CN109257804A - 用于5g通信的集中化中心机房节能控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法，该方法包括：按照多个BBU在不同时段的使用情况来聚合业务数据；对业务数据和BBU进行重新部署，使多个BBU轮流运转。本发明提出了一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法，实现了快速部署、高效运维和大数据有效应用。

Description

用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法

技术领域

本发明涉及5G网络，特别涉及一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法。

背景技术

5G将成为物联网发展的推进器，提供用户所需的连接灵活性，和提供驱动标准物联网构建模块通信所需的核心工具。传输速度快是5G最明显的优势之一，这种高速率将给用户带来更好的体验。海量数据每时每刻产生、处理、交换、传递，要求5G基站数据中心具备快速部署、柔性扩充、高效运维、以及有效应用大数据等多方面的能力。目前，5G基站数据中心的硬件设备使用率低，运维管理复杂，网络设备种类多而复杂，管理***彼此孤立运行，资源难以统一管理。随着规模的不断增大，设备数量不断增多，组网愈加复杂，势必导致不断增高的运维成本。

发明内容

为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法，包括：

按照多个BBU在不同时段的使用情况来聚合业务数据；

对业务数据和BBU进行重新部署，使多个BBU轮流运转。

优选地，以下数据模型：

Data＝(data_ID；byte；Vol；vis；Rw；pos)

式中，data_ID是数据的唯一标识；Byte是数据内容；Vol是指存储数据所需的存储量；Vis表示各个时段内数据的总业务量情况，时段A_k＝(k＝l，2，…，n)的数据的业务量M_k表示为V_k＝(A_k，M_k)，则Vis＝(V₁，V₂，...，V_k，...}；Rw是指数据涉及的访问方式，包括读、写两种方式；Pos是数据所存储的BBU原始位置信息，即

Pos＝Segment.BID

表示数据所存储的BBU位置信息包括了BBU所在的基站数据中心的区域Segment和BBU标识BID；

对基站数据中心的通信业务执行BBU来说，***的总能耗P_E由3部分构成，计算式如下：

P_E(s)＝P_min+P_D(s)+P_AC(s)

式中，P_min是***不执行任何通信业务的空闲状态时能耗；s是通信业务执行点的工作速率，P_D(s)是***的工作能耗，该能耗随着工作速率变化而变化，表示为

P_D(s)＝μs^α

式中，μ和α为具体的设备有关的常数；

P_AC(s)是冷却***针对该计算设备的能耗；***对能源在时段A_k的总消耗量计算式为：

将随机部署的数据与BBU的按序聚合和重新部署，将与服务器关联的冷却设备设置为相应的待机或关闭状态；

基站数据中心在运行一段时间后，获得不同数据在不同时段的访问特征，为每个BBU设置服务提供量上限为β，资源聚合分为数据聚合与BBU聚合两个层次；聚合过程说明如下：

步骤1：如果分别承载于BBU₁上的数据D_i和承载于BBU₂上的数据D_j具有相似的被访问特征，则首先将D_i和D_j重新部署于其中一个BBU上；

通过分析所有BBU上数据的历史访问记录，基于数据访问特征，将所有数据划分为若干个数据子集合；数据D_i和D_j由于相似的访问特征被归入一个数据子集中；

如果BBU₁的当前服务提供量为Vis₁，BBU₂的服务提供量为Vis₂。若在时段A_k内，BBU₁的业务量大于BBU₂，且Vis₁+Vis₂≤β，则将D_j将转移至BBU₁；若在时段A_k内，BBU₁的业务量小于BBU₂，且Vis₁+Vis₂≤β，则将数据D_i重部署于BBU₂，如果上述两种情况均不满足，放弃本次数据聚合；

