BR112013029929B1

BR112013029929B1 - Centro de dados, método de controle de centro de dados, e servidor para uso em um centro de dados

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Publication number: BR112013029929B1
Application number: BR112013029929-0A
Authority: BR
Inventors: Masatsugu Ogwa; Atsuhiro Tanaka; Yuma Matsuda; Masafumi Yano
Original assignee: Nec Corporation; Masafumi Yano
Priority date: 2011-05-23
Filing date: 2012-05-01
Publication date: 2021-12-07
Also published as: EP2717218A1; US20140094935A1; US9626635B2; BR112013029929A2; JPWO2012160978A1; AU2012260091B2; WO2012160978A1; JP6388326B2; EP2717218A4

Abstract

sistema e método de controle de sistema. a presente invenção refere-se a um objetivo, que consiste em fornecer um sistema em que componentes podem, como um todo, operar em conjunto com o outro apenas através do uso das funções sobre os componentes, sem usar a teoria de probabilidade. o sistema inclui uma pluralidade de blocos de função correlacionados entre si. a pluralidade de blocos de função inclui: uma unidade de armazenamento que inclui uma função de avaliação que está associada a seu próprio bloco de função; uma unidade de controle de maximização de lucro para ajustar o nível de operação de seu próprio bloco de função através da informação sobre a função de avaliação de outro dentre a pluralidade de blocos de função que tem uma relação com seu próprio bloco de função; uma unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento para ajustar uma supressão do nível de operação através do controle de maximização de lucro com base em um estado ativo/estado de desligamento de seu próprio bloco de função; e uma unidade de controle de satisfação de condição de restrição para ajustar o nível de operação de seu próprio bloco de função com base em uma condição de restrição que deve ser satisfeita por seu próprio bloco de função e todos dentre a pluralidade de blocos de função juntos.

Description

Campo da Técnica:

[0001] Esta invenção refere-se a um sistema que compreende uma pluralidade de blocos de função e que pode operar com os blocos de função integrados de uma maneira adaptável à descentralização autônoma.

Antecedentes da Técnica:

[0002] Atualmente, um aumento em escala de sistema e um fenô meno em que o que não foi sistematizado é transformado subitamente em um sistema de grande escala estão em progresso em vários campos. Um exemplo típico do anterior é encontrado no campo de IT tais como redes e centros de dados que estão relacionados a uma tecnologia chamada nuvem, e a escala do mesmo está aumentando ano após ano. Um exemplo do último é encontrado no campo de infraestru- tura tais como potência elétrica, redes de energia, e cidades, que estão se tornando, subitamente, alvos a serem controlados como uma grade inteligente, uma cidade inteligente, ou outros casos de sistema de grande escala. Portanto, espera-se que como os sistemas de grande escala devem ser controlados seja um problema muito importante em um futuro próximo.

[0003] Os exemplos de controle exercido em um sistema do cam po de IT incluem equilíbrio de carga entre recursos de computador, equilíbrio de carga de rede, e disposição de armazenamento descentralizado. Como o equilíbrio de carga entre os recursos de computador é controlado é descrito tomando-se como um exemplo um método de equilíbrio de carga que é direcionado para um centro de dados (DC) que inclui uma pluralidade de servidores.

[0004] A ideia básica de controle convencional acontece no "equi- líbrio do estado interno do sistema", que é muito pouco sofisticado. Com essa mentalidade, embora a política de controle seja clara no caso de um sistema uniforme (em que a pluralidade de servidores são servidores idênticos), qual índice deve ser a base de equilíbrio não está claro em um sistema de máquina mista em que tipos diferentes de máquinas são usados. Por exemplo, embora seja conhecido que as razões de utilização de CPU dos respectivos servidores devem ser equilibradas no caso de servidores que têm o mesmo desempenho, não é óbvio como equilibrar as razões de utilização de CPU de servidores que têm características de desempenho diferentes de uma maneira que reflete o desempenho respectivo dos servidores. Um resultado obtido pela teoria de enfileiramento, que é um índice usado frequentemente no controle convencional, é um índice com base na teoria de probabilidade, e nada diz sobre o que significa usar para levar o sistema a um estado estocasticamente estacionário. Isso significa que, embora os requisitos a serem satisfeitos tal como resposta e produtividade podem ser satisfeitos eventualmente, não há garantias ou limitações em relação a processos no meio e na situação de recursos que são finalmente usados. Em outras palavras, o controle resultante é meramente para satisfação do desempenho exigido independente de se o sistema estiver em um estado muito ineficiente em termos de energia. Sob tal controle, a ineficiência cresce à medida que o sistema aumenta em escala, e espera-se que isso seja um problema sério.

[0005] O controle no campo de infraestrutura, tipicamente, grade inteligente, também atrai a atenção hoje em dia. Isso é devido ao fato de que, com o surgimento de uma sociedade consciente em termos de energia, situações estão emergindo em que a energia solar e outras fontes de energia renovável estão conectadas a grelhas de potência elétrica convencionais, além do desejo por controle detalhado para cortar o desperdício de energia, e a fonte de alimentação de uma gre- lha de potência elétrica, portanto, se torna instável, ao invés disso, a menos que a grelha de potência elétrica seja controlada como um sistema total que inclui energia renovável. O controle eficiente de tais novos alvos de controle também é, portanto, um problema importante.

[0006] Os métodos de controle de sistema são divididos, grosso modo, em dois: um é controle centralizado e o outro é controle descentralizado autônomo. O gerenciamento centralizado é mais fácil para os sistemas que não são tão grandes, e muitos sistemas foram controlados de uma maneira centralizada até agora. O controle centralizado também é adequado para casos em que a perturbação externa ao sistema pode ser prevista e casos em que pode-se prever quais componentes constituem o sistema. Em resumo, o controle centralizado é muito eficaz para escalas ou ambientes previsíveis que permitem uma visão geral. O controle centralizado é o controle em que uma imagem global precisa do sistema é constantemente compreendida, para de-terminar, desse modo, a situação e qual ação deve ser tomada. Simplificando, o controle centralizado é um método de fornecimento de códigos através de se-então-senão.

[0007] Entretanto, os sistemas centralizados estão com dificulda des para lidar com sistemas de grande escala devido ao aumento na escala de sistema de hoje em dia, e sistemas descentralizados autônomos estão sendo estudados ativamente. O controle descentralizado autônomo é o controle em que os componentes tais como recursos operam somente com o uso de relações entre os componentes, e nem sempre precisam de informações globais precisas. À medida que a escala de sistema aumenta, conhecer as informações globais precisas se torna mais difícil e o controle descentralizado autônomo é, em conformidade, mais desejado. Em grelhas de potência elétrica, tipicamente, grades inteligentes, em que predizer o momento em que a energia renovável é introduzida ao sistema é difícil, o controle centralizado po- de não ter capacidade para lidar com a alteração no recurso em tempo real. Em sistemas de IT, também, considerando acidentes tal como uma falha, o controle autônomo sob o qual o sistema opera em tempo real de modo a reparar danos de um acidente de modo autônomo é naturalmente preferencial para o controle centralizado que é projetado com tais eventos em mente. O controle descentralizado autônomo está sendo estudado ativamente devido a essas demandas.

[0008] Embora muitas pessoas estejam estudando sistemas des centralizados autônomos autoproclamados, é também um fato que uma porcentagem muito alta daqueles propostos são sistemas em que componentes meramente existem de uma maneira descentralizada autônoma e não estão, como um todo, em conjunto uns com os outros. Esses não são os sistemas descentralizados autônomos no sentido verdadeiro dos mesmos. É fácil criar um sistema em que os componentes existem de uma maneira descentralizada autônoma, mas não há sentido em projetar um sistema em que os componentes não são, como um todo, em conjunto uns com os outros, ou componentes não operam para o objetivo de otimização global. É um sistema em que os componentes operam para o objetivo de otimização global de uma maneira descentralizada autônoma que deve ser chamado de um sis-tema descentralizado autônomo. O que constitui tal sistema descentralizado autônomo verdadeiro?

[0009] Na verdade, tal sistema pode ser encontrado próximo de casa: o sistema de organismos vivos ou cérebros é o sistema descentralizado autônomo verdadeiro. Os sistemas descentralizados autônomos comparados a organismos vivos ou cérebros estão, portanto, sendo pesquisados hoje em dia.

[00010] Um estudo muito interessante entre os mesmos é uma tecnologia que usa "equação de yuragi" (que significa "flutuação" em japonês) ("Technological Innovation with Yuragi", Osaka University Yu- ragi Project, 2008). Essa é uma tecnologia de controlar componentes com base na equação de yuragi, que é expressa pelas Expressões (1) e (2) a seguir.

[00011] Nas expressões, a Atividade é um tipo de inclinação e uma função que assume um valor grande em um ponto x onde o sistema em questão se sente confortável. Os Símbolos η e U representam respectivamente ruído aleatório e potencial para acionamento do sistema.

[00012] A equação de yuragi é similar a uma equação de Langevin expressa pela Expressão (3) a seguir. Essas equações se assemelham umas às outras, mas há uma diferença crítica do ponto de vista de engenharia.

[00013] A única diferença entre a equação de yuragi e a equação de Langevin é a Atividade. De certo modo, a equação de yuragi parece meramente uma expressão em que o potencial é dividido em U e Atividade. Isso, entretanto, cria a diferença crítica.

[00014] Até agora, quando a equação de Langevin é usada para controlar algo, o potencial U precisa ser obtido precisamente. Um problema para a obtenção do potencial em relação a um problema complexo, não linear é muito difícil, e há poucos casos em que o problema pode ser resolvido analiticamente. O aprendizado automatizado e o aprendizado de reforço que são populares hoje em dia estão na atuali- dade fisicamente iguais à obtenção do potencial de um sistema, e uso de uma rede neural ou similares para obter o potencial através de uma abordagem do tipo caixa preta. Atualmente, não há outro modo além da abordagem do tipo caixa preta para obter o potencial para um problema complexo não linear com tecnologias convencionais.

