JP2013524317A - 分散コンピューティングシステムにおける電力供給の管理 - Google Patents
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Abstract
Description
図1に、コンピューティングインフラストラクチャのための電力分配システム100を示す。ほとんどのデータセンタやサーバファームなどは、いくぶん固定された電力供給システムを有する。すなわち、電力は、電力供給元または電源102から、最終的に電力を消費する計算デバイス104に、距離に伴って減少する固定の分量で提供される。電力供給元または電源は、様々な回路に分配される電力の量を変更することがわかっているが、所与の時点で、供給は固定されているものとして考察のために仮定することができ、または、分配を動的に変更する能力は限定されているか不便である場合がある。例えば、配線、変圧器、スイッチなどにおける電力損失を無視した場合、電力は、ソース102から、減少する固定量106、108、110、112で、分配ポイント114(例えば近隣、キャンパス、変電所など)、回路1 116、回路3 118、様々なデバイス104へと提供することができる。計算要素またはデバイス104は、サーバ、スイッチ、ルータ、データ記憶デバイス(例えばテープバンク)、コンテナ、コンピュータブレードなどのためのラックなど、コンピューティング要素とすることができる。
データセンタ100は、様々なコンピューティングデバイス104を含んでよい。コンピューティングデバイス104は、様々なアプリケーション134の供給をデバイスが受けられるようにするアプリケーションホスティングソフトウェア132を備えてよく、アプリケーション134は通常、ネットワークを介して、データにアクセスすることになり、データをその外部ユーザに提供することを含めてデータを提供することになる。コンピューティングデバイス104はまた、データベースをホストし、DNSまたはウェブサービスを提供し、ロードバランサまたは他の特殊化されたインフラストラクチャタイプのソフトウェアを提供することができる。コンピューティングデバイス104はまた、監視コンポーネント135を有することができ、監視コンポーネント135は、メトリックおよびプロパティの中でもとりわけ、性能、リソース使用、可用性、電力消費、およびネットワーク統計を、管理システム130に提供する。コンピューティングデバイス104の監視コンポーネント135は、協働してピアツーピアネットワークを形成して、大域的状態の総計ビューを計算することができ、または、自動化された分析および意思決定(後で論じる)、集約、共有、相関推論などのために、集中サーバもしくは複数の論理的に集中化されたサーバにデータを収集するのを可能にすることができる。ホスティングソフトウェア132は監視コンポーネント135を管理するのに好都合なので、監視コンポーネント135は、ホスティングソフトウェア132内にあるものとして示されている。しかし、監視コンポーネントは、ホスティングソフトウェア132によって管理される必要はない。監視コンポーネント135は、ホスティングソフトウェア132とは別個で離れていてもよく、または、監視コンポーネント135は、いくつかのコンピューティングデバイス104上ではホスティングソフトウェア132によって扱われ、他のコンピューティングデバイス104上では自律的であってもよい。
図3に、エネルギー施行モジュール(EEM)機能を実現するための2つのモジュールを示す。電力モニタ160モジュールが電力使用を監視し、優先順位ベースの電力アロケータ(PPA)162モジュールが電力ポリシを施行する。図3にはまた、アプリケーション163、ユーザポリシ仕様164、およびアプリケーションモニタ166も示すが、これらはそれぞれ、特許文献1に記載されている。電力モニタ160に関して、ハードウェアベースの電力測定設備がサーバ上またはデバイス104上で利用可能な場合は、このような設備を電力モニタ160に使用することができる。いくつかのサーバは、このような内臓の電力計測ハードウェアを有するが、このようなハードウェアが利用可能でない場合は、他の技法を使用することができる。例えば、WattsUp PRO ES電力メータを使用して、サーバ電力を測定することができる。このような場合、電力メータのための直列化プロトコルドライバをアプリケーションモニタ166にインタフェースして、電力データにアクセスすることができる。アプリケーションモニタ166は、集約、相関、および分析などのために、電力データを他のモニタまたは管理モジュールに転送することができる。
図4に、ラックにわたる電力消費を管理するための一実装形態を示す。ラック以外の任意の電力管理ユニット、例えば建物、回路、コンテナ、コロ、無停電電源装置などを使用してよいことに留意されたい。図4に示すように、電力モニタ160(例えば電力メータ)が、ラック188にわたる全てのサーバ180の総電力消費を測定し、これらの値を管理システム130に送る。管理システム130は、構成の中でもとりわけ、協働するエージェントのネットワーク、アプリケーションモニタプログラム、または、指定の管理サーバ上で実行されるプログラムとすることができる。管理システム130はまた、各サーバ180上で実行される個別のVM186の電力使用を収集する。VMごとの電力使用は、電力モニタ160を使用して、例えば各サーバ180上のルートハイパーバイザ中で実行されるJoulemeter(例えば、非特許文献2参照)を使用して、計算することができる。ラック、例えばラック1 188の電力消費が所定の電力予算よりも高いことを管理システム130が検出すると、管理システム130は、他のラック(ラック2 192など)上の、サーバの電力予算未満で動作している十分に利用されていないサーバ190への移行のために、ラック188上の電力利用の最も高い必要数のVM186を選択し(電力予算に見合うように)、この決定を示すメッセージを、作動に向けてリソースマネージャ194に送る。十分に利用されていないサーバが、移行されるVMをホストするのに利用可能でない場合、または、移行コストがそれらの利益よりも高くつく場合は、例えば、VMの実行を一時的に延期して、後で再開することができる。この例示的な電力ポリシは、単純だが、VMの移行中にVMの性能を低下させることができる。
