KR20040088073A - 컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램제품 - Google Patents

컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램제품 Download PDF

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Abstract

다수의 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 방법이 개시된다. 우선 현재의 작업부하 요구량을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수가 결정된다. 다음으로, 현재의 작업부하 요구량을 만족시키도록 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성이 결정된다. 이 열적으로 최적화된 구성에 기초해서 적어도 하나의 컴퓨터 서버가 파워 온되거나 파워 오프된다.

Description

컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품{METHOD FOR MANAGING POWER CONSUMPTION OF MULTIPLE COMPUTER SERVERS}
과도한 전력 소비에 관한 관심은 더 이상 대기권 밖에서 사용되도록 특별히 설계된 컴퓨터 시스템과 같은 특정 컴퓨터 시스템에 한정되는 것이 아니며, 범용 컴퓨터 시스템까지도 관련된다. 특히 전자 상거래 및 웹 호스팅 산업의 분야에서, 오늘날의 높은 작업부하(workload) 요구량을 지원하는 컴퓨터 서버의 성능은 전력 소비 및 열 방사 문제를 처리하는 데 있어서의 컴퓨터 서버의 성능의 한계에 의해 제한된다. 열 방사 문제는 비교적 작은 공간에 밀폐되어 있는 많은 수의 컴퓨터 서버에 영향을 미치고, 전력 소비 문제는 이들 컴퓨터 서버 내의 많은 수의 고성능 프로세서에 영향을 미친다. 예컨대, 전자 상거래 및 웹 호스팅 애플리케이션 용으로 설계된 최신의 복합 컴퓨터 서버는, 수천 제곱 피트의 컴퓨터 점유 공간을 차지하면서 동시에 동작하는 수천개의 컴퓨터 서버로 이루어지며, 각각의 컴퓨터 서버마다 수 와트의 전력을 소비한다.
어떤 애플리케이션에서는, 저 전력 프로세서가 위에 언급한 문제에 대한 간단한 솔루션이 될 수도 있다. 그러나, 새로운 시장-수용가능한 가격-전력-성능 균형(market-acceptable price-power-performance equilibrium)은 아직 컴퓨터 서버 시장에서 구현되고 있지 않고, 사실상 저 전력 프로세서의 성능 한계가 이들의 궁극적인 이러한 시장으로의 진출을 가로막을 수 있다고 표현하는 것이 확실하다. 또한, 프로세서 전력 소비가 많은 비중을 차지하긴 하지만, 컴퓨터 서버에 의해 소비되는 모든 전력을 소비하는 것은 아니다. 메모리 컨트롤러, 어댑터, 디스크 드라이브 및 다른 주변 기기가 컴퓨터 서버의 전력 소비의 많은 부분의 원인이므로 무시할 수 없다.
결론적으로, 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 개선된 방법을 제공하는 것이 바람직하다.
본 발명은 전체적으로 전력 관리에 관한 것이고, 특히 컴퓨터 시스템의 전력 관리에 관한 것이다. 상세하게는 본 발명은 다수의 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 방법에 관한 것이다.
본 발명은 그 바람직한 실시예를 참조로, 단지 예로서 첨부된 도면에 따라서 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예가 구현되는 컴퓨터 서버 풀의 블록도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 이득 기반 알고리즘을 도시한 도면,
도 3은 화요일 오전부터 월요일 밤까지 측정된 예시적인 작업부하를 도시하는 도면,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 어느 컴퓨터 서버를 파워 온시키고, 어느 컴퓨터 서버를 파워 오프시킬지 결정하는 방법의 하이 레벨 논리 흐름도,
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 방법의 하이 레벨 논리 흐름도.
따라서, 본 발명의 제 1 측면은 컴퓨터 서버의 풀(a pool of computer servers)의 전력 소비를 관리하는 방법을 제공하며, 이 방법은 현재의 작업부하 요구량(a current workload demand)을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수를 결정하는 단계와, 이 현재의 작업부하 요구량을 만족시키도록 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 단계와, 열적으로 최적화된 구성에 기초해서 컴퓨터 서버의 풀 중 적어도 하나의 컴퓨터 서버를 파워 온 하거나 파워 오프해서 현재 작업부하 요구량을 만족시키는 단계를 포함한다.
