JP2005531047A - 複数コンピュータ・サーバの電力消費を管理する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数コンピュータ・サーバの電力消費を管理する方法を提供すること。
【解決手段】現在の作業負荷を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数を判定する。次に、現在の作業負荷需要を満足する電源をオンにされたコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を判定する。熱的に最適化される構成に基づいて、少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにする。

Description

本発明は、全般的には電力管理に関し、具体的には、コンピュータ・システムの電力管理に関する。さらに具体的には、本発明は、複数コンピュータ・サーバの電力消費を管理する方法に関する。

過度の電力消費に関する懸念は、もはや、航空宇宙環境での使用のために特に設計されたコンピュータ・システムなどの特殊化されたコンピュータ・システムに制限されず、汎用コンピュータ・システムにも広がっている。コンピュータ・サーバが、特に電子商取引およびウェブホスティング産業での、現在の作業負荷の高い需要をサポートする能力は、電力消費問題および熱放散問題を容易にする上でのコンピュータ・サーバの無力によって制限される。熱放散問題は、比較的狭いスペースに囲みこまれた多数のコンピュータ・サーバに帰し、電力消費問題は、これらのコンピュータ・サーバ内の多数の高性能プロセッサに帰する。たとえば、電子商取引アプリケーションおよびウェブ・ホスティング・アプリケーション用の現在のコンピュータ・サーバ複合システム（complex）は、並列に動作する数千台のコンピュータ・サーバを構成し、コンピュータ室スペースの数千平方フィート（数百平方ｍ）を占め、各コンピュータ・サーバが、何ワットもの電力を消費する。

いくつかの応用分野で、低電力プロセッサを、上で述べた問題に対する単純な解決策とすることができる。しかし、新しい、市場に受け入れられる価格−電力−性能の平衡は、コンピュータ・サーバ市場でまだ実証されておらず、実際に、低電力プロセッサの性能限界によって、そのような市場への最終的な浸透が制限されているといってもよい。さらに、プロセッサの電力消費は、重要ではあるが、コンピュータ・サーバによる電力消費のすべてを説明するものではない。メモリ・コントローラ、アダプタ、ディスク・ドライブ、および他の周辺装置が、コンピュータ・サーバの電力消費の大きい部分になり、これらを無視することはできない。

その結果、コンピュータ・サーバの電力消費を管理する改善された方法を提供することが望ましい。

したがって、本発明の第１の態様によれば、現在の作業負荷需要を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数を判定することと、前記現在の作業負荷需要を満足するために電源をオンにされるコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を判定することと、前記現在の作業負荷需要を満足するために、前記熱的に最適化される構成に基づいて、コンピュータ・サーバのプールからの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにすることとを含む、コンピュータ・サーバの前記プールの電力消費を管理する方法が提供される。

本発明の第２の態様によれば、現在の作業負荷需要を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数を判定するプログラム・コード手段と、前記現在の作業負荷需要を満足するために電源をオンにされるコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を判定するプログラム・コード手段と、前記熱的に最適化される構成に基づいて、コンピュータ・サーバのプールからの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにするプログラム・コード手段とを含む、コンピュータ・サーバの前記プールの電力消費を管理する、コンピュータ使用可能媒体に常駐するコンピュータ・プログラム製品が提供される。

本発明の好ましい実施形態によれば、現在の作業負荷需要を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数が判定される。次に、現在の作業負荷需要を満足する、電源をオンにされるコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を判定する。熱的に最適化された構成に基づいて、少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフに切り替える。

これから、添付図面に示された本発明の好ましい実施形態を参照して、例としてのみ本発明を説明する。

ここで図面、具体的には図１を参照すると、本発明の好ましい実施形態が実施されるコンピュータ・サーバ・プールのブロック図が示されている。図からわかるように、コンピュータ・サーバ・プール１０に、制御サーバ１２に接続されたコンピュータ・サーバ１１ａから１１ｎのグループが含まれる。コンピュータ・サーバ１１ａから１１ｎのそれぞれに、作業負荷実行構成要素、作業負荷管理構成要素、および電力制御構成要素が含まれる。たとえば、コンピュータ・サーバ１１ａに、作業負荷実行構成要素１６、作業負荷測定構成要素１７、および電力制御構成要素１８が含まれる。制御サーバ１２に、負荷平衡化インターネット・プロトコル（ＩＰ）スプレイヤ（sprayer）１４および電力管理構成要素１５が含まれる。ＩＰスプレイヤ１４は、「外部の世界」に単一のＩＰアドレスを供給し、コンピュータ・サーバ１１ａから１１ｎの間で負荷を平衡化するために、「外部の世界」（すなわち、コンピュータ・サーバ・プール１０の外部）からの要求をコンピュータ・サーバ１１ａから１１ｎのいずれか１つにディスパッチする。

