CN102016748A - 用于管理计算环境中的能量消耗的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于降低集群、网格、按需式中心等等中的功耗的系统、方法和计算机可读介质。本文中公开的理论可以降低直接和间接的功耗而同时保持完整的集群性能或基于合格的SLA的集群性能。该方法包括接收关于计算环境内的至少一个资源的功耗或温度的至少一个状态数据点。通过使用智能政策来控制功耗，该方法实现并连接集群、网格、按需式中心内的功率管理装置以实现政策、作出动态改变、作出预测或活动等等以降低与计算环境有关的直接或间接功耗中的一个或多个。该方法可以在采取环境中的节能活动中分析当前工作负载、将来工作负载或者两者。

Description

用于管理计算环境中的能量消耗的系统和方法
相关申请
本申请涉及以下美国专利申请：于2006年8月11日提交的第10/530,582号申请(代理人案号010-0011A)；于2006年8月11日提交的第10/530,581号申请(代理人案号010-0011B)；于2005年3月11日提交的第10/530,577号申请(代理人案号010-0011C)；于2005年3月11日提交的第10/530,576号申请(代理人案号010-0013)；于2007年5月8日提交的第11/718,867号申请(代理人案号010-0016)；于2006年8月11日提交的第10/589,339号申请(代理人案号010-0019)；于2005年3月11日提交的第10/530,578号申请(代理人案号010-0026)；于2005年3月11日提交的第10/530,580号申请(代理人案号010-0028)；于2008年2月4日提交的第10/530,575号申请(代理人案号010-0030)；于2006年3月16日提交的第11/276,856号申请(代理人案号010-0041)；于2006年4月7日提交的第11/279,007号申请(代理人案号010-0043)；以及在本申请提交之前，于2008年1月31日提交的第12/023,722号申请(代理人案号010-0046)。这些申请中的每一个的全部内容通过引用并入本文。
优先权
本申请要求享有于2008年4月21日提交的第61/046,636号美国临时申请的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及管理计算环境，以及更具体地，涉及一种管理计算环境(例如集群、网格或按需式中心)内的能量消耗的系统和方法。
背景技术
管理计算环境(诸如网格、集群场或按需式服务器)中的资源的消耗是一个复杂和挑战性的过程。网格计算可以被定义为动态、多机构合作中的协调资源共享和问题解决。很多计算项目需要比单个计算机可以提供的多得多的计算能力和资源。可能需要协调并采用具有外围资源(诸如打印机、扫描仪、I/O设备、存储磁盘、科学设备和仪器等等)的网络计算机来完成工作。术语计算资源一般是指计算机处理器、存储器、网络带宽以及这些外围资源中的任意一种。运算场(computer farm)可以包括协调处理因特网流量的这种用途的多个计算机。例如，网页搜索网站使用运算场来处理其网络流量和因特网搜索。
网格/集群资源管理通常描述识别要求、匹配资源到应用、分配那些资源、以及随着时间变化(over time)调度并监视网格资源以尽可能有效地运行网格应用或提交到计算环境的作业的过程。每个项目或作业利用不同组的资源以及从而通常是唯一的。例如，一个作业可以利用计算机处理器和磁盘空间，而另一作业可以要求大量网络带宽和特定的操作系统。在为特定的作业或资源请求分配资源的挑战之外，管理员还可能难以获得对可用资源、计算环境和可用资源的当前状态以及各个用户的实时竞争需求的清楚理解。该过程的一个方面是为作业保留资源的能力。集群管理器旨在保留一组资源以使集群能够以承诺的服务质量处理作业。
可以在多个公开中找到有关集群和网格的一般背景信息。例如，见“Grid Resource Management，State of the Art and Future Trends”，Jarek Nabrzyski，Jennifer M.Schopf，Jan Weglarz，Kluwer学术出版社，2004；以及麻省理工学院的William Gropp，Ewing Lusk，Thomas Sterling干2003年编辑的“Beowulf Cluster Computing with Linux”。
虽然术语网格和集群具有不同的含义，但在本文中一般理解它们是可互换的。例如，当网格被称为用于接收对资源的请求以及以特定的方式处理该请求，相同的方法也可以用于诸如集群、按需式中心或运算场的其它计算环境。集群通常被定义为用于完成一个工作或一组工作而组织的计算节点的集合。通常，一个网格包括多个集群，如图1所示。当尝试在网格中最大化资源时，将出现多个常见的挑战。首先，通常有多层网格和集群调度器。网格100通常包括一群集群或一群网络计算机。网格的定义是非常灵活的，以及可以意味着多个不同配置的计算机。这里，介绍意思是通常给出可能的多种配置。网格调度器102与多个集群调度器104A、104B和104C进行通信。这些集群调度器中的每一个与各自的资源管理器106A、106B或106C进行通信。每个资源管理器与各自一系列的计算资源进行通信，如示出的集群110中的节点108A、108B、108C，集群112中的节点108D、108E、108F和集群114中的节点108G、108H、108I。
本地调度器(可以指的是集群调度器104或资源管理器106)与特定资源108更近以及可以不允许网格调度器102直接访问该资源。网格级调度器102通常不具有或控制实际的资源。因此，作业被从高级别网格调度器102提交到只有用户具有许可权限的一组本地资源。这就降低了效率，并且使资源保留过程更加困难。
共享计算资源的异类性也可导致效率的降低。没有到资源的专门访问，则网格级调度器102面临着在可用于使用的资源的能力方面的高度不一致和不可预知性的挑战。大部分资源在用户和项目之间共享，并且每个项目互不相同。项目的性能目标不同。网格资源用于提高应用程序的性能，但是资源所有者和使用者有不同的性能目标，从优化单个应用程序的性能到获得最佳系统吞吐量或最小化响应时间。本地政策也可以在性能上发挥作用。
随着按需式中心和新的因特网服务(诸如额外的音乐下载和视频点播以及因特网电话)的使用的增多，因特网内使用的服务器和节点的数量将继续增加。由于在按需式中心、网格、集群等等中服务器数量的增加，这样的服务器的用电量也将提高。通过组合安装的数据库上的数据内的测量数据与大多数常用服务器使用的功率的估算，已经对美国和世界的服务器的整体用电量进行了估算。与以前的估算相比，很多近些年的估算已经是基于更加详细的数据。政策制定者和企业都开始注意到并试图解决行业中的这些问题。
