EP2776927A1 - Procédé, programme d'ordinateur et dispositif d'allocation de ressources informatiques d'un cluster pour l'exécution d'un travail soumis audit cluster - Google Patents

Procédé, programme d'ordinateur et dispositif d'allocation de ressources informatiques d'un cluster pour l'exécution d'un travail soumis audit cluster

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Publication number
EP2776927A1
EP2776927A1 EP12781396.2A EP12781396A EP2776927A1 EP 2776927 A1 EP2776927 A1 EP 2776927A1 EP 12781396 A EP12781396 A EP 12781396A EP 2776927 A1 EP2776927 A1 EP 2776927A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
cluster
job
computing resources
work
nodes
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
EP12781396.2A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Jean-Olivier GERPHAGNON
Françoise MILLE-REY
Corine MARCHAND
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bull SA
Original Assignee
Bull SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bull SA filed Critical Bull SA
Publication of EP2776927A1 publication Critical patent/EP2776927A1/fr
Ceased legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5094—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] where the allocation takes into account power or heat criteria
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/10—Technologies improving the efficiency by using switched-mode power supplies [SMPS], i.e. efficient power electronics conversion e.g. power factor correction or reduction of losses in power supplies or efficient standby modes
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Definitions

  • the present invention relates to the placement of jobs submitted to a cluster and more particularly to a method, a computer program as well as a computing resource allocation device of the cluster for the execution of jobs submitted to this cluster.
  • Clusters generally include servers, data storage units, microprocessors and telematics equipment in the form of rows of computer cabinets ("racks" in English) in which computer equipment is installed, for example removably .
  • a plurality of clusters is often brought together to form computer hosting centers known in the English terminology ("data center” or “server cluster”).
  • Data centers typically have hundreds, sometimes even thousands, of electronic devices to interconnect via computer equipment.
  • Each node therefore forms an independent computer and has its own characteristics such as, for example, the number of cores it comprises and a predetermined memory size (each core forming a computing unit).
  • One or more nodes form a processing area, also called calculation area, and correspond to computer resources of a cluster.
  • the processing zone may in certain cases be formed by only certain electronic components of a node, or even on the contrary by a large number of nodes.
  • These clusters furthermore generally comprise a control and command unit equipped with a job management system, also called a job manager.
  • the job manager is configured to receive a number of jobs ordered from outside the cluster.
  • Processes for allocating computer resources in a cluster are known to execute jobs that are submitted to this cluster, which present the step of receiving the jobs and putting them in a queue. When a new job is submitted, it is added directly to the queue, for example at the end of the queue.
  • the submitted jobs require computer resources corresponding to material needs, for example the number of cores needed, the required memory size and / or the priority level of execution of this work (for example minimal, normal or maximum).
  • These known methods furthermore include the step of determining the allocation of the computer resources to the jobs listed in the queue and ready to be executed, according to the material characteristics of these works (material needs and priority) and the material and technical characteristics. availability specific to the treatment area (ie specific for example at each node of this area).
  • the job manager then sends a selected job in the waiting list to the allocated computing resources so that the job is executed by the cluster.
  • Each new job added to the job queue is thus executed according to the criteria of necessary available computer resources and priority.
  • the invention thus provides, in a first aspect, a method for allocating computing resources of a cluster for the execution of at least one work submitted to said cluster, comprising a step of determining the placement of said at least one work submitted from material characteristics of said at least one job and hardware characteristics and availability of said computing resources at least one processing area of said cluster, said method being characterized in that said step of determining the placement of said at least one submitted work involves the following steps:
  • the classification of the submitted and listed work is done according to a recommended list of allocation of computing resources for the execution of the work determined prior to their execution.
  • This recommended list of computer resource allocation is advantageously determined on the basis of material data and availability data associated with the cluster processing area where Submitted and listed jobs could be executed, based on the material data associated with each work submitted and listed and based on energy data associated with that treatment area.
  • this energetic aspect within the cluster makes it possible to precisely and finely place the submitted and listed work not based solely on the priority of a given work, the material needs of this given work as well as the availability of computing resources in the treatment area, but also based on the energy status of at least the treatment area and the energy impact of the work submitted and listed and ready to be performed at least on this treatment area, even on the whole cluster.
  • the method according to the invention thus offers the possibility of correlating information on the energy state of at least the processing area, information on the hardware state and availability of computing resources at least in this area and the associated hardware information. to each of the works submitted and listed in order to place them optimally to execute them, in a simple, convenient and economical way.
  • the method according to the invention makes it possible on the one hand to have a global vision of both the energy state and the material state at least of the treatment zone, or even of the entire cluster, and of the material status of the work submitted and listed, and on the other hand to correlate this information to determine the energy impact on at least the treatment area, or even the entire cluster, of the execution of the work by resources the treatment area.
  • a global vision of both the energy state and the material state at least of the treatment zone, or even of the entire cluster, and of the material status of the work submitted and listed and on the other hand to correlate this information to determine the energy impact on at least the treatment area, or even the entire cluster, of the execution of the work by resources the treatment area.
  • said energy state characteristics correspond to the heat dissipation and / or the electrical consumption of said computing resources of said cluster; and said method includes the step of determining heat dissipation characteristics of at least said computing resources of said processing area and / or the step of determining at least one of said computing resources of said treatment area;
  • said hardware characteristics of said computing resources at least of said processing area of said cluster correspond to the number of basic computing units and / or to a memory size of said computing resources; and the method includes the step of determining said hardware characteristics of said computing resources and the step of determining said availability characteristics of said computing resources; said material characteristics of said at least one job correspond to the number of calculation base units and / or a memory size necessary for the execution of said at least one job and / or to an execution priority of said at least one job ; and the method comprises the step of determining a list of said hardware characteristics of said at least one job according to said number of calculation base units and / or said memory size necessary for the execution of said at least one job and / or said execution priority of said at least one job; and or
  • it comprises the step of receiving an energy profile associated with said at least one job and the step of determining a list of said hardware characteristics of said at least one job according to said energy profile associated with said at least one job.
  • the invention also provides, in a second aspect, a computer program comprising instructions configured to implement each of the steps of the method as described above when said program is executed on a computer.
  • the invention also provides, in a third aspect, a device comprising systemic elements configured to implement each of the steps of the method.
  • This device advantageously makes it possible to implement each of the steps of the method as described above in a simple, convenient and economical manner.
  • said systemic elements are formed by a work manager and an energy manager each communicating independently with computing resources of a cluster; and a correlation system communicating with both said job manager and said energy manager.
  • FIG. 1 very schematically represents a cluster provided with at least one processing zone and a device configured for implementing a method for allocating cluster computing resources for executing a submitted job. to this cluster, in accordance with the invention
  • FIG. 2 very schematically represents a communication environment between one or more processing zones and the cluster device visible in FIG. 1;
  • FIG. 3 illustrates an exemplary architecture of at least one computer resource of the cluster illustrated in FIG. 1;
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating various operating steps of the method
  • FIGS. 5 and 6 are block diagrams respectively illustrating the step of establishing a base of energy state characteristics of at least one treatment zone and the step of establishing a hardware characteristics file of at least one less a submitted work as well as a basis of material characteristics and availability of said at least one zone, for the implementation of the operating steps visible in Figure 4;
  • FIG. 7 is a block diagram showing, respectively, the step of establishing a heat dissipation characteristics file of each node forming a computing resource that comprises said at least one processing zone, the step of establishing a file. of the electrical consumption characteristics of each of these nodes, the step of establishing a hardware characteristics file of each of these nodes and the step of establishing an availability characteristics file of each of these nodes, for the implementation of steps visible in FIGS. 5 and 6; and
  • FIGS. 8 and 9 are block diagrams illustrating other operating steps of the method.
  • FIG. 1 very schematically illustrates a cluster 1 having a plurality of treatment zones 2, here six in number, as well as a general control and control device 6.
  • Each treatment zone 2 forms a calculation zone which comprises several rows of computer cabinets 3 in which are inserted blades of computer equipment which are each formed of a plurality of electronic components.
  • Each processing zone 2 has a plurality of nodes 5 corresponding to a basic computer equipment for the calculation, that is to say an independent computer.
  • Each node 5 here forms a computing resource of cluster 1.
  • Each node 5 has its own characteristics which will be described hereinafter with reference to FIG.
  • the general control and control device 6 is provided with communication interfaces that make it possible, in particular, to receive input data coming from outside the cluster 1, such as, for example, the reception of T jobs to be executed within the cluster 1 .
  • This general control and control device 6 is further provided with system elements 7, 8 and 9 which are respectively formed by a job manager 7, an energy manager 8 and a correlation system 9 which communicate and interact between them and with the nodes 5 of the cluster 1, as is described hereinafter with reference to FIG.
  • FIG. 2 represents the interactive environment communicating between a processing zone 2 of the cluster 1, in particular a plurality of nodes 5 arranged in blades 4, with the systemic elements which are formed by the job manager 7, the manager of energy 8 and the correlation system 9.
  • the treatment zone 2 is formed of four computer cabinets 3 each provided with a plurality of blades 4 arranged on three location heights which will be called high level, central level and low level with reference to FIG.
  • Each blade 4 is provided with a plurality of nodes 5 whose number is here predetermined.
  • the first computer cabinet 3 is provided with nodes 5 numbered from 0 to n
  • the second computer cabinet 3 is provided with nodes 5 numbered from n + 1 to 2n + 1
  • the third computer cabinet 3 is provided nodes 5 numbered 2n + 2 to 3n + 3
  • the fourth computer cabinet 3 is provided with nodes 5 numbered 3n + 4 to 4n + 5.
  • the job manager 7 is configured to receive input data submitted to the cluster 1, corresponding to data characteristic of a job T to be executed in at least the predetermined processing area 2 of the cluster 1.
  • This job manager 7 is further configured to communicate reciprocally with both the nodes 5 and at least of the processing area 2 of the cluster 1 and with the correlation system 9.
  • the job manager 7 is configured to receive information relating to the nodes 5 and coming from at least the processing zone 2, to transmit information to these nodes 5, to receive information from the correlation system 9 and to transmit information to this correlation system 9.
  • the energy manager 8 is itself configured to communicate with both the nodes 5 at least of the processing zone 2 of the cluster 1 and with the correlation system 9; in that the energy manager 8 is configured to receive information relating to at least nodes 5 of this processing zone 2 and to transmit information to the correlation system 9.
  • the correlation system 9 is configured to communicate with the energy manager 8 in that it is configured to receive information from this energy system 8; and to communicate reciprocally with the job manager 7 in that it is configured to receive information from this job manager 7 and to transmit information to this job manager 7.
