KR20110015597A - 환경 조건들의 적합성에 기초하여 컴퓨팅 서버 부하를 최적으로 할당하는 방법 - Google Patents

환경 조건들의 적합성에 기초하여 컴퓨팅 서버 부하를 최적으로 할당하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 방법은 대응하는 공간에 대한 적어도 하나의 환경 조건 측정치에 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 포함한다. 각각의 공간은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함한다. 공간 정보 값은 컴퓨팅 부하를 수용하는 대응하는 공간의 상대적 적합성에 관한 정보를 포함한다. 방법은 또한 공간 정보 값들에 기초하여 추가적인 컴퓨팅 부하의 할당을 판단하는 단계를 포함한다.

Description

환경 조건들의 적합성에 기초하여 컴퓨팅 서버 부하를 최적으로 할당하는 방법{METHOD TO OPTIMALLY ALLOCATE THE COMPUTING SERVER LOAD BASED ON THE SUITABILITY OF ENVIRONMENTAL CONDITIONS}
본 출원은 2008년 5월 5일자로 출원된 미국 가출원 번호 제61/050,425호, 2008년 5월 5일자로 출원된 미국 가출원 번호 제61/050,429호, 및 2008년 5월 5일자로 출원된 미국 가출원 번호 제61/050,420호의 우선권을 주장하며, 이들 가출원 모두는 본원에 원용된다.
관련 출원들의 상호 참조
본 출원은 2009년 5월 4일자로 제출된 본 출원인과 함께 계류중인 미국 특허 출원 대리인 기록 번호 제2008P08206US01호와 관련되며, 이 관련 출원은 본원에 원용된다.
본 발명은 일반적으로 데이터 처리 센터들에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 데이터 처리 센터의 동작들의 관리에 관한 것이다.
데이터 센터들은 많은 수의 서버 컴퓨터가 위치하는 빌딩들 또는 시설들의 부분들이다. 서버 컴퓨터들의 고밀도 패킹은 국지 영역에서 많은 양의 열을 발생시킨다. 데이터 센터는 서버 컴퓨터 하드웨어의 셧다운 또는 손상을 방지하기 위해 신뢰성 있는 방식으로 냉각되어야 한다. 열 과부하로 인한 서버 컴퓨터들의 셧다운은 상당한 경제적 손실을 유발할 수 있다.
따라서, 데이터 센터들 내에서의 직접 구현을 위해 특수화된 냉각 유닛들이 개발되어 왔다. 이러한 특수화된 냉각 유닛들은 이 분야에서 때때로 컴퓨터 룸 에어 컨디셔닝 유닛("CRAC") 또는 컴퓨터 룸 에어 핸들링 유닛으로 알려져 있다. 본 명세서에서, 에어 컨디셔닝 유닛 또는 CRAC는 데이터 센터에서 냉각을 수행하는 데 사용되는 임의의 디바이스를 포함하는 것으로 이해될 것이다. CRAC들은 빌딩들의 통상의 HVAC 시스템들이 데이터 센터들에서 생성되는 집중된 열을 처리하도록 최적으로 구성되지 않는다는 사실의 결과로서 이용되어 왔다. 따라서, CRAC들은 종종 인간 편의 시스템들에 사용되는 빌딩의 통상의 냉각 유닛들과 관련하여 그러나 그에 더하여 사용된다.
많은 CRAC는 감지된 주변 공기 온도와 같은 팩터들에 기초하여 유닛 출력을 조정하는 간단한 내장 제어들을 구비한다. 일부 예들에서, CRAC들은 특히 빌딩 HVAC 시스템을 제어하거나 포함하는 빌딩 자동화 시스템과 상호작용하는 제어기들을 구비한다.
CRAC들은 여러 개의 서버 컴퓨터를 구비하는 데이터 센터 내에서의 향상된 냉각 능력의 필요에 대한 해결책을 제공하지만, 데이터 센터 내에서의 처리 작업들의 부하 불균형, CRAC 유닛의 기능 불량 또는 비효율, 또는 소정의 서버들 또는 서버들의 그룹들을 냉각하는 능력에 영향을 미치는 데이터 센터 내의 국지적 조건들로 인해 과열의 위험이 있다. 따라서, 데이터 센터 내의 하나 이상의 프로세서의 과열 또는 다른 기능 불량의 위험을 줄이는 것이 바람직하다.
본 발명은 추가적인 처리를 다루기 위해 특별히 적합한 공간에 처리 부하를 할당함으로써 전술한 필요들은 물론, 다른 필요들을 해결한다. 공간 내 온도 및/또는 다른 환경적 조건들 또는 현재 처리 부하에 기초하여 높은 적합성을 갖는 공간을 판단할 수 있다.
제1 실시예는 대응하는 공간의 적어도 하나의 환경적 조건 측정치에 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 포함하는 방법이다. 각각의 공간은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함한다. 공간 정보 값은 처리 부하를 수용하는 대응하는 공간의 상대적 적합성에 관한 정보를 포함한다. 방법은 또한 공간 정보 값에 기초하여 추가적인 컴퓨팅 부하의 할당을 판단하는 단계를 포함한다.