在美国和世界范围内，服务器的总用电从2000年至2005年期间已经翻番。这种增长大部分是便宜的服务器的数量增长的结果，该增长只有一小部分是由于单位功率使用的增长造成的。例如，2005年，服务器使用的总功率相当于美国总电力消耗的0.6％。然而，当包含冷却辅助基础结构时，该数字增长到1.2％，这个数字是与电视耗电量可比的量。2005年的总功率需求(包含相关的基础结构)对于美国相当于大约五个1000MW发电厂以及对于世界相当于14个这样的发电厂。2005年，运行这些服务器和相关基础结构的总电费对于美国为大约27亿美元，对于世界约为72亿美元。因此，本领域需要一种改进的机制来管理计算环境(诸如集群和网格或类似配置的那些计算环境)中的功耗。
发明内容
将在以下的描述中说明本发明的其他特征和优点，并且部分特征和优点根据描述是显而易见的，或者可以通过本发明的实践来学习。可以通过在所附权利要求中具体指出的装置和组合来实现并获得本发明的特征和优点。通过以下描述和所附权利要求，本发明的这些和其他特征将变得更加显而易见，或者可以通过本文中所述的本发明的实践来学习。
本发明涉及用于管理计算资源的使用和消耗、计算环境(诸如网格或集群)内的保留和/或作业以降低功耗的系统、方法和计算机可读介质。一个实施例是根据本文中所公开的理论运行作业的计算环境本身。
本发明解决了高性能计算方面中的功耗问题。本发明的方面能够实现直接(计算节点)和间接(冷却装置、支持服务器等等)两者功耗的降低，而同时维持完整的集群性能和基于合格的服务级别协议(SLA)的集群性能。应该能够以对终端用户和工作负载都灵活和完全透明的方式实现基于这些理论操作的所有装置。
根据本文中提供的本公开的其他实现包括向管理员和管理者提供广泛的报告和制图装置，以使消费者或管理员理解正在如何使用计算环境以及在具体化的基础上正在如何消耗功率。并且，该系统能够采取降低整体功耗的活动。退款机制还能够允许成本建模信息被路由回用于终端用户和调度器两者进行决定。
在本文中公开有四个主要部分。首先，有监视资源状态的机制，具体地，监视功率和温度的方面。其次，报告机制报告功率和温度方面的状态。然后，系统与功率管理装置连接，诸如能够开启或关闭节点或启用睡眠状态。最后，公开了提供能够控制功耗的智能政策。
本发明的实施例包括：用于实现改进的功耗的系统，诸如运行与资源管理器和其他装置进行通信的工作负载管理软件的服务器；用于提供改进的功耗的特定的方法；高性能计算环境，诸如根据本文中公开的理论操作的集群网格或按需式中心；以及，在计算机可读介质上存储的工作负载管理软件，控制单个或多个计算设备以能够根据本文中公开的理论实现改进的功耗。例如，工作负载管理软件包括ClusterResources公司的品牌产品。
如上所述，可以覆盖有本发明的多个实施例。然而，本发明的基本功能应在方法实施例方面进行讨论。当然，该方法可以由操作工作负载管理软件的单个服务器或多个服务器在按需式环境中实现，或者可以存储在存储指令的计算机可读介质上，所述指令控制计算设备执行多个功能以改进高性能计算环境中的功耗。
有四个主要部分与高性能计算(HPC)中的改进的功耗有关。公开的是用于实现环境中的一个或多个功耗活动的多种机制。由图3所示。首先，系统304(诸如在与计算环境通信的节点上运行的工作负载管理器)监视302计算环境300中的资源状态。这可以通过任意多种方式来完成。从根本上讲，这种概念涉及监视计算环境中的特定资源使用的功率以及其温度。从而，例如系统304监视302集群中的特定节点的功耗及其温度，如下文所述在智能政策中利用该信息以控制并管理该特定节点的工作负载视图的分布和计时。然后，模块被配置为报告306资源状态。这还涉及关于对特定资源的功耗和温度有关的基本信息。报告方面涉及以特定的方式管理监视的信息，以能够实现特定特性的有用报告，在下文中将详细描述。然后，另一部分是到功率管理装置308的接口312。这有助于工作负载管理软件304能够向功率管理中涉及的多个装置提供指令(诸如开启或关闭节点)。最后，另一部分304涉及能够使智能政策控制功耗312、310的机制。智能政策优选地结合工作负载管理软件304操作，该工作负荷管理软件304接收用于资源保留的请求，并且管理作业310的接收和分配用于计算环境(诸如集群网格、按需式中心、服务器场等)中的消耗。
本文中公开的理论可以为任何计算环境提供大量节能优势。例如，本理论可以通过使用传统的工作负载打包(workload packing)和虚拟技术来最大化每瓦特服务器工作负载以提高性能。这些理论利用每一个机会将未充分利用的服务器的工作负载整理到较少的服务器上。另一优势是本理论可以将空闲服务器自动置于备用或睡眠模式，这可以有助于降低那些服务器的50％的功耗。该系统甚至可以将这些空闲服务器完全关闭以甚至更节能。在另一方面，工作负载管理器304移动工作负载以使得热的服务器冷却。这种机制能够实现温度感知工作负载调度并将工作负载从过热的服务器移开，以使他们可以自行冷却以及从而降低对冷却系统的需求。该系统可以通过使用收集温度、节点利用和能耗统计的工具将工作负载路由到最高能效的服务器。该系统可以将工作负载路由到最高能效的资源以有助于实现尽可能高的消耗每瓦特的性能。另一优势是使系统能够利用非高峰时间，其通过当能量成本较低时在非高峰时间期间自动调度低优先级的工作负载进行处理，同时保证满足QOS承诺。然后，另一优势是工作负载管理器304可以考虑到启动时间限制、数据传输时间、服务级别协议以及其他因素以最低能量率将工作负载发送到位置。最后，本文中公开的理论的另一优势是根据这些理论操作的工作负载管理器可以使用户进行掌控并且提供提前跟踪、现代训练以及使一人能够管理并为组织的能量效率提供文件的报告能力，并实现绿色计算的目标。该系统还可以潜在地为用户提供跟踪碳信用额或用于退款和报告目的的其他统计的能力。
附图说明
为了说明可以获得本发明的上述和其他特征和优点的方式，将参照本发明的具体的实施例提供以上简要说明的本发明的更具体的描述，具体的实施例将在附图中描述。应该理解的是，这些图示只说明本发明的典型的实施例以及因此不应被理解为限制其范围，将通过利用附图以附加的特征和细节说明和解释本发明，其中：
图1一般性地示出了与多个集群内的计算节点相互作用的网格调度器、集群调度器和资源管理器；
图2示出了一个系统实施例；
图3示出了绿色计算的基本部件；
图4示出了从一个管辖区域到另一管辖区域的迁移应用；
图5A示出了一个方法实施例；
图5B示出了另一方法实施例；
图5C还示出了本发明的另一方法实施例；以及
图6示出了本公开的多个方面。
具体实施方式
以下详细讨论本发明的多个实施例。虽然讨论了具体的实施方式，但是应理解的是这仅仅是用于说明的目的。相关领域的技术人员将理解的是在不脱离本发明的精神和范围下可以使用其他部件和配置。
关于监视资源状态302(功率、温度等方面)的第一主要部分，模块使用多资源管理能力和本地接口(native interface)以采集信息的以下部分中的至少一个或多个。经由智能平台管理接口(IPMI)或其他低级别接口的负载“每节点消耗瓦特”被收集。信息的另一部分涉及经由IPMI或其他低级别接口的负载“每节点CPU温度”。而另一参数涉及经由系统网络管理协议(SNMP)或其他低级别接口的非计算智能资源(包括冷却装置、存储系统、文件服务器和网络交换机)的负载“消耗瓦特”。本领域技术人员将理解其中由程序化或工作负载管理器中包含的软件检索并监视数据的标准接口。