제 2 측면에 따라서, 본 발명은 컴퓨터 서버의 풀의 전력 소비를 관리하기 위해 컴퓨터 사용가능 매체에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하며, 이 컴퓨터 프로그램 제품은 현재의 작업부하 요구량을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수를 결정하는 프로그램 코드 수단과, 이 현재의 작업부하 요구량을 만족시키도록 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 프로그램 코드 수단과, 열적으로 최적화된 구성에 기초해서 컴퓨터 서버의 풀 중 적어도 하나의 컴퓨터 서버를 파워 온 하거나 파워 오프해서 현재 작업부하 요구량을 만족시키는 프로그램 코드 수단을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따라서, 현재의 작업부하 요구량을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수가 결정된다. 다음으로, 현재의 작업부하 요구량을 만족시키는 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성이 결정된다. 적어도 하나의 컴퓨터 서버가 열적으로 최적화된 구성에 기초해서 파워 온되거나 파워 오프된다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예가 구현되는 컴퓨터 서버 풀의 블록도가 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 컴퓨터 서버 풀(10)은 제어 서버(12)에 접속된 컴퓨터 서버의 그룹(11a-11n)을 포함한다. 각각의 컴퓨터 서버(11a-11n)는 작업부하 실행 소자, 작업부하 관리 소자 및 전력 제어 소자를 포함하고 있다. 예컨대 컴퓨터 서버(11a)는 작업부하 실행 소자(16), 작업부하 측정 소자(17) 및 전력 제어 소자(18)를 포함한다. 제어 서버(12)는 부하 밸런싱 인터넷 프로토콜(IP) 스프레이어(sprayer:14) 및 전력 관리 소자(15)를 포함한다. IP 스프레이어(14)는 하나의 IP 어드레스를 "외부 세계(즉, 컴퓨터 서버 풀(10)의 외부)"에 제공하고, "외부 세계"로부터 요청을 컴퓨터 서버(11a-11n) 중 어느 하나로 디스패치해서 컴퓨터 서버(11a-11n) 사이의 부하를 밸런싱시킨다.
도 1의 컴퓨터 서버 풀(10)과 같은, 컴퓨터 서버 풀에서의 전자 상거래 및 웹 서핑 작업부하가 이들을 전력 관리 기술에 매우 적절하게 적용할 수 있게 하는 어떤 특성을 갖고 있다는 것이 관찰되었다. 우선, 전자 상거래 및 웹 서핑 작업부하는 주기적인 동작 특성을 보이고 있으며, 그 최고값은 최소 작업부하 또는 심지어 평균 작업부하보다 상당히 더 높다. 예컨대, 전자 상거래 및 웹 서핑 작업부하의 유동적인 범위는 10배 이내에 있다. 즉 최고 작업부하가 최소 작업부하의 10배가 될 수 있다. 두번째로, 전자 상거래 및 웹 서핑 애플리케이션 유저의 집단 성향(stampede mentality) 때문에, 최소 작업부하에서 최대 작업부하로의 (및 그 반대로의) 전환이 매우 급격하게 이루어질 수 있다. 세번째로, 전자 상거래 및 웹 서핑 작업부하가 거의 동시에 이루어지기 때문에, 비교적 부하 밸런스가 용이하다. 네번째로, 서버 요청이 단기간 존재하므로, 주어진 컴퓨터 서버가 "차단되면(condemned)"(즉, 그로부터의 새로운 작업부하는 보류된다) 그 사용량이 빠르게 저하될 것이고, 새로운 컴퓨터 서버가 온라인 상태가 되면 새로운 작업부하가 용이하게 디스패치되어서 그 사용량이 빠르게 상승할 수 있게 된다.
위에 설명된 작업부하 속성은 각각의 컴퓨터 서버가 컴퓨터 서버 풀의 전체 동작에 최소한의 혼란만을 주면서 파워 온 및 파워 오프될 수 있다(동면 모드(hibernation mode) 혹은 수면 모드와 같은 절전 모드를 포함한다)는 것을 나타낸다. 따라서, 본 발명은 만족되지 않은 요구량과 전력 소비가 모두 최소화될 수 있도록 측정된 작업부하에 기초해서 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 방법을 제공한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따라서,
(1) 정해진 그룹 내의 모든 컴퓨터 서버의 작업부하가 측정된다.