전술한 특징들 및 이익들은 물론, 다른 특징들 및 이익들은 아래의 상세한 설명 및 첨부 도면들을 참조함으로써 이 분야의 통상의 전문가들에게 쉽게 명백해질 것이다.
도 1은 예시적인 데이터 센터 내의 애플리케이션 처리를 조정하도록 구현되는 본 발명의 제1 실시예에 따른 예시적인 구성의 개략 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따라 수행될 수 있는 예시적인 동작들의 세트를 도시한다.
도 3은 도 2의 동작들 중 적어도 하나의 예시적인 실시예를 더 상세히 도시한다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 구성(100)을 나타낸다. 구성(100)은 복수의 서버 컴퓨터(1041, 1042... 10418) 및 복수의 에어 컨디셔닝 유닛(1061, 1062, 1063, 1064)을 포함하는 데이터 센터(102)와 연계하여 사용되는 것으로 도시된다. 구성(100)은 특히 메모리(110) 및 처리 회로(112)를 구비하는 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)을 포함한다. 이 실시예에서, 구성(100)은 처리 회로(112)에 통신 가능하게 접속되는 BAS 요소(120)를 더 포함한다.
서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 각각은 적어도 하나, 통상적으로는 많은 수의 클라이언트 컴퓨터(도시되지 않음)에 애플리케이션 처리 서비스들을 제공하는 컴퓨터들의 세트의 일부이다. 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)은 통상적으로 랙(rack)들 내에 배열되며, 데이터 센터(102)의 공간 전체에 분산된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 서버 컴퓨터들(1041, 1042, 1043, 1044, 1045)은 데이터 센터(102)의 제1 공간(132)의 제1 랙(122) 상에 그룹화될 수 있다. 마찬가지로, 서버 컴퓨터들(1046, 1047, 1048, 1049)은 데이터 센터(102)의 제2 공간(134) 내의 제2 랙(124) 상에 그룹화될 수 있고, 서버 컴퓨터들(10410, 10411, 10412, 10413, 10414)은 데이터 센터(102)의 제3 공간(136)의 제3 랙(126) 상에 그룹화될 수 있으며, 서버 컴퓨터들(10415, 10416, 10417, 10418)은 데이터 센터(102)의 제4 공간(138)의 제4 랙(128) 상에 그룹화될 수 있다.
데이터 센터들은 랙당 더 많은 서버, 단일 공간 내에 위치하는 더 많은 랙 및 더 정의된 공간들을 가질 수 있다는 것을 알 것이다. 즉, 데이터 센터(102)의 기본 구조는 거의 무한한 수의 방식으로 확장(또는 심지어 축소)될 수 있다. 예시적인 실시예와 관련하여 설명되는 원리들은 그러한 다른 크기의 데이터 센터들에 대해 쉽게 확장될 수 있다.
에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 각각은 집합적으로 CRAC으로서 지칭되는 컴퓨터 룸 에어 컨디셔너 또는 컴퓨터 룸 에어 핸들러 유닛이다. 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)은 데이터 센터 내의 공간 또는 고열 생성기인 다른 영역을 특별히 냉각시키는 데 사용되는 임의의 에어 컨디셔닝 유닛일 수도 있다. 그러한 디바이스들은 이 분야에 공지되어 있다. 본 실시예에서, 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 각각은 BAS 요소(120)에 동작 가능하게 결합되며, 따라서 BAS 요소(120)는 에어 컨디셔닝 유닛(106n)의 동작들에 대한 제어의 적어도 일부 분량을 수행할 수 있다. 예를 들어, 에어 컨디셔닝 유닛(106n)이 내장형 온도 감지 및 제어를 갖는 경우, BAS 요소(120)는 온/오프 국지적 제어를 무시하고, 및/또는 에어 컨디셔닝 유닛(106n)에 설정 포인트를 제공하도록 동작 가능하게 접속될 수 있다. 다른 에어 컨디셔닝 유닛들이 직접 외부 제어를 위해 구성될 수도 있다. 여하튼, BAS 요소(120)는 바람직하게도 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064) 각각의 전반적인 관리 및/또는 제어를 제공하도록 동작 가능하게 접속된다.
여기에 설명되는 실시예에서, 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)은 공간들(132, 134, 136, 138)을 각각 냉각하도록 동작한다. 이 분야에서는, 다양한 공간들이 물리적으로 벽으로 둘러싸이지 않은 경우에도 상이한 공간들 상에 상이한 에어 컨디셔닝 유닛들의 냉각 능력들을 집중시키도록 데이터 센터 내에 에어 컨디셔닝 장비를 배치하는 것으로 알려져 있다. 예를 들어, 더운 통로들 및 서늘한 통로들을 형성하도록 에어 컨디셔닝 유닛들을 배열하며, 에어 컨디셔닝 유닛들은 특히 각각의 서늘한 통로들과 관련되는 것으로 알려져 있다.
