專利名稱：一種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于云計算領(lǐng)域，特別涉及一種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置及方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，互聯(lián)網(wǎng)所需要處理的業(yè)務(wù)量也隨之快速增長。如何處理海量的數(shù)據(jù)與服務(wù)，以有效地為用戶提供方便、快捷的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，已成為互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前發(fā)展面臨的一個問題。在這種背景下，基于分布式計算特別是網(wǎng)格技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了云計算。中國工程院李德毅院士認(rèn)為，云計算就是將整個互聯(lián)網(wǎng)的資源匯聚整合起來，研究云計算模型可以有效地解決互聯(lián)網(wǎng)云進(jìn)化、云控制、云推理和軟計算等復(fù)雜問題。云計算將會給信息產(chǎn)業(yè)帶來巨大的影響，將使信息技術(shù)整體結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，今后更多的用戶將受益于云計算服務(wù)。隨著云計算的研究不斷深入及其應(yīng)用不斷發(fā)展，它必將成為未來主流的應(yīng)用模式。云計算的發(fā)展帶來了兩方面的趨勢，一方面是構(gòu)建了很多大規(guī)模的應(yīng)用中心，用以容納大規(guī)模的數(shù)據(jù)以及相關(guān)的運算；另一個方面是虛擬化技術(shù)的大量使用。綠色計算的產(chǎn)生就是為了減少云平臺的電能損耗，減少污染物的排放，以達(dá)到保護(hù)環(huán)境的目的?？梢哉f，上述兩個趨勢使得虛擬環(huán)境的節(jié)能技術(shù)研究在綠色計算中的位置變得越來越重要。隨著電子技術(shù)的進(jìn)步和電子器件成本的降低，對于大規(guī)模集群和數(shù)據(jù)中心來說，與10年前相比，硬件成本已大幅下降，而維護(hù)它們正常運行所需的電費和制冷費在總體擁有成本(Total Cos t of Ownership, TC0)中所占的比重卻越來越大。為節(jié)約成本,企業(yè)往往采取手動的方式，將物理服務(wù)器的工作狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到節(jié)能的目的。但是，這種方法更多的是依靠

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的是提出一種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置及方法，以達(dá)到自動控制平臺內(nèi)所有服務(wù)器的目的。本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的:一種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置，包括:代理模塊:用于采集服務(wù)器和虛擬機(jī)資源、性能數(shù)據(jù)，并向服務(wù)端監(jiān)測模塊發(fā)送采集到的數(shù)據(jù)、根據(jù)服務(wù)器端控制模塊發(fā)送的指令使物理服務(wù)器進(jìn)入休眠狀態(tài)；監(jiān)測模塊:用于收集代理端代理模塊發(fā)送的資源、性能數(shù)據(jù)，并去除冗余數(shù)據(jù)，將資源、性能數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫；評估模塊:用于分析監(jiān)測模塊入庫的資源、性能數(shù)據(jù)，為控制模塊提供發(fā)出指令的依據(jù)；控制模塊:用于向代理模塊發(fā)送關(guān)閉服務(wù)器指令，或向服務(wù)器發(fā)出啟動指令。采用云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法，包括以下步驟:步驟1:由代理模塊采集物理服務(wù)器數(shù)據(jù)，并發(fā)送到服務(wù)器端監(jiān)測模塊，具體如下:
步驟1.1:采集物理服務(wù)器各虛擬機(jī)的資源數(shù)據(jù)，包括Cpu、內(nèi)存使用情況；步驟1.2:將數(shù)據(jù)以XML的形式進(jìn)行封包；步驟1.3:通過Sockets協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)到服務(wù)器端監(jiān)測模塊。