(2) 가까운 장래에 파워 온되거나 파워 오프될 필요가 있는 정해진 그룹 내의 특정 컴퓨터 서버가 결정된다.
(3) 턴 오프될 컴퓨터 서버로부터 부하를 제거하도록 현재의 시스템 및 작업부하 관리 기능이 조정된다.
(4) 현재의 시스템 관리 인터페이스를 사용해서 특정 컴퓨터 서버가 턴 온되거나 턴 오프된다.
컴퓨터 서버의 작업부하는 다음 사용 기준에 기초해서 측정될 수 있다.
i. 프로세서 사용량.
ii. 물리적인 메모리 사용량.
iii. LAN 어댑터 대역폭 사용량.
iv. 하드 디스크 대역폭 사용량.
위에 설명된 사용량 기준은 운영 체제로부터 용이하게 측정될 수 있다. 예컨대, MicrosoftWindows운영 체제의 경우, 내장된 성능 카운터로부터 사용량 기준을 획득할 수 있다. Linux 운영 체제의 경우, 사용량 기준은 /proc 디렉토리 구조로 존재하는 데이터부터 획득될 수 있다.
일단 작업부하가 측정되면, 어느 컴퓨터 서버가 턴온되고, 어느 컴퓨터 서버가 턴오프될지 및 그 시기를 결정하기 위해 전력 관리 방법이 사용된다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따라서, 위에 설명한 전력 관리 방법을 달성하기 위해서 이득 기반 알고리즘, 미리 관찰한 작업부하의 일시적인 특성에 기초한 알고리즘 및자기 튜닝식 이득 기반 알고리즘의 3가지 알고리즘이 고안된다.
I. 이득 기반 알고리즘
도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라서 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 이득 기반 알고리즘이 도시되어 있다. 이득 기반 알고리즘은 도 1의 컴퓨터 서버 풀(10)과 같은 컴퓨터 서버 풀의 작업부하에 대해서, 가까운 장래의 용량 범위(20:capacity envelope)를 산정하려 한다. 컴퓨터 서버 풀의 현재의 용량을 용량 범위(20) 내로 유지하도록 컴퓨터 서버 풀 내의 컴퓨터 서버 중 적어도 하나가 파워 온되거나 파워 오프된다. 예측 시간(projection time)은 컴퓨터 서버를 파워 업해서 컴퓨터 서버를 동작 대기시키는 데 필요한 시간과 같다. 용량 범위(20)의 하한(21:즉, 주어진 현재의 작업부하에 필요한 최소 용량)은 현재의 작업부하를 샘플 기간(25:즉 작업부하 히스토리) 동안 관찰된 최대 샘플-샘플 편차에 기초한 상승분에 합산함으로써 예측된다. 용량 범위(20)의 상한(23:주어진 현재 작업부하에 필요한 최대 용량)은 현재의 작업부하를 샘플 기간(25) 동안 관찰된 최대 샘플-샘플 편차에 기초한 초과분에 합산함으로써 예측된다. 상승분은 최대 샘플-샘플 편차값과 상승 이득의 곱이고, 초과분은 최대 샘플-샘플 편차값과 초과 이득의 곱이다. 현재의 용량이 상한(21)과 하한(23) 사이에 있으면, 어떤 액션도 취할 필요없다. 현재 용량이 하한(21)보다 낮으면, 컴퓨터 서버 풀의 컴퓨터 서버 중 적어도 하나가 파워 온되도록 예정된다. 현재의 용량이 상한(23)보다 크면, 컴퓨터 서버 풀의 컴퓨터 서버 중 적어도 하나가 파워 오프되도록 예정된다.
예컨대, 현재 용량이 1100 작업부하이고, 현재 작업부하가 1000 작업부하이고, 샘플 기간이 20 샘플이고, 상승분 이득이 20%이고, 초과분 이득이 100%라면, 이득 기반 알고리즘은 다음과 같이 수행된다.
(1) 샘플 기간을 선택하고, 선택된 샘플 기간 내의 샘플의 최대 샘플-샘플 편차값(DV)을 계산한다. 예컨대 최소 작업부하 샘플이 10이고, 최대 작업부하 샘플이 210이라면, DV는 210-10=200이다.