然后，报告功率和功耗以及功率信息和温度方面的资源状态的概念包括以下方面。多个报告能够根据监视的信息来生成。例如，生成作业报告，作业报告包括以下特征：(1)每作业的当前、最低、最高、平均和总功耗；(2)随时间变化的每作业功耗；(3)由于消耗的千瓦时(kwh)产生的每作业美元(或任意货币单位)成本；以及(4)分配资源的每作业平均温度。当然，可以采用这些概念以及其他参数来提供关于基于逐个作业的功耗的信息。在这方面，关于其特定作业的功耗、消耗的一定功率量方面的报告可以返回特定作业的用户或管理员。工作负载管理器304可以采用该信息来分析多个信息，以作出关于如何将该作业提交到计算环境中用于消耗的智能决定。例如，该报告可以提供作业的能量消耗与作业如被以不同方式处理或被在不同位置处理之间的对比。如果存在多个操作性目标，诸如最低的整体成本或主动冷却的最低使用，报告可以包括用于优化每个操作性目标的多个建议的配置以及混合每个操作性目标的建议的最优配置。
然后，还可以提供作业模板报告。作业模板报告可以提供以下参数的信息：(1)每作业的当前、最低、最高、平均和总功耗；(2)随时间变化的每作业功耗；(3)由于消耗的KWH产生的每作业美元(或其他货币值)成本；(4)分配资源的每作业平均温度；(5)每节点每作业的应用性能；(6)每节点每作业功耗；以及(7)每瓦特每节点每作业最有效应用性能。来自作业模板报告的这种信息可以提供关于特定应用(软件应用、操作系统等等)的性能的其他细节以及对于具体作业的基于每节点的功耗的更详细的分析。还可以采用这种信息用于改进工作负载的分配，以改进功耗而同时维持根据SLA承诺的标准。
另一报告能力包括证书报告。证书涉及诸如用户、群、项目或账户、类或队列和/或服务质量(QOS和SLA)这样的参数。这使得能够基于证书参数进行关于功耗的不同类型的查看。这可以使管理员或用户能够识别特定类型的证书提交的工作负载具有平均、高于平均、低于平均或需要改进的功耗。例如，可以在证书报告中包含的参数包括：(1)每证书的当前、最低、最高、平均和总功耗；(2)随时间变化的每证书功耗；(3)由于消耗的KWH产生的每证书美元(或其他货币)成本；以及(4)分配资源的每证书温度。
可以生成的另一类型的报告包括节点报告。节点报告提供关于基于每节点的使用和消耗的信息和数据，如其名称所示。参数包括：(1)每节点的当前、最低、最高、平均和总功耗；(2)随时间变化的每节点功耗；(3)由于消耗KWH产生的每节点成本；以及(4)每节点的当前、最低、最高和平均温度。
可以生成的另一报告涉及分区报告。基于每分区的分区报告涵盖至少以下参数：(1)每分区的当前、最低、最高、平均和总功耗；(2)随时间变化的每分区功耗；(3)由于消耗KWH产生的每分区成本；(4)每分区的当前、最低、最高和平均温度；以及(5)随时间变化的每分区实际与非绿色与最高功耗比较。这些参数使得能够提供关于计算环境内为消耗工作负载创建的分区信息。
关于到功率管理装置的连接，对于用于管理计算环境中的功率，至少以下活动是可用的。功率管理装置包括开启节点、关闭节点和启用睡眠状态(诸如Linux睡眠状态)的能力。可以是能够对当前没有正在使用的节点或另一资源实现断电或降低功耗的其他睡眠状态。例如，提供用于休眠状态的任意装置尽可能关闭所有进程但仍维持同步状态。另一功率管理装置包括能够将资源置于低功率备用或睡眠模式。由工作负载管理器指示的这些管理装置被控制以保持根据SLA的承诺的服务级别并且最大化计算环境的功耗方面的效率。
在递交本申请时，更新的服务器正开始独立地和在内部提供一些功率管理能力。例如，服务器可以包括他们自身的允许其关闭的管理软件。这主要是基于本地知识。本公开的一个方面涉及在外部提供这些管理能力或API，以使其可以与功率管理装置308和工作负载管理器304通信并且接收用于功率管理目的的指令。在这方面，系统可以能够接进并且甚至可能关闭存储器的特定部分。例如，该系统可以指示节点以低存储器状态运行。因此，即使认为其可能具有4GB RAM，但是工作负载管理器304仍可以指示特定的节点将其限制到0.5GBRAM并且当工作负载小或较大时保持在这种休眠状态。然后，由于存储器消耗了大量的功率，因此实施的存储器限制降低了功耗。在另一实例中，管理软件能够降低单个的处理器的时钟速度或关闭特定的处理器或内核、断电硬盘驱动器、减慢外围设备(诸如DVD-ROM)或其他类型接口的速度。换言之，计算环境的任意功率消耗部件可以与能够管理并控制其使用的工作负载管理器304连接。因此，根据本文中公开的理论可以监视、报告并控制与工作负载、作业、作业分析、资源分析等等的所有多个连接。
在控制计算环境内的这些各个资源之外，本公开的一个方面是由于作业到达或由于预先接收到用于有效消耗环境内的资源的保留，因此所有这些状态是基于预测可用的不同活动，其中工作负载管理器304可以预先断电节点或断电RAM的部分或全部、或减慢DVD-ROM的转速等等。并且，可以基于动态进行调节，其中一旦作出初步决定并且开始消耗工作负载，则可以识别工作负载、环境、SLA或任意其他参数内的改变并且可以修改功率管理决定和指令和/或预测以提高效率。例如，该系统可能过高估计作业所需的RAM的量。当处理实际的工作负载时，该系统确定实际需要较少的RAM并且作出合适的调节并将更多的RAM置于休眠状态。按需式中心中的空调可能故障导致节点过热。然后，工作负载管理器304将工作负载传送到其他计算环境或作出其他改变以调整热度，诸如降低过热区域中的处理器的时钟速度。因此，工作负载管理器304利用关于环境的当前状态和工作负载和/或其关于将来工作负载的知识的信息来实施节能决定，诸如何时断电或上电计算环境内的任意特定的资源。可以基于与当前状态和/或工作负载的知识(当前和将来以及预测的)有关的信息，断电或上电节点。
关于管理计算环境300中的功耗的机制，一个实例方法包括接收关于计算环境300的当前状态的数据。例如，接收的数据可以包括关于当前工作负载、当前温度、当前功耗、处于备用模式的当前节点或处于降低功耗模式的存储器等等的数据。关于计算环境300的当前状态的任意数据属于这一类。然后，该方法分析了计算环境300中的当前消耗资源的工作负载。然后，该方法包括基于接收到的数据和工作负载的分析对计算环境300中的至少一个资源进行开启或关闭或采用另一功率节省步骤。关闭至少一个资源可以包括将至少一个节点置于低功率备用模式。至少一个资源可以是节点、存储器、路由器、带宽等等。在另一方面中，分析还包括对要消耗计算环境300的工作负载的分析。工作负载管理器304接收并建立要消耗工作负载的作业的队列。本实施例的一个方面能够实现对尚未消耗计算环境300中的资源但已经被调度消耗资源的这样的工作负载的分析。
