CN103946802B - 分配集群的信息资源以执行提交给该集群的工作的方法、计算机程序及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及分配集群的信息资源用来执行提交给所述集群的至少一个工作的方法,包括基于所述工作的物理特征以及所述集群的至少一个处理区域的所述信息资源的物理特征和可用性特征,来确定所述工作的布置的步骤,所述步骤包括以下步骤:接收(101)至少所述处理区域的所述信息资源的能量状态特征;通过使所述工作的物理特征、所述信息资源的能量状态特征、可用性特征和物理特征相关,根据预定规则,来确定(103)所述至少一个工作的推荐布置;并且从所确定的推荐布置来推导用于在所述集群中执行所述工作的所述信息资源的分配的推荐列表。

Description

分配集群的信息资源以执行提交给该集群的工作的方法、计 算机程序及设备
技术领域
本发明涉及提交给集群的工作的布置,并且更特别地涉及分配集群的信息资源以执行提交给该集群的工作的方法、计算机程序以及设备。
背景技术
集群通常集中呈信息机柜(英语为rack)排列形式的服务器、数据存储单元、微处理器以及计算机通信设备,在信息机柜中安置有信息设备,例如以可拆卸的方式安置。
多个集群经常被集合以便形成信息接纳中心,信息接纳中心已知英语术语为“date center(数据中心)”和“server cluster(服务器集群)”。
数据处理中心通常集合成百、甚至成千的经由信息设备互连的电子设备。
这些信息设备通常由插入信息机柜中的板支承。
在此把一个信息设备看成一个节点,或者称为用于计算的基本信息设备。每个节点因此形成独立的计算机并具有其专有的特征,比如其包括的核芯数量以及预定的存储器容量(每个核芯形成一个计算单元)。
一个或多个节点形成处理区域,也称为计算区域,并对应于集群的信息资源。处理区域在一些情况中可以仅由一个节点的某些电子组件形成,甚或相反地由大量节点形成。
这些集群通常还包括具有工作管理系统的控制和命令单元,也称为工作管理器。
工作管理器被配置用于接收来自集群外部的一定数量的工作命令。
已知分配集群的信息资源用于执行提交给该集群的工作的方法,其具有接收工作并将其置于等候文件中的步骤。当一个新的工作被提交,该工作被直接加到等候文件中,例如在队尾。
对于它们的执行,提交的工作需要对应于物理需求的信息资源,例如需要的核芯数量、需要的存储器容量和/或该工作的执行优先级(例如最低、正常或最高)。
已知的这些方法还具有接收与集群的信息资源的物理特征以及这些资源的可用性特征相关的信息的步骤。这意味着工作管理器接收涉及例如每个节点的核芯数量和每个节点的预定存储器容量的信息,以便知道集群的或该集群的至少一处理区域的物理特征。另外,这意味着工作管理器接收这些节点的每一个的可用性特征。
这些已知的方法还具有以下步骤:根据这些工作的物理特征(硬件和优先级需要)和处理区域专有的(换言之例如该区域的每个节点专有的)可用性和物理特征,确定对列在等候文件上的且准备被执行的工作的信息资源分配。
工作管理器继而将从等候列表中选出的工作向分配的信息资源发送,使得该工作被集群执行。
被加入到工作等候文件的每个新工作因此根据可用的和优先的所需信息资源的标准被执行。
发明内容
本发明涉及分配集群的信息资源用于执行工作的方法,旨在通过以更简单、方便和经济的方式,比现有技术的方法中更精确和更精细地布置工作,来优化资源分配。
因此本发明的第一方面的目标是,一种分配集群的信息资源用于执行提交给所述集群的至少一个工作的方法,所述方法包括基于所述至少一个工作的物理特征以及所述集群的至少一个处理区域的所述信息资源的物理特征和可用性特征,来确定所提交的至少一个工作的布置的步骤,该方法的特征在于,确定所提交的至少一个工作的布置的所述步骤包括以下步骤:
-接收至少所述处理区域的所述信息资源的能量状态特征;
-通过使所述至少一个工作的所述物理特征、至少所述处理区域的所述信息资源的能量状态特征、可用性特征和物理特征相关,根据预定规则,来确定所述至少一个工作的推荐布置;并且
-从所确定的推荐布置来推导用于在所述集群中执行所述至少一个工作的所述处理区域的所述信息资源的分配的推荐列表。
借助本发明,提交和列出的工作的分类根据信息资源分配的推荐列表进行,用以执行在执行前被预先确定的工作。
该信息资源分配的推荐列表有利地根据与集群的处理区域(在其中执行提交和列出的工作)相关联的物理数据和可用性数据、根据与该提交和列出的每个工作相关联的物理数据并且根据与该处理区域相关联的能量数据被确定。
一方面与所提交的每个工作有关和另一方面与处理区域(即与集群的至少一个节点的至少一个电子组件)有关的这些不同数据的组合,允许在用于执行所提交和列出的工作的该处理区域的信息资源的分配(更简单地也称工作的布置)中考虑能量方面,该能量方面例如通过处理区域的耗电和/或热耗散表征。
对集群内的该能量方面的考虑允许:不仅基于给定工作的优先级、该给定工作的物理需求以及处理区域的信息资源的可用性而且还基于至少处理区域的能量状态以及所提交和列出并且待执行的工作对至少该处理区域、甚至对集群的整体的能量影响来以精确和精细的方式布置所提交和列出的工作。
因此根据本发明的方法提供使至少处理区域的能量状态的信息、至少该区域的信息资源的物理状态和可用性状态的信息、以及与所提交和列出的每个工作相关联的物理信息相关的可能性,以便优化地布置所提交和列出的工作,用以简单、方便和经济地执行所提交和列出的工作。
更通常地,根据本发明的方法一方面允许同时对至少处理区域甚至整个集群的能量状态和物理状态、以及所提交和列出的工作的物理状态具有总的眼光,另一方面允许使这些信息相关以便确定在通过处理区域的信息资源执行工作对至少处理区域、甚至整个集群的能量影响。
根据本发明的方法的优选的、简单的、方便的和经济的特征:
-所述方法还包括传送所述推荐列表以便通过所述处理区域的所述信息资源执行所述至少一个工作的步骤;
-所述能量状态特征对应于所述集群的所述信息资源的热耗散和/或耗电;以及,所述方法包括确定所述处理区域的至少所述信息资源的热耗散特征的步骤和/或确定所述处理区域的至少所述信息资源的耗电特征的步骤;
-所述方法包括根据所述处理区域的至少所述信息资源的所述热耗散特征和/或所述耗电特征,来确定至少所述处理区域的所述信息资源的所述能量状态特征的步骤;
-相关和布置的所述预定规则考虑执行所述至少一个工作对所述集群的所述信息资源的能量影响;以及,确定所述至少一个工作的推荐布置的步骤包括基于所述至少一个工作的所述物理特征和所述集群的所述信息资源的所述能量状态特征,来确定与执行所述至少一个工作有关的所述能量影响的步骤;
-所述集群的至少所述处理区域的所述信息资源的所述物理特征对应于基本计算单元的数量和/或所述信息资源的存储器容量;并且所述方法包括确定所述信息资源的所述物理特征的步骤和确定所述信息资源的所述可用性特征的步骤;