[00015] De qualquer modo, a obtenção de potencial é igual para definição de um modelo, e visar à operação mais complexa, portanto, complica uma função de potencial extremamente, o que dá origem a um problema pelo fato de que um evento não pode ser expresso completamente por uma single função de potencial. Uma solução para isso é a equação de yuragi.

[00016] Na equação de yuragi, a comodidade sentida pelo sistema é separada como Atividade do potencial global, possibilitando, desse modo, que um indivíduo especifique a operação do sistema de uma maneira descendente. Especificamente, a Atividade é definida de modo que a operação esperada do sistema seja implantada. Por exemplo, quando um indivíduo deseja mover um sistema para um ponto, uma função que toma um valor máximo no ponto desejado é dada como a Atividade. No caso em que o sistema está distante do ponto desejado, o primeiro termo do lado direito da Expressão (1) assume um valor pequeno, e os componentes do sistema são acionados, portanto, pelo ruído aleatório do segundo termo do lado direito. Esse é um estado similar ao movimento browniano se os componentes do sistema forem similares a partículas. O sistema posicionado distante do ponto desejado em alguns casos aproxima-se acidentalmente do ponto desejado através do movimento aleatório tal como o movimento brownia- no. O primeiro termo do lado direito da Expressão (1) nesse caso assume um valor grande devido à ação da função de Atividade. Em seguida, o que governa a operação de sistema desloca a partir do segundo termo do lado direito para o primeiro termo do lado direito. Uma vez que o primeiro termo do lado direito começa a controlar o sistema, o sistema agora naturalmente se estabelece em um ponto de potencial em que a Atividade é máxima. Em resumo, o ponto desejado é atingido.

[00017] O que é importante aqui é que, quando a equação de yura- gi é usada, somente a Atividade é determinada de uma maneira descendente sem emitir um comando especial para os componentes do sistema ou exercer o controle especial nos componentes do sistema. Uma saída a ser dada para cada componente do sistema é uma saída que está em proporção ao valor do lado direito da Expressão (1). Casos em que há uma pluralidade de componentes podem ser tratados, de modo similar, dando-se saídas que estão em proporção ao lado direito da Expressão (1). Nesse caso, o ruído aleatório em uma unidade de acionamento é independente do ruído aleatório em outra unidade de acionamento. A Atividade, por outro lado, é a mesma para todos os componentes. Desse modo, apesar dos respectivos componentes que operam simplesmente de acordo com as versões individuais dos mesmos da Expressão (1), a ação da Atividade que integra o sistema global faz com que os componentes operem eventualmente em conjunto uns com os outros como um todo e se movam para um ponto em que a Atividade é máxima.

[00018] Um sistema que compreende uma pluralidade de componentes, também, pode operar, desse modo, de uma maneira em conjunto, descentralizada autônoma usando-se a equação de yuragi. Conforme revelado na Literatura de Patente 1, por exemplo, o controle descentralizado autônomo de caminhos de rede que usam essa tecnologia está sendo estudado e os resultados que indicam eficácia tal como impedimento autônomo de falha foram obtidos (Literatura de Patente 1). Lista de Citação: Literatura de Patente

[00019] Literatura de Patente 1: Publicação de Pedido de Patente Não Examinada No JP-A 2005-285016

Descrição da Invenção: Problemas a serem Resolvidos pela Invenção:

[00020] Conforme descrito acima, a "equação de yuragi" que é uma tecnologia em perspectiva está sendo estudada, e foi descoberto como tendo espaço para aprimoramento em dois pontos. Um é que o controle pela equação de yuragi é um controle estocástico. Especificamente, devido ao ruído aleatório ser usado na Expressão (1) como a fonte de potência para cada componente, o componente nem sempre opera de modo determinístico. Isso significa que a operação do componente varia dependendo da probabilidade no tempo, que pode levar a controle redundante. Os componentes de um sistema descentralizado autônomo verdadeiro devem operar de modo determinístico para o objetivo de otimização global.

[00021] O outro ponto diz respeito a definir a Atividade. Conforme descrito acima, a função de Atividade pode ser definida por um indivíduo de uma maneira descendente. Na atualidade, entretanto, há muitos casos em que um indivíduo não pode imaginar uma função da máxima global sozinho. Somente funções sobre os componentes podem ser definidas ou verificadas por um indivíduo, e é muito frequente, na verdade, o caso em que uma função que indica um estado em que os componentes estão em conjunto uns com os outros não pode ser imaginado.

[00022] Esta invenção foi criada em vista dos problemas descritos acima, e um objetivo desta invenção é fornecer, portanto, um sistema em que os componentes podem operar, como um todo, em conjunto uns com os outros usando-se somente funções sobre os componentes, sem usar a teoria de probabilidade.

Meios para Resolver os Problemas:

[00023] Para realizar o objetivo mencionado acima, de acordo com um primeiro aspecto dessa invenção, é fornecido um sistema, incluindo uma pluralidade de blocos de função correlacionados entre si, em que a pluralidade de blocos de função inclui, cada uma: uma unidade de armazenamento que inclui uma função de avaliação que está associada a cada um dentre a pluralidade de blocos de função; uma unidade de controle de satisfação de condição de restrição para controlar um nível de operação de cada um dentre a pluralidade de blocos de função com base em uma condição de restrição que deve ser satisfeita por cada um dentre a pluralidade de blocos de função e todos dentre a pluralidade de blocos de função juntos; uma unidade de controle de maximização de lucro para controlar o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de blocos de função através de informação sobre a função de avaliação de outro dentre a pluralidade de blocos de função que tem uma relação com cada um dentre a pluralidade de blocos de função; e uma unidade de controle de solução de problema de ati- vação/desligamento para controlar um estado ativo/estado de desligamento de cada um dentre a pluralidade de blocos de função dependendo do nível de operação de cada um dentre a pluralidade de blocos de função, usando-se os resultados do controle da unidade de controle de satisfação de condição de restrição e do controle da unidade de controle de maximização de lucro.

[00024] De acordo com um segundo aspecto desta invenção, é fornecido um método de controle de sistema para uso no sistema conforme descrito no primeiro aspecto.

Efeito da Invenção:

[00025] De acordo com esta invenção, é possível fornecer o sistema em que os componentes podem operar, como um todo, em conjunto comuns com os outros usando-se somente as funções sobre os componentes, sem usar a teoria de probabilidade.

Breve Descrição dos Desenhos:

[00026] A Figura 1 é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00027] A Figura 2 é um diagrama de arquitetura esquemático de acordo com a invenção deste pedido.

[00028] A Figura 3 é um gráfico esquemático de funções de avaliação que são usadas na invenção deste pedido.

[00029] A Figura 4A é um gráfico de uma imagem de controle de acordo com a invenção deste pedido que é para um caso em que uma unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento não é colocada em operação.

[00030] A Figura 4B é um gráfico de uma imagem de controle de acordo com a invenção deste pedido, ou seja, para o caso em que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento não é colocada em operação.

[00031] A Figura 4C é um gráfico de uma imagem de controle de acordo com a invenção deste pedido, ou seja, para o caso em que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento não é colocada em operação.

[00032] A Figura 5A é um gráfico de uma imagem de controle de acordo com a invenção deste pedido, ou seja, para um caso em que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento é colocada em operação.

[00033] A Figura 5B é um gráfico de uma imagem de controle de acordo com a invenção deste pedido, ou seja, para o caso em que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento é colocada em operação.

[00034] A Figura 5C é um gráfico de uma imagem de controle de acordo com a invenção deste pedido, ou seja, para o caso em que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento é colocada em operação.

[00035] A Figura 6 é um gráfico que mostra um exemplo de uma função de avaliação que é usada na invenção deste pedido.

[00036] A Figura 7A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00037] A Figura 7B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00038] A Figura 8A é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00039] A Figura 8B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00040] A Figura 9A é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00041] A Figura 9B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00042] A Figura 10 é um gráfico que mostra um exemplo de uma função de avaliação que é usada na invenção deste pedido.

[00043] A Figura 11A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00044] A Figura 11B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00045] A Figura 12 é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00046] A Figura 13A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00047] A Figura 13B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00048] A Figura 14 é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00049] A Figura 15A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00050] A Figura 15B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00051] A Figura 16 é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00052] A Figura 17 é um gráfico que mostra um exemplo de uma função de avaliação que é usada na invenção deste pedido.

[00053] A Figura 18A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00054] A Figura 18B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00055] A Figura 19 é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00056] A Figura 20A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00057] A Figura 20B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00058] A Figura 21A é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00059] A Figura 21B é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00060] A Figura 22 é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00061] A Figura 23A é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00062] A Figura 23B é um diagrama de sistema esquemático estudado na invenção deste pedido.

[00063] A Figura 24A é um gráfico que mostra um resultado de experimento em uma modalidade da invenção deste pedido.

[00064] A Figura 24B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00065] A Figura 25A é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

[00066] A Figura 25B é um gráfico que mostra um resultado de experimento na modalidade da invenção deste pedido.

Modo para Incorporar a Invenção:

[00067] Um modo de modalidade preferencial desta invenção é descrito em detalhes abaixo com referência aos desenhos.

