数据中心能耗调度处理方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明提供了一种数据中心能耗调度处理方法及装置，该方法包括：获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度；依据获取的资源利用率和/或环境温度对数据中心能耗进行调度，通过本发明，解决了相关技术中存在对数据中心的能耗减少处理不全面，导致数据中心能耗利用效率不高的问题，进而达到了不仅能够实现负载分配的能耗调度，而且在一定程度上有利地降低了数据中心制冷设备能耗的效果。
【专利说明】数据中心能耗调度处理方法及装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种数据中心能耗调度处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着企业对云计算所提供的信息处理能力需求的增长，可以想象数据中心将会像 发电厂一样成为不可缺少的公共基础设施。这一趋势从各地纷纷立项开始建设的数据中心 数量就可以得到验证，同时新建的数据中心规模迅速扩张，计算密度以及能量需求(包括制 冷设施与计算设备)也快速增长。从现有的数据中心的运营数据中可以看出，能量供应的开 支逐渐成为数据中心运营过程中的主要支出之一，如何减少不必要的能源开销，提高现有 设备的能量利用效率，降低整个数据中心的能源开支，进而减少温室气体排放保护环境。
[0003] 在相关技术中，对数据中心能量使用效率的研究，主要集中在如何通过虚拟化技 术来降低计算能耗。基于虚拟机在计算资源的整合以及计算任务的迁移等方面的特性，互 联网数据中心（InternetDataCenter,简称为IDC)预测近年将会第一次有超过50%的企 业应用运行在虚拟机中，同时每年将有超过23%的出厂服务器支持虚拟化技术，即这些出 厂的服务器将会预安装虚拟机监视器。可以预见虚拟化技术将会成为未来企业应用的重要 基础。对于数据中心节能管理而言，虚拟化技术也是重要的组成部分。
[0004] 在对数据中心能量使用效率的研究集中在如何通过虚拟化技术来降低计算能耗 时，主要依据服务器间的负载均衡，然而影响数据中心的热量分布还涉及多方面因素，在相 关技术并不存在对数据中心的热量分布进行统一考虑的技术处理。
[0005] 因此，在相关技术中存在对数据中心的能耗减少处理不全面，导致数据中心能耗 利用效率不高的问题。
【发明内容】
[0006] 本发明提供了一种数据中心能耗调度处理方法及装置，以至少解决在相关技术中 存在对数据中心的能耗减少处理不全面，导致数据中心能耗利用效率不高的问题。
[0007] 根据本发明的一个方面，提供了一种数据中心能耗调度处理方法，包括：获取数据 中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度；依据获取的所述资源利用率和/或环 境温度对所述数据中心能耗进行调度。
[0008] 优选地，依据获取的所述环境温度对所述数据中心能耗进行调度包括：判断在预 定的时间段内获取的所述一个或多个机柜中最高的环境温度是否有降低；在判断结果为是 的情况下，提高所述数据中心制冷设备的供气温度。
[0009] 优选地，依据获取的所述资源利用率及所述环境温度对所述数据中心能耗进行调 度包括：依据获取的所述资源利用率及所述环境温度确定负载分配机柜；依据确定的所述 负载分配机柜对所述数据中心能耗进行调度。
[0010] 优选地，依据获取的所述资源利用率及所述环境温度确定所述负载分配机柜包 括：确定获取的所述一个或多个机柜的资源利用率及所述环境温度为样品值；依据所述样 品值，预测在所述一个或多个机柜新增负载后所述一个或多个机柜的资源利用率预测值及 环境温度预测值；确定在所述资源利用率预测值不过载的情况下，所述环境温度预测值最 小对应的机柜为负载分配机柜。
[0011] 优选地，在确定在所述资源利用率预测值不过载的情况下，所述环境温度预测值 最小对应的机柜为所述负载分配机柜之后，还包括：统计在新增负载后实际获取的所述一 个或多个机柜的资源利用率及环境温度值与所述预测资源利用率及所述环境温度预测值 之间的误差；依据所述误差更新所述样品值。
[0012] 根据本发明的另一方面，提供了一种数据中心能耗调度处理装置，包括：获取模 块，用于获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度；调度模块，用于依据 获取的所述资源利用率和/或环境温度对所述数据中心能耗进行调度。
