本发明实施例涉及控制技术，尤其涉及一种能耗监控方法及装置。
背景技术：
随着信息时代的迅速发展，人们开始面临着越来越多的数据信息。为此，“云计算(Cloud Computing)”概念应运而生。云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过共享百万台机器的软硬件资源及信息来处理大数据，以为用户提供最快速的优质服务。业界的各公司，如亚马逊、谷歌、微软、搜狐和IBM等，在世界各地部署了各自的数据中心来提供云计算服务。由于数据中心的构建，其高能耗问题也引起了业界越来越多的关注。因此，数据中心能耗管理成为低成本、绿色云计算中心的关键。
现有技术中，通过数据中心内服务器上所配置的电表读取该服务器的能耗，并根据该服务器的能耗及预设的各虚拟机对应的能耗模型获得各虚拟机对应的能耗。
由于虚拟机的能耗还受数据中心内其他设备等因素的影响，因此采用现有技术，仅根据服务器的能耗通过反推确定虚拟机的能耗，其所确定的能耗的准确度较低。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种能耗监控方法及装置，以解决采用现有技术所确定得到的虚拟机能耗准确度较低的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种能耗监控方法，包括：
获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗；
获取所述数据中心的能效因子；
根据所述各虚拟机的计算能耗与所述数据中心的能效因子，确定所述各虚拟机的能耗。
根据第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗，包括：
获取所述各虚拟机所占用的所述服务器的计算参数量；所述服务器的计算参数量包括：中央处理器CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量；
将所述服务器的计算参数量与所述服务器的计算参数量所对应的能耗系数分别相乘，确定所述各虚拟机的计算能耗。
根据第一方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述获取所述数据中心的能效因子，包括：
接收监控平台发送的能效因子集及能耗系数集；
根据所述数据中心的位置及所述服务器的型号，从所述能效因子集中选择对应的能效因子作为所述数据中心的能效因子，从所述能耗系数集中选择对应的能耗系数作为所述服务器的能耗系数。
根据第一方面至第一方面的第二种可能实现的方式中任一种，在第三种可能实现的方式中，所述方法还包括：
获取所述数据中心的总能耗及所述数据中心的计算能耗；其中，所述数据中心的计算能耗为所述数据中心内所述各虚拟机的能耗之和；
获取所述数据中心的计算能耗与所述数据中心的总能耗的比值，或所述数据中心的总能耗与所述数据中心的计算能耗的比值，获取所述数据中心的能源效率；
根据所述能源效率对所述数据中心进行耗能评估。
根据第一方面的第三种可能实现的方式，在第四种可能实现的方式中，所述根据所述能源效率对所述数据中心进行耗能评估，包括：
若所述能源效率为所述数据中心的计算能耗与所述数据中心的总能耗的比值，所述能源效率大于等于1，确定所述数据中心为节能；所述能源效率小于1，确定所述数据中心为耗能；
对应的，若所述能源效率为所述数据中心的总能耗与所述数据中心的计算能耗的比值，所述能源效率大于1，确定所述数据中心为耗能；所述能源效率小于等于1，确定所述数据中心为节能。
第二方面，本发明实施例还提供一种能耗监控装置，包括：
获取模块，用于获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗及所述数据中心的能效因子；
确定模块，用于根据所述各虚拟机的计算能耗与所述数据中心的能效因子，确定所述各虚拟机的能耗。
根据第二方面，在第二方面的第一种可能实现的方式中，所述获取模块，还用于获取所述各虚拟机所占用的所述服务器的计算参数量；所述服务器计算参数量包括：CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量；
