KR101563031B1 - 냉각 효율 향상을 위해 데이터 센터 동작을 관리하는 설비 - Google Patents

냉각 효율 향상을 위해 데이터 센터 동작을 관리하는 설비 Download PDF

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Abstract

본 발명의 방법은 복수의 서버 컴퓨터를 수용하는 장소에 있는 복수의 공조 유닛 각각에 대한 효율 특성 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한 효율 특성 정보에 기초하여 복수의 서버 컴퓨터 중 하나의 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하기 위해 하나 이상의 처리 유닛을 이용하는 단계를 포함한다.

Description

냉각 효율 향상을 위해 데이터 센터 동작을 관리하는 설비{ARRANGEMENT FOR MANAGING DATA CENTER OPERATIONS TO INCREASE COOLING EFFICIENCY}
본 출원은 2009년 5월 5일자로 출원된 미국 가출원 제61/050,425호, 2009년 5월 5일자로 출원된 미국 가출원 제61/050,429호, 및 2009년 5월 5일자로 출원된 미국 가출원 제61/050,420호의 이득을 주장하며, 이들 모두는 본 명세서에 참조되어 포함된다.
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2009년 5월 4일자로 출원된 공히 계류 중인 미국 특허 출원(대리인 사건 번호 2008P08177US01)에 관련되며, 이는 본 명세서에 참조되어 포함된다.
본 발명은 일반적으로 데이터 처리 센터에 관한 것이며, 보다 상세하게는 데이터 처리 센터의 동작의 관리에 관한 것이다.
데이터 센터는 많은 수의 서버 컴퓨터들이 위치해 있는 빌딩 또는 시설의 일부이다. 서버 컴퓨터들이 밀집되어 있는 것으로 인해 국한된 지역에서 많은 양의 열이 발생된다. 서버 컴퓨터 하드웨어의 정지 또는 손상을 방지하기 위해 데이터 센터가 신뢰성있는 방식으로 냉각되어야 한다. 열 과부하로 인한 서버 컴퓨터의 정지는 상당한 경제적 손실을 야기할 수 있다.
따라서, 데이터 센터에 직접 구현하기 위한 특수한 냉각 유닛이 개발되었다. 이들 특수한 냉각 유닛은 때때로 당업계에서 컴퓨터실 공조 유닛(computer room air conditioning unit, CRAC) 또는 컴퓨터실 공기 취급 유닛((computer room air handling unit)으로 알려져 있다. 본 발명에서, 공조 유닛 또는 CRAC는 데이터 센터의 냉각을 달성하는 데 사용되는 임의의 장치를 포함하는 것으로 이해될 것이다. 보통의 빌딩 HVAC 시스템이 데이터 센터에서 발생되는 집중된 열을 취급하기에 최적으로 구성되지 않는다는 사실의 결과로서 CRAC가 이용되어 왔다. 따라서, 사람의 편안함을 위한 시스템에 이용되는 보통의 빌딩 냉각 유닛과 관련하여 또는 그에 부가하여 CRAC가 종종 사용된다.
많은 CRAC는 감지된 주변 공기 온도와 같은 인자들에 기초하여 유닛 출력을 조절하는 단순한 내장형 제어부를 갖는다. 일부 경우들에, CRAC는, 그 중에서도 특히, 빌딩 HVAC 시스템을 제어하거나 포함하는 빌딩 자동화 시스템과 상호작용하는 제어기를 갖는다.
CRAC가 몇대의 서버 컴퓨터를 갖는 데이터 센터 내에서의 향상된 냉각 능력의 필요성에 대한 해결책을 제공하지만, CRAC에 의해 소비되는 전력이 상당하다. 따라서, 데이터 센터의 적절한 냉각과 연관된 전력 소비를 줄이는 것이 바람직하다.
본 발명은 공조 유닛에 대한 서버들의 위치에 기초하여 서버들에 처리 작업을 할당하는 방법 및 설비를 제공함으로써 상기한 필요성 및 다른 필요성도 해소한다. 게다가, 본 발명의 실시예들은 데이터 센터 내에서의 공조 유닛의 효율 특성에 기초하여 서버들에 처리 작업을 할당한다. 그 결과, 처리 작업의 실행에 의해 발생되는 열이 유리하게 공조 유닛의 효율에 기초하여 공조 유닛으로 분산된다.
제1 실시예는 복수의 서버 컴퓨터를 수용하는 장소에 있는 복수의 공조 유닛 각각에 대한 효율 특성 정보를 획득하는 단계를 포함하는 방법이다. 이 방법은 또한 효율 특성 정보에 기초하여 복수의 서버 컴퓨터 중 하나의 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하기 위해 하나 이상의 처리 유닛을 이용하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 제1 처리 요청이, 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛에 대한 복수의 컴퓨터 중 제1 컴퓨터의 열 근접성에 기초하여, 복수의 컴퓨터 중 제1 컴퓨터에 할당된다. 또한, 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛이 효율 특성 정보에 기초하여 선택된다.
제2 실시예는 메모리 및 처리 회로를 갖는 컴퓨터 서버 관리 시스템을 포함하는 설비이다. 처리 회로는 복수의 서버 컴퓨터의 사용을 조정하도록 구성된다. 메모리는 복수의 서버 컴퓨터를 수용하는 장소에 있는 복수의 공조 유닛에 대한 효율 특성 정보를 저장한다. 처리 회로는 또한 효율 특성 정보에 기초하여 복수의 서버 컴퓨터 중 하나의 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하도록 구성된다.
이하의 상세한 설명 및 첨부 도면을 참조하여 전술한 특징들 및 이점들이 당업자에게는 쉽게 명백하게 될 것이다.
도 1은 예시적인 데이터 센터에서의 응용 프로그램 처리를 조정하도록 구현된 본 발명의 제1 실시예에 따른 예시적인 설비의 개략적인 블록도를 도시한다.
도 2는 도 1에 도시된 데이터 센터 내의 공조 유닛에 대한 일련의 예시적인 효율 특성 곡선을 도시한다.