図１のコンピュータ・サーバ・プール１０などのコンピュータ・サーバ・プールに対する電子商取引およびウェブサーフィンの作業負荷は、これを電力管理技法に非常によく従うものとすることができるある特性を有することが観察された。第１に、電子商取引およびウェブサーフィンの作業負荷は、周期的な挙動を示し、ピーク作業負荷は、最小作業負荷よりも、さらには平均作業負荷よりかなり高い。たとえば、電子商取引作業負荷およびウェブサーフィン作業負荷のダイナミック・レンジは、しばしば、１０倍程度である、すなわち、ピーク作業負荷は、最小作業負荷の１０倍になる可能性がある。第２に、電子商取引アプリケーションおよびウェブサーフィン・アプリケーションのユーザの殺到する精神構造のゆえに、最小作業負荷から最大作業負荷への推移（およびその逆）は、極端に突然である。第３に、電子商取引作業負荷およびウェブサーフィン作業負荷は、非常に並列であり、負荷平衡化が比較的容易である。第４に、サーバ要求は、所与のコンピュータ・サーバが「使用を禁止される」（すなわち、新しい作業負荷がそのサーバから差し控えられる）場合に、その利用度がすばやく低下するのに十分に短命であり、新しいコンピュータ・サーバがオンラインにされる場合に、新しい作業負荷を、簡単にそのサーバにディスパッチすることができ、そのサーバの利用度がすばやく高まる。

上で述べた作業負荷の属性から、各コンピュータ・サーバの電源を、コンピュータ・サーバ・プールの全体としての動作の分裂を最小限にして、オンにし、オフにすることができる（ハイバネーション（hibernation）モードまたはスリープ・モードなどの節電モードを含む）ことが暗示される。したがって、本発明は、満足されない需要および電力消費の両方を最小にすることができる、測定された作業負荷に基づくコンピュータ・サーバの電力消費を管理する方法を提供する。本発明の好ましい実施形態によれば、
（１）定義されたグループ内のすべてのコンピュータ・サーバに対する作業負荷を測定し、
（２）近い将来に電源をオンまたはオフにする必要がある、定義されたグループ内の特定のコンピュータ・サーバを決定し、
（３）オフにされるコンピュータ・サーバから負荷を除去するために既存のシステム管理機能および作業負荷管理機能を操作し、
（４）既存のシステム管理インターフェースを使用することによって、特定のコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにする。

コンピュータ・サーバの作業負荷は、下記の利用度メトリックスに基づいて測定することができる。
ｉ．プロセッサ利用度
ｉｉ．物理メモリ利用度
ｉｉｉ．ローカルエリア・ネットワーク・アダプタ帯域幅利用度
ｉｖ．ハード・ディスク帯域幅利用度

上で述べた利用度メトリックスは、オペレーティング・システムから簡単に測定することができる。たとえば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（Ｒ）Ｗｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）オペレーティング・システムについて、利用度メトリックスを、組込みパフォーマンス・カウンタから導出することができる。Ｌｉｎｕｘオペレーティング・システムについて、利用度メトリックスを、／ｐｒｏｃディレクトリ構造に常駐するデータから導出することができる。

作業負荷を測定したならば、電力管理方法を使用して、どのコンピュータ・サーバの電源をいつオンまたはオフにする必要があるかを判定する。本発明の好ましい実施形態では、上で述べた電力管理方法を達成するのに３つのアルゴリズムすなわち、利得ベース・アルゴリズム、前に観察された作業負荷の時間的特性表現に基づくアルゴリズム、および自己同調利得ベース・アルゴリズムが考案された。