  • the processing zone 2 is configured to transmit information relating to the hardware and availability characteristics of the nodes 5 (forming the computing resources) to the job manager 7 and information relating to characteristics of the energy state of these nodes 5 to the energy manager 8.
  • the energy manager 8 is itself configured to transmit an informative database relating to the energy characteristics at least from the processing zone 2 of the cluster 1 to the correlation system 9.
  • the job manager 7 is itself configured to transmit information relating to the material characteristics of each work T that is submitted to the correlation system 9.
  • the correlation system 9 is in turn configured to transmit information relating to a recommended allocation of the nodes 5 for the execution of at least one job T job manager 7, the latter being further configured to transmit information relating to at the nodes 5 (that is to say the computing resources) which have been chosen for the execution of this work T at least among the nodes 5 of the predetermined processing zone 2 itself chosen for the execution of the work T.
  • FIG. 1 An exemplary architecture of a node 5 of the cluster 1 is illustrated in FIG.
  • Node 5 here comprises a communication bus 51 to which are connected central processing units or microprocessors 52 (or CPU, acronym for "Central Processing Unit” in English terminology), components of RAM 53 (RAM, acronym for “Random Access Memory” in English terminology) having registers adapted to record variables of the parameters created and modified during the execution of programs, communication interfaces 54 configured to transmit and receive data; and internal storage elements 55, such as hard disks, including the executable code programs allowing nodes 5 to implement a job T.
  • CPU central processing units
  • RAM Random Access Memory
  • each random access memory component 53 is associated with a microprocessor 52 or is common to the electronic components of the node 5.
  • the communication bus 51 enables communication and interoperability between the various electronic components that comprise the node 5 or that are connected to it.
  • the representation of the bus 51 is not limiting, and in particular, the microprocessors 52 are able to communicate instructions to any electronic component of the node 5 directly or via another electronic component of the node 5.
  • program or programs implemented can be loaded by one of the electronic storage or communication components of the node 5 before being executed.
  • the microprocessors 52 control and direct the execution of the instructions or portions of software code or programs that can be implemented in the node 5.
  • the program or programs that are stored in a non memory volatile, for example a hard disk are transferred into the RAM 53 which then contains the executable code of the program or programs implemented, as well as registers for storing the variables and parameters necessary for the implementation of these programs.
  • Each node 5 thus has a number of electronic components 52 to 55 as well as specific hardware characteristics.
  • microprocessors 52 that it comprises, to the number of cores each forming a computing unit and each having a predetermined memory size, the total RAM size, the hard disk memory size, the maximum frequency of use of the microprocessors 52, the total use of the memory bandwidth and the inputs / outputs, the temperature of the node 5 or the individual temperature of an electronic component of the node 5 and the electrical power consumed by the node 5 or the individual electrical power consumed by an electronic component of node 5.
  • node 5 These characteristics specific to node 5 are for some predetermined (number of microprocessors, number of cores, total memory size, size of RAM, size of hard disk memory and maximum frequency of use of microprocessors) and other characteristics are dynamic, that is to say that they vary according to the use of the node 5 and they are determined at a given time (use of the memory bandwidth and inputs / outputs, temperature, electrical power consumed and frequency of use of the microprocessor).
  • FIG. 3 corresponds to that of a node 5, that is to say of a computing resource, of a processing zone 2 of the cluster 1 but that it could be acting identically, or at least similarly, the architecture of part of the general control and control device 6 which is configured to implement an algorithm described below with reference to FIGS. 9.
  • microprocessors control and direct the execution of instructions or portions of software code of the program or programs according to the invention for the implementation of the method according to the invention, described below.
  • FIGS. 4 to 9 of the method for allocating computer resources, that is to say nodes 5 of a predetermined processing zone 2 of cluster 1 for the execution of at least one T work submitted to cluster 1.
  • FIG. 4 is a block diagram of the steps enabling the correlation system 9 to determine the placement of at least one job T submitted to the job manager 7.
  • the correlation system 9 receives in step 100 a file listing the material characteristics of at least one work T. It will be seen below with reference to FIG. 6 what these material characteristics are.
  • the correlation system 9 also receives in step 101 a database grouping the hardware characteristics of the computing resources, that is to say the nodes 5, of a processing zone. 2 and the availability characteristics of the nodes 5 of this processing zone 2. Below, we will see what the material characteristics of the nodes 5 of this zone 2 correspond to, also referring to FIG. 6.
  • the predetermined processing area 2 corresponds to several nodes 5 of the cluster 1.
  • the correlation system 9 also receives in step 102 a database grouping the energy state characteristics of the nodes 5 of the predetermined processing zone 2. It will be seen hereafter which information corresponds to these energy state characteristics. reference to Figure 5.
  • the file received by the correlation system 9 in step 100 can group the hardware characteristics of several jobs T submitted to cluster 1 and received by the job manager 7.
  • the databases received by the correlation system 9 in steps 101 and 102 can group the material, availability and energy state characteristics, not only of the predetermined processing area, but also of other processing areas of cluster 1, or even the entire cluster 1.
  • the correlation system 9 determines in step 103 a recommended placement of the work T or jobs T listed in the file received in step 100 according to predetermined rules previously loaded by means of a file provided with these rules. in the general control and control device 6 to be taken into account in the correlation system 9.
  • This determination step 103 is performed by correlating the hardware characteristics of the work or jobs T and the material characteristics, the availability and the energy state of the nodes 5 at least of the predetermined processing zone 2.
  • the predetermined correlation rules of the above-mentioned characteristics relating to the work T and the nodes 5 of at least the predetermined processing zone 2 and the placement of these works T take into account the energy impact on the nodes 5 of the treatment zone.
  • step 103 of determining a recommended placement of at least one work T among the works T comprises the step of determining the energy impact related to the execution of this work T among the works T from the material characteristics.
  • the correlation system 9 then deduces at this same step 103 a recommended list of allocations of the nodes 5 of the predetermined processing area 2 for the execution of at least one work T among the jobs T in the cluster 1.
  • the system correlation 9 thus generates a file establishing a recommended list of allocations of the nodes 5 for the execution of the job or jobs T and transmits (or sends) to the step 104 this file to the job manager 7 for the execution of or works T by the nodes 5, recommended or not, of the predetermined treatment zone 2.
  • FIG. 8 is a block diagram of the steps for transmitting the choice of allocations of the nodes 5 of the predetermined processing zone 2 by the job manager 7 to this same zone 2.
  • the job manager 7 receives in step 140 the file provided with the recommended list of allocations of the nodes 5 of the predetermined processing area 2 for the execution of one or more works T.
  • the job manager 7 determines in step 141 the final allocation of the nodes 5 of the predetermined processing area 2 or of another processing area of the cluster 1 for the execution of one or more works T.
  • This step 141 of determination is carried out according to rules provided with predominant criteria so that a weight (in other words a priority or an importance) can be put for example on the execution priority given to the works T or on the rules predetermined correlations implemented by the correlation system 9.
  • the rules of the job manager 7 make it possible to define whether a user of the cluster 1 favors the saving of energy or the speed of submission of the work or jobs T.
  • the job manager 7 then transmits (or sends) to the step 142 the file corresponding to the definitive choice of allocations of the job (s) T to the computing resources, that is to the nodes 5, of the treatment area. predetermined 2 of cluster 1, or another processing area according to the choice made by the job manager 7.
  • step 141 this is a definitive choice in step 141, but it may be that this choice is modified according to the information received by the job manager 7, for example in the case where the correlation system 9 transmits a new file listing the recommended benefits.
  • the correlation system 9 receives information (steps 100, 101 and 102) permanently, that is to say dynamically, and therefore determines a recommended list of allocations also dynamically (step 103) and is therefore likely to send such files listing the recommended allocations (step 104) also dynamically.
  • FIG. 9 is a block diagram of the steps enabling the execution of job T or jobs T by nodes 5 of cluster 1.
  • the nodes 5 of cluster 1 that are allocated for the execution of a job T receive in step 150 the file listing the final choices of allocations of these nodes 5 for the execution of at least one job T.
  • FIG. 6 shows a block diagram of the steps for determining the list of the hardware characteristics of the job or jobs T submitted to the job manager 7.
  • step 120 the job manager 7 receives a file of material characteristics of the job or jobs T that are submitted to it.
  • the job manager 7 also receives in step 121 a file presenting an energy profile of each of the jobs T that are submitted to it.
  • each work T corresponds to the number of basic calculation units necessary for the execution of this work T, and / or to a memory size necessary for the execution of work T and / or to a priority of execution of this work T.
  • the energy profile of a work T is in fact a preliminary analysis of the energy impact of this work T with a precise statement of the needs in terms in particular of energy power, in other words electrical power consumed by the node (s) 5 which could perform this work T during its execution, and / or in terms of the heat dissipation of the node or nodes 5 which could execute this work T during its execution, in other words the temperature rise of this or these nodes 5.
  • An energy profile of a work T for example results in characteristics of frequency of use of the processors 52 of a node 5 and / or percentage of use of the memory bandwidth of this node 5 and / or inputs /exits.
  • the job manager 7 determines in step 122 a file listing the job or jobs T submitted to it and for each work T, the material characteristics of this work T associated with the energy profile of the latter.
  • the job manager determines a list of the hardware characteristics of the job or jobs T that are submitted to it according to the number of basic units of calculation and / or the memory size necessary for the execution. of this or these work T and / or priority execution of this or these work T and / or the energy profile of this or these work T.
  • the job manager 7 then transmits (or sends) to the step 123 the file listing the hardware characteristics of at least one job T (submitted to this job manager 7) to the correlation system 9 (which receives it at the end of the job). step 100 visible Figure 4).
  • FIG. 7 shows a block diagram of the steps enabling the determination of the hardware characteristics of the nodes 5 at least of the predetermined processing zone 2 of the cluster 1 and the availability characteristics of these nodes 5.
  • Cluster 1 determines in step 134 the hardware characteristics of each node 5 that it comprises.
  • these material characteristics correspond to the number of basic units of calculation and / or to a memory size of each node 5.
  • Cluster 1 transmits (or sends) to step 135 a file generated in step 134 provided with the hardware characteristics of at least nodes 5 of the predetermined processing area 2 of cluster 1, or even of the entire cluster 1, at manager of works 7.
  • the cluster 1 also determines in step 136 the availability characteristics of each node 5 at least in the processing zone 2 of the cluster 1, or even of the entire cluster 1.
  • Cluster 1 further transmits (or sends) at step 137 a file of the availability characteristics of the nodes 5 at least of the predetermined processing zone 2 of cluster 1, or even of the whole of cluster 1, which file was previously generated in step 136. This file is transmitted by cluster 1 to job manager 7.
  • FIG. 6 further shows a block diagram of the steps enabling the determination of the material and availability characteristics of the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1.