(2) 예상되는 용량 범위를 계산한다.
하한=현재의 작업부하+상승분 이득*DV
=1000+20%*200=1040
상한=현재의 작업부하+초과분 이득*DV
=1000+100%*200=1200
(3) 이에 따라 현재의 용량을 조정한다. 현재의 용량이 1100이고, 이는 상한과 하한 사이이므로 어떤 액션도 취할 필요없다. 현재의 용량이 1040미만이라면, 예상되는 용량 범위 내로 현재의 용량을 유지하도록 하나 이상의 컴퓨터 서버가 파워 온할 필요가 있다. 현재의 용량이 1040을 초과하면, 예상되는 용량 범위 내로 현재의 용량을 유지하도록 하나 이상의 컴퓨터 서버가 파워 오프할 필요가 있다.
만약 작업부하가 일정하고, 상한(23)이 하한(21)과 같다면 컴퓨터 서버 풀 내의 컴퓨터 서버는 각각의 샘플 지점에서 교번해서 파워 온되고, 파워 오프될 것이다.
이득 기반 알고리즘의 장점은 에너지 소비량이 모든 컴퓨터 서버가 파워 온 될 때의 에너지 소비량으로 평균화된다는 점 및 전체 통합된 요구량에 대한 달성되지 않은 요구량의 비율로, 0과 1 사이의 값을 획득하도록 적절하게 조정된다는 점이다. 샘플 기간 크기, 상한 이득 및 초과 이득 기반 알고리즘의 성능에 기초가 되므로, 이득은 유저에 의해 정확하게 선택될 필요가 있다.
II. 일시 특성 기반 알고리즘
이득 기반 알고리즘으로는 전체적으로 작업부하에서의 급작스런 스파이크를 설명할 수 없으며, 이는 샘플 기간 동안의 변화에 의해 예측되지 않기 때문이다. 많은 작업부하 스파이크는 매일의 백업과 같은, 매주 혹은 매일의 동작에 기초해서 반복된다. 대부분의 경우에, 이 매주 및 매일 기간을 분명히 하는 것으로 충분할 것이다. 매일 또는 매주가 아닌 기간(epoch)에 대해서는, 자동 상관과 같은 계산이 수행되어서 주기적인 작업부하를 결정하고, 그에 따라서 이런 기간을 정의할 수 있다.
일시 특성에 기초한 알고리즘은 적절한 시간에 이전 기간 동안 작업부하 데이터를 수집하는 것에 기초하며, 이전 기간에 기초해서 미래 기간의 작업부하를 특징 짓고, 이 특징화에 기초해서 파워 온/오프 스케쥴을 설정한다. 이러한 방식은 반복되는 작업부하의 급작스런 서지(surge) 이전에 컴퓨터 서버를 이론적으로(speculatively) 파워 온시키는 이점을 갖는다. 이 알고리즘의 한가지 가능한 구성에서, 1주일(한번의 기간)은 1시간 단위로 증가하는 7 ×24로 분할될 수 있고,그 주에 관찰된 작업부하에 기초해서 1시간 증가분에 필요한 용량이 계산되고, 시스템 용량의 스케쥴이 미리 프로그래밍된다. 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이, 다음 주의 전력 관리 스케쥴을 작성하기 위해서 화요일 오전부터 월요일 밤 사이의 컴퓨터 서버 풀의 작업부하가 측정된다. 도 3에서 작업부하 위에 도시된 실선(30)은 시간당 필요한 용량을 나타낸다. 다음 주에, 일시 특성에 기초한 알고리즘은 급작스런 작업부하 증가 이전에 컴퓨터 서버를 파워 온함으로써 그 용량의 요구량 이전에 특정 범위에 의해 요구되는 용량을 확실하게 사용가능하게 한다. 또한, 작업부하가 시간에 따라 변화하기 때문에, 이 알고리즘은 가장 최근의 작업부하 동작이 수용되도록 작업부하의 특징을 계속해서 다시 파악해야 한다.