在另一方法实施例中，系统304通过接收关于计算环境的当前状态的数据并分析计算环境300中要消耗的工作负载，执行管理计算环境300中的功耗的步骤。该系统基于当前状态和分析的工作负载预测至少一个功耗节省活动，并且实施预测的计算环境中的至少一个功耗节省活动。功耗节省活动可以是以下之一：断电节点、断电存储器(诸如RAM)、减慢磁盘的转速、降低处理器的时钟速度、断电硬盘驱动器或者将资源置于低功耗模式。还可以发生其他功率节省步骤。该系统还可以当工作负载消耗计算环境300中的资源时分析计算环境300和工作负载，并且基于对计算环境和工作负载的分析动态调节实施的和预测的至少一个功耗节省活动。动态调节至少一个功耗节省活动的一个实例可以包括从实施量增大或减少断电或上电节点的数量。动态调节的另一实例包括从实施量增加或减少断电存储器(诸如RAM)的量。
然后，系统304提供智能政策来控制功耗。例如，空闲库管理装置涉及采用工作负载预测装置来确定空闲节点将要需要运行排队工作负载的时间。该管理装置还允许指定将参与空闲库的节点。对于瞬时工作负载响应，当没有选定工作负载、为最小指定的时间帧选定节点分配时，该方法指定将允许保持空闲和上电的空闲节点的数目。该系统以关闭模式或备用模式断电落在建立的边界之外的节点。系统304能够抑止节点迁移以防止可能影响节点的平均故障间隔(MTBF)的功率管理系统超负荷(开启及关闭节点、加速然后减慢硬盘驱动器的转速等等)。系统304还能够实现透明功率管理隐藏节点、功率状态和从终端用户和工作负载的状态迁移。
另一智能政策是基于QOS的功率管理政策。这里，系统304允许基于每QOS储备和响应时间因素动态调节资源库大小。例如，在这种情况下，只要满足相关的SLA，即使有排队作业也可以将一些节点维持在断电模式。功率成本计算是系统中实施的另一智能政策，其中系统允许对用户分配基于“消耗瓦特”的内部工作负载计费，包含基于时刻的功率计费率。QOS功率数据库管理的一个实例可以用来说明绿色计算的一个简单方面，以及然后提供可以如何实施基于QOS的功率管理的更详细的说明。例如，在绿色计算的第一层中，系统可以具有一个作业并确定向前并启动节点来运行该作业。由于作业在队列中并且准备好开始，该系统可以简单进行查找以为用户提供绝对最大响应时间或可能的吞吐量，以及如果节点将要空闲，则如果系统没有为特定节点选中目标则该系统关闭那些将要空闲的节点。利用基于QOS功率的管理，如果作业在队列中并且准备好处理时，则系统提供其他的智能来确定是否在特定的时间处理该作业。例如，由于资源是可用的，因此该系统并不总是必须只在几秒内运行该作业。有一些通过在特定的时间量内等待运行作业使计算环境300的功率管理将改进的情况。例如，系统可以具有特定类型的组织需要30分钟响应时间以及另一类型的组织需要15秒的响应时间的SLA。该系统可以保证满足多个SLA以及开启并关闭资源，但只达到满足各自的SLA的程度。因此，该系统可以具有位于队列中的作业持续20分钟，同时节点还处于关闭的状态。当系统可以立即开启节点并处理工作负载时，系统根据基于QOS功率管理智能确定如果可以改进功耗，则该系统将在合适的时间之前等待处理(在本实例中)作业以及然后节点可以被上电以及资源被消耗。系统304还可以接收诸如冷锋将要到达计算环境300的区域中的知识的外部信息并且在那时之前等待处理热加强作业。
在基于QOS功率管理的另一方面中，如果满足功率管理阈值但是需要违反SLA，则实际参与与用户的会话也是可能的。例如，系统304可以向具有需要15秒响应时间的SLA的用户314提供反馈，其中系统可以请求SLA的差异用于节能的目的。这当然是基于计算环境、队列中的作业、SLA、可能的先前历史等中的至少一个的分析。在这种情况下，系统304可以参与授权违反标准SLA的会话。优选的是这些类型的细节通常将提前在SLA中予以说明。换言之，SLA可以包括典型的15秒响应时间，但是如果通过改变该响应时间可以实现改进的功耗的一定阈值，则SLA可以包括用于预授权这种违反标准要求响应时间的参数。
另一智能政策涉及基于时刻的功耗。这里，系统304允许在最昂贵的“高峰”功耗时段期间只执行最时间关键工作负载(mosttime-critical workload)以及将其他工作负载延缓到成本更低的时段的智能调度。例如，如果一天中的成本最高的消耗时段在上午9点至中午12点之间，由于必须处理时间关键工作负载，智能调度政策可以识别作业或作业的队列，并且在这段时间段期间执行最时间关键工作负载，并且在处理工作负载与为功耗花费较少的金钱的平衡中进行权衡。然后，例如，可以在较便宜的功率成本可用的下午12点至1点的午饭时段或更晚的午夜时间处理其他较低关键工作负载。已知与特定环境相关联并且实际能够返还给用户的收费率，可以有允许用户使用计算资源的一些信用单位，其中用户可以是个人用户或较大系统用户或部门。例如，功率成本计算的概念允许这些信用量中的一些基于工作负载的瓦数被直接消耗。从而，系统304可以提供与使用计算资源相关联的正常成本计算因素。例如，由于系统已经分配特定使用将要使用每处理器秒一定数量的信用，因此系统304可以允许环境的原始使用。此外，用户还可以支付实际消耗的功率。因此，本公开的这个方面试图对数据中心或高性能计算(HPC)集群300的成本结构以及功率成本计算方法进行建模用于基本上对能量使用和能量使用的计费用户进行建模。
另一智能政策包括基于温度的工作负载分配。这里，系统允许节点分配政策分配工作负载以平衡热耗散，以及从而平均数据中心或集群内的节点温度。这里，利用监视的关于温度的信息，工作负载管理器可以将工作负载实际分配到运行较冷的集群内的特定的节点而不是运行较热的节点。因此，系统可以基于自动学习或其他机制将“低热”工作负载智能发送到高温节点来平衡数据中心热分布。例如，某些作业可以是I/O专用并且需要在网络上有更多的数据吞吐量。其他作业可以是非常的处理器专用以及一些可以自举使用并对存储器有要求。因此，不同的作业和不同的工作负载有不同的资源消耗概要，以及从而有不同的功耗概要。另一实例是包含高能效超低电压(ULV)处理器和标准处理器的异质计算环境。ULV处理器可以处理恒定100％的CPU利用率，产生的热量非常少，而在相同工作负载下标准CPU将产生相当大量的热量。根据同一位置中哪个硬件正在处理作业，相同作业可以引起不同的热相关特性。因此，系统304的分析包括基于每个CPU的知识及其热量产生特性作出能量保护的决定。
基本上，工作负载管理器学习者能力将使用这样的信息来概述应用或特定类型的工作负载并且发现其具有的功耗概要的类型。一旦系统304确定消耗功率的概要，则系统可以注意数据中心以确定当处理该工作负载时哪种额外热量将被加入数据中心300。系统304可以确定将要到中心的总额外热量。通过这种方式，系统304可以确定数据中心300是否要过热以及从而将计算环境置于授权的温度范围之外。系统可以根据逐个节点或分区实际确定是否存在数据中心的较冷的物理部分。在这种情况下，当然可以利用并分析监视的状态以使工作负载管理器可以实际将特定的工作负载置于其中一个架子内或与特定的冷却装置或冷却单元316相邻，以使环境中的资源被消耗，工作负载管理器304可以平衡产生的温度升高。由于工作负载管理系统304足够智能来防止其超过特定温度阈值之外，因此计算环境的设计者和购买者不必过多地对冷却系统进行购买或付费，这当然是一种成本节省。对于那些拥有并操作这样的计算环境者是一种直接的成本节省，这是本文中公开的理论的一个实例优势。
