(57)【要約】  本発明は、コンピュータクラスタ(8)における電力供給を管理する方法であって、少なくとも1つの電力源によって提供される電力価格の予測のプロセス(3)と、前記コンピュータクラスタ(8)における作業負荷の予測のプロセス(4)と、両方の前記予測プロセス(3、4)に基づく、前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングするプロセス(7)とを含む、コンピュータクラスタ(8)における電力供給を管理する方法に関する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータクラスタ(8)における電力供給を管理する方法であって、
少なくとも1つの電力源によって提供される電力価格の予測のプロセス(3)と、
前記コンピュータクラスタ(8)における作業負荷の予測のプロセス(4)と、
両方の前記予測プロセス(3、4)に基づく、前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングするプロセス(7)とを含む、コンピュータクラスタ(8)における電力供給を管理する方法。
【請求項２】
電力価格の予測の前記プロセス(3)は、タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)からフィードバックを受け取り、
電力価格の予測の前記プロセス(3)は、前記フィードバックに基づいて改善される、請求項1に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項３】
電力価格の予測の前記プロセス(3)への前記フィードバックは、電力価格予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいている、請求項2に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項４】
電力価格の予測の前記プロセス(3)への前記フィードバックによって、電力価格予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づく電力価格の予測の前記プロセス(3)のコスト関数が更新される、請求項3に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項５】
電力価格の予測の前記プロセス(3)への前記フィードバックは、前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいており、電力価格予測精度の評価に基づいていない、請求項3または4に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項６】
電力価格の予測の前記プロセス(3)は、少なくとも2つの異なる電力源によって提供される電力価格を提供する、請求項1から5のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項７】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、前記異なる電力源の最も安いものを推進することによって前記異なる電力源の間で前記コンピュータクラスタ(8)の電力ニーズを広げることになる、請求項6に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項８】
前記異なる電力源は、少なくとも1つの再生可能な電力源および/または少なくとも1つの貯蔵電力源および/または少なくともグリッドを含む、請求項6または7に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項９】
前記電力価格予測プロセス(3)は、再生可能な電力源によって提供される電力価格を予測するために天気予報を使用する、請求項8に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１０】
作業負荷の予測の前記プロセス(4)は、タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)からフィードバックを受け取り、
作業負荷の予測の前記プロセス(4)は、前記フィードバックに基づいて改善される、請求項1から9のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１１】
作業負荷の予測の前記プロセス(4)への前記フィードバックは、作業負荷予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいている、請求項10に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１２】
作業負荷の予測の前記プロセス(4)への前記フィードバックによって、作業負荷予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づく作業負荷の予測の前記プロセス(4)のコスト関数が更新される、請求項11に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１３】