[0013] 优选地，所述调度模块包括：判断单元，用于判断在预定的时间段内获取的所述一 个或多个机柜中最高的环境温度是否有降低；提高单元，用于在上述判断单元的判断结果 为是的情况下，提高所述数据中心制冷设备的供气温度。
[0014] 优选地，所述调度模块包括：确定单元，用于依据获取的所述资源利用率及所述环 境温度确定负载分配机柜；调度单元，用于依据确定的所述负载分配机柜对所述数据中心 能耗进行调度。
[0015] 优选地，所述确定单元包括：第一确定子单元，用于确定获取的所述一个或多个机 柜的资源利用率及所述环境温度为样品值；预测子单元，用于依据所述样品值，预测在所述 一个或多个机柜新增负载后所述一个或多个机柜的资源利用率预测值及环境温度预测值； 第二确定子单元，用于确定在所述资源利用率预测值不过载的情况下，所述环境温度预测 值最小对应的机柜为负载分配机柜。
[0016] 优选地，所述确定单元还包括：统计子单元，用于统计在新增负载后实际获取的所 述一个或多个机柜的资源利用率及环境温度值与所述预测资源利用率及所述环境温度预 测值之间的误差；更新子单元，用于依据所述误差更新所述样品值。
[0017]通过本发明，采用获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度； 依据获取的所述资源利用率和/或环境温度对所述数据中心能耗进行调度，解决了相关技 术中存在对数据中心的能耗减少处理不全面，导致数据中心能耗利用效率不高的问题，进 而达到了不仅能够实现负载分配的能耗调度，而且在一定程度上有利地降低了数据中心制 冷设备能耗的效果。
【专利附图】
【附图说明】
[0018] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0019] 图1是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理方法的流程图；
[0020] 图2是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置的结构框图；
[0021] 图3是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24的优选结 构框图一；
[0022] 图4是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24的优选结 构框图二；
[0023] 图5是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24中确定单 元42的结构框图；
[0024] 图6是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24中确定单 元42的优选结构框图；
[0025] 图7是根据本发明实施例的机架中各机柜的状态示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的 情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0027] 在本实施例中提供了一种数据中心能耗调度处理方法，图1是根据本发明实施例 的数据中心能耗调度处理方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
[0028] 步骤S102,获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度，其中，该 环境湿度可以为该一个或多个机柜的入口温度；
[0029] 步骤S104,依据获取的资源利用率和/或环境温度对数据中心能耗进行调度。
[0030] 通过上述步骤，通过对数据中心能耗利用不仅考虑服务器间负载均衡因素，而且 考虑整个数据中心的环境温度因素，相对于相关技术中仅涉及片面的影响因素，不仅解决 了相关技术中存在对数据中心的能耗减少处理不全面，导致数据中心能耗利用效率不高的 问题，进而达到了不仅能够实现负载分配的能耗调度，而且在一定程度上有利地降低了数 据中心制冷设备能耗的效果。
[0031] 依据获取的环境温度（以机柜的入口温度为例进行说明）对数据中心能耗进行调 度时，判断在预定的时间段内获取的一个或多个机柜中最高的环境温度是否有降低；在判 断结果为是的情况下，提高数据中心制冷设备的供气温度，即通过提高制冷设备的供气温 度，从而有效降低制冷设备的能耗，在一定程度上降低数据中心的能耗开销。