然后，与以上作业迁移相关的另一观念是可能系统在当前时间不能运行作业。可能工作负载管理软件304可以确定现在不运行该作业并且不识别位置以及作业可以开始的时间以便不超过系统尝试维持为目标的总温度阈值、瓦特数阈值或BTU阈值。因此，虽然以上主要讨论了温度，然而瓦特数阈值和BTU阈值还可以是做出关于计算环境中的工作负载的放置以及作业迁移的决定所依据的参数。
在本公开的另一方面中，智能政策可以由其中可以采用作业迁移的工作负载管理器304来实施。该方面的一个实例涉及确定运行的作业何时生成比预期更多的热量。如果可接受的热量级别超过某些阈值，则工作负载管理器304将活动的作业实际迁移到新的和更冷的位置。其中有应用这种操作的多种情况。例如，作业或工作负载可以不具有概要，以及从而作业生成的热量的最优和最精确的预测可能已经是不准确的，以及从而修改需要作业迁移到新位置。在这方面，因此，另一方面涉及生成工作负载概要，其可以然后被存储并在稍后日期被利用以对后期提交的具有相同或相似概要的作业实现改进工作负载的分配。
并且，到功率管理装置312的另一接口能够使工作负载管理器304还与热管理装置(诸如空调或冷却单元316)连接。因此，如果基于所接收的数据，则根据某些参数和阈值，系统知道其将要将工作负载发送到可能进一步升高其温度的高温节点，系统可以指示空调单元或冷却装置316也升高以适应预期的或实际的当前升高的温度。通过远程控制管道或通风口，系统304还可以指示空调单元或冷却装置直接冷却建筑物或服务器房间的特定部分，例如，引入更多的冷风以移动到最热的节点。在这方面，可以通过由系统304对管道、风扇等的这种控制，协调温度的非常本地化的管理。
本公开关于温度的另一方面涉及基于温度的响应。这里，系统将允许温度阈值排除对过度“热”节点的分配以及进一步可以提供温度阈值来动态发起自动活动或通知。如上所指出的，自动活动可以涉及计算环境本身或位于数据中心或计算环境中的温度控制装置。并且，当然可以向用户或管理员提供通知以警告他们过热或危险环境。
基于温度的响应的一个实例将使用与工作负载管理器304相关的通用度量能力(generic metric capability)。这里，确定工作负载被处理是采用的其中一个度量是将温度添加为一个度量。从而，工作负载管理器304可以设置为工作负载的默认参数，意思是工作负载可以只使用温度低于特定阈值温度X的节点。在这方面，在将工作负载分配到计算环境300中方面变成了一种标准通用度量实施。第二方面是触发活动还可以在通用度量加热上操作并建立阈值。因此，基于处理计算环境中的工作负载时的响应，在先前使用的通用度量中采用温度、瓦特数、BTU阈值的概念提供了改进并提供温度、瓦特数或BTU的能力。
系统能够实现的另一智能政策是基于功率的工作负载打包政策。这里，系统允许作业打包以优化工作负载放置并且允许最大数量的服务器被置于空闲或备用模式，以及从而最小化整体功耗。这里，系统可以实施作业迁移(使用虚拟机或检查基于重启的机制)以改进现有的活动工作负载的打包。打包政策的一个实例假定系统304管理计算环境中的16核机器。由于具有1核运行的机器和具有2核运行的机器与每个具有1核运行的两个机器之间的不同是将其打包到一个机器上具有显著的功率节省，因此对于系统打包该机器是有意义的。因此，先前系统算法将传播开工作负载以便最小化冲突和最大化每个各自作业的性能。现在，改进的系统304包括算法中的功率节省属性。因此，虽然工作负载管理器304仍期望最大化性能，但是其还可以确定是否存在成本以及系统304添加了功耗的成本与最大分配的轻度性能改进之间的平衡。该概念中还包含了功耗政策以及功率管理机会的理解。因此，如果系统将工作负载打包到16核机器上，以及如果系统使用严密打包算法，则其能使在计算环境300中的更多核以及其他资源关闭并通过作业迁移提供更大的节省。基本上，系统在更少的节点上运行更多的作业并且断电除其上可能分配工作负载之外的其他节点。
因此，该概念的应用的一个实例是如果作业A和作业B都在同一节点上运行，则由于计算环境的共享方面导致用户可能受到3％的性能恶化，但是如果作业A和作业B分别在两个独立的节点上，则这可提高20％的功耗。然后，平衡算法确定用性能恶化交换功率节省是否合适。
然后，本文中公开的另一智能政策是功率效率打包政策。这里，系统304允许基于逐个节点的每个应用的性能的自动学习。这就允许了应用性能与功耗的关联以识别对于工作负载的节点映射最有效的应用。这里，系统还使用映射信息以将工作负载智能移动到最优节点。自动学习涉及为每个应用或工作负载识别处理该应用所需要的工作的单元的一定数量。每个应用将有一些数量的工作只要其在不同类型的硬件上运行，其以不同的速度运行。系统304基本上测量每节点性能或应用在该特定资源上执行的情况。一旦系统304知道了该信息，则系统可以实际将性能与功耗相关联。先前，系统304主要简单确定了性能作为时间单元的测量。换言之，系统能够完成每秒多少处理控件(widget)。现在，系统304不同地查看资源的消耗并询问每千瓦功率消耗了多少控件。因此，这种概念成为工作的一个单元，以及然后系统304实施分析周转时间(turn around time)以及功耗两者的更大的算法以指出特定作业的总成本。从而，应用的最有效和高效处理现在是基于功率加周转时间的。因此，工作负载管理器304操作的分配无限算法可以使系统等待稍长的时间来获得计算环境内的最优节点或另一不同类型的最优和最高效的资源。
用于控制功耗的另一智能政策涉及绿色网格管理。这里，基于持久的和/或基于时刻的计费率，系统利用瓦特中心计费信息来将工作负载迁移到最便宜的数据中心。这由图4所示。在这方面，系统可以平衡诸如SLA需求的特征以及从一个数据中心到另一数据中心迁移工作负载中涉及的成本中的延迟，并作出关于迁移工作负载的智能决定。例如，北美的数据中心402可能具有温度或功耗或成本问题，以及可以自动执行分析，其中南美的数据中心404可以有较便宜的功耗以及具有执行额外工作负载的能力。在这方面，绿色管理模块可以将工作负载从北美的数据中心402迁移到南美的数据中心404用于消耗。当然，其他的数据中心406、408也可以被联网并且变得可用。在南美设施中处理作业或工作负载的增加值将比关于将工作负载迁移到新的按需式中心所需的带宽方面的延迟和成本以及资源消耗更有价值。
在另一实例中，假定位于英格兰的数据中心406正在运行并且其在英格兰发生高峰使用小时，以及从而计费的价格非常高。如果他们该天在数据中心中使用多于60000千瓦时，不仅是这个数据中心对原始功率计费多，而且可能用户也承担了一定的税款。在一些管辖区域中，专用税可能随之向用户计费更多。因此，工作负载管理器304与这些多个数据中心进行通信，以及如果中心经由位于北美402或南美404的网格连接，则执行分析，其中可以分析美元成本以及可能的功耗和时间以根据这些参数中的任意一个或其任意组合确定将作业迁移到另一数据中心是否更高效。虽然迁移数据和工作负载有花费，然而节省实际上可能大于花费。从而，英格兰的数据中心406可以将其工作负载外包到其他位置，在英格兰的相同时刻在其他管辖区域中将是下班时间。由于位置是在世界的另一边，因此可能是午夜或清早，并且功率在那个时间才是更便宜的。从而，系统可以管理外包某个工作负载和非响应时间紧张的以及还可能不具有高安全性或相对高的值特定的工作负载。因此，可以将这种类型的工作负载推至较低功耗环境，能够使用户保持在多个阈值之下并根据期望的模型操作。而在另一方面中，可以根据天气条件移动工作负载，使得可以避免预测的暴风雨或者较冷区域中的数据中心可以处理工作负载以降低对冷却能量的需求。