作業負荷の予測の前記プロセス(4)への前記フィードバックは、前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいており、作業負荷予測精度の評価に基づいていない、請求項11または12に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１４】
前記コンピュータクラスタ(8)における実際の作業負荷を感知するステップ(5)をさらに含み、
前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングする前記プロセス(7)はまた、前記感知された実際の作業負荷にも基づいている、請求項1から13のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１５】
前記実際の作業負荷は、時間とともに進展し、計算すべきタスクの数が、時間とともに進展するだけでなく、また前記タスクによって必要とされる計算リソースおよび前記タスクの期限も、時間とともに進展する、請求項14に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１６】
1つまたは複数の実際の電力価格を感知するステップ(6)をさらに含み、
前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングする前記プロセス(7)はまた、前記感知された実際の電力価格にも基づいている、請求項1から15のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１７】
前記予測プロセス(3、4)の少なくとも1つ、好ましくは両方の前記予測プロセス(3、4)は、サポートベクトルマシンを使用することに基づいている、請求項1から16のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１８】
前記予測プロセス(3、4)の少なくとも1つ、好ましくは両方の前記予測プロセス(3、4)は、教師あり学習アルゴリズム、好ましくは最近傍アルゴリズムもしくはランダムフォレストアルゴリズムを使用することか、または深層学習アルゴリズムを使用することに基づいている、請求項1から16のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１９】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、欲張りアルゴリズム、好ましくはバックフィリングアルゴリズムを使用することに基づいている、請求項1から18のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項２０】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、整数計画アルゴリズムを使用することに基づいている、請求項1から18のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項２１】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、全体的電力限界の制約を考慮する、請求項1から20のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項２２】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、プラットフォームの全体的電力コストを低減する目的を考慮しながら、同時に高いコンピュータクラスタ(8)利用を維持する、請求項1から21のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法、ならびにコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法およびこのコンピュータクラスタにおけるタスクをスケジューリングする方法を含むコンピュータクラスタを動作させる方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術によると、コンピュータクラスタを管理するとき、このクラスタは、非常に多くのコンピュータ、時には少なくとも数百のコンピュータ、または少なくとも数千のコンピュータさえ備えるので、クラスタ内で行うべき多数のタスクのスケジューリングを最適化することは、全く困難である。
【０００３】
実際、行うべきタスクの数、これらのタスクによって必要とされる計算リソース、これらのタスクに関連する期限のような、多くのパラメータ、および、適切な場合、時間とともに変化するすべてのこれらのパラメータを考慮することは、コンピュータクラスタにおけるタスクをスケジューリングすることをかなり困難にする。
【０００４】
コンピュータクラスタは、必要とされるタスクを行うために少なくとも1つのエネルギー源を必要とし、このエネルギー源は、電気である。タスクをスケジューリングするとき、管理システムは、コンピュータクラスタに電力を供給するために電気の利用可能性を考慮しなければならない。これは通常、例えば最大利用可能電力ならびに修理および整備のために利用できないタイムスロットを含む。
【０００５】
しかし、スケジューリングプロセスは、すでにかなり複雑であるので、電力価格の補充パラメータは、考慮されない。電力価格のこの補充パラメータは、スケジューリングプロセスの効率を妨げると考えられ、従って使用されない。