일시적인 특징에 기초한 알고리즘에 의해 만들어진 고정된 용량 스케쥴은 이득 기반 알고리즘에 의해 증가되는 순간의 급작스런 상황에 의해서는 무효화될 수 있다. 예컨대, 다음 번 증가에서, 스케쥴에는 일정 용량이 필요하다고 나타나지만, 위에 설명된 바와 같이 이득 기반 알고리즘이 더 많은 용량이 필요하다는 것을 표시하면, 대신에 이득 기반 알고리즘에 의해 표시되는 용량이 대신 사용될 것이다.
일시 특성 기반 알고리즘의 한가지 구현예의 세부 사항이 이하 설명될 것이다. 이 알고리즘은 작업부하 측정 소자(도 1의 작업부하 측정 소자(17)와 같은) 및 전력 제어 소자(도 1의 전력 제어 소자(18)와 같은)와 연계해서 동작한다. 미래 기준을 위해 단기간 알고리즘(즉, 이득 기반 알고리즘)에 의해 수용될 수 없었던 작업부하 스파이크를 검출해서 기록하기 위해서, 작업부하 측정 소자는 한지점부터 다음 지점까지의 사용량의 차이를 측정한다. 이 측정은 사용량 차이가 미리 정한 값보다 큰지 여부를 검출하고, 이에 따라 미래의 기준을 위한 플래그를 설정함으로써 수행된다. 예컨대, 가장 최근의 샘플이 주어진 양만큼(이른바 임계값 상승) 이전 샘플보다 크면, 작업부하 측정 소자는 한번의 샘플 간격을 뺀 한번의 기간에 추가적인 용량이 추가되어야 한다는 것을 나타내는 플래그를 특정 시간에 세팅해야 한다. 한 샘플 간격에서 한번의 기간을 뺀 시간에 추가되도록 스케쥴되는 용량은 최근의 샘플과 다음 최근의 샘플 사이의 차에 따라 달라진다. 가장 최근 샘플이 주어진 양만큼(이른바 임계값 하락) 이전 샘플보다 작으면, 작업부하 측정 소자는 현재의 시간에서 한번의 샘플간격을 뺀 한번의 기간 동안 용량이 제거되어야 한다는 것을 나타내는 플래그를 특정 시간에 설정할 수 있다. 작업부하 측정 소자는 각각의 샘플마다 위에 설명한 특징화를 수행하고, 미래의 기준에 대한 결과를 저장한다.
전력 제어 소자는 이전 기간에서부터의 사용량에 기초해서 다음 샘플 지점의 용량을 조정한다. 각각의 샘플 지점에서, 전력 제어 소자는 과거의 한번의 기간인 시점의 플래그를 시험한다. 플래그가 용량이 추가되거나 제거되어야 한다는 것을 나타내면, 용량 조정 소자가 이를 수행한다. 많은 기간이 존재할 수 있다. 예컨대, 작업 부하가 검출되어서 이용될 수 있는 매일, 매주 및 매달의 반복성을 나타낼 수 있다. 따라서, 전력 제어 소자는 과거의 하루, 일주일 및 가능하다면 한달을 과거에 포함시켜서 시험해서 용량 조정을 결정한다. 샘플링의 규모(granularity)으로 인해서, 모니터링 시스템은 스파이크의 발생을 오판할 수도 있다. 따라서, 주어진 지점에서 정시에 플래그를 계산할 때, 알고리즘은 한 시점에 바로 이어지는 샘플 뿐만 아니라 그 시점 이후의 많은 샘플을 시험하는 것이 통상적이다.