BAS 요소(120)는 HVAC 시스템 등과 같은 빌딩 자동화 시스템과 통신하고 그 안에서 동작하도록 구성되는 하나 이상의 디바이스이다. 그러한 시스템들은 이 분야에 공지되어 있으며, 지멘스 빌딩 테크놀로지스사로부터 입수 가능한 APOGEE(상표) 시스템의 일반 아키텍처를 가질 수 있다. BAS 요소(120)는 적어도 하나의 처리 회로(140) 및 메모리(142)를 포함한다. BAS 요소(120)는 적절하게도 일리노이, 버팔로 그로브의 지멘스 빌딩 테크놀로지스사로부터 입수 가능한 INSIGHT(상표) 워크스테이션과 같은 BAS 내의 관리 워크스테이션의 형태를 취할 수 있다. 대안으로서, BAS 요소(120)는 적절하게도 지멘스 빌딩 테크놀로지스사로부터 또한 입수 가능한 PXC 모듈러 필드 제어기와 같은 구성 가능 필드 제어기일 수 있다. 일반적으로, 처리 회로(140)는 다른 회로들을 통해 다른 제어기들과 같은 다른 BAS 디바이스들과 또는 센서들 및 액추에이터들과도 BAS 데이터(설정 포인트, 센서 값 및 명령 등)를 통신하도록 구성된다. BAS 요소(120)는 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 제어 요소들과 통신하는 데 필요할 수 있는 특수 디지털 또는 아날로그 I/O 디바이스들을 더 포함할 수 있다. 본 실시예에서, BAS 요소(120)는 컴퓨터 서버 관리 시스템(108), 특히 처리 회로(112)와 정보를 통신하도록 더 동작 가능하게 접속된다. 이 때문에, BAS 시스템을 위해 구성되는 BAS 요소(120)와, 통상적으로는 BAS 시스템과의 통신을 위해 셋업되지 않는 컴퓨터 서버 관리 시스템(108) 사이에 적절한 데이터 인터페이스가 제공된다.
여기에 설명되는 실시예에서, BAS 요소(120)는 데이터 센터(102) 내의, 특히 공간들(132, 134, 136, 138) 내의 환경 조건들을 모니터링하도록 구성된다. 이 때문에, BAS 요소(120)는 제1 공간(132) 내에 위치하는 하나 이상의 환경 센서(1181), 제2 공간(134) 내에 위치하는 하나 이상의 환경 센서(1182), 제3 공간(136) 내에 위치하는 하나 이상의 환경 센서(1183) 및 제4 공간(138) 내에 위치하는 하나 이상의 환경 센서(1184)에 동작 가능하게 결합된다.
하나 이상의 센서(1181 내지 1184)의 각각은 적어도 하나의 온도 센서는 물론, 옵션으로서 습도, 공기 흐름 및/또는 압력 센서들도 포함할 수 있다. 센서들(1181 내지 1184)은 공간들(132, 134, 136, 138) 내의 환경 조건들에 관한 정보를 BAS 요소(120)에 제공하도록 구성된다. 그러한 정보는 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 동작을 제어하는 것은 물론, 후술하는 바와 같이, 공간들(132, 134, 136, 138) 내의 서버 컴퓨터들에 의한 추가적인 처리에 대한 공간들의 적합성을 판단하는 데에도 사용될 수 있다.
컴퓨터 서버 관리 시스템(108)은 일반적으로 복수의 서버 컴퓨터(1041 내지 10418)의 사용을 조정하도록 구성되는 컴퓨팅 시스템이다. 그러한 디바이스들은 널리 공지되어 있다. 서버 사용을 조정하기 위하여, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 처리 회로(112)는 가상화 소프트웨어(114)를 실행한다. 가상화 소프트웨어(114)는, 이 분야에 공지된 바와 같이, 달리 적절히 구성되는 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 예를 들어 데이터 센터 내의 복수의 서버 컴퓨터 사이의 애플리케이션 프로세스들의 할당을 관리하는 소프트웨어이다.
본 발명의 이러한 실시예를 따라, 처리 회로(112)는 공간들(132, 134, 136, 138)의 적합성의 정도에 기초하여 서버 컴퓨터들(1041,1042 등) 사이에서 애플리케이션 프로세스들을 할당하는 데에 가상화 소프트웨어(114)를 사용하도록 더 구성된다. 이 때문에, 메모리(110)는 복수의 공간(132, 134, 136, 138)의 각각에 대한 공간 정보 값을 저장한다. 공간 정보 값은 컴퓨팅 부하를 수용하는 대응하는 공간의 상대적 적합성에 관한 정보를 포함한다. 공간의 상대적 적합성은 대응 공간에 대한 적어도 하나의 환경 조건 측정치는 물론, 다른 팩터들에 기초하여 결정될 수 있다. 공간 정보 값들 및/또는 적합성 등급들의 생성에 관한 추가 정보는 도 2 및 3과 관련하여 아래에 더 설명된다.