要約すると、様々な計算要素の電力消費を監視することができ、電力使用を、電力分配インフラストラクチャにわたる電力利用可能性または指定の予算と比較することができる。例えば、電力分配インフラストラクチャは、データセンタコロ(部屋)、ラック、回路、コンテナ、または個別サーバもしくはクラスタにわたる、固定の電力予算を有する場合がある。1つまたは複数の予算限界において電力予算を超過したとき(または、超過しそうなときもしくは超過すると予測されるとき)、電力予算施行を開始して、インフラストラクチャの過負荷部分における電力使用を積極的に低減することができる。ユーザおよび/またはオペレータによって指定された電力管理ポリシに基づき、1つまたは複数の施行機構を使用して電力使用が制御される。このような機構は、以下のまたは他の機構を含みうる。電力使用の増加を引き起こす、作業負荷およびアプリケーション、またはこれらの作業負荷を処理するVMの、いくらかまたは全てを、電力インフラストラクチャの、電力予算を超過していない部分に移行することができる。バーチャルマシンは、移行することができ、過負荷部分のアプリケーションインスタンスまたはサーバは、シャットダウンして、同様のアプリケーションインスタンスまたはサーバをインフラストラクチャの他の部分で開始することができる。データセンタに入来するユーザからの要求、ならびに実行中の作業負荷は、同じデータセンタまたは他のデータセンタ中の、過負荷でない部分のサーバにリダイレクトするかまたは移行することができる。いくつかのサーバ(例えば、優先順位または収入の低いアプリケーションを実行しているサーバ)の電力使用を、これらのサーバ上のCPUプロセッサ周波数(または、リソースの中でもとりわけ、アプリケーションごともしくはVMごとの、メモリ/キャッシュ/メモリ帯域幅の割振り)を減少させることによって、低減することができる。いくつかのアプリケーションに割り振られるCPU時間を短縮し、したがってプロセッサが低電力パフォーマンス状態または低電力スリープ状態でより多くの時間を費やすことができるようにし、それにより平均電力引込みを減少させることができる。自動化された電力アラートをユーザ、オペレータ、およびソフトウェアアプリケーションに送ることができ、ユーザ、オペレータ、およびソフトウェアアプリケーションは、その処理タイプを変更することによって応答することができ(例えば、ムービーストリーミングサーバは、HD解像度から標準鮮明度に切り換えることができる)、低減された作業負荷により、引き込まれる電力が減少する。作業負荷は、要因の中でもとりわけ、利用可能な電力容量、動的な電力価格付け/利用可能性、ホストする計算要素の可用性および容量、移行で被る帯域幅やレイテンシなどの移行コストに基づいて、地理的に分散したデータセンタにわたって移行することができる。展開されるソフトウェアおよびハードウェアによって提供される他の電力制御オプションを呼び出すこともできる。
Claims (15)
- 複数のサーバコンピュータおよび/またはアプリケーションおよび/またはバーチャルマシン(VM)から電力測定値を受け取るステップであって、前記電力測定値は、前記サーバコンピュータの、または前記個別アプリケーションの、または前記アプリケーションをホストする前記VMの、電力消費の測定値を含み、前記サーバコンピュータは、前記サーバコンピュータ外部の対応する電力インフラストラクチャユニットから電力を受け取る、ステップと、
前記電力測定値を評価して、前記電力インフラストラクチャユニットのうちの1つが電力使用の低減を必要とするかどうか判定するステップと、
電力低減の必要があると判定するのに応答して、前記電力インフラストラクチャユニットから電力を受け取る1つまたは複数のサーバコンピュータに1つまたは複数のメッセージを送るステップであって、前記メッセージは前記1つまたは複数のサーバコンピュータ上における計算の低減を引き起こす、ステップと
を含むことを特徴とする、コンピュータによって実施される方法。 - 前記電力インフラストラクチャユニットから電力を受け取る複数のサーバコンピュータについての受け取られた電力測定値から総電力を計算および予測し、前記総電力に基づいて、前記複数のサーバコンピュータについて計算負荷を低減すべきであると決定することによって、電力低減を必要とする前記電力インフラストラクチャユニットが識別されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記決定することは電力消費ポリシを使用して実施され、前記ポリシは、望ましいまたは必須の電力使用特性を指定することを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 計算および/または電力の前記低減は、非アクティブ化すること、終了して再現すること、移行すること、リソースを再割振りすること、または前記1つもしくは複数のサーバコンピュータ上で実行されるバーチャルマシン(VM)に対する作業負荷を調整することによって行われ、前記非アクティブ化することは、一時的に延期または停止した後で同じサーバ上または異なるサーバ上で再開することを含み、前記終了して再現することは、過負荷の箇所のアプリケーションインスタンスが終了して、後で同じサーバ上または異なるサーバ上で新しいインスタンスが、または前記新しいインスタンスをホストするVMがインスタンス化され、必要ならアプリケーション状態が前記VM上で再現されることを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 