  • the job manager 7 receives in step 124 a file grouping the files generated in steps 134 and 136 by the cluster 1, ie a file grouping the hardware and availability characteristics of each node 5 at least in the predetermined processing area. 2, or even the entire cluster 1.
  • the job manager 7 determines in step 125, from the characteristics associated with the nodes 5 received with the file in step 124, the hardware and availability characteristics of at least the predetermined processing area 2, or even all Cluster 1
  • the job manager 7 generates in this same step 125 a database grouping the hardware and availability characteristics of at least the predetermined processing area 2, or even of the entire cluster 1, and transmits (or sends) this database. in step 126 to the correlation system 9 (the latter receives this database at step 120 visible in Figure 4).
  • FIG. 7 further shows the block diagrams of the steps enabling the determination of the heat dissipation characteristics and the determination of the electrical consumption characteristics of the nodes 5 of at least the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1.
  • Cluster 1 determines in step 130 the heat dissipation characteristics of each of these nodes 5, particularly corresponding to the predetermined processing zone 2, or even to the entire cluster 1.
  • the cluster 1 generates at this same step 130 a file of characteristics of dissipation of the nodes 5 at least of the predetermined processing zone 2, or even of the whole of the cluster 1, then transmits (or sends) this file in the step 131 towards the correlation system 9.
  • the cluster 1 further determines in step 132 the power consumption characteristics of each of the nodes 5 of the cluster 1, in particular the nodes 5 of the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1.
  • the cluster 1 also generates at this same step 132 a power consumption characteristics file of the nodes 5 at least of the predetermined processing area 2, or even of the whole of the cluster 1, then transmits (or sends) this file to the step 133 to the correlation system 9.
  • FIG. 5 is a block diagram of the steps enabling the determination of the energy characteristics of the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1.
  • the energy state characteristics correspond to the heat dissipation and / or the electrical consumption, in other words to the electrical power consumed, of the nodes 5 at least of the predetermined treatment zone 2, or even of the cluster 1.
  • the correlation system 9 also receives at steps 110 and 111, respectively, a file of the heat dissipation characteristics of the nodes 5 at least of the predetermined processing area 2, or even of the entire cluster 1, and a power consumption characteristics file. at least nodes 5 of the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1.
  • the correlation system 9 determines in step 112 the energy state characteristics at least of the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1, according to the characteristics of the files received in steps 110 and 111.
  • the correlation system 9 also generates at this same step 112 a database grouping the energy state characteristics at least of the predetermined processing zone 2, or even of the entire cluster 1, then transmits (or sends) to step 113 this database to another part of this correlation system 9, which receives at step 102 (FIG. 4) this database on which this correlation system 9 is based among other things to determine the recommended placement of the work T at step 103.
  • the method of allocating the nodes 5 of at least one predetermined processing area 2 of the cluster 1 for the execution of at least one work T submitted to this cluster 1, in particular to its job manager 7, advantageously allows for 'improve the energy impact of the entire cluster 1 by reducing in particular the electrical power consumed by this cluster 1, which is particularly important in the context of clusters and computer hosting centers which, with the previous allocation processes above mentioned, can consume extremely high electrical powers.
  • the job manager 7 receives a work T having a number of material characteristics as well as an energy profile.
  • the hardware features of this T job are defined by a need of two hundred and fifty six cores, with 4GB of memory per core as well as a maximum execution priority.
  • the energy profile of this work T defines an energy requirement requiring that the microprocessors 52 of the nodes 5 which will have to carry out this work T turn at full speed, that is to say that they have a maximum frequency, and requiring the total utilization of memory bandwidth and I / O, which means maximum energy consumption per node 5.
  • the predetermined treatment zone 2 is provided with four computer cabinets 3 each having fifty-four nodes numbered respectively No. 0 to No. 53 for the first cabinet, No. 54 to No. 107 for the second cabinet, No. 108 to No. 162 for the third cabinet and No. 163 to No. 217 for the fourth cabinet.
  • nodes No. 54 to No. 162 are nodes having 4 GB per core and having sixteen cores per node, the other nodes do not have these hardware characteristics.
  • Nodes # 54 to # 162 are also nodes that are available for performing the T job.
  • the file listing the material characteristics of the work T and the database containing the material and availability characteristics of the processing zone 2 was thus determined.
  • the instantaneous consumption of the cluster 1, in particular of the predetermined processing zone 2 is as follows:
  • the first computer cabinet 3 which has nodes No. 0 to No. 53 has on its three levels (high, central and low) a maximum energy consumption;
  • the second computer 3 with nodes No. 54 to No. 107 has on its high level and on its low level a minimum energy consumption and on its central level average energy consumption;
  • the third computer cabinet 3 provided with nodes No. 108 to No. 162 has on its three levels an average energy consumption;
  • the fourth computer cabinet 3 with nodes No. 163 to No. 217 has on its high level and on its central level an average energy consumption and on its low level a minimum energy consumption.
  • the first computer cabinet 3 provided with nodes No. 0 to No. 53 has on its three levels a maximum heat dissipation;
  • the second computer cabinet 3 provided with nodes No. 54 to No. 107 has on its high level and on its low level an average heat dissipation and on its central level a maximum heat dissipation;
  • the third and fourth computer cabinets 3 provided respectively with nodes No. 108 to No. 162 and No. 163 to No. 217 each have on its three levels an average heat dissipation.
  • This information relating to the energy state of the nodes 5 of the predetermined processing zone 2 makes it possible to establish the database of the energy characteristics of the predetermined treatment zone 2, or even of the entire cluster 1.
  • the job classification policy T that is to say the predetermined rules that are loaded into the correlation system 9 is based on the correlation between the current energy consumption (in other words before the execution of the work T), the current energy dissipation and the risk of extending the heat dissipation zone, that is to say that the nodes 5 which are in average or minimum heat dissipation are impacted by adjacent nodes 5 being in maximum heat dissipation and thus causing an increase in the temperature of the nodes 5 which are in average or minimum heat dissipation and thus an increase in their own heat dissipation.
  • the correlation system 9 will then determine a file of recommended allocations of the nodes 5 for the execution of the work T.
  • nodes n ° 54 to n ° 162 are potentially nodes able to execute the work T and thus these nodes can potentially be allocated to this work T.
  • nodes n ° 54 to n ° 107 are more exposed in terms of energy consumption (in other words in electrical consumption) than the nodes n ° 108 to n ° 162.
  • the requirements are first nodes at maximum power (for example having a maximum microprocessor frequency) and the placement policy (that is to say the predetermined rules of the system correlation 9) is to limit the impact on nodes 5 having a normal or minimum heat dissipation, it is therefore not advisable to take the nodes No. 108 to No. 162 given their geographical position. Indeed, the increase of the temperature of the nodes n ° 108 to n ° 162 would have an impact directly on the adjacent nodes n ° 54 with n ° 107 and n ° 163 with n ° 217.
  • the recommended selection of the nodes 5 for the execution of the work T is therefore more judiciously chosen among the nodes # 54 to # 107.
  • nodes Nos. 54 to 71 and / or nodes Nos. 91 to 107 corresponding respectively to the high level and the low level of the second computer cabinet 3 rather than the nodes Nos. 72 to 90.
  • the nodes n ° 54 to n ° 71 are at the top of the second computer cabinet 3 (high level), it will be admitted that one privileges their use because the heat is evacuated more easily by the top.
  • the blades 4 of electronic components in the frame of the second computer cabinet 3, there are two levels and it will be assumed that it is preferred to take the blades located on the top of the chassis than those located on the bottom of the frame . As a variant, one could have preferred to take a contrary rule or privilege continuity in the node numbers 5.
  • the correlation system 9 recommends allocating the nodes Nos. 54, 56, 58, 60, 64, 66, 68, 70 on the high level. the second computer cabinet 3, then the nodes No. 55, No. 57, No. 59, No. 61, No. 62, No. 63, No. 65, No. 67 following the same high level of the same cabinet 3 .
  • the correlation system 9 recommends the allocation of the nodes n ° 54 to n ° 68 and n ° 70 for the execution of the work T.
  • no weight is assigned to the execution priority of the work T and / or to the energy criterion, in other words to the energy impact of this work T.
  • the predetermined treatment zone does not correspond to an area as seen in FIG. 1 but rather corresponds to a complete row of computer cabinets 3, or even to a single computer cabinet 3, or even to a part of a computer cabinet 3 or even a single blade 4 of electronic component, or even a single node 5 or even a single part of a node 5, or even to the entire cluster 1;
  • a node can be formed only of certain electronic components of a computer equipment, or even contrary to several computer equipment;
  • the predetermined and loaded rules in the correlation system 9 are different from the rules taken in the example described;
  • each job T submitted to the job manager 7 is provided with an energy profile, or on the contrary only certain jobs are associated with a respective energy profile or no work has an energy profile;
  • the architecture of the node illustrated in FIG. 3 is different, for example it has more or less random access memory, more or fewer microprocessors;
  • the step of determining energy state characteristics of the at least nodes of the predetermined processing zone is based solely on the heat dissipation characteristics of these nodes or only on the power consumption characteristics of these nodes;
  • the step of determining the energy state characteristics of the nodes at least in the predetermined treatment zone is not performed by the correlation system 9 but rather by the energy manager 8; and or
  • the data that passes between the energy manager, the correlation system, the job manager and the processing areas are not integrated into files or databases, but rather transit more generally via a network, at least for some of them, the others may for example be stored in files or databases or stored in memory before transmission.

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Abstract

L'invention concerne un procédé d'allocation de ressources informatiques d'un cluster pour l'exécution d'au moins un travail soumis audit cluster, comportant une étape de détermination du placement dudit travail à partir de caractéristiques matérielles dudit travail et de caractéristiques matérielles et de disponibilité desdites ressources informatiques au moins d'une zone de traitement dudit cluster, laquelle étape comporte les étapes suivantes : recevoir (101) des caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques au moins de ladite zone de traitement; déterminer (103) par corrélation desdites caractéristiques matérielles dudit travail, desdites caractéristiques matérielles, de disponibilité et d'état énergétique desdites ressources informatiques, un placement préconisé dudit au moins travail, en fonction de règles prédéterminées; et déduire dudit placement préconisé déterminé une liste préconisée d'allocation desdites ressources informatiques pour l'exécution dudit travail dans ledit cluster.

Description

PROCEDE, PROGRAMME D'ORDINATEUR ET DISPOSITIF D'ALLOCATION DE RESSOURCES INFORMATIQUES D'UN CLUSTER POUR L'EXECUTION
D'UN TRAVAIL SOUMIS AUDIT CLUSTER
La présente invention concerne le placement de travaux soumis à un cluster et plus particulièrement un procédé, un programme d'ordinateur ainsi qu'un dispositif d'allocation de ressources informatiques du cluster pour l'exécution de travaux soumis à ce cluster.
