[发明专利]一种数据中心节能调度方法及系统有效
| 申请号: | 201811524080.5 | 申请日: | 2018-12-13 |
| 公开(公告)号: | CN109800066B | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
| 发明(设计)人: | 虎嵩林;周碧玉;刘万涛 | 申请(专利权)人: | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号: | G06F9/48 | 分类号: | G06F9/48;G06F9/50;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人: | 余长江 |
| 地址: | 100093 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | 本发明提供一种数据中心节能调度方法及系统,通过获取当前数据中心内所有服务器的资源利用率、任务队列中待调度任务的资源需求以及当前外部环境参数,利用预设的预测模型来预测所述待调度任务在任意一台服务器上部署后数据中心总功耗以及机房空调设置参数;依据预测结果确定符合预设条件的数据中心节能调度方案,并且按照该方案对数据中心总能耗进行调度。本发明通过机器学习的方法联合调度服务器系统与机房空调系统的能耗,解决了相关技术中存在针对单一层面优化、采用不准确能耗模型、基于CFD仿真调度而导致的节能效率低的问题,达到了跨层统一优化数据中心总能耗的效果。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 数据中心 节能 调度 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种数据中心节能调度方法,该数据中心包括含有至少一台服务器的服务器系统、机房空调系统、任务队列和外部环境参数监视系统,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取数据中心内所有服务器的当前资源利用率、任务队列中待调度任务的资源需求以及当前外部环境参数;依据获取的所有服务器的当前资源利用率和当前外部环境参数,通过预设的一由神经网络基于机器学习方法生成的预测模型来预测结果,该预测结果包括待调度任务在任意一台服务器上部署后对应的数据中心总功耗和对应的机房空调设置参数,该数据中心总功耗包括服务器系统总功耗和机房空调系统总功耗;依据上述预测结果,确定符合预设条件的数据中心节能调度方案,即遍历所有能够容纳待调度任务的服务器,选出部署待调度任务后符合预设条件的服务器,并标记为待调度服务器,依据预测模型来预测将待调度任务部署在待调度服务器后对应的数据中心总功耗和对应的机房空调设置参数;按照上述节能调度方案对数据中心总能耗进行调度。
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