反复进行上述操作，直至所有数据与通信业务实现按序聚合和重新部署；

步骤2，将具有相似运行特征的BBU部署于基站数据中心同一区域Segment内；

经过上述的数据聚合后，重新计算各BBU的服务提供量；若BBU₁和BBU₂运行特征相同或相似，则将BBU₁和BBU₂重置于同一个区域中，以实现集中温度调控；

步骤3，运行特征不相同BBU的相互数据备份以实现服务的持续提供和数据的不间断访问。

本发明相比现有技术，具有以下优点：

本发明提出了一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法，实现了快速部署、高效运维和大数据有效应用。

附图说明

图1是根据本发明实施例的用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法的流程图。

具体实施方式

下文与图示本发明原理的附图一起提供对本发明一个或者多个实施例的详细描述。结合这样的实施例描述本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求书限定，并且本发明涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本发明。

本发明的一方面提供了一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法。图1是根据本发明实施例的用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法流程图。

本发明的5G基站BBU监控运维***采用虚拟化技术实现对计算、存储和基带通信链路的管理，为用户快速构建面向5G的移动计算环境，并在多个数据中心的异构环境中提供基于策略的服务和应用部署。5G基站BBU监控运维***总体架构包括计算资源监控模块、数据库监控模块、基带通信链路监控模块和运维管理平台。

计算资源监控包括在基站数据中心的各个数据节点上提供完整的计算虚拟化功能，从而为虚拟机提供虚拟硬件***，使虚拟机的软件***在虚拟硬件***上运行。数据库监控包括将各种物理存储类型的数据库存储设备虚拟化为共享的资源池，为***提供统一的对象存储，文件存储，块存储服务，支持按需存储。将基带通信链路虚拟化，为***提供安全隔离的网络，包括高性能虚拟交换，边界网关服务以及完整的NFV解决方案。所述边界网关是基于通用服务器的软件虚拟路由器解决方案，选择在物理服务器或者虚拟机上部署，提供网络地址转换，负载均衡功能。所述5G基站BBU监控运维***构建集中化网络运维一体化硬件资源池，实现资源按需分配。所述运维管理平台基于虚拟化应用技术，利用交换机群、服务器群、存储设备和基带处理单元BBU构建被监控服务器端资源池，确保监控平台资源的动态容灾以及监控平台的高可用性。

所述运维管理平台实现计算、存储及基带通信链路的虚拟化管理，通过标准API接口与上层运维监控***交互，或对接第三方的管理***。所述运维管理平台为多个数据中心的统一管理平台，首先在多个数据中心之上提供全局资源的集中管理，并实现资源的安全隔离，便于运维人员规划和管理资源；其次，通过自服务门户提供给租户，并提供服务模板功能实现服务的快速定义和部署；第三，提供智能运维展示方式，实现多维度拓扑呈现、***健康监测，方便运维人员进行操作维护。

所述运维管理平台的服务层通过***开发模块化为上层网络运维***开发提供平台支撑，形成资源服务，均衡负担各个分区的工作。当某个区域异常或负载过高时，利用硬件的负载均衡调用其他区域的资源继续工作，从而保证了平台服务的安全稳定性。服务层通过5G基站BBU监控运维***的核心管控功能实现高质高效的图像、声音及流媒体流的压缩传输功能。

所述5G基站BBU监控运维***将应用作为服务提供给网络运维人员，实现集中化管理。通过客户端，运维人员可使用用户管理功能，并提供个性化定制界面服务，通过运维客户端实现远程监控和控制操作。所述远程监控涉及传感网络、环境监测组件、环境运维客户端。

传感网络包括传感网络节点即前端传感器、报警开关、流媒体编解码设备、无线传输设备。监控环境报文包括温度和湿度，经过压缩后传送到环境监测组件进行处理。并通过VPN方式建立专网安全通信。环境监测组件与各个环境运维客户端设备进行连接，实现运维客户端设备登入验证；对传感数据进行转发并存储前端历史数据。

环境监测组件实现了服务器端资源的管控和分发。根据不同用户角色、权限和监控特征分配指定的监控服务器端资源，并按需分配服务器端资源，确保监控模块的安全稳定。环境监测组件根据远端设备数量设置一个或多个与VPN处于同一内网的服务器端资源。

