CN110989824A - 一种云平台的能耗管理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种云平台的能耗管理方法，包括：将目标云平台中的物理主机分配至运行资源池和备用资源池；判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；若是，则利用DRS将业务负载集中分配至运行资源池中的物理主机，并将运行资源池中未承载业务负载的物理主机分配至备用资源池；对备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；统计第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断第一更新值是否大于预设最大值；若是，则从第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将第一数量的物理主机设置为节电模式。通过该方法可以在不影响目标云平台物理主机使用寿命的前提下，也能够降低目标云平台在运行过程中的能耗量。
Description
技术领域
本发明涉及云平台管理技术领域，特别涉及一种云平台的能耗管理方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着计算机技术的飞速发展，云平台因其能够利用硬件资源和软件资源为人们提供计算和存储能力，所以，在实际应用中，得到了较为普遍的应用。在云平台的实际运行过程中，云平台中的负载通常会呈现出“潮汐现象”，请参见图1，图1为云平台负载呈现潮汐现象的示意图。
在现有技术当中，通常会利用DPM(Dynamic Power Management，动态电源管理)和DRS(Distributed Resource Schedule，分布式资源调度程序)来对云平台的业务负载进行动态调整来降低云平台的能量消耗。其中，DRS可以对云平台业务负载进行动态监控，并选择合适的调度策略来重新调配虚拟机在物理服务器上的分布，当云平台中的负载较低时，DPM会依赖DRS，将云平台中的虚拟机动态集中到云平台中少量的物理主机上，并将云平台中的其它物理主机进行下电操作，并以此来减少云平台的能耗消耗。但是，云平台的此种能耗管理方式，由于需要频繁地对物理主机进行下电操作，这样会对物理主机中的电子器件造成损伤，并由此影响云平台中物理主机的使用寿命。目前，针对这一技术问题，还没有较为有效的解决办法。
由此可见，如何在不影响云平台中物理主机使用寿命的前提下，也能够减少云平台在运行过程中的能耗量，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种云平台的能耗管理方法、装置、设备及介质，以在不影响云平台中物理主机使用寿命的前提下，降低云平台在运行过程中的能耗量。其具体方案如下：
一种云平台的能耗管理方法，包括：
将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将所述在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将所述在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；
判断所述目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；
若是，则利用DRS将所述业务负载集中分配至所述运行资源池中的物理主机，并将所述运行资源池中未承载所述业务负载的物理主机分配至所述备用资源池；
对所述备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；
统计所述第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断所述第一更新值是否大于预设最大值；
若是，则从所述第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将所述第一数量的物理主机设置为节电模式；其中，所述第一数量为所述第一更新值与所述预设最大值的差值。
优选的，所述将所述第一数量的物理主机设置为节电模式的过程，包括：
将所述第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式，以将所述第一数量的物理主机设置为节电模式。
优选的，所述将所述第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式的过程，包括：
利用Agent技术将所述第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式。
优选的，还包括：
实时将所述目标云平台中每一个物理主机的运行信息记录至日志。
优选的，所述判断所述目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值的过程之后，还包括：
若否，则利用所述DRS将所述业务负载均衡分配至所述在线资源池的物理主机。
优选的，还包括：
当利用所述DRS将所述业务负载均衡分配至所述在线资源池的物理主机时，则将所述备用资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至所述运行资源池；
对所述备用资源池进行更新，得到第二更新资源池；
统计所述第二更新资源池中物理主机的数量，得到第二更新值，并判断所述第二更新值是否小于预设最小值；
若是，则从所述目标云平台中筛选第二数量处于节电模式下的物理主机，得到筛选主机；其中，所述第二数量为所述预设最小值与所述第二更新值的差值；
将所述筛选主机分配至所述第二更新资源池，并将所述筛选主机设置为性能模式。
