CN104052625A - 一种集群服务器的节能部署方法与装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种集群服务器的节能部署方法，包括：S1：Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比；S2：测定集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗；S3：根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率；S4：对集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题；S5：采用进化算法对规划问题进行求解操作；S6：依据求解值以及测定的集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署。本发明在保证Qos的前提下，根据负载状况动态部署集群中的节点使得集群的能耗最小。本发明还公开了一种集群服务器的节能部署装置。

Description

一种集群服务器的节能部署方法与装置
技术领域
本发明涉及集群服务器技术领域，尤其涉及一种集群服务器的节能部署方法与装置。
背景技术
集群QoS(Quality of Service，服务质量)的好坏会影响用户体验，差的用户体检将导致用户的流失；另一方面集群需要节能以降低运营成本。QoS和节能是矛盾的，前者需要尽量增大集群的规模，后者希望尽量减小集群的规模。如何在保证QoS的前提下，根据负载状况动态部署集群中的节点使得集群的能耗最小是拟解决的关键问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，如何提供一种方法能在保证Qos的前提下，根据负载状况动态部署集群中的节点使得集群的能耗最小的关键问题。
为此目的，本发明提出了一种集群服务器的节能部署方法，包括具体以下步骤：
S1：Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比，其中，请求平均响应时间和请求丢弃率为限定Qos预设值的两个指标参数；
S2：测定所述集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗；
S3：根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率；
S4：对所述集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，通过将能耗最小作为目标，将QoS保证作为约束条件，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题；
S5：采用进化算法对所述规划问题进行求解操作；
S6：依据所述求解值以及测定的所述集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署。
具体地，所述速频比为请求速率与CPU频率的比值。
进一步地，所述步骤S1进一步包括：在测定各服务节点的最大请求数和速频比时，将CPU频率调整为其最高频率的η倍，其中，0.6≤η≤0.9。
具体地，对服务节点的部署包括开关，CPU频率，最大请求数以及调度概率，其中，调度概率的计算方法为：CPU频率×速频比/预测的下一阶段的请求速率。
为此目的，本发明还提出了一种集群服务器的节能部署装置，包括：
测定模块，用于Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比，其中，请求平均响应时间和请求丢弃率为限定Qos预设值的两个指标参数，以及测定所述集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗；
预测模块，用于根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率；
规划问题转换模块，用于对所述集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，通过将能耗最小作为目标，将QoS保证作为约束条件，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题；
求解模块，采用进化算法对所述规划问题进行求解操作；
部署模块，用于依据所述求解值以及测定的所述集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署。
具体地，所述速频比为请求速率与CPU频率的比值。
进一步地，所述测定模块进一步包括，预调整单元，用于在测定各服务节点的最大请求数和速频比时，将CPU频率调整为其最高频率的η倍，其中，0.6≤η≤0.9。
具体地，对服务节点的部署包括开关，CPU频率，最大请求数以及调度概率，其中，调度概率的计算方法为：CPU频率×速频比/预测的下一阶段的请求速率。
本发明所公开的一种集群服务器的节能部署方法，通过在保证Qos的前提下，根据负载状况动态部署集群中的节点使得集群的能耗最小。本发明还公开了一种集群服务器的节能部署装置。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
图1示出了本发明实施例中的一种集群服务器的节能部署方法的步骤流程图；
图2示出了本发明实施例中的一种集群服务器的节能部署方法的示意图；
图3示出了本发明实施例中的一种集群服务器的节能部署装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实施例进行详细描述。
如图1所示，本发明提供了一种集群服务器的节能部署方法，包括具体以下步骤：
步骤S1：Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比。其中，请求平均响应时间和请求丢弃率为限定Qos预设值的两个指标参数，且速频比为请求速率与CPU频率的比值。
具体地，QoS为预设值的条件即为从双指标的角度对Qos进行保证。即QoS保证的指标有两个：请求平均响应时间和请求丢弃率。假定QoS目标为保证平均响应时间约为RSLA，丢弃率约为DSLA。考虑一台服务器，假设其最高频率为FMAX，将其CPU频率调整为ηFMAX，其中0.6≤η≤0.9。改变请求速率和最大请求数进行测试，使得该服务器的平均响应时间约等于RSLA，请求率约等于DSLA，假设测得的请求速率为L，最大请求数为M。那么，在部署该服务器时，我们将其最大请求数设置为M，并让其请求速率和CPU频率的比值为L/(ηFMAX)。
进一步地，步骤S1进一步包括：在测定各服务节点的最大请求数和速频比时，将CPU频率调整为其最高频率的η倍，其中，0.6≤η≤0.9。
步骤S2：测定集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗。
步骤S3：根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率。
步骤S4：对集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，通过将能耗最小作为目标，将QoS保证作为约束条件，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题。
步骤S5：采用进化算法对该规划问题进行求解操作。
步骤S6：依据求解值以及测定的集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署，即如图2所示。其中，对服务节点的部署包括开关，CPU频率，最大请求数以及调度概率，进一步地，调度概率的计算方法为：CPU频率×速频比/预测的下一阶段的请求速率；对于关闭的节点，则不需部署其CPU频率，最大请求数和调度频率。
如图3所示，本发明提供了一种集群服务器的节能部署装置10，包括：测定模块101、预测模块102、规划问题转换模块103、求解模块104以及部署模块105。
具体地，测定模块101用于Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比，其中，请求平均响应时间和请求丢弃率为限定Qos预设值的两个指标参数，且速频比为请求速率与CPU频率的比值，以及测定集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗。
进一步地，测定模块101进一步包括：预调整单元，用于在测定各服务节点的最大请求数和速频比时，将CPU频率调整为其最高频率的η倍，其中，0.6≤η≤0.9。
预测模块102用于根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率；规划问题转换模块103用于对集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，通过将能耗最小作为目标，将QoS保证作为约束条件，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题；求解模块104采用进化算法对规划问题进行求解操作；部署模块105用于依据求解值以及测定的集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署，其中，对服务节点的部署包括开关，CPU频率，最大请求数以及调度概率，进一步地，调度概率的计算方法为：CPU频率×速频比/预测的下一阶段的请求速率；对于关闭的节点，则不需部署其CPU频率，最大请求数和调度频率。
本发明所公开的一种集群服务器的节能部署方法，通过在保证Qos的前提下，根据负载状况动态部署集群中的节点使得集群的能耗最小。本发明还公开了一种集群服务器的节能部署装置。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (8)