도 3은 본 발명에 따라 수행될 수 있는 예시적인 일련의 동작들을 도시한다.
도 4는 도 3의 동작들 중 적어도 하나의 동작의 예시적인 실시예를 더 상세히 도시한다.
도 5는 도 3의 동작들 중 적어도 하나의 동작의 제2 실시예를 더 상세히 도시한다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 설비(100)를 도시한다. 설비(100)는 복수의 서버 컴퓨터(1041, 1042...10418) 및 복수의 공조 유닛(1061, 1062, 1063, 및 1064)를 포함하는 데이터 센터(102)와 관련하여 사용되는 것으로 도시되어 있다. 설비(100)는, 그 중에서도 특히, 메모리(110) 및 처리 회로(112)를 갖는 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)을 포함한다. 이 실시예에서, 설비(100)는 처리 회로(112)에 통신 연결되어 있는 BAS 요소(120)를 더 포함한다.
서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 각각은 도시 안된 적어도 하나의 클라이언트 컴퓨터, 통상적으로는 많은 수의 클라이언트 컴퓨터에 응용 프로그램 처리 서비스(application processing service)를 제공하는 일 세트의 컴퓨터들 중 일부이다. 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)은 통상적으로 랙에 배열되어 있으며 데이터 센터(102)의 공간 전체에 걸쳐 분산되어 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 서버 컴퓨터들(1041, 1042, 1043, 1044, 및 1045)은 제1 랙 상에 그룹지어 있을 수 있고, 서버 컴퓨터들(1046, 1047, 1048, 및 1049)은 제2 랙 상에 그룹지어 있을 수 있으며, 서버 컴퓨터들(10410, 10411, 10412, 10413, 및 10414)은 제3 랙 상에 그룹지어 있을 수 있고, 서버 컴퓨터들(10415, 10416, 10417, 및 10418)은 제4 랙 상에 그룹지어 있을 수 있다.
공조 유닛들(1061, 1062, 1063, 및 1064) 각각은 집합적으로 CRAC라고 하는 컴퓨터실 공조기 또는 컴퓨터실 공기 핸들러(handler) 유닛이거나, 특히 고열 발생기(high heat generator)이고 상당한 국부적 냉각을 필요로 하는 데이터 센터 또는 기타 영역을 냉각시키는 데 적합하게 이용될 수 있는 임의의 공조 유닛일 수 있다. 이러한 장치는 당업계에 공지되어 있다. 이 실시예에서, 공조 유닛들(air conditioning unit, ACU)(1061, 1062, 1063, 및 1064) 각각은 BAS 요소(120)에 동작가능하게 결합되어, BAS 요소(120)가 ACU(106n)의 작동에 대한 적어도 일정 정도의 제어를 수행할 수 있도록 한다. 예를 들어, ACU(106n)가 자급식 온도 감지 및 제어부를 갖는 경우, BAS 요소(120)는 온/오프 국부 제어에 우선하고 및/또는 ACU(106n)에 설정점을 제공하도록 동작가능하게 연결될 수 있다. 다른 ACU들은 빌딩 자동화 시스템의 외부 현장 제어기에 의한 보다 광범위한 제어를 하도록 구성될 수 있다. 어느 경우에서도, BAS 요소(120)는 바람직하게는 ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064) 각각의 전체적인 관리 및/또는 제어를 제공하도록 동작가능하게 연결되어 있다.
BAS 요소(120)는 HVAC 시스템 등과 같은 빌딩 자동화 시스템과 통신하고 빌딩 자동화 시스템 내에서 동작하도록 구성되어 있는 하나 이상의 장치이다. 이러한 시스템은 당업계에 공지되어 있으며, Siemens Building Technologies Inc.로부터 입수가능한 APOGEE™ 시스템의 일반 구조를 가질 수 있다. BAS 요소(120)는 적어도 하나의 처리 회로(140) 및 메모리(142)를 포함한다. BAS 요소(120)는 적합하게는 미국 일리노이주 버팔로 그로브에 소재한 Siemens Building Technologies, Inc.로부터 입수가능한 INSIGHT™ 워크스테이션과 같이 BAS에서 관리 워크스테이션의 형태를 취할 수 있다. 대안으로서, BAS 요소(120)는 적합하게는 역시 Siemens Building Technologies, Inc.로부터 입수가능한 PXC Modular 현장 제어기와 같은 구성가능 현장 제어기일 수 있다. 일반적으로, 처리 회로(140)는 다른 회로들을 통해 다른 제어기와 같은 다른 BAS 장치들과, 또는 심지어 센서들 및 액추에이터들과 BAS 데이터(예컨대, 설정점, 센서값, 및 명령)를 통신하도록 구성된다. BAS 요소(120)는 ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064)의 제어 요소들과 통신하는 데 필요할 수 있는 특수한 디지털 또는 아날로그 I/O 장치들을 더 포함할 수 있다. 이 실시예에서, BAS 요소(120)는 또한 컴퓨터 서버 관리 시스템(108), 특히 처리 회로(112)와 정보를 통신하도록 동작가능하게 연결된다. 이를 위해, BAS 시스템용으로 구성된 BAS 요소(120)와 통상적으로 BAS 시스템과 통신하도록 설정되어 있지 않은 컴퓨터 서버 관리 시스템(108) 사이에 적합한 데이터 인터페이스가 제공된다.
컴퓨터 서버 관리 시스템(108)은 일반적으로 복수의 서버 컴퓨터(1041, 1042)의 사용을 조정하도록 구성되어 있는 컴퓨팅 시스템이다. 이러한 장치들은 일반적으로 공지되어 있다. 서버 사용을 조정하기 위해, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 처리 회로(112)는 가상화 소프트웨어(114)를 실행한다. 가상화 소프트웨어(114)는, 당업계에 공지되어 있는 바와 같이, 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 데이터 센터에서와 같이 복수의 서버 컴퓨터 간의 응용 프로그램 프로세스들의 할당을 관리하는 소프트웨어이다.