在根据功耗管理工作负载消耗方面的这种具体的方法的另一优势是其具有高成本的石油，在将燃料从一个地点移动到另一地点只是为了运行发电厂通常是巨大的成本。因此，甚至有机制将数据中心放置在接近功率源的位置(诸如靠近发电厂)，并且对于迁移的工作负载试图最小化这样的功率的成本并最大化这样的数据中心的使用。
关于横跨管辖区域的作业迁移的概念，我们指出本方法的一些方面可以被实践就像本方法在特定管辖区域中实践。例如，北美的数据中心402可观察到世界的其他区域的数据中心，就像是其来自一个黑盒子。这里，可以从其他数据中心接收关于他们的每千瓦特功率的成本、他们的高峰消耗、他们处理工作负载的有效性等等的状态信息。可以从同类型的工作负载管理器(图3的318、322)或者相同的工作负载管理器检索这种信息，所述工作负载管理器接收地理上相距遥远的数据中心(图3的320、324或图4的DC)的数据。从而，与数据中心402相关联的工作负载管理器可以接收数据中心404、406和408的状态信息。可以执行用于平衡功耗、成本、用于数据和工作负载迁移到每个不同的数据中心的单个成本等等的分析。从而，因此，根据其亲合性算法(affinity algorithm)，与数据中心402相关联的工作负载管理器可以确定其他数据中心的哪一个对于迁移并在那里消耗资源提供最高效率。在这方面，假定由于可提供最便宜的燃料成本的非高峰时间导致英格兰的数据中心406被识别为最便宜的，则与数据中心402相关联的工作负载管理器执行行动并将工作负载外包到数据中心406。在数据中心406中的资源消耗之后，则数据中心402的工作负载管理器接收关于从数据中心406接收的数据方面的结果。可以有多种机制，通过这些机制可以检索并利用数据中心中的每一个的状态信息。换言之，可以有单个工作负载管理器或多个工作负载管理器，用于管理状态信息并实施合适地分配工作负载以及如果需要作出作业迁移决定的算法。再一次，优选的是关于在哪里处理工作负载的这些决定对于提交工作负载的用户而言是优选透明的。从而，用户根据他或她的知识将工作负载简单地提交到本地计算环境，但是通过政策和多个数据中心之间的通信，工作负载迁移并且在远离最初接收资源的保留或请求的数据中心的位置被处理。
本发明的一个实施例涉及一种管理计算环境内的资源的消耗的方法。图5A示出了本方法的实践中涉及的基本步骤。如图所示，本方法包括：监视计算环境中的至少一个功耗参数(502)；至少部分根据所述至少一个监视的参数将工作负载分配到计算环境中(504)和报告结果(506)。
在有效管理计算环境的过程中可以理解这些描述的多个基本步骤。应理解的是，可以监视并报告关于功耗和温度的很多数据点，以及可以经由工作负载管理软件304控制并管理计算环境和计算环境中的很多涉及功率和温度的功能(包括冷却装置316)两者。因此，本文中公开了多个方法实施例。
本文中的公开能够实现的另一智能政策涉及功率限制和容量(cap)。这里，系统能够根据每个用户、组、项目、部门、作业等实现每天或总瓦特数限制或容量。因此，任意参数诸如证书等等可以逐一指出并分配功率或温度限制或容量。另一方面涉及功率优先次序(prioritization)。这里，在最昂贵的时刻的时段期间，系统可以优选“绿色”工作负载。在这方面，系统分析实际的工作负载以确定将来可能需要的功耗以用于处理该工作负载。这里，如果特定的作业或工作负载预期不使用像其他工作负载那样多的功率，则系统可以在最昂贵的时刻时段期间优选该工作负载。作为一个优选绿色工作负载的实例，系统304可以对工作负载执行分析以识别特定的工作负载将使用少量的能量，以便可以在最昂贵的时刻期间处理这样的工作负载。这里，根据涉及对于特定工作负载的功耗的属性，算法可以为该特定的工作负载给出基于时间的亲合性。
图5B示出了另一方法实例。在该实例中，该方法是用于管理计算环境中的功耗。该方法包括，接收关于计算环境的当前状态的数据(510)。然后，系统分析那些当前消耗计算环境中的资源的工作负载(512)并根据接收的数据和工作负载的分析修改计算环境中的至少一个资源(514)。修改涉及能量消耗。在这种情况下，计算环境内的资源不止包括诸如处理器、存储器、带宽、磁盘空间等等的计算资源，还可以包括诸如空调单元、风扇、管道、空气流动控制、窗户、提供给环境的电力等等的环境资源。因此，修改计算环境中的至少一个资源的概念包含整个计算环境内的这些多个部件的全部。例如，修改计算环境中的至少一个资源可以涉及将至少一个节点置于低功率状态或者开启或关闭至少一个节点。修改计算环境中的至少一个资源可以涉及增加空调以将整个计算环境或者计算环境的一部分中的温度维持在特定级别。在这种情况下，修改计算环境可以涉及通过远程控制管道或通风口来指示空调单元或冷却装置在建筑物或服务器房间的特定部分增强冷却，例如以将冷空气引导到最热的节点或到环境中的特定部分。
该方法还包括：分析在计算环境中将要消耗的将来工作负载并且其中修改至少一个资源的步骤基于接收的数据和对当前工作负载和将来工作负载的分析。
图5C示出了另一实例方法实施例。这里，系统通过接收计算环境的当前状态管理计算环境中的功耗(520)，分析要在计算环境中消耗的工作负载(522)以及根据当前状态和分析的要在计算环境中消耗的工作负载来预测至少一个功耗节省活动(524)。算法观察调度用于计算环境中要消耗的将来工作负载，并且根据该当前状态以及分析的工作负载作出至少一个功耗节省活动的预测。例如，在作业的队列内，被调度以消耗被预测为高热密集的环境中的资源的作业可能存在。在这种情况下，该至少一个功耗节省活动可以涉及调节工作负载的分配以便可以使用高效超低电压处理器而不是标准处理器。并且，可以不完全根据功耗而是根据温度采取其他活动。例如，已知热密集工作负载被调度以消耗环境中的资源，则系统可以将增加的冷却引入要处理这样的工作负载的计算环境或计算环境中的一部分。在这方面，可以节省能量以预冷却环境而不是等待节点来增加其热耗散以及然后将他们冷却下来。从而，可以根据计算环境和计算环境中要消耗的工作负载的状态采取在计算资源中以及冷却装置两者内的这样的活动。然后，该方法包括在所述计算环境中实施预测的至少一个功耗节省活动(526)。其他步骤还可以包括：当工作负载消耗计算环境中的资源时分析计算环境和工作负载，并且基于该分析动态调节实施的和预测的至少一个功耗节省活动。系统可以从实施量增加或减少断电节点的数量，或者从实施量增加或减少断电存储器的数量。并且，系统还可以增加或减少处理冷却装置的实施步骤或者可以对作业迁移步骤作出修改或者将工作负载传输到独立的按需式中心等等。
在另一方面中，系统可以接收计算环境中的当前功耗状态，并且分析调度以消耗计算环境中的资源的排队作业，以及然后当排队作业中的至少一个在计算环境中被消耗时预测功耗。最后，该方法涉及利用至少一个功耗节省活动消耗所述计算环境中的所述至少一个作业。如上所指出的，该活动还可以是涉及计算环境的温度的活动以及涉及将工作负载迁移或传输到环境的新区域或到其他按需式中心或其他计算环境的其他活动。
