[发明专利]面向数据中心全局能耗优化的气流感知型虚拟机调度方法

说明书

本发明公开了一种面向数据中心全局能耗优化的气流感知型虚拟机调度方法，首先对数据中心的气流组织模型、数据中心服务器模型及网络能耗模型的能耗进行建模，结合虚拟机负载请求量大小，利用模拟退火算法对整体模型进行求解，获得适配当前数据中心整体能耗的虚拟机放置方式，同时在执行任务时由于任务量负载的不确定性，使得虚拟机利用率在执行过程中产生较大变化，因此利用所构造的整体模型及调度方法进行虚拟机调度以降低当前数据中心运行能耗。该方法将虚拟机放置及调度与当前数据中心整体能耗进行结合，在降低数据中心的制冷能耗基础上，进一步降低数据中心运行时的服务器及网络能耗，并大幅减少局部热点的产生，提高数据中心的运行可靠性。

技术领域

本发明涉及数据中心资源调度优化技术领域，具体涉及一种面向数据中心全局能耗优化的气流感知型虚拟机调度方法。

背景技术

云计算通过对大量计算资源的虚拟聚合和共享，实现按需向用户提供各种各样的计算服务，因此能够满足日益增长的大数据处理需求。为了进一步提高云计算系统对大数据的管理和处理能力，如何合理、高效地调度云计算的资源从而实现向用户弹性地提供计算服务是提高云计算系统性能的关键。

在云计算环境中，由于云计算资源的数量庞大、数据中心虚拟机所承担的计算服务量也相当巨大。在应用云资源处理大数据计算任务时，不同的虚拟机放置及调度方式会带来不同的能耗。在现有的虚拟机放置调度模型中，可以依据虚拟机的物理资源优化(如CPU、内存、网络优化)或者依据气流组织特性进行放置与调度。然而在实际应用中，这类仅考虑单一维度指标的放置调度方式往往会在另一维度上增加能耗。比如为了降低服务器能耗，通常做法是尽可能的使用较少的服务器各类资源并启动较低数量的服务器以运行虚拟机任务，然而这种做法会容易造成局部热点的产生，导致制冷系统提供一个更低温度的冷气流才能满足服务器制冷的需求，从而增加了制冷系统的能耗。因此如何能够在虚拟机放置调度过程中同时考虑服务器、网络以及制冷系统能耗，从而进一步的降低数据中心的全局能耗，提出了新的挑战。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种面向数据中心全局能耗优化的气流感知型虚拟机调度方法，改善当今数据中心耗能过高、热点频发等问题，通过对数据中心服务器、网络以及气流组织进行建模，利用模拟退火算法计算虚拟机放置与调度的最佳方案，提高服务器的运行效率，降低数据中心全局能耗并减少热点故障产生的可能性。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种面向数据中心全局能耗优化的气流感知型虚拟机调度方法，所述的气流感知型虚拟机调度方法包括以下步骤：

S1、建立数据中心服务器能耗模型：将一个服务器s的能耗P_us(s)由下式计算：P_us(s)＝P_idle(s)+u_s*(P_max(s)-P_idle(s))，

其中，u_s为服务器s的利用率，P_idle(s)为服务器空载时的能耗，P_max(s)为服务器满载时的能耗；

将数据中心内所有服务器的能耗由下式计算：

其中，n为服务器的数量，Pⁱ(us)为服务器i在利用率为u_s时的能耗；

S2、建立数据中心网络能耗模型：假设任意两个虚拟机v₁和v₂之间的跳数Hops(v₁,v₂)定义为其之间进行通讯所必经的节点数，假设数据中心DC的网络能耗为P_network，表示为其内所有虚拟机的交流权值与跳数的乘积，由下式进行计算：