[00068] A operação e a configuração desta invenção são descritas primeiramente tomando como um exemplo o equilíbrio de carga entre recursos de um centro de dados. Discutidos aqui como um exemplo em que um problema não pode ser resolvido satisfatoriamente com tecnologias convencionais é o equilíbrio de carga em um centro de dados de máquina mista em que os servidores de características de desempenho diferentes são usados. Em um centro de dados em que uma pluralidade de (N) servidores de características de desempenho diferentes são acoplados por uma rede, as solicitações de processamento são distribuídas entre os servidores conforme adequado enquanto valores de resposta solicitados são satisfeitos. Ao mesmo tempo, o consumo de potência global do centro de dados é reduzido tanto quanto possível. Tal problema é examinado a seguir. Um diagrama esquemático desse problema está ilustrado na Figura 1.

[00069] Como resultado de estudo do problema, os inventores desta invenção alcançaram a conclusão a seguir.

[00070] O problema a ser resolvido tem uma estrutura em que dois problemas estão interligados. Um é um problema de ativa- ção/desligamento e o outro é um problema de otimização.

[00071] O problema de ativação/desligamento é um problema de determinação ou gerenciamento de que recurso deve ser usado e que recurso não deve ser usado quando há um grupo de recursos (um grupo de blocos de função). O problema de otimização é um problema de como uma tarefa atribuída ao sistema global deve ser distribuída para realizar a otimização com base em um índice quando os recursos estão alocados. Até agora, esses problemas têm tentado frequentemente ser resolvidos separadamente através de abordagens estocás- ticas. Com a teoria de probabilidade simples, entretanto, é difícil tratar rapidamente com uma situação em tempo real de uma maneira robusta em um ambiente que continuar a se alterar livremente. Os inventores desta invenção elaboraram a arquitetura com a qual uma situação pode ser tratada rapidamente em tempo real de uma maneira robusta dependendo das circunstâncias com relação aos dois problemas como um problema unitário. Os inventores desta invenção elaboraram também um método de resolução dos respectivos problemas através de uma abordagem determinística ou uma abordagem relacional, ao invés de uma abordagem estocástica. A Figura 2 ilustra um diagrama es-quemático da arquitetura de um bloco de função elaborado pelos inventores desta invenção e um sistema que agrupa o bloco de função com outros.

[00072] Conforme ilustrado na Figura 2, o bloco de função deste pedido inclui principalmente uma unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento e uma unidade de controle de solução de problema de otimização, e constitui o sistema juntamente com um bloco de função correlacionado (outro bloco de função).

[00073] Uma descrição detalhada é dada a seguir nos meios de resolução das respectivas partes.

[00074] Uma solução para o problema de otimização é descrita primeiro.

[00075] Dois requisitos precisam ser considerados para resolver o problema de otimização. Um é equilíbrio de oferta/demanda e o outro é a maximização do lucro global. Não se pode dizer que a otimização é realizada a menos que os dois sejam satisfeitos. O controle de equilíbrio de oferta/demanda também é o controle para satisfazer uma condição de restrição, e pode ser chamado, portanto, controle de satisfação de condição de restrição.

[00076] Em resumo, a unidade de controle de solução de problema de otimização na arquitetura da Figura 2 compreende uma unidade de controle de maximização de lucro e uma unidade de controle de satisfação de condição de restrição.

[00077] O equilíbrio de oferta/demanda é, em muitos casos, uma condição de restrição pelo fato de que a quantidade total de uma missão ou tarefa exigida do sistema global precisa ser satisfeita. A menos que isso seja satisfeito, não há sentido em maximizar a eficiência ou o lucro. A demanda nesse exemplo é a soma de valores de um nível de operação Ài (i representa um número de bloco de função), e é expresso pela Expressão (4) a seguir.

[00078] Para realizar o equilíbrio de oferta/demanda, a unidade de controle de satisfação de condição de restrição determina o nível de operação de cada bloco de função (recurso) com o uso de uma equação que satisfaz a Relação (5) a seguir.

[00079] Em (5), Àk representa o nível de operação de outro bloco de função que tem uma relação com um bloco de função do nível de operação Ài.

[00080] Essa equação é expressa mais especificamente pela Expressão (6) a seguir.

[00081] Nessa expressão, o símbolo K1 é um coeficiente equivalente a um ganho de uma alteração em nível de operação. O símbolo Ànom,i representa um coeficiente de normalização do bloco de função i (uma quantidade equivalente à escala do bloco de função), e nem sempre é necessário. Entretanto, a multiplicação por um coeficiente de normalização como um todo é frequentemente preferencial no caso de componentes heterogêneos, razão pela qual o Ànom,i é introduzido na Expressão (6). A unidade de controle de satisfação de condição de restrição controla os níveis de operação dos blocos de função de uma maneira determinada pela Expressão (6), fazendo com que, desse modo, o sistema global opere de modo a satisfazer Dem, que é a con-dição de restrição.

[00082] O próximo a ser resolvido é a maximização de lucro global, que pode ser reformulada como maximização de eficiência global. Para resolver a maximização de lucro global, tais funções de avaliação como aquelas da Figura 3 que são relacionadas aos respectivos componentes (blocos de função) são introduzidas (na Figura 2, as funções de avaliação são armazenadas em uma unidade de armazenamento do bloco de função). Nesse exemplo, o eixo de abscissas representa um parâmetro para controlar cada bloco de função, que corresponde a uma quantidade de solicitação de processamento À ou similares. O eixo de ordenadas representa um índice relacionado a alguma forma de eficiência, e exemplos concretos do índice são descritos em detalhes nas modalidades discutidas posteriormente.

[00083] Conforme é óbvio a partir da Figura 3, as funções de avaliação são funções convexas. O uso de funções convexas é outro ponto da invenção deste pedido. Isso é devido ao fato de que alguma forma de eficiência, estabilidade de sistema e similares podem ser expressas através de tais funções convexas conforme aquelas ilustradas na Figura 3 em muitos sistemas. Embora seja uma prática comum chamar as funções que são convexas para cima como aquelas na Figura 3 como funções côncavas e chamar as funções que são convexas para baixo como funções convexas, a expressão que distingue as funções pelas propriedades das funções é empregada no presente documento, e as funções côncavas, também, são expressas como funções convexas.

[00084] Um problema para realizar a otimização global (um estado em que a soma de valores de funções de avaliação dos respectivos componentes é máxima) através de cooperação entre os componentes cujas funções de avaliação são funções convexas é conhecido como "problema de programação convexa". Foi provado matematicamente que, em um problema de programação convexa, a otimização é realizada sob uma situação em que valores diferenciais de funções de avaliação nos níveis de operação dos respectivos componentes são iguais um ao outro. Esse princípio é aplicado aqui, que é a razão pela qual as funções convexas são usadas aqui como funções de avaliação.

[00085] Considerando esse princípio, uma equação para realização da maximização de lucro global satisfaz a Relação (7) a seguir.

[00086] Na Expressão (7), fi é uma função de avaliação do bloco de função i (o i-ésimo bloco de função), e fk é uma função de avaliação de outro bloco de função k que tem uma relação com o bloco de função i.

[00087] A equação é expressa mais especificamente pela Expressão (8) a seguir.

[00088] Nessa expressão, o símbolo K2 é um coeficiente equivalente a um ganho de uma alteração em nível de operação. A unidade de controle de maximização de lucro controla os respectivos blocos de função de modo que a Expressão (8) seja satisfeita, fazendo com que, desse modo, os blocos de função operem de uma maneira que equali- za os valores diferenciais de funções de avaliação nos níveis de operação.

[00089] Para resolver o problema de otimização finalmente, o equilíbrio de oferta/demanda e a maximização de lucro global descritos acima precisam ser resolvidos simultaneamente. A unidade de controle de solução de problema de otimização controla, portanto, os níveis de operação dos respectivos blocos de função pela Expressão (9) a seguir, que é criada integrando-se a Expressão (6) e a Expressão (8).

[00090] A solução para o problema de ativação/desligamento é descrita a seguir.

[00091] A Expressão (9) contém na verdade uma função de ativa- ção/desligamento de um componente. O segundo termo do lado direito tem um efeito pelo fato de que um componente e outro componente suprimem um ao outro por meio de gradientes de funções de avaliação. O fenômeno que ocorre na verdade é que um componente cuja função de avaliação é maior em gradiente (maior em aprimoramento de eficiência) suprime, ou até mesmo interrompe em alguns casos, um componente cujas funções de avaliação são menores em gradiente (menores em aprimoramento de eficiência). Portanto, pode-se dizer que o segundo termo do lado direito da Expressão (9) contém uma função de resolver um problema de desligamento a partir do problema de ativação/desligamento. Por outro lado, o primeiro termo do lado direito tem capacidade para ativar um componente que tenha desligado ou que tenha sido desligado. Quando a demanda não alcança a meta, o primeiro termo do lado direito assume um valor positivo e move cada componente em uma direção em que o componente opera mais. Isso significa que como resultado, mesmo um componente que tenha desligado é movido em uma direção em que o componente é ativado. O primeiro termo do lado direito da Expressão (9) contém, portanto, uma função de resolver um problema de ativação a partir do problema de ativação/desligamento.

[00092] Entretanto, aplicar simplesmente a Expressão (9) não constitui resolver o problema de otimização após o problema de ativa- ção/desligamento ser resolvido, devido ao fato de que a Expressão (9) como é contém apenas a função de ativação e a função de desligamento. As Figuras 4A a 4C mostram um exemplo de como os blocos de função operam no caso em que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento simplesmente resolve a Expressão (9). Nesse exemplo, a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento usa a Expressão (9) para controlar quanta carga (potência) cada componente precisa suportar para realizar uma carga de 0,4 no total quando três blocos de função (aqui, correspondendo a servidores) acoplados em série compreendem as funções de avaliação mostradas na Figura 4A. Um limitador é aplicado de modo que uma carga igual ou menor do que 0 seja tratada como 0. A Figura 4B mostra alterações com o tempo da carga dos respectivos componentes, e a Figura 4C mostra alterações com o tempo dos valo- res diferenciais das funções de avaliação dos respectivos componentes. Pode-se observar na Figura 4B que um "nó 3" (um bloco de função 3) que é insuficiente em eficiência desligou automaticamente. Embora pareça superficialmente que o problema de ativa- ção/desligamento é resolvido pela Expressão (9), entende-se a partir da Figura 4C que os valores diferenciais de um "nó 1" e um "nó 2" não são compatíveis. Embora não haja necessidade para que os valores diferenciais do "nó 1" e do "nó 2" sejam compatíveis com o valor diferencial do "nó 3" que desligou, uma incompatibilidade entre os valores diferenciais do "nó 1" e "nó 2" ativos significa que o sistema não atingiu um estado otimizado. Em outras palavras, a ativação / o desligamento foi realizado(a), mas não a otimização. Isso é devido ao fato de que aplicar simplesmente a Expressão (9) faz com que um bloco de função que desligou suprima um bloco de função que está ativo.