Ｉ．利得ベース・アルゴリズム
図２を参照すると、本発明の好ましい実施形態による、コンピュータ・サーバの電力消費を管理する利得ベース・アルゴリズムの絵図がある。利得ベース・アルゴリズムでは、近い将来の、図１のコンピュータ・サーバ・プール１０などのコンピュータ・サーバ・プールの作業負荷に関する容量エンベロープ２０を推定することを試みる。コンピュータ・サーバ・プールの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源が、コンピュータ・サーバ・プールの現在の容量を容量エンベロープ２０内に維持するために、オンまたはオフにされる。予測時間（projection time）は、コンピュータ・サーバの電源を投入し、そのコンピュータ・サーバが動作の準備ができるのに必要な時間と等しい。容量エンベロープ２０の下限２１（すなわち、所与の現在の作業負荷に必要とみなされる容量の最小量）は、サンプル・ウィンドウ２５（すなわち作業負荷ヒストリ）で観察された最大のサンプル対サンプル偏差に基づく隆起（uplift）に現在の作業負荷を加算することによって予測される。容量エンベロープ２０の上限２３（すなわち、所与の現在の作業負荷に必要とみなされる容量の最大量）は、サンプル・ウィンドウ２５で観察された最大のサンプル対サンプル偏差に基づく過剰（excess）に現在の作業負荷を加算することによって予測される。隆起は、隆起利得に最大サンプル対サンプル偏差値をかけたものと等しく、過剰は、過剰利得に最大サンプル対サンプル偏差値をかけたものと等しい。現在の容量が、下限２１と上限２３の間にある場合に、処置を講じる必要はない。現在の容量が、下限２１未満である場合には、コンピュータ・サーバ・プールの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンにすることをスケジューリングされる。現在の容量が、上限２３を超える場合には、コンピュータ・サーバ・プールの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオフにすることをスケジューリングされる。

たとえば、現在の容量が１１００作業負荷単位であり、現在の作業負荷が１０００作業負荷単位であり、サンプル・ウィンドウが２０サンプルであり、隆起利得が２０％であり、過剰利得が１００％である場合に、利得ベース・アルゴリズムは、下記のように実行される。
（１）サンプル・ウィンドウを選択し、選択されたサンプル・ウィンドウ内のサンプルの最大サンプル対サンプル偏差値（ＤＶ）を計算する。たとえば、最小作業負荷サンプルが１０であり、最大作業負荷サンプルが２１０である場合に、ＤＶは、２１０−１０＝２００になる。
（２）予測容量エンベロープを計算する
下限＝現在の作業負荷＋隆起利得×ＤＶ
＝１０００ ＋２０％ ×２００＝１０４０
上限＝現在の作業負荷＋過剰利得×ＤＶ
＝１０００ ＋１００％ ×２００＝１２００
（３）現在の容量をそれ相応に調整する。現在の容量が１１００であり、これは下限を超えるが上限を超えないので、処置は講じられない。現在の容量が１０４０未満である場合には、１つまたは複数のコンピュータ・サーバの電源をオンにして、現在の容量を予測容量エンベロープ内に維持しなければならない。現在の容量が１２００を超える場合に、１つまたは複数のコンピュータ・サーバの電源をオフにして、現在の容量を予測容量エンベロープ内に維持しなければならない。

作業負荷が一定であり、上限２３が下限２１と等しい場合に、コンピュータ・サーバ・プール内のコンピュータ・サーバは、各サンプル点で電源オンと電源オフを交番することに留意されたい。

利得ベース・アルゴリズムの利益の形は、０と１の間の数が得られるように適当に調整される、すべてのコンピュータ・サーバの電源がオンにされる時のエネルギ消費に正規化されたエネルギ消費と、統合された総需要に対する満たされない需要である。サンプル・ウィンドウ・サイズ、隆起利得、および過剰利得は、利得ベース・アルゴリズムの実行の基本であり、したがって、ユーザが賢明に選択する必要がある。

ＩＩ．時間的特性表現に基づくアルゴリズム
利得ベース・アルゴリズムでは、一般に、作業負荷の突然のスパイクを考慮することができない。というのは、スパイクが、サンプル・ウィンドウ内の変動によっては予想されないからである。多くの作業負荷スパイクが、毎日のバックアップなど、毎週または毎日の活動に基づいて反復的である。ほとんどの情況で、毎週および毎日の期間が優位を占めると明記することで十分である。毎日または毎週でないエポックに関して、自己相関などの計算を実行して、周期的作業負荷を判定し、それ相応にエポックを定義することができる。