所述确定模块，还用于将所述服务器的计算参数量与所述服务器计算参数量所对应的能耗系数分别相乘，确定所述各虚拟机的计算能耗。
根据第二方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述装置还包括：接收模块；
所述接收模块，用于接收监控平台发送的能效因子集及能耗系数集；
所述获取模块，还用于根据所述数据中心的位置及所述服务器的型号，从所述能效因子集中选择对应的能效因子作为所述数据中心的能效因子；从所述能耗系数集中选择对应的能耗系数作为所述服务器的能耗系数。
根据第二方面至第二方面的第二种可能实现的方式中任一种，在第三种可能实现的方式中，所述获取模块，还用于获取所述数据中心的总能耗及所述数据中心的计算能耗；其中，所述数据中心的计算能耗为所述数据中心内所述各虚拟机的能耗之和；
获取所述数据中心的计算能耗与所述数据中心的总能耗的比值，或所述数据中心的总能耗与所述数据中心的计算能耗的比值，获取所述数据中心的能源效率；
所述装置，还包括：
评估模块，用于根据所述能源效率对所述数据中心进行耗能评估。
根据第二方面的第三种可能实现的方式，在第四种可能实现的方式中，所述评估模块，还用于：若所述能源效率为所述数据中心的计算能耗与所述数据中心的总能耗的比值，所述能源效率大于等于1，则表示所述数据中心为节能；所述能源效率小于1，则表示所述数据中心为耗能；
对应的，若所述能源效率为所述数据中心的总能耗与所述数据中心的计算能耗的比值，所述能源效率大于1，确定所述数据中心为耗能；所述能源效率小于等于1，确定所述数据中心为节能。
第三方面，本发明实施例还提供一种能耗监控装置，包括：接收器、发送器及处理器，所述处理器，用于：
获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗及所述数据中心的能效因子；根据所述各虚拟机的计算能耗与所述数据中心的能效因子，确定所述各虚拟机的能耗。
根据第三方面，在第三方面的第一种可能实现的方式中，所述处理器，还用于获取所述各虚拟机所占用的所述服务器的计算参数量；所述服务器计算参数量包括：CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量；将所述服务器的计算参数量与所述服务器计算参数量所对应的能耗系数分别相乘，确定所述各虚拟机的计算能耗。
根据第三方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述接收器，用于接收监控平台发送的能效因子集及能耗系数集；
所述处理器，还用于根据所述数据中心的位置及所述服务器的型号，从所述能效因子集中选择对应的能效因子作为所述数据中心的能效因子；从所述能耗系数集中选择对应的能耗系数作为所述服务器的能耗系数。
根据第三方面至第三方面的第二种可能实现的方式中任一种，在第三种可能实现的方式中，所述处理器，还用于获取所述数据中心的总能耗及所述数据中心的计算能耗；其中，所述数据中心的计算能耗为所述数据中心内所述各虚拟机的能耗之和；获取所述数据中心的计算能耗与所述数据中心的总能耗的比值，或所述数据中心的总能耗与所述数据中心的计算能耗的比值，获取所述数据中心的能源效率；根据所述能源效率对所述数据中心进行耗能评估。
根据第三方面的第三种可能实现的方式中，在第四种可能实现的方式中，所述处理器，还用于若所述能源效率为所述数据中心的计算能耗与所述数据中心的总能耗的比值，所述能源效率大于等于1，确定所述数据中心为节能；所述能源效率小于1，确定所述数据中心为耗能；
对应的，若所述能源效率为所述数据中心的总能耗与所述数据中心的计算能耗的比值，所述能源效率大于1，确定所述数据中心为耗能；所述能源效率小于等于1，确定所述数据中心为节能。
本发明实施例的能耗监控方法，根据服务器的计算能耗及通过数据中心室温及服务器型号所确定的能效因子，确定得到的数据中心的计算能耗，由于考虑该数据中心内其他设备等因素的影响，使得确定得到的数据中心的计算能耗更精确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的能耗监控方法的流程图；