相应的，本发明还公开了一种云平台的能耗管理装置，包括：
资源池分配模块，用于将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将所述在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将所述在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；
阈值判断模块，用于判断所述目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；
负载分配模块，用于当所述阈值判断模块的判定结果为是时，则利用DRS将所述业务负载集中分配至所述运行资源池中的物理主机，并将所述运行资源池中未承载所述业务负载的物理主机分配至所述备用资源池；
资源池更新模块，用于对所述备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；
数值统计模块，用于统计所述第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断所述第一更新值是否大于预设最大值；
模式设置模块，用于当所述数值统计模块的判定结果为是时，则从所述第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将所述第一数量的物理主机设置为节电模式；其中，所述第一数量为所述第一更新值与所述预设最大值的差值。
相应的，本发明还公开了一种云平台的能耗管理设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前述所公开的一种云平台的能耗管理方法的步骤。
相应的，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种云平台的能耗管理方法的步骤。
可见，在本发明中，首先将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；然后，判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；如果目标云平台中的业务负载小于预设阈值时，则利用DRS将业务负载集中分配至运行资源池中的物理主机，并将运行资源池中未承载业务负载的物理主机分配至备用资源池；之后，再对备用资源池进行更新，得到第一更新资源池，并统计第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值；最后，再判断第一更新值是否大于预设最大值，如果第一更新值大于预设最大值，则将第一数量的物理主机设置为节电模式。显然，在本发明所提供的能耗管理方法中，因为不需要对目标云平台中的物理主机进行下电操作，就可以使得目标云平台进入节电模式，由此就避免了对物理主机中电子元器件所造成的损伤。这样就保证了在不影响目标云平台物理主机使用寿命的前提下，也能够降低目标云平台在运行过程中的能耗量。相应的，本发明所提供的一种云平台的能耗管理装置、设备及介质，同样具有上述有益效果。
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，下面将对实施例或现有技术描述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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为云平台负载呈现潮汐现象的示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理方法的流程图；
图3为本发明实施例所提供的另一种云平台的能耗管理方法的流程图；
图4为本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理装置的结构图；
图5为本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理设备的结构图。
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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图2，图2为本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理方法的流程图，该能耗管理方法包括：
步骤S11：将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；
步骤S12：判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；
步骤S13：若是，则利用DRS将业务负载集中分配至运行资源池中的物理主机，并将运行资源池中未承载业务负载的物理主机分配至备用资源池；
步骤S14：对备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；
步骤S15：统计第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断第一更新值是否大于预设最大值；
步骤S16：若是，则从第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将第一数量的物理主机设置为节电模式；
其中，第一数量为第一更新值与预设最大值的差值。
在本实施例中，是提供了一种云平台的能耗管理方法，通过该能耗管理方法，能够在不影响云平台中物理主机使用寿命的前提下，相对减少云平台在运行过程中的能耗量。