Les clusters regroupent généralement des serveurs, des unités de stockage de données, des microprocesseurs et des équipements de télématique prenant la forme de rangées d'armoires informatiques (« racks » en anglais) dans lesquelles sont installés des équipements informatiques, par exemple de manière amovible.
Une pluralité de clusters est souvent rassemblée afin de former des centres d'hébergement informatique connus sous les terminologies anglophones (« data center » ou « server cluster »).
Les centres de traitement de données rassemblent généralement des centaines, parfois même des milliers de dispositifs électroniques à interconnecter via des équipements informatiques.
Ces équipements informatiques sont généralement portés par des lames insérées dans les armoires informatiques.
On assimile ici un équipement informatique à un nœud, autrement dit un équipement informatique de base pour le calcul. Chaque nœud forme donc un ordinateur indépendant et présente des caractéristiques qui lui sont propres telles que par exemple le nombre de cœurs qu'il comporte ainsi qu'une taille de mémoire prédéterminée (chaque cœur formant une unité de calcul).
Un ou plusieurs nœuds forment une zone de traitement, aussi appelée zone de calcul, et correspondent à des ressources informatiques d'un cluster. La zone de traitement peut dans certains cas être formée par seulement certains composants électroniques d'un nœud, voire au contraire par un grand nombre de nœuds. Ces clusters comportent en outre généralement une unité de contrôle et de commande pourvue d'un système de gestion de travaux, aussi appelé gestionnaire de travaux.
Le gestionnaire de travaux est configuré pour recevoir un certain nombre de travaux commandés de l'extérieur du cluster.
On connaît des procédés d'allocation des ressources informatiques d'un cluster pour exécuter des travaux soumis à ce cluster, qui présentent l'étape de recevoir les travaux et de les mettre dans une file d'attente. Lorsqu'un nouveau travail est soumis, ce dernier est directement ajouté à la file d'attente, par exemple en fin de queue.
Pour leur exécution, les travaux soumis nécessitent des ressources informatiques correspondant à des besoins matériels, par exemple le nombre de cœurs nécessaires, la taille de mémoire nécessaire et/ou le niveau de priorité d'exécution de ce travail (par exemple minimal, normal ou maximal).
Ces procédés connus présentent en outre l'étape de recevoir des informations relatives aux caractéristiques matérielles des ressources informatiques du cluster ainsi que des caractéristiques de disponibilité de ces ressources. Cela signifie que le gestionnaire de travaux reçoit des informations concernant par exemple le nombre de cœurs de chaque nœud et la taille de mémoire prédéterminée de chaque cœur afin d'avoir connaissance des caractéristiques matérielles du cluster ou tout au moins d'une zone de traitement de ce cluster. En outre, cela signifie que le gestionnaire de travaux reçoit les caractéristiques de disponibilité de chacun de ces nœuds.
Ces procédés connus présentent en outre l'étape de déterminer l'allocation des ressources informatiques aux travaux listés en file d'attente et prêts à être exécutés, en fonction des caractéristiques matérielles de ces travaux (besoins matériels et priorité) et des caractéristiques matérielles et de disponibilité spécifiques à la zone de traitement (autrement dit spécifiques par exemple à chaque nœud de cette zone).
Le gestionnaire de travaux envoie ensuite un travail sélectionné dans la liste d'attente vers les ressources informatiques allouées de sorte que ce travail soit exécuté par le cluster. Chaque nouveau travail ajouté à la file d'attente des travaux est ainsi exécuté selon les critères de ressources informatiques nécessaires disponibles et de priorité.
L'invention concerne des procédés d'allocation de ressources informatiques de cluster pour l'exécution de travaux visant à optimiser l'allocation des ressources en plaçant de manière plus précise et plus fine les travaux que dans les procédés de l'état de la technique, de manière simple, commode et économique.
L'invention a ainsi pour objet, sous un premier aspect, un procédé d'allocation de ressources informatiques d'un cluster pour l'exécution d'au moins un travail soumis audit cluster, comportant une étape de détermination du placement dudit au moins un travail soumis à partir de caractéristiques matérielles dudit au moins un travail et de caractéristiques matérielles et de disponibilité desdites ressources informatiques au moins d'une zone de traitement dudit cluster, ce procédé étant caractérisé en ce que ladite étape de détermination du placement dudit au moins un travail soumis comporte les étapes suivantes :
- recevoir des caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques au moins de ladite zone de traitement ;
- déterminer par corrélation desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail, desdites caractéristiques matérielles, de disponibilité et d'état énergétique desdites ressources informatiques au moins de ladite zone de traitement, un placement préconisé dudit au moins travail, en fonction de règles prédéterminées ; et
- déduire dudit placement préconisé déterminé une liste préconisée d'allocation desdites ressources informatiques de ladite zone de traitement pour l'exécution dudit au moins un travail) dans ledit cluster.
Grâce à l'invention, le classement des travaux soumis et listés se fait selon une liste préconisée d'allocation des ressources informatiques pour l'exécution des travaux déterminée préalablement à leur exécution.
Cette liste préconisée d'allocation de ressources informatiques est avantageusement déterminée en fonction de données matérielles et de données de disponibilité associées à la zone de traitement du cluster où les travaux soumis et listés pourraient être exécutés, en fonction de données matérielles associées à chaque travail soumis et listé et en fonction de données énergétiques associées à cette zone de traitement.
La combinaison de ces différentes données liées d'une part à chaque travail soumis et d'autre part à la zone de traitement, c'est-à-dire à au moins un composant électronique d'au moins un nœud du cluster, permet de prendre en compte l'aspect énergétique, lequel est caractérisé par exemple par la consommation électrique et/ou la dissipation thermique de la zone de traitement, dans l'allocation des ressources informatiques de cette zone de traitement pour l'exécution des travaux soumis et listés (aussi appelés plus simplement placement des travaux).
La prise en compte de cet aspect énergétique au sein du cluster permet de placer de manière précise et fine les travaux soumis et listés non pas en se basant seulement sur la priorité d'un travail donné, les besoins matériels de ce travail donné ainsi que la disponibilité des ressources informatiques de la zone de traitement, mais également en se basant sur l'état énergétique au moins de la zone de traitement et l'impact énergétique des travaux soumis et listés et prêts à être exécutés au moins sur cette zone de traitement, voire sur l'ensemble du cluster.
Le procédé selon l'invention offre donc la possibilité de corréler des informations sur l'état énergétique au moins de la zone de traitement, des informations sur l'état matériel et de disponibilité des ressources informatiques au moins de cette zone et des informations matérielles associées à chacun des travaux soumis et listés afin de placer ces derniers de façon optimale pour les exécuter, de manière simple, commode et économique.
Plus généralement, le procédé selon l'invention permet d'une part d'avoir une vision globale à la fois de l'état énergétique et de l'état matériel au moins de la zone de traitement, voire du cluster en entier, et de l'état matériel du travail soumis et listé, et d'autre part de corréler ces informations afin de déterminer l'impact énergétique sur au moins la zone de traitement, voire sur le cluster en entier, de l'exécution du travail par des ressources informatiques de la zone de traitement. Selon des caractéristiques préférées, simples, commodes et économiques du procédé selon l'invention :
- il comporte en outre l'étape de transmettre ladite liste préconisée pour l'exécution dudit au moins un travail par lesdites ressources informatiques de ladite zone de traitement ;
- lesdites caractéristiques d'état énergétique correspondent à la dissipation thermique et/ou à la consommation électrique desdites ressources informatiques dudit cluster ; et ledit procédé comporte l'étape de déterminer des caractéristiques de dissipation thermique au moins desdites ressources informatiques de ladite zone de traitement et/ou l'étape de déterminer des caractéristiques de consommation électrique au moins desdites ressources informatiques de ladite zone de traitement ;
- il comporte l'étape de déterminer lesdites caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques au moins de ladite zone de traitement en fonction desdites caractéristiques de dissipation thermique et/ou desdites caractéristiques de consommation électrique au moins desdites ressources informatiques de ladite zone de traitement ;
- lesdites règles prédéterminées de corrélation et de placement prennent en considération l'impact énergétique sur lesdites ressources informatiques dudit cluster de l'exécution dudit au moins un travail ; et l'étape de déterminer un placement préconisé dudit au moins travail comporte l'étape de déterminer ledit impact énergétique lié à l'exécution dudit au moins un travail à partir desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail et desdites caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques dudit cluster ;
- lesdites caractéristiques matérielles desdites ressources informatiques au moins de ladite zone de traitement dudit cluster correspondent au nombre d'unités de base de calcul et/ou à une taille mémoire desdites ressources informatiques ; et le procédé comporte l'étape de déterminer lesdites caractéristiques matérielles desdites ressources informatiques et l'étape de déterminer lesdites caractéristiques de disponibilité desdites ressources informatiques ; - lesdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail correspondent au nombre d'unités de base de calcul et/ou à une taille mémoire nécessaires pour l'exécution dudit au moins un travail et/ou à une priorité d'exécution dudit au moins un travail ; et le procédé comporte l'étape de déterminer une liste desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail en fonction dudit nombre d'unités de base de calcul et/ou de ladite taille mémoire nécessaires pour l'exécution dudit au moins un travail et/ou de ladite priorité d'exécution dudit au moins un travail ; et/ou
- il comporte l'étape de recevoir un profil énergétique associé audit au moins un travail et l'étape de déterminer une liste desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail en fonction dudit profil énergétique associé audit au moins un travail.
L'invention a aussi pour objet, sous un deuxième aspect, un programme d'ordinateur comportant des instructions configurées pour mettre en œuvre chacune des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
L'invention a également pour objet, sous un troisième aspect, un dispositif comportant des éléments systémiques configurés pour mettre en œuvre chacune des étapes du procédé.
Ce dispositif permet avantageusement de mettre en œuvre chacune des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus de manière simple, commode et économique.
Selon des caractéristiques préférées, simples, commodes et économiques du dispositif selon l'invention, lesdits éléments systémiques sont formés par un gestionnaire de travaux et un gestionnaire d'énergie communiquant chacun indépendamment avec des ressources informatiques d'un cluster ; et un système de corrélation communiquant à la fois avec ledit gestionnaire de travaux et avec ledit gestionnaire d'énergie.