图2为本发明实施例二所提供的能耗监控方法的流程图；
图3为本发明实施例三所提供的能耗监控方法的流程图；
图4为本发明实施例四所提供的能耗监控方法的流程图；
图5为本发明实施例五所提供的能耗监控装置结构示意图；
图6为本发明实施例六所提供的能耗监控装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的能耗监控方法的流程图。本实施例的方法对数据中心的能耗情况进行监控。该方法由能耗监控设备执行，该装置通常以硬件和/或软件的方式来实现，集成在该数据中心内部的主控制设备上。本实施例的方法包括如下步骤：
步骤101、获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗。
具体地，各虚拟机数据中心内服务器的计算能耗指的是各虚拟机在该数据中心内服务器上运行以完成各虚拟机对应的计算任务时所产生的能耗，不同的类型的计算任务可对应不同类型的虚拟机插件。各虚拟机的计算任务例如可以是，数据的压缩、解压缩、加密、解密及存储等操作。获取该数据中心内服务器。
步骤102、获取该数据中心的能效因子。
该数据中心的能效因子，可以是该数据中心的实际总能耗与该数据中心的计算能耗的关系值。该数据中心的实际总能耗可以通过该数据中心的电表获得，该数据中心的计算能耗为该数据中心内服务器执行所有计算任务所产生的能耗。由于该数据中心的实际总能耗包括除服务器之外其他设备的能耗，也就是说，该数据中心的能效因子实际为该数据中心内部的实际总能耗除照明、供暖、除湿等基础设施之外的能耗。那么，该数据中心的能耗因子可反映该数据中心内其他设备对该服务器计算能耗的影响，因此。获取该数据中心的能耗因子，例如可以是根据该数据中心所处的地理位置、时间或季节及该数据中心内服务器设备的型号等，从预先配置的多个能效因子选择对应的该数据中心当前所使用的能效因子。获取该数据中心的能效因子，还可以是接收其他监控装置或设备定期所发送的该数据中心的能效因子。
步骤103、根据该各虚拟机的计算能耗与该能效因子相乘，确定该各虚拟机的能耗。
该数据中心的计算能耗可以是将该数据中心的能耗因子与该各虚拟机的计算能耗相乘即可。由于随着该数据中心内设备的长时间运行及其磨损、服务器缓存累积使得该数据中心内服务器上虚拟机的运行速度及效率变低，也就是说对于相同的计算任务的虚拟机该数据中心内该虚拟机的能耗已变大。因此，根据预设时间段还可以通过预设的加权值等对该数据中心的能效因子进行更新。
本实施例所提供的方案，根据获取的该数据中心的能效因子与该数据中心年内服务器上各虚拟机的计算能耗确定该各虚拟机的实际能耗，由于该能效因子考虑了该数据中心根据服务器的计算能耗及通过数据中心室温及服务器型号所确定的能效因子，确定得到的数据中心的计算能耗，由于考虑该数据中心内其他设备等因素的影响，使得确定得到的虚拟机的能耗数据中心的计算能耗更精确。
实施例二
本实施例在上述实施例方案的基础上，还提供一种能耗监控方法。图2为本发明实施例二所提供的能耗监控方法的流程图。如图2所示，在上述方案步骤101中获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗，具体包括：
步骤201、获取该各虚拟机所占用的该服务器的计算参数量；该服务器的计算参数量包括：中央处理器CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量。
步骤202、将该服务器的计算参数量与该服务器的计算参数量所对应的能耗系数分别相乘，确定该各虚拟机的计算能耗。
具体地，获取该各虚拟机所占用的该服务器的各项计算参数量，可以是根据该服务器上所运行的虚拟机执行任务的不同，通过对虚拟机进行监控，获取不同虚拟机所对应的该服务器各个计算参数量。不同虚拟机的计算能耗实际为该不同虚拟机所对应的服务器的计算能耗。不同虚拟机所对应的服务器的计算能耗，例如可以是通过Pi表示，i表示虚拟机的标号或是该虚拟机执行计算任务的标识。由于不同的虚拟机可以是不同用户所租用的该服务器上区域，因此，i还可以指该虚拟机所对应的用户标识。
