CN102520785B - 一种云数据中心能耗管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种云数据中心能耗管理方法及系统，其中，所述方法包括：获取所述云数据中心运行环境中的相关参数。根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表。解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗。通过本发明，用户可以在保证云数据中心服务层级协议，满足用户对应用系统性能要求的前提下控制能耗。

Description

一种云数据中心能耗管理方法及系统

技术领域

本发明涉及云计算领域，尤其涉及一种云数据中心能耗管理方法及系统。

背景技术

云计算模式的出现使得数据中心管理和应用开发人员更大程度上从数据中心物理硬件基础设施环境维护和配置工作中脱离出来。这使传统业务系统应用可以以虚拟机的形式配置部署。与十年前相比，数据中心硬件成本已经大幅下降，耗电量在数据中心的整体成本中占的比例越来越大。因此降低云数据中心的能耗成为降低数据中心成本的主要手段。现有的云数据中心能耗管理技术主要有：

1、虚拟机部署密度调节：在云计算环境下资源申请者以虚拟机的形式使用资源，因此可通过增加虚拟机在主机上部署密度的形式来增加数据中心物理资源的使用率，从而降低数据中心整体能耗。

2、硬件电压/频率调节：现在硬件厂商开发出通过高级配置和电源管理接口(Advanced Configurat ion and Power Management Interface，ACPI)以及动态电压与频率调节技术(Dynamic Voltage and Frequency Scaling，DVFS)的方法进行硬件的能耗控制操作。

但现有方案中均未考虑降低能耗对云数据中心之上运行的应用系统(云应用)的性能影响：由于增加虚拟机密度会使硬件被更多虚拟机征用，当超过一定限度时，硬件不足以满足虚拟机的使用，就会影响运算和存储速度。而降低主机硬件工作频率/电压也会使计算和存储速度下降。因此，现有的能耗管理方案中降低数据中心能耗是以损失性能为代价的。因此如何保证在降低云数据中心能耗的同时不对应用系统的性能造成影响，是目前急需解决的问题。

而且现有的虚拟机部署密度调节方式采用尽量提高虚拟机密度的策略，当虚拟机密度过大会导致主机能效下降，能耗不但不能降低反会升高。另外现有主机能效估算方法也不适用于云数据中心的虚拟化环境。

发明内容

本发明提供一种云数据中心能耗管理方法及系统，能够在保证云数据中心服务层级协议，满足用户对应用系统性能要求的前提下降低云数据中心能耗。

本发明提供了一种云数据中心能耗管理方法，包括：

获取所述云数据中心运行环境中的相关参数；

根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率；

根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表；

解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗。

优选的，所述相关参数包括：

所述云数据中心运行中的虚拟机、所述主机和软件中间件的功耗，CPU及内存使用率和响应时间。

优选的，所述根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率包括：

对所述相关参数进行分析，获取有效数据；

根据所述有效数据计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

优选的，所述根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表包括：

读取所述云数据中心中任一云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标；

计算所述云应用的第一能耗并判断所述云应用是否有节能空间；

若有，利用与所述云应用关联的主机生成第一列表，并从所述第一列表中依次选择能效最低的第一主机；

利用所述云数据中心中所述第一主机外的所有主机生成第二列表，并从所述第二列表中依次选择能效最高的第二主机；

判断所述第二主机的能效是否高于所述第一主机的能效；

若是，根据第二主机的能耗增长速率计算若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用的第二能耗，并判断所述第二能耗是否小于所述第一能耗；

若否，将所述第二主机从所述第二列表中删除；若是，判断若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用是否违背所述云应用的服务层级协议；

若否，将所述第一主机的所述虚拟机到所述第二主机的迁移动作加入到所述能耗控制计划列表并将所述第一主机从所述第一列表中删除。

优选的，所述根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表包括：

生成包含所述云数据中心中所有主机的第三列表并依次选择所述第三列表中负载最低的第三主机；

查找与所述第三主机关联的云应用；

读取所述云应用的服务层级协议，判断若第三主机降频后，所述云应用中是否有违反所述服务层级协议的云应用；

若否，将所述第三主机的降频动作加入到所述能耗控制计划列表；若有，将所述第三主机从所述第三列表中删除。

优选的，所述根据所述相关参数计算所述云数据中心中的主机的能效包括：

计算主机j物理CPU的单位时间平均能耗e_j(cpu)；

计算所述主机j上虚拟机i的虚拟CPU数量v_ij(cpu)；

计算所述虚拟机i的单位时间的平均使用率u_i(cpu)；

计算所述能效；其中其中k为所述主机j上虚拟机的个数。

本发明还提供了一种云数据中心能耗管理系统，包括：

指标探测器，用于获取所述云数据中心运行环境中的相关参数；

监控中心，用于接收所述相关参数，并根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率；

能耗计划列表生成器，用于根据所述能效和所述能耗增加速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表；

