 的严重性和紧迫性。作为企业能耗大户的数据中心的能耗管理问题已经突现出来，数据中 心能耗需求的增长速度越来越明显，数据中心开始凸显能耗危机。例如，深圳某银行系统的 信息中心机房(建筑面积4000平方米，在用面积2000平方米)，一年的电费达到了 800万元 人民币，约合0. 4万元/平米/年(单位面积电费)。调查显示，对于一般中低密度的企业数 据中心(EDC)，每年的单位面积电费大约在0. 4-1万元人民币之间，对于一般的互联网数据 中心(IDC)，单位面积电费则在0.8-1. 5万元之间。一个长期满负荷运行的、功率为IkW的 服务器，每年的耗电量为8760kWh，服务器在实际运行负荷下的功耗，约为满载的40%-60%， 但同时为服务器提供环境的机房设备所消耗的电能，则可能是服务器能耗的2-3倍。在一 个典型的数据中心中，空调系统消耗45%的电能，UPS供配电系统消耗对％的电能，照明系 统消耗1%的电能，IT得到的电能仅占30%。据广东省电信规划设计院提供的数据，深圳地 区大型IDC机房的空调系统全年耗电平均占IDC总耗电的45% (2008年数据)。事实上，数据中心电力不足和电费高昂已经成为全球化的问题。据专家预测，至 2012年年底，全球近一半的数据中心将无法拥有足够的能源和冷却装置，用以支持高密度 的服务器和存储设备。而到2011年，数据中心1/3以上的预算将是环境成本。我们对 深圳市各企业的访问调查结果显示6 的被访企业认为，其数据中心面临着诸如散热、供 电、成本等问题；23%的被访企业认为，其数据中心供电和散热能力不足，限制了 IT基础设 施扩展，或无法部署高密度计算设备；有19%的被访企业认为，其数据中心的耗电量太大， 费用无法负担；有17%的被访企业认为，机房温度过高，影响了计算设备的稳定运行。数据中心的软硬件提供商、企业和机构本身、政府等都开始从不同层面致力于降 低数据中心的能耗问题。2007年2月，由AMD、HP、Sun和IBM发起成立了绿色网格(The Green Grid)组织，旨在协助企业降低数据中心不断增长的功耗和散热成本。绿色网格组 织希望通过制定和宣传数据中心运营、构建与设计方面的最佳实践，优化数据中心和其它 IT设施的能源使用模式，并与其它组织协作，共同制定与平台无关的能耗管理标准、测量 方法、工艺及新技术，以不断改进全球数据中心的高能效表现。作为数据中心的用户，企业 和机构的管理层也已经开始认为，数据中心的节能降耗指标是采购数据中心设备及软件 时需要优先考虑的因素之一。总之，“绿色数据中心”的概念已经从“起点”升至了“沸点”，无论是从芯片级入手 提升服务器性能，还是改进基础软件架构效率，或者是改善机房基础设施环境。金融、电信、 能源三大行业的被访企业对“绿色数据中心”的认知度和认同度明显高于总行业的平均值， 其中金融和电信均为阳％，高出平均值12个百分点；能源为53%，高出平均值10个百分点。然而，不管是从技术方面还是市场方面，国内外数据中心能耗管理还处于早期阶段，但人们 对于节约能源和保护环境的迫切需求又要求数据中心在能耗管理方面有较大的改善和提尚ο
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，以解决 数据中心能耗较大的问题。本专利技术的技术方案如下一种，包括Sl 获取当前数据中心中所有节点服务器的状态，以及应用服务在节点的分布和 资源占用情况；S2:利用历史日志数据和当前应用负载情况，采用多尺度时间序列回归分析方法 对数据中心的每个应用服务负载进行预测；S3:根据预测的负载和当前应用负载情况，进行具有功耗意识的应用服务调度优化计算；S4 依据应用服务调度优化计算结果，对节点进行管理，对应用服务进行调度。所述的，其中，步骤Sl具体包括5101获取集群中所有节点的主要硬件信息；5102获取集群中所有节点的状态；5103统计处于各状态的节点总数；5104获取各节点的资源利用情况。