CN112235131B - 一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法 - Google Patents

一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法 Download PDF

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CN112235131B CN202011024031.2A CN202011024031A CN112235131B CN 112235131 B CN112235131 B CN 112235131B CN 202011024031 A CN202011024031 A CN 202011024031A CN 112235131 B CN112235131 B CN 112235131B
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Abstract

本发明请求保护一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，属于通信网技术领域。针对数据中心网络业务配置过程中对清洁能源和网络带宽资源的优化利用问题，提出基于清洁能源时间窗口的业务配置方法。本发明根据不同数据中心的清洁能源时间窗口分布，以及业务带宽和持续时间需求，设计相应的数据中心清洁能耗代价，以及接入通路能耗与接入带宽资源代价，采用模拟退火算法思想构建路由带宽配置模型，通过对不同的数据中心清洁能耗、接入通路能耗，以及接入带宽配置的迭代优化，有效降低业务持续期间的总能耗，并提高数据中心清洁能耗占比和网络带宽资源利用率。

Description

一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法
技术领域
本发明属于通信网技术领域，具体涉及一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法。
背景技术
随着云计算和信息技术的快速发展，各种大型数据中心建设和运营使得数据中心网络的电量消耗不断增加。据统计，全球通信网络的总耗电量正以每年百分之十左右的速度增长，远高于整体电力需求的增长速度。由于煤炭和石油等非清洁能源的大量使用会产生严重的温室效应，造成自然环境的破坏，如何有效降低信息与通信领域的能耗，并提高清洁能源使用占比已成为信息与通信行业健康发展的重要问题。
目前，以太阳能、水能、风能为代表的混合清洁能源已逐渐在信息与通信行业得到应用。然而，清洁能源供应的持续性和稳定性问题尚未完全解决，人类对于清洁能源的利用依然面临许多挑战。特别是在数据中心网络中，由于地理位置的不同，每个数据中心在不同时段的清洁能源供应也各不相同，这使得单个数据中心难以为大量业务提供持续的清洁能源供应。现有关于绿色数据中心网络的相关研究大多采用基于固定清洁能源总量的绿色节能方案，而对清洁能源供应随时间波动的实际情况缺乏深入考虑，可能导致实际的清洁能耗占比低于预期。
为解决以上问题，本发明采用图2所示细粒度时间窗口模型，动态记录数据中心可用清洁能源的日内窗口分布，实现对数据中心清洁能源供应波动性的准确刻画，在此基础上提出一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，有效降低数据中心业务总能耗，并提高清洁能耗占比和网络带宽资源利用率。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种有效降低业务持续期间的总能耗，并提高数据中心清洁能耗占比和网络带宽资源利用率的方法。本发明的技术方案如下：
一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，其包括以下步骤：
101、根据网络带宽资源状态和业务r的请求带宽br，更新链路能耗和带宽资源代价cl，分别在业务请求节点s和各数据中心节点dk之间为业务r计算一条最小代价通路pk，并加入备选通路集合Z中，如果
Figure BDA0002701596450000021
跳转到步骤102，否则，算法结束；
102、根据不同数据中心内可用清洁能源的日内窗口分布、业务请求时长tr，以及相应的接入通路可用带宽bk，更新各数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure BDA0002701596450000022
103、采用模拟退火算法思想建立路由带宽配置模型，初始化当前状态S，终止状态S′和状态转移系数ε，以及当前状态下的迭代计数门限θs和未更新当前解计数门限μs，当前状态下的迭代计数变量θ＝0，未更新当前解计数变量μ＝0，当前解目标函数值scur＝+∞，最优解目标函数值sopt＝+∞；
104、在当前状态S下，根据各数据中心dk的清洁能耗代价
Figure BDA0002701596450000023
及相应的接入通路代价