[00093] Além disso, um aumento rápido na demanda, por exemplo, pode não levar à ativação do "nó 3" que desligou nas Figuras 4 mesmo quando a função de ativação do primeiro termo do lado direito da Expressão (9) está em efeito, dependendo da supressão pelo segundo termo do lado direito da Expressão (9). Por exemplo, o "nó 3" permanece desligado quando um incremento do termo da Expressão (9) é menor do que a supressão pelo segundo termo.

[00094] Desse modo, a resolução tanto do problema de ativa- ção/desligamento quanto do problema de otimização não pode ser atingida resolvendo-se simplesmente a Expressão (9) pela unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento.

[00095] Esta invenção abrange isso oferecendo-se uma função de gerenciamento do estado de ativação/desligamento de blocos de função e ajustando-se o controle da Expressão (9) para a unidade de controle de solução de problema de otimização controlada pela Expressão (9). Especificamente, a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento é dada as funções a seguir.

[00096] A primeira função é para excluir um bloco de função que desligou (um bloco de função que atingiu o valor mínimo da parte da carga do mesmo) ou um bloco de função que atingiu um limite superior à carga no cálculo do segundo termo do lado direito da Expressão (9). A segunda função é para excluir o segundo termo do lado direito da Expressão (9) e usar somente o primeiro termo do lado direito no cálculo da carga de um bloco de função que desligou ou um bloco de função que atingiu um limite superior à carga (nomeadamente, uma função de contornar o uso da unidade de controle de maximização de lucro). O ponto é que o primeiro termo do lado direito da Expressão (9) e o segundo termo do lado direito da Expressão (9) são tratados independentemente um do outro, dependendo do estado de blocos de função. Aqui reside a significância da existência da unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento. O sistema pode resolver, desse modo, o problema de ativação/desligamento (incluindo um bloco de função que atingiu um limite superior e que é, portanto, substancialmente o mesmo que um bloco de função que desligou) enquanto separa um bloco de função que desligou e, portanto, não pode ser alterado substancialmente no nível de operação, ou um bloco de função que atingiu um limite superior à carga, a partir do controle da unidade de controle de maximização de lucro, e pode usar, se necessário, a unidade de controle de satisfação de condição de restrição para trazer o bloco de função que desligou substancialmente em um estado de operação (estado ativo).

[00097] Descrições mais concretas são dadas nas duas funções descritas acima.

[00098] A exclusão de um bloco de função que desligou ou um bloco de função que atingiu um limite superior à carga no cálculo do segundo termo do lado direito da Expressão (9) significa que, no cálculo da carga de um bloco de função que está ativo, por exemplo, 0 é definido ao numerador do segundo termo do lado direito da Expressão (9) para um bloco de função que desligou ou um bloco de função que atingiu um limite superior à carga. Devido ao fato de que o numerador do segundo termo do lado direito é, evidentemente, diferente de 0 para os blocos de função que estão ativos, há uma chance que o segundo termo do lado direito tem algum valor no caso em que um bloco de função que está ativo é conectado a um bloco de função para o qual a carga deve ser calculada. No cálculo da carga de uma função que desligou ou um bloco de função que atingiu um limite superior, por outro lado, o segundo termo do lado direito é ignorado, em outras palavras, o segundo termo do lado direito é tratado como 0. Desse modo, somente o primeiro termo do lado direito da Expressão (9) afeta um bloco de função que desligou ou um bloco de função que atingiu um limite superior, e esses blocos de função podem ser ativados novamente quando há um problema na demanda e oferta.

[00099] O controle para resolver o problema de ativa- ção/desligamento e o problema de otimização de modo unitário é completado, desse modo, pela unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento e pela unidade de controle de solução de problema de otimização propostas na invenção deste pedido. As Figuras 5A a 5C mostram um exemplo de controle de equilíbrio de carga entre três "nós" (blocos de função) quando a demanda é alterada de 0,4 para 0,8 (em um momento 2). Nas Figuras 5A a 5C, que usam a mesma notação que as Figuras 4A a 4C, o controle para desligamento do "nó 3" quando a demanda é 0,4 e ativação do "nó 3" novamente quando a demanda é alterada para 0,8 é implantado. Os gradientes de funções de avaliação finalmente convergem para os mesmos valores em qualquer um dos dois valores da demanda, o que prova que o problema de otimização, também, foi resolvido.

[000100] Embora o equilíbrio de oferta/demanda seja frequentemente uma condição de restrição pelo fato de que a quantidade total de uma missão ou tarefa exigida do sistema global precisa ser satisfeita conforme indicado na descrição dada acima no equilíbrio de ofer- ta/demanda, há outros casos. O controle nesse caso envolve transformar os termos de equilíbrio de oferta/demanda descritos acima de modo que a condição de restrição seja satisfeita. Nesse caso, também, é vital gerenciar as situações de blocos de função com a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento. Caso contrário, a ativação e o desligamento não são implantados apropriadamente.

[000101] O ponto importante aqui é que, embora as funções de avaliação dos respectivos blocos de função estejam definidas, uma função de avaliação para os blocos de função como um todo não está definida. A não necessidade de definir uma função de avaliação global é uma grande vantagem devido ao fato de que, em relação às funções de avaliação de blocos de função individuais que podem ser definidas de vários modos, como definir uma função de avaliação global se torna cada vez mais incerto à medida que o sistema se torna mais complicado. Além disso, o sistema aqui pode permitir que cada componente opere com base somente na informação sobre o próprio estado do mesmo e o estado de um componente relacionado ao mesmo. Embora a informação usada no equilíbrio de oferta/demanda possa ser considerada como informação global, em um sistema de potência elétrica ou outros casos em que um equilíbrio de oferta/demanda insatisfatório pode ser detectado a partir de flutuações em frequência alternada, o equilíbrio de oferta/demanda, também, pode ser implantado de uma maneira descentralizada completamente autônoma. Em resumo, um sistema pode ser um sistema descentralizado autônomo verdadeiro que não precisa de informação global se o sistema tiver capacidade para obter a informação relevante para o equilíbrio de oferta/demanda a partir do mesmo.

[000102] Esse sistema opera basicamente de forma independente de uma maneira descentralizada autônoma e, quando há uma falha em um componente, outros componentes executam de modo autônomo uma operação de recuperação de modo a cobrir a perda de sinais do componente falho. O sistema também pode ser ajustado de modo autônomo e gradual a uma operação apropriada após uma remoção ou adição súbita de um componente. Em outras palavras, o sistema é muito robusto em relação a distúrbio externo, e tem uma escalabilida- de com a qual os componentes podem ser adicionados ou removidos livremente.

[000103] Os sistemas convencionais são impotentes quanto às falhas e precisam preparar várias sequências para erros. Os sistemas convencionais também não têm garantias de que a estabilidade de sistema global é mantida contra uma remoção ou adição não planejada de componentes (recursos), e exige rever programas e o processamento cada vez. O sistema deste pedido pode resolver todos esses problemas através do controle adaptável à descentralização autônoma. Modalidades

[000104] Descrições mais detalhadas são dadas abaixo nas modalidades desta invenção com referência aos desenhos. (Primeira Modalidade)

[000105] A invenção deste pedido é realizada para o equilíbrio de carga entre os recursos de um centro de dados que é ilustrado na Figura 1. O nível de operação (n representa um número de bloco de função) de um recurso nesse caso corresponde a uma quantidade de tarefa alocada para o recurso.

[000106] Quando o equilíbrio de carga entre os recursos de um cen tro de dados é considerado, as condições de restrição que importam para um administrador são resposta, produtividade, energia e similares. Uma modalidade da invenção deste pedido em que a resposta e a produtividade são condições de restrição é descrita primeiro.

[000107] A resposta e a produtividade, que têm uma relação forte uma com a outra, estão definidas respectivamente como a seguir. Uma resposta R é o momento exato exigido para o processamento, e uma produtividade S é uma carga de trabalho processada por unidade de tempo. Portanto, simplesmente, a Expressão (10) a seguir é estabelecida em relação a uma carga de trabalho solicitada À.

[000108] Entretanto, uma resposta eficaz Re de um recurso real não é desse modo, e exige a consideração de um tempo de fila estocástico pela teoria de enfileiramento. Isso é devido ao fato de que a resposta eficaz depende não somente do desempenho de processamento do próprio recurso, mas também de quanto trabalho chega e quanto trabalho não é processado e acumulou, que são esclarecidos pela teoria de enfileiramento através de cálculo estocástico.

[000109] De acordo com a teoria de enfileiramento, um tempo Tm a partir da chegada de trabalho para a conclusão do processamento do trabalho é expresso pela Expressão (11) a seguir. Tm=1/(p-À) (11)

[000110] Nessa expressão, o símbolo μ representa uma taxa de pro-cessamento por unidade de tempo, e é a recíproca da resposta R. Com a resposta eficaz Re, que pode ser considerada como a recíproca de Tm, e a relação de (10), a Expressão (12) a seguir é estabelecida.