运维客户端在通过***的认证鉴权后，查看实时监控数据和历史数据，并可控制远端设备，接收报警信息。运维人员使用终端设备接收信号，进行流媒体监控及远程控制。环境监测组件通过客户端为运维人员提供各类业务功能的操作使用及个性化配置管理，功能如下：

1)通过运维客户端对基站数据中心告警的远程监控，即数据中心运维人员通过客户端画面实时浏览前端设备采集的数据中心环境信息。2)通过客户端实时查看和下载前端设备定时抓拍的图片信息。3)存储各种历史数据备份，可根据需要扩容，并通过客户端随时回放储存数据。4)运维人员可预先设定报警条件及动作，包括温度、电源、湿度，当节点设备出现故障或报警事件时，***会自动报警，并通过客户端通知相关运维人员；通过鉴权可以添加、删除及修改设备；提供告警管理、安全管理、配置管理和日志管理。

为保证了监控数据的完整安全，前端传感节点采用无拥塞、无延时、无失真的串行数字接口。传感网络可将实时信号通过设置的压缩比进行压缩，并经过加密，达到5G无线网络传输的要求。核心网与外网通过防火墙进行隔离保护。运维管理平台也设置防火墙进行保护，防止网内用户对平台进行恶意攻击。

所述服务器群包括通信业务数据服务器、通信业务应用服务器，以及由中心交换机构成的网络环境，通信业务数据服务器负责数据处理和存储，支持双机互备；通信业务应用服务器实现各功能模块中各项功能的计算处理；中心交换机组成的局域网采用三层交换机，满足组网和可靠性要求；各个基站网关在接入5G基站BBU监控运维***时，在三层聚集交换机上使用子网技术按各网关划分成多个子网区域。每个子网各自独立分隔，保证各基站专网间相互独立，防止IP冲突。

传感网络节点负责终端数据的采集以及来自5G基站BBU监控运维***的控制命令，分区监控模块负责传感网络节点数据的上报和运维***控制命令的转发，5G基站BBU监控运维***接收监控数据，并对数据进行分析。

传感网络节点包括信息采集单元和动作执行单元，其中信息采集单元是各种数据传感器，如温度湿度传感器，电压电流传感器，电源监控，传感器将采集到的数据通过有线或者无线链路传输到基站数据中心内部的分区监控模块。为了降低大量状态信息数据对***带宽的压力，在分区监控模块需要对监控数据进行压缩，同时对于5G基站BBU监控运维***下发的指令进行转换，然后发送给各传感网络节点的执行单元；运维***接收分区监控模块发送过来的数据并针对监控数据进行分析。

为了避免因为数据传输的错误导致***的误判，结合整体数据进行分析来筛选出错误的数据，然后针对分析的结果对相关情况采取应急处理措施。在传感网络节点，分区监控模块接入到***中时，都必须经过认证过程，避免非法***接入。

为了保证***可扩展性，***定义统一数据接口，每个报文有2个头信息，第一头信息中包括偏移量、数据类型，数据长度，其中所述偏移量保证数据在加密之前满足固定长度的倍数，而当前支持的数据类型包括节点登入、登入应答、信息上报、信息发布，所述数据长度为除去头信息后数据的长度。在第二头信息中，包括BBU的id，传感网络节点id，和控制命令id。为了保证基站数据中心监控***的安全性，***采用两级登入方式，首先分区监控模块发起登入信息，5G基站BBU监控运维***会通过登入硬件的信息判断是否容许该节点登入，登入成功之后返回唯一的分区id。只有当分区监控模块登入成功之后，才有权限接受传感网络节点的登入，并为传感网络节点分配传感网络节点。登入完成之后，传感网络节点将采集到的数据发送给分区监控模块，分区监控模块将该数据进行初步分析，然后加密，通过网络传输到5G基站BBU监控运维***，由监控运维***分析并发出相应的控制命令。