Figure BDA0002701596450000024
分别为Z中每条通路pk计算选择概率Uk(S)，并产生一个相应的随机数Qpk，其中，0＜Qpk＜1，将Uk(S)＞Qpk的通路pk加入集合Z′；
105、如果集合Z′内所有通路的可用带宽总和
Figure BDA0002701596450000025
大于等于业务请求带宽br，跳转到步骤106，否则，跳转到步骤110；
106、根据集合Z′中各通路pk的可用带宽bk，更新相应通路的带宽分配概率
Figure BDA0002701596450000026
并产生随机数Qc，其中，0＜Qc＜1，为
Figure BDA0002701596450000027
对应的通路pk分配一个单位带宽，如果
Figure BDA0002701596450000028
跳转到步骤106，其中，
Figure BDA0002701596450000029
表示业务r在通路pk上分配的带宽，否则，计算新的目标函数值snew；
107、如果snew＜scur，令scur＝snew，sopt＝scur，μ＝0，跳转到步骤109，否则，根据snew与scur的差值，计算当前解更新概率UA，并产生随机数QΔ，其中，0＜QΔ＜1，跳转到步骤108；
108、如果UA＞QΔ，令scur＝snew，μ＝0，跳转到109，否则，令μ＝μ+1，跳转到步骤109；
109、如果θ＞θs或μ＞μs，根据状态转移系数ε更新当前状态S，跳转到步骤110，否则，令θ＝θ+1，跳转到步骤106；
110、如果S＞S′，令θ＝0，μ＝0，跳转到步骤104，否则，输出sopt对应的最优路由带宽配置方案。
进一步的，所述步骤101中链路能耗和带宽资源代价cl的定义如式(1)所示。
Figure BDA0002701596450000031
式(1)中，Pl s表示链路l的基础功耗，Pl d表示链路l上单位带宽业务功耗，bk表示业务r在通路pk上的最大可配置带宽
Figure BDA0002701596450000032
δ表示权重系数，bl表示链路l上最大空闲带宽，bw表示链路总带宽。
进一步的，步骤102中数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure BDA0002701596450000033
的定义如式(2)所示。
Figure BDA0002701596450000034
式(2)中，tr表示业务请求r的持续时间，
Figure BDA0002701596450000035
表示业务r在数据中心dk内的总功耗，且
Figure BDA0002701596450000036
其中，λ表示服务器运行及冷却开销常数，
Figure BDA0002701596450000038
表示业务r在通路pk上分配的带宽，Ps表示服务器单位时间处理数据量所需的额定功耗，i表示数据中心dk的清洁能源时间窗口序号，
Figure BDA0002701596450000037
表示在第i个时间窗口内数据中心dk的可用清洁能源功率值，Δti表示业务r在第i个时间窗口内所占时长，且
Figure BDA0002701596450000041
进一步的，步骤103中目标函数定义如式(3)所示。
Figure BDA0002701596450000042
式(3)中，k|pk∈Z′表示集合Z′内通路pk对应的k值，
Figure BDA0002701596450000043
表示业务r在通路pk上的功耗代价如式(4)所示，
Figure BDA0002701596450000044
表示数据中心dk的可用清洁能源代价如式(2)所示，
Figure BDA0002701596450000045
表示业务r在通路pk上的带宽资源代价如式(5)所示，α，β和γ表示权重系数。
Figure BDA0002701596450000046
Figure BDA0002701596450000047
式(5)中，hk表示通路pk的跳数，H表示通路最大跳数。
进一步的，步骤104中通路pk的选择概率Uk(S)的定义如式(6)所示。
Figure BDA0002701596450000048
式(6)中，S表示当前状态。
进一步的，步骤106中通路pk的带宽分配概率
Figure BDA0002701596450000049
定义如式(7)所示。
Figure BDA00027015964500000410
本发明的优点及有益效果如下：
针对数据中心网络业务配置过程中对清洁能源和网络带宽资源的优化利用问题，提出基于清洁能源时间窗口的业务配置方法。为了真实反映数据中心清洁能源日内供应的实际情况，本发明采用图2所示细粒度时间窗口模型，动态记录数据中心可用清洁能源的日内窗口分布，实现对数据中心清洁能源供应波动性的准确刻画。在此基础上，根据不同数据中心的清洁能源时间窗口分布，以及业务带宽和持续时间需求，设计相应的数据中心清洁能耗代价，以及接入通路能耗与接入带宽资源代价，可为不同配置方案下的能耗和资源利用率提供更加准确的量化依据。采用模拟退火算法思想构建路由带宽配置模型，通过对不同的数据中心清洁能耗、接入通路能耗，以及接入带宽配置的迭代优化，从而能够有效降低业务持续期间的总能耗，并提高数据中心清洁能耗占比和网络带宽资源利用率。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法流程图。