[000111] A resposta eficaz Re tem, também, desse modo, relação próxima com a produtividade. O que é entendido a partir da Expressão (12) é que a resposta eficaz pode ser aprimorada reduzindo-se a produtividade, enquanto a produtividade pode ser aprimorada deteriorando-se a resposta eficaz. Em resumo, a resposta eficaz e a produtividade estão em uma relação de compromisso uma com a outra em que uma das duas está em um estado inválido (se torna 0) no valor de limite da outra, e o administrador precisa equilibrar as duas em um equilíbrio apropriado.

[000112] Como o administrador deve implantar o equilíbrio de carga em um centro de dados com o uso da invenção deste pedido? A resposta eficaz e a produtividade estão em uma relação compromisso conforme descrito acima, o que significa que uma carga de trabalho muito leve deve ser distribuída entre os componentes (recursos) quando a resposta é mais valorizada, enquanto uma carga de trabalho pesada deve ser distribuída quando a produtividade é mais valorizada. Em conformidade, as funções definidas para os respectivos componentes são definidas, por exemplo, através do método a seguir:

[000113] A Figura 6 é um diagrama esquemático de funções de avaliação. O eixo de abscissas representa a carga de trabalho devido ao fato de que o sujeito estudado aqui é o equilíbrio de carga. Conforme descrito acima, as funções convexas são preferenciais como funções de avaliação, e uma função quadrática que é convexa para cima é usada aqui. O símbolo Àmáx representa um limite do recurso em questão, e o símbolo Àpico representa um ponto de pico da função de avaliação. Através da normalização em que o pico da função de avaliação é definido como 1, a função de avaliação normalizada é determinada como uma função quadrática que passa através de (0, 0) e (Àpico, 1). Uma função de avaliação é obtida para cada componente (recurso) multiplicando-se a função de avaliação normalizada por um coeficiente αi, que está em proporção a uma diferença em desempenho entre os componentes. O ponto Àpico é onde a produtividade S é 1 e a resposta eficaz Re é 0. Conforme descrito acima, uma carga de trabalho muito leve é distribuída entre os componentes (recursos) quando a resposta é mais valorizada, e uma carga de trabalho muito pesada é distribuída quando a produtividade é mais valorizada. Em conformidade, no caso em que o sistema deve processar o trabalho colocando-se importância na resposta, o ponto Àpico é definido muito pequeno enquanto o ponto Àpico é definido muito grande quando o sistema deve processar trabalho colocando-se importância na produtividade. O sistema usa o método dessa invenção deste pedido para operar enquanto resolve o proble-ma de ativação/desligamento e o problema de otimização, e visa a um ponto tão próximo do ponto Àpico de cada componente quanto possível. Portanto, com o ponto Àpico definido muito pequeno, o trabalho é distribuído entre os componentes que suportam cargas relativamente leves, e o sistema global opera de uma maneira que valoriza mais a resposta. Com o ponto Àpico definido muito grande, o trabalho é distribuído entre os componentes que suportam cargas relativamente pesadas, e o sistema global opera de uma maneira que valoriza mais a produtividade. Os recursos que são desperdiçados são desligados conforme apropriado, e o controle resultante está livre de um desperdício de energia também.

[000114] O eixo de ordenadas da função de avaliação nesse caso não representa realmente alguma forma de eficiência. O eixo de ordenadas indica melhor um ponto em que administrador deseja que o sistema opere, e a definição da função de avaliação não é regida por qualquer princípio ou quantia física. Um indivíduo que deseja executar o sistema pode definir o eixo de ordenadas e o eixo de abscissas no critério do mesmo/da mesma. De certo modo, uma vez que o sistema é dado uma instrução a partir de um indivíduo na forma de uma função de avaliação, o sistema opera de modo autônomo de uma maneira em conjunto a partir de então.

[000115] Embora as funções de avaliação aqui sejam obtidas multiplicando-se uma função quadrática que passa através de (0, 0) e (Àpico, 1) pelo coeficiente α1, várias outras funções de avaliação podem ser definidas desde que as funções de avaliação sejam funções convexas. Em um caso extremo, uma função de avaliação desenhada à mão pode ser definida.

[000116] Um experimento do equilíbrio de carga no centro de dados que é ilustrado na Figura 1 foi conduzido com o uso das funções de avaliação descritas acima. Cada servidor tem o bloco de função da invenção deste pedido que é ilustrado na Figura 2 como um componente embutido, e resolve o problema de ativação/desligamento e o problema de otimização ao mesmo tempo em que verifica uma função de avaliação definida ao próprio e a situação de outro servidor conectado ao próprio. Cada servidor nesse experimento é conectado de modo que uma diferença entre as solicitações globais (demanda) e a carga de trabalho global do sistema no momento que é necessária para o equilíbrio de oferta/demanda possa ser monitorada. No caso em que a conexão de cada servidor é um problema, uma parte que tem capacidade para monitorar uma diferença entre a demanda e a oferta e in-formar cada servidor da diferença pode ser definida na entrada.

[000117] Os coeficientes K1, K2 e similares para determinar o equilíbrio de carga foram definidos adequadamente. A contagem total de servidores é 1.000. Os servidores não têm desempenho homogêneo, e um αi maior foi definido para um servidor que tem desempenho superior.

[000118] As Figuras 7A e 7B mostram resultados de primeiro experimento. O eixo de abscissas representa o tempo em cada um dos grá- ficos. O eixo de ordenadas na Figura 7A representa a produtivida- de/resposta eficaz global do sistema. O eixo de ordenadas na Figura 7B representa a contagem de servidores (recursos) que estão ativos. Primeiramente, o sistema foi executado de uma maneira que coloca importância na resposta definindo Àpico muito pequeno. Depois disso, Àpico foi redefinido de modo a ter um valor muito grande em um ponto de tempo em que "PRODUTIVIDADE É MAIS VALORIZADA" está escrito no desenho. Em seguida, foi confirmado que o sistema definiu de modo autônomo sobre a alteração da operação do mesmo em uma direção em que a resposta é mais valorizada. Os servidores ativos fo-ram ajustados apropriadamente também, e a eficácia da invenção deste pedido foi confirmada.

[000119] As Figuras 8A e 8B mostram resultados de segundo experimento. O eixo de abscissas representa o tempo em cada um dos gráficos. O eixo de ordenadas na Figura 8A representa a produtivida- de/resposta eficaz global do sistema. O eixo de ordenadas na Figura 8B representa a contagem de servidores (recursos) que estão ativos. No meio da execução do sistema com Àpico definido a um determinado valor, dez por cento dos servidores foram desligados artificialmente (porções dos desenhos que são indicadas pelas setas e em que "OCORREU FALHA" está escrito). Pode-se observar que o desempenho de produtividade/resposta cai temporariamente, mas se recupera e modo autônomo. Devido ao fato de que os servidores têm desempenho heterogêneo ao invés de desempenho homogêneo, a contagem de servidores que estão em uso após a recuperação autônoma foi alterada antes do desligamento artificial dos servidores. Isso indica que o problema de ativação/desligamento foi resolvido de modo real e autônomo. A eficácia da invenção deste pedido que diz respeito à robustez contra falhas foi confirmada.

[000120] As Figuras 9A e 9B mostram resultados de terceiro experi- mento. O eixo de abscissas representa o tempo em cada um dos gráficos. O eixo de ordenadas na Figura 9A representa a produtivida- de/resposta eficaz global do sistema. O eixo de ordenadas na Figura 9B representa a contagem de servidores (recursos) que estão ativos. No meio da execução do sistema com Àpico definido a um determinado valor, uma centena de servidores foi adicionada artificialmente (porções dos desenhos que são indicadas pelas setas e em que "SERVIDORES ADICIONADOS" está escrito). Como resultado, o sistema ati- vou/desligou de modo autônomo os servidores que incluem os servidores adicionados, e se estabeleceu em um estado estável sem alterações no desempenho de produtividade/resposta. Isso indica que o sistema é escalável e significa que não há necessidade de alterar os programas ou o processamento quando os recursos são adicionados ou removidos. Isso é uma característica muito útil e a eficácia da invenção deste pedido foi confirmada. (Segunda Modalidade)

[000121] A invenção deste pedido é realizada para o equilíbrio de carga entre os recursos do centro de dados da Figura 1 como na primeira modalidade. A primeira modalidade é uma modalidade da invenção deste pedido em que a resposta e produtividade são condições de restrição. Uma modalidade da invenção deste pedido é descrita aqui em que a energia é uma condição de restrição. Com uso de energia como um a restrição significa que o sistema deve ser executado ao mesmo tempo em que economiza tanta potência elétrica quanto possível.

[000122] Isso, também, é basicamente a questão de como definir uma função de avaliação.

[000123] Referindo-se a uma expressão de eficiência de músculo, a eficiência de energia do que opera pode ser expressa como a Expressão (13) a seguir com o uso de consumo de potência ociosa Hdef, con- sumo de potência de trabalho W(À) e consumo de potência de trabalho adicional (tal como consumo de potência de um ventilador de resfriamento de ar) H.