도 1을 다시 참조하면, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)은 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)이 위치하는 공간의 상대적 적합성에 부분적으로 기초하여 복수의 서버 컴퓨터(1041 내지 10418) 중 하나에 하나 이상의 처리 작업을 (가상화 소프트웨어를 통해) 할당하도록 구성된다.
구체적으로, 애플리케이션이 서버 컴퓨터(104n)에 할당될 때, 애플리케이션의 실행은 서버 컴퓨터(104n)가 열 에너지를 생성하게 한다. 처리 회로(112)는 처리 작업들을 실행하는 서버 컴퓨터들(104)에 의해 생성되는 열이 추가적인 컴퓨팅 및 열 부하를 수용할 수 있는 환경(및 다른 팩터들) 조건을 갖는 공간에 분산되도록 처리 작업들을 할당한다.
이 때문에, 서버 컴퓨터들(1041 내지 1045)은 공간(132) 내에 열을 생성하고, 서버 컴퓨터들(1046 내지 1049)은 공간(134) 내에 열을 생성하고, 컴퓨터들(10410 내지 10414)은 공간(136) 내에 열을 생성하며, 컴퓨터들(10415 내지 10418)은 공간(138) 내에 열을 생성한다는 것을 알 것이다. 특정 공간 내의 서버들이 과다하게 사용되는 경우, 그리고/또는 하나 이상의 공간 내의 온도가 특히 높고, 그리고/또는 온도를 낮추기 어려운 경우, 그러한 공간은 다른 공간들에 비해 추가 연산 활동에 덜 적합할 것이다(즉, 더 낮은 상대적 적합성을 갖는다).
따라서, 처리 회로(112)는 상대적으로 높은 적합성 지수를 갖는 공간들 내의 서버 컴퓨터들(104)에 대한 컴퓨팅 부하의 할당을 선호함으로써 처리 작업들을 할당한다.
예를 들어, 100개의 애플리케이션이 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)에 할당되어야 하는 상황을 고려한다. 종래 기술에서, 애플리케이션들을 할당하는 한가지 방법은 간단히 프로세서들의 각각에 실질적으로 동일한 수의 애플리케이션들을 할당하는 것일 수 있으며, 따라서 이 예에서 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 각각은 100개의 애플리케이션 중 5개 또는 6개의 애플리케이션을 가질 것이다. 대안으로, 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 각각의 분주함을 대략 동일하게 유지하려는 시도에 기초하여 할당할 수 있다. 따라서, 특정 서버 컴퓨터(104n)가 특히 연산적으로 집약적인 다수의 작업을 갖는 경우, 이 컴퓨터는 더 적은 전체 애플리케이션들을 가질 수 있다. 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 컴퓨팅 속도 및 효율도 고려될 수 있다. 여하튼, 종래 기술의 할당은 컴퓨팅 부하를 균일하게 분산시키려고 시도한다.
그러나, 그러한 종래 기술에 따른 할당은 특정 공간(136) 내에 열 스트레스를 생성하여, 다른 공간(132)이 냉각되고 있는 동안에 아마도 계획되지 않은 셧다운 또는 적어도 알람 조건을 유발하는 경우가 있을 수 있다. 그러한 경우에는, 추가 애플리케이션들을 갖는 서버 컴퓨터들의 세트의 일부(1041 내지 1045)에 더 많은 부하를 주고, 서버 컴퓨터들(10410 내지 10414)에 더 적은 부하를 주는 것이 유리하다. 이러한 할당은 더 많은 열을 더 차가운 공간(132)에 분산시키고, 더 적은 열을 더 뜨거운 공간(136)에 분산시킨다.
따라서, 처리 회로(112)는 공간들(132, 134, 136, 138) 각각에 대한 공간 정보 값(및 그의 적합성 지수)에 기초하여 적어도 일부 프로세스들의 할당을 결정한다.
도 1의 일반 동작에서, 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)은 도시되지 않은 클라이언트 컴퓨터들에 애플리케이션 처리를 제공한다. 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)은 클라이언트들로부터의 애플리케이션 요청들을 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 중 하나 이상에 할당하도록 동작한다. 애플리케이션 요청들이 서버 컴퓨터(104n)에 할당되면, 이어서 서버 컴퓨터(104n)는 애플리케이션을 실행한다.
각각의 서버 컴퓨터(104n)가 애플리케이션들을 실행함에 따라, 서버 컴퓨터의 마이크로프로세서(및 다른 회로)는 열을 생성하여, 서버 컴퓨터(104n) 주위의 공간을 가열하는데 이바지한다. 따라서, 이 예에서, 서버 컴퓨터들(1041 내지 1045)의 연산 동작들은 공간(132) 내에 열을 생성하는 데 이바지하고, 서버 컴퓨터들(1046 내지 1049)의 연산 동작들은 공간(134) 내에 열을 생성하는 데 이바지하고, 서버 컴퓨터들(10410 내지 10414)의 연산 동작들은 공간(136) 내에 열을 생성하는 데 이바지하며, 서버 컴퓨터(10415 내지 10418)의 연산 동작들은 공간(138) 내에 열을 생성하는 데 이바지한다.