图2是本发明提供优选实施例数据中心可用清洁能源的日内时间窗口分布图。
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、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
本发明内容所涉及的概念和模型如下：
1.网络模型
假设数据中心网络为G(N,D,L)，其中，N为节点集合，D为数据中心节点集合，L为链路集合。每个数据中心节点均采用混合能源供电，即包含清洁能源和非清洁能源。其中，清洁能源包含由太阳能、水能、风能组成的混合清洁能源，且清洁能源供应量随时间波动，非清洁能源供应量不限。当清洁能源不足时，使用非清洁能源供电。数据中心接入通路采用非清洁能源供电。
2.本发明内容所涉及的其他符号说明如下：
cl：链路l的能耗和带宽资源代价
i：时间窗口编号
Figure BDA0002701596450000061
业务r在通路pk上分配的带宽
br：业务r的请求带宽
Figure BDA0002701596450000062
数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure BDA0002701596450000063
通路pk的功耗代价
Figure BDA0002701596450000064
通路pk的带宽资源代价
Uk(S)：通路pk的选择概率
Figure BDA0002701596450000065
通路pk的带宽分配概率
本发明的技术方案说明如下：
1、为真实准确反映数据中心清洁能源供应的实际情况，采用细粒度时间窗口模型动态，记录数据中心可用清洁能源的日内窗口分布如图2所示。在后续方案说明中，i表示时间窗口编号，时间窗口粒度可根据需要设定，通常，清洁能源供应的波动程度越剧烈，时间窗口粒度越小。
2、根据网络带宽资源状态和业务r请求带宽br，更新链路能耗和带宽资源代价cl，在业务请求节点s和各数据中心节点dk之间为业务r计算一条最小代价通路pk。cl的定义如式(1)所示。
Figure BDA0002701596450000066
式(1)中，Pl s表示链路l的基础功耗，Pl d表示链路l上单位带宽业务功耗，bk表示业务r在通路pk上的最大可配置带宽
Figure BDA0002701596450000067
δ表示权重系数，bl表示链路l上最大空闲带宽，bw表示链路总带宽。
3、根据不同数据中心内可用清洁能源的日内窗口分布、业务请求时长tr，以及相应的接入通路可用带宽bk，更新各数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure BDA0002701596450000068
Figure BDA0002701596450000069
的定义如式(2)所示。
Figure BDA0002701596450000071
式(2)中，tr表示业务请求r的持续时间，
Figure BDA0002701596450000072
表示业务r在数据中心dk内的总功耗，且
Figure BDA0002701596450000073
其中，λ表示服务器运行及冷却开销常数，
Figure BDA0002701596450000074
表示业务r在通路pk上分配的带宽，Ps表示服务器单位时间处理数据量所需的额定功耗，i表示数据中心dk的清洁能源时间窗口序号，
Figure BDA0002701596450000075
表示在第i个时间窗口内数据中心dk的可用清洁能源功率值，Δti表示业务r在第i个时间窗口内所占时长，且
Figure BDA0002701596450000076
4、采用模拟退火算法思想建立路由带宽配置模型，根据数据中心dk可用清洁能源代价
Figure BDA0002701596450000077
通路功耗代价
Figure BDA0002701596450000078
和通路带宽资源代价
Figure BDA0002701596450000079
确定目标函数。目标函数定义如式(3)所示。
Figure BDA00027015964500000710
式(3)中，k|pk∈Z′表示集合Z′内通路pk对应的k值，
Figure BDA00027015964500000711
表示业务r在通路pk上的功耗代价如式(4)所示，
Figure BDA00027015964500000712
表示数据中心dk的可用清洁能源代价如式(2)所示，
Figure BDA00027015964500000713
表示业务r在通路pk上的带宽资源代价如式(5)所示，α，β和γ表示权重系数。
Figure BDA00027015964500000715
Figure BDA00027015964500000714
