网络服务器集群节能技术探讨

【摘要】在现代信息系统中，服务器集中了绝大部分功能，而客户端功能相对简单，并突出了集中管理和资源共享。集群服务器容易将服务集中到少数高性能服务器上，从而能解决分布式系统所存在的缺乏资源共享和负载不平衡的缺点，保证了资源共享和集中管理，简化客户端功能，从而减少总成本。

【关键词】计算机技术；网络；服务器

服务器与工作站的区别表现在PcU数、内存容量及带宽、I/0带宽与插糟的数量上。服务器内存容量可到16GB，可提供数10个32位/64位1/0插槽，有较大的内置磁盘或盘阵空间。

一、网络服务器群集的特点

集群服务器系统都具有很高的可扩展性，可扩展到规模很大的系统。在超级集群服务器中，通信卡是插在外部总线上，通信效率一般不高，但节点机本身是一个完整的中档或低档服务器，通用性强.超级服务器的节点机一般是特制的，体积较小，组装在大机箱中，节点机间连线较短。群集的节点机本身是一个现成的CP机、CP服务器、工作站或中档服务器，互联线长、组装不紧凑，通信效率较低，但同时它的成本也较低，且能够利用现有的计算机资源，故较容易普及。

集群服务器系统是指将一组或多组结点计算机通过高性能互连网络连接起来，并作为一个单一系统向用户提供高性能、高可用服务的系统。它从结构上可以归结出以下几个特征：

1.构成集群系统的所有结点是由多个具有各自功能的计算机系统。

2.连接各结点的互连网络提供结点间高性能、高可靠性和可扩展的通讯服务。

3.整个系统呈现给用户的是单一系统的映象(SnigelSystmeImage，简称551)。

4.整个系统具有高可扩展性(Sea-

lability)。

5.整个系统具有高可用性(Avai

-lability)。

信息化、网络、电子商务、内容服务、服务器聚集的，计算机与网络技术的飞速发展，使得应用领域不断增加。信息技术的应用不但包含有从信息查询、数据传送等技术，而且包含网络环境中的海量数据存储、数据挖掘和决策信息支持，以及数据存储的可靠性和可管理性等技术。而这些都需要集群服务器系统来提供更好的服务。

二、节能技术与度量指标

1.节能技术

为了有效解决节能问题，可以从以下六个方面重点考虑其解决方案：

1）全面检查系统组件。为了有效节能，我们必须先弄清楚电量到底花费在哪以及如何优化使用。在计算机系统中，通常有五个主要的电力消耗组件，即处理器、磁盘、内容、I/O设备和芯片组，要实现整个系统的节能就必须要求改善每一个系统组成部分的能源使用。

2）使用可管理电源的硬件。使用可管理电源的硬件可以帮助提高能效，例如硬件元件的电压可以通过动态电压调整（DVS）来调整，动态电压调整是一种电源管理技术，原理是处理器电压（速度）降低之后，能量消耗平方级的减少。在降压状态（undervolting）下能够有效节省能源。

3）建立系统能耗模型。为了创建节能系统，我们需要知道系统的结构，创建系统能耗模型，确保系统运行时知道电力的消耗情况，能够实时调整和控制整个系统的能耗。

4）获取和衡量系统性能。系统必须能够在不同负载情况执行任务时及时了解和衡量系统的性能信息，保证系统最小的能量消耗。

5）构建能耗优化器。节能系统应该包括能量优化组成部分，它负责系统运行时硬件的节能配置。

6）降低峰值功率。当前的桌面和服务器处理器在低速运行时的消耗低于峰值功率的1/3，峰值功率的70%可以被节省出来。Tsirogiannis等[1]实验证明几乎峰值功率的50%消耗在空闲状态。

2.度量指标

对于大型集群系统和数据中心来讲，维护费用占总拥有成本的比例越来越大。总拥有成本是一种经济上的技术评价标准，其目的是帮助消费者和企业管理者判断产品或系统的直接和间接成本。为此需要采用衡量节能技术效果的度量指标，有两种比较著名的绿色系统标准：1）能效比（performance per watt）；2）电源使用效率（power usage effectiveness，PUE）。这些标准的使用可以促使IT设备生产商制造出更节能的产品。1）能效比。能效比是评价计算机结构或计算机硬件能源利用效率的指标。它的计算方法是基准性能值除以平均电力消耗。性能和电力消耗的计量依赖应用领域，在计算机领域，性能的计量通常可采用每秒浮点运算数（Floating

Point Operations Per Second，FLOPS）和每秒百万指令数（Million

Instructions Per Second，MIPS）。每瓦特的每秒浮点运算数适用于浮点运算量较大的科学计算和模拟系统，作为超级计算机TOP500排行榜补充的Green500排行榜就是采用这个计算方法进行排名的。

三、网络服务器节能技术应用

1.系统层的能耗优化

在单核或多核的计算机系统中，可以通过调整电压来控制硬件的电能消耗。Merkel等[2]认为通过合理的调度技巧可以降低内存的能耗，在多核系统下由于受到内存竞争和芯片宽频率与电压设置技术的约束，频率调整的效果将影响到任务执行的效率。为了最小化运行在多处理器平台下的实时任务能源消耗，

2.应用层的能耗感知

应用层的能耗感知计算最近已经成为热点研究问题之一，其原因有两个：一是底层的能源优化在很大程度上依赖于准确估计应用的能耗概况，而大多数所需的信息和参考数据只能由应用程序估计提供；二是很多应用程序有不同的执行路径来完成相同的计算任务。

多级服务管理上，建立分布式电源管理服务，而不是在单个服务器和负载平衡服务器上，在满足点对点延时要求的情况下，通过它最小化整体的能源消耗。在Web服务器中，利用DVS和批量请求两种机制，提出三种节能策略：一是单独使用DVS，二是在低负载期间批量请求，三是在负载变化较大时采用DVS和批量请求相结合。这些策略都是在考虑系统响应和能耗节省的平衡情况下实现系统应用层节能。Xian等[3]提出能够便于实现能耗感知系统的程序设计框架，通过不同条件下系统运行时能耗特征的记录值估计能耗，允许应用程序根据自身的能耗采用不同执行计划，提供了获取特定情况下能耗估计值的编程接口以及应用指南，可以方便快捷地构建能耗感知应用程序。

参考文献

[1]TSIROGIANNIS D,HARIZOPOULOS S,and SHAH M.Analyzing the energy efficiency of a database server[C].SIGMOD.ACM,2010,231-242.

[2]MERKEL A and BELLOSA F.Memory-aware scheduling for energy efficiency on multicore processors[C].Hot Power,2008,123-130.

[3]XIAN C,LU Y,and LI Z.A programming environment with runtime energy characterization for energy-aware applications[C].ISLPED.ACM,2007,146.