本發(fā)明涉及計算機領(lǐng)域，具體來說，涉及一種確定集群的節(jié)能策略的方法。

背景技術(shù)：

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的能耗問題日益突出，其不僅增加成本、降低穩(wěn)定性還對環(huán)境造成重大影響。根據(jù)調(diào)查顯示，it設(shè)備能耗最高，約占數(shù)據(jù)中心總能耗的50％左右。因此，服務(wù)器節(jié)能技術(shù)是對數(shù)據(jù)中心進行節(jié)能減排探索中的重要組成部分。此外，集群可以根據(jù)cpu利用率、內(nèi)存利用率、磁盤i/o(input/output，輸入/輸出)利用率及網(wǎng)絡(luò)i/o利用率等負載情況分為計算密集型、密集型、空閑型、其他等。每一種應(yīng)用類型的服務(wù)器都可以采用不同的服務(wù)器節(jié)能技術(shù)，如空閑型服務(wù)器可以設(shè)置為最低功耗策略，使該服務(wù)器在運行時消耗最低功耗。

然而，現(xiàn)有的服務(wù)器負載分析技術(shù)大多數(shù)都是用于實現(xiàn)負載均衡以及負載預(yù)測方面，基本上沒有和服務(wù)器應(yīng)用類型關(guān)聯(lián)應(yīng)用于服務(wù)器節(jié)能領(lǐng)域。

針對相關(guān)技術(shù)中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對相關(guān)技術(shù)中的問題，本發(fā)明提出一種確定集群的節(jié)能策略的方法，其能夠?qū)阂约胺?wù)器根據(jù)負載數(shù)據(jù)與預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)進行相關(guān)度分析，從而提出建議的最佳節(jié)能策略。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種確定集群的節(jié)能策略的方法。

該確定集群的節(jié)能策略的方法包括：

獲取集群的負載利用率；

根據(jù)預(yù)先設(shè)定的周期，將負載利用率切分為若干個切分片段，并將每個切分片段進行位移計算，以獲得若干個位移數(shù)據(jù)；

計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，負載利用率至少包括：cpu利用率、磁盤利用率、內(nèi)存利用率、和網(wǎng)絡(luò)利用率。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，每個切分片段包括多個時間點對應(yīng)的負載利用率。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)包括：

根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)的第一計算公式，計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其中，第一計算公式為：

其中，rxy為第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，n為周期，x為應(yīng)用類型數(shù)據(jù)，y為位移數(shù)據(jù)，i為時間點。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略包括：

根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的應(yīng)用類型，從而確定集群的應(yīng)用類型對應(yīng)的節(jié)能策略，其中，應(yīng)用類型至少包括：計算密集型、密集型、空閑型。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，應(yīng)用類型數(shù)據(jù)包括：計算密集型數(shù)據(jù)、密集型數(shù)據(jù)、空閑型數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括：

根據(jù)負載利用率的第一歷史數(shù)據(jù)，確定集群和最佳節(jié)能策略是否匹配；

在集群和最佳節(jié)能策略匹配的情況下，確定集群運行正常；

在集群和最佳節(jié)能策略不匹配的情況下，發(fā)出報警信號。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，根據(jù)負載利用率的第一歷史數(shù)據(jù)，確定集群和最佳節(jié)能策略是否匹配包括：

獲取集群實際功耗的第二歷史數(shù)據(jù)；

計算第一歷史數(shù)據(jù)和第二歷史數(shù)據(jù)的第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群和最佳節(jié)能策略是否匹配。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，第二歷史數(shù)據(jù)包括多個時間點對應(yīng)的實際功耗數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，計算第一歷史數(shù)據(jù)和第二歷史數(shù)據(jù)的第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)包括：

根據(jù)第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計算公式，計算第一歷史數(shù)據(jù)和第二歷史數(shù)據(jù)的第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其中，第二計算公式為：

其中，r為第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，n為周期，x為第一歷史數(shù)據(jù)，為第一歷史數(shù)據(jù)的平均值，y為第二歷史數(shù)據(jù)，為第二歷史數(shù)據(jù)的平均值，i為時間點。

