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服务器和网络设备相似,如果可以根据负载自动调节功率和性能,就能降低能耗。今天的CPU、内存和硬盘都可以选择负载和空载两种模式,并相应调节电压和频率以降低能耗。为了延长硬盘空载时间,CPU会优先从缓存中读取信息,只有在缓存中找不到数据时,服务器才会访问硬盘。缓存本身也能优化甚至关掉部分未用缓存。最终,新的低功耗缓存技术可以和现有技术相结合,在保持性能的同时降低能耗。
服务器机柜的设计也会影响散热和供电的能效。研究人员发现,与使用机房空调相比,能对特定组件进行局部散热的服务器机柜有更好的节能效果。比如,通过一些特殊的冷却技术,可消除由处理器产生的热量。此外,还可以通过调节组件本身(比如调节内存数据吞吐量),避免热损失的发生。从供电环节开始限制能量输入,或对数据中心的能耗设置一个上限,也可以降低单一组件或整个服务器机架的能耗。最后,使用紧凑的服务器配置,直接去掉未使用的组件,也是减少能量损失的好办法。
C.云管理的秘密
使用云管理系统的主要目的,是对基础设施(包括服务器、虚拟机和应用程序)进行调度以实现负载平衡。虚拟机是体现云服务优越性的最佳范例,它借助软件模拟出计算机系统,具有硬件功能,可以在完全隔离的环境中运行。有几种虚拟机的使用方法能提高云计算的能效。首先,可以让虚拟机根据负载情况重新调配资源;其次,可以为虚拟机的布置选择能效最高的物理机;最后,可以将未充分利用的虚拟机迁移至数量更少的主机上,并把一直未使用的虚拟机关闭。
不过,这些步骤需要CPU软件功耗模式来实现。该模式下,软件和硬件彼此协调以共同调整能耗。而且,服务器本身也可以通过调整实际负载来降低能耗。研究表明,即便使用简单的试探法(比如在服务器持续空载一段时间后关闭服务器),也能节约大量能源。
下一步措施是在更宏观的范围内实施管理措施,比如合并多个数据中心。但是,这会增加虚拟机迁移所需的开销,在输入输出两端都要消耗能量。为了弄清楚合并数据中心能否提高能效,我们可以借助一些模拟工具,如CloudSim,它可以评估云计算管理系统消耗和节约的电量,并进一步比较服务质量的变化。显然,如果既能降低能耗,又不会影响用户使用云服务,这种合并就有利于降低云计算的能耗。云管理系统不仅可以控制服务器,还可以控制网络系统,甚至控制散热和供电,因为云管理系统“知道” 需要哪些资源,不需要哪些资源,因此可以选择合适的虚拟技术,并在服务器空载时关闭散热设备。
云管理系统的建立方式也很重要,采用模块化方式来建立云管理系统就很有优势,因为这允许技术人员在实际需要某个模块时加载相应模块。比如,在需要监控某些特定组件时,技术人员可以在原有系统中添加某些插件;而在不需要监控这些组件时,技术人员也可以终止运行这些插件。
同时,研究人员也在开发高能效的软件,降低应用程序在空载状态下的能耗。比如,限制用户远程唤醒服务器可以延长空载状态时间,尽量向用户发送消息而非让用户或客户端向云服务器主动发起请求,可以让软件在真正需要其运行之前保持休眠,对资源(如磁盘)的批量访问也可以减少不必要的唤醒。
不在现实世界部署高能效方案并没有看上去那么简单。服务器组件的低能耗模式只有在服务器长期空载的情况下才有益处,而这种情况在实际使用中并不常见。而且,尽管服务器在执行轻量级任务时的使用率很低,但为了满足访问高峰时的需求,仍有必要保持适当的“弹性”。因此,可自我扩展的服务器组件必须与软件组件相关联,否则调节CPU模式的技术会被错误应用,导致CPU运行频率过低,应用程序的运行时间变长,最终导致CPU的整体能耗上升。另一个目标是让空载组件的能耗接近于零,这可以通过合并未充分利用的服务器来实现。
D.治标又治本——整体解决方案
为云计算提供支持的数据中心是一套高度耦合的系统,几乎可以视作一台大型计算机。因此,除了从数据中心的每个部分着手,降低能耗之外,还得把整个数据中心视作一个整体,分析各个基础设施之间的相关性,进而寻找节能方案。
应用设备是云计算中可管理的最小单位,但它们的性能可以影响所需服务器的数量,从而产生多米诺效应,进一步影响网络规模和支持性的设备——比如散热和供电设备的数量。因此,为目标应用程序选择适当的硬件资源,可能会对数据中心的总体能耗产生重大影响。这里的实例包括,用GPU而不是CPU运行可以高度并行的应用程序(有些程序可以在成千上万个处理器上同时运行,节省运算时间)。和CPU相比,GPU上的计算单元非常密集,可以同时执行很多任务,更适合并行计算,同时能耗更低。
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