服务器的计算参数量所对应能耗系数，例如可以通过A表示CPU利用率对应的能耗系数，B表示内存利用率所对应的能耗系数，C表示磁盘吞吐量所对应的能耗系数，D表示网络流量所对应的能耗系数。不同虚拟所对应的服务器计算能耗可通过如下公式获得：
Pi＝A×CPU利用率+B×内存利用率+C×磁盘吞吐量+D×网络流量。
进一步地，在上述方案的步骤102中获取该数据中心的能效因子，具体包括：
步骤203、接收监控平台发送的能效因子集及能耗系数集。
步骤204、根据该数据中心的位置及该服务器的型号，从该能效因子集中选择对应的能效因子作为该数据中心的能效因子，从该能耗系数集中选择对应的能耗系数作为该服务器的能耗系数。
具体地，不同地域可能配置各自的数据中心，如广州数据中心、深圳数据中心、西北数据中心等。该些数据中心可以是不同公司为实现有效管理和优化信息技术的基础架构等而在各地所建立的数据中心。该些位于各地的数据中心可以具有一个总的监控平台，该监控平台可以对一定地域内的各数据中心进行统一管理。该监控平台可以是由该数据中心的建立者与用户之外的第三方，如国家监管部门，数据中心能耗计量局，进行建立，以对该些数据中心进行统一管理。
为保证各数据中心能效因子及能耗系数的准确，可在该些数据中心分别设有各自的测试机房，该些位于不同位置的测试机房需具有相同的设计要求。该些测试机房也可由数据中心能耗计量局所建立。通过获取测试机房在特定温度下、特定型号的服务器分别执行相应任务，如CPU密集型和内存密集型任务所产生的计算能耗，基于该测试机房的实际能耗，获得该测试机房所处位置的能效因子及对应服务器所对应的能耗系数。该测试机房的建立可有效避免不同业务运行之间的干扰且在该测试机房内配置充分的测试仪器。其中，测试机房的实际能耗可以是根据该测试机房内所配置的电表所获取，包括服务器等IT设备、空调、开关、照明等基础设施的能耗。对应于不同数据中心的测试机房将各自所测试得到的能效因子，发送给监控平台。由该监控平台进行同一的管理和分配。那么，不同数据中心所对应的测试机房所发送的能效因子，对应于不同的地理位置，可以通过经纬度来表示。不同数据中心所对应的测试机房还可以根据不同的时间段，如月份、季节等对其所对应的各项能效因子采样更新，并告知监控平台。也就是说，该能耗监控装置所接收到的监控平台发送的能效因子集及能耗系数集实际为该数据中心的测试机房按照预定时间段发送的由该测试机房所测量获得的能效因子集及能耗系数集，且该些能效因子集及能耗系数集至少还应包括各能效因子及各能耗系数对应的地址位置、时间及服务器的型号等信息。
具体地，测试机房测量该数据中心内各服务器的能耗系数，例如可以是采用如下方式获得。
通过获取测试机房在特定温度下、特定型号的服务器分别执行相应任务，如CPU密集型和内存密集型任务所对应的该服务器的计算参数量如CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量，该服务器的该计算参数量所对应的能耗系数表示为A，B，C，D，将该服务器的计算能耗分别表示为该服务器的CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量与其对应能耗系数的乘积之和。将该服务器的计算能耗可通过Q表示，该Q＝A×CPU利用率+B×内存利用率+C×磁盘吞吐量+D×网络流量。
那么该服务器的实际能耗与该服务器的计算能耗的差值分别可表示为包括将该服务器的实际能耗、该服务器的CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量及能耗系数A，B，C，D的方程等式。
分别对该些等式求平方和，并采用偏导数求极值的方法确定将该服务器的实际能耗与该服务器的计算能耗的差值最小，如0时，所对应的A，B，C，D值。该些A，B，C，D值分别为该服务器的能耗系数。
该服务器的实际能耗表示为W。对应的，该服务器的实际能耗与该服务器的计算能耗之间的差值可表示为：