本發(fā)明的有益技術(shù)效果在于：

本發(fā)明通過獲取集群的負載利用率，隨后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的周期，將負載利用率切分為若干個切分片段，并將每個切分片段進行位移計算，以獲得若干個位移數(shù)據(jù)，最后計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略，從而能夠?qū)阂约胺?wù)器根據(jù)負載數(shù)據(jù)與預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)進行相關(guān)度分析，進而提出建議的最佳節(jié)能策略。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的確定集群的節(jié)能策略的方法的流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的典型的web應(yīng)用服務(wù)器負載趨勢的示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

根據(jù)本發(fā)明的實施例，提供了一種確定集群的節(jié)能策略的方法。

如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的確定集群的節(jié)能策略的方法包括：

步驟s101，獲取集群的負載利用率；

步驟s103，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的周期，將負載利用率切分為若干個切分片段，并將每個切分片段進行位移計算，以獲得若干個位移數(shù)據(jù)；

步驟s105，計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略。

借助于本發(fā)明的技術(shù)方案，通過獲取集群的負載利用率，隨后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的周期，將負載利用率切分為若干個切分片段，并將每個切分片段進行位移計算，以獲得若干個位移數(shù)據(jù)，最后計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略，從而能夠?qū)阂约胺?wù)器根據(jù)負載數(shù)據(jù)與預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)進行相關(guān)度分析，進而提出建議的最佳節(jié)能策略。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，負載利用率至少包括：cpu利用率、磁盤利用率、內(nèi)存利用率、和網(wǎng)絡(luò)利用率。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，每個切分片段包括多個時間點對應(yīng)的負載利用率。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)包括：

根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)的第一計算公式，計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其中，第一計算公式為：

其中，rxy為第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，n為周期，x為應(yīng)用類型數(shù)據(jù)，y為位移數(shù)據(jù)，i為時間點。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略包括：

根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的應(yīng)用類型，從而確定集群的應(yīng)用類型對應(yīng)的節(jié)能策略，其中，應(yīng)用類型至少包括：計算密集型、密集型、空閑型。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，應(yīng)用類型數(shù)據(jù)包括：計算密集型數(shù)據(jù)、密集型數(shù)據(jù)、空閑型數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括：

根據(jù)負載利用率的第一歷史數(shù)據(jù)，確定集群和最佳節(jié)能策略是否匹配；

在集群和最佳節(jié)能策略匹配的情況下，確定集群運行正常；

在集群和最佳節(jié)能策略不匹配的情況下，發(fā)出報警信號。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，根據(jù)負載利用率的第一歷史數(shù)據(jù)，確定集群和最佳節(jié)能策略是否匹配包括：

獲取集群實際功耗的第二歷史數(shù)據(jù)；

計算第一歷史數(shù)據(jù)和第二歷史數(shù)據(jù)的第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群和最佳節(jié)能策略是否匹配。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，第二歷史數(shù)據(jù)包括多個時間點對應(yīng)的實際功耗數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，計算第一歷史數(shù)據(jù)和第二歷史數(shù)據(jù)的第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)包括：

根據(jù)第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計算公式，計算第一歷史數(shù)據(jù)和第二歷史數(shù)據(jù)的第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其中，第二計算公式為：

其中，r為第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，n為周期，x為第一歷史數(shù)據(jù)，為第一歷史數(shù)據(jù)的平均值，y為第二歷史數(shù)據(jù)，為第二歷史數(shù)據(jù)的平均值，i為時間點。

為了更好的描述本發(fā)明的技術(shù)方案，下面通過具體的實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案進行詳細的描述。

集群的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器一般都是作為特定類型服務(wù)器，該中心服務(wù)器上固定的運行某種應(yīng)用程序，此外，還對該中心服務(wù)器的cpu利用率、內(nèi)存利用率、磁盤i/o(input/output，輸入/輸出)利用率及網(wǎng)絡(luò)i/o利用率等負載情況進行統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)，該中心服務(wù)器的某種負載數(shù)據(jù)呈周期性有規(guī)律的波動，例如，某中心服務(wù)器的cpu利用率長期處于100％，而某中心服務(wù)器的負載長期處于0％等。同時，服務(wù)器的負載是指cpu、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等。

此外，集群可以根據(jù)cpu利用率、內(nèi)存利用率、磁盤i/o利用率及網(wǎng)絡(luò)i/o利用率等負載情況進行應(yīng)用類型的分類，具體如下：