[0032] 依据获取的资源利用率及环境温度对数据中心能耗进行调度时，还包括对各个机 柜的负载进行分配处理，例如，可以依据获取的资源利用率及环境温度确定负载分配机柜 (即新增负载对应的机柜);依据确定的该负载分配机柜对数据中心能耗进行调度，即使得新 增的负载分配机柜为分配负载最为合理的一个机柜（即负载最少的一个机柜)，不至于将一 个新增负载分配到要过载的机柜中，而负载少的机柜又处于资源浪费的状态。
[0033] 较优地，依据获取的资源利用率及环境温度确定负载分配机柜可以采用以下处 理，先确定获取的一个或多个机柜的资源利用率及环境温度为样品值，即记录机柜的当前 状态，并将该当前状态作为预测模块进行负载分配的样品；基于该样品值，预测在一个或 多个机柜新增负载后一个或多个机柜的资源利用率预测值及环境温度预测值，即预测将新 增负载分配到各个机柜上时，对新的热量分布产生的影响，即得到各个机柜可能的新状态； 确定在资源利用率预测值不过载的情况下，环境温度预测值最小对应的机柜为负载分配机 柜，即选择在新状态下最高入口温度最小对应的那个机柜为最优的负载分配机柜。
[0034] 为了提高预测的精确度，在确定在资源利用率预测值不过载的情况下，环境温度 预测值最小对应的机柜为负载分配机柜之后，同时也需要收集真实的数据反馈，即获取将 新增负载分配到上述最优的负载分配机柜后，实际各个机柜的资源利用率及环境温度，而 后，依据实际获取到的数据统计在新增负载后实际获取的一个或多个机柜的资源利用率及 环境温度值与预测资源利用率及环境温度预测值之间的误差；再依据误差更新上述用于预 测模拟决策的样品值。
[0035] 在本实施例中还提供了一种数据中心能耗调度处理装置，该装置用于实现上述实 施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语"模块"可以实现 预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现， 但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0036] 图2是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置的结构框图，如图2所示， 该装置包括获取模块22和调度模块24,下面对该装置进行说明。
[0037] 获取模块22,用于获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度； 调度模块24,连接至上述获取模块22,用于依据获取的资源利用率和/或环境温度对数据 中心能耗进行调度。
[0038] 图3是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24的优选结 构框图一，如图3所示，该调度模块24包括判断单元32和提高单元34,下面对该调度模块 24进行说明。
[0039] 判断单元32,用于判断在预定的时间段内获取的一个或多个机柜中最高的环境温 度是否有降低；提高单元34,连接至上述判断单元32,用于在上述判断单元32的判断结果 为是的情况下，提高数据中心制冷设备的供气温度。
[0040] 图4是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24的优选结 构框图二，如图4所示，该调度模块24包括确定单元42和调度单元44,下面对该调度模块 24进行说明。
[0041] 确定单元42,用于依据获取的资源利用率及环境温度确定负载分配机柜；调度单 元44,连接至上述确定单元42,用于依据确定的负载分配机柜对数据中心能耗进行调度。
[0042] 图5是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24中确定单 元42的结构框图，如图5所示，该确定单元42包括第一确定子单元52、预测子单元54和第 二确定子单元56,下面对该确定单元42进行说明。
[0043] 第一确定子单元52,用于确定获取的一个或多个机柜的资源利用率及环境温度为 样品值；预测子单元54,连接至上述第一确定子单元52,用于依据上述样品值，预测在一个 或多个机柜新增负载后一个或多个机柜的资源利用率预测值及环境温度预测值；第二确定 子单元56,连接至上述预测子单元54,用于确定在资源利用率预测值不过载的情况下，环 境温度预测值最小对应的机柜为负载分配机柜。