计划执行器，用于解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗。

优选的，所述监控中心还包括：

分析单元，用于对所述相关参数进行分析，获取有效数据；

监控单元，用于根据所述有效数据计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

优选的，所述能耗计划列表生成器包括：

获取单元，用于读取所述云数据中心中任一云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标；

第一判断单元，用于计算所述云应用的第一能耗并判断所述云应用是否有节能空间；

第一选择单元，用于在所述云应用有节能空间时，利用与所述云应用关联的主机生成第一列表，并从所述第一列表中依次选择能效最低的第一主机；

第二选择单元，用于利用所述云数据中心中所述第一主机外的所有主机生成第二列表，并从所述第二列表中依次选择能效最高的第二主机；

第二判断单元，用于判断所述第二主机的能效是否高于所述第一主机的能效；

第三判断单元，用于在所述第二主机的能效高于所述第一主机的能效时，根据第二主机的能耗增长速率计算若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用的第二能耗，并判断所述第二能耗是否小于所述第一能耗；

删除单元，用于在所述第二能耗不小于所述第一能耗时，将所述第二主机从所述第二列表中删除；

第四判断单元，用于在所述第二能耗小于所述第一能耗时，判断若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用是否违背所述云应用的服务层级协议；

第一能耗计划列表生成单元，用于在所述云应用不违背所述云应用的服务层级协议时，将所述第一主机的所述虚拟机到所述第二主机的迁移动作加入到所述能耗控制计划列表并将所述第一主机从所述第一列表中删除。

优选的，所述能耗计划列表生成器包括：

第三选择单元，用于生成包含所述云数据中心中所有主机的第三列表并依次选择所述第三列表中负载最低的第三主机；

查找单元，用于查找与所述第三主机关联的云应用；

第五判断单元，用于读取所述云应用的服务层级协议，判断若第三主机降频后，所述云应用中是否有违反所述服务层级协议的云应用；

第二能耗计划列表生成单元，用于所述云应用中没有违反所述服务层级协议的云应用时，将所述第三主机的降频动作加入到所述能耗控制计划列表；还用于在所述云应用中有违反所述服务层级协议的云应用时，将所述第三主机从所述第三列表中删除。

优选的，所述监控中心包括：

接收单元，用于接收所述相关参数；

计算单元，用于根据所述相关参数计算所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率；

保存单元，用于保存所述能效和所述能耗增长速率；

其中，所述计算单元包括：

第一计算单元，用于计算主机j物理CPU的单位时间平均能耗e_j(cpu)；

第二计算单元，用于计算所述主机j上虚拟机i的虚拟CPU数量v_ij(cpu)；

第三计算单元，用于计算所述虚拟机i的单位时间的平均使用率u_i(cpu)；

第四计算单元，用于计算所述能效；其中其中k为所述主机J上虚拟机的个数。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明通过获取云数据中心运行环境中的相关参数，根据所述相关参数计算所述云数据中心中的主机的能效和能耗增长速率，并根据所述主机能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，按照能耗控制策略生成能耗控制计划列表，使得能耗控制计划是在满足服务层级协议的基础上制定的，从而在保证了满足用户对应用系统性能要求的同时降低了能耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明方法实施例1流程图；

图2是本发明方法实施例2中主机能效计算流程图；

图3是本发明方法实施例3中生成能耗控制计划列表的流程图；

图4是本发明方法实施例4中生成能耗控制计划列表的流程图；

图5是本发明系统实施例5结构图；

图6是本发明系统实施例6中计算单元结构图；

图7是本发明系统实施例7中能耗计划列表生成器结构图；

图8是本发明系统实施例8中能耗计划列表生成器结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，本发明实施例一提供的云数据中心能耗管理方法，包括以下步骤：

S1、获取所述云数据中心运行环境中的相关参数。

所述的相关参数包括但不限于云数据运行环境中的虚拟机、所述主机和软件中间件的功耗，CPU及内存使用率和响应时间。

S2、根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

在本发明中，获取的相关参数的数据量比较大，有些可能不是计算主机能效和主机能耗增长速率必须的，为此，在本发明中，可以先对获取的相关参数进行分析统计，获得有效的即在计算过程中必要的数据。然后再根据有效数据计算主机能效和主机的能耗增长速率并保存。分析统计的方法有多种。在本发明的具体实施例中，可以利用多维数据库的功能对获取的相关参数如一段时间内采集的主机功耗，CPU/内存使用率和响应时间按预定义规则进行统计分析，获取有效数据如主机随CPU利用率增加的能耗增长趋势数据等。