計算密集型：服務(wù)器運行需要使用大量的cpu資源，例如高并發(fā)的web/mail服務(wù)器、圖像/視頻處理的服務(wù)器、科學(xué)計算的服務(wù)器等都可被視作計算密集型的應(yīng)用；

io密集型(或密集型)：io密集型的相關(guān)應(yīng)用通常用來處理大量數(shù)據(jù)，其需要大量內(nèi)存和存儲，頻繁的通過磁盤的輸入/輸出操作讀寫數(shù)據(jù)，而對cpu資源的要求則較少，大部分時候cpu都在等待硬盤，例如，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、文件服務(wù)器等；

空閑型：對cpu資源、網(wǎng)絡(luò)資源、磁盤i/o資源等需求量都很低的應(yīng)用類型服務(wù)器；

其他類型：除了計算密集型、io密集型、空閑型以及用戶定義的應(yīng)用類型都默認視為其他類型。

另外，如圖2示出了典型的web應(yīng)用服務(wù)器，其示出了在不同的時間cpu利用率變化規(guī)律，例如，圖2示出了一周內(nèi)周一到周五的cpu利用率，其中，圖2的橫坐標(biāo)代表了時間(單位為小時)，縱坐標(biāo)代表cpu利用率，根據(jù)圖2可以確定，該web應(yīng)用服務(wù)器的cpu利用率在不同時間是不同變化的，例如，該web服務(wù)器在2～6點的cpu利用率趨向于0，同時段其他資源的利用率也較低，即在2～6點，該web服務(wù)器的應(yīng)用類型為空閑型，而該web服務(wù)器在12～20點的cpu利用率較高，即在12～20點，該web服務(wù)器的應(yīng)用類型為計算密集型。

因此，每一種應(yīng)用類型的集群都有其特有的變化趨勢，我們可以根據(jù)實際情況去分析應(yīng)用類型，預(yù)定義一些常用的應(yīng)用類型的數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)能夠判斷集群的應(yīng)用類型，例如，表1-3分別示出了三種應(yīng)用類型數(shù)據(jù)，當(dāng)然可以理解，預(yù)定義的應(yīng)用類型的數(shù)據(jù)可根據(jù)實際需求進行設(shè)置。

表1

上述表1示出了預(yù)定義的計算密集型數(shù)據(jù)，根據(jù)表1可以確定，該計算密集型的集群對cpu資源的需求較高，同時，本領(lǐng)域人員能夠理解，由于cpu和內(nèi)存是相關(guān)聯(lián)的，在集群對cpu的需求較大時，其內(nèi)存的利用率也是較高的，即計算密集型的數(shù)據(jù)在用作計算時，僅參考cpu利用率的數(shù)據(jù)，而無需參考其他數(shù)據(jù)。

表2

上述表2示出了預(yù)定義的密集型數(shù)據(jù)，根據(jù)表2可以確定，該密集型的集群對磁盤的i/o資源的需求較高，同時，本領(lǐng)域人員能夠理解，由于磁盤和內(nèi)存是相關(guān)聯(lián)的，在集群對磁盤的i/o資源的需求較大時，其內(nèi)存利用率也是較高的，即密集型的數(shù)據(jù)在用作計算時，僅參考io利用率的數(shù)據(jù)，而無需參考其他數(shù)據(jù)。此外，應(yīng)當(dāng)理解，表1-3中的io利用率為磁盤的i/o的利用率。

表3

上述表2示出了預(yù)定義的空閑型數(shù)據(jù)，根據(jù)表3可以確定，該空閑型的集群對所有資源的需求均較低，因此，空閑型的數(shù)據(jù)在用作計算時，需參表3中的四項數(shù)據(jù)。

此外，在客戶實際環(huán)境中，首先獲取集群的cpu利用率、內(nèi)存利用率、磁盤i/o利用率及網(wǎng)絡(luò)i/o利用率等負載利用率的相關(guān)數(shù)據(jù)，隨后對獲取的負載利用率的相關(guān)數(shù)據(jù)進行切分，根據(jù)周期特性對負載的相關(guān)數(shù)據(jù)進行切片，以獲取多個單片(或切分片段)，其中，周期的具體數(shù)值可根據(jù)實際需求進行選擇，例如，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該切片周期為24小時，從而切分后的單片為每個小時的負載利用率，隨后對切片后的每個單片進行位移計算以便進行全面的相關(guān)線計算，該位移計算可根據(jù)實際需求進行位移計算公式的選擇，把位移后的數(shù)據(jù)與預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)(如表1和表2所示的數(shù)據(jù))進行第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算。把預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)作為變量x，把用戶時間環(huán)境下負載情況作為變量y，兩個變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)定義為兩個變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商：