-所述至少一个工作的所述物理特征对应于基本计算单元的数量和/或用于执行所述至少一个工作所需的存储器容量和/或所述至少一个工作的执行优先级;以及,所述方法包括根据基本计算单元的数量和/或用于执行所述至少一个工作所需的所述存储器容量和/或所述至少一个工作的所述执行优先级,来确定所述至少一个工作的所述物理特征的列表的步骤;并且/或者
-所述方法包括接收与所述至少一个工作相关联的能量简档的步骤,和根据与所述至少一个工作相关联的所述能量简档来确定所述至少一个工作的所述物理特征的列表的步骤。
本发明的第二方面的目标还在于,一种计算机程序,其包括被配置为当所述计算机程序在计算机上被执行时实施如上所述的方法的每个步骤的指令。
本发明的第三方面的目标还在于,一种设备,其包括被配置为实施所述方法的每个步骤的系统元件。
该设备有利地允许以简单、方便和经济的方式实施如上所述方法的每个步骤。
根据本发明的设备的优选的、简单的、方便的和经济的特征,所述系统元件由以下形成:工作管理器和能量管理器,每一个都与集群的信息资源独立地通信;以及,相关系统,既与所述工作管理器又与所述能量管理器通信。
附图说明
现将通过下文参照附图对非限制性和示意性给出的实施例的描述继续本发明的公开,在附图中:
-图1非常示意性地示出依照本发明具有至少一处理区域和一设备的集群,该设备被配置为实施分配集群的信息资源以执行提交给该集群的工作的方法;
-图2非常示意性地示出图1上可见的集群的一个或多个处理区域与设备之间的通信环境;
-图3示出图1上所示的集群的至少一个信息资源的结构示例;
-图4是示出方法的各个运行步骤的框图;
-图5和图6是框图,分别示出建立至少一个处理区域的能量状态特征库的步骤,和建立所提交的至少一个工作的物理特征文件和所述至少一个区域的物理特征与可用性特征库的步骤,用于实施图4可见的运行步骤;
-图7是框图,分别示出建立形成所述至少一个处理区域包括的信息资源的每个节点的热耗散特征文件的步骤,建立这些节点中每一个的耗电特征文件的步骤,建立这些节点中每一个的物理特征文件的步骤,以及建立这些节点中每一个的可用性特征文件的步骤,用于实施图5和图6上可见的步骤;以及
-图8和图9是框图,示出方法的其它运行步骤。
具体实施方式
图1非常示意性地示出集群1,其具有多个处理区域2,在此数量为6个,以及具有总控制和命令设备6。
每个处理区域2形成具有多列信息机柜3的计算区域,这些信息机柜中插入有信息设备板,信息设备板每个由多个电子组件形成。
每个处理区域2具有多个节点5,多个节点5对应于用于计算的基础信息设备,即独立计算机。
在此,将一个信息设备看成一个节点5。
每个节点5在此形成集群1的信息资源。
每个节点5具有其专有的特征,将在下文参照图3描述。
总控制和命令设备6具有通信界面,尤其允许对来自集群1外部的输入数据的接收,例如对要在集群1中执行的工作T的接收。
该总控制和命令设备6还具有系统元件7、8和9,它们分别由工作管理器7、能量管理器8以及相关系统9形成,这些元件在它们之间以及与集群1的节点5进行通信和相互作用,如下文参照图2所描述的那样。
图2示出在集群1的处理区域2(特别是布置在板4中的多个节点5)与由工作管理器7、能量管理器8以及相关系统9形成的系统元件之间通信的交互环境。
在此,处理区域2由四个信息机柜3形成,每个信息机柜具有多个板4,多个板4被布置在三个高度位置,参照图2命名为高位置,中间位置和低位置。
每个板4具有多个节点5,其数量在此是预先确定的。
第一信息机柜3具有号码在0至n之间的节点5,第二信息机柜3具有号码在n+1至2n+1之间的节点5,第三信息机柜3具有号码在2n+2至3n+3之间的节点5,以及第四信息机柜3具有号码在3n+4至4n+5之间的节点5。
工作管理器7被配置为接收提交给集群1的输入数据,该输入数据对应于表征要在集群1的至少一预定处理区域2中执行的工作T的数据。
该工作管理器7还被配置为以可逆方式同时与集群1的至少处理区域2的节点5以及与相关系统9通信。
这意味着工作管理器7被配置为接收与节点5相关和至少来自处理区域2的信息,配置为将信息传递给节点5,配置为接收相关系统9的信息,以及配置为将信息传递给相关系统9。
能量管理器8被配置为同时与集群1的至少来自处理区域2的节点以及与相关系统9通信;这是在能量管理器8被配置为接收与至少来自该处理区域2的节点5有关的信息和用配置为将信息传递给相关系统9的意义上。
因此,相关系统9被配置为在相关系统9被配置为接收该能量系统8的信息的意义上与能量管理器8通信;和被配置为在相关系统9被配置为接收该工作管理器7的信息和将信息传递给该工作管理器7的意义上以可逆的方式与工作管理器7通信。
在此,处理区域2被配置为将与节点5的物理特征和可用性特征有关的信息(形成信息资源)传递给工作管理器7,并且将与该节点5的能量状态特征有关的信息传递给能量管理器8。
能量管理器8自身被配置为将与集群1的至少处理区域2的能量特征有关的信息数据库传递给相关系统9。
工作管理器7被配置为把有关于被提交到工作管理器7的每个工作T的物理特征的信息传递给相关系统9。
相关系统9被配置为把与节点5的推荐分配来执行至少一工作T有关的信息传递工作管理器7,工作管理器7还被配置为传递有关于节点5的信息(即信息资源),该节点5被至少从本身被选择用于执行该工作T的在预定处理区域2的各节点5中选择来执行该工作T。
集群1的节点5的结构示例示出在图3上。
在此,节点5包括:通信总线51,中央处理单元或微处理器52(或CPU,“中央处理单元”的首字母缩写)连接至通信总线51;随机存取存储器53(RAM,“随机存取存储器”的首字母缩写)组件,其包括适合记录执行程序期间生成和修改的参数变化的寄存器;被配置为传递和接收数据的通信界面54;以及内部存储元件55,如硬盘,尤其能够包括允许节点5实施工作T的可执行程序代码。
在此,随机存取存储器53的每个组件与微处理器52相关联或为节点5的电子组件共用。
通信总线51允许节点5包括的或连接到该总线的不同电子组件之间的通信和共同运作。
总线51的表示不是限制性的,尤其,微处理器52能将指令直接地或通过节点5的另一电子组件传送给节点5的任何电子组件。
通常,所实施的程序可以在被执行之前通过节点5的通信电子组件或存储电子组件之一被加载。
微处理器52命令并引导能在节点5中实施的程序的软件代码段或指令的执行。当通电时,在非易失存储器例如硬盘中存储的程序被转移到随机存取存储器53内,因而随机存取存储器包含实施的程序的可执行代码,以及用于存储这些程序的实施所需的变量和参数的寄存器。
每个节点5因此具有一定数量的电子组件52至55以及其专有的物理特征。
这些物理特征例如对应于其包括的微处理器52的数量、形成每个计算单元并且每个具有预定存储容量的核芯的数量、总随机存取存储器的容量、硬盘的存储容量、微处理器52的最大使用频率、存储和输入/输出传输频带的总体使用、节点5的温度或节点5的电子组件的单独温度、以及由节点5消耗的电功率或由节点5的电子组件消耗的单独电功率。
节点5的这些专有特征一些是预先确定的(微处理器数量、核芯数量、总的存储容量、活存储器容量、硬盘的存储容量、以及微处理器的最大使用频率),而其它特征是动态的,即它们随节点5的使用而变化并且它们在给定的时刻被确定的(输入/输出和存储器传输频带的使用、温度、消耗的电功率、以及微处理器的使用频率)。