【０００６】
実際、高性能コンピュータクラスタにおけるタスクをスケジューリングするアルゴリズムは、スケジューリング決定が、複数の制約に従って迅速になされなければならず、可能性のある多数の計算リソースを制御しなければならないので、作るのが難しい。
【０００７】
その結果、電力価格変動を考慮することは、すでに複雑なスケジューリングアルゴリズムにいくつかの制約を追加するので、さらにより困難である。
【０００８】
しかしながら、本発明によると、多数のコンピュータを含むクラスタにおいて、時間とともに変化する電力供給の価格に従ってクラスタ動作を管理することは、興味深いものとなる。さらに、スケジューリングの混乱は、パラメータとして電力供給の変化する価格を含むときにはそれほど大きくない。その上、この補充パラメータを正しいやり方で管理するとき、そのような混乱は、実質的に減少させることができ、解消することさえでき、一方コスト節減は、この補充パラメータを含むために、多数のコンピュータを備えるクラスタにおいて相当になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、上述の欠点を少なくとも部分的に軽減することである。
【００１０】
より詳しくは、本発明は、コンピュータクラスタにおいて、特に多くのコンピュータを含むクラスタにおいてタスクをスケジューリングするとき、経時的な電力価格変動を考慮することを目指す。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目的は、コンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法であって、少なくとも1つの電力源によって提供される電力価格の予測のプロセスと、前記コンピュータクラスタにおける作業負荷の予測のプロセスと、両方の前記予測プロセスに基づく、前記コンピュータクラスタにおけるタスクをスケジューリングするプロセスとを含む、コンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法を用いて達成される。
【００１２】
本発明の好ましい実施形態によると、電力コストを意識した作業負荷スケジューリングは、好ましくは複数のエネルギー源を用いて行われる。その際、作業負荷スケジューリングは、利用されるエネルギーが時間とともに変化する価格を提示する場合において、電力価格を考慮することによって高性能計算クラスタにおいて行われる。
【００１３】
つまりタスクスケジューリングプロセスにおいて混乱の少ない、より効率的な仕方で電力価格を考慮するために、このより正確な目的は、電力予測プロセスが、コストを意識しないであろうタスクスケジューリングプロセスと比較して、非常に効率的になり、混乱が限定されたものになるまで、電力予測プロセスが時間とともに改善されることを可能にする補充的な技術的特徴を追加することによって達成される。
【００１４】
このより正確な目的は、電力価格の予測の前記プロセスが、タスクをスケジューリングする前記プロセスからフィードバックを受け取り、電力価格の予測の前記プロセスが、前記フィードバックに基づいて改善される、管理方法を用いて達成される。
【００１５】
つまりタスクスケジューリングプロセスにおいて混乱が非常に減少した、さらにより効率的な仕方で電力価格を考慮するために、このさらにより正確な目的は、電力予測プロセスが、コストを意識しないであろうタスクスケジューリングプロセスと比較して、完全に効率的になり、混乱が非常に限定されたものとなるまで、電力予測プロセスが時間とともに改善されることを可能にする他の補充的な技術的特徴を追加することによって達成される。実際、フィードバックは、価格予測精度よりもむしろスケジューリング性能に基づいているので、スケジューリング性能への混乱の影響は、時間とともに迅速に制限されることになる。本発明の実施形態によると、価格予測精度よりもむしろスケジューリング性能にフィードバックの基礎を置くことは(それが、より自然であると思われることになるので)、驚くほど全体的により効率的であり、電力価格予測プロセスの学習進歩中により迅速に効率的であるということが、発見された。
【００１６】
このさらにより正確な目的は、電力価格予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタにおけるスケジューリング性能の評価に、電力価格の予測の前記プロセスへの前記フィードバックが基づいている管理方法を用いて達成される。
【００１７】
電力価格予測プロセスの学習進歩の効率を改善し続けるために、このフィードバックは、コスト関数を通じてなされる。
【００１８】
好ましくは、電力価格の予測の前記プロセスへの前記フィードバックによって、電力価格予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタにおけるスケジューリング性能の評価に基づく電力価格の予測の前記プロセスのコスト関数が更新される。
【００１９】
電力価格予測プロセスの学習進歩の効率をなお改善し続けるために、このフィードバックは、スケジューリング性能のみに基づいており、価格予測精度には少しも基づいていない。
【００２０】
好ましくは、電力価格の予測の前記プロセスへの前記フィードバックは、前記コンピュータクラスタにおけるスケジューリング性能の評価に基づいており、電力価格予測精度の評価に基づいていない。