具体的，在本实施例中，首先是将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，然后，再将在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，并将在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池。显然，此步骤的目的是为了对目标云平台中的物理主机进行归类划分，便于后续步骤的执行。
之后，再判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值，如果目标云平台中的业务负载小于预设阈值时，则利用DRS将目标云平台的业务负载集中分配至运行资源池中的物理主机上。
可以理解的是，因为目标云平台的业务负载小于预设阈值，所以，当将目标云平台的业务负载集中分配至运行资源池的物理主机上时，运行资源池中必定会有一部分物理主机未承载目标云平台的业务负载，在此情况下，则将运行资源池中未承载目标云平台业务负载的物理主机分配至备用资源池当中。
能够想到的是，当将运行资源池中未承载目标云平台业务负载的物理主机分配至备用资源池中时，备用资源池中物理主机的数量必定会增多。此时，则可以将备用资源池中的一部分物理主机设置为节电模式，来降低目标云平台的能耗量。
具体的，首先是对备用资源池进行更新，得到第一更新资源池，并对第一更新资源池中物理主机的数量进行统计，得到第一更新值。当统计得到第一更新资源池中物理主机的第一更新值之后，则判断第一更新值是否大于预设最大值，如果第一更新值大于预设最大值，则说明此时的目标云平台可以进入节电模式，并且，也不会影响目标云平台的正常运行。
在实际操作过程中，当第一更新值大于预设最大值时，则将第一更新资源池中多于预设最大值的那一部分物理主机设置为节电模式，也即，从第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将筛选出来第一数量的物理主机设置为节电模式，并以此来降低目标云平台的能耗量。
显然，在本实施例所提供的云平台的能耗管理方法中，在控制目标云平台进入节电模式时，因为不需要对目标云平台中的物理主机进行下电操作，就可以使得目标云平台进入节电模式，这样就避免了物理主机在进行下电操作时，对物理主机中电子元器件所造成的损伤，由此就保证了在不影响云平台中物理主机使用寿命的前提下，也能够达到有效降低目标云平台在运行过程中所需能耗量的技术效果。
可见，在本实施例中，首先将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；然后，判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；如果目标云平台中的业务负载小于预设阈值时，则利用DRS将业务负载集中分配至运行资源池中的物理主机，并将运行资源池中未承载业务负载的物理主机分配至备用资源池；之后，再对备用资源池进行更新，得到第一更新资源池，并统计第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值；最后，再判断第一更新值是否大于预设最大值，如果第一更新值大于预设最大值，则将第一数量的物理主机设置为节电模式。显然，在本实施例所提供的能耗管理方法中，因为不需要对目标云平台中的物理主机进行下电操作，就可以使得目标云平台进入节电模式，由此就避免了对物理主机中电子元器件所造成的损伤。这样就保证了在不影响目标云平台物理主机使用寿命的前提下，也能够降低目标云平台在运行过程中的能耗量。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，具体的，上述步骤：将第一数量的物理主机设置为节电模式的过程，包括：
将第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式，以将第一数量的物理主机设置为节电模式。
可以理解的是，物理主机当中的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)是整个物理主机进行运算与控制的核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，所以，在本实施例中，是利用物理主机中的CPU来调整物理主机的运行模式。
也即，当需要将第一数量的物理主机设置为节电模式时，是通过将第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式，并以此来将第一数量的物理主机设置为节电模式。
可见，通过本实施例所提供的技术方案，可以相对保证物理主机的执行效率。
作为一种优选的实施方式，将第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式的过程，包括：
利用Agent技术将第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式。
因为Agent技术是具有一定程度自主性的软件实体，所以，利用Agent技术就可以更加便于用户从网络上获取或存储资源。因此，在本实施例中，是通过在目标云平台的每一个物理主机上运行一个Agent，并利用Agent来监视与调控每一个物理主机的运行状态。
可见，通过本实施例所提供的技术方案，可以进一步提高在对物理主机进行调控过程中的便捷性。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，具体的，上述云平台的能耗管理方法还包括：
实时将目标云平台中每一个物理主机的运行信息记录至日志。
在本实施例中，为了进一步提高目标云平台在运行过程中的健壮性，还实时将目标云平台中每一个物理主机的运行信息记录至日志。可以理解的是，目标云平台在实际运行过程中，不可避免地会遇到意外情况，而使得目标云平台处于异常运行状态。在此情况下，工作人员就可以通过日志当中所记录的信息来查找目标云平台发生异常情况的原因，并对目标云平台进行更为准确与快速的维修。