可观察到,尽管如此,节点5的预先确定的专有特征是可变的,即它们能够例如通过电子组件的移除、更换和/或添加而改变,甚至经由软件装置(通过作用于“基本输入输出系统”BIOS)改变。
可观察到,图3上所示的结构对应于集群1的一个处理区域2的一个节点5(即一个信息资源)的结构,但其可以相同地或至少相似地涉及被配置为实施下文参照图4至图9描述的算法的总控制和命令设备6的一部分的结构。
如有必要,微处理器命令并引导根据本发明的程序或软件代码部分或指令,以实施下文描述的根据本发明的方法。
现将参照图4至图9描述分配信息资源(即集群1的处理区域2的节点5)来执行提交给集群1的至少一个工作T的方法。
图4是允许通过相关系统9确定提交给工作管理器7的至少一个工作T的布置的步骤框图。
相关系统9在步骤100接收列出至少一个工作T的物理特征的文件。将在下文参照图6看到这些物理特征。
相关系统9还在步骤101接收集中了预定处理区域2的信息资源(即节点5)的物理特征和该处理区域2的节点5的可用性特征的数据库。将在下文也参照图6看到对应于该区域2的节点5的物理特征。
在此,预定处理区域2对应于集群1的多个节点5。
相关系统9还在步骤102接收集中了预定处理区域2的节点5的能量状态特征的数据库。将在下文参照图5看到对应于这些能量状态特征的信息。
可观察到,由相关系统9在步骤100接收的文件可以集中被提交给集群1并由工作管理器7接收的多个工作T的物理特征。
另外,可观察到,由相关系统9在步骤101和102接收的数据库可以集中不仅集群1的预定处理区域、而且还有其它处理区域、甚至集群1的整体的物理特征、可用性特征和能量状态特征。
还可观察到,由相关系统在步骤102接收的数据库实际上来自该同一相关系统9的另一部分,这是因为该相关系统9在该另一部分中预先确定该数据库。
相关系统9然后在步骤103根据由具有预先确定的规则的文件在总控制和命令设备6中加载用以在相关系统9中被考虑的这些规则,来确定在步骤100接收的文件中列出的一个工作T或多个工作T的推荐布置。
该确定步骤103是通过使工作T的物理特征与至少预定处理区域2的节点5的能量状态特征、可用性特征和物理特征相关来进行的。
使涉及工作T和至少预定处理区域2的节点5的上述特征的相关以及这些工作的布置的预定规则考虑到与这些工作T中的至少一个工作T的执行有关的、对预定处理区域2(甚至集群1的整体)的节点5的能量影响。下文将看到布置和相关的预定规则的总体示例。
因此,确定在这些工作T中的至少一个工作T的推荐布置的步骤103包括以下步骤:该步骤基于在步骤100接收的所述工作T的物理特征以及在步骤102接收的至少预定处理区域2(甚至集群1的整体)的节点5的能量状态特征,来确定与在这些工作T中的该工作T的执行有关的能量影响。
然后,相关系统9在该同一步骤103推导出预定处理区域2的节点5的分配推荐列表,用于执行集群1中的工作T中的至少一个工作T。相关系统9因此生成建立节点5的分配推荐列表用于执行工作T的文件,并在步骤104传输(或发送)该文件至文件管理器7以通过预定处理区域2的推荐的或非推荐的节点5执行工作T。
图8是允许通过工作管理器7将预定处理区域2的节点5的分配选择传输给该同一区域2的步骤框图。
工作管理器7在步骤140接收具有分配预定处理区域2的节点5用于执行工作T的分配推荐列表的文件。
然后,工作管理器7在步骤141确定集群1的预定处理区域2或另一处理区域的节点5的最终分配,用于执行工作T。
该确定步骤141根据具有主导作用的标准的规则实施,以使得权重(换言之优先级或重要性)可以施加在例如给予该工作T的执行优先级上或由相关系统9实施的预定相关规则上。
换言之,工作管理器7的规则允许限定集群1的用户以能量经济优先还是工作T的提交快速优先。
没有一个附加权重可被给予这两个标准。
然后,工作管理器7在步骤142根据工作管理器7进行的选择,将与工作T的分配最终选择相应的文件传输(或发送)给集群1的预定处理区域2的或另一处理区域的信息资源,即节点5。
可观察到,此处在步骤141说最终选择,但该选择可根据工作管理器7接收的信息而改变,例如在相关系统9传递列出推荐分配的新文件的情况下。实际上,相关系统9持久地(即动态地)接收信息(步骤100,101和102),并因此也动态地确定分配推荐列表(步骤103)并因此能也动态地发送这样的列出推荐分配的文件(步骤104)。
图9是允许通过集群1的节点5执行一个工作T或多个工作T的步骤框图。
被分配用于执行工作T的集群1的节点5在步骤150接收列出这些节点5的最终分配选择用以执行至少一个工作T的文件。
每个节点5,或仅仅节点5的每个部分或节点5的每个组,随后在步骤151执行分配给该节点5的工作T。
图6示出允许确定提交给工作管理器7的工作T的物理特征列表的步骤框图。
工作管理器7在步骤120接收提交给其的工作T的物理特征文件。
工作管理器7还在步骤121接收示出提交给其的每个工作T的能量简档的文件。
可观察到,每个工作T的物理特征对应于用于执行该工作T需要的基本计算单元的数量,和/或对应于用于执行该工作T需要的存储器容量和/或对应于该工作T的执行优先级。
还可观察到,能量简档可以与提交给工作管理器7的每个工作T相关联。
一个工作T的能量简档实际是在精确记录以下方面的需求的情况下对该工作T的能量影响的预先分析:尤其在能量功率方面,换言之,能够执行该工作T的节点5在其执行时消耗的电功率;和/或在能够执行该工作T的节点5在其执行时的热耗散方面,换言之,这些节点5的温度上升。
一个工作T的能量简档例如表现为节点5的处理器52的使用频率,和/或该节点5的存储器通带的使用百分比,和/或输入/输出百分比的特征。
然后,工作管理器7在步骤122确定列出提交给工作管理器7的工作T和对于每个工作T而言与该工作的能量简档相关联的该工作T的物理特征的文件。
换言之,在该步骤122,工作管理器根据基本计算单元的数量和/或执行提交给工作管理器的工作T所需的存储器容量和/或执行所述工作T的优先级和/或所述工作T的能量简档,来确定工作T的物理特征列表。
然后,工作管理器7在步骤123向相关系统9传输(或发送)列出至少一个工作T的物理特征的文件(相关系统9在图4可见的步骤100接收该文件)。
图7示出允许确定集群1的至少预定处理区域2的节点5的物理特征和这些节点5的可用性特征的步骤框图。
集群1在步骤134确定其包括的每个节点5的物理特征。
换言之,这些物理特征对应于基本计算单元的数量和/或每个节点5的存储器容量。
集群1在步骤135将步骤134生成的具有集群1的至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的节点5的物理特征的文件传输(或发送)给工作管理器7。
集群1还在步骤136确定集群1的至少预定处理区域2的、甚至集群1的整体的每个节点5的可用性特征。
这些可用性特征对应于在给定的时刻的微处理器运转的频率和/或这些节点5的存储器通带和/或输入/输出的使用百分比。