【００２１】
本発明の実施形態によると、提案される解決策は、有利には異なる複数の電力源についての電力価格予測、ならびに計算要求予測およびタスクスケジューリングを行い、かつそれをすべて同時に行う。
【００２２】
好ましい実施形態は、次の特徴の1つまたは複数を備え、それらは、部分的な組み合わせかまたは完全な組み合わせにおいて、別々にまたは一緒に取り込まれてもよい。
【００２３】
好ましくは、電力価格の予測の前記プロセスは、少なくとも2つの異なる電力源によって提供される電力価格を提供する。
【００２４】
本発明による管理方法は、電力価格が、ますます変わりやすくなるにつれて、なおいっそう興味深いものになり、それは、電気が、時間とともに変化する異なる価格を有する異なる電力源から供給されてもよいときの場合である。経時的な電力価格変動を考慮することによるコスト節減が最も高まることがあるということもまた、このより複雑な場合である。実際、異なる電力源によって提供される電力価格は、時間とともに変化し、ほとんどの場合これらの電力源の間でかなり異なって変化する価格である。
【００２５】
好ましくは、タスクをスケジューリングする前記プロセスは、前記異なる電力源の最も安いものを推進することによって前記異なる電力源の間で前記コンピュータクラスタの電力ニーズを広げることになる。
【００２６】
それによって、より多くのコストが、節減されることになり、一方高い電力供給能力(power)は、維持されることになり、従って良好なスケジューリング性能は、保たれることになる。電気の最も安いものは、時間とともに変化することもあり、推進される電力源は、時間とともに変わることになる。
【００２７】
好ましくは、前記異なる電力源は、少なくとも1つの再生可能な電力源および/または少なくとも1つの貯蔵電力源および/または少なくともグリッドを含む。
【００２８】
再生可能なエネルギー源は、例えば1つまたは複数の風力タービン、1つまたは複数のソーラーパネル、1箇所または複数箇所の貯留水(one or more hydraulic retentions)とすることができる。貯蔵電力源は、例えばスーパーキャパシタまたは電池、例えばリチウムイオン電池とすることができる。
【００２９】
好ましくは、前記電力価格予測プロセスは、再生可能な電力源によって提供される電力価格を予測するために天気予報を使用する。
【００３０】
作業負荷スケジューリングは、利用されるエネルギーが、時間とともに変化する価格を有する異なる電力源から発生される場合において、電力価格を考慮することによって高性能計算クラスタにおいて行われる。典型的な使用の場合には、電気は、再生可能技術、電力貯蔵機器、およびグリッドから同時に発生されることになる。各瞬間における電力価格は、各エネルギー使用量の割合に基づいて計算されることになる。そのような場合、本管理方法は有利には、作業負荷要求へのそれらの適応と一緒に、正確な電力価格予測のための機械学習、天気予報およびリアルタイムセンサ監視分析の組み合わせに基づくことになる。
【００３１】
電力価格を予測することは、電力源ごとに異なることになる。実際、電力源に応じて、電力コストは、異なって計算されるべきである。例えば、ソーラーパネル電力価格は、日中の時間および天気と大いに関係しており、一方グリッド電力価格は、電力株式取引所から来るデータを使用する特定の市場に依存する。これらの予測ステップは、対応する電力源と結合され、より全体的な電力予測プロセス内に統合されてもよい。
【００３２】
好ましくは、作業負荷の予測の前記プロセスは、タスクをスケジューリングする前記プロセスからフィードバックを受け取り、作業負荷の予測の前記プロセスは、前記フィードバックに基づいて改善される。
【００３３】
ここで再び、スケジューリングプロセスから作業負荷予測プロセスへのフィードバックは、経時的な作業負荷予測プロセスの品質およびコンピュータクラスタ動作改善へのその寄与を改善する。
【００３４】
好ましくは、作業負荷の予測の前記プロセスへの前記フィードバックは、作業負荷予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタにおけるスケジューリング性能の評価に基づいている。
【００３５】
ここで再び、作業負荷予測精度についてよりもむしろスケジューリング性能に基づく、スケジューリングプロセスから作業負荷予測プロセスへのフィードバックは、作業負荷予測プロセスの品質を時間とともにより迅速にかつより効率的に改善し、同様にスケジューリング性能改善へのその寄与を改善する。
【００３６】
作業負荷予測プロセスの学習進歩の効率を改善し続けるために、このフィードバックは、コスト関数を通じてなされる。
【００３７】
好ましくは、作業負荷の予測の前記プロセスへの前記フィードバックによって、作業負荷予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタにおけるスケジューリング性能の評価に基づく作業負荷の予測の前記プロセスのコスト関数が更新される。
【００３８】
電力価格予測プロセスの学習進歩の効率をさらに改善し続けるために、このフィードバックは、スケジューリング性能のみに基づいており、価格予測精度には少しも基づいていない。
【００３９】