可见，通过本实施例所提供的技术方案，可以进一步提高工作人员在对目标云平台进行维修时的维修效率。
基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，请参见图3，图3为本发明实施例所提供的另一种云平台的能耗管理方法的流程图。具体的，上述步骤S12：判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值的过程之后，还包括：
步骤S17：若否，则利用DRS将业务负载均衡分配至在线资源池的物理主机。
可以理解的是，当目标云平台中的业务负载大于预设阈值时，则可以利用DRS将目标云平台的业务负载均衡分配至在线资源池的物理主机上，也即，使用DRS的负载均衡策略，将需要承载业务负载的虚拟机均匀调度到运行资源池和备用资源池中的物理主机上，由此就可以对目标云平台的业务负载进行动态调控。
需要说明的是，在现有技术当中，如果是目标云平台的业务负载大于预设阈值，目标云平台中运行的物理主机无法承载目标云平台的业务负载时，目标云平台则需要将之前关闭的物理主机上电，并恢复在线状态，才能利用重新上电的物理主机来承载目标云平台的业务负载。显然，如果是采用此种方法，则需要对物理主机进行频繁的上下电操作，这样就会对物理主机中的电子元器件造成影响，并降低物理主机的使用寿命。而通过本实施例所提供的方法，不仅可以免去对物理主机进行上电操作的繁琐过程，而且，也可以避免对物理主机所造成的损伤。
此外，在现有技术当中，因为物理主机从上电到服务可用，常常需要花费几分钟的时间，并使得目标云平台的服务响应速度变慢，而在本实施例中，由于是直接利用处于运行状态的物理主机来承载目标云平台的业务负载，所以，通过本实施例所提供的技术方案，还可以相对提高目标云平台的服务响应速度。
作为一种优选的实施方式，上述云平台的能耗管理方法还包括：
步骤S18：当利用DRS将业务负载均衡分配至在线资源池的物理主机时，则将备用资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池；
步骤S19：对备用资源池进行更新，得到第二更新资源池；
步骤S20：统计第二更新资源池中物理主机的数量，得到第二更新值，并判断第二更新值是否小于预设最小值；
步骤S21：若是，则从目标云平台中筛选第二数量处于节电模式下的物理主机，得到筛选主机；
其中，第二数量为预设最小值与第二更新值的差值；
步骤S22：将筛选主机分配至第二更新资源池，并将筛选主机设置为性能模式。
可以理解的是，当利用DRS将目标云平台的业务负载均衡分配至在线资源池时，备用资源池中的部分物理主机必定也会承载目标云平台的一部分业务负载，也即，此时备用资源池中的物理主机也会运行有虚拟机。在此情况下，为了对运行资源池和备用资源池中物理主机的运行状态进行更好的归类与划分，则可以将备用资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池当中。
能够想到的是，当将备用资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池时，备用资源池中物理主机的数量就会减少，如果备用资源池中物理主机的数量减少到一定数量时，就会影响目标云平台的正常运行。
为了避免这一情况的发生，在本实施例中，则需要重新统计备用资源池中物理主机的变化情况。也即，当对备用资源池进行更新，得到第二更新资源池时，统计第二更新资源池中物理主机的数量，得到第二更新值，并判断第二更新值是否小于预设最小值，如果第二更新值小于预设最小值，则说明此时的目标云平台不能维持目标云平台的正常运转状态。
此时，则可以从目标云平台中筛选一定数量处于节电模式的物理主机补充到第二更新资源池中，以保证目标云平台的正常运转。具体的，首先是从目标云平台中筛选第二数量处于节电模式下的物理主机，得到筛选主机，然后，将筛选主机分配至第二更新资源池中，最后，再将筛选主机的工作性能调整为性能模式，并以此来保证目标云平台的正常运转过程。
可见，通过本实施例所提供的技术方案，可以进一步保证本申请所提供的云平台能耗管理方法的完整性与可靠性。
请参见图4，图4为本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理装置的结构图，该能耗管理装置包括：
资源池分配模块21，用于将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；
阈值判断模块22，用于判断目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；
负载分配模块23，用于当阈值判断模块22的判定结果为是时，则利用DRS将业务负载集中分配至运行资源池中的物理主机，并将运行资源池中未承载业务负载的物理主机分配至备用资源池；
资源池更新模块24，用于对备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；
数值统计模块25，用于统计第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断第一更新值是否大于预设最大值；
模式设置模块26，用于当数值统计模块的判定结果为是时，则从第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将第一数量的物理主机设置为节电模式；其中，第一数量为第一更新值与预设最大值的差值。
本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理装置，具有前述所公开的一种云平台的能耗管理方法所具有的有益效果。