III. 자기 튜닝식 이득 기반 방법
상승분 이득, 초과 이득 및 샘플 히스토리 크기는 3차원 검색 공간을 구성하며, 이는 에너지 소비와 만족되지 않은 요구량의 상대적인 가중치 및 작업부하의 특성에 따라 달라지는 최적의 특성 지수(figure of merit)을 포함하고 있다. 일반적으로, 이러한 검색 공간 내의 이러한 최적의 특성 지수를 찾는 것은 지루한 일이고, 찾는다고 해도 그 분야에서 발생하는 모든 작업부하 및 시스템 관리 정책에 대해 확실하게 실질적이거나 최적인 것은 아니다. 따라서, 자기 튜닝식 이득 기반 방법은 상승분 이득, 초과분 이득 및 샘플 히스토리 크기라는 큰 세트에 대한 작업부하 샘플에 기초해서 에너지 소비 및 만족되지 않은 요구량을 계산하도록 개발된다. 따라서, 이 방법은 주어진 작업부하 동안 이러한 입력값의 세트를 검색해서 이득의 특성을 최적화하는 세팅을 찾는다. 임의의 검색 방법이 사용될 수 있다. 전형적으로, 상태 공간이 작기 때문에 상세 일람이 사용될 수도 있다. 자기 튜닝 접근 방식은 그 분야에서 나타나는 작업부하뿐만 아니라 임의의 주어진 시스템에서 일정 시간 동안 작업부하에 발생하는 변화에도 유동적으로 적용될 수 있다는 이점을 갖는다. 이 알고리즘의 목적은 컴퓨터 서버의 전력 소비가 컴퓨터 서버의 작업부하에 가능한 한 가깝게 하는 것이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라서, 어느 컴퓨터 서버가 파워 온되고, 어느 컴퓨터 서버가 파워 오프될지를 결정하는 방법의 하이 레벨의 로직 흐름도가 도시되어 있다. 블록 40에서 시작하고, 블록 41에서 우선 현재 작업부하 요구량을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버 풀 내의 컴퓨터 서버의 수가 결정된다. 이후에 블록 42에 도시된 바와 같이 컴퓨터 서버 섀시(a chassis)의 열 특성이 획득된다. 각각의 컴퓨터 서버 섀시는 다수의 컴퓨터 서버를 포함할 수 있으며, 핫 스폿, 콜드 스폿과 같은 컴퓨터 서버 섀시의 열 특성이 각각의 컴퓨터 서버 섀시에 포함된 열 센서에 의해 획득될 수 있다. 반대로, 컴퓨터 서버 섀시 내의 각각의 컴퓨터 서버는 각각의 컴퓨터 서버의 열 특성이 추적될 수 있도록 자체 열 센서를 가질 수 있다. 파워 온된(혹은 파워 오프된) 컴퓨터 서버 섀시 내의 각각의 컴퓨터 서버의 상대적인 위치가 블록 43에서 결정된다. 예컨대, 컴퓨터 섀시 내에 10대의 컴퓨터 서버가 일렬로 배치되어 있다면, 컴퓨터 서버 섀시의 좌측 3번째 컴퓨터 서버와 같이 각각의 파워 온된 컴퓨터 서버의 상대적인 위치가 조사된다. 다음으로, 블록 44에서, 컴퓨터 서버 섀시 내의 임의의 불량 냉각 장치가 결정된다. 블록 45에서, 컴퓨터 서버 섀시 내의 냉각 장치의 물리적인 위치가 결정된다. 블록 46에서, 위의 정보에 기초해서 현재의 작업부하를 만족시키도록 파워 온된 서버의 열적으로 최적화된 구성이 계산된다. 마지막으로, 블록 47에서 계산된, 열적으로 최적화된 구성 결과에 기초해서 적어도 하나의 컴퓨터 서버가 파워 온되거나 파워 오프된다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라서, 파워 온된 컴퓨터서버의 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 방법의 하이 레벨 로직 흐름도가 도시된다. 컴퓨터 서버 풀 내에서 사용가능한 컴퓨터 서버의 전체수를 M이라고 가정하고, 현재의 작업부하를 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수를 N이라고 가정한다. 블록 50에서 시작되며, 블록 51에서 각각의 컴퓨터 서버 M에 파워 온될 확률을 제공하는 확률 분포가 생성된다. 예컨대, 각각의 컴퓨터 서버 M에는 1의 확률이 제공될 수 있지만, 팬과 같은 냉각 장치에 인접해서 위치된 이들 컴퓨터 서버에는, 필요할 때 파워 온되는 높은 확률을 가지도록 2 또는 3의 높은 확률이 제공될 것이다. 이후에, 블록 52에서, 가변 카운트가 완전히 파워 온된 컴퓨터 서버의 수로 설정된다. 블록 53에서 카운트가 N미만인지 여부를 결정한다. 카운트가 N미만이라면, 블록 54에서 확률 분포를 사용해서, 컴퓨터 서버는 모든 파워 오프된 컴퓨터 서버로부터 무작위로 선택된다. 이후에 블록 55에서, 선택된 컴퓨터 서버가 파워 온된다.