从参数中分析出有效数据可以按照预定义的规则进行。比如预定义规则是分析出参数中最近一个月的主机功耗，那么执行该步骤就能从大量参数中获取到近一个月的主机功耗作为有效数据。

S3、根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表。

S4、解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗。

关于主机能效的计算，GREEN GRID工业标准化组织提出了衡量主机计算效率的指标(Server Compute Efficiency，ScE)。计算方法是对主机进行n次采样，由n次采样中主机为关键服务提供服务的采样数据(p_i)之和除以n之值乘以100。ScE计算公式为：

$\mathrm{ScE}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i}{n}\×100$

在云数据中心主机硬件资源由多台运行其上的虚拟机以分时占用的方式使用，关键数据难以采样，因此ScE计算方式不适用。本发明针对云数据中心提出了一种主机能效衡量指标(Virtual CPU Energy utility Efficiency，VCEE)，具体计算过程如下：

S21、计算主机j物理CPU的单位时间平均能耗e_j(cpu)。

S22、计算所述主机j上虚拟机i的虚拟CPU数量v_ij(cpu)。

S23、计算所述虚拟机i的单位时间的平均使用率u_i(cpu)。

S24、计算所述能效；其中其中k为所述主机j上虚拟机的个数。

在本发明中，步骤S3根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表可以按照不同的策略进行。

在优选实施例3中，参见图3，可以按照以云应用为中心的能耗控制策略生成能耗控制计划列表。所述以云应用为中心的能耗控制策略是指以云应用为能耗控制对象的策略。具体包括：

S311、读取所述云数据中心中任一云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标。

S312、计算所述云应用的第一能耗并判断所述云应用是否有节能空间。

S313、若有，利用与所述云应用关联的主机生成第一列表，并从所述第一列表中依次选择能效最低的第一主机。

S314、利用所述云数据中心中所述第一主机外的所有主机生成第二列表，并从所述第二列表中依次选择能效最高的第二主机；

S315、判断所述第二主机的能效是否高于所述第一主机的能效；

S316、若是，根据第二主机的能耗增长速率计算若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用的第二能耗，并判断所述第二能耗是否小于所述第一能耗；

S317、若否，将所述第二主机从所述第二列表中删除；若是判断若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用是否违背所述云应用的服务层级协议；

S318、若否，将所述第一主机的所述虚拟机到所述第二主机的迁移动作加入到所述能耗控制计划列表并将所述第一主机从所述第一列表中删除。

上述过程是对云数据中心中的一个云应用进行能耗控制。通过步骤311读取了云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标。并通过步骤S317确保了云应用是在满足服务层级协议即满足用户对云应用性能需求的基础上进行的能耗控制。通过之后的步骤依次将能效低的主机上的虚拟机转移到能效高的主机上，降低了能耗。换言之，通过实施例2实现了云应用在满足服务层级协议的前提下降低了能耗。从而降低了云数据中心的能耗。

对应该实施例，步骤S4解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗具体为解析能耗控制计划列表，执行虚拟机的迁移动作。

在优选实施例4中，参见图4，可以按照以主机为中心的能耗控制策略生成能耗控制计划列表。所述以主机为中心的能耗控制策略是指以主机为能耗控制对象的策略。具体包括：

S321、生成包含所述云数据中心中所有主机的第三列表并依次选择所述第三列表中负载最低的第三主机。

S322、查找与所述第三主机关联的云应用。

S323、读取所述云应用的服务层级协议，判断若第三主机降频后，所述云应用中是否有违反所述服务层级协议的云应用。

S324、若否，将所述第三主机的降频动作加入到所述能耗控制计划列表；若有，将所述第三主机从所述第三列表中删除。

上述过程以主机为对象，通过选取负载低的主机并在预先判断该主机降频后与该主机关联的云应用满足服务层级协议的前提下将主机降频动作加入能耗控制计划列表中。这样就实现了在满足服务层级协议的前提下降低能耗。

对应该实施例，步骤S4解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗具体为解析能耗控制计划列表，执行主机的降频动作。

当然，实现能耗控制的方法还有多种，本发明不对具体的实现方式做限制。

与本发明方法相对应，本发明实施例5还提供了一种云数据中心能耗管理系统，参见图5，该系统包括：

11、指标探测器，用于获取所述云数据中心运行环境中的相关参数。

12、监控中心，用于接收所述相关参数，并根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

13、能耗计划列表生成器，用于根据所述能效和所述能耗增加速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表。