请参见图5，图5为本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理设备的结构图，该能耗管理设备包括：
存储器31，用于存储计算机程序；
处理器32，用于执行计算机程序时实现如前述所公开的一种云平台的能耗管理方法的步骤。
本发明实施例所提供的一种云平台的能耗管理设备，具有前述所公开的一种云平台的能耗管理方法所具有的有益效果。
相应的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种云平台的能耗管理方法的步骤。
本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，具有前述所公开的一种云平台的能耗管理方法所具有的有益效果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种云平台的能耗管理方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，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 (9)
1.一种云平台的能耗管理方法，其特征在于，包括：
将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将所述在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将所述在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；
判断所述目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；
若是，则利用DRS将所述业务负载集中分配至所述运行资源池中的物理主机，并将所述运行资源池中未承载所述业务负载的物理主机分配至所述备用资源池；
对所述备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；
统计所述第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断所述第一更新值是否大于预设最大值；
若是，则从所述第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将所述第一数量的物理主机设置为节电模式；其中，所述第一数量为所述第一更新值与所述预设最大值的差值。
2.根据权利要求1所述的能耗管理方法，其特征在于，所述将所述第一数量的物理主机设置为节电模式的过程，包括：
将所述第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式，以将所述第一数量的物理主机设置为节电模式。
3.根据权利要求2所述的能耗管理方法，其特征在于，所述将所述第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式的过程，包括：
利用Agent技术将所述第一数量的物理主机中的CPU调整为节电模式。
4.根据权利要求1所述的能耗管理方法，其特征在于，还包括：
实时将所述目标云平台中每一个物理主机的运行信息记录至日志。
5.根据权利要求1至4任一项所述的能耗管理方法，其特征在于，所述判断所述目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值的过程之后，还包括：
若否，则利用所述DRS将所述业务负载均衡分配至所述在线资源池的物理主机。
6.根据权利要求5所述的能耗管理方法，其特征在于，还包括：
当利用所述DRS将所述业务负载均衡分配至所述在线资源池的物理主机时，则将所述备用资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至所述运行资源池；
对所述备用资源池进行更新，得到第二更新资源池；
统计所述第二更新资源池中物理主机的数量，得到第二更新值，并判断所述第二更新值是否小于预设最小值；
若是，则从所述目标云平台中筛选第二数量处于节电模式下的物理主机，得到筛选主机；其中，所述第二数量为所述预设最小值与所述第二更新值的差值；
将所述筛选主机分配至所述第二更新资源池，并将所述筛选主机设置为性能模式。
7.一种云平台的能耗管理装置，其特征在于，包括：
资源池分配模块，用于将目标云平台中处于性能模式下的物理主机分配至在线资源池，并将所述在线资源池中运行有虚拟机的物理主机分配至运行资源池，将所述在线资源池中未运行虚拟机的物理主机分配至备用资源池；
阈值判断模块，用于判断所述目标云平台中的业务负载是否小于预设阈值；
负载分配模块，用于当所述阈值判断模块的判定结果为是时，则利用DRS将所述业务负载集中分配至所述运行资源池中的物理主机，并将所述运行资源池中未承载所述业务负载的物理主机分配至所述备用资源池；
资源池更新模块，用于对所述备用资源池进行更新，得到第一更新资源池；
数值统计模块，用于统计所述第一更新资源池中物理主机的数量，得到第一更新值，并判断所述第一更新值是否大于预设最大值；
模式设置模块，用于当所述数值统计模块的判定结果为是时，则从所述第一更新资源池中筛选第一数量的物理主机，并将所述第一数量的物理主机设置为节电模式；其中，所述第一数量为所述第一更新值与所述预设最大值的差值。
8.一种云平台的能耗管理设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的一种云平台的能耗管理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的一种云平台的能耗管理方法的步骤。
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