반대로, 카운트가 N미만이 아니라면, 블록 56에서 카운트가 N보다 큰지에 대한 결정이 행해진다. 카운트가 N보다 크다면, 블록 57에서 확률 분포를 사용해서 컴퓨터 서버가 모든 파워 온된 컴퓨터 서버로부터 무작위로 선택된다. 이후에 블록 58에서 선택된 컴퓨터 서버는 파워 오프된다. 카운트가 N과 같아지면 과정은 종료된다.
설명된 바와 같이, 본 발명은 다수의 컴퓨터 서버의 전력 소비를 관리하는 방법을 제공한다.
본 발명이 완전 기능 컴퓨터 시스템에 대해서 설명되었지만, 당업자는 본 발명의 메커니즘이 다양한 형태의 프로그램 제품으로 배포될 수 있다는 것을 이해할 것이며, 본 발명이 실제로 배포를 수행하는 데 사용되는 신호 저장 매체의 특정 타입에 관계없이 동일하게 적용될 수 있다는 것에 주목하는 것이 중요하다. 신호 저장 매체의 예는 특별히 제한되는 것은 아니지만, 플로피 디스크 또는 CD ROM과 같은 기록 가능 타입 매체 및 아날로그 또는 디지털 통신 링크와 같은 전송 타입 매체를 포함한다.

Claims (8)

  1. 컴퓨터 서버의 풀(a pool of computer servers)의 전력 소비를 관리하는 방법에 있어서,
    현재 작업부하 요구량(a current workload demand)을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수를 결정하는 단계와,
    상기 현재의 작업부하 요구량을 만족시키기 위해 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성(a thermally optimized configuration)을 결정하는 단계와,
    상기 열적으로 최적화된 구성에 기초해서 상기 컴퓨터 서버의 풀 중 적어도 하나의 컴퓨터 서버를 파워 온 혹은 파워 오프시켜서, 상기 현재의 작업부하 요구량을 만족시키는 단계
    를 포함하는 컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 단계는
    상기 컴퓨터 서버의 풀을 둘러싸는 섀시(a chassis)의 열적 특성을 결정하는 단계와,
    상기 컴퓨터 서버의 풀 중 어느 컴퓨터 서버가 현재 파워 온되어 있는지 결정하는 단계를 더 포함하는
    컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 단계는
    상기 컴퓨터 서버의 풀을 둘러싸는 상기 섀시 내의 냉각 장치의 물리적인 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는
    컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 단계는
    불량인 냉각 장치가 존재한다면 그 물리적인 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는
    컴퓨터 서버의 풀의 전력 관리 방법.
  5. 컴퓨터 서버의 풀의 전력 소비를 관리하는 컴퓨터 사용가능 매체에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서,
    현재의 작업부하 요구량을 만족시키는 데 필요한 컴퓨터 서버의 수를 결정하는 프로그램 코드 수단과,
    상기 현재의 작업부하 요구량을 만족시키기 위해 파워 온된 컴퓨터 서버의 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 프로그램 코드 수단과,
    상기 열적으로 최적화된 구성에 기초해서 상기 컴퓨터 서버의 풀 중 적어도 하나의 컴퓨터 서버를 파워 온 혹은 파워 오프시키는 프로그램 코드 수단
    을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 상기 프로그램 코드 수단은
    상기 컴퓨터 서버의 풀을 둘러싸는 섀시의 열적 특성을 결정하는 프로그램 코드 수단과,
    상기 컴퓨터 서버의 풀 중 어느 컴퓨터 서버가 현재 파워 온되어 있는지 결정하는 프로그램 코드 수단을 더 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 프로그램 코드 수단은
    상기 컴퓨터 서버의 풀을 둘러싸는 상기 섀시 내의 냉각 장치의 물리적인 위치를 결정하는 프로그램 코드 수단을 더 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 열적으로 최적화된 구성을 결정하는 프로그램 코드 수단은
    불량인 냉각 장치가 존재한다면 그 물리적인 위치를 결정하는 프로그램 코드 수단을 더 포함하는
    컴퓨터 프로그램 제품.
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