[发明专利]一种基于代价模型的多数据中心调度方法

说明书

本发明涉及一种基于代价模型的多数据中心调度方法。本发明所述的方法包括如下步骤：1、建立代价模型；2、采集感知数据；3、统计感知数据；4、基于统计数据分析调度预测；5、执行云主机调度；6、调度结果通知用户且生成调度报表。本发明基于多个代价因素，其中包括电价成本代价、宿主机温度代价，实现成本最优调度、电热感知调度；通过递归配电子网、数据中心、冷池、机柜、服务的方式，一层层找到最合适的目标，进行调度迁移。

技术领域

本发明涉及云计算系统能耗控制技术领域，尤其是一种基于代价模型的多数据中心调度方法。

背景技术

随着各个配电子网的多个数据中心不断投入使用，公司数据中心各种硬件资源和配套设施快速持续增加，致使数据中心的建设成本和运行能耗成本也随之攀升。而设备的资源利用率并不高；并且，在设备维护管理和成本能耗控制方面还存在以下亟需解决的难点：2015年全国数据中心能耗相当于三峡和葛洲坝的全年发电总量。根据Gartner分析，数据中心资源平均利用率仅为5-25％；供电、制冷能耗和IT能耗约各占一半，使得PUE居高不下。

目前已有的方案有数据中心控制方法和电源和数据中心控制方法，尚没有基于能耗方案的虚拟服务器的跨数据中心迁移。现有技术中主要存在以下缺陷：

1、不能综合考虑多个维度的代价模型；

2、不支持电热调度感知；

3、不知道跨配电子网、跨冷池的虚拟机迁移；

4、不支持离线应用的迁移；

5、不支持基于电价调度。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种基于代价模型的多数据中心调度方法；解决配电子网、数据中心平均资源利用率低、电价成本高、部分配电子网功耗负载过高等问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

所述的方法包括如下步骤：

步骤1：建立代价模型；

步骤2：采集感知数据；

步骤3：统计感知数据；

步骤4：基于统计数据分析调度预测；

步骤五：执行云主机调度；

步骤六：调度结果通知用户且生成调度报表。

所述的步骤1包括设置代价模型配置和配置各种资源的关系；

代价模型配置模块承担系统静态数据配置及管理，包括建立调度范围的资产台账、设置代价模型的基础维度及权重，设置调度等级、分发模式及调度算法生效周期和设置阈值；

配置各种资源的关系包括配电子网包括的数据中心；数据中心包括冷池；冷池包括服务器机柜和配电机柜、空调；机柜包含服务器。

所述的步骤2是通过动环接口采集服务器、机柜、数据中心的能耗；通过带外网络采集服务器的温度；通过云操作系统采集虚拟机的CPU、内存、磁盘大小；

所述步骤2的具体步骤如下：

每个数据中心启动采集代理；

加载数据收集插件；

通过用户名、密码、区域ID、命名空间连接到云操系统的认证中心；

获取所有云主机的列表；

循环获取每个云主机的CPU、内存、磁盘大小；

数据分片通过RPC传输到统一存储服务；

统一存储服务存放在数据库。