時間的特性表現に基づくアルゴリズムは、時間的に前のエポックの作業負荷データを収集し、前のエポックに基づいて将来のエポックの作業負荷の特性を表し、その特性表現に基づいて電源オン／オフ・スケジュールをセット・アップすることに基づく。そのような手法は、反復可能な作業負荷の突然のサージの前の投機的なコンピュータ・サーバの電源オンという利益を有する。このアルゴリズムの１つの可能な実施形態では、週（１エポック）を、７×２４個の１時間増分に分割することができ、その週の観察された作業負荷に基づいて、各１時間増分に必要な容量を計算し、システム容量のスケジュールを事前にプログラムする。たとえば、図３からわかるように、月曜日の夜と火曜日の朝の間のコンピュータ・サーバ・プールの作業負荷を、後続週の電源管理スケジュールを作るために測定する。図３の作業負荷の上にある実線３０は、時刻に対する必要な容量を示す。後続の週に関して、時間的特性表現に基づくアルゴリズムは、作業負荷の突然の増加の前にコンピュータ・サーバに電力を供給することによって、特性を表されたエンベロープが必要とする容量が、その容量が必要になる前に使用可能になることを保証することができる。さらに、作業負荷が経時的に変化するので、このアルゴリズムでは、継続的に作業負荷の特性を表し、最も最近の作業負荷挙動に対処する。

利得ベース・アルゴリズムによって増補される時に、時間的特性表現に基づくアルゴリズムからの静的容量スケジュールを、緊急の情勢によってオーバーライドすることができる。たとえば、次の時間増分に、ある容量が必要であることがスケジュールで示されるが、上で説明した利得ベース・アルゴリズムによって、より多くの容量が必要であることが示される場合に、利得ベース・アルゴリズムによって示される容量が使用される。

時間的特性表現に基づくアルゴリズムの一実施形態の詳細を、下で説明する。このアルゴリズムは、作業負荷測定構成要素（図１の作業負荷測定構成要素１７など）および電力制御構成要素（図１の電力制御構成要素１８など）とあいまって動作する。作業負荷測定構成要素は、将来の参照のために、短期アルゴリズム（すなわち利得ベース・アルゴリズム）によって対処されなかった可能性がある作業負荷スパイクを検出し、記録するために、ある点と次の点での利用度の差を測定する。測定は、利用度の差が、所定の値より大きいかどうかを検出し、将来の参照のためにそれ相応にフラグをセットすることによって実行される。たとえば、最も最近のサンプルが、所与の量（増加閾値と称する）だけ前のサンプルより大きい場合に、作業負荷測定構成要素は、その特定の時点に関するフラグをセットし、１エポック引く１サンプル間隔で、追加の容量を追加する必要があることを示してもよい。１エポック引く１サンプル間隔に追加をスケジューリングされる容量の量は、最も最近のサンプルと１つ前のサンプルの差に依存する。最も最近のサンプルが、所与の量（減少閾値と称する）だけ前のサンプルより小さい場合に、作業負荷測定構成要素は、その特定の時刻に関するフラグをセットし、現在時刻から、１エポック引く１サンプル間隔で、容量を除去しなければならないことを示してもよい。作業負荷測定構成要素は、すべての単一サンプルの上で述べた特性表現を実行して、将来の参照のためにその結果を保管する。

電力制御構成要素は、前のエポックの利用度に基づいて、次のサンプル点の容量を調整する。各サンプル点で、電力制御構成要素は、１エポック過去の時点のフラグを調べる。そのフラグから、容量を追加するか除去する必要があることが示される場合に、容量調整構成要素が、それを行う。複数のエポックが存在する場合がある。たとえば、作業負荷が、検出でき利用できる、毎日、毎週、および毎月の反復を示す場合がある。したがって、電力制御構成要素は、１日、１週間、およびおそらくは１ヵ月過去を調べて、容量調整判断を行わなければならない。サンプリング粒度のゆえに、監視システムが、スパイクの発生を誤って推定する場合がある。したがって、所与の時点のフラグを計算する時に、このアルゴリズムが、その時点の直後のサンプルだけを調べるのではなく、その時点の後の複数のサンプルも調べることが有用である。

