绿色将成为采购集群服务器的一大重要标准

　　集群功耗的实时监控与分析

　　对集群功耗的监控是实现功耗管理的基础，可以通过两种手段来实现：通过在服务器电源模块上增加功率感应器(功率计)使用主板的带外管理模块(BMC)直接读取。该方式的优点是简单直接，缺点是精度受限，目前只能达到+-10%，而且必须将功率传感器布置在电源AC端，由于刀片服务器采用共享电源无法探测每个刀片的功率，所以不能支持刀片服务器。另一种手段是服务器生产厂家在服务器生产之后标定各种负载条件下的服务器功率，用户使用时打开节点上的监控软件，就能够估算出节点的功率，只要厂家标定的负载样本足够多就可以实现较高的精度，同时，由于采用软硬件结合的方式，无论是机架式还是刀片服务器均可支持。

　　在准确的集群实时功耗监控基础之上可以计算应用的功耗与能耗，通过对不同负载状况集群功耗的分析可以得到应用的有效功耗与无效功耗，如果使用了作业调度系统，更可以直接计算作业的能耗。 集群峰值功耗的控制

　　主要是基于三方面的考量：第一，集群的UPS与冷却单元所能支撑IT设备最大功耗是决对不能超越的，因此用户往往需要配置较多的冗余设备，而其利用率很低，如果能够对集群功耗上限进行控制，可以相应的减少冗余设备数量，减少无效投资。第二，UPS与冷却单元还对机柜的功耗密度有相应要求，设计功耗密度太高会使成本大幅提升，设计密度过低又会造成空间利用率低下，因此需要选择一个合适的功耗密度。以前，功耗密度只能根据服务器的额定功率确定，而这个值几乎很难在实际应用中达到，据此进行设计就不可避免的造成空间的浪费以及供电与冷却设备的过度投资。准确地进行工作组级别，机柜级别和集群级别的功耗上限调整可以明显提升设备使用率。第三，不同种类的应用负载特点是不同的，例如高性能计算通常CPU利用率较高，对节点间通讯延迟敏感，而互联网应用往往更关心数据的快速读写，CPU利用率并不很高。即便是同一应用，其负载往往也会有大幅度的波动，下图左侧是某公司内部邮件服务器的负载情况，右侧是负载的自相关函数，可以看出负载有较明显的周期性，根据应用的负载特点进行功耗上限的调整会明显提升服务器的能效。

　　历史负载分析与功耗分配策略

　　服务器运行的应用一般不会频繁改变，可以将负载与功耗的实时数据保存下来形成历史数据，监控系统据此可以自动分析负载的特点与发展趋势并做出相应调整。现有的自动控制技术可以给出多种策略，其细节超出本文范围，不再一一赘述，但原则上既要保证功耗分配对负载波动的快速响应，又要避免过于频繁的调整造成电力资源的浪费。完善的功耗分配策略可以使管理员将精力集中在对负载特点的分析上，而不用为其具体数值以及调整时间等细节耗费大量精力。如果使用了作业调度系统，用户可以引入新的算法，根据集群的功耗分布对作业进行调度，提升系统的能效。