電力価格は、時間とともに進展するが、計算リソース要求もまた、時間とともに進展する。タスクの数だけでなく、また例えば必要とされ、好まれる計算リソースまたは最終期限のような、それらの特性も、時間とともに変わることになる。本発明の実施形態による管理方法にこれらの異なる態様の予測を含むことは、システム全体の性能を改善することになる。
【００４０】
好ましくは、作業負荷の予測の前記プロセスへの前記フィードバックは、前記コンピュータクラスタにおけるスケジューリング性能の評価に基づいており、作業負荷予測精度の評価に基づいていない。
【００４１】
好ましくは、本管理方法は、前記コンピュータクラスタにおける実際の作業負荷を感知するステップをさらに含み、前記コンピュータクラスタにおけるタスクをスケジューリングする前記プロセスはまた、前記感知された実際の作業負荷にも基づいている。
【００４２】
実際の作業負荷は、第1にタスクスケジューリングプロセスを助けるための、第2に、もし必要ならば、作業負荷予測精度を実際にはリアルタイムでチェックするための、有用なパラメータである。
【００４３】
好ましくは、前記実際の作業負荷は、時間とともに進展し、計算すべきタスクの数が、時間とともに進展するだけでなく、また前記タスクによって必要とされる計算リソースおよび前記タスクの期限も、時間とともに進展する。
【００４４】
それによって、実際の作業負荷のこのパラメータは、管理すべき計算クラスタの複雑さをまさに代表している。
【００４５】
好ましくは、本管理方法は、1つまたは複数の実際の電力価格を感知するステップをさらに含み、前記コンピュータクラスタにおけるタスクをスケジューリングする前記プロセスはまた、前記感知された実際の電力価格にも基づいている。
【００４６】
実際の電力価格は、第1にタスクスケジューリングプロセスを助けるための、第2に、もし必要ならば、電力価格予測精度を実際にはリアルタイムでチェックするための、有用なパラメータである。
【００４７】
好ましくは、本発明の一実施形態によると、前記予測プロセスの少なくとも1つ、好ましくは両方の前記予測プロセスは、サポートベクトルマシンを使用することに基づいている。
【００４８】
好ましくは、本発明の代替実施形態によると、前記予測プロセスの少なくとも1つ、好ましくは両方の前記予測プロセスは、教師あり学習アルゴリズム、好ましくは最近傍アルゴリズムもしくはランダムフォレストアルゴリズムを使用することか、または深層学習アルゴリズムを使用することに基づいている。
【００４９】
好ましくは、本発明の一実施形態によると、タスクをスケジューリングする前記プロセスは、欲張りアルゴリズム、好ましくはバックフィリングアルゴリズムを使用することに基づいている。
【００５０】
好ましくは、本発明の代替実施形態によると、タスクをスケジューリングする前記プロセスは、整数計画アルゴリズムを使用することに基づいている。
【００５１】
好ましくは、タスクをスケジューリングする前記プロセスは、全体的電力限界の制約を考慮する。
【００５２】
それによって、本発明の実施形態による管理方法は、所与の時間に十分な電力量を利用できないことに起因して達成するのが不可能な最適化タスクスケジューリングを行わないことになるので、さらにより確実である。
【００５３】
好ましくは、タスクをスケジューリングする前記プロセスは、プラットフォームの全体的電力コストを低減する目的を考慮しながら、同時に高いコンピュータクラスタ利用を維持する。
【００５４】
それによって、より良い妥協が、一方では電力をコンピュータクラスタに提供するプラットフォームによって使用される電力の全体的コストと他方では計算クラスタ使用率との間で見いだされてもよい。結果として、コンピュータクラスタは、なお十分に使用されるが、しかし大幅なコスト節減が、このコンピュータクラスタに提供される電力に関して実現される。
【００５５】
本発明のさらなる特徴および利点は、以下に記載される添付の図面を参照して、限定されない例として与えられる本発明の実施形態の次の記述から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の一実施形態による管理方法によって使用されるプロセス、およびそれらの相互作用の進歩を示すシステムの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５７】
図1は、本発明の一実施形態による管理方法によって使用されるプロセス、およびそれらの相互作用の進歩を示すシステムの例を示す。
【００５８】
本発明の実施形態による管理方法は、2つのデータライブラリ1および2、すなわち電力価格予測プロセス3のためのデータライブラリ1、および作業負荷予測プロセス4のためのデータライブラリ2を使用する。データライブラリ1は、センサデータおよび履歴データを含んでもよい。データライブラリ2は、履歴データだけを含んでもよい。タスクスケジューリングプロセス7は、電力価格予測プロセス3によってなされる電力価格予測および作業負荷予測プロセス4によってなされる作業負荷予測、ならびに実際の作業負荷感知5から得られる実際の作業負荷、および実際の電力価格感知6から得られる1つまたは複数の異なる電力源からそれぞれ来る1つまたは複数の電力価格を使用する。
【００５９】
タスクスケジューリングプロセス7は、電力価格予測プロセス3および作業負荷予測プロセス4の両方にフィードバックを与え、両方のフィードバックは、予測精度よりもむしろスケジューリング性能に基づいている。スケジューリング性能は、例えば、行われた必須タスクの割合、ならびにそれらのタスクが行われた際の遅延時間(または適切な場合は、事前の期間)、これらのタスクが行われた際の完全性を含んでもよい。