集群1还在步骤137传输(或发送)表征集群1的至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的节点5的可用性的文件,该文件在步骤136预先生成。该文件由集群1传输给工作管理器7。
图6还示出允许确定预定处理区域2、甚至集群1的整体的物理特征和可用性特征的步骤框图。
工作管理器7在步骤124接收集中由集群1在步骤134和步骤136生成的文件,换言之,集中至少预定处理区域2的每个节点5的、甚至集群1的整体的物理特征和可用性特征的文件。
在步骤125,工作管理器7从接收的与节点5有关的特征和在步骤124的文件,确定至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的物理特征和可用性特征的文件。
这些物理特征和可用性特征与对应于每个节点5的物理特征和可用性特征相似,这仅是以后涉及节点5的总体,换言之一个区域,甚至全部区域,甚至集群1的整体。
工作管理器7在该同一步骤125生成集中至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的物理特征和可用性特征的数据库,并在步骤126向相关系统9传输(或发送)该数据库(相关系统在图4可见的步骤120接收该数据库)。
图7也示出允许确定至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的节点5的耗电的特征的步骤框图。
集群1在步骤130确定尤其与预定处理区域2、甚至集群1的整体对应的这些节点5中的每一个的热耗散特征。
集群1在该同一步骤130生成表征至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的节点5的耗散的文件,然后在步骤131将该文件传输(或发送)给相关系统9。
集群1还在步骤132确定集群1的节点5的每一个、特别是预定处理区域2的节点5的每一个、甚至集群1的整体的耗电特征。
集群1还在该同一步骤132生成至少预定处理区域2的节点5的、甚至集群1的整体的耗电特征的文件,然后在步骤133将该文件传输(或发送)给相关系统9。
图5是允许确定预定处理区域2、甚至集群1的整体的能量特征的步骤框图。
可观察到,能量状态特征对应于至少预定处理区域2甚至集群1的节点5的热耗散和/或耗电,换言之,对应于消耗的电功率。
相关系统9还在步骤110和111分别接收表征至少预定处理区域2甚至集群1的整体的节点5的热耗散的文件、和表征至少预定处理区域2甚至集群1的整体的节点5的耗电的文件。
根据在步骤110和111接收的文件的特征,相关系统9在步骤112确定至少预定处理区域2、甚至集群1的整体的能量状态特征。
相关系统9还在同一步骤112生成集中至少预定处理区域2的、甚至集群1的整体的能量状态特征的数据库,然后在步骤113将该数据库传输(或发送)给该相关系统9的另一部分,该另一部分在步骤102(图4)接收该数据库(该相关系统9基于该数据库)用以在步骤103确定工作T的推荐布置。
分配集群1的至少一预定处理区域2的节点5来执行提交给该集群1的、尤其是提交给其工作管理器7的至少一个工作T的方法,有利地允许改进集群1的整体的能量影响,尤其通过减少由该集群1消耗的电功率来进行,这在集群和信息接收中心的情况下是特别重要的,信息接收中心使用前述现有分配方法则可能消耗极高的电功率。
实际上,通过考虑每个预定处理区域2、甚至每个节点5来考虑集群1总体的耗电,允许根据该耗电标准来优化工作T的布置。
可观察到,还考虑与集群1的整体、或至少每个预定处理区域2、甚至每个节点5的热耗散有关的标准,该标准还允许优化工作T的布置。
实际上,对该热标准的考虑是直接关系到耗电的,这是因为具有最大耗电功率的节点5可能生成其本身温度的升高并且所形成的热耗散有影响周围节点的风险。
现将描述在此非常简单的一个具体示例。
工作管理器7接收具有一定数量物理特征以及能量简档的工作T。
该工作T的物理特征通过需要256个核芯(每个核芯具有4G存储器)以及最大执行优先级限定。
该工作T的能量简档限定能量需求,所述能量需求要求执行该工作T的节点5的微处理器52全速运转(即具有最大频率),并要求输入/输出和存储器的通带的整体使用,这意味着由节点5消耗的最大能量消耗。
在该示例中,预定处理区域2具有四个信息机柜3,它们每个具有54个节点,对于第一机柜,节点的编号分别从0至53,对于第二机柜,节点的编号分别从54至107,对于第三机柜,节点的编号分别从108至162,对于第四机柜,节点的编号分别从163至217。
仅54至162号节点是具有每核芯4G以及每个节点具有16个核芯的节点,其它节点不具有这样的物理特征。
54至162号节点也是可用于执行工作T的节点。
在此因此确定列出工作T的物理特征的文件和集中处理区域2的可用性特征和物理特征的数据库。
在示例中认为,集群1、尤其预定处理区域2的瞬间消耗是这样的:
-具有0至53号节点的第一信息机柜3在其三个位置(高,中,低)具有最大能量消耗;
-具有54至107号节点的第二信息机柜3在其高位置和其低位置具有最小能量消耗,在中间位置具有中等能量消耗;
-具有108至162号节点的第三信息机柜3在其三个位置具有中等能量消耗;以及
-具有163至217号节点的第四信息机柜3在其高位置和中间位置具有中等能量消耗,在低位置具有最小能量消耗。
还认为,集群1、尤其预定处理区域2的瞬间热耗散是这样的:
-具有0至53号节点的第一信息机柜3在其三个位置具有最大热耗散;
-具有54至107号节点的第二信息机柜3在其高位置和其低位置具有中等热耗散,在中间位置具有最大热耗散;以及
-分别具有108至162号节点的第三信息机柜3和具有163至217号节点的第四信息机柜3中的每一个机柜在其三个位置具有中等热耗散。
与预定处理区域2的节点5有关的这些信息允许建立预定处理区域2、甚至集群1的整体的能量特征数据库。
在此描述的示例中还认为,工作T的分类政策(即在相关系统9中加载的预定规则)是建立在当前能量消耗(换言之在执行工作T之前)、当前能量耗散、和热耗散区域扩展风险(即处于中等或最小化热耗散的节点5受到处于最大化热耗散的相邻节点5的影响并因此引起处于中等或最小化热耗散的节点5的温度升高,因而它们本身的热耗散升高)之间的相关性上的。
因而相关系统9将确定节点5的推荐分配文件用以执行工作T。
已知54至162号节点潜在地是能够执行工作T的节点,因此这些节点潜在地能够被分配给该工作T。
还已知54至107号节点从能量消耗(换言之耗电)方面比108至162号节点更加暴露。
由于需求(工作T的能量简档)首先是具有最大功率(例如具有最大微处理器频率)的节点和由于布置政策(即相关系统9的预定规则)是限制对具有正常或最小热耗散的节点5的影响,因此取108至162号节点是不合理的,这是因为考虑到它们的地理位置。实际上,108至162号节点的温度升高直接影响相邻的54至107和163至217号节点。