W-Q＝W-(A×CPU利用率+B×内存利用率+C×磁盘吞吐量+D×网络流量)＝0。
该服务器运行不同计算任务所对应的计算能耗可表示为：
Qi＝A×CPU利用率i+B×内存利用率i+C×磁盘吞吐量i+D×网络流量i(i＝1，2……n，其中n≥4)。
该服务器运行不同计算任务的实际能耗可表示为Wi；对应的，该服务器运行不同计算任务的实际能耗与计算能耗的差值分别可表示为：
W1-(A×CPU利用率1+B×内存利用率1+C×磁盘吞吐量1+D×网络流量1)＝0；
W2-(A×CPU利用率2+B×内存利用率2+C×磁盘吞吐量2+D×网络流量2)＝0；
……
Wn-(A×CPU利用率n+B×内存利用率n+C×磁盘吞吐量n+D×网络流量n＝0。
从而获得n个等式，其中Wi、CPU利用率i、内存利用率i、磁盘吞吐量i、网络流量i分别为已知数。
对上述各等式分别求平方和，并求偏导数极值的方法获得该服务器所对应的能耗系数A，B，C，D。
同理，采用上述类似的方法，获取其他服务器所对应的能耗系数，并件该些服务器的能耗系数作为能耗系数集发送至监控平台。该测试机房发送至该监控平台时至少还携带该些能耗系数对应的服务器标识信息及获得该些能耗系数时该测试机房的室温信息等，该些能耗系数对应的服务器标识信息例如可以是该些服务器的型号。
该数据中心的能耗监控装置所接收到的监控平台发送的能效因子集，包括至少一个该数据中心的能效因子，其分别对应于不同该数据中心的温度及该服务器的型号。该数据中心的能耗监控装置在接收到该能效因子集之后，根据当前数据中心的温度及服务器的型号确定一个能效因子。由于该能效因子为该数据中心是在特定的时间段所测试获得，并告知监控平台。该实施例中，数据中心的能耗监控装置在接收到该能效因子集之后，至少还根据当前的时间，如月份或季节等来确定对应的能效因子。
具体地，该测试机房获得该数据中心的能效因子的具体实现过程例如可以是通过如下方式测量获得。
通过获取测试机房在特定温度下、特定型号的服务器分别执行相应任务，如CPU密集型和内存密集型任务所对应的该服务器的计算参数量如CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量。预先测量获得的该服务器的该计算参数量所对应的能耗系数为A，B，C，D，将该测试机房内各服务器的计算能耗分别表示为该服务器的CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量与其对应能耗系数的乘积之和。将每个服务器的计算能耗可表示为Qi(i＝1，2，……n)其中n对应该测试机房内服务器的个数。该Qi＝Ai×CPU利用率i+Bi×内存利用率i+Ci×磁盘吞吐量i+Di×网络流量i。该测试机房的计算能耗表示为Q，该Q＝Q1+Q2+……Qn。
通过该测试机房内所配置的该测试机房的总电表获得该测试机房的总能耗W。该测试机房的总能耗W实际为该测试机房实际总能耗，即包括计算能耗及空调、开关照明等基础设施能耗。
该能效因子表示为K，根据该测试机房的能耗及该测试机房的计算能耗的比值，即将W/Q配置该数据中心的能效因子K。该测试机房需具有与该数据中心内相同配置的服务器等设备，以使根据该测试机房所测试获得的能效因子，可实际反应对应数据中心的能耗计算比。
本实施例方案在上述实施例的基础上，进一步，通过更精确的虚拟机的计算能耗的确定方法及该数据中心能耗因子的确定方法，从而更好的保证获得的该计算能耗的精确度。
同时，采用本实施例提供的方法获取各虚拟机对应的计算能耗无需通过各虚拟机对应的能耗模型，其该数据中心内的服务器无需配置电表，从而节约获得该各虚拟机能耗的计算成本及该数据中心的硬件成本。
而且，根据本实施例获取各虚拟机能耗的基础上，可将同一在不同数据中心上所租用的各虚拟机的能耗分别获取，继而通过累加，获得同一用户所有的虚拟机能耗，从而使得监督管理部门可根据该数据中心下用户所有的虚拟机能耗制定合理的收费规定。
实施例三
本实施例还提供一种能耗监控方法。本实施例在上述实施例提供的能耗监控方法的基础上，还提供一种能耗评估方法。图3为本发明实施例三所提供的能耗评估方法的流程图。如图3所示，该能耗评估方法是在上述所提供的能耗监控方法的基础上所提供的，包括：