[0044] 图6是根据本发明实施例的数据中心能耗调度处理装置中调度模块24中确定单 元42的优选结构框图，如图6所示，该确定单元42除包括图5所示的所有模块外，还包括 统计子单元62和更新子单元64,下面对该确定单元42进行说明。
[0045] 统计子单元62,连接至上述第二确定子单元56,用于统计在新增负载后实际获取 的一个或多个机柜的资源利用率及环境温度值与预测资源利用率及环境温度预测值之间 的误差；更新子单元64,连接至上述统计子单元62,用于依据上述误差更新上述样品值。
[0046] 基于相关技术中，数据中心机柜的分布是冷、热走廊相间的布局方式，制冷设备提 供的冷风从"冷走廊"的地下通过有缝的地板吹上来(一般数据中心的地板与地面之间都会 有隔空的一层用于冷空气的流通)，从机柜的前罩入口进去，与机柜内的热空气混合后从机 柜后方排出，带走相应的热量，因此机柜的后方的走廊就是"热走廊"，这些"热风"大部分都 会被制冷设备从顶部吸走，但是也会有少部分飘逸到"冷走廊"，从而影响机柜当中的工作 站的入口温度。一般而言，工作站的温度应该小于设备供应商所指定的某个温度，才算是在 安全的工作环境，例如，对所用到的小型数据中心而言该温度可以为32摄氏度，不同的工 作站设备会有不同的安全工作温度。同时工作站的入口温度也与其当前的工作负荷有关， 工作负荷越大其产生的热量也越多，而"冷风"所能带走的热量是一定的；另外工作站制造 材质的不同也会有不同的导热属性。
[0047] 因此，数据中心各个机架以至各个机柜的入口温度都会各不相同，而以往的云计 算资源调度管理系统仅考虑了各个服务器间的负载均衡问题，或是仅仅从虚拟机整合的角 度来减少云数据中心的能耗开销，而忽略了数据中心热量分布的不均衡带来的制冷能耗的 浪费。在本实施例中通过对数据中心负载的智能调度，使得数据中心的热量分布达到均衡， 从而可以调高制冷设备的供气温度，进而降低制冷能耗的开销。因为目前为了保证数据中 心所有设备的安全运行，制冷设备的供气温度都是与当前数据中心最高机柜入口温度相 关，因此当数据中心的最高机柜入口温度降低时，就可以适当的提高供气温度，进而降低制 冷设备的能耗。
[0048] 针对相关技术中，数据中心中热量分布不均衡而导致制冷能耗过大的问题，在本 实施例中提供了一种基于热量感知的负载调度方法，使得数据中心的热量分布尽可能达到 均衡，从而使得制冷设备的供气温度得以适当提高，进而减少制冷能耗的开销。
[0049] 该基于热量感知的云数据中心节能方法，包括以下步骤：
[0050] 步骤S1，数据中心的物理环境监控：比如，热量的分布、制冷设备运行情况。监测 数据中心中各个机架入口和机柜中每个工作站的入口温度。若监测数据显示室内温度升高 到某一预定警报值，则通过网络自动给相关人员发送提醒和警报信息，让其及时采取措施 避免计算设备长时间工作在高温环境下而影响使用年限；且管理者通过制冷设备的运行数 据对设备是否正常运行进行快速判断。此外，还将收集到的这些信息进行网络集中存储，并 为这些数据提供开放的接口；
[0051] 步骤S2,数据中心层基于热量感知的负载调度策略：基于神经网络算法的模型， 通过对历史数据的学习与建模，找到各个机架总负载与其入口温度的关系，进而通过模型 预测新到负载分配到不同机架上的工作站将会带来的热量分布，通过比较各个热量分布结 果，选取最优热量分布结果来决定新到负载被分配到哪个机架的工作站；
[0052] 步骤S3,刀片机柜层基于热量感知的负载调度策略：也是基于神经网络及加强学 习算法的模型，通过对历史数据的学习与建模，找到机架中各个机柜负载与其入口温度的 关系，进而通过该模型可以预测新到负载分配到机架中不同机柜将会带来的热量分布，通 过对各个热量分布结果的比较，选取最优热量分布结果来决定新到负载被分配到哪个机柜 的工作站。
[0053] 步骤S1中为了对数据中心的物理环境进行监控，比如，热量的分布以及制冷设备 运行情况等，在每个机架和每一个机柜前都部署了温度传感器，可以感知每个机架和机柜 中每个工作站的入口温度；另外在数据中心的制冷设备中也放有传感器来测量空调供应冷 气的温度，空调内部的转速以及安全温度的设定等。若室内温度升高到某一预定警报值，可 以通过网络自动给相关人员发送提醒和警报信息，让其及时采取措施避免计算设备长时间 工作在高温环境下而影响使用年限；制冷设备的运行数据可以让管理者快速的判断该设备 是否正常运行。此外，还将收集到的这些信息进行网络集中存储，并为这些数据提供开放的 接口。