과다한 열은 회로를 손상시킬 수 있으므로, 데이터 센터(102) 내에서는 냉각이 필요하다. 이 예에서, 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)은 각각 공간들(132, 134, 136, 138)을 냉각하도록 동작한다. 각각의 에어 컨디셔닝 유닛(1061, 1062, 1063, 1064)은 그의 각각의 국지적 공간을 미리결정된 설정 포인트 온도로 냉각하도록 적절히 동작할 수 있다. 이 실시예에서, BAS 요소(120)는 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 각각에 설정 포인트 온도를 제공할 수 있으며, 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 동작의 적어도 일부 양태들을 더 제어할 수 있다.
센서들(1181 내지 1184)은 각각의 공간(132 내지 138)에 대한 온도 측정치들 및 옵션으로서 다른 환경 데이터를 BAS 요소(120)에 제공하도록 동작한다. 이러한 측정 정보는 일부 예들에서 에어 컨디셔닝 유닛들(1061, 1062, 1063, 1064)의 제어를 돕는 데 사용된다. 본 발명의 적어도 일부 실시예들에 따르면, 그러한 측정 정보는 공간 정보 값(예컨대, 적합성 지수 값)을 생성하는 데에도 사용된다.
공간 정보 값과 관련하여, BAS 요소(120)는 센서들(1181 내지 1184)로부터 수신된 환경 센서 데이터를 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 처리 회로(112)에 제공한다. 처리 회로(112)는 공간들(132, 134, 136, 138)에 관한 수신된 환경 센서 데이터는 물론, 다른 정보를 이용하여 적합성 지수를 생성한다. 처리 회로(112)가 적합성 지수를 생성하는 데 사용할 수 있는 다른 정보는 각각의 공간(132, 134, 136, 138) 내의 서버 컴퓨터들의 부하(및 예상 부하)를 포함한다.
따라서, 여하튼 처리 회로(112)는 이 경우에서는 공간들(132, 134, 136, 138)의 각각에 대해 적어도 환경 정보에 기초하여 계산된 적합성 지수를 포함하는 공간 정보 값을 생성한다. 처리 회로(112)는 메모리(110)에 공간들(132, 134, 136, 138)에 대한 적합성 지수를 저장한다.
처리 회로(112)는 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 각각이 위치하는 공간(132, 134, 136, 138)의 식별도 메모리(110)에 저장하고 있다.
본 실시예에서, 처리 회로(112)는 처리 작업들(애플리케이션들)을 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)에 그들의 대응하는 공간들(132, 134, 136, 138)의 적합성 지수에 적어도 부분적으로 기초하여 할당한다. 많은 양의 애플리케이션들이 서버들에 할당되어야 하는 경우, 바람직하게 처리 회로(112)는 더 높은 적합성 지수를 갖는 공간들에는 더 많은 애플리케이션을, 더 낮은 적합성 지수를 갖는 공간들에는 더 적은 애플리케이션을 할당한다. 결과적으로, 애플리케이션들은 추가적인 연산 작업들로부터 초래되는 추가적인 열 부하를 수용하기에 더 적합한 환경에 위치하는 서버 컴퓨터들로 더 많이 라우팅된다.
도 2는 전술한 처리 작업들의 공간 적합성 기반 할당을 수행하기 위해 처리 회로(112)에 의해 수행될 수 있는 동작들의 예시적인 세트를 나타낸다. 이들 단계의 일부는 BAS 요소(120)의, 또는 그외의 일부 BAS 디바이스의 처리 회로(140)에 의해 택일적으로 수행될 수 있다는 점에 유의한다.
도 2를 참조하면, 단계 205에서 처리 회로(112)는 정의된 공간들(132, 134, 136, 138) 중 하나와의 각각의 서버 컴퓨터(104n)의 연관성을 취득하거나 생성한다. 전술한 바와 같이, 이 예에서 공간들(132, 134, 136, 138) 각각은 단일의 각각의 랙(122, 124, 126, 128) 및 단일의 각각의 에어 컨디셔닝 유닛(1061, 1062, 1063, 1064)에 직접 대응한다. 그러나, 단일 공간에 (다수의 컴퓨터를 각각 구비하는) 다수의 랙이 위치할 수 있다는 것을 알 것이다. 대안으로서(그리고 바람직하게는), 각각의 랙은 다수의 "공간"으로 세분될 수 있다. 이 때문에, 미국 출원 번호 제1867-0006호에서 논의된 바와 같은 무선 센서 모듈들의 출현과 더불어, 다수의 무선 센서가 단일 서버 랙의 상이한 위치들 상에 쉽게 구현될 수 있다. 결과적으로, 특정 서버들과 관련된 국지적인 뜨거운 장소들 또는 차가운 장소들을 찾는 데 더 도움이 되는 과립형(granular) 환경 데이터가 얻어질 수 있다. 마찬가지로, 단일 공간이 단일 에어 컨디셔닝 유닛과 관련될 필요가 없다.