본 발명의 이 실시예에 따르면, 처리 회로(112)는 또한 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 효율 특성에 기초하여 서버 컴퓨터들(1041, 1042 등) 간에 응용 프로그램 프로세스들을 할당하도록 구성되어 있다. 이하에서 상세히 논의되는 바와 같이, 응용 프로그램들의 처리에 의해 발생되는 결과적인 열이 서로 다른 열 부하 레벨들에 대한 유닛들의 상대적 효율을 고려하는 방식으로 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 간에 분산되도록 처리 회로(112)는 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 간에 응용 프로그램 프로세스들을 할당한다.
이를 위해, 메모리(110)는 데이터 센터(102) 내의 복수의 ACU(1061, 1062, 1063, 1064)에 대한 효율 특성 정보를 저장한다. 효율 특성 정보는 적합하게는 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 각각에 대한 부분-부하 성능 곡선을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 2는 예시적인 그래프들(202, 204, 206 및 208)을 도시하며, 각각의 그래프는 다양한 부하에 대한 효율 곡선(212, 214, 216 및 218)을 도시한다. x-축은 냉각 출력을 나타내고, y-축은 전력 소비를 나타낸다.
효율 곡선들(212, 214, 216 및 218)은 여러 방식으로 생성될 수 있으며, 일부 곡선들은 공조 유닛의 유형에 의존한다. 일반적으로, 복수의 냉각 출력값에 대한 전력 소비를 확인함으로써 곡선들이 생성될 수 있다. 보간 또는 곡선-근사 기술을 통해 얻은 결과적인 데이터 점들로부터 곡선들(212, 214, 216 및 218)이 생성될 수 있다.
데이터 점들을 획득하기 위해, 냉각 출력이 일반적으로 ACU의 입력과 출력 사이의 공기 온도의 변화(ΔT)와 유닛을 통한 공기 유동을 곱한 것으로서 측정된다. 연관된 전력 소비는 유닛의 유형에 따라 다양한 방식으로 측정될 수 있다. 유닛이 완전히 자급식인 경우(예를 들어, 압축기와 냉매를 포함함), ACU의 전력 소비는 전력 소비의 양호한 측정을 제공한다. 그러나, 장치가 냉각수와 같은 다른 공급원으로부터 제공된 및/또는 펌핑된 냉각제에 의존하는 경우, 전력 소비는 냉각제의 유동과 ACU의 입력과 출력 사이의 냉각제의 온도 변화를 곱한 것으로서 측정될 수 있다. 유닛의 팬의 전력 소비가 또한 가산되어야만 한다. 명백하게, ACU로의 그리고 그로부터의 냉각제 전달 손실 및 기타 손실을 고려함으로써 이러한 전력 소비의 측정이 보다 정확하게 이루어질 수 있다.
어느 경우에서도, 각각의 공조 유닛(1061, 1062, 1063, 1064)에 대해 냉각 출력 대 전력 소비의 다양한 데이터 점들이 획득된 후에, 직선 보간 또는 곡선-근사를 사용하여 생성된 효율 곡선들(212, 214, 216, 및 218)이 사용될 수 있다. 어느 경우에서도, 곡선들(212, 214, 216, 또는 218)을 나타내는 데이터는 메모리(110)에 저장된다.
다시 도 1을 참조하면, 앞서 논의된 바와 같이, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)은, 공조 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 효율 특성 정보에 부분적으로 기초하여, (가상화 소프트웨어를 통해) 하나 이상의 처리 작업들을 복수의 컴퓨터 서버(1041-10418) 중 하나의 컴퓨터 서버에 할당하도록 구성된다. 제1 예시적인 동작에서, 공조 유닛들(1061 내지 1064)에 대한 서버들(104n, 104o 등)의 열 근접성 및 공조 유닛들(1061 내지 1064)의 저장된 효율 특성에 기초하여 응용 프로그램들이 컴퓨터 서버들(104n, 104o 등)로 보내진다.
"열 근접성(thermal proximity)"이라는 어구는 본 명세서에서 사용되는 바와 같이 2개의 물품이 열적으로 결합되어 있는 정도, 예를 들어 서로 간에 얼마나 많은 열이 전달될 수 있는지를 의미한다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 유닛이 컴퓨터 서버에 의해 발생되는 열 전부를 수용하여 제거하도록 컴퓨터 서버가 ACU의 입력부에 인접해 있는 경우, 이들은 밀접하게 열적으로 결합되어 있으며, 따라서 높은 정도의 "열 근접성"을 갖는다. 열 근접성이 종종 물리적 근접성의 결과이지만, 서버 컴퓨터가 물리적으로 특정의 ACU에 근접해 있지만 그다지 밀접하게 열적으로 결합되어 있지 않을 수도 있다. ACU와 같은 냉각 장치와 데이터 센터와 같은 환경 내의 열 발생 장비 간의 상대적 열 근접성은 당업자에 의해 용이하게 결정될 수 있거나 적어도 추정될 수 있다.
어느 경우에서도, 응용 프로그램이 서버 컴퓨터(104n)에 할당될 때, 응용 프로그램의 실행으로 인해 서버 컴퓨터(104n)가 열 에너지를 발생하게 된다. 처리 작업들을 실행하는 서버 컴퓨터들(104)에 의해 발생되는 열이 다양한 ACU들(1061, 1062, 1063 및 1064) 간에 효율적으로 분산되도록 처리 회로(112)가 처리 작업을 할당한다.
예로서, 100개의 응용 프로그램이 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)에 할당되어야만 하는 상황을 고려한다. 종래 기술에서, 응용 프로그램들을 할당하는 한 방법은 간단히 프로세서들 각각에 실질적으로 동일한 수의 응용 프로그램들을 할당하는 것일 수 있으며, 따라서 이 예에서, 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 각각이 100개의 응용 프로그램들 중 5개 또는 6개를 가지게 될 것이다. 대안으로서, 할당은 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 각각의 바쁨(busy-ness)이 대략 동일하게 유지되도록 시도하는 것에 기초할 수 있다. 따라서, 특정의 서버 컴퓨터(104n)가 다수의 특히 계산이 많은 작업들을 갖는 경우, 그 서버 컴퓨터는 전체적으로 더 적은 수의 응용 프로그램들을 가질 수 있다. 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 계산 속도 및 효율이 또한 고려될 수 있다. 어느 경우에서도, 종래 기술의 방법은 서버 컴퓨터들 간에 처리 부하를 대체로 동일하게 분산시키는 것을 포함할 수 있다.
