CN102662759A - 一种云os中基于cpu负载的节能方法 - Google Patents

一种云os中基于cpu负载的节能方法 Download PDF

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郭锋
刘俊鹏
赵仁明
胡玉鹏
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Abstract

本发明提供一种云OS中基于CPU负载的节能方法，该方法通过确定CPU负载与能耗的对应关系，将物理节点的能耗评定与CPU负载对应，实现根据CPU负载准确地进行云数据中心的节能调度，系统包括：基于分段策略的CPU负载与能耗的对应关系模块；基于CPU负载的节能策略模块，其中：基于分段策略的CPU负载与能耗对应关系模块，负责CPU负载与物理节点能耗的对应，从而为节能提供依据；基于CPU负载的节能策略模块，是执行模块，通过对于持续一段时间满足CPU负载条件的物理节点进行开关机操作，从而实现云OS中云数据中心的自动节能操作。

Description

一种云OS中基于CPU负载的节能方法
技术领域
本发明涉及云OS 中自动调度领域, 具体地说是一种云OS中基于CPU负载的节能方法。
背景技术
当前，云计算逐渐被行业认可，云操作系统（云OS）逐渐实现并付诸于实践。在云OS中，对于系统能耗的控制是主要的组成部分，合理的能耗控制，能够降低系统耗能，增加系统效率和利用率。
大多数同类系统没有进行有效的能耗控制，或者采用人工的方式，进行能耗控制。
为了能进行智能、自动的能耗控制，我们提出了云OS中一种基于CPU负载的节能策略。
发明内容
本发明的目的是提供一种云OS中基于CPU负载的节能方法。
本发明的目的是按以下方式实现的，通过确定CPU负载与能耗的对应关系，将物理节点的能耗评定与CPU负载对应，实现根据CPU负载准确地进行云数据中心的节能调度，系统包括：基于分段策略的CPU负载与能耗的对应关系模块；基于CPU负载的节能策略模块，其中， 
基于分段策略的CPU负载与能耗对应关系模块，负责CPU负载与物理节点能耗的对应，从而为节能提供依据； 
基于CPU负载的节能策略模块，是执行模块，通过对于持续一段时间满足CPU负载条件的物理节点进行开关机操作，从而实现云OS中云数据中心的自动节能操作；
具体节能操作步骤如下：
(1) 分段确定云数据中心平均CPU负载与能耗的关系，根据设定的需要节能的最大能耗CMax和最小能耗CMin，以最大能耗和最小能耗为界，分别采集三组三个区间内的cpu平均负载，根据公式，y=ax2+bx+c 分别确定三个区间内能耗与CPU负载关系的参数a、b、c；
 (2) 根据步骤 (1)中确定出的参数，计算需要节能操作的云数据中心最大平均CPU负载cpuMax和最小平均CPU负载cpuMin，根据CPU负载，进行自动节能，包括内容如下，
如果云数据中心的平均CPU负载高于cpuMax并持续一定时间(30min)，则需要自动开启新的物理节点，将原有的CPU负载较高的物理节点上的虚拟机迁移到新开的物理节点上，直至云数据中心平均负载将到cpuMin与cpuMax之间；如果云数据中心的平均CPU负载低于cpuMin并持续一定时间，则需要将CPU负载较低的物理节点的虚拟机迁移到其他物理节点，并关闭此物理节点，直至云数据中心的平均CPU负载上升到cpuMin与cpuMax之间。
本发明的有益效果是：，CPU负载与能耗对应关系的参数只需输入一次，而节能的能耗临界值可以根据实际需要任意更改。不同的CMax和CMin，可以达到不同的节能效果。
附图说明
 图1为基于CPU负载的关机节能策略示意图；
图2为基于CPU负载的扩容节能策略示意图。
具体实施方式
参照说明书附图对本发明的方法作以下详细地说明。
本发明的体系结构主要包括：
基于分段策略的CPU负载与能耗对应关系；基于CPU负载的节能策略，其中：
基于分段策略的CPU负载与能耗对应关系是核心模块，负责该方法的CPU负载与物理节点能耗的对应，从而为节能提供依据；
基于CPU负载的节能策略是该方法的执行模块，通过对于持续一段时间满足CPU负载条件的物理节点进行开关机操作，从而实现云OS中云数据中心的自动节能操作。
云OS中一种基于CPU负载的节能策略描述如下：
(1) 分段确定云数据中心平均CPU负载与能耗的关系，具体如下，
根据设定的需要节能的最大能耗CMax和最小能耗CMin，以最大能耗和最小能耗为界，分别采集三组三个区间内的cpu平均负载，根据公式，y=ax2+bx+c分别确定三个区间内能耗与CPU负载关系的参数a、b、c；
 (2) 根据 (1)中确定出的参数，计算需要节能操作的云数据中心最大平均CPU负载cpuMax和最小平均CPU负载cpuMin，根据CPU负载，进行自动节能，具体如下，
如果云数据中心的平均CPU负载高于cpuMax并持续一定时间(30min)，则需要自动开启新的物理节点，将原有的CPU负载较高的物理节点上的虚拟机迁移到新开的物理节点上。直至云数据中心平均负载将到cpuMin与cpuMax之间；如果云数据中心的平均CPU负载低于cpuMin并持续一定时间(30min)，则需要将CPU负载较低的物理节点的虚拟机到其他物理节点，并关闭此物理节点，直至云数据中心的平均CPU负载上升到cpuMin与cpuMax之间。
实施例
假设系统中有3台物理节点A、B、C，分别有3、2、1台虚拟机运行。
（1）系统启动后，管理员手动输入必要参数（功耗与cpu平均负载数据），系统自动分段计算cpu负载与能耗的关系并保存；
（2）系统管理员设定需要节能的能耗值CMax和CMin；
（3）系统会根据cpu负载与功耗的关系，计算出cpuMax和cpuMin；
（4）如果cpu平均负载高于cpuMax，则系统会自动开启物理节点D，并且将A的一台虚拟机调度到D上，然后判断cpu平均负载是否降到cpuMin和cpuMax之间。若cpu平均负载仍高于cpuMax，则继续开启物理节点E，并将A或B的一台虚拟机调度到E上，直到cpu平均负载满足要求；
（5）如果cpu平均负载低于cpuMin，则系统会将C的虚拟机调度到B上，然后关闭C，并且判断cpu平均负载是否升至cpuMin和cpuMax之间。若仍低于cpuMin，则将B上的虚拟机调度到A上，并关闭B，直至cpu平均负载满足要求。
本方法中，CPU负载与能耗对应关系的参数只需输入一次，而节能的能耗临界值可以根据实际需要任意更改。不同的CMax和CMin，可以达到不同的节能效果。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (1)