사실상, 데이터 센터 내의 공간들의 의미 있는 정의에서의 가장 중요한 영향은 센서들 및/또는 서버 컴퓨터들의 수 및 배치이다. 이 때문에, 공간이 적어도 하나의 서버 컴퓨터에 의해 정의될 수 있고, 이용 가능한 공간 고유 환경 정보를 갖는 한, 그러한 공간에 대한 적합성 지수가 유리하게 생성될 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부 실시예들은 각각의 서버 랙 상의 적어도 4개의 온도 센서의 배치를 고려한다. 이 경우, 각각의 랙에 대해 적어도 4개의 공간이 정의될 수 있다. 센서들 간의 보간(interpolation)을 이용하여, 하나 이상의 추가 공간이 정의될 수도 있다.
그러나, 공간들이 어떻게 정의되는지에 관계없이, 처리 회로(112)는 정의된 공간들 중 하나에 대한 각각의 서버 컴퓨터의 연관성을 취득한다. 도 1의 예시적인 실시예에서, 처리 회로(112)는 서버 컴퓨터들(1041, 1042, 1043, 1044, 1045)과 데이터 센터(102)의 제1 공간(132), 서버 컴퓨터들(1046, 1047, 1048, 1049)과 제2 공간(134), 서버 컴퓨터들(10410, 10411, 10412, 10413, 10414)과 제3 공간(136) 및 서버 컴퓨터들(10415, 10416, 10417, 10418)과 제4 공간(138)을 연관시킨다.
처리 회로(112)는 정의된 공간들에 대한 서버들의 연관성을 사용자 입력을 통해 직접적으로 또는 BAS 요소(120)를 통해 간접적으로 적절히 취득할 수 있다. 사용자 입력은 데이터 센터(102) 내의 한 세트의 좌표들과 관련된 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418)의 레이아웃을 식별한다. 처리 회로(112)(및/또는 BAS 요소(120))는 센서들(1181 내지 1184)은 물론, 에어 컨디셔닝 유닛들(1061 내지 1064)을 정의된 공간들(132, 134, 136, 138)과 더 연관시킬 수 있다.
이어서, 단계 210에서, 처리 회로(112)는 각각의 공간(132, 134, 136, 138)에 대한 공간 정보 값을 생성한다. 공간 정보 값은 공간에 대한 적합성 지수를 포함한다. 적합성 지수는 온도 및 바람직하게는 공간 내의 서버 컴퓨터들의 부하의 지시, 공간 내에 이용 가능한 서버 컴퓨터들이 존재하는지의 지시, 및 공간 내에서 도 3과 관련하여 아래에 더 상세히 설명된다. 아래의 표 1은 튜브 형태의 공간들(132, 134, 136, 138)에 대한 예시적인 공간 정보 값들을 제공한다.
공간 가용성 적합성
132 예 30
134 예 90
136 아니오 0
138 예 100
이어서, 단계 215에서 처리 회로(112)는 공간 정보 값에 기초하여 서버 컴퓨터들(1041 내지 10418) 중에서 선택하여 애플리케이션들을 할당한다. 예를 들어, 처리 회로(112)는 가장 높은 적합성 지수를 갖는 공간 내의 서버 컴퓨터들에 하나 또는 수개의 애플리케이션을 적절히 할당할 수 있다. 위의 표 1의 예에서, 처리 회로(112)는 공간(138) 내의 서버에 새로운 애플리케이션을 할당할 것이다. 공간(138)의 경우와 같이, 선택된 공간 내에 다수의 이용 가능한 서버가 존재하는 경우, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 가상화 소프트웨어(114)는 애플리케이션(들)이 할당되어야 하는 결정된 적절한 공간 내의 특정 서버(들)를 적절히 식별할 수 있다. 정의된 공간 내에서 과립형 온도 측정들이 이용 가능한 경우, 처리 회로(112)는 낮은 국지적 온도를 나타내는 센서에 가장 가까운 서버에 새로운 애플리케이션을 할당하려고 시도할 수 있다.
