一種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，屬于云計(jì)算節(jié)能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域。本發(fā)明將任務(wù)到達(dá)云計(jì)算系統(tǒng)并等待接受服務(wù)的過(guò)程建立成為具有不耐煩任務(wù)的排隊(duì)論模型，根據(jù)平均任務(wù)背叛數(shù)和功耗成本動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值，并進(jìn)一步根據(jù)服務(wù)器溫度因素選擇服務(wù)器進(jìn)行喚醒：當(dāng)云計(jì)算系統(tǒng)中排隊(duì)等待的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)大于任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值時(shí)，優(yōu)先選擇處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器中與制冷設(shè)備間的距離較小的進(jìn)行喚醒；對(duì)于與制冷設(shè)備間的距離相同的處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器，則優(yōu)先選擇最近一次由運(yùn)行狀態(tài)切換至關(guān)閉/休眠狀態(tài)的時(shí)間較早的預(yù)留服務(wù)器進(jìn)行喚醒。相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明可最大限度地降低系統(tǒng)能耗、提高系統(tǒng)性能。
【專利說(shuō)明】一種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，屬于云計(jì)算節(jié)能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]云計(jì)算是一種商業(yè)計(jì)算模型和信息服務(wù)模式。作為一種新型的計(jì)算方式，云計(jì)算在短短的幾年間就產(chǎn)生巨大的影響力，得到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。然而隨著云計(jì)算需求的不斷增長(zhǎng)，云中的硬件設(shè)備越來(lái)越多，數(shù)據(jù)中心的高能耗問(wèn)題逐漸成為云計(jì)算領(lǐng)域一個(gè)突出的問(wèn)題，已經(jīng)嚴(yán)重制約云計(jì)算的發(fā)展。大量的能耗使得像Google、Microsoft和Facebook這樣的IT公司每年的電費(fèi)就高達(dá)幾百萬(wàn)美元；據(jù)預(yù)測(cè)，如果維持當(dāng)前的低能效水平，預(yù)計(jì)到2015年，僅全國(guó)數(shù)據(jù)中心的能耗量將約等于三峽水電站一年的發(fā)電量總和。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)了兩難的情況:一方面由于物理服務(wù)器數(shù)量不斷增多和處理能力不斷增強(qiáng)，帶來(lái)了更多的能量消耗，另一方面每個(gè)服務(wù)器過(guò)低的利用率又造成了巨大的電能浪費(fèi)。調(diào)查顯示我國(guó)數(shù)據(jù)中心主要由IT設(shè)備、空調(diào)系統(tǒng)和配電系統(tǒng)3部分組成，IT設(shè)備是能耗最高的部分，約占數(shù)據(jù)中心總能耗的50%，其中用于數(shù)據(jù)處理的服務(wù)器能耗約占40% ;空調(diào)系統(tǒng)能耗約占云數(shù)據(jù)中心總能耗的40% ;配電系統(tǒng)能耗約占云數(shù)據(jù)中心總能耗的10%。因此，在當(dāng)前和未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，云數(shù)據(jù)中心的能耗優(yōu)化管理至關(guān)重要。
[0003]目前，云數(shù)據(jù)中心的能耗優(yōu)化管理技術(shù)主要分為三大類:動(dòng)態(tài)關(guān)閉/休眠技術(shù)、動(dòng)態(tài)電壓和頻率調(diào)整技術(shù)、虛擬化技術(shù)。以上三種技術(shù)中，動(dòng)態(tài)電壓和頻率調(diào)整技術(shù)主要是用來(lái)降低計(jì)算機(jī)中處理器的能耗，對(duì)整個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)的能耗優(yōu)化存在一定的局限性，并且在通信密集型應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)通信的能耗在總能耗中占比重大于計(jì)算能耗，因此動(dòng)態(tài)電壓調(diào)整的好處可能會(huì)降低；虛擬化技術(shù)主要是用來(lái)降低服務(wù)器的奢侈能耗，通過(guò)對(duì)底層硬件到高層服務(wù)應(yīng)用的層層虛擬，每一級(jí)的虛擬都不可避免地造成了一定程度的效能損耗，此外預(yù)估物理服務(wù)器的資源使用率并以此為基礎(chǔ)來(lái)配置夠用的虛擬服務(wù)器是虛擬化技術(shù)的關(guān)鍵，然而卻僅有非常有限的工具具有預(yù)估資源使用趨勢(shì)的能力，因此實(shí)現(xiàn)虛擬化技術(shù)本身要付出高昂的效能代價(jià)，并且具有一定的難度。由于動(dòng)態(tài)電壓和頻率調(diào)整技術(shù)具有一定的局限性，虛擬化技術(shù)在實(shí)現(xiàn)上存在一定的難度，所以本發(fā)明主要研究的是動(dòng)態(tài)關(guān)閉/休眠技術(shù)。