14计划执行器，用于解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗。

具体的，监控中心12还包括：

分析单元，用于对所述相关参数进行分析，获取有效数据。

监控单元，用于根据所述有效数据计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

在本发明优选实施例6中，监控中心12包括：

接收单元21，用于接收所述相关参数。

计算单元22，用于根据所述相关参数计算所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

保存单元23，用于保存所述能效和所述能耗增长速率。

其中，所述计算单元22包括：

第一计算单元221，用于计算主机j物理CPU的单位时间平均能耗e_j(cpu)；

第二计算单元222，用于计算所述主机j上虚拟机i的虚拟CPU数量v_ij(cpu)；

第三计算单元223，用于计算所述虚拟机i的单位时间的平均使用率u_i(cpu)；

第四计算单元224，用于计算所述能效；其中其中k为所述主机J上虚拟机的个数。

在本发明中，能耗计划列表生成器根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表可以按照不同的策略进行。

在优选实施例7中，参见图7，可以按照以云应用为中心的能耗控制策略生成能耗控制计划列表。所述以云应用为中心的能耗控制策略是指以云应用为能耗控制对象的策略。所述能耗计划列表生成器13具体包括：

获取单元311，用于读取所述云数据中心中任一云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标。

第一判断单元312，用于计算所述云应用的第一能耗并判断所述云应用是否有节能空间。

第一选择单元313，用于在所述云应用有节能空间时，利用与所述云应用关联的主机生成第一列表，并从所述第一列表中依次选择能效最低的第一主机。

第二选择单元314，用于利用所述云数据中心中所述第一主机外的所有主机生成第二列表，并从所述第二列表中依次选择能效最高的第二主机。

第二判断单元315，用于判断所述第二主机的能效是否高于所述第一主机的能效。

第三判断单元316，用于在所述第二主机的能效高于所述第一主机的能效时，根据第二主机的能耗增长速率计算若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用的第二能耗，并判断所述第二能耗是否小于所述第一能耗。

删除单元317，用于在所述第二能耗不小于所述第一能耗时，将所述第二主机从所述第二列表中删除。

第四判断单元318，用于在所述第二能耗小于所述第一能耗时，判断若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用是否违背所述云应用的服务层级协议。

第一能耗计划列表生成单元319，用于在所述云应用不违背所述云应用的服务层级协议时，将所述第一主机的所述虚拟机到所述第二主机的迁移动作加入到所述能耗控制计划列表并将所述第一主机从所述第一列表中删除。

在优选实施例8中，参见图8，可以按照以主机为中心的能耗控制策略生成能耗控制计划列表。所述以主机为中心的能耗控制策略是指以主机为能耗控制对象的策略。所述能耗计划列表生成器13具体包括：

第三选择单元321，用于生成包含所述云数据中心中所有主机的第三列表并依次选择所述第三列表中负载最低的第三主机。

查找单元322，用于查找与所述第三主机关联的云应用。

第五判断单元323，用于读取所述云应用的服务层级协议，判断若第三主机降频后，所述云应用中是否有违反所述服务层级协议的云应。

第二能耗计划列表生成单元324，用于所述云应用中没有违反所述服务层级协议的云应用时，将所述第三主机的降频动作加入到所述能耗控制计划列表；还用于在所述云应用中有违反所述服务层级协议的云应用时，将所述第三主机从所述第三列表中删除。

需要说明的是本发明中所说的服务层级协议等信息可以存储在数据库中，在需要时方便及时读取。

值得注意的是，本发明系统与本发明的方法相对应，因此对系统不再详述，相关部分参见方法实施例即可。

以上对本发明所提供的一种云数据中心能耗管理方法及系统，进行了介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种云数据中心能耗管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述云数据中心运行环境中的相关参数，所述相关参数包括所述云数据中心中的虚拟机、主机和软件中间件的功耗，CPU及内存使用率和响应时间；

根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率；

根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表；

解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗；

所述根据所述相关参数计算所述云数据中心中的主机的能效包括：

计算主机j物理CPU的单位时间平均能耗e_j(cpu)；

计算所述主机j上虚拟机i的虚拟CPU数量v_i,j(cpu)；

计算所述虚拟机i的单位时间的平均使用率u_i(cpu)；

计算所述能效；其中k为所述主机j上虚拟机的个数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率包括：

对所述相关参数进行分析，获取有效数据；

根据所述有效数据计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表包括：

读取所述云数据中心中任一云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标；

计算所述云应用的第一能耗并判断所述云应用是否有节能空间；

所述云应用有节能空间时，利用与所述云应用关联的主机生成第一列表，并从所述第一列表中依次选择能效最低的第一主机；

利用所述云数据中心中所述第一主机外的所有主机生成第二列表，并从所述第二列表中依次选择能效最高的第二主机；

判断所述第二主机的能效是否高于所述第一主机的能效；

所述第二主机的能效高于所述第一主机的能效时，根据第二主机的能耗增长速率计算若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用的第二能耗，并判断所述第二能耗是否小于所述第一能耗；