图6示出了显示以上所述的本公开和讨论的多个特征的网络600。第一工作负载管理器602管理集群606中的工作负载的分配。该集群内是作业610，示出为消耗集群606内的一组特定的资源。上述一个方面涉及从集群606的一个部分到该集群的另一部分612的作业迁移。从而，利用以上所公开的理论，单独或与其他软件或控制模块连接的工作负载管理器602可以接收本文中所公开的涉及功耗的至少一个数据点并且提供指令和控制以管理集群606内的资源的消耗的位置、计时等等。图6的该部分简单示出了如何能将一个作业物理迁移到同一集群的另一部分。并且，如图6所示的是冷却装置618，通常表示空调、通风设备或可以结合集群606实施的任意其他冷却或温度管理机制。工作负载管理器602还可以与这样的冷却装置618进行通信并经由从集群到以上讨论的其他功耗装置的链路来实现本文中公开的目的和过程。
并且，如以上已经指出的，还可以将作业从一个集群606迁移到另一集群608并在其中614被消耗。从而，图6还示出了与工作负载管理器602以及独立的集群608都通信的另一工作负载管理器604。还结合集群608示出了冷却装置620。因此，图6示出了一个实例，其中关于以上讨论的温度成本等等的数据点被接收，以及如果满足阈值，则系统可以将作业610从集群606迁移到集群608并消耗集群608中的资源614。这里，考虑到在两个集群之间跨网络链路迁移数据和工作负载的成本，如果根据编程到其算法中的亲合性，功耗节省证明迁移的正确性，则系统工作负载管理器602可以实施这样的迁移。图6的特定的配置当然可以被改变如本领域技术人员所知。例如，可以有能够管理两个集群的单个实例的工作负载管理器等等。图中未示出但本领域技术人员已知的是工作负载管理器通常与来自ClusterResource的诸如TORQUE的资源管理器或管理工作负载到各自集群内的节点上的最终通信和实现的任意其他已知资源管理器一起工作。当然，图6还可以用于按需式数据中心、网格或任意商品类型的多节点计算环境。
通常，本发明的方法实施例涉及利用以上讨论类型的至少一个数据点，以及根据那些数据点中的一个或多个，根据编程算法作出是否采取特定活动来改进特定作业、群等的功耗的确定。从而，根据以上公开，使用多个监视的或报告的参数以及可以对工作负载、集群、冷却装置、能量管理控制能力等采取的多个不同类型的活动，可以有能要求权利保护的多种方法。
如上所述，多个涉及的应用已经通过引用并入本文。本文中公开的能量保护概念适用于并且可以与本公开中并入的应用中公开的概念中的任意一个结合。在工作负载管理中的能量保护技术的这样的合并以及本文中并入的具体概念的一个实例涉及第10/589,339号美国申请(代理人案号第010-0019号)。该申请公开了计算环境中的数据的智能预操纵(pre-staging)。其中讨论的概念涉及优化不同计算资源的使用的智能数据“准时(just in time)”数据预操纵。实现数据预操纵的机制的一个实例是在计算保留之前生成数据操纵保留。计算保留可以是其中保留一个处理器或一组处理器用于执行保留的计算部分中的一个。数据操纵保留被公开以在合适的时间量中覆盖计算保留，用于向计算资源提供需要的数据(“准时”)用于处理作业。在这种情况下，由于在数据操纵出(stage-out)保留(其可以涉及例如接收来自核储备的分析的过程数据)之前不需要数据资源，因此可以为另一实体保留这些数据资源。
在操纵入(stage-in)保留、计算保留和操纵出保留之外，本公开的一个方面可以涉及接收关于功耗和这些多个保留的能量使用的信息。例如，可以在计算中使用的准时模式下定时提供数据的计算保留之前建立数据操纵入保留。然而，可以是能对该数据操纵入保留进行的修改，其中可以对特定作业最小化功耗而同时还保持合格的SLA性能。例如，如果数据预操纵要发生而没有考虑到能量消耗，则数据预操纵可以采用相对大量的功率并产生多余的热量。在一个实例中，可以不准时建立数据预操纵，但是数据可以在计算保留之前预操纵10分钟，并且工作负载管理算法能够根据诸如这种的修改保持与SLA协议一致但节省功率并降低计算环境中的温度。
因此，该实例提供了一个说明，说明中的很多改变是可以想象的，其中优化算法可以包括能量保护亲合性并且在环境内作出合适的改变以考虑到关于环境的这些额外的参数。因此，与合并申请中的任意一个相关联的任何数据可以以类似的方式被修改以考虑到全部可用能量消耗信息。此外，在作出关于通过引用并入本文的申请中的任意一个中的工作负载管理的决定中的任意一个方面，还可以调节关于功耗和温度的其他可控部件，诸如冷却装置等等。
本发明的范围内的实施例还可以包括用于承载或具有计算机可执行指令或在其上存储数据结构的计算机可读介质。这样的计算机可读介质可以是通用或专用计算机可以访问的任意可用介质。通过示例，而非限制，这样的计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁性存储设备或者可以用于执行或存储以计算机可执行指令或数据结构形式的期望的程序代码方式的任意其他介质。当通过网络或到计算机的其他通信连接(有线、无线或其者组合)传输或提供信息时，计算机适当地将连接视为计算机可读介质。从而，任意这样的连接被合适地称为计算机可读介质。以上组合也应包含在计算机可读介质的范围之内。
计算机可执行指令包括例如使通用计算机、专用计算机或专用处理设备执行某些功能或功能组的指令和数据。计算机可执行指令还包括由单机或网络环境中的计算机执行的程序模块。通常，程序模块包括执行特定任务或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件和数据结构等等。计算机可执行指令、相关的数据结构和程序模块表示程序代码方式的实例，用于执行本文中公开的方法的步骤。这样的可执行指令的特定序列或者有关的数据结构，表示用于实施这样的步骤中所述的功能的相应的活动的实例。
本领域技术人员将理解的是可以在具有多种类型的计算机系统配置的网络计算环境中实践本发明的其他实施例，计算机系统配置包括个人计算机、手持设备、多处理器系统、基于微处理器的或可编程消费性电子产品、网络PC、小型计算机，大型计算机等等。还可以在分布式计算环境中实践实施例，其中由通过通信网络链接(通过有线链路、无线链路或者通过其组合)的本地或远程处理设备执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备两者中。
虽然以上描述可以包含特定的细节，但是他们不应被理解为以任意形式限制权利要求。因此，应当只由所附权利要求及其法律上的等同物限定本发明，而不是由任何给出的特定的实例进行限定。
权利要求书(按照条约第19条的修改)
1.一种利用工作负载管理软件管理计算环境中的能量消耗的方法，所述工作负载管理软件与资源管理器进行通信以将作业调度和分配到所述计算环境中，所述方法包括：
接收关于包括能量消耗的计算环境的当前状态的数据；