因此,用于执行工作T的节点5的推荐选择更合理地选自54至107号节点。
已知在这些54至107号节点中,与第二信息机柜3的中间位置对应的72至90号节点处于最大热耗散。
因此更合理的是使用分别与第二信息机柜3的高位置和低位置对应的54至71号节点和/或91至107号节点而不是72至90号节点。
已知在地理位置上,54至71号节点是在第二信息机柜3的高处(高位置),可认为以它们的使用为优先,这是因为上部更容易排散热量。
关于电子组件的板4,在该第二信息机柜3的机架中,有两个位置,可认为优选采用位于机架上部的板而不是位于机架下部的板。作为变型,可优选采用相反的规则或以节点5号码中的连续性为优先。
因此,相关系统9推荐分配位于第二信息机柜3的高位置的54、56、58、60、64、66、68、70号节点,然后是该同一机柜3的相同高位置的55、57、59、61、62、63、65、67号节点。
最后,相关系统9推荐54至68号节点和70号节点的分配用以执行工作T。
在所述示例中,没有权重被分配给工作T执行的优先级和/或能量标准,又称分配给该工作T的能量影响。
在未示出的变型中:
-预定处理区域不对应于如图1上可见的区域,而是更对应于完整一列信息机柜3,甚至对应于单一信息机柜3,甚至对应于信息机柜3的一部分,甚至对应于电子组件的单一板4,甚至对应于单一节点5,甚至对应于节点5的单一部分,还甚至对应于集群1的整体;
-一个节点可以仅由信息设备的某些电子组件形成、甚至相反由多个信息组件形成;
-相关系统9内预定的和加载的规则与所述示例中给出的规则不同;
-提交给工作管理器7的每个工作T具有能量简档,或相反仅一些工作与各自的能量简档相关联或没有工作具有能量简档;
-图3示出的节点的结构是不同的,例如具有更多或更少随机存取存储器,更多或更少微处理器;
-确定至少预定处理区域的节点的能量状态特征的确定步骤仅根据这些节点的热耗散特征进行或仅根据这些节点的耗电特征进行;
-确定至少预定处理区域的节点的能量状态特征的确定步骤不被相关系统9执行,而是由能量管理器8执行;和/或
-在能量管理器、相关系统、工作管理器和处理区域之间传递的数据不被并入文件或数据库中,而是更通常地,对于其中的一些,通过网络传输,另一些在传输前例如被存储在文件或数据库中、甚至被存储在存储器中。
可更一般地想到,本发明不限于所描述和示出的示例。

Claims (10)

1.一种动态分配集群(1)的信息资源(5)用来响应于至少一个工作为了被处理被提交给所述集群(1)而优化执行所述至少一个工作(T)的方法,所述信息资源的动态分配由工作管理器、能量管理器和相关系统集体控制,所述方法包括:
-至少一个工作(T)一旦被提交,由所述相关系统接收由所述工作管理器传送的至少一个被提交的工作(T)的关于基本计算单元的数量和/或用于执行所述至少一个被提交的工作(T)所需的存储器容量和/或所述至少一个被提交的工作(T)的执行优先级的物理特征;
-由所述相关系统接收由所述工作管理器传送的所述集群(1)的至少一个处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的物理特征和可用性特征;
-由所述相关系统接收(101)从所述工作管理器传送的所述集群的所述至少一个处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的能量状态特征;
-由所述相关系统通过使所述至少一个被提交的工作(T)的所述物理特征、所述集群的所述至少一个处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的所述物理特征和可用性特征和所述集群的所述至少一个处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的所述能量状态特征相关,根据预定规则,来动态地确定(103)所述至少一个被提交的工作(T)的推荐布置,其中所述预定规则使得能够限定所述集群(1)的用户以能量经济优先或者以所述至少一个被提交的工作的提交快速优先;
-由所述相关系统基于所述至少一个被提交的工作的推荐布置来推导用于在所述集群(1)中执行所述至少一个被提交的工作(T)的所述至少一个处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的分配的推荐列表;以及
-由所述相关系统向所述工作管理器传送所述信息资源(5)的分配的推荐列表以在所述集群(1)中执行所述至少一个被提交的工作(T),以便优化处理。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括所述工作管理器部分地基于由所述相关系统传送的所述分配的推荐列表来确定所述集群的所述至少一个处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的分配,以便优化处理所述至少一个被提交的工作(T)。
3.根据权利要求1和2中任一项所述的方法,其特征在于,所述能量状态特征对应于所述集群(1)的所述信息资源(5)的热耗散和/或耗电;以及,所述方法包括确定所述处理区域(2,3,4)的至少所述信息资源(5)的热耗散特征的步骤(130)和/或确定所述处理区域(2,3,4)的至少所述信息资源(5)的耗电特征的步骤(132)。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法包括根据所述处理区域(2,3,4)的至少所述信息资源(5)的所述热耗散特征和/或所述耗电特征,来确定至少所述处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的所述能量状态特征的步骤(112)。
5.根据权利要求1和2中任一项所述的方法,其特征在于,相关和布置的所述预定规则考虑到执行所述至少一个工作(T)对所述集群(1)的所述信息资源(5)的能量影响;以及,确定所述至少一个工作(T)的推荐布置的步骤(103)包括基于所述至少一个工作(T)的所述物理特征和所述集群(1)的所述信息资源(5)的所述能量状态特征,来确定与执行所述至少一个工作(T)有关的所述能量影响的步骤。
6.根据权利要求1和2中任一项所述的方法,其特征在于,所述集群(1)的至少所述处理区域(2,3,4)的所述信息资源(5)的所述物理特征对应于基本计算单元的数量和/或所述信息资源(5)的存储器容量;以及,所述方法包括确定所述信息资源(5)的所述物理特征的步骤(134,125)和确定所述信息资源(5)的所述可用性特征的步骤(136,125)。
7.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其特征在于,所述至少一个工作(T)的所述物理特征对应于基本计算单元的数量和/或对应于用于执行所述至少一个工作(T)所需的存储器容量和/或对应于所述至少一个工作(T)的执行优先级;以及,所述方法包括根据基本计算单元的所述数量和/或用于执行所述至少一个工作(T)所需的所述存储器容量和/或所述至少一个工作(T)的所述执行优先级,来确定所述至少一个工作(T)的所述物理特征的列表的步骤(122)。