【００６０】
タスクスケジューリングプロセス7は、コンピュータクラスタ8内のタスクをスケジューリングし、所与の時間枠内で行われた一連タスクのスケジューリング性能を測定するまたは決定する。
【００６１】
2つの予測プロセス(またはアルゴリズム)3および4ならびにスケジューリングプロセス(またはアルゴリズム)7がある。予測プロセス3および4は、電力価格および計算リソースニーズを予測する。これらの予測プロセス3および4は、スケジューリングプロセス7と双方向でコミュニケーションを取る。
【００６２】
スケジューリングプロセス7は、両方の予測プロセス3および4、ならびにスケジューリング決定をするためのシステムの実際の状態を考慮する。
【００６３】
すべてのこれらのプロセス間のコミュニケーションは、本発明の実施形態による管理方法の良好な進歩に対する重要な点である。予測プロセス3および4は、予測を告げるだけでなく、またこれらの予測が、スケジューリング性能にとってかつこれらのスケジューリング性能を改善するために、どの程度役に立ったかをスケジューリングプロセス7から受け取りもする。
【００６４】
予測プロセス3および4は、入力が、電力源の各々についての電力価格の履歴値および履歴計算ニーズであるところのサポートベクトルマシンとすることができる。この種の予測プロセス3および4は、新しい入力を1つのカテゴリまたは他のものに割り当てることによって履歴値から学習する。カテゴリの数は、非常に大きくすることができ、これらの予測プロセス3および4が良好な精度で実数を予測することができるようにする。
【００６５】
これらの予測プロセス3および4のコスト関数は、それらの予測の精度に基づく代わりに、スケジューリング性能の評価に基づいている。
【００６６】
代替案として、予測プロセス3および4は、最近傍アルゴリズムまたはランダムフォレストアルゴリズムのような、教師あり学習アルゴリズムを使用してもよい。深層学習アルゴリズムがまた、代わりに使用されてもよい。
【００６７】
スケジューリングプロセス7は、バックフィリングアルゴリズムの修正版とすることができる。欲張りアルゴリズムのこの族は、本発明の実施形態による管理方法の要件を満たすのに十分に速くかつ強力である。
【００６８】
代替案として、スケジューリングプロセス7は、たとえそれが著しくより遅くても、場合によっては整数計画アルゴリズムを使用してもよい。
【００６９】
本発明は、好ましい実施形態を参照して述べられた。しかしながら、多くの変形が、本発明の範囲内で可能である。
【符号の説明】
【００７０】
1  データライブラリ
2  データライブラリ
3  電力価格予測プロセス
4  作業負荷予測プロセス
5  実際の作業負荷感知
6  実際の電力価格感知
7  タスクスケジューリングプロセス
8  コンピュータクラスタ
【図１】
2019522281.tif 000003
【手続補正書】
【提出日】平成31年1月28日(2019.1.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータクラスタ(8)における電力供給を管理する方法であって、
少なくとも1つの電力源によって提供される電力価格の予測のプロセス(3)と、
前記コンピュータクラスタ(8)における作業負荷の予測のプロセス(4)と、
両方の前記予測プロセス(3、4)に基づく、前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングするプロセス(7)とを含む、コンピュータクラスタ(8)における電力供給を管理する方法。
【請求項２】
電力価格の予測の前記プロセス(3)は、タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)からフィードバックを受け取り、
電力価格の予測の前記プロセス(3)は、前記フィードバックに基づいて改善される、請求項1に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項３】
電力価格の予測の前記プロセス(3)への前記フィードバックは、電力価格予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいており、
好ましくは、電力価格の予測の前記プロセス(3)への前記フィードバックによって、電力価格予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づく電力価格の予測の前記プロセス(3)のコスト関数が更新され、
および/または好ましくは、電力価格の予測の前記プロセス(3)への前記フィードバックは、前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいており、電力価格予測精度の評価に基づいていない、請求項2に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項４】