[000124] Essa eficiência é, em geral, uma função convexa que culmina em algum ponto em que a carga de trabalho é igual ou inferior a Àmáx, e a Expressão (13) pode ser usada, portanto, como uma função de avaliação em uma área em que a carga de trabalho é igual ou inferior a Àmáx. Uma carga de trabalho maior do que Àmáx não pode ser definida com essa expressão de eficiência de energia, e um gráfico da mesma é desenhado, portanto, artificialmente aqui. A Figura 10 mostra uma imagem da função de avaliação usada. Uma porção da função de avaliação em que a carga de trabalho é maior do que Àmáx pode ser definida a critério do administrador. Por exemplo, no caso em que a resposta é mais valorizada, o gráfico daquela porção da função de avaliação é dado um declive acentuado para reduzir a carga de trabalho rapidamente, e o gradiente daquela porção da função de avaliação é dado uma curva ligeira no caso em que a produtividade é mais valorizada e não há, desse modo, necessidade de reduzir a carga de trabalho rapidamente. A função de avaliação pode ser criada livremente, desse modo, pelo administrador. Precisa-se prestar atenção ao fato de que a liberdade na criação da função de avaliação algumas vezes torna possível dizer se o valor a ser adaptado pela função de avaliação é adaptado com quantitatividade objetiva. Por exemplo, a função de avaliação usada aqui é uma função de eficiência de energia que é quantitativa em uma área em que a carga de trabalho é igual ou inferior a Àmáx, e é uma função qualitativa tal como o grau de conforto do administrador em uma área em que a carga de trabalho é maior do que Àmáx. No caso em que a quantitatividade objetiva é indispensável, é necessário considerar o uso de um índice objetivo ou algo que pode ser convertido em um índice objetivo. Entretanto, muitos sistemas convencionais são executados com base na experiência ou preferência do administrador. O sistema que pode ser executado com o uso de uma função de avaliação qualitativa também pode ser executado à preferência do administrador, e isso é uma característica benéfica e não o inverso.

[000125] Um experimento do equilíbrio de carga no centro de dados foi conduzido com o uso da função de avaliação descrita acima e a mesma configuração que aquela na primeira modalidade. As Figuras 11A e 11B mostram os resultados do experimento. Nesse exemplo, todos os (mil) servidores foram colocados em operação, primeiramente, para observar as alterações subsequentes em eficiência de energia e na contagem de servidores em operação. Conforme pode ser observado nas Figuras 11A e 11B, houve consumo de energia em desperdício primeiramente devido ao fato de que todos os servidores operam simultaneamente, mas o sistema tem reduzido com sucesso o consumo de energia selecionando-se de modo autônomo os servidores que devem estar ativos e equilibrando-se a carga. Em resumo, a eficácia da invenção deste pedido foi confirmada. (Terceira Modalidade)

[000126] Um método é descrito nessa modalidade de comutação entre o controle descrito na primeira modalidade que coloca importância na resposta ou na produtividade e o controle descrito na segunda modalidade que coloca importância na eficiência de energia, dependendo da situação. Um experimento foi conduzido com o uso de uma configuração de centro de dados que é basicamente a mesma que aquela na primeira modalidade. A única diferença é que uma unidade de comutação de função de avaliação que emite um comando para comutação de funções de avaliação dependendo da situação é fornecida nessa modalidade. Um diagrama de sistema esquemático dessa modalidade está ilustrado na Figura 12. A unidade de comutação de função de avaliação transmite para cada recurso um comando para comutar a função de avaliação a ser referida por cada servidor (recurso) para uma da função de avaliação usada na primeira modalidade e a função de avaliação usada na segunda modalidade. Ao receber o comando, cada recurso define a função de avaliação especificada pelo comando e exerce controle para resolver o problema de ativação/desligamento e o problema de otimização. A unidade de comutação de função de avaliação pode receber um desejo do administrador para selecionar uma função de avaliação adequada para o desejo e transmitir um comando para cada recurso. Alternativamente, um classificador para determinar a situação a partir de alguma entrada externa pode ser fornecido para selecionar automaticamente uma função de avaliação com o uso do classificador. Embora a comutação aqui seja entre dois tipos, isto é, a função de avaliação usada na primeira modalidade e a função de avaliação usada na segunda modalidade, a contagem de tipos de função de avaliação entre os quais um comutador é criado não precisa ser limitado a dois, e um comutador pode ser criado entre tantas funções de avaliação quanto desejado definindo-se funções de avaliação necessárias. Uma única unidade de comutação de função de avaliação é fornecida para todo o sistema nesse exemplo, mas uma unidade de comutação de função de avaliação pode ser fornecida, ao invés disso, em cada bloco de função individual (recurso).

[000127] Os resultados do experimento que usa o sistema descrito acima são mostrados nas Figuras 13A e 13B. As condições aqui são as mesmas que aquelas na primeira e na segunda modalidade, exceto que a unidade de comutação de função de avaliação é fornecida. O eixo de abscissa representa o tempo em cada um dos gráficos. O eixo de ordenadas na Figura 13A representa a resposta eficaz/eficiência de energia global do sistema. O eixo de ordenadas na Figura 13B representa a contagem de servidores (recursos) que estão ativos. O sistema foi executado de uma maneira que coloca importância na resposta, primeiramente, e comutado no meio (porções dos desenhos que são indicadas pelas setas, isto é, o tempo descrito pela linha tracejada) para controlar aquele coloca importância na eficiência de energia. A resposta no início assumiu um valor grande enquanto a eficiência de energia não foi tão elevada. Após o comutador para o controle que valoriza mais a eficiência de energia, a eficiência de energia aprimorou enquanto a resposta caiu. Em outras palavras, confirmou-se que a comutação de funções de avaliação por meio da unidade de comutação de função de avaliação teve sucesso. Essa modalidade prova também que, mesmo quando há uma pluralidade de requisitos (colocando importância na resposta, colocando importância na energia e similares), o administrador somente precisa instruir uma alteração da operação objetiva do sistema conforme apropriado para alterar a operação do sistema, sem alterar os programas ou o processamento. Em resumo, a invenção deste pedido pode operar efetivamente também quando há a pluralidade de requisitos, e a eficácia da invenção deste pedido foi provada. (Quarta Modalidade)

[000128] Um exemplo de equilíbrio de carga é descrito nessa modalidade entre recursos em que uma pluralidade de centros de dados é conectada por uma rede. A pluralidade de centros de dados, cada um dos quais tem a mesma configuração que aquele na primeira modalidade, é acoplada pela rede para constituir um modelo ilustrado na Figura 14. Uma diferença das modalidades descritas acima é que um atraso devido ao fato de que a rede não pode ser ignorada porque os recursos não estão fechados no interior de cada centro de dados. A diferença significa que, no caso de resposta/produtividade, o equilíbrio de carga entre os blocos de função (recursos) precisa levar em consideração a distância (atraso) de um centro de dados que emite solicitações de processamento (um centro de dados que assume um papel principal na execução de um processamento comandado).

[000129] O controle exercido nessa modalidade coloca importância na resposta, especificamente, usa a função de avaliação da primeira modalidade para todos os recursos. A distância (atraso) do centro de dados que emite as solicitações de processamento é levada em consideração multiplicando-se uma função de avaliação normalizada por

um coeficiente ’ , em que Dly representa a quantidade de atraso de transmissão do centro de dados que emite as solicitações de processamento, além da multiplicação pelo coeficiente de desempenho αi de componentes (recursos) em cada centro de dados. O desempenho de um recurso é reconhecido, desse modo, como relativamente alto por centros de dados próximos e como relativamente baixo por centros de dados distantes, com o resultado de que a carga é equilibrada de modo favorável entre os recursos sobre uma rede apensar de um atraso causado pela rede.

[000130] As Figuras 15A e 15B mostram resultados de um experimento conduzido para o modelo que inclui a pluralidade de centros de dados descrita acima. O eixo de abscissas representa o tempo em cada um dos gráficos. O eixo de ordenadas na Figura 15A representa a resposta eficaz global do sistema. O eixo de ordenadas na Figura 15B representa a contagem de servidores (recursos) que estão ativos. O experimento é sobre um caso em que muitos recursos que têm o desempenho de processamento distintamente superior estão localizados próximo ao centro de dados que emite as solicitações de processamento. Esse é o caso em que com o uso de recursos de um centro de dados externo espera-se produzir resultados melhores apesar de um atraso devido à rede. O processamento é executado por um único centro de dados (isto é, o próprio centro de dados que emite as solicitações de processamento executa o processamento) até que um ponto indicado pela seta em cada um dos desenhos é atingido. Passado esse ponto, o centro de dados é acoplado aos centros de dados circundantes da maneira de uma rede, e a resposta e a contagem de servidores ativos foram observadas. A contagem de servidor ativo é a contagem de recursos que estão ativos em todos os centros de dados acoplados pela rede. Pode ser observado nas Figuras 15A e 15B que, quando acoplado a outros centros de dados pela rede, o centro de dados ativa/desliga de modo autônomo os recursos na procura por recursos que têm desempenho de processamento distintamente superior, usa os recursos que têm o desempenho de processamento distintamente superior sobre a rede enquanto mantém o desempenho de resposta, e reduz de modo autônomo a contagem de recursos ativos. A eficácia da invenção deste pedido foi confirmada também para os componentes (recursos) que são acoplados por uma rede que tem um atraso. O uso da invenção deste pedido terá uma significância grande na discussão futura sobre coordenação entre nuvens. (Quinta Modalidade)

[000131] As modalidades referidas lidam com o equilíbrio da carga entre os recursos relacionados ao processamento tal como a resposta, produtividade e a energia. Entretanto, a invenção deste pedido é aplicável a outros casos além desse. Uma modalidade é descrita aqui em que a invenção deste pedido é usada para o equilíbrio de carga de armazenamento.