8.根据权利要求1和2中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法包括接收与所述至少一个工作(T)相关联的能量简档的步骤(121),和根据与所述至少一个工作(T)相关联的所述能量简档来确定所述至少一个工作(T)的所述物理特征的列表的步骤(122)。
9.一种设备,包括被配置为实施根据权利要求1至8中任一项所述的方法的每个步骤的系统元件(7,8,9)。
10.根据权利要求9所述的设备,其特征在于,所述系统元件由以下形成:工作管理器(7)和能量管理器(8),每一个都与集群(1)的信息资源(5)独立地通信;以及,相关系统(9),既与所述工作管理器(7)又与所述能量管理器(8)通信。
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Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10776404B2 (en) 2015-04-06 2020-09-15 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed computations utilizing multiple distinct computational frameworks
US10404787B1 (en) 2015-04-06 2019-09-03 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed data streaming computations across multiple data processing clusters
US10425350B1 (en) 2015-04-06 2019-09-24 EMC IP Holding Company LLC Distributed catalog service for data processing platform
US10331380B1 (en) 2015-04-06 2019-06-25 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed in-memory computation utilizing batch mode extensions
US10541938B1 (en) 2015-04-06 2020-01-21 EMC IP Holding Company LLC Integration of distributed data processing platform with one or more distinct supporting platforms
US10860622B1 (en) 2015-04-06 2020-12-08 EMC IP Holding Company LLC Scalable recursive computation for pattern identification across distributed data processing nodes
US10791063B1 (en) * 2015-04-06 2020-09-29 EMC IP Holding Company LLC Scalable edge computing using devices with limited resources
US10515097B2 (en) 2015-04-06 2019-12-24 EMC IP Holding Company LLC Analytics platform for scalable distributed computations
US10528875B1 (en) 2015-04-06 2020-01-07 EMC IP Holding Company LLC Methods and apparatus implementing data model for disease monitoring, characterization and investigation
US10706970B1 (en) 2015-04-06 2020-07-07 EMC IP Holding Company LLC Distributed data analytics
US10812341B1 (en) 2015-04-06 2020-10-20 EMC IP Holding Company LLC Scalable recursive computation across distributed data processing nodes
US10496926B2 (en) 2015-04-06 2019-12-03 EMC IP Holding Company LLC Analytics platform for scalable distributed computations
US10015106B1 (en) 2015-04-06 2018-07-03 EMC IP Holding Company LLC Multi-cluster distributed data processing platform
US10541936B1 (en) 2015-04-06 2020-01-21 EMC IP Holding Company LLC Method and system for distributed analysis
US10122806B1 (en) 2015-04-06 2018-11-06 EMC IP Holding Company LLC Distributed analytics platform
US10509684B2 (en) 2015-04-06 2019-12-17 EMC IP Holding Company LLC Blockchain integration for scalable distributed computations
US10511659B1 (en) 2015-04-06 2019-12-17 EMC IP Holding Company LLC Global benchmarking and statistical analysis at scale
US10505863B1 (en) 2015-04-06 2019-12-10 EMC IP Holding Company LLC Multi-framework distributed computation
US10348810B1 (en) 2015-04-06 2019-07-09 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed computations utilizing multiple distinct clouds