計算および/または電力の前記低減は、周波数スケーリングなどプロセッサ電力管理ノブを使用して前記1つまたは複数のサーバコンピュータ上の1つまたは複数のCPUの電力消費に影響する前記CPUの設定を変更することにより、前記CPUがより少ない電力を消費するようにすることによって行われることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記電力消費ユニットを識別することに応答して、前記過負荷の電力インフラストラクチャユニットから電力を受け取っていない1つまたは複数のサーバコンピュータ上の計算負荷を増大させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 計算の前記増大は、前記過負荷の電力インフラストラクチャユニットから電力を受け取っていない1つまたは複数のサーバコンピュータ上で実行される1つまたは複数のVMをアクティブ化または改変することによって行われることを特徴とする請求項6に記載の方法。
- コンピューティングデバイスについての電力消費限度を定義するポリシを受け取るステップと、
前記コンピューティングデバイスについての電力消費の測定値を受け取るステップと、
前記コンピューティングデバイスのうちの1つについての前記測定値が前記ポリシ中の電力消費限度を超過するかまたは超過に寄与すると決定するステップと、
前記決定するステップに応答して、前記コンピューティングデバイスのうちの1つによる電力消費の低減を引き起こすステップであって、前記コンピューティングデバイスのうちの前記1つは、前記プロセスを実施している前記コンピューティングデバイスと同じデバイスではない、ステップとを含むことを特徴とする方法。 - 前記決定するステップにさらに応答して、前記決定されたコンピューティングデバイスに電力を供給しない電力インフラストラクチャから電力を得る1つまたは複数のコンピューティングデバイスを識別し、前記識別された1つまたは複数のコンピューティングデバイスによる電力消費の増大を引き起こすステップをさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 電力消費の増大および/または電力消費の前記低減は、CPU周波数設定を変更すること、キャッシュ割振りを変更すること、メモリ割振りを変更すること、リソースの中でもとりわけメモリ帯域幅割振りを変更すること、アプリケーションの処理優先順位を変更すること、アプリケーションの計算負荷を増大または低減させるよう前記アプリケーションに信号を送ることのうちの1つまたは複数によって行われることを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 前記測定値は、前記コンピューティングデバイスのハードウェアの一部として備わる電力モニタによって提供され、かつ/または、バーチャルマシンについての電力消費を推定する前記コンピューティングデバイスのうちのいくつかの上で実行されるソフトウェアモジュールによって提供されることを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 複数のコンピュータ中の電力消費を管理するための、1つまたは複数のコンピュータによって実施される方法であって、
いずれか所与の複数のコンピュータのうちの個別コンピュータの電力消費の徴候を集約することによって前記所与の複数のコンピュータが評価されるように、複数のコンピュータの電力消費を繰返し評価するステップであって、前記評価するステップは、電力を過多に消費している複数のコンピュータを識別し、電力を過少に消費している複数のコンピュータを識別する、ステップと、
電力を過多に消費しているとして識別された第1の複数のコンピュータに応答して、前記第1の複数のコンピュータのうちのいくつかのコンピュータに、前記いくつかのコンピュータの計算作業負荷を低減するよう命令する第1のメッセージを送信するステップと、
電力を過多に消費しているとして識別された前記第1の複数のコンピュータにさらに応答して、電力を過少に消費しているとして識別された第2の複数のコンピュータのうちの他のコンピュータに第2のメッセージを送信するステップであって、前記第2のメッセージは、前記他のコンピュータの計算作業負荷を増大させるよう前記他のコンピュータに命令する、ステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 前記評価するステップは、前記コンピュータ上で実行されるソフトウェアアプリケーションによって提供される電力消費の推定値に基づくことを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記コンピュータ上で実行される電力モニタプログラムが前記コンピュータの個別の電力消費の測定値を提供し、前記計算作業負荷は、CPU速度を低下させること、アプリケーションプログラムを停止もしくは減速すること、バーチャルマシンの構成を改変すること、リソースを再割振りすること、またはアプリケーションを移行することによって、低減されることを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 計算作業負荷の前記低減を命令するステップは、前記第1の複数のコンピュータからバーチャルマシンを移行することによって実施されることを特徴とする請求項12に記載の方法。
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