On va maintenant poursuivre l'exposé de l'invention par la description d'un exemple de réalisation, donnée ci-après à titre illustratif et non limitatif, en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 représente très schématiquement un cluster pourvu d'au moins une zone de traitement et d'un dispositif configuré pour la mise en œuvre d'un procédé d'allocation de ressources informatiques du cluster pour l'exécution d'un travail soumis à ce cluster, conformément à l'invention ;
- la figure 2 représente très schématiquement un environnement de communication entre une ou plusieurs zones de traitement et le dispositif du cluster visible à la figure 1 ;
- la figure 3 illustre un exemple d'architecture d'au moins une ressource informatique du cluster illustré sur la figure 1 ;
- la figure 4 est un schéma-blocs illustrant différentes étapes de fonctionnement du procédé ;
- les figures 5 et 6 sont des schéma-blocs illustrant respectivement l'étape d'établir une base de caractéristiques d'état énergétique d'au moins une zone de traitement et l'étape d'établir un fichier de caractéristiques matérielles d'au moins un travail soumis ainsi qu'une base de caractéristiques matérielles et de disponibilité de ladite au moins une zone, pour la mise en œuvre des étapes de fonctionnement visibles à la figure 4 ;
- la figure 7 est un schéma-blocs montrant respectivement, l'étape d'établir un fichier de caractéristiques de dissipation thermique de chaque nœud formant une ressource informatique que comporte ladite au moins une zone de traitement, l'étape d'établir un fichier de caractéristiques de consommation électrique de chacun de ces noeuds, l'étape d'établir un fichier de caractéristiques matérielles de chacun de ces nœuds et l'étape d'établir un fichier de caractéristiques de disponibilité de chacun de ces nœuds, pour la mise en œuvre des étapes visibles sur les figures 5 et 6 ; et
- les figures 8 et 9 sont des schéma-blocs illustrant d'autres étapes de fonctionnement du procédé.
La figure 1 illustre très schématiquement un cluster 1 présentant plusieurs zones de traitement 2, ici au nombre de six, ainsi qu'un dispositif général de contrôle et de commande 6.
Chaque zone de traitement 2 forme une zone de calcul qui comporte plusieurs rangées d'armoires informatiques 3 dans lesquelles sont insérées des lames d'équipements informatiques qui sont quant à eux formés chacun d'une pluralité de composants électroniques.
Chaque zone de traitement 2 présente une pluralité de nœuds 5 correspondant à un équipement informatique de base pour le calcul, c'est-à-dire un ordinateur indépendant.
Ici, on assimile un équipement informatique à un nœud 5.
Chaque nœud 5 forme ici une ressource informatique du cluster 1.
Chaque nœud 5 présente des caractéristiques qui lui sont propres qui seront décrites ci-après en référence à la figure 3.
Le dispositif général de contrôle et de commande 6 est pourvu d'interfaces de communication permettant notamment la réception de données d'entrée issues de l'extérieur du cluster 1 , telles que par exemple la réception de travaux T à exécuter au sein du cluster 1.
Ce dispositif général de contrôle et de commande 6 est en outre pourvu d'éléments systémiques 7, 8 et 9 qui sont formés respectivement par un gestionnaire de travaux 7, un gestionnaire d'énergie 8 et un système de corrélation 9 qui communiquent et interagissent entre eux et avec les nœuds 5 du cluster 1 , comme cela est décrit ci-après en référence à la figure 2.
La figure 2 représente l'environnement interactif communiquant entre une zone de traitement 2 du cluster 1 , en particulier une pluralité de nœuds 5 disposés dans des lames 4, avec les éléments systémiques qui sont formés par le gestionnaire de travaux 7, le gestionnaire d'énergie 8 et le système de corrélation 9.
Ici, la zone de traitement 2 est formées de quatre armoires informatiques 3 pourvues chacune d'une pluralité de lames 4 disposées sur trois hauteurs d'emplacement que l'on nommera niveau haut, niveau central et niveau bas en référence à la figure 2.
Chaque lame 4 est pourvue d'une pluralité de nœuds 5 dont le nombre est ici prédéterminé.
La première armoire informatique 3 est pourvue des nœuds 5 numérotés de 0 à n, la deuxième armoire informatique 3 est pourvue des nœuds 5 numérotés de n+1 à 2n+1 , la troisième armoire informatique 3 est pourvue des nœuds 5 numérotés de 2n+2 à 3n+3 et la quatrième armoire informatique 3 est pourvue des nœuds 5 numérotés de 3n+4 à 4n+5.
Le gestionnaire de travaux 7 est configuré pour recevoir des données d'entrée soumises au cluster 1 , correspondant à des données caractéristiques d'un travail T à exécuter dans au moins la zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1.
Ce gestionnaire de travaux 7 est en outre configuré pour communiquer de manière réciproque à la fois avec les nœuds 5 au moins de la zone de traitement 2 du cluster 1 et avec le système de corrélation 9.
Cela signifie que le gestionnaire de travaux 7 est configuré pour recevoir des informations relatives aux nœuds 5 et provenant au moins de la zone de traitement 2, pour transmettre des informations à ces nœuds 5, pour recevoir des informations du système de corrélation 9 et pour transmettre des informations à ce système de corrélation 9.
Le gestionnaire d'énergie 8 est quant à lui configuré pour communiquer avec à la fois les nœuds 5 au moins de la zone de traitement 2 du cluster 1 et avec le système de corrélation 9 ; en ce sens que le gestionnaire d'énergie 8 est configuré pour recevoir des informations relatives aux nœuds 5 au moins de cette zone de traitement 2 et pour transmettre des informations au système de corrélation 9.
Ainsi, le système de corrélation 9 est configuré pour communiquer avec le gestionnaire d'énergie 8 en ce sens qu'il est configuré pour recevoir des informations de ce système d'énergie 8 ; et pour communiquer de manière réciproque avec le gestionnaire de travaux 7 en ce sens qu'il est configuré pour recevoir des informations de ce gestionnaire de travaux 7 et pour transmettre des informations à ce gestionnaire de travaux 7.
Ici, la zone de traitement 2 est configurée pour transmettre des informations relatives aux caractéristiques matérielles et de disponibilité des nœuds 5 (formant les ressources informatiques) au gestionnaire de travaux 7 et des informations relatives à des caractéristiques de l'état énergétique de ces nœuds 5 au gestionnaire d'énergie 8. Le gestionnaire d'énergie 8 est quant à lui configuré pour transmettre une base de données informatives relative aux caractéristiques énergétiques au moins de la zone de traitement 2 du cluster 1 au système de corrélation 9.
Le gestionnaire de travaux 7 est quant à lui configuré pour transmettre des informations relatives aux caractéristiques matérielles de chaque travail T qui lui est soumis au système de corrélation 9.
Le système de corrélation 9 est quant à lui configuré pour transmettre des informations relatives à une allocation préconisée des nœuds 5 pour l'exécution d'au moins un travail T au gestionnaire de travaux 7, ce dernier étant en outre configuré pour transmettre des informations relatives aux nœuds 5 (c'est-à-dire aux ressources informatiques) qui ont été choisis pour l'exécution de ce travail T au moins parmi les nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2 elle-même choisie pour l'exécution du travail T.
Un exemple d'architecture d'un nœud 5 du cluster 1 est illustré sur la figure 3.
Le nœud 5 comporte ici un bus de communication 51 auquel sont connectés des unités centrales de traitement ou microprocesseurs 52 (ou CPU, sigle de « Central Processing Unit » en terminologie anglo-saxonne), des composants de mémoire vive 53 (RAM, acronyme de « Random Access Memory » en terminologie anglo-saxonne) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables des paramètres créés et modifiés au cours de l'exécution de programmes, des interfaces de communication 54 configurées pour transmettre et recevoir des données ; et des éléments de stockage interne 55, tels que des disques durs, pouvant notamment comporter le code exécutable de programmes permettant aux nœuds 5 de mettre en œuvre un travail T.
Ici, chaque composant de mémoire vive 53 est associé à un microprocesseur 52 ou est commun aux composants électroniques du nœud 5.
Le bus de communication 51 permet la communication et l'interopérabilité entre les différents composants électroniques que comporte le nœud 5 ou qui sont connectés à lui. La représentation du bus 51 n'est pas limitative, et notamment, les microprocesseurs 52 sont susceptibles de communiquer des instructions à tout composant électronique du nœud 5 directement ou par l'intermédiaire d'un autre composant électronique du nœud 5.
De manière générale, le ou les programmes mis en œuvre peuvent être chargés par un des composants électroniques de stockage ou de communication du nœud 5 avant d'être exécutés.
Les microprocesseurs 52 commandent et dirigent l'exécution des instructions ou portions de code de logiciel du ou des programmes qui peuvent être mis en œuvre dans le nœud 5. Lors de la mise sous tension, le ou les programmes qui sont stockés dans une mémoire non volatile, par exemple un disque dur, sont transférés dans la mémoire vive 53 qui contient alors le code exécutable du ou des programmes mis en œuvre, ainsi que des registres pour mémoriser les variables et paramètres nécessaires à la mise en œuvre de ces programmes.
Chaque nœud 5 présente donc un certain nombre de composants électroniques 52 à 55 ainsi que des caractéristiques matérielles qui lui sont propres.
Ces caractéristiques matérielles correspondent par exemple au nombre de microprocesseurs 52 qu'il comporte, au nombre de cœurs formant chacun une unité de calcul et présentant chacun une taille de mémoire prédéterminée, la taille de mémoire vive totale, la taille de mémoire de disque dur, la fréquence maximale d'utilisation des microprocesseurs 52, l'utilisation totale de la bande passante mémoire et des entrées/sorties, la température du nœud 5 ou la température individuelle d'un composant électronique du nœud 5 et la puissance électrique consommée par le nœud 5 ou la puissance électrique individuelle consommée par un composant électronique du nœud 5.
Ces caractéristiques propres au nœud 5 sont pour certaines prédéterminées (nombre de microprocesseurs, nombre de cœurs, taille de mémoire totale, taille de mémoire vive, taille de mémoire du disque dur et fréquence maximale d'utilisation des microprocesseurs) et d'autres caractéristiques sont dynamiques, c'est-à-dire qu'elles varient en fonction de l'utilisation du nœud 5 et qu'elles sont déterminées à un instant donné (utilisation de la bande passante mémoire et des entrées/sorties, température, puissance électrique consommée et fréquence d'utilisation du microprocesseur).
On observera que les caractéristiques propres au nœud 5 qui sont prédéterminées sont toutefois évolutives, c'est-à-dire qu'elles peuvent être modifiées par exemple par la suppression, le remplacement et/ou l'ajout de composants électroniques, voire via des moyens logiciels (en agissant sur le BIOS pour « Basic Input Output System » en terminologie anglo-saxonne).