步骤301、获取该数据中心的总能耗及该数据中心的计算能耗；其中，该数据中心的计算能耗为该数据中心内该各虚拟机的能耗之和。
步骤302、获取该数据中心的计算能耗与该数据中心的总能耗的比值，或该数据中心的总能耗与该数据中心的计算能耗的比值，获取该数据中心的能源效率。
步骤303、根据该能源效率对该数据中心进行耗能评估。
现有技术中，对于数据中心的能耗评估多通过能量使用效率PUE(Power Usage Effectiveness，简称PUE)或者数据中心基础设施效率(Data Center Infrastructure Efficiency，简称DCiE)来表示。其中，DCiE为PUE的倒数。然而，对于DCiE及PUE的具体数值，目前还在讨论阶段，因此基于该DCiE或PUE对能耗进行评估，只可以评估数据中心的相对能耗状态，而无法进行具体的能耗评估。
进一步地，上述步骤303中根据该能源效率对该数据中心进行耗能评估，包括：
若该能源效率为该数据中心的计算能耗与该数据中心的总能耗的比值，该能源效率大于等于1，确定该数据中心为节能；该能源效率小于1，确定该数据中心为耗能；
对应的，若该能源效率为该数据中心的总能耗与该数据总新的计算能耗的比值，该能源效率大于1，确定该数据中心为耗能；该能源效率小于等于1，确定该数据中心为节能。
本实施例在上述方案的基础上，进一步提供，服务器的预设能耗系数的确定方法，为数据中心的能耗监控提供更精确的能耗系数，同时，该实施例还可对该数据中心的具体能耗状态进行准确评估。
实施例四
本实施例还提供一种能耗监控方法，该能耗监控方法可根据不同的用户对数据中心的能耗进行监控。图4为本发明实施例四所提供的能耗监控方法的流程图。如图4所示，该方法具体包括：
步骤401、获取该数据中心的能效因子及该数据中心内服务器的能耗系数。
该数据中心内服务器的能耗系数，分别表示为(A，B，C，D)。
步骤402、获取用户的各个虚拟机的计算参数量，包括CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量、网络流量。
由于该数据中心上的服务器其可能租用给不同的用户，而不同的用户，如个人或企业分别该服务器上执行不同的虚拟机以实现各自的业务，其同一用户也可能对应多个不同的虚拟机以实现多样化的业务。在该步骤中，仅获取该用户所对应的虚拟机在运行时，其服务器的各项计算参数量。
步骤403、获取该用户各个虚拟机所对应的服务器计算能耗。
假设该用户对应m个虚拟机，该用户各个虚拟机所对应的服务器的计算参数量可通过(CPU利用率j、内存利用率j、磁盘吞吐量j、网络流量j)；该用户各个虚拟机所对应的服务器的计算能耗，可以是通过Wj，其中j＝1～m表示。那么Wj＝A×CPU利用率j+B×内存利用率j+C×磁盘吞吐量j+D×网络流量j。
步骤404、获取该用户所对应的服务器计算能耗。
该用于所对应的服务器计算能耗实际为该用户所有的虚拟机所对应的服务器计算能耗之和。
该用户所对应的服务器计算能耗，通过W表示，该用户所有的虚拟机所对应的服务器计算能耗分别表示为W1、W2、W3...Wm，那么该W＝W1+W2+W3+......Wm。
步骤405、根据该用户所对应的服务器计算能耗与该能效因子的乘积，获得该用户所对应的数据中心的能耗。
在确定该用户所对应的数据中心的能耗的基础上，可根据当前电费价格确定该用户租用该数据中心服务器执行相应业务所产生的进行合理计费。若该用户所产生的该数据中心执行相应业务所产生费用为Q，Q＝W×K×用电单价。由于该发明所提供的数据中心的监控方法，可精确确定用户所对应的数据中心的能耗，从而使得对用户的收费更加合理，更加细粒度。
本实施例方案在上述实施例的基础上，以用户的角度对数据中心能耗的监控进行解释说明，其具体的实现过程及有益效果与上述实施例类似，在此不再赘述。
实施例五
本实施例五还提供一种能耗监控装置，该能耗监控装置可以以软件和/或硬件的形式集成在数据中心的内任一设备上，或独立存在于该数据中心内。
图5为本发明实施例五所提供的能耗监控装置结构示意图。如图5所示，该能耗监控装置501，包括：