式(5)中，hk表示通路pk的跳数，H表示通路最大跳数。
5、在当前状态S下，分别为备选通路集合Z中的每条通路pk计算选择概率Uk(S)，并产生一个相应的随机数Qpk，其中，0＜Qpk＜1，将Uk(S)＞Qpk的通路pk加入集合Z′。通路pk的选择概率Uk(S)的定义如式(6)所示。
Figure BDA0002701596450000081
式(6)中，S表示当前状态。
6、根据集合Z′中各通路pk的可用带宽bk，更新相应通路的带宽分配概率Ubk，并产生随机数Qc，其中，0＜Qc＜1，为
Figure BDA0002701596450000082
对应的通路pk分配一个单位带宽，按照此方式迭代分配单位带宽，直到所有通路分配的带宽
Figure BDA0002701596450000083
之和满足业务请求带宽br。通路pk的带宽分配概率
Figure BDA0002701596450000084
定义如式(7)所示。
Figure BDA0002701596450000085
一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，应用于数据中心网络，其具体实施方法包括以下步骤：
步骤1：根据网络带宽资源状态和业务r的请求带宽br，更新链路能耗和带宽资源代价cl，分别在业务请求节点s和各数据中心节点dk之间为业务r计算一条最小代价通路pk，并加入备选通路集合Z中，如果
Figure BDA0002701596450000086
跳转到步骤2，否则，算法结束；
步骤2：根据不同数据中心内可用清洁能源的日内窗口分布、业务请求时长tr，以及相应的接入通路可用带宽bk，更新各数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure BDA0002701596450000087
步骤3：采用模拟退火算法思想建立路由带宽配置模型，初始化当前状态S，终止状态S′和状态转移系数ε，以及当前状态下的迭代计数门限θs和未更新当前解计数门限μs，当前状态下的迭代计数变量θ＝0，未更新当前解计数变量μ＝0，当前解目标函数值scur＝+∞，最优解目标函数值sopt＝+∞；
步骤4：在当前状态S下，根据各数据中心dk的清洁能耗代价
Figure BDA0002701596450000088
及相应的接入通路代价
Figure BDA0002701596450000089
分别为Z中每条通路pk计算选择概率Uk(S)，并产生一个相应的随机数Qpk，其中，0＜Qpk＜1，将Uk(S)＞Qpk的通路pk加入集合Z′；
步骤5：如果集合Z′内所有通路的可用带宽总和
Figure BDA0002701596450000091
大于等于业务请求带宽br，跳转到步骤6，否则，跳转到步骤10；
步骤6：根据集合Z′中各通路pk的可用带宽bk，更新相应通路的带宽分配概率
Figure BDA0002701596450000092
并产生随机数Qc，其中，0＜Qc＜1，为
Figure BDA0002701596450000093
对应的通路pk分配一个单位带宽，如果
Figure BDA0002701596450000094
跳转到步骤6，其中，
Figure BDA0002701596450000095
表示业务r在通路pk上分配的带宽，否则，计算新的目标函数值snew；
步骤7：如果snew＜scur，令scur＝snew，sopt＝scur，μ＝0，跳转到步骤9，否则，根据snew与scur的差值，计算当前解更新概率UA，并产生随机数QΔ，其中，0＜QΔ＜1，跳转到步骤8；
步骤8：如果UA＞QΔ，令srucwen＝s，μ＝0，跳转到步骤9，否则，令μ＝μ+1，跳转到步骤9；
步骤9：如果θ＞θs或μ＞μs，根据状态转移系数ε更新当前状态S，跳转到步骤10，否则，令θ＝θ+1，跳转到步骤6；
步骤10：如果S＞S′，令θ＝0，μ＝0，跳转到步骤4，否则，输出sopt对应的最优路由带宽配置方案。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (4)

1.一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
101、根据网络带宽资源状态和业务r的请求带宽br，更新链路能耗和带宽资源代价cl，分别在业务请求节点s和各数据中心节点dk之间为业务r计算一条最小代价通路pk，并加入备选通路集合Z中，如果
Figure FDA0003725390860000011
跳转到步骤102，否则，算法结束；
102、根据不同数据中心内可用清洁能源的日内窗口分布、业务请求时长tr，以及相应的接入通路可用带宽bk，更新各数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure FDA0003725390860000012
103、采用模拟退火算法思想建立路由带宽配置模型，初始化当前状态S，终止状态S′和状态转移系数ε，以及当前状态下的迭代计数门限θs和未更新当前解计数门限μs，当前状态下的迭代计数变量θ＝0，未更新当前解计数变量μ＝0，当前解目标函数值scur＝+∞，最优解目标函数值sopt＝+∞；