分析所述计算环境中当前消耗资源的工作负载，当前工作负载消耗由工作负载管理软件事先保留用于消耗的资源；以及
基于所接收的数据和对所述工作负载的分析以涉及能量消耗的方式修改所述计算环境中的至少一个资源的使用。
2.根据权利要求1所述的方法，其中修改至少一个资源包括将至少一个节点置于低功率启动模式。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述接收的数据包括温度。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于每个作业分析在计算环境中将要消耗的将来工作负载以计算能量消耗，并且其中修改所述计算环境中的至少一个资源的步骤是基于所述接收的数据以及对当前工作负载和将来工作负载的分析。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个资源是节点或存储器。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个资源涉及冷却装置。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括通过开启或关闭至少一个资源来修改该至少一个资源的使用。
8.一种管理计算环境中的功耗的方法，所述方法包括：
接收计算环境的当前状态，所述当前状态包括基于每个节点的功耗；
基于每个作业分析所述计算环境中要消耗的工作负载以计算功耗，当前工作负载消耗由工作负载管理软件事先保留用于消耗的资源；
基于所述计算环境中的当前状态和分析的要消耗的工作负载，预测至少一个功耗节省活动；以及
在所述计算环境中实施预测的至少一个功耗节省活动。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述功耗节省活动是以下之一：断电存储器、减慢磁盘的转速、降低处理器的时钟速度、断电硬盘驱动器以及将资源置于低功耗模式。
10.根据权利要求8所述的方法，还包括：
当工作负载消耗所述计算环境中的资源时，分析所述计算环境和所述工作负载；以及
基于所述分析动态调节实施的和预测的至少一个功耗节省活动。
11.根据权利要求10所述的方法，其中动态调节还包括以下之
(1)从实施的量中增加或降低多个断电节点；或者
(2)从实施的量中增加或降低多个断电存储器。
12.一种管理计算环境中的功耗的方法，所述方法包括：
接收计算环境的当前功耗状态；
分析调度以消耗所述计算环境中的资源的排队作业，要被消耗的资源由工作负载管理器在消耗之前保留；
根据所述分析，当所述排队作业中的至少一个在所述计算环境中被消耗时，基于每个作业预测功耗；以及
利用至少一个功耗节省活动消耗所述计算环境中的所述至少一个作业。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个功耗节省活动是以下之一：
所述计算环境中的作业迁移；
作业迁移到第二计算环境；
调节冷却系统；以及
调节所述计算环境中的至少一个资源的功耗。
14.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个功耗节省活动涉及修改与所述计算环境相关联的冷却装置的使用。
15.根据权利要求14所述的方法，其中修改所述冷却装置包括在消耗所述至少一个作业之前预冷却所述计算环境中的资源。
16.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个功耗节省活动是修改数据预操纵保留。

Claims (16)

1.一种管理计算环境中的能量消耗的方法，所述方法包括：
接收关于计算环境的当前状态的数据；
分析所述计算环境中当前消耗资源的工作负载；以及
基于所接收的数据和对所述工作负载的分析以涉及能量消耗的方式修改所述计算环境中的至少一个资源的使用。
2.根据权利要求1所述的方法，其中修改至少一个资源包括将至少一个节点置于低功率启动模式。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述接收的数据是温度和功耗中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：分析在计算环境中将要消耗的将来工作负载，并且其中修改所述计算环境中的至少一个资源的步骤是基于所述接收的数据以及对当前工作负载和将来工作负载的分析。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个资源是节点或存储器。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个资源涉及冷却装置。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括通过开启或关闭至少一个资源来修改该至少一个资源的使用。
8.一种管理计算环境中的功耗的方法，所述方法包括：
接收计算环境的当前状态；
分析所述计算环境中要消耗的工作负载；
基于所述计算环境中的当前状态和分析的要消耗的工作负载，预测至少一个功耗节省活动；以及
在所述计算环境中实施预测的至少一个功耗节省活动。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述功耗节省活动是以下之一：断电节点、断电存储器、减慢磁盘的转速、降低处理器的时钟速度、断电硬盘驱动器以及将资源置于低功耗模式。
10.根据权利要求8所述的方法，还包括：
当工作负载消耗所述计算环境中的资源时，分析所述计算环境和所述工作负载；以及
基于所述分析动态调节实施的和预测的至少一个功耗节省活动。
11.根据权利要求10所述的方法，其中动态调节还包括以下之一：
(1)从实施的量中增加或降低多个断电节点；或者
(2)从实施的量中增加或降低多个断电存储器。
12.一种管理计算环境中的功耗的方法，所述方法包括：
接收计算环境的当前功耗状态；
分析调度以消耗所述计算环境中的资源的排队作业；
当所述排队作业中的至少一个在所述计算环境中被消耗时，预测功耗；以及
利用至少一个功耗节省活动消耗所述计算环境中的所述至少一个作业。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个功耗节省活动是以下之一：
所述计算环境中的作业迁移；
作业迁移到第二计算环境；
调节冷却系统；以及
调节所述计算环境中的至少一个资源的功耗。
14.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个功耗节省活动涉及修改与所述计算环境相关联的冷却装置的使用。
15.根据权利要求14所述的方法，其中修改所述冷却装置包括在消耗所述至少一个作业之前预冷却所述计算环境中的资源。
16.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个功耗节省活动是修改数据预操纵保留。
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