若否，将所述第二主机从所述第二列表中删除；若是，判断若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用是否违背所述云应用的服务层级协议；若否,将所述第一主机的所述虚拟机到所述第二主机的迁移动作加入到所述能耗控制计划列表并将所述第一主机从所述第一列表中删除。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述能效和所述能耗增长速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表包括：

生成包含所述云数据中心中所有主机的第三列表并依次选择所述第三列表中负载最低的第三主机；

查找与所述第三主机关联的云应用；

读取所述云应用的服务层级协议，判断若第三主机降频后，所述云应用中是否有违反所述服务层级协议的云应用；

若否，将所述第三主机的降频动作加入到所述能耗控制计划列表；若有，将所述第三主机从所述第三列表中删除。

5.一种云数据中心能耗管理系统，其特征在于，所述系统包括：

指标探测器，用于获取所述云数据中心运行环境中的相关参数，所述相关参数包括所述云数据中心中的虚拟机、主机和软件中间件的功耗，CPU及内存使用率和响应时间；

监控中心，用于接收所述相关参数，并根据所述相关参数计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率；

能耗计划列表生成器，用于根据所述能效和所述能耗增加速率及服务层级协议，生成能耗控制计划列表；

计划执行器，用于解析所述能耗控制计划列表，并按照解析后的计划控制能耗；

所述监控中心包括：

接收单元，用于接收所述相关参数；

计算单元，用于根据所述相关参数计算所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率；

保存单元，用于保存所述能效和所述能耗增长速率；

其中，所述计算单元包括：

第一计算单元，用于计算主机j物理CPU的单位时间平均能耗e_j(cpu)；

第二计算单元，用于计算所述主机j上虚拟机i的虚拟CPU数量v_i,j(cpu)；

第三计算单元，用于计算所述虚拟机i的单位时间的平均使用率u_i(cpu)；

第四计算单元，用于计算所述能效；其中k为所述主机J上虚拟机的个数。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述监控中心还包括：

分析单元，用于对所述相关参数进行分析，获取有效数据；

监控单元，用于根据所述有效数据计算并保存所述云数据中心中的主机的能效和所述主机的能耗增长速率。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述能耗计划列表生成器包括：

获取单元，用于读取所述云数据中心中任一云应用的服务层级协议和所述云应用的性能指标；

第一判断单元，用于计算所述云应用的第一能耗并判断所述云应用是否有节能空间；

第一选择单元，用于在所述云应用有节能空间时，利用与所述云应用关联的主机生成第一列表，并从所述第一列表中依次选择能效最低的第一主机；

第二选择单元，用于利用所述云数据中心中所述第一主机外的所有主机生成第二列表，并从所述第二列表中依次选择能效最高的第二主机；

第二判断单元，用于判断所述第二主机的能效是否高于所述第一主机的能效；

第三判断单元，用于在所述第二主机的能效高于所述第一主机的能效时，根据第二主机的能耗增长速率计算若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用的第二能耗，并判断所述第二能耗是否小于所述第一能耗；

删除单元，用于在所述第二能耗不小于所述第一能耗时，将所述第二主机从所述第二列表中删除；

第四判断单元，用于在所述第二能耗小于所述第一能耗时，判断若将所述第一主机中的虚拟机迁移到第二主机上时所述云应用是否违背所述云应用的服务层级协议；第一能耗计划列表生成单元，用于在所述云应用不违背所述云应用的服务层级协议时；将所述第一主机的所述虚拟机到所述第二主机的迁移动作加入到所述能耗控制计划列表并将所述第一主机从所述第一列表中删除。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述能耗计划列表生成器包括：

第三选择单元，用于生成包含所述云数据中心中所有主机的第三列表并依次选择所述第三列表中负载最低的第三主机；

查找单元，用于查找与所述第三主机关联的云应用；

第五判断单元，用于读取所述云应用的服务层级协议，判断若第三主机降频后，所述云应用中是否有违反所述服务层级协议的云应用；

第二能耗计划列表生成单元，用于所述云应用中没有违反所述服务层级协议的云应用时，将所述第三主机的降频动作加入到所述能耗控制计划列表；还用于在所述云应用中有违反所述服务层级协议的云应用时，将所述第三主机从所述第三列表中删除。