On observera que l'architecture illustrée sur la figure 3 correspond à celle d'un nœud 5, c'est-à-dire d'une ressource informatique, d'une zone de traitement 2 du cluster 1 mais qu'il pourrait s'agir à l'identique, ou tout au moins de manière similaire, de l'architecture d'une partie du dispositif général de contrôle et de commande 6 qui est configuré pour mettre en œuvre un algorithme décrit ci-après en référence aux figures 4 à 9.
Le cas échéant, les microprocesseurs commandent et dirigent l'exécution des instructions ou portions de code de logiciel du ou des programmes selon l'invention pour la mise en œuvre du procédé selon l'invention, décrit ci-après.
On va maintenant décrire en référence aux figures 4 à 9 le procédé d'allocation des ressources informatiques, c'est-à-dire des nœuds 5 d'une zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1 pour l'exécution d'au moins un travail T soumis au cluster 1.
La figure 4 est un schéma-blocs des étapes permettant la détermination par le système de corrélation 9 du placement d'au moins un travail T soumis au gestionnaire de travaux 7.
Le système de corrélation 9 reçoit à l'étape 100 un fichier listant les caractéristiques matérielles d'au moins un travail T. On verra ci-après en référence à la figure 6 quelles sont ces caractéristiques matérielles.
Le système de corrélation 9 reçoit en outre à l'étape 101 une base de données regroupant les caractéristiques matérielles des ressources informatiques, c'est-à-dire des nœuds 5, d'une zone de traitement prédéterminée 2 ainsi que les caractéristiques de disponibilité des nœuds 5 de cette zone de traitement 2. On verra ci-après à quoi correspondent les caractéristiques matérielles des noeuds 5 de cette zone 2 en référence également à la figure 6.
Ici, la zone de traitement prédéterminée 2 correspond à plusieurs nœuds 5 du cluster 1.
Le système de corrélation 9 reçoit également à l'étape 102 une base de données regroupant les caractéristiques d'état énergétique des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2. On verra ci-après à quelles informations correspondent ces caractéristiques d'état énergétique en référence à la figure 5.
On observera que le fichier reçu par le système de corrélation 9 à l'étape 100 peut regrouper les caractéristiques matérielles de plusieurs travaux T soumis au cluster 1 et reçus par le gestionnaire de travaux 7.
En outre, on observera que les bases de données reçues par le système de corrélation 9 aux étapes 101 et 102 peuvent regrouper les caractéristiques matérielles, de disponibilité et d'état énergétique, non pas seulement de la zone de traitement prédéterminée, mais aussi d'autres zones de traitement du cluster 1 , voire de l'intégralité du cluster 1.
On observera encore que la base de données reçue par le système de corrélation à l'étape 102 provient en fait d'une autre partie de ce même système de corrélation 9 puisque c'est ce dernier qui détermine préalablement, dans cette autre partie, cette base de données.
Le système de corrélation 9 détermine ensuite à l'étape 103 un placement préconisé du travail T ou des travaux T listés dans le fichier reçu à l'étape 100 en fonction de règles prédéterminées préalablement chargées par le biais d'un fichier pourvu de ces règles dans le dispositif général de contrôle et de commande 6 pour être pris en compte dans le système de corrélation 9.
Cette étape de détermination 103 est effectuée par corrélation des caractéristiques matérielles du ou des travaux T et des caractéristiques matérielles, de disponibilité et d'état énergétique des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2. Les règles prédéterminées de corrélation des caractéristiques susmentionnées qui concernent les travaux T et les nœuds 5 d'au moins la zone de traitement prédéterminée 2 et de placement de ces travaux T prennent en considération l'impact énergétique sur les nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , lié à l'exécution d'au moins un travail T parmi ces travaux T. On verra ci-après un exemple d'ensemble de règles prédéterminées de corrélation et de placement.
Ainsi, l'étape 103 de déterminer un placement préconisé d'au moins un travail T parmi les travaux T comporte l'étape de déterminer l'impact énergétique lié à l'exécution de ce travail T parmi les travaux T à partir des caractéristiques matérielles dudit travail T reçues à l'étape 100 et les caractéristiques d'état énergétique des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , reçues à l'étape 102.
Le système de corrélation 9 déduit ensuite à cette même étape 103 une liste préconisée d'allocations des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2 pour l'exécution d'au moins un travail T parmi les travaux T dans le cluster 1. Le système de corrélation 9 génère ainsi un fichier établissant une liste préconisée d'allocations des nœuds 5 pour l'exécution du ou des travaux T et transmet (ou envoie) à l'étape 104 ce fichier au gestionnaire de travaux 7 pour l'exécution du ou des travaux T par les nœuds 5, préconisés ou pas, de la zone de traitement prédéterminée 2.
La figure 8 est un schéma-blocs des étapes permettant la transmission du choix d'allocations des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2 par le gestionnaire de travaux 7 à cette même zone 2.
Le gestionnaire de travaux 7 reçoit à l'étape 140 le fichier pourvu de la liste préconisée d'allocations des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2 pour l'exécution d'un ou des travaux T.
Le gestionnaire de travaux 7 détermine ensuite à l'étape 141 l'allocation définitive des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2 ou d'une autre zone de traitement du cluster 1 pour l'exécution d'un ou des travaux T. Cette étape 141 de détermination est réalisée en fonction de règles pourvues de critères prépondérants de sorte qu'un poids (autrement dit une priorité ou encore une importance) peut être mis par exemple sur la priorité d'exécution donnée aux travaux T ou sur les règles prédéterminées de corrélation mises en œuvre par le système de corrélation 9.
Autrement dit, les règles du gestionnaire de travaux 7 permettent de définir si un utilisateur du cluster 1 privilégie l'économie d'énergie ou la rapidité de soumission du ou des travaux T.
Il se peut qu'aucun poids supplémentaire ne soit donné à ces deux critères.
Le gestionnaire de travaux 7 transmet (ou envoie) ensuite à l'étape 142 le fichier correspondant au choix définitif d'allocations du ou des travaux T aux ressources informatiques, c'est-à-dire aux nœuds 5, de la zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1 , ou d'une autre zone de traitement en fonction du choix fait par le gestionnaire de travaux 7.
On observera que l'on parle ici de choix définitif à l'étape 141 mais il se peut que ce choix soit modifié en fonction des informations reçues par le gestionnaire de travaux 7, par exemple dans le cas où le système de corrélation 9 transmet un nouveau fichier listant les allocations préconisées. En effet, le système de corrélation 9 reçoit des informations (étapes 100, 101 et 102) en permanence, c'est-à-dire de manière dynamique, et donc détermine une liste préconisée d'allocations également de manière dynamique (étape 103) et est donc susceptible d'envoyer de tels fichiers listant les allocations préconisées (étape 104) également de manière dynamique.
La figure 9 est un schéma-blocs des étapes permettant l'exécution du travail T ou des travaux T par les nœuds 5 du cluster 1.
Les nœuds 5 du cluster 1 qui sont alloués pour l'exécution d'un travail T reçoivent à l'étape 150 le fichier listant les choix définitifs d'allocations de ces nœuds 5 pour l'exécution d'au moins un travail T.
Chaque nœud 5, ou seulement chaque partie de nœud 5 ou encore chaque groupe de nœuds 5, exécute alors à l'étape 151 le travail T auquel ce nœud 5 est alloué. La figure 6 montre un schéma-blocs des étapes permettant la détermination de la liste des caractéristiques matérielles du ou des travaux T soumis au gestionnaire de travaux 7.
Le gestionnaire de travaux 7 reçoit à l'étape 120 un fichier de caractéristiques matérielles du ou des travaux T qui lui sont soumis.
Le gestionnaire de travaux 7 reçoit en outre à l'étape 121 un fichier présentant un profil énergétique de chacun des travaux T qui lui sont soumis.
On observera que les caractéristiques matérielles de chaque travail T correspondent au nombre d'unités de base de calcul nécessaires pour l'exécution de ce travail T, et/ou à une taille mémoire nécessaire pour l'exécution de travail T et/ou à une priorité d'exécution de ce travail T.
On observera encore qu'un profil énergétique peut être associé à chaque travail T soumis au gestionnaire de travaux 7.
Le profil énergétique d'un travail T est en fait une analyse préalable de l'impact énergétique de ce travail T avec un relevé précis des besoins en termes notamment de puissance énergétique, autrement dit de puissance électrique consommée par le ou les nœuds 5 qui pourraient exécuter ce travail T lors de son exécution, et/ou en termes de dissipation thermique du ou des nœuds 5 qui pourraient exécuter ce travail T lors de son exécution, autrement dit l'élévation en température de ce ou ces nœuds 5.
Un profil énergétique d'un travail T se traduit par exemple par des caractéristiques de fréquence d'utilisation des processeurs 52 d'un nœud 5 et /ou de pourcentage d'utilisation de la bande passante mémoire de ce nœud 5 et/ou des entrées/sorties.
Le gestionnaire de travaux 7 détermine ensuite à l'étape 122 un fichier listant le ou les travaux T qui lui sont soumis et pour chaque travail T, les caractéristiques matérielles de ce travail T associées au profil énergétique de ce dernier.
Autrement dit, à cette étape 122, le gestionnaire de travaux détermine une liste des caractéristiques matérielles du ou des travaux T qui lui sont soumis en fonction du nombre d'unités de base de calcul et/ou de la taille mémoire nécessaire pour l'exécution de ce ou ces travaux T et/ou de la priorité d'exécution de ce ou ces travaux T et/ou du profil énergétique de ce ou ces travaux T.
Le gestionnaire de travaux 7 transmet (ou envoie) ensuite à l'étape 123 le fichier listant les caractéristiques matérielles d'au moins un travail T (soumis à ce gestionnaire de travaux 7) vers le système de corrélation 9 (qui le reçoit à l'étape 100 visible figure 4).
La figure 7 montre un schéma-blocs des étapes permettant la détermination des caractéristiques matérielles des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1 et des caractéristiques de disponibilité de ces nœuds 5.
Le cluster 1 détermine à l'étape 134 les caractéristiques matérielles de chaque nœud 5 qu'il comporte.
Autrement dit, ces caractéristiques matérielles correspondent au nombre d'unités de base de calcul et/ou à une taille mémoire de chaque nœud 5.
Le cluster 1 transmet (ou envoie) à l'étape 135 un fichier généré à l'étape 134 pourvu des caractéristiques matérielles des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1 , voire de la totalité du cluster 1, au gestionnaire de travaux 7.
Le cluster 1 détermine également à l'étape 136 les caractéristiques de disponibilité de chaque nœud 5 au moins de la zone de traitement 2 du cluster 1 , voire de la totalité du cluster 1.
Ces caractéristiques de disponibilité correspondent, à un instant donné, à la fréquence à laquelle tournent les microprocesseurs et/ou au pourcentage d'utilisation de la bande passante mémoire et/ou des entrées/sorties de ces nœuds 5.