104、在当前状态S下，根据各数据中心dk的清洁能耗代价
Figure FDA0003725390860000013
及相应的接入通路代价
Figure FDA0003725390860000014
分别为Z中每条通路pk计算选择概率Uk(S)，并产生一个相应的随机数Qpk，其中，0＜Qpk＜1，将Uk(S)＞Qpk的通路pk加入集合Z′；
105、如果集合Z′内所有通路的可用带宽总和
Figure FDA0003725390860000015
大于等于业务请求带宽br，跳转到步骤106，否则，跳转到步骤110；
106、根据集合Z′中各通路pk的可用带宽bk，更新相应通路的带宽分配概率
Figure FDA0003725390860000016
并产生随机数Qc，其中，0＜Qc＜1，为
Figure FDA0003725390860000017
对应的通路pk分配一个单位带宽，如果
Figure FDA0003725390860000018
跳转到步骤106，其中，
Figure FDA0003725390860000019
表示业务r在通路pk上分配的带宽，否则，计算新的目标函数值snew；
107、如果snew＜scur，令scur＝snew，sopt＝scur，μ＝0，跳转到步骤109，否则，根据snew与scur的差值，计算当前解更新概率UA，并产生随机数QΔ，其中，0＜QΔ＜1，跳转到步骤108；
108、如果UA＞QΔ，令scur＝snew，μ＝0，跳转到109，否则，令μ＝μ+1，跳转到步骤109；
109、如果θ＞θs或μ＞μs，根据状态转移系数ε更新当前状态S，跳转到步骤110，否则，令θ＝θ+1，跳转到步骤106；
110、如果S＞S′，令θ＝0，μ＝0，跳转到步骤104，否则，输出sopt对应的最优路由带宽配置方案；
所述步骤103中目标函数定义如式(3)所示：
Figure FDA0003725390860000021
式(3)中，k|pk∈Z′表示集合Z′内通路pk对应的k值，
Figure FDA0003725390860000022
表示业务r在通路pk上的功耗代价如式(4)所示，
Figure FDA0003725390860000023
表示数据中心dk的可用清洁能源代价如式(2)所示，
Figure FDA0003725390860000024
表示业务r在通路pk上的带宽资源代价如式(5)所示，α，β和γ表示权重系数；
Figure FDA0003725390860000025
Figure FDA0003725390860000026
式(5)中，hk表示通路pk的跳数，H表示通路最大跳数；
步骤104中通路pk的选择概率Uk(S)的定义如式(6)所示：
Figure FDA0003725390860000027
式(6)中，S表示当前状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，其特征在于，所述步骤101中链路能耗和带宽资源代价cl的定义如式(1)所示：
Figure FDA0003725390860000031
式(1)中，Pl s表示链路l的基础功耗，Pl d表示链路l上单位带宽业务功耗，bk表示业务r在通路pk上的最大可配置带宽
Figure FDA0003725390860000032
δ表示权重系数，bl表示链路l上最大空闲带宽，bw表示链路总带宽。
3.根据权利要求2所述的一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，其特征在于，步骤102中数据中心dk的可用清洁能源代价
Figure FDA0003725390860000033
的定义如式(2)所示：
Figure FDA0003725390860000034
式(2)中，tr表示业务请求r的持续时间，
Figure FDA0003725390860000035
表示业务r在数据中心dk内的总功耗，且
Figure FDA0003725390860000036
其中，λ表示服务器运行及冷却开销常数，
Figure FDA0003725390860000037
表示业务r在通路pk上分配的带宽，Ps表示服务器单位时间处理数据量所需的额定功耗，i表示数据中心dk的清洁能源时间窗口序号，
Figure FDA0003725390860000038
表示在第i个时间窗口内数据中心dk的可用清洁能源功率值，Δti表示业务r在第i个时间窗口内所占时长，且
Figure FDA0003725390860000039
4.根据权利要求1所述的一种基于清洁能源时间窗口的数据中心网络业务配置方法，其特征在于，步骤106中通路pk的带宽分配概率
Figure FDA00037253908600000310
定义如式(7)所示：
Figure FDA00037253908600000311
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