[0004]動(dòng)態(tài)關(guān)閉/休眠技術(shù)(Dynamic Powering On/Off Servers, DPS)通常是針對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的關(guān)閉/休眠時(shí)機(jī)進(jìn)行設(shè)定或預(yù)測(cè)，但是對(duì)于云計(jì)算系統(tǒng)而言，如何根據(jù)任務(wù)到達(dá)量決定處于運(yùn)行狀態(tài)的服務(wù)器數(shù)量卻研究不多，處于運(yùn)行狀態(tài)的服務(wù)器數(shù)量過(guò)少直接影響到服務(wù)性能，然而過(guò)多的處于運(yùn)行狀態(tài)的服務(wù)器數(shù)量則會(huì)帶來(lái)較多的額外能耗。因此對(duì)于包含有大量計(jì)算資源的云計(jì)算系統(tǒng)，如何根據(jù)到達(dá)的任務(wù)量決定處于運(yùn)行狀態(tài)的服務(wù)器數(shù)量，以及將哪些服務(wù)器處于運(yùn)行狀態(tài)從而做到性能與能耗的折中都給關(guān)閉/休眠技術(shù)賦予了新的研究難題。數(shù)據(jù)中心中的服務(wù)器分為兩大模塊，其中永久運(yùn)行服務(wù)器構(gòu)成服務(wù)主模塊(service main module, SMM),等待啟動(dòng)的服務(wù)器構(gòu)成服務(wù)預(yù)留模塊(service reservedmodule, SRM),由系統(tǒng)當(dāng)前排隊(duì)的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)是否超過(guò)任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值決定是否開(kāi)啟SRM的服務(wù)器。高宏卿等人[高宏卿，任淑霞，種大雙.基于服務(wù)器集群預(yù)留機(jī)制的高級(jí)云體系架構(gòu)研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究.2012，29(7):2593-2597.]提出基于服務(wù)器集群預(yù)留機(jī)制的服務(wù)器狀態(tài)管理策略，服務(wù)預(yù)留模塊(SRM)的狀態(tài)受上、下閾值兩個(gè)閾值影響，即當(dāng)任務(wù)請(qǐng)求數(shù)超過(guò)上閾值時(shí)，SRM開(kāi)始啟動(dòng)，當(dāng)任務(wù)請(qǐng)求數(shù)遞減到下閾值時(shí)，SRM進(jìn)入休眠狀態(tài)。肖志嬌等人[肖志嬌，明仲，蔡樹(shù)彬.基于狀態(tài)管理的服務(wù)器節(jié)能策略研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué).2013，40 (4): 22-30]利用Petri網(wǎng)的分析技術(shù)建立服務(wù)器狀態(tài)切換模型，并通過(guò)設(shè)置喚醒閾值和休眠閾值來(lái)控制SRM中服務(wù)器的狀態(tài)。王巍、羅軍舟等人[王巍，羅軍舟，宋愛(ài)波.基于動(dòng)態(tài)定價(jià)策略的數(shù)據(jù)中心功耗成本優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào).2013，36(3):599-612.]基于休假排隊(duì)系統(tǒng)中休假時(shí)間選擇的思想提出了一種雙閾值的服務(wù)器狀態(tài)控制策略，然而該文不加證明地選取參數(shù)作為雙閾值策略中的閾值。在基于DPS技術(shù)的服務(wù)器狀態(tài)管理策略中，關(guān)閉服務(wù)器意味著減少提供服務(wù)的設(shè)備，直接影響到服務(wù)性能，而開(kāi)啟過(guò)多的服務(wù)預(yù)留模塊的服務(wù)器則會(huì)帶來(lái)大量的額外能耗，因此優(yōu)化設(shè)置或動(dòng)態(tài)設(shè)置狀態(tài)轉(zhuǎn)換中的閾值參數(shù)，找到使得能耗節(jié)省和性能保證的最優(yōu)閾值平衡點(diǎn)至關(guān)重要，然而上述方法中的任務(wù)請(qǐng)求閾值都是靜態(tài)設(shè)置的，不能根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)選擇閾值平衡點(diǎn)，此外，現(xiàn)有方法都沒(méi)有考慮選擇哪個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行喚醒，而是隨機(jī)開(kāi)啟處于休眠的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，然而溫度變化情況對(duì)于云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器至關(guān)重要，溫度越高，溫度變化越快，服務(wù)器的失效率越高。綜上，現(xiàn)有方法沒(méi)有充分考慮能耗的優(yōu)化且沒(méi)有考慮保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于克服現(xiàn)有動(dòng)態(tài)關(guān)閉/休眠技術(shù)不能根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整喚醒預(yù)留服務(wù)器所需的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值的不足，提供一種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，可根據(jù)系統(tǒng)的當(dāng)前的實(shí)際情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整喚醒預(yù)留服務(wù)器所需的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值，從而最大程度地降低系統(tǒng)能耗、提高系統(tǒng)性能。
[0006]本發(fā)明具體采用以下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問(wèn)題:
[0007]—種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，所述云計(jì)算系統(tǒng)包括一組永久運(yùn)行服務(wù)器和一組可在運(yùn)行狀態(tài)與關(guān)閉/休眠狀態(tài)之間進(jìn)行切換的預(yù)留服務(wù)器，當(dāng)云計(jì)算系統(tǒng)中排隊(duì)等待的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)大于任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值時(shí)，則選擇處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器進(jìn)行喚醒；所述任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值按照以下方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整:
[0008]首先判斷當(dāng)前的平均任務(wù)背叛數(shù)是否超過(guò)預(yù)設(shè)的任務(wù)背叛數(shù)閾值，
[0009]如是，則將當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值調(diào)低；
[0010]如否，則繼續(xù)判斷當(dāng)前的功耗成本是否大于預(yù)設(shè)的功耗成本閾值，如大于，則將當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值調(diào)高，否則，保持當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值不變；
[0011]所述平均任務(wù)背叛數(shù)按照下式得到:
[0012]所述平均任務(wù)背叛數(shù)按照下式得到:
[0013]
【權(quán)利要求】
1.一種云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，所述云計(jì)算系統(tǒng)包括一組永久運(yùn)行服務(wù)器和一組可在運(yùn)行狀態(tài)與關(guān)閉/休眠狀態(tài)之間進(jìn)行切換的預(yù)留服務(wù)器，當(dāng)云計(jì)算系統(tǒng)中排隊(duì)等待的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)大于任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值時(shí)，則選擇處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器進(jìn)行喚醒；其特征在于，所述任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值按照以下方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整: 首先判斷當(dāng)前的平均任務(wù)背叛數(shù)是否超過(guò)預(yù)設(shè)的任務(wù)背叛數(shù)閾值， 如是，則將當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值調(diào)低； 如否，則繼續(xù)判斷當(dāng)前的功耗成本是否大于預(yù)設(shè)的功耗成本閾值，如大于，則將當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值調(diào)高，否則，保持當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值不變； 所述平均任務(wù)背叛數(shù)按照下式得到:

2.如權(quán)利要求1所述云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，其特征在于，所述任務(wù)背叛數(shù)閾值按照下式確定:
3.如權(quán)利要求1所述云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，其特征在于，所述功耗成本閾值按照下式確定:
4.如權(quán)利要求1所述云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，其特征在于，所述任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值的動(dòng)態(tài)調(diào)整，具體按照下式:
5.如權(quán)利要求1~4任一`項(xiàng)所述云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，其特征在于，當(dāng)云計(jì)算系統(tǒng)中排隊(duì)等待的任務(wù)請(qǐng)求數(shù)大于任務(wù)請(qǐng)求數(shù)閾值時(shí)，優(yōu)先選擇處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器中與制冷設(shè)備間的距離較小的進(jìn)行喚醒。
6.如權(quán)利要求5任一項(xiàng)所述云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，其特征在于，所述云計(jì)算系統(tǒng)中的預(yù)留服務(wù)器按照其與制冷設(shè)備間的距離被預(yù)先分配不同的冷點(diǎn)區(qū)域優(yōu)先級(jí)，距離越小，冷點(diǎn)區(qū)域優(yōu)先級(jí)越高；所述選擇處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器進(jìn)行喚醒，具體按照以下方法:優(yōu)先選擇冷點(diǎn)區(qū)域優(yōu)先級(jí)高的處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器進(jìn)行喚醒。
7.如權(quán)利要求6所述云計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器喚醒方法，其特征在于，對(duì)于冷點(diǎn)區(qū)域優(yōu)先級(jí)相同的處于關(guān)閉/休眠狀態(tài)的預(yù)留服務(wù)器，優(yōu)先選擇最近一次由運(yùn)行狀態(tài)切換至關(guān)閉/休眠狀態(tài)的時(shí)間較早的預(yù)留服務(wù)器進(jìn)行喚醒。
【文檔編號(hào)】G06F1/32GK103823545SQ201410078466
【公開(kāi)日】2014年5月28日 申請(qǐng)日期:2014年3月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月5日
【發(fā)明者】程春玲, 王穎, 張登銀, 付雄, 華禹銘 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)