步驟2:由監(jiān)測模塊處理采集到的服務(wù)器數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫中，具體如下:步驟2.1:收集代理端代理模塊發(fā)送的資源數(shù)據(jù)，包括Cpu、內(nèi)存使用情況；步驟2.2:對收集到的XML數(shù)據(jù)進(jìn)行解析；步驟2.3:將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫；步驟3:由評估模塊對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，具體如下:步驟3.1:分析過去半個小時物理服務(wù)器的資源數(shù)據(jù)，具體是指Cpu、內(nèi)存使用情況；步驟3.2:當(dāng)Cpu或內(nèi)存使用率均高于80%時，將云平臺的一臺物理服務(wù)器的服務(wù)器狀態(tài)設(shè)置為待開啟狀態(tài)；步驟3.3:當(dāng)Cpu和內(nèi)存使用率均低于20%時，且使用中的虛擬機(jī)數(shù)量為O時，將該物理服務(wù)器的服務(wù)器狀態(tài)設(shè)置為待關(guān)閉狀態(tài)；步驟3.4:當(dāng)Cpu和內(nèi)存使用率不滿足以上條件時，不做處理；步驟4:根據(jù)分析結(jié)果控制物理機(jī)啟停，具體過程如下:步驟4.1:每10分鐘掃描一次設(shè)置于數(shù)據(jù)庫中的、記錄云平臺下所有物理服務(wù)器資源狀態(tài)的表中表示物理服務(wù)器狀態(tài)的字段；步驟4.2:當(dāng)物理服務(wù)器狀態(tài)為待開啟狀態(tài)，則通過WOL方式向服務(wù)器發(fā)出啟動指令，啟動服務(wù)器，并將物理服務(wù)器狀態(tài)字段修改為關(guān)閉狀態(tài)；步驟4.3:當(dāng)物理服務(wù)器狀態(tài)為待關(guān)閉狀態(tài)，向代理端發(fā)出關(guān)閉服務(wù)器指令，關(guān)閉服務(wù)器，并將物理服務(wù)器狀態(tài)字段修改為關(guān)閉狀態(tài)。本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明采用的云計算平臺是以分布式的方式組建的服務(wù)器群集，為了能夠達(dá)到自動控制平臺內(nèi)所有服務(wù)器啟停的目的，需設(shè)置獨立的控制器，控制器內(nèi)存放各服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)信息，如IP地址、MAC地址、路由器映射關(guān)系等。同時，服務(wù)器中需要安裝監(jiān)控自身狀態(tài)的模塊，控制器可根據(jù)預(yù)先制定的策略，自動的控制服務(wù)器的狀態(tài)轉(zhuǎn)移。使用服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移技術(shù)可以獲得良好的節(jié)能效果。有數(shù)據(jù)顯示，VMware通過服務(wù)器整合的節(jié)能策略可以為數(shù)據(jù)中心每年節(jié)省50%以上耗電量。


圖1為本實施方式云計算平臺服務(wù)器工作模式框圖；圖2為本實施方式云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置結(jié)構(gòu)框圖；圖3為本實施方式流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施方式做進(jìn)一步詳細(xì)的說明。服務(wù)器工作如圖1所示，包括最耗電睡眠、深度睡眠、待機(jī)、休眠、帶店關(guān)閉和完全關(guān)閉6種狀態(tài)，具體是指:I)正常工作模式(S0)
服務(wù)器處于此模式時，-操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序都在運行。CPU執(zhí)行指令。2)最耗電睡眠模式(S1X服務(wù)器處于此模式時，處理器的所有寄存器被刷新，并且CPU停止執(zhí)行指令。CPU和內(nèi)存的電源一直維持著，一些設(shè)備如果沒有被使用那么就會被停止供電。3)深睡眠模式(S2)。服務(wù)器處于此模式時，CPU將停止刷新，電源將停止對CPU的供電(通常這種模式并不被采用)。4)待機(jī)模式(S3)。服務(wù)器處于此模式時，RAM(住寄存器)仍然有電源供給，它也是幾乎唯一的有電源供給的元件。由于操作系統(tǒng)、所有應(yīng)用程序和被打開的文檔等等的模式都是保存在主存儲器中，用戶可以把工作恢復(fù)到正好上次他們保持的模式。但是，一旦停電，所有RAM上的數(shù)據(jù)就會丟失，包括沒有保存的文檔。5)休眠模式(S4)。服務(wù)器處于此模式時，所有主存儲器的內(nèi)容被儲存在非揮發(fā)性存儲器，例如硬盤，保護(hù)操作系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)，包括所有應(yīng)用程序，打開的文檔等，用戶可以把工作恢復(fù)到正好上次他們保持的狀態(tài)，即使停電，任何信息也不回丟失。6)帶電關(guān)閉模式(S5)。服務(wù)器處于此模式時，有些部件仍然帶電，使服務(wù)器仍然可以被鍵盤、時鐘、LAN、USB設(shè)備所啟動。在啟動系統(tǒng)從S5恢復(fù)到正常工作模式的過程中，需要運行啟動程序來啟動操作系統(tǒng)。7)完全關(guān)閉模式(S6)服務(wù)器處于此模式時，各部件完全處于關(guān)閉狀態(tài)，該狀態(tài)下只能通過物理方式啟動。