그러나, 이러한 할당은 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 효율적인 사용이 얻어지지 않는 경우가 있을 수 있다. 이를 위해, ACU(1061)가 일반적으로 서버 컴퓨터들(1041 내지 1045)의 냉각을 책임지고(즉, 그에 열적으로 근접해 있고), ACU(1062)가 일반적으로 서버 컴퓨터들(1046 내지 1049)의 냉각을 책임지며, ACU(1063)가 일반적으로 서버 컴퓨터들(10410 내지 10414)의 냉각을 책임지고, ACU(1064)가 일반적으로 서버 컴퓨터들(10415 내지 10418)의 냉각을 책임지고 있는 것으로 가정한다. 프로세서들(1041 내지 10418) 간의 대체로 동일한 응용 프로그램들의 할당에 의해 야기되는 열 부하로부터 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)이 그들의 가장 효율적인 레벨에서 작동하는 결과가 얻어지지 않는 경우가 있을 수 있다. 실제로, 심지어 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)에 의해 발생되는 열이 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 간에 동일하게 분산되는 것으로 가정하더라도, 그룹으로서의 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)이 그들의 최고의 효율 레벨에서 작동하지 않을 수 있다. 특히, 각각의 ACU(106n)는 그들이 가장 효율적으로 작동하는 다른 레벨을 가질 수 있고, 다양한 출력 레벨에 있는 다른 유닛들보다 더 효율적이거나 덜 효율적일 수 있다. 이것은 곡선들(212, 214, 216 및 218)의 변동성에 의해 입증된다. 따라서, 본 발명에 따르면, ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 조합된 효율적인 작동 레벨에 따라 열이 할당되도록 처리 회로(112)는 응용 프로그램들을 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)에 할당한다.
간단한 예시에서, 소정의 평균 열 부하 레벨에서, 제1 ACU(1061)는 다른 제2 ACU(1062)보다 훨씬 더 효율적인 레벨에서 작동할 수 있다는 것으로 가정한다. 이러한 경우에, 더 많은 처리 부하를 서버 컴퓨터들(1041 내지 1045)에 배치하는 것이 유리할 수 있는데, 그 이유는 이들이 더 효율적인 제1 ACU(1061)에 열적으로 더 근접해 있기 때문이며, 더 적은 처리 부하를 서버 컴퓨터들(1046 내지 1049)에 배치하는 것이 유리할 수 있는데, 그 이유는 이들이 덜 효율적인 ACU(1062)에 열적으로 더 근접해 있기 때문이다. 그러나, 동시에, 제1 ACU(1061)에 열적으로 근접한 프로세서들에 처리 부하를 너무 많이 배치하고 제2 ACU(1062)에 열적으로 근접한 서버 컴퓨터들에 너무 적은 부하를 배치하는 것이 또한 효율 저하를 가져올 수 있다. 따라서, 처리 회로(112)는 곡선들(212, 214, 216 및 218)과 같은 효율 정보를 사용하여 효율적인 방식으로 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)에 열 부하를 분산시킨다. 특정 ACU(106m)에 열적으로 근접해 있는(즉, 밀접하게 열적으로 결합되어 있는) 서버 컴퓨터들(104n)에 처리 작업을 할당함으로써 열 부하가 그 특정 ACU(106m)에 분산된다.
따라서, 처리 회로(112)는 4개의 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 효율 특성에 기초하여 적어도 일부 프로세스들의 할당을 결정하도록 구성된다. 일반적으로, 이러한 결정은 또한 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)에 대한 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 열 근접성에 의존한다.
도 3은 도1의 처리 회로(112)의 일반적인 동작의 예시적인 실시예를 도시한다. 단계(305)에서, 처리 회로(112)는 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)에 대한 효율 특성을 획득한다. 상기 논의된 바와 같이, 효율 특성은 적합하게는, 도 2의 그래프들(202, 204, 206 및 208)에 도시된 바와 같이, 에너지 소비의 함수인 냉각 출력의 부분-부하 곡선들(212, 214, 216 및 218)을 포함할 수 있다. 통상적으로, 처리 회로(112)는, 데이터 센터(102)에 대한 설정 절차의 결과로서, 통신을 통해 또는 사용자 입력에 의해 이 정보를 획득한다. 처리 회로(112)는 효율 정보를 메모리(110)에 저장한다. 일부 실시예들에서, ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 효율 특성은 BAS 요소(120) 또는 다른 컴퓨터의 메모리에 저장될 수 있다.
단계(310)에서, 처리 회로(112)는 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 효율 특성에 기초하여 처리 부하를 어떻게 할당할지를 결정한다. 이를 위해, 처리 회로(112)는 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)을 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)에 상관시키는 정보를 또한 가지고 있다. 예를 들어, 각각의 서버 컴퓨터(104n)는 열적으로 가장 가까운 ACU(106m)를 갖는 것으로 식별된다. 열적으로 가장 가깝다는 것은, 서버 컴퓨터(104n)에 의해 발생된 열 부하가 주로 그 ACU(106m)에 의해 감당되는 것 또는 환언하면 서버 컴퓨터(104n)가 ACU(106m)에 가장 열적으로 근접해 있다는 것을 의미한다.