Le cluster 1 transmet en outre (ou envoie) à l'étape 137 un fichier des caractéristiques de disponibilité des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1 , voire de la totalité du cluster 1 , lequel fichier a été préalablement généré à l'étape 136. Ce fichier est transmis par le cluster 1 au gestionnaire de travaux 7. La figure 6 montre en outre un schéma-blocs des étapes permettant la détermination des caractéristiques matérielles et de disponibilité de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Le gestionnaire de travaux 7 reçoit à l'étape 124 un fichier regroupant les fichiers générés aux étapes 134 et 136 par le cluster 1 , autrement dit un fichier regroupant les caractéristiques matérielles et de disponibilité de chaque nœud 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Le gestionnaire de travaux 7 détermine à l'étape 125, à partir des caractéristiques associées aux nœuds 5 reçues avec le fichier à l'étape 124, les caractéristiques matérielles et de disponibilité au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Ces caractéristiques matérielles et de disponibilité sont similaires à celles correspondant à chaque nœud 5 si ce n'est qu'elles concernent désormais des ensembles de nœuds 5, autrement dit une zone, voire un ensemble de zones, voire encore la totalité du cluster 1.
Le gestionnaire de travaux 7 génère à cette même étape 125 une base de données regroupant les caractéristiques matérielles et de disponibilité au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , et transmet (ou envoie) cette base de données à l'étape 126 vers le système de corrélation 9 (ce dernier reçoit cette base de données à l'étape 120 visible à la figure 4).
La figure 7 montre en outre les schéma-blocs des étapes permettant la détermination des caractéristiques de dissipation thermique et la détermination des caractéristiques de consommation électrique des nœuds 5 d'au moins la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Le cluster 1 détermine à l'étape 130 les caractéristiques de dissipation thermique de chacun de ces nœuds 5, correspondant particulièrement à la zone de traitement prédéterminée 2, voire à la totalité du cluster 1. Le cluster 1 génère à cette même étape 130 un fichier de caractéristiques de dissipation des noeuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , puis transmet (ou envoie) ce fichier à l'étape 131 vers le système de corrélation 9.
Le cluster 1 détermine en outre à l'étape 132 les caractéristiques de consommation électrique de chacun des nœuds 5 du cluster 1 , en particulier des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Le cluster 1 génère en outre à cette même étape 132 un fichier de caractéristiques de consommation électrique des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , puis transmet (ou envoie) ce fichier à l'étape 133 vers le système de corrélation 9.
La figure 5 est un schéma-blocs des étapes permettant la détermination des caractéristiques énergétiques de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
On observera que les caractéristiques d'état énergétique correspondent à la dissipation thermique et/ou à la consommation électrique, autrement dit à la puissance électrique consommée, des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire du cluster 1.
Le système de corrélation 9 reçoit également aux étapes 110 et 111, respectivement un fichier des caractéristiques de dissipation thermique des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , et un fichier de caractéristiques de consommation électrique des nœuds 5 au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Le système de corrélation 9 détermine à l'étape 112 les caractéristiques d'état énergétique au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , en fonction des caractéristiques des fichiers reçus aux étapes 110 et 111.
Le système de corrélation 9 génère en outre à cette même étape 112 une base de données regroupant les caractéristiques d'état énergétique au moins de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1 , puis transmet (ou envoie) à l'étape 113 cette base de données vers une autre partie de ce système de corrélation 9, qui reçoit à l'étape 102 (figure 4) cette base de données sur laquelle ce système de corrélation 9 se base entre autre pour déterminer le placement préconisé du ou des travaux T à l'étape 103.
Le procédé d'allocation des noeuds 5 d'au moins une zone de traitement prédéterminée 2 du cluster 1 pour l'exécution d'au moins un travail T soumis à ce cluster 1 , en particulier à son gestionnaire de travaux 7, permet avantageusement d'améliorer l'impact énergétique de la totalité du cluster 1 en réduisant notamment la puissance électrique consommée par ce cluster 1 , ce qui est particulièrement important dans le contexte des clusters et des centres d'hébergement informatique qui, avec les procédés d'allocation antérieur susmentionnés, peuvent consommer des puissances électriques extrêmement élevées.
En effet, la prise en compte de la consommation électrique de la totalité du cluster 1 , en prenant en compte chaque zone de traitement prédéterminée 2, voire chaque nœud 5, permet d'optimiser le placement du ou des travaux T en se basant sur ce critère de consommation électrique.
On observera que la prise en compte également d'un critère lié à la dissipation thermique de la totalité du cluster 1 , ou tout au moins de chaque zone de traitement prédéterminée 2, voire de chaque nœud 5, permet encore d'optimiser le placement du ou des travaux T.
En effet, la prise en compte de ce critère thermique est directement en lien avec la consommation électrique, puisqu'un nœud 5 qui présente une puissance électrique consommée maximale peut générer une élévation en température de lui-même et la dissipation thermique engendrée risque d'affecter les nœuds environnant.
On va maintenant décrire un exemple concret qui est ici particulièrement simple.
Le gestionnaire de travaux 7 reçoit un travail T présentant un certain nombre de caractéristiques matérielles ainsi qu'un profil énergétique. Les caractéristiques matérielles de ce travail T sont définies par un besoin de deux cent cinquante six cœurs, avec 4Go de mémoire par cœur ainsi qu'une priorité d'exécution maximale.
Le profil énergétique de ce travail T définit un besoin énergétique nécessitant que les microprocesseurs 52 des nœuds 5 qui auront à exécuter ce travail T tournent à plein régime, c'est-à-dire qu'ils présentent une fréquence maximale, et nécessitant l'utilisation totale de la bande passante mémoire et des entrées/sorties, ce qui signifie une consommation énergétique maximale par nœud 5.
Dans cet exemple, la zone de traitement prédéterminée 2 est pourvue de quatre armoires informatiques 3 qui présentent chacune cinquante- quatre nœuds numérotés respectivement n°0 à n°53 pour la première armoire, n°54 à n°107 pour la deuxième armoire, n°108 à n°162 pour la troisième armoire et n°163 à n°217 pour la quatrième armoire.
Seuls les nœuds n°54 à n°162 sont des nœuds ayant 4Go par cœur et présentant seize cœurs par nœud, les autres nœuds ne présentent pas ces caractéristiques matérielles.
Les nœuds n°54 à n°162 sont également des nœuds qui sont disponibles pour l'exécution du travail T.
On a donc ici déterminé le fichier listant les caractéristiques matérielles du travail T et la base de données regroupant les caractéristiques matérielles et de disponibilité de la zone de traitement 2.
Dans l'exemple, on admettra que la consommation instantanée du cluster 1 , en particulier de la zone de traitement prédéterminée 2, est la suivante :
- la première armoire informatique 3 qui comporte les nœuds n°0 à n°53 présente sur ses trois niveaux (haut, central et bas) une consommation énergétique maximale ;
- la deuxième informatique 3 pourvue des nœuds n°54 à n°107 présente sur son niveau haut et sur son niveau bas une consommation énergétique minimale et sur son niveau central une consommation énergétique moyenne ; - la troisième armoire informatique 3 pourvue des nœuds n°108 à n°162 présente sur ses trois niveaux une consommation énergétique moyenne ; et
- la quatrième armoire informatique 3 pourvue des nœuds n°163 à n°217 présente sur son niveau haut et sur son niveau central une consommation énergétique moyenne et sur son niveau bas une consommation énergétique minimale.
On admettra également que la dissipation thermique instantanée du cluster 1 , en particulier de la zone de traitement prédéterminée 2, est la suivante :
- la première armoire informatique 3 pourvue des nœuds n°0 à n°53 présente sur ses trois niveaux une dissipation thermique maximale ;
- la deuxième armoire informatique 3 pourvue des nœuds n°54 à n°107 présente sur son niveau haut et sur son niveau bas une dissipation thermique moyenne et sur son niveau central une dissipation thermique maximale ; et
- les troisième et quatrième armoires informatiques 3 pourvues respectivement des nœuds n°108 à n°162 et n°163 à n°217 présentent chacune sur ses trois niveaux une dissipation thermique moyenne.
Ces informations relatives à l'état énergétique des nœuds 5 de la zone de traitement prédéterminée 2 permettent d'établir la base de données des caractéristiques énergétiques de la zone de traitement prédéterminée 2, voire de la totalité du cluster 1.
Dans l'exemple décrit ici, on admettra également que la politique de classement des travaux T, c'est-à-dire les règles prédéterminées qui sont chargées dans le système de corrélation 9, est basée sur la corrélation entre la consommation énergétique actuelle (autrement dit avant l'exécution du travail T), la dissipation énergétique actuelle et le risque d'étendre la zone de dissipation thermique, c'est-à-dire que les nœuds 5 qui se trouvent en dissipation thermique moyenne ou minimale soient impactés par des nœuds 5 adjacents se trouvant en dissipation thermique maximale et entraînant donc une augmentation de la température des nœuds 5 qui se trouvent en dissipation thermique moyenne ou minimale et ainsi une augmentation de leur propre dissipation thermique.
Le système de corrélation 9 va alors déterminer un fichier d'allocations préconisées des nœuds 5 pour l'exécution du travail T.
On a vu que les nœuds n°54 à n°162 sont potentiellement des nœuds pouvant exécuter le travail T et donc que ces nœuds peuvent potentiellement être alloués à ce travail T.
On a vu également que les nœuds n°54 à n°107 sont plus exposés en termes de consommation énergétique (autrement dit en consommation électrique) que les nœuds n°108 à n°162.
Etant donné que les besoins (profil énergétique du travail T) sont d'abord des nœuds à puissance maximale (par exemple ayant une fréquence de microprocesseur maximale) et que la politique de placement (c'est-à-dire les règles prédéterminées du système de corrélation 9) est de limiter l'impact sur des nœuds 5 ayant une dissipation thermique normale ou minimale, il n'est donc pas judicieux de prendre les nœuds n°108 à n°162 étant donné leur position géographique. En effet, l'augmentation de la température des nœuds n°108 à n°162 aurait directement un impact sur les nœuds adjacents n°54 à n°107 et n°163 à n°217.
La sélection préconisée des nœuds 5 pour l'exécution du travail T est donc plus judicieusement choisie parmi les nœuds n°54 à n°107.
On a vu que parmi ces nœuds n°54 à n°107, les nœuds n°72 à n°90 correspondant au niveau central de la deuxième armoire informatique 3 sont en dissipation thermique maximale.
Il est donc plus judicieux d'utiliser des nœuds n°54 à n°71 et/ou les nœuds n°91 à n°107 correspondant respectivement au niveau haut et au niveau bas de la deuxième armoire informatique 3 plutôt que les nœuds n°72 à n°90.