1.一种集群服务器的节能部署方法，其特征在于，包括具体以下步骤：
S1：Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比，其中，请求平均响应时间和请求丢弃率为限定Qos预设值的两个指标参数；
S2：测定所述集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗；
S3：根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率；
S4：对所述集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，通过将能耗最小作为目标，将QoS保证作为约束条件，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题；
S5：采用进化算法对所述规划问题进行求解操作；
S6：依据所述求解值以及测定的所述集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速频比为请求速率与CPU频率的比值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：在测定各服务节点的最大请求数和速频比时，将CPU频率调整为其最高频率的η倍，其中，0.6≤η≤0.9。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对服务节点的部署包括开关，CPU频率，最大请求数以及调度概率，其中，调度概率的计算方法为：CPU频率×速频比/预测的下一阶段的请求速率。
5.一种集群服务器的节能部署装置，其特征在于，包括：
测定模块，用于Qos为预设值条件下，测定集群服务器中各服务节点的最大请求数和速频比，其中，请求平均响应时间和请求丢弃率为限定Qos预设值的两个指标参数，以及测定所述集群服务器中各服务节点在其各个离散频率下的满载和空载功耗；
预测模块，用于根据请求速率历史信息预测下一个阶段的请求速率；
规划问题转换模块，用于对所述集群服务器中的各服务节点的开关与频率进行变量定义，通过将能耗最小作为目标，将QoS保证作为约束条件，完成将节能部署问题转换为带约束的规划问题；
求解模块，采用进化算法对所述规划问题进行求解操作；
部署模块，用于依据所述求解值以及测定的所述集群中各服务节点的最大请求数和速频比，通过WOL和frequtils工具对各服务节点进行部署。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述速频比为请求速率与CPU频率的比值。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述测定模块进一步包括：预调整单元，用于在测定各服务节点的最大请求数和速频比时，将CPU频率调整为其最高频率的η倍，其中，0.6≤η≤0.9。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，对服务节点的部署包括开关，CPU频率，最大请求数以及调度概率，其中，调度概率的计算方法为：CPU频率×速频比/预测的下一阶段的请求速率。
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