더 복잡한 실시예에서, 각각의 서버 컴퓨터(104n)는 가중 다항식으로 이루어진 열 충격 함수를 가질 수 있으며, 여기서 각각의 항은 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 중 하나의 열 부하 지지 용량(bearing capacity)을 나타낸다. 이 실시예는 서버 컴퓨터(104n)에 의해 발생된 열 부하가 일부 경우들에 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 중 2개 이상에 의해 적어도 부분적으로 취급될 수 있다는 것을 인정한다. 서버 컴퓨터(104n)에 대한 이러한 열 충격 함수는 다음과 같이 표현될 것이다:
Htotal ,n = I1061 , nHtotal ,n + I1062 , nHtotal ,n + I1063 , nHtotal ,n + I1064 , nHtotal ,n
여기서 I1061 ,n, I1062 ,n, I1063 ,n, I1064 ,n은 총합이 1인 가중 인자들이고, Htotal ,n은 서버 컴퓨터(104n)에 의해 발생되는 전체 열이다. 가중 인자들은 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 각각에 가해지는 서버 컴퓨터(104n)에 의해 발생되는 열의 비율을 나타낸다. 예를 들어, 서버 컴퓨터(10415)는 가중 인자들 I1061 ,15 = 0.02; I1062 ,15 = 0.12; I1063 ,15 = 0.01; 및 I1064 ,15 = 0.85를 가질 수 있는 반면, 서버 컴퓨터(10412)는 가중 인자들 I1061 ,12 = 0.02; I1062 ,12 = 0.00; I1063 ,12 = 0.9; 및 I1064 ,12 = 0.08을 가질 수 있다.
처리 회로(112)는 이어서, 열부하로 인해 ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064)의 혼합이 총괄하여 최상의(또는 아주 양호한) 효율 부하 레벨에서 작동하도록, 컴퓨터 서버-ACU 상관 정보를 사용하여 처리 작업들을 분산시킨다.
단계(310)의 아주 간단한 예에서, 처리 회로(112)는 제1 제안된 작업 할당으로 시작하고 그에 의해 발생된 열을 추정하며 이어서 서버/ACU 열 근접성 상관 정보를 사용하여 공조 유닛들(1061, 1062, 1063, 및 1064)에 대한 부하를 식별하는 알고리즘을 실행할 수 있다. ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064)에 대한 부하가 추정되면, 처리 회로(112)는 저장된 효율 정보[예를 들어, 곡선들(212, 214, 216 및 218)]를 사용하여 제1 제안된 작업 할당에 대한 전체 효율(또는 전력 소비값)을 계산한다. 그 후에, 처리 회로(112)는 제1 제안된 작업 할당과 약간(또는 상당히) 다른 제2 제안된 작업 할당을 발생한다. 처리 회로(112)는 동일한 절차를 사용하여 제2 제안된 작업 할당의 전체 효율을 결정한다. 처리 회로(112)는 부가의 제안된 작업 할당들에 대해 이 프로세스를 반복한다. 처리 회로(112)는 또한 다양한 제안된 작업 할당들의 전체 효율에 기초하여 최상의(또는 아주 양호한) 제안된 작업 할당을 찾아내기 위해 임의의 수의 수렴 알고리즘을 사용할 수 있다.
그러나, ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064)의 효율적인 열 부하를 달성하기 위한 작업들의 할당이 다른 방식들로 수행될 수 있다는 것을 알 것이다. 일부 다른 방식이 도 4 및 도 5와 관련하여 이하 논의된다.
다시 도 3을 참조하면, 처리 회로(112)가 단계(310)에서 컴퓨팅 작업들의 할당을 결정하면, 처리 회로(112)는 단계(315)에서 그 결정에 따라 처리 작업들을 할당시킨다. 단계(315)의 동작은 컴퓨터 서버 관리 시스템의 공지의 기능들을 사용하여 수행될 수 있다. 단계(315) 후에, 컴퓨터 서버들(1041 내지 10418)은 자신들에게 할당된 처리 작업들을 적절히 실행할 수 있다.
선택적인 단계(320)에서, 처리 회로(112)는 또한 부하 정보를 BAS 제어부(120)로 전달한다. 부하 정보는 서버들(1041 내지 10418)에 대한 전체 처리 부하, 서버들(1041 내지 10418)에 대한 부하의 임의의 변화, 또는 ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064)에 대한 열 부하의 임의의 추정치를 식별한다. BAS 제어부(120)는 일부 경우들에 이 정보를 사용하여 열 냉각에 관한 사전 대비적 결정을 하거나, 냉각 출력의 임의의 필요한 증가 또는 감소를 수용하기 위해 ACU들(1061, 1062, 1063, 및 1064)의 양태들을 제어할 수 있다.
도 4는 도 3의 단계(310)에서 사용될 수 있는 처리 작업 할당 결정의 일례를 도시한다. 도 4의 동작은 데이터 센터의 계속되는 동작 동안에 점증적으로 일어나는 처리 작업 할당 결정을 설명한다. 보다 구체적으로는, 도 4의 동작은 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 새로운 작업 또는 새로운 일련의 처리 작업이 요청될 때 사용될 수 있다. 도 4의 동작이 단일의 부가의 응용 프로그램 또는 처리 요청과 관련하여 기술되지만, 도 4의 단계들은 일군의 부가의 처리 요청들에서 적절히 사용될 수 있다는 것을 알 것이다.
일부 경우들에, 처리 회로(112)는 요청이 실제로 수신되기 전에 그 다음 n개의 응용 프로그램들이 어디에 할당되어야 하는지를 사전 대비적으로 결정할 수 있다.
단계(405)에서, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 처리 회로(112)는 부가의 처리 요청을 수신한다. 이를 위해, 때때로, 데이터 센터(102)에 액세스하는 클라이언트 컴퓨터는 응용 프로그램 작업들이 컴퓨터 서버들(1041 내지 10418) 중 하나 이상에 의해 실행되어야 한다는 요청을 제공한다. 부가의 처리 요청이 사실상 중대한 것(non-trivial)이라고 가정하면, 처리 회로(112)는 작업에 대한 할당을 결정하기 위해 단계(410)로 진행한다.
단계(410)에서, 처리 회로(112)는 ACU들(106m) 중 어느 것이 최상의 효율로 부가의 열 부하를 취급할지를 결정한다. 이러한 결정은 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 각각에 기초한 현재의 열 부하를 식별하고 효율 특성을 사용하여 부가의 냉각을 제공하는 데 최소량의 부가의 전력 소비 증가를 필요로 하게 될 ACU(106m)를 식별하는 것에 의해 수행될 수 있다.