本實施方式中采用云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置來對服務(wù)器的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)節(jié)，實現(xiàn)服務(wù)器在上述6種狀態(tài)下的自動切換。本實施方式的硬件環(huán)境如下:服務(wù)器一臺，其硬件環(huán)境為:Intel Xeon processor 5380(1.8 GHz, 400 MHz FSB, 2 MB L2 cache), 8GBDDR2 (support dual-channel) RAM, Cent0S5 操作系統(tǒng)。通過中國網(wǎng)通 ADSL (帶寬 2Mbps)或 IOOMbps 局域網(wǎng)接入 Internet。CPU:1ntel (R) core (TM) 2 Quad CPU Q9500 @2.83 GHz,4核；操作系統(tǒng)平臺！Microsoft Windows 7 ;編程環(huán)境:Visual Studio 2005 ;編程語言:C++ ;服務(wù)器環(huán)境:Tomcat 6.0 ;應(yīng)用軟件:LoadRunner壓力測試工具。采用的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)包括:DffOL (Wake on LAN)技術(shù)對服務(wù)器的硬件設(shè)備有一定的要求:a)服務(wù)器安裝的必須是符合ATX 2.01標(biāo)準(zhǔn)的ATX電源(主流服務(wù)器符合該標(biāo)準(zhǔn))，+5V Standby電流至少應(yīng)在600mA以上；b)服務(wù)器安裝的必須是支持PCI2.1 (及以上)標(biāo)準(zhǔn)插槽的主板(較新的服務(wù)器符合該標(biāo)準(zhǔn))，可通過查看CMOS的〃Power Management Setup〃菜單中是否擁有Wake on LAN〃或"Wake on PCI Card"項來確認(rèn)；c)服務(wù)器安裝的必須是支持WOL的網(wǎng)卡(較新的服務(wù)器符合該標(biāo)準(zhǔn))。2) WOL技術(shù)依靠的是一個廣播性的巾貞——魔法包(Magic Packet)，對魔法包的內(nèi)容要求如下:d)每次都會先有連續(xù)6個〃FF〃(十六進(jìn)制，換算成二進(jìn)制即:11111111)的資料，即:FF FF FF FF FF FF。e)在連續(xù)6個〃FF〃后則開始帶出MAC地址，有時還會帶出4字節(jié)或6字節(jié)的密碼。本實施方式中共云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置具體的結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括以下四個模塊，包括代理模塊、監(jiān)測模塊、評估模塊和控制模塊。其中，代理模塊:用于采集服務(wù)器和虛擬機(jī)資源、性能數(shù)據(jù)，并向服務(wù)端監(jiān)測模塊發(fā)送采集到的數(shù)據(jù)、根據(jù)服務(wù)器端控制模塊發(fā)送的指令使物理服務(wù)器進(jìn)入休眠狀態(tài)。監(jiān)測模塊:用于收集代理端代理模塊發(fā)送的資源、性能數(shù)據(jù)，并去除冗余數(shù)據(jù)，將資源、性能數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。評估模塊:用于分析監(jiān)測模塊入庫的資源、性能數(shù)據(jù)，為控制模塊提供發(fā)出指令的依據(jù)?？刂颇K:用于向代理模塊發(fā)送關(guān)閉服務(wù)器指令，或向服務(wù)器發(fā)出啟動指令。服務(wù)端管理對象的數(shù)據(jù)內(nèi)有三個表:服務(wù)器狀態(tài)表FMTable、虛擬機(jī)狀態(tài)表VMTable 和資源數(shù)據(jù)表 SourceTable。FMTable表示將云平臺下所有物理服務(wù)器的資源狀態(tài)繪成一張表，描述它們的基本信息，其變量說明如下:FMID:物理服務(wù)器唯一編號；FMCpuNum:物理服務(wù)器Cpu數(shù)量；FMCpuCore:物理服務(wù)器Cpu核數(shù)；FMCpuNumUsed:已分配物理服務(wù)器Cpu數(shù)量；FMCpuCoreUsed:已分配物理服務(wù)器Cpu核數(shù)；FMMemory:物理服務(wù)器內(nèi)存大?。籉MMemoryUsed:已分配物理服務(wù)器內(nèi)存；FMStatus:物理服務(wù)器狀態(tài)(其中O表示關(guān)閉、I表示開啟、2表示待關(guān)閉、3表示待開啟)；FMIP:物理服務(wù)器IP地址；FMMac:物理服務(wù)器Mac地址；VMNum:使用中的虛擬機(jī)數(shù)量。VMTable表示將云平臺下所有已存在的虛擬機(jī)資源狀態(tài)繪成一張表，描述它們的基本信息，其變量說明如下:VMID:虛擬機(jī)唯一編號；VMCpuNum:虛擬機(jī) Cpu 數(shù)量；VMCpuCore:虛擬機(jī) Cpu 核數(shù)；VMMemory:虛擬機(jī)內(nèi)存大小；VMStatus:虛擬機(jī)狀態(tài)。SourceTable表示將云平臺下所有物理機(jī)資源使用狀態(tài)繪成一張表，描述它們的基本信息，其變量說明如下:FMID:物理服務(wù)器唯一編號；FMCpu:物理服務(wù)器Cpu使用率；
