【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机网络，更具体地涉及具有可再生能源来源符合的至少一部分能源要求的计算机网络。
技术介绍
1、在典型的云数据中心环境中，存在大量互连的服务器，这些服务器提供计算和/或存储能力以运行各种应用。例如，数据中心可以包括为订户(例如数据中心的客户)托管应用和服务的设施。例如，数据中心可以托管所有基础设施装备，诸如联网和存储系统、冗余电力供应和环境控制。在典型的数据中心中，存储服务器和应用服务器(计算节点)的集群经由高速交换结构互连，该高速交换结构由一层或多层物理网络交换机和路由器提供。更复杂的数据中心向位于各种物理托管设施中的订户支持装备提供遍布世界各地的基础设施。
2、随着数据中心变得更大，数据中心的能源使用增加。一些大型数据中心需要大量的电力(例如大约100兆瓦)，这足以为大量家庭(例如大约80000)供电。数据中心也可以运行计算和数据密集型的应用工作负载，诸如加密货币挖掘和机器学习应用，这些应用工作负载消耗了大量能源。随着能源使用的增加，数据中心的客户和数据中心提供者自己也越来越关注通过使用可再生(例如绿色)能源来源来符合能源要求，而不是使用不可再生、碳排放、基于化石燃料(例如非绿色或黑色)的能源来源。因此，与数据中心服务相关联的一些服务水平协定(sla)包括绿色能源目标或要求。
技术实现思路
1、总体上，描述了用于工作负载扩缩的技术，以解决关于使用绿色和/或非绿色能源来源(有时称为黑色能源来源)的问题和/或sla。当前，碳排放感知的工作负载扩缩器可用于水平扩
2、在一个示例中，本公开描述了一种计算系统，包括一个或多个存储器和被通信耦合至一个或多个存储器的一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为：确定第一工作负载依赖于一个或多个其他工作负载；确定与第一工作负载相关联的第一碳排放的度量；确定与一个或多个其他工作负载相关联的第二碳排放的预测度量；确定组合排放，该组合排放包括第一碳排放的度量和第二碳排放的预测度量；基于组合排放和排放阈值确定第一工作负载的副本计数；以及调度第一工作负载的副本的生成或第一工作负载的副本的销毁，以实现副本计数。
3、在另一示例中，本公开描述了一种方法，包括：由一个或多个处理器，确定第一工作负载依赖于一个或多个其他工作负载；由一个或多个处理器，确定与第一工作负载相关联的第一碳排放的度量；由一个或多个处理器，确定与一个或多个其他工作负载相关联的第二碳排放的预测度量；由一个或多个处理器确定组合排放，该组合排放包括第一碳排放的度量和第二碳排放的预测度量；由一个或多个处理器，基于组合排放和排放阈值确定第一工作负载的副本计数；以及由一个或多个处理器，调度第一工作负载的副本的生成或第一工作负载的副本的销毁，以实现副本计数。
4、在另一示例中，本公开描述了一种存储指令的非瞬态计算机可读介质，该指令在被执行时使一个或多个处理器确定第一工作负载依赖于一个或多个其他工作负载；确定与第一工作负载相关联的第一碳排放的度量；确定与一个或多个其他工作负载相关联的第二碳排放的预测度量；确定组合排放，该组合排放包括第一碳排放的度量和第二碳排放的预测度量；基于组合排放和排放阈值确定第一工作负载的副本计数；以及调度第一工作负载的副本的生成或第一工作负载的副本的销毁，以实现副本计数。
5、本公开的一个或多个示例的细节是在下面的附图和描述中陈述的。其他特征、目的和优点将通过描述和附图以及通过权利要求而显而易见。
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1.一种计算系统，包括：
2.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述第一碳排放是可归因于所述第一工作负载的直接碳排放，所述第一碳排放不包括可归因于所述一个或多个其他工作负载的任何排放。
3.根据权利要求2所述的计算系统，其中所述第二碳排放是可归因于由于所述第一工作负载的扩展而支持所述一个或多个其他工作负载的扩展的间接碳排放。
4.根据权利要求3所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为将扩缩因子确定为所述直接碳排放和所述间接碳排放的线性函数。
5.根据权利要求1所述的计算系统，其中为了确定与所述一个或多个其他工作负载相关联的第二碳排放的所述度量，所述一个或多个处理器被配置为确定所述一个或多个其他工作负载中的每个工作负载的对应的相对扩缩因子，所述相对扩缩因子指示由所述第一工作负载的扩缩导致的所述一个或多个其他工作负载中的一个工作负载的相对扩缩。
6.根据权利要求5所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器被配置为通过执行机器学习模型来确定所述对应的相对扩缩因子，其中所述机器学习模型是在历史工作负载指标上训练的。>