US10366111B1 (en) 2015-04-06 2019-07-30 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed computations utilizing multiple distinct computational frameworks
US10656861B1 (en) 2015-12-29 2020-05-19 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed in-memory computation
US10263838B2 (en) 2016-08-23 2019-04-16 International Business Machines Corporation Assigning resources to a workload that utilizes embedded computing entities
US10374968B1 (en) 2016-12-30 2019-08-06 EMC IP Holding Company LLC Data-driven automation mechanism for analytics workload distribution

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101006427A (zh) * 2004-06-15 2007-07-25 索尼计算机娱乐公司 处理管理装置、计算机系统、分布式处理方法和计算机程序

Family Cites Families (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS597470Y2 (ja) 1980-05-07 1984-03-07 株式会社武藤構造力学研究所 機器支持装置
JPS5794997U (zh) 1980-12-01 1982-06-11
JPH01175800A (ja) 1987-12-29 1989-07-12 Fujitsu Ltd キャビネットラックの相互連結構造
JPH0323237U (zh) 1989-07-19 1991-03-11
US6179489B1 (en) 1997-04-04 2001-01-30 Texas Instruments Incorporated Devices, methods, systems and software products for coordination of computer main microprocessor and second microprocessor coupled thereto
JP4353341B2 (ja) 1999-09-03 2009-10-28 株式会社昭電 免震装置
JP4523124B2 (ja) * 2000-07-14 2010-08-11 日立アプライアンス株式会社 エネルギサービス事業システム
US7171668B2 (en) * 2001-12-17 2007-01-30 International Business Machines Corporation Automatic data interpretation and implementation using performance capacity management framework over many servers
US6964539B2 (en) * 2002-03-18 2005-11-15 International Business Machines Corporation Method for managing power consumption of multiple computer servers
US7689708B1 (en) 2002-10-28 2010-03-30 Netapp, Inc. Apparatus to flow control frames in a networked storage virtualization using multiple streaming protocols
US7127625B2 (en) * 2003-09-04 2006-10-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Application management based on power consumption
US7197433B2 (en) * 2004-04-09 2007-03-27 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Workload placement among data centers based on thermal efficiency
JP4895266B2 (ja) * 2005-12-28 2012-03-14 富士通株式会社 管理システム、管理プログラムおよび管理方法
US7549070B2 (en) * 2006-06-30 2009-06-16 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for generating a dynamic power-flux map for a set of computer systems
US7551971B2 (en) 2006-09-13 2009-06-23 Sun Microsystems, Inc. Operation ready transportable data center in a shipping container
US8667500B1 (en) * 2006-10-17 2014-03-04 Vmware, Inc. Use of dynamic entitlement and adaptive threshold for cluster process balancing
US9218213B2 (en) * 2006-10-31 2015-12-22 International Business Machines Corporation Dynamic placement of heterogeneous workloads
US7856549B2 (en) * 2007-01-24 2010-12-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Regulating power consumption
US8284205B2 (en) * 2007-10-24 2012-10-09 Apple Inc. Methods and apparatuses for load balancing between multiple processing units