其中，rxy為第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，n為周期，x為應(yīng)用類型數(shù)據(jù)，y為位移數(shù)據(jù)，i為時間點，xi、yi分別是指對應(yīng)于每個時間點的負載利用率。此外，第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)rxy的取值范圍是：-1≤r≤+1，正的表示正相關(guān)，負的表示負相關(guān)。

利用第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)判斷相關(guān)關(guān)系的密切程度，通常認為：

表4

上述表4表示了第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)的絕對值和直線相關(guān)程度的關(guān)系，同時表4中的從上往下的相關(guān)程度依次增強。

此外，為了方便說明第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)和直線相關(guān)程度的關(guān)系下面以一個具體的例子進行說明，例如，根據(jù)上述第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計算公式，求得關(guān)于集群的負載利用率和預(yù)定義的計算密集型數(shù)據(jù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為r1，以及關(guān)于集群的負載利用率和預(yù)定義的密集型數(shù)據(jù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為r2，其中，r1＝0.3，r2＝1，根據(jù)表4可以確定，該集群的負載利用率和預(yù)定義的密集型數(shù)據(jù)完全相關(guān)，因此，能夠確定該集群為密集型。此外，可根據(jù)表4中的直線相關(guān)程度，確定集群的應(yīng)用類型或該集群與何種應(yīng)用類型的集群最為接近，從而將對應(yīng)于該集群的應(yīng)用類型的節(jié)能策略選為最佳的節(jié)能策略。

此外，該集群的節(jié)能策略如下：

表5

上述表5示出了集群的應(yīng)用類型和節(jié)能策略的對應(yīng)關(guān)系，例如，空閑型對應(yīng)最小功耗節(jié)能策略，密集型對應(yīng)自動調(diào)整節(jié)能策略，計算密集型對應(yīng)著最大性能節(jié)能策略，而剩余的節(jié)能策略，可根據(jù)實際需求進行選擇。

另外，在集群采用完確定的節(jié)能策略后，還可對該確認的節(jié)能策略進行測試。具體地：

當(dāng)用戶采用節(jié)能測試時，以集群的負載利用率數(shù)據(jù)(如cpu利用率、cpu頻率等)的歷史數(shù)據(jù)為x變量數(shù)據(jù)，以集群實際功耗的歷史數(shù)據(jù)為y變量數(shù)據(jù)，計算第二皮爾遜積差相關(guān)系數(shù)：

其中，r為第二皮爾遜相關(guān)系數(shù)，n為周期，x為負載利用率數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù)，為負載利用率數(shù)據(jù)的的歷史數(shù)據(jù)的平均值，y為集群實際功耗的歷史數(shù)據(jù)，為集群實際功耗的歷史數(shù)據(jù)的平均值，i為時間點。

此外，如果第二皮爾遜積差相關(guān)系數(shù)0.5＜|r|≤1，說明當(dāng)前集群的節(jié)能模式和功率相關(guān)，當(dāng)前集群的的系統(tǒng)運行正常，當(dāng)前集群的節(jié)能模式能夠起到節(jié)能作用；而如果第二皮爾遜積差相關(guān)系數(shù)0＜|r|≤0.5，說明當(dāng)前集群的節(jié)能模式和功率不相關(guān)，當(dāng)前集群的節(jié)能模式能夠不能起到節(jié)能作用，系統(tǒng)會報異常。

綜上所述，借助于本發(fā)明的上述技術(shù)方案，通過獲取集群的負載利用率，隨后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的周期，將負載利用率切分為若干個切分片段，并將每個切分片段進行位移計算，以獲得若干個位移數(shù)據(jù)，最后計算位移數(shù)據(jù)和預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)的第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)第一皮爾遜相關(guān)系數(shù)，確定集群的最佳節(jié)能策略，從而能夠?qū)阂约胺?wù)器根據(jù)負載數(shù)據(jù)與預(yù)定義的應(yīng)用類型數(shù)據(jù)進行相關(guān)度分析，進而提出建議的最佳節(jié)能策略。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。