获取模块502，用于获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗及该数据中心的能效因子；
确定模块503，用于根据该各虚拟机的计算能耗与该数据中心的能效因子，确定该各虚拟机的能耗。
进一步地，获取模块502，还用于：
获取该各虚拟机所占用的该服务器的计算参数量；该服务器计算参数量包括：CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量；
确定模块503，还用于将该服务器的计算参数量与该服务器计算参数量所对应的能耗系数分别相乘，确定该各虚拟机的计算能耗。
进一步地，该能耗监控装置501还包括：接收模块；
该接收模块，用于接收监控平台发送的能效因子集及能耗系数集；
获取模块502，还用于根据该数据中心的位置及该服务器的型号，从该能效因子集中选择对应的能效因子作为该数据中心的能效因子；从该能耗系数集中选择对应的能耗系数作为该服务器的能耗系数。
进一步地，上述实施例方案中，获取模块502，还用于获取该数据中心的总能耗及该数据中心的计算能耗；其中，该数据中心的计算能耗为该数据中心内该各虚拟机的能耗之和；
计算该数据中心的计算能耗与该数据中心的总能耗的比值，或该数据中心的总能耗与该数据中心的计算能耗的比值，获取该数据中心的能源效率。
能耗监控装置501，还包括：
评估模块，用于根据该能源效率对该数据中心进行耗能评估。
在上述实施例方案中，评估模块，具体用于：
若该能源效率为该数据中心的计算能耗与该数据中心的总能耗的比值，该能源效率大于等于1，确定该数据中心为节能；该能源效率小于1，确定该数据中心为耗能；
对应的，若该能源效率为该数据中心的总能耗与该数据中心的计算能耗的比值，该能源效率大于1，确定该数据中心为耗能；该能源效率小于等于1，确定该数据中心为节能。
本实施例所提供的能耗监控装置可实施上述任一实施例所提供的能耗监控方法，其具体的实现过程及有益效果与上述实施例类似，在此不再赘述。
实施例六
本实施例六还提供一种能耗监控装置，该能耗监控装置可集成在数据中心的内任一设备上，或独立存在与该数据中心内。
图6为本发明实施例六所提供的能耗监控装置结构示意图。如图6所示，该能耗监控装置601，包括：接收器602、发送器603及处理器604。
其中，处理器604，用于：
获取数据中心内服务器上各虚拟机的计算能耗及该数据中心的能效因子；根据该各虚拟机的计算能耗与该数据中心的能效因子，确定该各虚拟机的能耗。
进一步地，处理器604，具体用于：
获取该各虚拟机所占用的该服务器的计算参数量；该服务器计算参数量包括：CPU利用率、内存利用率、磁盘吞吐量及网络流量；将该服务器的计算参数量与该服务器计算参数量所对应的能耗系数分别相乘，确定该各虚拟机的计算能耗。
上述方案中，接收器602，用于接收监控平台发送的能效因子集及能耗系数集。
处理器604，还用于根据该数据中心的位置及该服务器的型号，从该能效因子集中选择对应的能效因子作为该数据中心的能效因子；从该能耗系数集中选择对应的能耗系数作为该服务器的能耗系数。
在上述实施例方案的基础上，处理器604，还用于获取该数据中心的总能耗及该数据中心的计算能耗；其中，该数据中心的计算能耗为该数据中心内该各虚拟机的能耗之和；获取该数据中心的计算能耗与该数据中心的总能耗的比值，或该数据中心的总能耗与该数据中心的计算能耗的比值，获取该数据中心的能源效率；根据该能源效率对该数据中心进行耗能评估。
进一步地，处理器604，还用于若该能源效率为该数据中心的计算能耗与该数据中心的总能耗的比值，该能源效率大于等于1，确定该数据中心为节能；该能源效率小于1，确定该数据中心为耗能；
对应的，若该能源效率为该数据中心的总能耗与该数据中心的计算能耗的比值，该能源效率大于1，确定该数据中心为耗能；该能源效率小于等于1，确定该数据中心为节能。
本实施例所提供的能耗监控装置可实施上述任一实施例的能耗监控方法，其具体的实现过程及有益效果与上述实施例类似，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。