한편, 많은 수의 애플리케이션이 할당되어야 하는 경우, 처리 회로는 공간들의 적합성 지수에 비례하는 방식으로 애플리케이션들을 공간들에 할당할 수 있다. 따라서, 표 1의 예를 참조하면, 100개의 애플리케이션이 할당되어야 하는 경우, 처리 회로(112)는 공간(132) 내의 서버 컴퓨터들(1041 내지 1045)에 30/220 또는 14개의 애플리케이션을 적절히 할당하고, 공간(134) 내의 서버 컴퓨터들(1046 내지 1049)에 90/220 또는 41개의 애플리케이션을 할당하고, 공간(136) 내의 서버 컴퓨터들(10410 내지 10414)에 100/220 또는 45개의 애플리케이션을 할당할 수 있다. 위와 유사하게, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 가상화 소프트웨어는 식별된 애플리케이션(들)이 할당되어야 하는 결정된 공간 내의 특정 서버(들)를 적절히 식별할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 컴퓨터 서버 관리 시스템(108)의 가상화 소프트웨어는 14개의 애플리케이션이 서버 컴퓨터들(1041, 1042, 1043, 1044, 1045 등) 사이에 어떻게 분할되어야 하는지를 식별할 것이다.
따라서, 도 2의 동작들은 처리 회로(112)가 어떻게 데이터 센터 내의 정의된 공간들에 대한 적합성 지수 정보를 취득하고, 적합성 지수 정보를 이용하여 그러한 공간들 내에 위치하는 서버 컴퓨터들에 애플리케이션 작업들을 할당할지를 보여준다. 이러한 프로세스를 이용하여, 컴퓨팅 부하는 새로운 열 부하를 처리하기 위한 최상의 조건들을 갖는 위치들 내의 서버들로 유리하게 지향된다.
도 3은 데이터 센터 내의 각각의 정의된 공간에 대한 적합성 지수를 생성하는 데 사용될 수 있는 예시적인 단계들의 세트를 나타낸다. 도 3의 단계들은 주기적으로, 예를 들면 [[날마다, 시간마다 또는 분마다]] 수행되어야 한다.
단계 305에서, 처리 회로(112)는 BAS 요소(120)로부터 주어진 공간에 대한 센서 값들을 취득한다. 이어서, BAS 요소(120)는 무선 또는 유선 빌딩 자동화 시스템 데이터 네트워크를 통해 센서들(1181 내지 1184)로부터 센서 값을 수신한다. 여기에 설명되는 실시예에서, 통상적으로 센서 값들은 대응 공간에 대한 온도 정보를 적어도 포함할 것이다. BAS 요소(120) 또는 다른 디바이스는 센서 값들을 처리 회로(112)로 제공하기 전에 센서 값들을 변경, 필터링, 평균 또는 달리 처리할 수 있다는 것을 알 것이다.
단계 310에서, 처리 회로(112)는 선택된 공간 내의 서버 컴퓨터들에 대한 실제 및 예상 부하들을 취득한다. 실제 부하 데이터는 서버 컴퓨터들 자체로부터 쉽게 이용 가능하다. 예상 부하 데이터는 [어떻게, 예시로] 이용 가능할 수 있다.
단계 315에서, 처리 회로(112)는 단계 305 및 310에서 취득한 정보에 기초하여 공간에 대한 적합성 지수를 계산한다. 이 실시예에서, 적합성 지수는 측정된 온도, 계산된 서버 부하 비율, 예상 서버 부하, 사전 냉각 상태 및 다른 환경 조건들(압력, 습도, 공기 흐름)의 함수이다. 다른 구현들에서는 이 분야의 통상의 기술자들에 의해 더 많거나 적은 팩터들이 고려될 수 있다.
측정된 온도와 관련하여, 적합성 지수는 공간 내의 측정된 온도(들)의 함수로서 역으로 증가한다. 예컨대, 모든 다른 것들이 동일한 경우, 가장 차가운 공간 내의 서버 컴퓨터들에 새로운 애플리케이션들을 할당하는 것이 바람직하다.
서버 부하 비율과 관련하여, 적합성 지수는 또한 공간 내의 서버 컴퓨터들의 현재 부하의 함수로서 역으로 증가한다. 모든 것들(온도 등)이 동일한 경우, 서버 컴퓨터들 모두(또는 대부분)가 바빠서 이용 가능하지 않은 곳에 애플리케이션을 할당하려는 시도를 피하는 것이 바람직하다.
예상 서버 부하와 관련하여, 적합성 지수는 공간 내의 예상 서버 부하의 함수로서 역으로 증가한다. 정의된 공간 내의 서버가 다른 서버들로 쉽게 이전될 수 없는 높은 부하를 갖는 것으로 예상되는 경우, 그 공간 내의 서버들에 다른 새로운 애플리케이션들을 할당함으로써 발생할 수 있는 과다한 열을 피하는 것이 유리할 수 있다.
사전 냉각과 관련하여, 적합성 지수는 사전 냉각 상태의 함수로서 증가한다. 사전 냉각 상태는 들어오는 무거운 처리 부하를 예상하여 특정 공간이 사전 냉각되고 있는 상태이다. 공간이 사전 냉각되고 있는 경우, 그 공간 내의 서버들에 추가적인 컴퓨팅 부하를 할당하는 것이 유리하다.