Sachant que géographiquement, les nœuds n°54 à n°71 sont en haut de la deuxième armoire informatique 3 (niveau haut), on admettra qu'on privilégie leur utilisation car la chaleur s'évacue plus facilement par le haut. S'agissant des lames 4 de composants électroniques, dans le châssis de cette deuxième armoire informatique 3, il y a deux niveaux et on admettra que l'on préfère prendre les lames situées sur le haut du châssis que celles situées sur le bas du châssis. En variante, on aurait pu préférer prendre une règle contraire ou privilégier la continuité dans les numéros de nœuds 5.
Ainsi, le système de corrélation 9 préconise d'allouer les nœuds n°54, n°56, n°58, n°60, n°64, n°66, n°68, n°70 situés sur le niveau haut de la deuxième armoire informatique 3, puis les nœuds n°55, n°57, n°59, n°61 , n°62, n°63, n°65, n°67 suivant ce même niveau haut de cette même armoire 3.
Finalement, le système de corrélation 9 préconise l'allocation des nœuds n°54 à n°68 et n°70 pour l'exécution du travail T.
Dans l'exemple décrit, aucun poids n'est affecté à la priorité d'exécution du travail T et/ou au critère énergétique, autrement dit à l'impact énergétique de ce travail T.
Dans des variantes non illustrées :
- la zone de traitement prédéterminée ne correspond pas à une zone telle que visible sur la figure 1 mais correspond plutôt à une rangée complète d'armoires informatiques 3, voire à une seule armoire informatique 3, voire à une partie d'une armoire informatique 3, voire à une seule lame 4 de composant électronique, voire à un seul nœud 5, voire à une seule partie d'un nœud 5, voire encore à la totalité du cluster 1 ;
- un nœud peut être formé seulement de certains composants électroniques d'un équipement informatique, voire au contraire de plusieurs équipements informatiques ;
- les règles prédéterminées et chargées dans le système de corrélation 9 sont différentes des règles prises dans l'exemple décrit ;
- chaque travail T soumis au gestionnaire de travaux 7 est pourvu d'un profil énergétique, ou au contraire seulement certains travaux sont associés à un profil énergétique respectif ou encore aucun travail ne présente un profil énergétique ; - l'architecture du nœud illustrée à la figure 3 est différente, par exemple elle présente plus ou moins de mémoire vive, plus ou moins de microprocesseurs ;
- l'étape de détermination de caractéristiques d'état énergétique des nœuds au moins de la zone de traitement prédéterminée se fait en fonction seulement des caractéristiques de dissipation thermique de ces nœuds ou en fonction seulement des caractéristiques de consommation électrique de ces nœuds ;
- l'étape de détermination des caractéristiques d'état énergétique des nœuds au moins de la zone de traitement prédéterminée n'est pas effectuée par le système de corrélation 9 mais plutôt par le gestionnaire d'énergie 8 ; et/ou
- les données qui transitent entre le gestionnaire d'énergie, le système de corrélation, le gestionnaire de travaux et les zones de traitement ne sont pas intégrées dans des fichiers ou bases de données, mais transitent plutôt plus généralement via un réseau, au moins pour certaines d'entre elles, les autres pouvant être par exemple stockées dans des fichiers ou bases de données voire stockées en mémoire avant transmission.
On rappelle plus généralement que l'invention ne se limite pas aux exemples décrits et représentés.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé d'allocation de ressources informatiques (5) d'un cluster (1) pour l'exécution d'au moins un travail (T) soumis audit cluster (1), comportant une étape de détermination du placement dudit au moins un travail (T) soumis à partir de caractéristiques matérielles dudit au moins un travail (T) et de caractéristiques matérielles et de disponibilité desdites ressources informatiques (5) au moins d'une zone de traitement (2, 3, 4) dudit cluster (1), ce procédé étant caractérisé en ce que ladite étape de détermination du placement dudit au moins un travail (T) soumis comporte les étapes suivantes :
- recevoir (101) des caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques (5) au moins de ladite zone de traitement (2, 3, 4) ;
- déterminer (103) par corrélation desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail (T), desdites caractéristiques matérielles, de disponibilité et d'état énergétique desdites ressources informatiques (5) au moins de ladite zone de traitement (2, 3, 4), un placement préconisé dudit au moins travail (T), en fonction de règles prédéterminées ; et
- déduire dudit placement préconisé déterminé une liste préconisée d'allocation desdites ressources informatiques (5) de ladite zone de traitement (2, 3, 4) pour l'exécution dudit au moins un travail (T) dans ledit cluster (1).
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce qu'il comporte en outre l'étape de transmettre (104) ladite liste préconisée pour l'exécution dudit au moins un travail (T) par lesdites ressources informatiques (5) de ladite zone de traitement (2, 3, 4).
3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que lesdites caractéristiques d'état énergétique correspondent à la dissipation thermique et/ou à la consommation électrique desdites ressources informatiques (5) dudit cluster (1) ; et en ce que ledit procédé comporte l'étape de déterminer (130) des caractéristiques de dissipation thermique au moins desdites ressources informatiques (5) de ladite zone de traitement (2, 3, 4) et/ou l'étape de déterminer (132) des caractéristiques de consommation électrique au moins desdites ressources informatiques (5) de ladite zone de traitement (2, 3, 4).
4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comporte l'étape de déterminer (112) lesdites caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques (5) au moins de ladite zone de traitement (2, 3, 4) en fonction desdites caractéristiques de dissipation thermique et/ou desdites caractéristiques de consommation électrique au moins desdites ressources informatiques (5) de ladite zone de traitement (2, 3, 4).
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que lesdites règles prédéterminées de corrélation et de placement prennent en considération l'impact énergétique sur lesdites ressources informatiques (5) dudit cluster (1) de l'exécution dudit au moins un travail (T) ; et en ce que l'étape de déterminer (103) un placement préconisé dudit au moins travail (T) comporte l'étape de déterminer ledit impact énergétique lié à l'exécution dudit au moins un travail (T) à partir desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail (T) et desdites caractéristiques d'état énergétique desdites ressources informatiques (5) dudit cluster (1).
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que lesdites caractéristiques matérielles desdites ressources informatiques (5) au moins de ladite zone de traitement (2, 3, 4) dudit cluster (1) correspondent au nombre d'unités de base de calcul et/ou à une taille mémoire desdites ressources informatiques (5) ; et en ce que le procédé comporte l'étape de déterminer (134, 125) lesdites caractéristiques matérielles desdites ressources informatiques (5) et l'étape de déterminer (136, 125) lesdites caractéristiques de disponibilité desdites ressources informatiques (5).
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que lesdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail (T) correspondent au nombre d'unités de base de calcul et/ou à une taille mémoire nécessaires pour l'exécution dudit au moins un travail (T) et/ou à une priorité d'exécution dudit au moins un travail (T) ; et en ce que le procédé comporte l'étape de déterminer (122) une liste desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail (T) en fonction dudit nombre d'unités de base de calcul et/ou de ladite taille mémoire nécessaires pour l'exécution dudit au moins un travail (T) et/ou de ladite priorité d'exécution dudit au moins un travail (T).
8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'il comporte l'étape de recevoir (121) un profil énergétique associé audit au moins un travail (T) et l'étape de déterminer (122) une liste desdites caractéristiques matérielles dudit au moins un travail (T) en fonction dudit profil énergétique associé audit au moins un travail (T).
9. Programme d'ordinateur comportant des instructions configurées pour mettre en œuvre chacune des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme d'ordinateur est exécuté sur un ordinateur.
10. Dispositif comportant des éléments systémiques (7, 8, 9) configurés pour mettre en œuvre chacune des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8.
11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce que lesdits éléments systémiques sont formés par un gestionnaire de travaux (7) et un gestionnaire d'énergie (8) communiquant chacun indépendamment avec des ressources informatiques (5) d'un cluster (1) ; et un système de corrélation (9) communiquant à la fois avec ledit gestionnaire de travaux (7) et avec ledit gestionnaire d'énergie (8).
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Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10511659B1 (en) 2015-04-06 2019-12-17 EMC IP Holding Company LLC Global benchmarking and statistical analysis at scale
US10812341B1 (en) 2015-04-06 2020-10-20 EMC IP Holding Company LLC Scalable recursive computation across distributed data processing nodes
US10122806B1 (en) 2015-04-06 2018-11-06 EMC IP Holding Company LLC Distributed analytics platform
US10505863B1 (en) 2015-04-06 2019-12-10 EMC IP Holding Company LLC Multi-framework distributed computation
US10496926B2 (en) 2015-04-06 2019-12-03 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
US10541936B1 (en) 2015-04-06 2020-01-21 EMC IP Holding Company LLC Method and system for distributed analysis
US10425350B1 (en) 2015-04-06 2019-09-24 EMC IP Holding Company LLC Distributed catalog service for data processing platform
US10270707B1 (en) 2015-04-06 2019-04-23 EMC IP Holding Company LLC Distributed catalog service for multi-cluster data processing platform
US10348810B1 (en) 2015-04-06 2019-07-09 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed computations utilizing multiple distinct clouds
US10509684B2 (en) 2015-04-06 2019-12-17 EMC IP Holding Company LLC Blockchain integration for scalable distributed computations
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
US10404787B1 (en) 2015-04-06 2019-09-03 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed data streaming computations across multiple data processing clusters
US10776404B2 (en) 2015-04-06 2020-09-15 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed computations utilizing multiple distinct computational frameworks
US10706970B1 (en) 2015-04-06 2020-07-07 EMC IP Holding Company LLC Distributed data analytics
US10366111B1 (en) 2015-04-06 2019-07-30 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed computations utilizing multiple distinct computational frameworks
US10331380B1 (en) 2015-04-06 2019-06-25 EMC IP Holding Company LLC Scalable distributed in-memory computation utilizing batch mode extensions
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
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 (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US20110239010A1 (en) * 2010-03-25 2011-09-29 Microsoft Corporation Managing power provisioning in distributed computing

Family Cites Families (37)

* 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 (fr) 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 (fr) 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
JP4855655B2 (ja) * 2004-06-15 2012-01-18 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 処理管理装置、コンピュータ・システム、分散処理方法及びコンピュータプログラム
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
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
US8887169B2 (en) * 2010-09-15 2014-11-11 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 (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US20110239010A1 (en) * 2010-03-25 2011-09-29 Microsoft Corporation Managing power provisioning in distributed computing

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of WO2013068662A1 *

Also Published As

Publication number Publication date
US9880887B2 (en) 2018-01-30
CN103946802B (zh) 2018-04-20
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