ＩＩＩ．自己同調利得ベース法
隆起利得、過剰利得、およびサンプル・ヒストリ・サイズは、３次元検索空間を構成し、この３次元検索空間に、作業負荷特性ならびにエネルギ消費および満たされない需要の相対重みづけに依存する利益の最適値の形が含まれる。一般に、そのような検索空間内での利益のこれらの形の最適値を見つけることは、最善でも単調で退屈であり、アド・ホックであり、確かに、現場で出会うすべての作業負荷ポリシおよびシステム管理負荷ポリシに実用的でも最適でもない。したがって、自己同調利得ベース法を開発して、隆起利得、過剰利得、およびサンプル・ヒストリ・サイズの値の大きい組に関する作業負荷サンプルに基づいて、エネルギ消費および満たされない需要を計算する。その後、この方法では、この入力値の組を検索して、所与の作業負荷に関して、利益の形を最適にする設定を見つける。どの検索方法でも使用することができ、通常は、状態空間が小さいので、網羅的列挙でも使用することができる。自己同調手法は、現場で出会うすべての作業負荷だけではなく、すべての所与のシステムで経時的に作業負荷に対して発生する変化に動的に適応できるという大きい長所を有する。このアルゴリズムの目標は、コンピュータ・サーバの電力消費に、できる限り近くコンピュータ・サーバの作業負荷を追跡させることである。

図４を参照すると、本発明の好ましい実施形態による、どのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにするかを決定する方法を示す高水準流れ図が示されている。ブロック４０で開始して、ブロック４１に示されているように、現在の作業負荷需要を満たすのに必要なコンピュータ・サーバ・プール内のコンピュータ・サーバの数を判定する。次に、ブロック４２に示されているように、コンピュータ・サーバ・シャシーの熱特性を入手する。各コンピュータ・サーバ・シャシーに、複数のコンピュータ・サーバが含まれる可能性があり、ホット・スポット（hot spot）およびコールド・スポット（cold spot）などのコンピュータ・サーバ・シャシーの熱特性は、各コンピュータ・サーバ・シャシーに含まれる熱センサによって入手することができる。さもなければ、コンピュータ・サーバ・シャシー内の各コンピュータ・サーバが、それ自体の熱センサを有し、各コンピュータ・サーバの熱特性を追跡できる場合がある。ブロック４３に示されているように、コンピュータ・サーバ・シャシー内の電源をオンに（またはオフに）される各コンピュータ・サーバの相対位置を判定する。たとえば、コンピュータ・シャシー内で直線の形で配置された１０台のコンピュータ・サーバがある場合に、コンピュータ・サーバ・シャシーの左端から３番目のコンピュータ・サーバなど、電源をオンにされる各コンピュータ・サーバの相対位置を確認する。次に、ブロック４４に示されているように、コンピュータ・サーバ・シャシー内の誤動作している冷却デバイスを判定する。ブロック４５に示されているように、コンピュータ・サーバ・シャシー内の冷却デバイスの物理位置を判定する。ブロック４６に示されているように、上で判定した情報に基づいて、現在の作業負荷を満足する電源をオンにされるサーバの熱的に最適の構成を計算する。最後に、ブロック４７に示されているように、計算された熱的に最適化された構成結果に基づいて、コンピュータ・サーバの少なくとも１つの電源をオンまたはオフにする。

図５を参照すると、本発明の好ましい実施形態による、電源オンのコンピュータ・サーバの熱的に最適化された構成を決定する方法を示す高水準流れ図が示されている。コンピュータ・サーバ・プール内の使用可能なコンピュータ・サーバの総数がＭであり、現在の作業負荷を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数がＮであると仮定する。ブロック５０から開始して、ブロック５１に示されているように、確率分布を生成して、コンピュータ・サーバＭのそれぞれに電源をオンにされる確率を与える。たとえば、コンピュータ・サーバＭのそれぞれに、１の等しい確率を与えることができるが、ファンなどの冷却装置の近くに配置されたコンピュータ・サーバに、２または３の高い確率を与えることができ、これらのコンピュータ・サーバが、必要な時に電源をオンにされる確率が高くなる。その後、ブロック５２に示されているように、変数countに、完全に電源をオンにされているコンピュータ・サーバの数をセットする。次に、ブロック５３に示されているように、countがＮ未満であるかどうかを判定する。countがＮ未満である場合には、ブロック５４に示されているように、すべての電源をオフにされているコンピュータ・サーバから、確率分布を使用して、コンピュータ・サーバをランダムに選択する。次に、ブロック５５に示されているように、選択されたコンピュータ・サーバの電源をオンにする。

