一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法及系统与流程

本发明涉及数据中心管理，特别是涉及一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、随着数据中心存储和管理的数据越来越多，目前对数据中心的要求是要最大限度的渐少能源的使用。

3、目前，数据中心的电源管理涉及的相关现有技术包括：

4、基于预定义规则的电源管理，集中在简单的手动策略上，根据使用模式判断何时关闭或打开服务器或存储设备，但是，该方法不是动态的，没有考虑到波动的工作量，不能很好地适应不断变化的数据访问模式和工作负载分布，缺乏适应性，效率低。

5、虚拟化存储技术可以更好地利用服务器和存储资源，但其本身不提供能耗预测功能，没有直接解决预测性电源管理问题。

6、通过消除冗余数据，减少所需的存储量，从而减少能源消耗，但该方法是资源密集型的，不适合所有类型的数据或存储系统，也不能预测未来的能源使用；且虚拟化和重复数据的删除等解决方案都需要复杂的设置和管理，会引入额外的间接成本，带来潜在的性能瓶颈，例如，虚拟化需要额外的软件层，重复数据删除需要计算资源来识别和消除冗余。

7、热感知调度，关注温度方面，并根据热条件安排任务，以防止过热，可以间接地保存能量，但考虑因素有限，只考虑温度，不考虑可能影响能耗的更广泛因素。

8、另外，许多现有的解决方案是反应性的，而不是预测性的，是对当前的情况做出反应，而不是预测未来的情况，这可能导致次优决策。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法及系统，准确预测未来的使用模式，并相应地调整能源消耗。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，包括：

4、获取存储设备的历史能耗数据，并基于此训练得到能耗预测集成模型，从而预测未来设定时段的存储设备的能耗预测值；

5、判断以能耗预测值配置存储设备是否会出现异常，根据判断结果、负载需求和各存储设备的能耗预测值，确定待使用的存储设备及其操作模式，并根据能耗预测值对待使用的存储设备进行负载初分配，并在执行负载初分配策略后检测出能耗异常时再对存储设备间的负载进行重分配。

6、作为可选择的实施方式，对获取的历史能耗数据使用时间序列分解技术，提取趋势、季节和残差分量，提取特定域的特征；且对分解的时间序列数据创建附加特征，包括滞后变量特定时间窗口内的滚动统计值、季节性指标、时间特征和特殊事件；由此构建训练集并进行模型训练。

7、作为可选择的实施方式，采用lstm-cnn集成模型来进行能耗预测，其中，cnn网络的输出与lstm网络的输入，lstm网络的输出与cnn网络提取的特征进行级联。

8、作为可选择的实施方式，待使用的存储设备及其操作模式的过程中，自动激活或停用存储设备以匹配预期的负载需求，优化存储设备的操作模式，对空闲或未充分利用的节点断电或进入低功耗模式，调整空闲节点中磁盘的旋转速度，在活动节点之间动态分配资源。

9、作为可选择的实施方式，在执行负载初分配策略后检测出能耗异常时，评估异常对预测能耗和器械性能的影响，在存储设备之间动态地重新分配工作负载，调整受影响存储设备的工作负载分配。

10、作为可选择的实施方式，还包括：构建能耗和制冷需求间的关联，以能耗预测值为输入，预测存储环境的预期冷却需求。

11、作为可选择的实施方式，根据预期冷却需求，对自适应冷却系统动态控制冷却机制，监测存储设备的环境温度，根据预期冷却需求和实际环境温度间的偏差调整自适应冷却系统。

12、第二方面，本发明提供一种基于能耗预测的存储设备动态配置系统，包括：

13、预测模块，被配置为获取存储设备的历史能耗数据，并基于此训练得到能耗预测集成模型，从而预测未来设定时段的存储设备的能耗预测值；

14、动态配置模块，被配置为判断以能耗预测值配置存储设备是否会出现异常，根据判断结果、负载需求和各存储设备的能耗预测值，确定待使用的存储设备及其操作模式，并根据能耗预测值对待使用的存储设备进行负载初分配，并在执行负载初分配策略后检测出能耗异常时再对存储设备间的负载进行重分配。

15、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。

16、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

18、本发明能够解决能源消耗预测问题，准确预测存储系统的能源需求，以避免电力资源的过度或不足。

19、本发明能够解决异常检测问题，识别能源消耗中的异常模式，这些模式可能表明设备故障或其他需要注意的问题。

20、本发明能够解决负载分配问题，在存储设备之间优化分配工作负载，以确保能源效率，同时不影响性能。

21、本发明能够解决热管理问题，根据预期的能耗预测冷却需求，从而防止过热并延长设备寿命。

22、本发明能够解决动态预配置问题，根据预测的需求自动调整活动存储节点的数量及其操作模式，如降低空闲磁盘的转速等。

23、本发明提出了一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法及系统，通过预测未来设定时段的存储设备的能耗预测值来动态配置存储设备，相应地调整资源分配来提高运营效率，且准确的预测可以优化能源消耗，最大限度地减少能源浪费，显著节省成本，特别是在能源是主要支出的大型数据中心。

24、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，对获取的历史能耗数据使用时间序列分解技术，提取趋势、季节和残差分量，提取特定域的特征；且对分解的时间序列数据创建附加特征，包括滞后变量特定时间窗口内的滚动统计值、季节性指标、时间特征和特殊事件；由此构建训练集并进行模型训练。

3.如权利要求1所述的一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，采用lstm-cnn集成模型来进行能耗预测，其中，cnn网络的输出与lstm网络的输入，lstm网络的输出与cnn网络提取的特征进行级联。

4.如权利要求1所述的一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，待使用的存储设备及其操作模式的过程中，自动激活或停用存储设备以匹配预期的负载需求，优化存储设备的操作模式，对空闲或未充分利用的节点断电或进入低功耗模式，调整空闲节点中磁盘的旋转速度，在活动节点之间动态分配资源。

5.如权利要求1所述的一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，在执行负载初分配策略后检测出能耗异常时，评估异常对预测能耗和器械性能的影响，在存储设备之间动态地重新分配工作负载，调整受影响存储设备的工作负载分配。

6.如权利要求1所述的一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，还包括：构建能耗和制冷需求间的关联，以能耗预测值为输入，预测存储环境的预期冷却需求。

7.如权利要求6所述的一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法，其特征在于，根据预期冷却需求，对自适应冷却系统动态控制冷却机制，监测存储设备的环境温度，根据预期冷却需求和实际环境温度间的偏差调整自适应冷却系统。

8.一种基于能耗预测的存储设备动态配置系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开一种基于能耗预测的存储设备动态配置方法及系统，涉及数据中心管理技术领域，包括：获取存储设备的历史能耗数据，并基于此训练得到能耗预测集成模型，从而预测未来设定时段的存储设备的能耗预测值；判断以能耗预测值配置存储设备是否会出现异常，根据判断结果、负载需求和各存储设备的能耗预测值，确定待使用的存储设备及其操作模式，并根据能耗预测值对待使用的存储设备进行负载初分配，并在执行负载初分配策略后检测出能耗异常时再对存储设备间的负载进行重分配。准确预测未来的使用模式，并相应地调整能源消耗。

技术研发人员：昌晶,李卫民,薛朋喜,许红培,穆新星
受保护的技术使用者：山东中科先进技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24