监控***的工作流程如下：首先传感网络节点的传感器获取到监控数据后，将本地获取的监控数据转化为数字信号，在该传感网络节点获取到信号之后，按统一定义的接口将数据发送到分区监控模块，分区监控模块对该数据进行基本的验证，然后对监测数据进行加密，发送给5G基站BBU监控运维***，环境监测组件在解密数据之后，由环境监测组件对数据进行特征分析挖掘，针对不同的情况进行不同的动作，然后将动作数据以统一定义的接口加密发送到分区监控模块，分区监控模块对该数据解析，后发送到传感网络节点，由传感网络节点的动作单元执行该命令。

所述监控***还包括数据分析模块，其以数据仓库为基础，结合并行数据挖掘组件，针对基站数据中心设备数据量大，数据格式多样化，实时性要求高的特点，同时为了满足上层联机分析和数据挖掘的需要，建立数据仓库。所述数据仓库使数据在监控***与仓库之间双向流通，并且优化了与前端联机分析和数据挖掘交互的性能，监控数据分析模块设计采用数据分区的方式来解决运营商数据中心监控数据持续增长后造成的存储备份问题，把表和索引划分为多个分区，简便、高效的对分区进行删除，添加，拆分、合并和移动等操作，管理TB级别大小的数据。如果需要大量装载数据，可先把数据并行的装入到一个新分区当中建立索引，然后把该分区合并到当前分区中来；如果需要删除某一年历史数据，可设计历史数据分区，只需要把该年的设备数据分区移除即可。基于基站数据中心数据仓库的数据量大、数据采集频率高、数据分段性强等特点，采用数据分区技术可以有效的提高对数据仓库的管理能力，还能增强前端数据挖掘和联机分析的响应能力。在监控***上，通过并行计算的方式实现多种数据挖掘算法，通过挖掘方法来给所有设备分类排序，并寻找影响设备的因素，通过查询对比找出同样情况最多的类似设备，并展示设备详细信息和类似信息。通过分析得到设备的故障率。

其中，传感器通过无线网络将采集的数据传输到所述环境监测组件，环境监测组件对采集的数据进行分析，然后根据分析结果，在条件模式数据库中查找设置的策略，然后将策略动作作为紧急响应动作发送给具体的执行单元，同时通过发送预警通知运维人员。下面介绍***如何通过自学习的方式完善条件模式数据库实现基站数据中心的智能监控。

对于某些动态可调整的情况，***需要通过自学习的方式获取相应的处理动作，如当***的负载较低时，通过调整空调等大型耗电设备的功率，降低***的电能消耗，以实现基站数据中心的绿色化。在主控节点的数据分析过程中，对于业务数据库中的数据，也就是基站数据中心的监控数据，首先需要进行清洗。对于无法进行实时数据挖掘的数据予以清洗，然后判断数据是否满足挖掘条件，针对满足条件的数据进行数据模式探索，其方法包括特征描述的整理，分布特征的整理，数据分布结构的整理，以及各数据之间的关联度的分析；在数据进行预处理完毕之后，将数据格式进行统一转换，进而建立数据模型。业务数据的挖掘分为分类模式的挖掘和关联规则的挖掘。对于关联规则的挖掘，采用Apriori算法。

当数据分析工作完成之后，形成初步的条件模式数据库，随着***的运行，条件模式数据库会因***不断地学习，扩展条件模式的规模，从而不断减低运维人员的工作压力。

5G基站BBU监控运维***以主服务器交换机为核心单独组成监控***网络；服务器的动力环境、各专用网关子***全部通过防火墙隔离后接入到监控***网络；在传输通道上，异地数据的传输采用专用传输通道连接到主服务器；在5G基站数据中心监控运维网络与运营商办公专网之间，采用专用网闸对***进行安全防护。网闸只允许由5G基站BBU监控运维***网络侧发起的数据传送，单向传输到专网，而禁止专网向5G基站BBU监控运维***网络发送数据。