[0054] 步骤S2和步骤S3中涉及的基于神经网络算法的模型预测算法可以包括如下步 骤：
[0055] 首先，需要收集一定的样本数据，包括各个机柜每隔一段时间的资源利用率，以及 该机柜的入口温度等数据，用〈A(t)，Ti(t)>来表示每个机柜的状态。在基于神经网络 预测模型的基础上，可以快速的通过对当前环境的状态-行为进行预测，
[0056]
【权利要求】
1. 一种数据中心能耗调度处理方法，其特征在于，包括： 获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度； 依据获取的所述资源利用率和/或环境温度对所述数据中心能耗进行调度。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据获取的所述环境温度对所述数据中 心能耗进行调度包括： 判断在预定的时间段内获取的所述一个或多个机柜中最高的环境温度是否有降低； 在判断结果为是的情况下，提高所述数据中心制冷设备的供气温度。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据获取的所述资源利用率及所述环境 温度对所述数据中心能耗进行调度包括： 依据获取的所述资源利用率及所述环境温度确定负载分配机柜； 依据确定的所述负载分配机柜对所述数据中心能耗进行调度。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据获取的所述资源利用率及所述环境 温度确定所述负载分配机柜包括： 确定获取的所述一个或多个机柜的资源利用率及所述环境温度为样品值； 依据所述样品值，预测在所述一个或多个机柜新增负载后所述一个或多个机柜的资源 利用率预测值及环境温度预测值； 确定在所述资源利用率预测值不过载的情况下，所述环境温度预测值最小对应的机柜 为负载分配机柜。
5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定在所述资源利用率预测值不过载 的情况下，所述环境温度预测值最小对应的机柜为所述负载分配机柜之后，还包括： 统计在新增负载后实际获取的所述一个或多个机柜的资源利用率及环境温度值与所 述预测资源利用率及所述环境温度预测值之间的误差； 依据所述误差更新所述样品值。
6. -种数据中心能耗调度处理装置，其特征在于，包括： 获取模块，用于获取数据中心一个或多个机柜的资源利用率和/或环境温度； 调度模块，用于依据获取的所述资源利用率和/或环境温度对所述数据中心能耗进行 调度。
7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述调度模块包括： 判断单元，用于判断在预定的时间段内获取的所述一个或多个机柜中最高的环境温度 是否有降低； 提高单元，用于在上述判断单元的判断结果为是的情况下，提高所述数据中心制冷设 备的供气温度。
8. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述调度模块包括： 确定单元，用于依据获取的所述资源利用率及所述环境温度确定负载分配机柜； 调度单元，用于依据确定的所述负载分配机柜对所述数据中心能耗进行调度。
9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元包括： 第一确定子单元，用于确定获取的所述一个或多个机柜的资源利用率及所述环境温度 为样品值； 预测子单元，用于依据所述样品值，预测在所述一个或多个机柜新增负载后所述一个 或多个机柜的资源利用率预测值及环境温度预测值； 第二确定子单元，用于确定在所述资源利用率预测值不过载的情况下，所述环境温度 预测值最小对应的机柜为负载分配机柜。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元还包括： 统计子单元，用于统计在新增负载后实际获取的所述一个或多个机柜的资源利用率及 环境温度值与所述预测资源利用率及所述环境温度预测值之间的误差； 更新子单元，用于依据所述误差更新所述样品值。
【文档编号】G06F9/50GK104423531SQ201310399815
【公开日】2015年3月18日 申请日期:2013年9月5日 优先权日:2013年9月5日
【发明者】张恒生, 王治平, 陈辉 申请人:中兴通讯股份有限公司