[发明专利]服务器运行功耗管理方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本方案涉及基架运维，提供一种服务器运行功耗管理方法、装置及存储介质，方法包括：将数据中心的服务器按照相同品牌、相同配置进行分类；采集同一类服务器的实际功耗值，建立实际功耗负载关系表，同一类服务器的实际功耗采用以下方式计算，估值功耗＝机柜实际功耗/机柜服务器个数，其中，机柜上安装的都是同一类服务器，根据同一类服务器的估值功耗或月平均实际功耗或当季平均实际功耗，结合机柜额定功耗，形成机柜配置服务器方案。本发明通过监测机柜内服务器的实际功耗，并以服务器的实际功耗为依据来配置机柜，可以提高机柜使用率，减少机柜空间浪费。提高机柜供电使用率，降低PUE值。

技术领域

本发明涉及基架运维，具体地说，涉及一种服务器运行功耗管理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

数据中心中，服务器品牌型号较多，服务器出厂所标注负载功耗为区间范围，然而为了提高有限机柜资源的使用率，数据中心需要合理设置机柜内服务器的数量，并且随着业务量和业务种类的增加，还需要在机柜内增加或减少服务器，以适配业务的需要。如果需要在机柜内增加服务器，随着服务器使用率的攀升，可能存在功耗负载上升带来的超过负载风险。因此，目前数据中心都是采用比较谨慎的配置方式，过于谨慎导致机柜供电未充分利用，浪费机柜资源，按服务器厂商提供的名牌来评估功耗，导致机柜空间浪费，供电使用效率低，PUE过高。

发明内容

为解决以上技术问题，本发明提供一种服务器运行功耗管理方法，应用于电子装置，包括：将数据中心的服务器按照相同品牌、相同配置进行分类，并将相同品牌、相同配置的服务器作为同一类服务器；采集同一类服务器的实际功耗值，依据采集时间点的CPU负载进行抽样，建立实际功耗负载关系表，其中，同一类服务器的实际功耗采用以下方式计算，估值功耗＝机柜实际功耗/机柜服务器个数，其中，机柜上安装的都是同一类服务器，并且，还计算服务器的月平均实际功耗，月平均实际功耗＝机柜月平均功耗/机柜服务器个数，其中，机柜上安装的都是同一类服务器，并且，还计算服务器的当季平均实际功耗，当季平均实际功耗＝机柜季度平均功耗/机柜服务器个数，其中，机柜上安装的都是同一类服务器；根据同一类服务器的估值功耗或月平均实际功耗或当季平均实际功耗，结合机柜额定功耗，形成机柜配置服务器方案。

优选地，还实时监测各台服务器的实际功耗，并求取各服务器的实际功耗与所在机柜中所有服务器的实际功耗的平均值的差值，如果差值高于差值限值，则对功耗最高的服务器的CPU降频处理，直至服务器的实际功耗的差值在差值限值范围内，如果差值低于差值限值，则对功耗最高的服务器的CPU升频处理，使得各台服务器平均分配负载，功耗达到均衡。

优选地，在根据同一类服务器的估值功耗或月平均实际功耗或当季平均实际功耗，结合机柜额定功耗，形成机柜配置服务器方案后，还采用机器学习方法辅助优选机柜配置服务器方案，采用神经网络模型接收输入的机柜配置服务器方案并且处理所述输入的机柜配置服务器方案以对所述机柜配置服务器方案生成相应分数，根据评分情况选择最优的机柜配置服务器方案。

优选地，采用机器学习方法优化机柜配置服务器方案的步骤包括：构建机柜配置分类模型；获取用于对机柜配置分类模型进行训练的训练数据集，训练数据集中包含有对应不同业务需求描述的机柜配置服务器方案，以及根据自定义的评分标准评判的分值；采用训练数据集训练机柜配置分类模型，通过将训练数据集中的不同的机柜配置服务器方案输入机柜配置分类模型，并通过分类器将机柜配置分类模型的输出进行分类，然后通过损失函数来控制机柜配置分类模型的分类精度，从而提高机柜配置分类模型的分类精度；利用训练完成的机柜配置分类模型针对业务需求为机柜配置服务器。