예를 들어, 도 2를 참조하면, 1061, 1062, 1063, 1064에 대한 기존의 열 부하가 그래프들(202, 204, 206 및 208) 각각에 점 A로 도시된 것으로 가정한다. 곡선들(212, 214, 216 및 218)에서 기울기가 비효율의 함수로서 증가한다는 것을 알 수 있다. 환언하면, 냉각 시에 이득 증가를 달성하기 위해 더 많은 전력이 필요하기 때문에 기울기가 증가한다. 현재의 열 부하가 그래프들(202, 204, 206 및 208)에서 점 A로 나타내어져 있는 것으로 가정하면, 도 4의 단계(410)에서 처리 회로(112)는 ACU(1062)가 ACU들(1061, 1063, 및 1064)에 비해 부가의 처리로 인해 생기는 부가의 열 부하를 처리할 것을 결정할 것이다. 처리 회로(112)가 그 결정을 하는 이유는 점 A에서 곡선(214)의 기울기가 곡선들(212, 214, 216 및 218)의 기울기 중에서 최소이기 때문이다.
다시 도 4를 참조하면, 단계(410) 이후에, 처리 회로(112)는 단계(415)를 실행한다. 단계(415)에서, 처리 회로(112)는 부가의 처리 작업이 단계(410)에서 식별된 ACU(106m)에 열적으로 근접해 있는(즉, 그에 의해 가장 많이 냉각되는) 서버 컴퓨터들 중 하나에 할당 또는 배정되게 한다. 도 2와 관련하여 상기 논의된 단계(410)의 예시적인 동작에서, 단계(415)에서 처리 회로(112)는 부가의 작업을 ACU(1062)에 열적으로 근접한 또는 열적으로 가장 가까운 서버 컴퓨터들[예를 들어, 서버들(1046 내지 1049)] 중 하나에 할당시킬 것이다.
상기 논의된 바와 같이, 처리 회로(112)는 새로운 요청을 예상하여 사전 대비적으로 단계(410)[및 단계(415)]를 수행할 수 있다. 이러한 경우에, 단계(410 및 415)의 결과는 그 다음 n개의 처리 작업들이 수신되는 경우 이들이 어디에 할당될지를 식별하는 것이다. 처리 회로(112)는 발생된 정보를 저장하고 들어오는 처리 작업 요청을 그에 따라 할당한다.
일반적으로, 효율의 증가에 기초한 도 4의 처리 작업 할당 동작으로 인해 에너지 효율적인 방식으로 새로운 작업을 부가할 수 있게 된다. 그러나, 도 4의 동작들로부터 최상의 전체 효율이 얻어지지 않을 수 있다. 예를 들어, 도 4의 동작들이 반드시 효율을 극대화시키는 방식으로 처리 작업을 종료시키는 것은 아니다. 종료된 작업은 데이터 센터에서의 열 부하를 감소시킬 수 있다. 작업들의 종료로 인한 열 부하의 감소가 단계(410)에서 [ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 현재의 열 부하를 고려함으로써] 적어도 고려되지만, ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 열 부하의 현재 상태가 비효율적일 수 있다. 이 비효율은 작업의 종료가 부가의 작업의 할당의 증가만으로 적절히 보상될 수 없는 방식으로 열 부하를 극적으로 변경시킬 수 있다는 사실로 인한 것일 수 있다.
또한, 도 4의 동작은 ACU들 전부(또는 적어도 주어진 세트)가 현재 켜져 있고 최적의 결과를 달성하기 위해 가변 부하로 될 수 있는 것으로 가정하고 있다. 그러나, 많은 경우들에, 전부보다 적은 수의 ACU들의 작동이 열 부하를 취급하는 데 충분할 수 있다. 소정 레벨의 부하를 취급하기 위해 어느 ACU들이 작동되어야 하는지의 지능적 선택은 에너지 소비 효율을 증가시킬 수 있다.
도 4의 동작들에 관한 문제들을 해결하기 위해, 도 5는 열 냉각 효율을 달성하기 위해 기존의 응용 프로그램 작업들을 할당 및/또는 재할당하는 데 사용될 수 있는 일련의 동작들을 도시한다. 이를 위해, 도 5의 동작들은 데이터 센터(102)에서의 다양한 전체 열 부하 레벨들에 대해 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 중 어느 것이 작동되어야만 하는지를 결정한다. 최상의 또는 거의 최상의 ACU 구성이 결정되면, 응용 프로그램 프로세스들이 그에 따라 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)에 할당될 수 있다.
도 5의 단계들은 도 4의 단계들을 역시 이용하는 컴퓨터 서버 관리 시스템(108) 상에서 실행될 수 있지만, 꼭 그럴 필요는 없다. 도 5의 동작들은 도 3의 단계(310)의 일부로서 사용될 수 있다. 이를 위해, 이하에 기술되는 동작들은 부하 모델링을 사용하여 데이터 센터(102)에서의 열 부하(및 그 결과, 처리 부하)의 가장 효율적인(또는 대략 가장 효율적인) 할당을 결정한다. 도 5의 동작들의 결과는 전체 데이터 센터(102)에 대한 주어진 열 부하(TL)에 대해 켜지게 될 최상의 구성 ACU들을 식별한다. 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)은 이어서 식별된 ACU 구성에 따라 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 간에 컴퓨터 처리 작업들을 배정하거나 재배정할 수 있다.
따라서, 일례에서, 처리 회로(112)는 먼저 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 부하에 기초하여 데이터 센터에서의 현재의 열 부하(TL)를 BAS 요소(120)로부터 획득할 수 있다. 처리 회로(112)는 이어서 기존의 처리 작업들의 더 나은 할당이 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)의 보다 효율적인 부하 조절을 달성할 수 있는지를 결정하기 위해 도 5의 동작을 실행할 수 있다.