1.一种云OS中基于CPU负载的节能方法, 其特征在于通过确定CPU负载与能耗的对应关系，将物理节点的能耗评定与CPU负载对应，实现根据CPU负载准确地进行云数据中心的节能调度，系统包括：基于分段策略的CPU负载与能耗的对应关系模块；基于CPU负载的节能策略模块，其中， 
基于分段策略的CPU负载与能耗对应关系模块，负责CPU负载与物理节点能耗的对应，从而为节能提供依据； 
基于CPU负载的节能策略模块，是执行模块，通过对于持续一段时间满足CPU负载条件的物理节点进行开关机操作，从而实现云OS中云数据中心的自动节能操作；
具体节能操作步骤如下：
(1) 分段确定云数据中心平均CPU负载与能耗的关系，根据设定的需要节能的最大能耗CMax和最小能耗CMin，以最大能耗和最小能耗为界，分别采集三组三个区间内的cpu平均负载，根据公式，y=ax2+bx+c 分别确定三个区间内能耗与CPU负载关系的参数a、b、c；
 (2) 根据步骤 (1)中确定出的参数，计算需要节能操作的云数据中心最大平均CPU负载cpuMax和最小平均CPU负载cpuMin，根据CPU负载，进行自动节能，包括内容如下，
如果云数据中心的平均CPU负载高于cpuMax并持续一定时间(30min)，则需要自动开启新的物理节点，将原有的CPU负载较高的物理节点上的虚拟机迁移到新开的物理节点上，直至云数据中心平均负载将到cpuMin与cpuMax之间；如果云数据中心的平均CPU负载低于cpuMin并持续一定时间，则需要将CPU负载较低的物理节点的虚拟机迁移到其他物理节点，并关闭此物理节点，直至云数据中心的平均CPU负载上升到cpuMin与cpuMax之间。
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WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

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