[000132] A Figura 16 é um diagrama esquemático de um sistema que é usado nessa modalidade, e apresenta uma imagem em que os recursos da primeira modalidade são substituídos através de armaze- namento. Cada peça de armazenamento tem o bloco de função da invenção deste pedido ilustrado na Figura 2 como um componente embutido. Nesse caso, também, como definir uma função de avaliação é um ponto importante, e uma função de avaliação mostrada na Figura 17 é usada. Na Figura 17, o eixo de abscissas representa uma quantidade de armazenamento (quantidade gravada) ÀS. O eixo de ordenadas é normalizado, e a função de avaliação normalizada é multiplicada por um coeficiente αsi, que está em proporção ao desempenho de armazenamento. O desempenho nesse caso é determinado levando-se em consideração a velocidade de gravação, acessibilidade, propriedades de arquivamento (qualidades de conservação) e similares. O sis-tema nesse caso pode ser controlado de modo que somente o coeficiente αsi de cada componente seja alterado para se adequar a situação tal como visando intensificar a velocidade de gravação ou visando aprimorar as propriedades de arquivamento. Alterando-se o coeficiente, o sistema move os dados para uma peça de armazenamento que é adequada para a solicitação. O grau elevado de liberdade na definição de uma função de avaliação é uma das maiores vantagens da invenção deste pedido.

[000133] As Figuras 18A e 18B mostram os resultados de um experimento conduzido sobre o exemplo de equilíbrio de carga de armazenamento descrito acima. Em cada um dos gráficos, o eixo de abscissa representa o tempo e o eixo de ordenadas representa a quantidade de dados gravados em uma peça de armazenamento em questão. Esse exemplo mostra os resultados de monitoramento de uma das peças de armazenamento que são de alta velocidade de gravação e uma das peças de armazenamento que são de propriedades de arquivamento elevadas. Um comutador foi criado a partir de uma função de avaliação para valorizar a velocidade de gravação alta mais para uma função de avaliação para valorizar as propriedades de arquivamento mais em um ponto indicado pelas setas em cada um dos desenhos (isto é, o tempo descrito pela linha tracejada).

[000134] Conforme pode ser observado nos desenhos, a capacidade do armazenamento que é de propriedades de arquivamento elevada aumentou além das setas (isto é, o tempo descrito pela linha tracejada) enquanto a quantidade gravada do armazenamento que é de velocidade de gravação alta diminuiu. Em resumo, o sistema realizou de modo autônomo a intenção do administrador. A invenção deste pedido pode ser usada, desse modo, de uma maneira similar em vários campos em que algum tipo de blocos de função (recursos) existe em relação a outro (são acoplados por uma rede). Isso foi confirmado na quinta modalidade. (Sexta Modalidade)

[000135] As modalidades referidas discutem o controle de equilíbrio de carga no campo de informação. Entretanto, o pedido da invenção deste pedido não está limitado ao campo de informação. Por exemplo, esta invenção pode ser usada no controle de infraestrutura tais como energia ou água sem problemas. Um exemplo é descrito nessa modalidade de conexão de uma pluralidade de fontes de energia solar com o uso da invenção deste pedido para observar se potência elétrica adequada é obtida.

[000136] Um diagrama esquemático dessa modalidade é ilustrado na Figura 19. Uma marca circular representa uma fonte de energia solar. Os clientes consomem energia e alguns clientes também atuam como fornecedores de energia solar. Tais clientes são marcados com a marca circular. Cada fonte de geração de energia solar tem o bloco de função da invenção deste pedido ilustrado na Figura 2 como um componente embutido. Cada fonte de geração de energia solar resolve o problema de ativação/desligamento e o problema de otimização ao mesmo tempo em que verifica uma função de avaliação definida para a mesma e as situações de outras fontes de geração de energia solar conectadas à mesma. A alteração de um ângulo de painel é empregada aqui como um método de ajuste da potência elétrica de uma fonte de geração de energia solar por si. Essa modalidade é um exemplo de um experimento que usa uma forma de modelo de assim chamada grade inteligente. Embora os inventores desta invenção não tenham sucesso na condução de um experimento que usa uma grelha de potência elétrica fornecida por uma empresa de potência elétrica por razões que dizem respeito ao experimento, esta invenção funciona efetivamente para uma grelha de potência elétrica heterogênea (híbrida), que inclui uma casa de potência de uma empresa elétrica e a energia renovável (energia solar, energia de potência eólica e similares) no caso em que essa modalidade foi provada como eficaz.

[000137] As Figuras 20A e 20B mostram os resultados de um experimento conduzido sobre o exemplo de equilíbrio de carga de potência elétrica descrito acima. O eixo de abscissas representa o tempo em cada um dos gráficos. O eixo de ordenadas na Figura 20A representa a quantidade de potência elétrica global do sistema. O eixo de ordenadas na Figura 20B representa a contagem de fontes de energia solar (recursos) que estão em operação. Algumas das fontes de energia solar foram cortadas intencionalmente em um ponto indicado pela seta em cada um dos desenhos em que "OCORREU FALHA" está escrito. No momento, algumas das fontes de energia solar foram cortadas, a quantidade de potência elétrica caiu por um instante, mas logo retornou a um nível adequado de modo autônomo. Espera-se que a energia renovável se infiltre cada vez mais em grelhas de potência elétrica existentes no futuro. Como uma fonte de energia afetada consideravelmente por situações, a energia renovável tem sucesso e falha no fornecimento de potência elétrica diariamente, e quando a potência elétrica é fornecida com sucesso a partir de uma fonte de energia re- novável não pode ser previsto. Sob tal situação, um sistema precisa ter capacidade para autorecuperação autônoma como na modalidade da invenção deste pedido. Portanto espera-se que a invenção deste pedido seja de uso importante. Essa modalidade provou que a invenção deste pedido é eficaz para controle não somente no campo de informação, mas também no campo de infraestrutura. (Sétima Modalidade)

[000138] As modalidades anteriores são configuradas de modo que a função de avaliação seja definida com antecedência, ou fornecida, por um administrador. Em outras palavras, a função de avaliação usada é muito fixa. Algumas das modalidades também não garantem uma compatibilidade quantitativa completa com uma eficiência real ou similares. Um método é descrito aqui de trazer de modo gradual e quantitativo a função de avaliação próxima a uma função real. O método descrito é para alterar gradualmente uma função de avaliação sobre eficiência de energia, que é uma quantidade realmente mensurável, de acordo com a realidade. Essa modalidade é sobre a eficiência de energia e tem, portanto, a mesma configuração básica que aquela da segunda modalidade.

[000139] Essa modalidade é para transformar de modo gradual e quantitativo uma função de avaliação definida para cada recurso em uma função precisa. O método envolve basicamente a retroalimentação de um valor que é obtido multiplicando-se, por um coeficiente, uma diferença entre um valor primeiramente definido da função de avaliação e um valor realmente mensurado, atual. A função de avaliação assume gradualmente, desse modo, um valor quantitativamente correto. Esse processo de retroalimentação é executado por uma unidade de controle de correção de função de avaliação, que é fornecida em cada bloco de função (recurso) conforme ilustrado na Figura 21A para executar os processos indicados por S0 a S4 na Figura 21B.

[000140] Como a eficiência de energia se desloca no sistema descrito acima é mostrado na Figura 22. As condições aqui são as mesmas que na segunda modalidade, exceto que a unidade de controle de correção de função de avaliação é fornecida para cada recurso. O eixo de abscissa representa o tempo e o eixo de ordenadas representa a eficiência de energia no gráfico. O gráfico mostra que a eficiência de energia foi aprimorada com o tempo. Foi provado que esta invenção permite um ajuste dinâmico de uma função de avaliação também. (Oitava Modalidade)

[000141] As modalidades anteriores não incluem uma descrição sobre os casos em que um componente de desligamento (nó) corta a rede completamente. Tais casos são poucos e, devido ao fato de que nenhum problema surge se houver uma parte que gerencia todos os nós, não precisam ser necessariamente considerados. Essa modalidade considera tais casos de qualquer modo. Aqui é examinado, por razões de simplificação, o equilíbrio de carga entre nove nós (blocos de função) que estão alinhados em uma linha reta conforme ilustrado na Figura 23A. Essa modalidade também pode ser considerada como tendo o formato de rede particular da Figura 1. Cada número de nó é dividido por 3 de modo que, conforme ilustrado na Figura 23B, a mesma função de avaliação seja usada por nós que têm 1 como o restante da divisão, enquanto os nós que têm 2 como o restante compartilham a mesma função de avaliação e os nós que têm 0 como o restante compartilham a mesma função de avaliação. Os resultados de aplicar simplesmente a invenção deste pedido com a demanda total definida para 0,4 são mostrados nas Figuras 24A e 24B. Na teoria, os nós 1, 4 e 7 devem ter a mesma carga, enquanto a carga dos outros nós é 0, mas os resultados dizem que os nós 1, 4 e 7 não têm a mesma carga (embora não mostrado nos gráficos, a carga dos outros nós foram confirmadas como sendo 0). Os nós 1, 4 e 7 também não têm o mesmo valor diferencial da função de avaliação. Em resumo, o problema de ativação/desligamento e o problema de otimização não foram bem resolvidos. Isso é devido ao fato de que os nós de intervenção que conectam os nós 1, 4 e 7 foram desligados e o segundo termo do lado direito da Expressão (9) parou consequentemente de trabalhar.

[000142] Esse problema pode ser resolvido exercendo-se o controle de modo que os nós desligados transmitam os valores diferenciais das funções de avaliação de nós adjacentes que estão ativos para nós circundantes. Especificamente, cada bloco de resolução de problema de ativação/desligamento é incorporado com uma função de transmitir os valores diferenciais das funções de avaliação dos nós ativos circundantes para nós vizinhos mesmo quando o próprio nó do mesmo é desligado.

[000143] Os resultados de exercer esse controle são mostrados nas Figuras 25A e 25B. Os gráficos mostram que, apesar dos nós de intervenção que foram desligados, os nós 1, 4 e 7 interagiram apropriadamente uns com os outros para resolver o problema de ativa- ção/desligamento e o problema de otimização. Desse modo, dando a cada bloco de resolução de problema de ativação/desligamento a função de gerenciar a situação do próprio nó do mesmo e dos nós circundantes, o problema de ativação/desligamento e o problema de otimização podem ser resolvidos sem problema sob várias situações.