대안으로서, 처리 유닛(112)은 복수의 주어진 열 부하에 대한 최상의 ACU 구성을 사전 결정하고 이어서 결과들을 저장할 수 있다. 따라서, 처리 유닛(112)은 복수의 데이터 센터 열 부하 레벨들에 대한 ACU들(1061, 1062, 1063, 1064) 간의 최상의(또는 거의 최상의) 열 부하 할당의 복수의 데이터 점들을 메모리(110)에 저장할 수 있다. 이어서, 때때로, 처리 회로(112)는 현재의 열 부하(TL)를 획득하고 저장된 데이터 점들에 기초하여 최상의 열 부하 모델을 식별한다.
그 결과, 도 5의 동작들이 실제의 데이터 센터 동작들 이전에 발생될 수 있고, 따라서 결과들이 추후의 사용을 위해 저장된다. 대안으로서, 도 5의 동작들이 실제의 계산된 열 부하(TL)의 수신에 응답하여 준 실시간(quasi-real time)으로 발생될 수 있다.
단계(505)에서, 처리 회로(112)는 데이터 센터(102)에 대한 주어진 전체 열 부하(TL)에 대해 작동될 ACU들의 구성을 선택한다. 단계(510)에서, 처리 회로(112)는 TL 값을 선택된 ACU 구성의 전체 부하 용량(MAXLcomb)으로 나눔으로써, 선택된 ACU 구성의 부하비(LRcomb)를 구한다. 즉,
LRcomb = TL/MAXLcomb
단계(515)에서, 처리 회로(112)는, 부하비 값(LRcomb)에 기초하여, 선택된 구성이 유효한 조합인지 여부를 결정한다. 예를 들어, 구성이 열 부하(TL)의 조건 하에서 데이터 센터(102)를 적절히 냉각시킬 수 없는 경우, 선택된 ACU 구성이 유효하지 않다. 본 실시예에서, 처리 회로(112)는 계산된 부하비(LRcomb)가 0.3 내지 1.0인지를 결정함으로써 단계(515)를 수행한다. 그러한 경우, 처리 회로(112)는 단계(520)로 진행한다. 그렇지 않은 경우, ACU 구성이 유효하지 않고, 처리 회로(112)는 이하에서 추가로 논의되는 단계(525)로 진행한다.
단계(520)에 도달하기 위해, 선택된 ACU 구성/조합이 유효한지가 결정되었다. 단계(520)에서, 처리 회로(112)는 선택된 ACU 조합에 대한 전력 소비(PDcomb)를 구한다. 이를 위해, 처리 회로(112)는 먼저, ACU들(1061, 1062, 1063, 1064)에 대한 효율 특성[예를 들어, 도 2의 곡선들(212, 214, 216 및 218)]에 기초하여, 선택된 ACU 조합 간의 최상의 열 부하(TL) 할당을 결정할 수 있다. 선택된 ACU 조합 간의 최상의 부하(TL) 할당을 사용하여, 처리 회로(112)는 이어서, 선택된 ACU 조합 내의 각각의 ACU들에 대한 개별적인 예측된 전력 소비를 가산함으로써, 선택된 조합에 대한 전체 전력 소비(PDcomb)를 계산한다.
그 후에, 단계(530)에서, 처리 회로(112)는 선택된 조합에 대한 전력 소비가 모든 이전에 평가된 ACU 조합들에 대한 현재의 최저 전력 소비보다 낮은지 여부를 결정한다. 환언하면, 처리 회로(112)는 PDcomb < PDbestcomb인지를 결정하고, 여기서 PDbestcomb는 현재의 TL에 대해 지금까지 계산된 최상의 ACU 조합들의 전력 소비이다. 단계(530)에서의 응답이 '아니오'인 경우, 처리 회로(112)는 이하에서 추가로 논의되는 단계(525)로 진행한다. 그러나, 단계(530)에서 응답이 '예'인 경우, 처리 회로(112)는 단계(535)에서 선택된 ACU 조합을 부하(TL)에 대한 현재의 최상의 조합으로서 저장하고, PDbestcomb = PDcomb로 설정한다. 처리 회로(112)는 이어서 단계(525)로 진행한다.
단계(525)에서, 데이터 센터 부하 레벨(TL)에 대한 선택된 ACU 구성/조합의 평가가 완료된다. 단계(525)에서, 처리 회로(112)는 평가될 임의의 다른 ACU 조합들이 있는지 여부를 결정한다. 있는 경우, 처리 회로(112)는 단계(505)로 되돌아가서 다른 ACU 구성을 선택한다. 그렇지 않은 경우, 평가가 완료되고, 처리 회로(112)는 단계(535)에서 PDbestcomb과 연관된 ACU 조합을 데이터 센터 열 부하 레벨(TL)에 적절한 ACU 조합으로서 저장한다.
처리 회로(112)는 이어서 PDbestcomb에 대응하는 ACU 조합에 의해 열 부하(TL)가 감당되도록 응용 프로그램 프로세스들을 할당할 수 있다. 또한, 도 3의 단계(320)에 따라, 처리 회로(112)는 현재의 열 부하(TL)에 기초하여 작동되어야 하는 ACU 조합을 BAS 요소(120)에 알려준다.
다른 실시예에서, 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 간의 응용 프로그램 프로세스들의 재할당이 현재 작동 중인 ACU들(106n) 중 하나가 정지되게 할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 일 세트의 동작들이 때때로 수행될 수 있다. 이 프로세스는 (허용가능한 또는 최대 효율에서) 각각의 온라인 ACU 유닛의 최대 냉각 능력을 계산하는 것을 포함한다. 온라인 ACU들로부터의 최대 능력의 총합이 이어서 현재의 실제 열 부하와 비교되어 온라인 ACU들의 여유 용량을 결정한다. 최소로 효율적인 온라인 ACU의 부하가 주어진 기간 동안 여유 용량 아래로 떨어지는 경우, 최소로 효율적인 온라인 ACU가 정지되고, 그에 따라 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 간에 처리 작업들이 재할당된다.
전술된 실시예들이 단지 예시적인 것이며 당업자라면 본 발명의 원리들을 포함하고 본 발명의 사상 및 범위 내에 속하는 그 자신의 구현 및 수정을 용이하게 안출할 수 있다는 것을 알 것이다.