다른 환경 측정치들(습도 등)과 관련하여, 적합성 지수는 그러한 값들이 최적치를 향할 때 증가하고, 그러한 값들이 수용 불가한 조건들을 향할 때 감소한다. 명료하게, 임의의 수용 불가(즉, 알람) 조건들은 다른 팩터들과 무관하게 적합성 지수를 0으로 떨어뜨릴 수 있다.
공간에 대한 적합성 지수가 계산되면, 처리 회로(112)는 단계 320으로 진행한다. 단계 320에서, 처리 회로(112)는 적합성 지수가 알람 조건을 가리키는지를 판정한다. 예를 들어, 0의 적합성 지수는 알람 조건으로서 취급될 수 있다. 알람 조건이 검출되면, 단계 325에서 처리 회로(112)는 이메일, 텍스트 메시징 또는 페이징을 통해 알람을 시각 디스플레이로 또는 기술자의 휴대용 무선 디바이스로 시그널링한다. 단계 325 후에, 처리 회로(112)는 단계 305로 복귀하여, 다른 공간에 대한 적합성 지수의 계산들을 시작한다. 유사하게, 단계 320에서 알람 조건이 검출되지 않은 경우, 처리 회로(112)는 단계 305로 직접 복귀한다.

Claims (14)

  1. a) 대응하는 공간에 대한 적어도 하나의 환경 조건 측정치에 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계 - 각각의 공간은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들을 포함하고, 상기 공간 정보 값은 컴퓨팅 부하를 수용하는 대응하는 공간의 상대적 적합성에 관한 정보를 포함함 -, 및
    b) 상기 공간 정보 값들에 기초하여 추가적인 컴퓨팅 부하의 할당을 판단하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 공간들 각각 내에 배치된 센서로부터 적어도 하나의 센서 측정치를 취득하는 단계를 더 포함하고,
    각각의 공간에 대한 상기 적어도 하나의 환경 조건 측정치는 상기 공간에 대한 상기 적어도 하나의 센서 측정치에 기초하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    단계 a)는 각각의 공간에 있는 상기 컴퓨팅 디바이스들에 관한 컴퓨팅 부하 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    단계 b)는 제1 컴퓨팅 디바이스가 위치한 제1 공간의 상대적 적합성에 관한 정보 및 다른 공간들의 상대적 적합성에 관한 정보의 평가에 기초하여 복수의 컴퓨팅 디바이스들로부터 추가적인 컴퓨팅 부하를 처리하기 위한 제1 컴퓨팅 디바이스를 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    복수의 컴퓨터 디바이스들 각각과 상기 복수의 공간들 중 선택된 공간 사이의 연관성을 식별하는 데이터를 취득하는 단계를 더 포함하고,
    단계 b)는 상기 복수의 공간들의 제1 공간 및 다른 공간의 공간 정보 값들에 기초하여 제1 공간과 연관된 컴퓨팅 디바이스들에 상기 추가적인 컴퓨팅 부하를 할당함으로써 상기 추가적인 컴퓨팅 부하의 할당을 판단하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    단계 b)는
    i) 더 높은 상대적 적합성을 나타내는 공간 정보 값들을 구비하는 하나 이상의 공간들과 연관된 컴퓨팅 디바이스들에 더 많은 컴퓨팅 부하를 할당하는 단계; 및
    ii) 더 낮은 상대적 적합성을 나타내는 공간 정보 값들을 구비하는 하나 이상의 공간들과 연관된 컴퓨팅 디바이스들에 더 적은 컴퓨팅 부하를 할당하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    c) 새로운 환경 정보에 기초하여 후속 시간에서 업데이트된 공간 정보 값을 제공하는 단계; 및
    d) 상기 공간 정보 값들에 기초하여 적어도 일부 컴퓨팅 부하의 재할당을 판단하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 재할당을 판단하는 단계는 제1 공간의 제1 컴퓨팅 디바이스로부터 제2 공간의 제2 컴퓨팅 디바이스로 프로세스를 이동시키는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    단계 a)는 적어도 대응하는 공간에 대한 온도 측정 값에 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    단계 a)는 대응하는 공간에 대한 습도 측정 값, 대응하는 공간에 대한 공기 흐름 측정 값, 및 대응하는 공간에 대한 압력 측정 값으로 이루어진 그룹 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    단계 a)는 대응하는 공간 내에 위치하는 컴퓨팅 디바이스들의 현재 컴퓨팅 부하 값에 부분적으로 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    단계 a)는 대응하는 공간 내에 위치하는 컴퓨팅 디바이스들의 예상 컴퓨팅 부하 값에 부분적으로 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    단계 a)는 대응하는 공간 내에 위치하는 컴퓨팅 디바이스들의 예상 컴퓨팅 부하 값에 부분적으로 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    단계 a)는 대응하는 공간 내에 위치하는 컴퓨팅 디바이스들의 예상 컴퓨팅 부하 값에 부분적으로 기초하여 복수의 공간들 각각에 대한 공간 정보 값을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
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