7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器被配置为通过执行机器学习模型来确定所述第一工作负载依赖于所述一个或多个其他工作负载，其中所述机器学习模型是在历史工作负载指标上训练的。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为输出所述第一工作负载针对排放标准被认证的指示。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述副本计数是第一副本计数，并且其中一个或多个处理器还被配置为：
10.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为：
11.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述排放阈值由服务水平协定指定。
12.一种方法，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述第一碳排放是可归因于所述第一工作负载的直接碳排放，所述第一碳排放不包括可归因于所述一个或多个其他工作负载的任何排放。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述第二碳排放是可归因于由于所述第一工作负载的扩展而支持所述一个或多个其他工作负载的扩展的间接碳排放。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器，将扩缩因子确定为所述直接碳排放和所述间接碳排放的线性函数。
16.根据权利要求12所述的方法，其中确定与所述一个或多个其他工作负载相关联的第二碳排放的所述度量包括确定所述一个或多个其他工作负载中的每个工作负载的对应的相对扩缩因子，所述相对扩缩因子指示由所述第一工作负载的扩缩导致的所述一个或多个其他工作负载中的一个工作负载的相对扩缩。
17.根据权利要求16所述的方法，其中确定所述对应的相对扩缩因子包括执行机器学习模型，其中所述机器学习模型是在历史工作负载指标上训练的。
18.根据权利要求12至17中任一项所述的方法，其中所述副本计数是第一副本计数，并且其中所述方法还包括：
19.根据权利要求12至17中任一项所述的方法，其中所述方法还包括：
20.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质编码有指令，所述指令用于使一个或多个可编程处理器执行根据权利要求12-19中任一项记载的所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种计算系统，包括：
2.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述第一碳排放是可归因于所述第一工作负载的直接碳排放，所述第一碳排放不包括可归因于所述一个或多个其他工作负载的任何排放。
3.根据权利要求2所述的计算系统，其中所述第二碳排放是可归因于由于所述第一工作负载的扩展而支持所述一个或多个其他工作负载的扩展的间接碳排放。
4.根据权利要求3所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为将扩缩因子确定为所述直接碳排放和所述间接碳排放的线性函数。
5.根据权利要求1所述的计算系统，其中为了确定与所述一个或多个其他工作负载相关联的第二碳排放的所述度量，所述一个或多个处理器被配置为确定所述一个或多个其他工作负载中的每个工作负载的对应的相对扩缩因子，所述相对扩缩因子指示由所述第一工作负载的扩缩导致的所述一个或多个其他工作负载中的一个工作负载的相对扩缩。
6.根据权利要求5所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器被配置为通过执行机器学习模型来确定所述对应的相对扩缩因子，其中所述机器学习模型是在历史工作负载指标上训练的。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器被配置为通过执行机器学习模型来确定所述第一工作负载依赖于所述一个或多个其他工作负载，其中所述机器学习模型是在历史工作负载指标上训练的。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为输出所述第一工作负载针对排放标准被认证的指示。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的计算系统，其中所述副本计数是第一副本计数，并且其中一个或多个处理器还被配置为：
【专利技术属性】
技术研发人员：R·科穆拉，G·B·M·松卡达，T·斯里达尔，R·雅瓦特卡，
申请(专利权)人：瞻博网络公司，
类型：发明
国别省市：
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