Claims (20)

  1. a) 복수의 서버 컴퓨터를 수용하는 장소에 있는 복수의 공조 유닛 각각에 대하여, 가변 냉각 출력 범위에 대한 효율 성능 곡선을 나타내는 정보를 포함하는 효율 특성 정보를 획득하는 단계로서, 효율 특성 정보는 작동하는 공조 유닛에 대해 전력 소비의 변화를 냉각 출력의 변화의 함수로서 나타내는 정보를 포함하는 단계와,
    b) 하나 이상의 처리 유닛을 이용하여, 효율 특성 정보에 기초하여 이미 작동하고 있는 복수의 서버 컴퓨터 중 하나의 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 단계 b)는, 하나 이상의 처리 유닛을 이용하여, 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛에 대한 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터의 열 근접성(thermal proximity)에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터에 제1 처리 요청을 할당하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 하나 이상의 처리 유닛은 효율 특성 정보에 기초하여 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛을 식별하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    하나 이상의 처리 유닛을 이용하여, 제1 공조 유닛에 대한 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터의 열 근접성에 부분적으로 기초하여 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하고, 제1 공조 유닛으로 하여금 그의 냉각 출력을 감소시키게 하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 제1 공조 유닛이 꺼지게 하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제5항에 있어서, 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터는 적어도 하나의 다른 서버 컴퓨터보다 제1 공조 유닛에 열적으로 덜 근접한 방법.
  8. 제1항에 있어서, 단계 b)는, 하나 이상의 처리 유닛을 이용하여,
    i) 전체 열 부하 레벨에 대해, 전체 열 부하를 냉각시킬 수 있는 복수의 다른 공조 유닛 조합들보다 적은 에너지를 사용하여 전체 열 부하 레벨을 냉각시킬 수 있는 공조 유닛 조합을 식별하고;
    ii) 식별된 공조 유닛 조합에 대한 서버 컴퓨터들의 열 근접성에 기초하여 서버 컴퓨터들에 처리 작업을 할당하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 하위 단계 ii)의 완료에 응답하여, 식별된 공조 유닛 조합을 제외한 공조 유닛들을 정지시키는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 처리 회로 및 메모리를 갖는 컴퓨터 서버 관리 시스템을 포함하고,
    처리 회로는 복수의 서버 컴퓨터의 사용을 조정하도록 구성되고, 처리 회로는 복수의 서버 컴퓨터 상에서의 응용 프로그램 처리를 관리하도록 구성되는 가상화 소프트웨어를 실행하고,
    메모리는 복수의 서버 컴퓨터를 수용하는 장소에 있는 복수의 공조 유닛에 대하여, 가변 냉각 출력 범위에 대한 복수의 공조 유닛 각각의 효율 성능 곡선을 나타내는 정보를 포함하는 효율 특성 정보를 저장하고,
    효율 특성 정보는 작동하는 공조 유닛에 대해 전력 소비의 변화를 냉각 출력의 변화의 함수로서 나타내는 정보를 포함하고,
    처리 회로는 또한 효율 특성 정보에 기초하여 이미 작동하고 있는 복수의 서버 컴퓨터 중 하나의 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하도록 구성되는 설비.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서, 처리 회로는 또한 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛에 대한 복수의 컴퓨터 중 제1 컴퓨터의 열 근접성에 기초하여, 복수의 컴퓨터 중 제1 컴퓨터에 제1 처리 요청을 할당하도록 구성되는 설비.
  13. 제12항에 있어서, 처리 회로는 또한 효율 특성 정보에 기초하여 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛을 식별하도록 구성되는 설비.
  14. 소정의 장소에 배치된 복수의 서버 컴퓨터와,
    상기 장소에 배치된 복수의 공조 유닛과,
    처리 설비와,
    적어도 하나의 메모리로서, 복수의 공조 유닛에 대하여, 가변 냉각 출력 범위에 대한 효율 성능 곡선을 나타내는 정보를 포함하는 효율 특성 정보를 저장하는 메모리를 포함하고,
    효율 특성 정보는 작동하는 공조 유닛에 대해 전력 소비의 변화를 냉각 출력의 변화의 함수로서 나타내는 정보를 포함하고,
    처리 설비는 또한 효율 특성 정보에 기초하여 이미 작동하고 있는 복수의 서버 컴퓨터 중 하나의 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하도록 구성되는 설비.
  15. 제14항에 있어서, 처리 설비는 또한 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛에 대한 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터의 열 근접성에 기초하여, 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터에 제1 처리 요청을 할당하도록 구성되는 설비.
  16. 제15항에 있어서, 처리 설비는 또한 효율 특성 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 공조 유닛 중 선택된 공조 유닛을 식별하도록 구성되는 설비.
  17. 제14항에 있어서, 처리 설비는 또한 제1 공조 유닛에 대한 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터의 열 근접성에 부분적으로 기초하여 복수의 서버 컴퓨터 중 제1 서버 컴퓨터에 하나 이상의 처리 작업을 할당하도록 구성되고, 제1 공조 유닛으로 하여금 그의 냉각 출력을 감소시키게 하는 설비.
  18. 제14항에 있어서, 처리 설비는 또한
    i) 전체 열 부하 레벨에 대해, 전체 열 부하를 냉각시킬 수 있는 복수의 다른 공조 유닛 조합들보다 적은 에너지를 사용하여 전체 열 부하 레벨을 냉각시킬 수 있는 공조 유닛 조합을 식별하고,
    ii) 식별된 공조 유닛 조합에 대한 서버 컴퓨터들의 열 근접성에 기초하여 서버 컴퓨터들에 처리 작업을 할당하도록 구성되는 설비.
  19. 제18항에 있어서, 처리 설비는 또한 ii)의 완료에 응답하여, 식별된 공조 유닛 조합을 제외한 공조 유닛들을 정지시키도록 구성되는 설비.
  20. 제1항에 있어서, 냉각 출력은 공조 유닛에 대한 입력과 출력 사이의 온도의 변화에 공조 유닛을 통한 공기 유동을 곱하여 나타나는 방법.
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