5G基站BBU监控运维***网络经防火墙的安全防护，采集各专用网关子***的实时数据以及告警。各数据库服务器采集的数据汇集在主服务器的交换机上。所述传感网络配置开关量、模拟量传感器对环境量进行直采，遥控执行单元可以实现空调遥控，另外通过传感器的接口与智能设备监控接口连接通信，实现对智能设备的监控。

为屏蔽不同***和厂商的差异，根据网元配置和拓扑连接计算网络业务的路由信息，从而得到业务路由资源数据。通过定时自动同步方法保证***中的数据的正确，从而使得***中的动态资源数据和通信网络中的数据一致。配置信息的同步包括运维监控***和各个厂商网关的同步，配置信息的同步有两种方式：被监控***实时自动地向网关***报告配置的修改，和/或被监控***通过配置修改通知向网关***报告配置修改情况。配置修改包括，是对象创建/对象删除；二是对象属性值修改；三是对象状态修改。

收到配置修改的通知后，***自动提示运维人员，待运维人员确认后，***自动更新数据库中的数据或***自动进行处理。***会将所有收到的配置修改通知保存在数据库中，供运维人员查询。同步完成后，***根据同步的结果出一份同步报告，用户对其进行确认后，***更新数据库。如果配置信息的变化影响到了在用电路，则***会发出告警，并提示用户重新进行路由计算。

基于BBU在通信业务需求较低的时段，有大量空闲硬件依旧处于高耗能状态，本发明采用以下两种方式降低基站主设备的能耗：

通过软件控制基于时隙业务负载的功放偏置开关调整。功放偏置开关调整主要是关闭或打开功放的偏置电压，以控制功放的偏置电流，最终达到节能的目的。在时隙没有通信业务，即动态功率为0的情况下，通过关闭其偏置电流进一步关闭功放的静态功率，所述静态功率为使功放工作在线性区域的功率。

通过软件控制实现基于网络业务负载的载波开关调整或功放偏置调整，所述载波开关调整用于关闭或打开功放的工作电压。通过实时评估基站中的通信业务负载，根据负载阈值得出判决结果，将不需要的业务载波转入挂起状态，从而达到省电的效果。基站的通信业务量水平的评估是通过监控基站的当前空闲业务信道数得到。当基站的通信业务量在特定时间内持续低于某一阈值时，承载业务的载波将转入挂起状态。根据每个载频板的通信业务情况进行判断，将空闲时长超过阈值时间的载频功放模块功放关闭，同时对活动时隙进行打包，将通信业务集中至部分载频，当其转入挂起状态后首先会阻止新的通信建立在该载波上，然后通过小区内切换将该载波上的已经接续的用户连接转移到其它未挂起的载波上。当基站通信业务量提高后，即当监控的通信业务负载上升，超过一定阈值时，立即激活被关闭的载波，原先进入挂起状态的载波又会重新进入工作状态，从而满足高通信业务量的需求。

在本发明的BBU运维监控***中，进一步使用智能化的能效管理，即无线资源监控和管理，利用通信业务分布的时间相关性，优化信道控制器节能算法和控制流程，实时监测小区的通信业务占用和用户占用情况，通过关闭BBU通道或空闲时隙来达到节能降耗的目的。

在关闭BBU时，采用进行板卡与逻辑资源的映射，并通过向信道控制器上报的方式完成资源调整。当小区资源建立时，将同址邻小区主频点分配在同一BBU板卡上，辅频点分配在其余BBU板卡之上，当小区负载下降到一定程度，可关闭辅载波所在空闲BBU板卡。首先设置一个基站内的空闲载波阈值，当空闲载波大于阈值时，将空闲的BBU进行下电操作，当空闲载波小于指定阈值时，需要提前对BBU有进行上电操作。同时支持BBU下电策略，又需要一系列的基带使用策略进行支持，首先是基带分配策略，需要遵循紧凑原则对基带资源进行分配和释放，以便只对需要的BBU进行上电；其次，根据紧凑使用原则，根据一定的阈值判决，将对使用的基带资源进行碎片整理，根据整理的结果实现对BBU的上下电操作。