そうではなく、countがＮ未満でない場合には、ブロック５６に示されているように、countがＮを超えるか否かに関するもう１つの判定を行う。countがＮを超える場合には、ブロック５７に示されているように、すべての電源をオンにされているコンピュータから、確率分布を使用して、コンピュータ・サーバをランダムに選択する。次に、ブロック５８に示されているように、選択されたコンピュータの電源をオフにする。この処理は、countがＮと等しくなった時に終了する。

上で説明したように、本発明は、複数コンピュータ・サーバの電力消費を管理する方法を提供する。

本発明を完全に機能するコンピュータ・システムに関して説明したが、当業者が、本発明の機構をさまざまな形のプログラム製品として配布することができることと、本発明が、配布の実際の実行に使用される信号担持媒体の特定のタイプに無関係に適用されることを諒解することに留意することも重要である。信号担持媒体の例には、制限なしに、フロッピ・ディスクまたはＣＤ ＲＯＭなどの記録型媒体と、アナログ通信リンクまたはディジタル通信リンクなどの伝送型媒体が含まれる。

本発明の好ましい実施形態が実施されるコンピュータ・サーバ・プールを示すブロック図である。 本発明の好ましい実施形態による、コンピュータ・サーバの電力消費を管理する利得ベース・アルゴリズムを示す絵図である。 火曜の朝と月曜の夜の間に測定された例の作業負荷を示す図である。 本発明の好ましい実施形態による、どのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフあるいはその両方にするかを決定する方法を示す高水準流れ図である。 本発明の好ましい実施形態による、電源をオンにされるコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を決定する方法を示す高水準流れ図である。

Claims (8)

1. 現在の作業負荷需要を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数を判定することと、
   前記現在の作業負荷需要を満足するために電源をオンにされるコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を判定することと、
   前記現在の作業負荷需要を満足するために、前記熱的に最適化される構成に基づいて、コンピュータ・サーバのプールからの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにすることと
   を含む、コンピュータ・サーバの前記プールの電力消費を管理する方法。
   
2. 熱的に最適化される構成の前記判定が、さらに、
   コンピュータ・サーバの前記プールを囲むシャシーの熱特性を判定することと、
   コンピュータ・サーバの前記プールのどのコンピュータ・サーバの電源が現在オンになっているかを判定することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 熱的に最適化される構成の前記判定が、さらに、コンピュータ・サーバの前記プールを囲む前記シャシー内の冷却装置の物理位置を判定することを含む、請求項２に記載の方法。
4. 熱的に最適化される構成の前記判定が、さらに、誤動作している冷却装置の物理位置を判定することを含む、請求項３に記載の方法。
5. 現在の作業負荷需要を満足するのに必要なコンピュータ・サーバの数を判定するプログラム・コード手段と、
   前記現在の作業負荷需要を満足するために電源をオンにされるコンピュータ・サーバの熱的に最適化される構成を判定するプログラム・コード手段と、
   前記熱的に最適化される構成に基づいて、コンピュータ・サーバのプールからの少なくとも１つのコンピュータ・サーバの電源をオンまたはオフにするプログラム・コード手段と
   を含む、コンピュータ・サーバの前記プールの電力消費を管理する、コンピュータ使用可能媒体に常駐するコンピュータ・プログラム製品。
6. 熱的に最適化される構成を判定する前記プログラム・コード手段が、さらに、
   コンピュータ・サーバの前記プールを囲むシャシーの熱特性を判定するプログラム・コード手段と、
   コンピュータ・サーバの前記プールのどのコンピュータ・サーバの電源が現在オンになっているかを判定するプログラム・コード手段と
   を含む、請求項５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
7. 熱的に最適化される構成を判定する前記プログラム・コード手段が、さらに、コンピュータ・サーバの前記プールを囲む前記シャシー内の冷却装置の物理位置を判定するプログラム・コード手段を含む、請求項６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
8. 熱的に最適化される構成を判定する前記プログラム・コード手段が、さらに、誤動作している冷却装置の物理位置を判定するプログラム・コード手段を含む、請求項７に記載のコンピュータ・プログラム製品。

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