電力価格の予測の前記プロセス(3)は、少なくとも2つの異なる電力源によって提供される電力価格を提供する、請求項1から3のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項５】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、前記異なる電力源の最も安いものを推進することによって前記異なる電力源の間で前記コンピュータクラスタ(8)の電力ニーズを広げることになる、請求項4に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項６】
前記異なる電力源は、少なくとも1つの再生可能な電力源および/または少なくとも1つの貯蔵電力源および/または少なくともグリッドを含み、
好ましくは、前記電力価格予測プロセス(3)は、再生可能な電力源によって提供される電力価格を予測するために天気予報を使用する、請求項4または5に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項７】
作業負荷の予測の前記プロセス(4)は、タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)からフィードバックを受け取り、
作業負荷の予測の前記プロセス(4)は、前記フィードバックに基づいて改善される、請求項1から6のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項８】
作業負荷の予測の前記プロセス(4)への前記フィードバックは、作業負荷予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいており、
好ましくは、作業負荷の予測の前記プロセス(4)への前記フィードバックによって、作業負荷予測精度の評価がある場合には、その評価についてよりも大きく前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づく作業負荷の予測の前記プロセス(4)のコスト関数が更新され、
および/または好ましくは、作業負荷の予測の前記プロセス(4)への前記フィードバックは、前記コンピュータクラスタ(8)におけるスケジューリング性能の評価に基づいており、作業負荷予測精度の評価に基づいていない、請求項7に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項９】
前記コンピュータクラスタ(8)における実際の作業負荷を感知するステップ(5)をさらに含み、
前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングする前記プロセス(7)はまた、前記感知された実際の作業負荷にも基づいている、請求項1から8のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１０】
前記実際の作業負荷は、時間とともに進展し、計算すべきタスクの数が、時間とともに進展するだけでなく、また前記タスクによって必要とされる計算リソースおよび前記タスクの期限も、時間とともに進展する、請求項9に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１１】
1つまたは複数の実際の電力価格を感知するステップ(6)をさらに含み、
前記コンピュータクラスタ(8)におけるタスクをスケジューリングする前記プロセス(7)はまた、前記感知された実際の電力価格にも基づいている、請求項1から10のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１２】
前記予測プロセス(3、4)の少なくとも1つ、好ましくは両方の前記予測プロセス(3、4)は、サポートベクトルマシンを使用することに基づいているか、あるいは
前記予測プロセス(3、4)の少なくとも1つ、好ましくは両方の前記予測プロセス(3、4)は、教師あり学習アルゴリズム、好ましくは最近傍アルゴリズムもしくはランダムフォレストアルゴリズムを使用することか、または深層学習アルゴリズムを使用することに基づいている、請求項1から11のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１３】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、欲張りアルゴリズム、好ましくはバックフィリングアルゴリズムを使用することに基づいているか、または
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、整数計画アルゴリズムを使用することに基づいている、請求項1から12のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１４】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、全体的電力限界の制約を考慮する、請求項1から13のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【請求項１５】
タスクをスケジューリングする前記プロセス(7)は、プラットフォームの全体的電力コストを低減する目的を考慮しながら、同時に高いコンピュータクラスタ(8)利用を維持する、請求項1から14のいずれか一項に記載のコンピュータクラスタにおける電力供給を管理する方法。
【国際調査報告】
2019522281.tif 000004
2019522281.tif 000005