信道控制器通过软件算法实时统计小区负载，当小区资源负载较轻时，基站和信道控制器会配合进行基带池载波碎片整理，把载波用户资源向目标载频板进行集中。通过载波聚集空闲出一些BBU卡，基站会自动把空闲下来的BBU下电待机，以节省能耗。如果负载升高达到一定的阈值，并且有继续加大的趋势时，信道控制器会要求基站把已经下电的BBU上电，并自动添加到资源池中备用。

而为防止BBU上电不及时可能会造成网络拥塞，本发明的信道控制器首先开启BBU关闭功能开关，可设置为在特定时段自动开启；然后信道控制器实时统计小区负载。当发现小区负载低于配置的资源负载下限，则由信道控制器启动载波聚集功能，将用户向部分载波上集中，并去激活经过调整后，空闲下来的载波。基站实时监测各BBU卡上的激活载波数量，并评估是否剩余载波可以通过在BBU间做聚集操作，空闲出BBU卡。基站向信道控制器报告可以聚集的载波信息。信道控制器根据基站的报告，对这些载波进行重配置操作，以完成各业务载波资源尽量在优先级高的BBU上集中部署。BBU的优先级高低的分配原则是：各小区主频尽量在同一BBU，此BBU优先级最高；其次按照各BBU的资源占用高低排序，即资源占用越多，则其优先级最高；若几个BBU的资源占用情况一样，则板卡所在槽位号越小的优先级越高。经过载波聚集调整后，当基站发现BBU上已经不再有正在被使用的载波资源时，基站自动关闭BBU，以达到节电的目的。当有用户接入导致小区资源负载上升，达到配置的资源上限时，信道控制器将主动激活已被去激活的载波资源。基站发现被下电的BBU上重新分配了载波资源后，自动对该板卡上电，以保证网络容量。

所述空闲时隙关闭是指在小区负载下降到一定程度时，通过关闭空闲时隙的功放节省能耗，并在可能的情况下将业务尽可能的整合到同一个时隙上，然后将空闲的时隙关闭。基站实时监测所有载波的下行时隙，并自动对空闲的下行时隙进行关闭。当基站发现被关闭的时隙上有数据发送需求时，能够自动打开被关闭的时隙，恢复数据发送。具体流程包括：

在用户接入时，信道控制器在资源分配时考虑使用固定载波优先级和时隙优先级的配置方案，可以保证一个小区下，用户尽量分配在不同载波的相同时隙。当小区中某一载波有业务释放，或载波上有用户释放，则信道控制器判断该载波的下行是否可以减少下行占用时隙数。如果可以，信道控制器触发下行时隙聚集过程。

根据配置的下行时隙优先级列表，取优先级最高的时隙，作为聚集的目标时隙。首先将优先级最低的下行时隙中的用户，调整到目标时隙。当优先级最低时隙的用户数为零时，调整优先级次低的下行时隙中的用户。依此类推。如果时隙中有多个用户，优先选择占用资源多的用户进行调整。此时如果有新用户接入，也是先在高优先级时隙上接入，尽可能保证低优先级时隙的空闲。

经过如上过程，可以使资源尽量集中在配置优先级较高的时隙上。基站当监测到那些空闲出来的时隙上没有数据发送需求，则可以自动关闭其相关的功放器件，以节省该器件上损耗的功率。当基站发现被关闭的时隙上被重新分配了资源时，可以自动开启该时隙。若是达不到时隙聚集的阈值，则此过程结束。