FMMemory:物理服務(wù)器內(nèi)存使用率；FMTime:數(shù)據(jù)入庫時間。本實施方式中采用的一種云計算平臺下服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法，其過程如下:步驟A:由代理模塊采集物理服務(wù)器數(shù)據(jù)，并發(fā)送到服務(wù)器端監(jiān)測模塊步驟B:由監(jiān)測模塊處理采集到的服務(wù)器數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫中步驟C:由評估模塊對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理步驟D:根據(jù)分析結(jié)果控制物理機(jī)啟停。由此完成了云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移的整個過程，即以采集服務(wù)器資源數(shù)據(jù)為始，以控制物理服務(wù)器啟停為終。根據(jù)分析采集到的資源、性能數(shù)據(jù)控制物理服務(wù)器的啟停。步驟A具體實現(xiàn)過程如下:步驟Al:采集物理服務(wù)器各虛擬機(jī)的資源數(shù)據(jù)，包括Cpu、內(nèi)存使用情況；步驟A2:將數(shù)據(jù)以XML的形式進(jìn)行封包；步驟A3:通過Sockets協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)到服務(wù)器端監(jiān)測模塊。步驟B的具體實現(xiàn)過程如下:步驟B1:收集代理端代理模塊發(fā)送的資源數(shù)據(jù)，包括Cpu、內(nèi)存使用情況；步驟B2:對收集到的XML數(shù)據(jù)進(jìn)行解析；步驟B3:將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。步驟C的具體實現(xiàn)過程如下:步驟Cl:分析過去半個小時物理服務(wù)器的資源(Cpu、內(nèi)存)數(shù)據(jù)；步驟C2:當(dāng)Cpu或內(nèi)存使用率均高于80%時，將云平臺的一臺物理服務(wù)器的服務(wù)器狀態(tài)標(biāo)志為3，即待開啟狀態(tài)；步驟C3:當(dāng)Cpu和內(nèi)存使用率均低于20%時，且使用中的虛擬機(jī)數(shù)量為O時，將該物理服務(wù)器的服務(wù)器狀態(tài)標(biāo)志為2，即待關(guān)閉狀態(tài)；步驟C4:當(dāng)Cpu和內(nèi)存使用率不滿足以上條件時，不做處理。步驟D的具體實現(xiàn)過程如下:步驟Dl:每10分鐘掃描一次FMTable的FMStatus字段；步驟D2:當(dāng)FMStatus為3時，通過WOL方式(Wake on line網(wǎng)絡(luò))喚醒向服務(wù)器發(fā)出啟動指令，啟動服務(wù)器，并將FMStauts改為I ;步驟D3:當(dāng)FMStatus為2時，向代理端發(fā)出發(fā)出關(guān)閉服務(wù)器指令，關(guān)閉服務(wù)器，并將 FMStatus 改為 O。雖然以上描述了本發(fā)明的具體實施方式
，但是本領(lǐng)域內(nèi)的熟練的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這些僅是舉例說明，可以對這些實施方式做出多種變更或修改，而不背離本發(fā)明的原理和實質(zhì)。本發(fā)明的范圍僅由所附權(quán)利要求書限定。
權(quán)利要求
1.一種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置，其特征在于:包括: 代理模塊:用于采集服務(wù)器和虛擬機(jī)資源、性能數(shù)據(jù)，并向服務(wù)端監(jiān)測模塊發(fā)送采集到的數(shù)據(jù)、根據(jù)服務(wù)器端控制模塊發(fā)送的指令使物理服務(wù)器進(jìn)入休眠狀態(tài)； 監(jiān)測模塊:用于收集代理端代理模塊發(fā)送的資源、性能數(shù)據(jù)，并去除冗余數(shù)據(jù)，將資源、性能數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫； 評估模塊:用于分析監(jiān)測模塊入庫的資源、性能數(shù)據(jù)，為控制模塊提供發(fā)出指令的依據(jù)； 控制模塊:用于向代理模塊發(fā)送關(guān)閉服務(wù)器指令，或向服務(wù)器發(fā)出啟動指令。
2.—種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法，采用如權(quán)利要求1所述的云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置實現(xiàn)，其特征在于:包括以下步驟: 步驟1:由代理模塊采集物理服務(wù)器數(shù)據(jù)，并發(fā)送到服務(wù)器端監(jiān)測模塊； 步驟2:由監(jiān)測模塊處理采集到的服務(wù)器數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫中； 步驟3:由評估模塊對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理； 步驟4:根據(jù)分析結(jié)果控制物理機(jī)啟停。