[000144] Usar esse método resolve o problema de ativa- ção/desligamento e o problema de otimização sem problema mesmo no caso em que há um caminho crítico devido ao projeto do sistema e uma falha ocorre no caminho. Aplicabilidade Industrial:

[000145] Esta invenção pode contribuir para controle geral de um sistema que inclui uma pluralidade de blocos de função e executa a pluralidade de blocos de função integrando-se os blocos de função de uma maneira adaptável à descentralização autônoma, e tem aplicabilidade industrial enorme. Esta invenção realiza, de modo fácil e escalá- vel, o controle para tornar o sistema robusto contra distúrbio externo e para adaptar o sistema em tempo real de uma maneira que depende da situação.

[000146] O modo de modalidade e modalidades descritos acima dão uma descrição na invenção deste pedido usando-se os exemplos de equilíbrio de carga em um centro de dados, o equilíbrio de carga de armazenamento, o controle de geradores de potência solar e similares. Entretanto, a invenção deste pedido não está limitada ao campo de informação e ao campo de infraestrutura conforme já descrito, e pode ser usada de uma maneira similar em vários campos em que algum tipo de blocos de função (recursos) existe em relação um ao outro (são acoplados por uma rede).

[000147] Cada unidade nos blocos de função pode ser implantada através de uma combinação de hardware e software. As unidades na forma de uma combinação de hardware e software operam como vários meios dispondo-se um programa de um sistema desta invenção em uma RAM e executando o hardware tal como uma unidade de controle (CPU) com base no programa. O programa pode ser gravado em um meio de armazenamento para ser distribuído. O programa gravado nos meios de gravação é lido em uma memória por meio de um cabo, rádio, ou os próprios meios de gravação, e executa a unidade de controle e outros. Os exemplos dos meios de gravação incluem um disco óptico, um disco magnético, um dispositivo de memória semicondutor e um disco rígido.

[000148] Este pedido tem como base e reivindica o benefício de prioridade do Pedido de Patente No JP 2011-114266 depositado em 23 de maio de 2011, a revelação do qual está incorporada no presente documento a título de referência de modo integral.

Claims

1. Centro de dados compreendendo uma pluralidade de servidores correlacionados entre si, em que cada um dentre a pluralidade de servidores compreende: uma unidade de armazenamento compreendendo uma função de avaliação que está associada com cada um dentre a pluralidade de servidores; uma unidade de controle de satisfação de condição de restrição para controlar um nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores com base em uma condição de restrição que deve ser satisfeita por cada um dentre a pluralidade de servidores e todos dentre a pluralidade de servidores juntos; uma unidade de controle de maximização de lucro para controlar o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores por informação sobre a função de avaliação de outro dentre a pluralidade de servidores que tem uma relação com cada um dentre a pluralidade de servidores; e uma unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento para controlar um estado ativo/estado de desligamento de cada um dentre a pluralidade de servidores de-pendendo do nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores, ao usar resultados do controle da unidade de controle de satisfação de condição de restrição e do controle da unidade de controle de maximização de lucro, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle de satisfação de condição de restrição determina o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar uma equação na qual uma relação satisfazendo a seguinte Expressão (1) é estabelecida:

t: tempo, ÀÍ: o nível de operação de um i-ésimo servidor, e ÀR: o nível de operação de um servidor relacionado ao i- ésimo servidor, por meio da qual o centro de dados tem consumo de energia reduzido ao selecionar os servidores que devem ser ativados e equilibrar carga.

2. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 1, ca-racterizado pelo fato de que a função de avaliação compreende uma função convexa.

3. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, caracterizado pelo fato de que, quando um dentre a pluralidade de servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ativa- ção/desligamento controla o estado ativo/estado de desligamento de cada um dentre a pluralidade de servidores ao ajustar resultados do controle da unidade de controle de maximização de lucro.

4. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 3, ca-racterizado pelo fato de que, quando outro dentre a pluralidade de servidores que tem uma relação com cada um dentre a pluralidade de servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limi- te superior, a unidade de controle de solução de problema de ativa- ção/desligamento controla o estado ativo/estado de desligamento de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar resultados do controle de nível de operação que é exercido pela unidade de controle de maximização de lucro com o outro dentre a pluralidade de servidores tratado como não existente.

5. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 3, ca-racterizado pelo fato de que, quando cada um dentre a pluralidade de servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ati- vação/desligamento controla o estado ativo/estado de desligamento de cada um dentre a pluralidade de servidores sem usar os resultados do controle da unidade de controle de maximização de lucro.

6. Centro de dados, de acordo com qualquer uma das rei-vindicações 1 a 5, caracterizado pelo fato de que a informação do outro dentre a pluralidade de servidores que tem uma relação com cada um dentre a pluralidade de servidores compreende informação sobre um valor em proporção a um gradiente da função de avaliação de outro dentre a pluralidade de servidores, e compreende informação para suprimir uma operação de cada um dentre a pluralidade de servidores.

7. Centro de dados, de acordo com qualquer uma das rei-vindicações 1 a 6, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle de satisfação de condição de restrição determina o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar uma equação na qual uma relação satisfazendo a seguinte Expressão (2) é estabelecida:

ÀÍ: o nível de operação do i-ésimo servidor, ÀR: o nível de operação do servidor relacionado ao i-ésimo servidor, K1: um coeficiente equivalente a um ganho de uma alteração em nível de operação, e Ànom,i: um coeficiente de normalização do i-ésimo servidor.

8. Centro de dados, de acordo com qualquer uma das rei-vindicações 1 a 7, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle de maximização de lucro determina o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar uma equação na qual uma relação satisfazendo a seguinte Expressão (3) é estabelecida:

fi: uma função de avaliação de um i-ésimo servidor, e fk: uma função de avaliação de outro servidor que tem uma relação com o i-ésimo servidor.

9. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 8, ca-racterizado pelo fato de que a unidade de controle de maximização de lucro determina o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar uma equação na qual uma relação satisfazendo a seguinte Expressão (4) é estabelecida:

K2: um coeficiente equivalente a um ganho de uma alteração em nível de operação.

10. Centro de dados, de acordo com qualquer uma das rei-vindicações 1 a 9, caracterizado pelo fato de que a unidade de con- trole de satisfação de condição de restrição e a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento determinam o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar uma equação na qual uma relação satisfazendo a seguinte Expressão (5) é estabelecida:

11. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 10, ca-racterizado pelo fato de que a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento usa a Expressão (5) para controlar o estado ativo/estado de desligamento de cada um dentre a pluralidade de servidores.

12. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 11, ca-racterizado pelo fato de que, quando outro dentre a pluralidade de servidores que tem uma relação com cada um dentre a pluralidade de servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ativa- ção/desligamento trata o outro dentre a pluralidade de servidores como não existente em um cálculo de um segundo termo de um lado direito da Expressão (5).

13. Centro de dados, de acordo com a reivindicação 11, ca-racterizado pelo fato de que, quando cada um dentre a pluralidade de servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ati- vação/desligamento calcula a Expressão (5) com um segundo termo de um lado direito da Expressão (5) tratado como não existente.

14. Centro de dados, de acordo com qualquer uma das rei-vindicações 1 a 13, caracterizado pelo fato de que, quando cada um dentre a pluralidade de servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ativação/desligamento transmite informação sobre as funções de avaliação de servidores adjacentes, para deste modo ajustar controle de maximização de lucro de servidores que estão ativos dentre a pluralidade de servidores.

15. Método de controle de centro de dados caracterizado pelo fato de que é para uso no centro de dados conforme definido em qualquer uma das reivindicações 1 a 14.

16. Servidor para uso em um centro de dados, que deve ser conectado e correlacionado a uma pluralidade de outros servidores no centro de dados, o servidor compreendendo: uma unidade de armazenamento compreendendo uma função de avaliação; uma unidade de controle de satisfação de condição de restrição para controlar um nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores com base em uma condição de restrição que deve ser satisfeita pelo servidor e todos dentre a pluralidade de outros servidores; uma unidade de controle de maximização de lucro para controlar o nível de operação por informação sobre funções de avaliação da pluralidade de outros servidores; e uma unidade de controle de solução de problema de ativa- ção/desligamento para controlar um estado ativo/estado de desligamento dependendo do nível de operação, ao usar resultados do controle da unidade de controle de satisfação de condição de restrição e do controle da unidade de controle de maximização de lucro, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle de satisfação de condição de restrição determina o nível de operação de cada um dentre a pluralidade de servidores ao usar uma equação na qual uma relação satisfazendo a seguinte Expressão (1) é estabelecida:

ÀÍ: o nível de operação de um i-ésimo servidor, e ÀR: o nível de operação de um servidor relacionado ao i- ésimo servidor, por meio da qual o centro de dados tem consumo de energia reduzido ao selecionar os servidores que devem ser ativados e equilibrar carga.

17. Servidor, de acordo com a reivindicação 16, caracterizado pelo fato de que a função de avaliação compreende uma função convexa.

18. Servidor, de acordo com a reivindicação 16 ou 17, ca-racterizado pelo fato de que, quando um dentre a pluralidade de outros servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ati- vação/desligamento controla o estado ativo/estado de desligamento do servidor ao usar resultados de controle de nível de operação que é exercido pela unidade de controle de maximização de lucro com um dentre a pluralidade de outros servidores tratado como não existente.

19. Servidor, de acordo com a reivindicação 16 ou 17, ca-racterizado pelo fato de que, quando um dentre a pluralidade de outros servidores tem o nível de operação que é um limite inferior ou um limite superior, a unidade de controle de solução de problema de ati- vação/desligamento controla o estado ativo/estado de desligamento do servidor sem usar os resultados do controle da unidade de controle de maximização de lucro.