为解决5G移动通信中BBU的节能问题，本发明在兼顾数据中心QoS的同时，按照BBU和数据在不同时段的使用情况来聚合业务数据，实现数据和BBU的重新部署，使多个BBU能够轮流运转，部署于基站各区域的冷却设备可以更加精确地实施定点环境温度控制，从而满足用户的服务需求，同时降低***的整体能耗。

在5G移动通信业务***中，通信业务从用户使用的角度可分为以下类型：1、用户仅提出通信业务执行请求，通信业务涉及的程序、数据等都由基站端提供；2、用户通信业务涉及的程序由用户提供，数据由基站端提供，程序迁移到基站端并利用基站端数据和计算等资源完成通信业务，然后将结果返回用户。

因此定义以下数据模型：

Data＝(data_ID；byte；Vol；vis；Rw；pos)

式中，data_ID是数据的唯一标识；Byte是数据内容；Vol是指存储数据所需的存储量；Vis表示各个时段内数据的总业务量情况，时段A_k＝(k＝l，2，…，n)的数据的业务量M_k表示为V_k＝(A_k，M_k)，则Vis＝(V₁，V₂，...，V_k，...}；Rw是指数据涉及的访问方式，包括读、写两种方式；Pos是数据所存储的BBU原始位置信息，即

Pos＝Segment.BID

表示数据所存储的BBU位置信息包括了BBU所在的基站数据中心的区域Segment和BBU标识BID。

对于基站数据中心的某一个通信业务执行BBU来说，***的总能耗PE由3部分构成，计算式如下：

P_E(s)＝P_min+P_D(s)+P_AC(s)

式中，P_min是***不执行任何通信业务的空闲状态时能耗；s是通信业务执行点的工作速率，P_D(s)是***的工作能耗，该能耗随着工作速率变化而变化，表示为

P_D(s)＝μs^α

式中，μ和α为具体的设备有关的常数。

P_AC(s)是冷却***针对该计算设备的能耗，如果能实现精确的、具有较强针对性的环境温度控制，将可以有效地控制制冷***的能耗。

***对能源在时段A_k的总消耗量计算式为：

本发明将原本随机部署的数据与BBU的按序聚合和重新部署，从而充分利用数据中心中的部分计算存储BBU，与服务器关联的冷却设备也可以处于相应的待机或关闭状态。

基站数据中心在运行一段时间后，获得不同数据在不同时段的访问特征，为每个BBU设置服务提供量上限为β，资源聚合分为数据聚合与BBU聚合两个层次。聚合过程说明如下：

步骤1：如果分别承载于BBU₁上的数据D_i和承载于BBU₂上的数据D_j具有相似的被访问特征，则首先将D_i和D_j重新部署于其中一个BBU上。

通过分析所有BBU上数据的历史访问记录，基于数据访问特征，将所有数据划分为若干个数据子集合。数据D_i和D_j由于相似的访问特征被归入一个数据子集中。

BBU₁的当前服务提供量为Vis₁，BBU₂的服务提供量为Vis₂。若在时段A_k内，BBU₁的业务量大于BBU₂，且Vis₁+Vis₂≤β，则将D_j将转移至BBU₁；若在时段A_k内，BBU₁的业务量小于BBU₂，且Vis₁+Vis₂≤β，则将数据D_i重部署于BBU₂，进一步降低计算和数据重部署的***开销。如果上述两种情况均不满足，放弃本次数据聚合。反复进行上述操作，直至所有数据与通信业务实现按序聚合和重新部署。

步骤2将具有相似运行特征的BBU部署于基站数据中心同一区域Segment内。

经过上述的数据聚合后，重新计算各BBU的服务提供量。若BBU₁和BBU₂运行特征相同或相似，则将BBU₁和BBU₂重置于同一个区域中，以实现集中温度调控。

步骤3运行特征不相同BBU的相互数据备份以实现服务的持续提供和数据的不间断访问。

在实现数据和BBU的重新部署后，为防止BBU的挂起状态和关闭状态导致部分数据无法被用户访问的情况出现，本发明通过运行特征不相同BBU数据的相互备份以实现数据的不间断访问：