3.如權(quán)利要求2所述的云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法，其特征在于:步驟I所述的由代理模塊采集物理服務(wù)器數(shù)據(jù)，并發(fā)送到服務(wù)器端監(jiān)測模塊，具體過程如下: 步驟1.1:采集物理服務(wù)器各虛擬機(jī)的資源數(shù)據(jù)，包括Cpu、內(nèi)存使用情況； 步驟1.2:將數(shù)據(jù)以XML的形式進(jìn)行封包； 步驟1.3:通過Sockets協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)到服務(wù)器端監(jiān)測模塊。
4.如權(quán)利要求2所述的云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法，其特征在于:步驟2所述的由監(jiān)測模塊處理采集到的服務(wù)器數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫中，具體如下: 步驟2.1:收集代理端代理模塊發(fā)送的資源數(shù)據(jù)，包括Cpu、內(nèi)存使用情況； 步驟2.2:對收集到的XML數(shù)據(jù)進(jìn)行解析； 步驟2.3:將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。
5.如權(quán)利要求2所述的云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法，其特征在于:步驟3所述的由評估模塊對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，具體如下: 步驟3.1:分析過去半個小時物理服務(wù)器的資源數(shù)據(jù)，具體是指Cpu、內(nèi)存使用情況；步驟3.2:當(dāng)Cpu或內(nèi)存使用率均高于80%時，將云平臺的一臺物理服務(wù)器的服務(wù)器狀態(tài)設(shè)置為待開啟狀態(tài)； 步驟3.3:當(dāng)Cpu和內(nèi)存使用率均低于20%時，且使用中的虛擬機(jī)數(shù)量為O時，將該物理服務(wù)器的服務(wù)器狀態(tài)設(shè)置為待關(guān)閉狀態(tài)； 步驟3.4:當(dāng)Cpu和內(nèi)存使用率不滿足以上條件時，不做處理。
6.如權(quán)利要求2所述的云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移方法，其特征在于:步驟4所述的根據(jù)分析結(jié)果控制物理機(jī)啟停，具體過程如下: 步驟4.1:每10分鐘掃描一次設(shè)置于數(shù)據(jù)庫中的、記錄云平臺下所有物理服務(wù)器資源狀態(tài)的表中表示物理服務(wù)器狀態(tài)的字段； 步驟4.2:當(dāng)物理服務(wù)器狀態(tài)為待開啟狀態(tài)，則通過WOL方式向服務(wù)器發(fā)出啟動指令，啟動服務(wù)器，并將物理服務(wù)器狀態(tài)字段修改為關(guān)閉狀態(tài)； 步驟4.3:當(dāng)物理服務(wù)器狀態(tài)為待關(guān)閉狀態(tài)，向代理端發(fā)出關(guān)閉服務(wù)器指令，關(guān)閉服務(wù)器，并將物理服務(wù)器狀態(tài) 字段修改為關(guān)閉狀態(tài)。
全文摘要
一種云計算平臺服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移裝置及方法，屬于云計算領(lǐng)域。包括代理模塊、監(jiān)測模塊、評估模塊和控制模塊，首先由代理模塊采集物理服務(wù)器數(shù)據(jù)，并發(fā)送到服務(wù)器端監(jiān)測模塊；然后，由監(jiān)測模塊處理采集到的服務(wù)器數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫中；由評估模塊對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理；最后根據(jù)分析結(jié)果控制物理機(jī)啟停。本發(fā)明以分布式的方式組建的服務(wù)器群集，實現(xiàn)自動控制平臺內(nèi)所有服務(wù)器的啟停，有數(shù)據(jù)顯示，VMware通過服務(wù)器整合的節(jié)能策略可以為數(shù)據(jù)中心每年節(jié)省50%以上耗電量。
文檔編號H04L29/08GK103078955SQ20131003386
公開日2013年5月1日 申請日期2013年1月29日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月29日
發(fā)明者郭軍, 張斌, 高巖, 楊雷, 馬安香 申請人:東北大學(xué)