US8627325B2 (en) * 2008-01-03 2014-01-07 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Scheduling memory usage of a workload
US8001403B2 (en) * 2008-03-14 2011-08-16 Microsoft Corporation Data center power management utilizing a power policy and a load factor
US8010815B2 (en) * 2008-05-01 2011-08-30 International Business Machines Corporation Computational device power-savings
US8086544B2 (en) * 2008-09-03 2011-12-27 International Business Machines Corporation Analysis of energy-related factors for selecting computational job locations
US9047083B2 (en) * 2008-09-15 2015-06-02 Vmware, Inc. Reducing power consumption in a server cluster
DE102008056412A1 (de) * 2008-11-07 2010-05-12 BSH Bosch und Siemens Hausgeräte GmbH Haushaltsgerät mit einer Luft-Trocknungsvorrichtung und/oder Flüssigkeits-Heizungseinrichtung sowie zugehöriges Verfahren
US9519517B2 (en) * 2009-02-13 2016-12-13 Schneider Electtic It Corporation Data center control
US20100257533A1 (en) * 2009-04-01 2010-10-07 Soluto Ltd Computer applications scheduler
JP5549131B2 (ja) * 2009-07-07 2014-07-16 富士通株式会社 ジョブ割当装置、ジョブ割当方法及びジョブ割当プログラム
JP2011018167A (ja) * 2009-07-08 2011-01-27 Fujitsu Ltd 負荷分散プログラム、負荷分散装置及び負荷分散方法
US8276139B2 (en) * 2009-09-30 2012-09-25 International Business Machines Corporation Provisioning virtual machine placement
US20110087522A1 (en) * 2009-10-08 2011-04-14 International Business Machines Corporation Method for deploying a probing environment for provisioned services to recommend optimal balance in service level agreement user experience and environmental metrics
JP5368285B2 (ja) * 2009-12-11 2013-12-18 株式会社日立製作所 計算機システム、計算機リソースの管理方法及びプログラム
US8671413B2 (en) * 2010-01-11 2014-03-11 Qualcomm Incorporated System and method of dynamic clock and voltage scaling for workload based power management of a wireless mobile device
US8489745B2 (en) * 2010-02-26 2013-07-16 International Business Machines Corporation Optimizing power consumption by dynamic workload adjustment
JP5515889B2 (ja) * 2010-03-15 2014-06-11 日本電気株式会社 仮想マシンシステム、自動マイグレーション方法および自動マイグレーションプログラム
US8627123B2 (en) * 2010-03-25 2014-01-07 Microsoft Corporation Managing power provisioning in distributed computing
WO2012034273A1 (en) * 2010-09-15 2012-03-22 Empire Technology Development Llc Task assignment in cloud computing environment
US9417919B2 (en) * 2012-09-06 2016-08-16 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Computer cluster with objective-based resource sharing

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101006427A (zh) * 2004-06-15 2007-07-25 索尼计算机娱乐公司 处理管理装置、计算机系统、分布式处理方法和计算机程序

Also Published As

Publication number Publication date
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FR2982386A1 (fr) 2013-05-10
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JP2014532946A (ja) 2014-12-08
CA2852367A1 (fr) 2013-05-16
CN103946802A (zh) 2014-07-23
BR112014010884A2 (pt) 2017-05-02
US20140310718A1 (en) 2014-10-16

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