所述的，其中，步骤S2具体包括5201选择历史日志数据作为初始时间序列回归分析输入数据，并设定最大匹配尺度 层数；5202逐尺度对每一个应用服务的历史序列数据进行时间序列回归分析；S203:每尺度下，采用多种时间序列回归分析方法进行分析，选择误差最小的回归模型 作为当前尺度的预测模型；S204:用当前时间序列输入数据减去当前预测模型预测数据作为下一尺度的时间序列 回归分析输入数据；S205:检查当前匹配误差是否小于设定的误差上限，如果是，转入步骤S206，如果否， 转入步骤S207 ；5206检查当前匹配尺度层数是否小于设定的最大匹配尺度层数，如果是，将当前匹配 尺度层数加1，然后转入步骤204，如果否，转入步骤S207 ；5207检查当前所有的应用是否预测完，如果是，转入步骤S3，如果否，转入步骤S201。所述的，其中，步骤S203具体包括如 下步骤A 每一尺度下，采用多种时间序列回归模型进行负载预测； B 计算各模型预测结果的绝对误差；C 选择相对误差最小的一个模型，作为当前尺度的最终预测模型。6所述的，其中，步骤S3具体包括 S301 根据预测模型逐应用服务进行一段时间内的负载预测；S302:计算I个预测时间段内的CPU占用率炳}仏，内存占用率㈣)仏，存储占用率㈨丨i,故障节点发生量柄记；5303根据预测负载值估计第j个应用服务所需的节点总数；5304找出节点的热启动时间点集和休眠时间点集~。所述的，其中，步骤S304具体包括 a 依据步骤S303计算第个应用服务在时间段,所需的节点总数I / ,将计算结果与该应用服务在上一时间段 -1的计算节点总数服J进行比较，若爾/大于Nd J ,则转 入b，反之，转入c ；b 比较第j个应用服务在时间段『所需的节点总数JW/与当前工作的节点数 的大小，若Mf/大于AZwrt，则表示需要启动新的节点，计算,时刻需要启动的新节点数 Md ^ - Nwiirk的值，将当前时间段i和当前时间段,需要启动的新节点数作为一个二元元 素(！, Nd/ - Fwfe )加入集合Sj，将当前工作结点总数Nmrk设置为厕/ ,转入d ；c 计算时间段 +1之后的连续Γ个时间段内分别所需的节点数，计算所得的Γ个结 果都加入集合[1,/Π ,并与进行比较，若脇/小于集合中的所有值，则表示确实可以进行节点休眠，找出{厕i+1+/}的最小值ΜΛ，计算ι.时刻需要休眠的 节点数^rt-Mft ；将当前时间段 和当前时间段ι需要休眠的节点数作为一个二元元素 (Nmrk — Ndk )}加入集合~ ,转入d ； d 判断当前时间段i是否小于M ,如果是，使i=i+l，然后转入a ；否则，转入e ； e 假定热启动的预热时间为p，遍历热启动时间点集S/ ,将第一维的值减-使得记录的是第j个应用服务需要热启动节点的实际启动时间。所述的，其中，步骤S4具体包括5401依据步骤S3的结果，每隔采样时间逐应用服务进行节点调度；5402依据步骤S3的结果，进行热启动节点、休眠节点调度、故障节点调度。所述的，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种具有功耗意识的数据中心应用服务调度方法，其特征在于，包括：　Ｓ１：获取当前数据中心中所有节点服务器的状态，以及应用服务在节点的分布和资源占用情况；　Ｓ２：利用历史日志数据和当前应用负载情况，采用多尺度时间序列回归分析方法对数据中心的每个应用服务负载进行预测；　Ｓ３：根据预测的负载和当前应用负载情况，进行具有功耗意识的应用服务调度优化计算；Ｓ４：依据应用服务调度优化计算结果，对节点进行管理，对应用服务进行调度。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：文高进，冯圣中，樊建平，贝振东，赵娟娟，杨念，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]