假设BBU₁和BBU₂运行特征不相同，将BBU₁的数据副本存放于BBU₂，BBU₂的数据副本存放于BBU₁。由此，当BBU₁进入挂起状态或关机状态时，将原本需要BBU₁提供的数据服务将改由BBU₂来提供；反之亦然。

综上所述，本发明提出了一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法，实现了快速部署、高效运维和大数据有效应用。

显然，本领域的技术人员应该理解，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算***来实现，它们可以集中在单个的计算***上，或者分布在多个计算***所组成的网络上，可选地，它们可以用计算***可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储***中由计算***来执行。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (2)

1.一种用于5G通信的集中化中心机房节能控制方法，其特征在于，包括：

按照多个BBU在不同时段的使用情况来聚合业务数据；

对业务数据和BBU进行重新部署，使多个BBU轮流运转。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

首先定义以下数据模型：

Data＝(data_ID；byte；Vol；vis；Rw；pos)

式中，data_ID是数据的唯一标识；Byte是数据内容；Vol是指存储数据所需的存储量；Vis表示各个时段内数据的总业务量情况，时段A_k＝(k＝l，2，…，n)的数据的业务量M_k表示为V_k＝(A_k，M_k)，则Vis＝(V₁，V₂，...，V_k，...}；Rw是指数据涉及的访问方式，包括读、写两种方式；Pos是数据所存储的BBU原始位置信息，即

Pos＝Segment.BID

表示数据所存储的BBU位置信息包括了BBU所在的基站数据中心的区域Segment和BBU标识BID；

对基站数据中心的通信业务执行BBU来说，***的总能耗P_E由3部分构成，计算式如下：

P_E(s)＝P_min+P_D(s)+P_AC(s)

式中，P_min是***不执行任何通信业务的空闲状态时能耗；s是通信业务执行点的工作速率，P_D(s)是***的工作能耗，该能耗随着工作速率变化而变化，表示为

P_D(s)＝μs^α

式中，μ和α为具体的设备有关的常数；

P_AC(s)是冷却***针对该计算设备的能耗；***对能源在时段A_k的总消耗量计算式为：

将随机部署的数据与BBU的按序聚合和重新部署，将与服务器关联的冷却设备设置为相应的待机或关闭状态；

基站数据中心在运行一段时间后，获得不同数据在不同时段的访问特征，为每个BBU设置服务提供量上限为β，资源聚合分为数据聚合与BBU聚合两个层次；聚合过程说明如下：

步骤1：如果分别承载于BBU₁上的数据D_i和承载于BBU₂上的数据D_j具有相似的被访问特征，则首先将D_i和D_j重新部署于其中一个BBU上；

通过分析所有BBU上数据的历史访问记录，基于数据访问特征，将所有数据划分为若干个数据子集合；数据D_i和D_j由于相似的访问特征被归入一个数据子集中；

如果BBU₁的当前服务提供量为Vis₁，BBU₂的服务提供量为Vis₂。若在时段A_k内，BBU₁的业务量大于BBU₂，且Vis₁+Vis₂≤β，则将D_j将转移至BBU₁；若在时段A_k内，BBU₁的业务量小于BBU₂，且Vis₁+Vis₂≤β，则将数据D_i重部署于BBU₂，如果上述两种情况均不满足，放弃本次数据聚合；

反复进行上述操作，直至所有数据与通信业务实现按序聚合和重新部署；

步骤2，将具有相似运行特征的BBU部署于基站数据中心同一区域Segment内；

经过上述的数据聚合后，重新计算各BBU的服务提供量；若BBU₁和BBU₂运行特征相同或相似，则将BBU₁和BBU₂重置于同一个区域中，以实现集中温度调控；

步骤3，运行特征不相同BBU的相互数据备份以实现服务的持续提供和数据的不间断访问。